应用型智能科学与技术专业大数据课程群建设研究

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摘要：指出当前应用型智能科学与技术专业大数据人才培养中存在的问题，然后分析大数据应用开发人才的岗位需求及知识结构，提出基于岗位目标的大数据课程群的概念，最后阐述大数据课程群建设对大数据人才培养的意义。

关键词：智能科学与技术；大数据；人才培养；课程群

0引言

近年来，数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇，信息社会正在进入大数据时代。大数据的应用越来越广泛，大数据行业已逐步发展成为一个具有诱人前景的新型产业。智能科学技术作为大数据处理技术的核心基础技术之一，与大数据处理技术的发展相辅相成。一方面，大数据相关技术的发展拓展了智能科学与技术专业的学科范畴，给智能科学与技术学科增加了新的内涵；另一方面，智能科学与技术学科的飞速发展也促进了大数据处理技术的进步，推进了大数据技术应用领域的不断延伸。因此，开展智能科学与技术专业应用型大数据人才的培养具有非常重要的现实意义。

1当前智能科学与技术专业在大数据应用型人才培养方面存在的问题

虽然我国智能科学与技术专业作为一个独立学科专业存在的时间还较短，但依然取得了长足的进步，目前已有30多所高校开设了该专业。近年来，随着大数据技术的发展和“互联网+”技术的广泛应用，许多行业包括移动互联网企业迫切需要大数据方面的专门技术人才，但由于人才培养规律及特点的限制，目前我国大数据人才极为缺乏，远远不能满足社会需求。究其原因，除了人才培养需要一定周期外，还因为培养的人才的知识结构与社会需求存在着较大的差距。通过分析，可以发现导致差距存在的主要问题体现在以下3个方面。

1.1应用型大数据人才的知识结构和能力与大数据行业需求不相适应

无论是智能科学与技术专业，还是计算机科学与技术或软件工程专业，在应用型大数据人才的培养上还存在着与大数据行业需求不相适应的矛盾。究其原因：一是人才培养方案滞后于技术的发展。一般情况下本科应用型人才的培养周期是4年。因此，当年的培养方案一般是在4年前制定的，然而由于大数据技术的发展日新月异，要在4年前能够准确把握今天大数据技术的发展方向的确有很大难度；二是对市场上需要什么样的大数据人才还不够了解，培养方案还不能涵盖市场对人才培养的要求。

1.2大数据相关课程体系结构不完善

由于大数据技术近几年得到超常规的发展，大数据行业对人才的需求急剧增加，导致目前大数据应用型人才的奇缺，但又存在着相关专业学生找不到工作的尴尬局面。究其原因，主要是人才培养单位对大数据行业相关工作岗位缺乏了解，大数据相关课程体系还不够完善，制定的人才培养方案还不能覆盖社会的需求。

1.3人才工程应用能力偏弱

由于大数据应用型人才培养的时间不长，在课程体系尚不完善情况下，提高学生的工程应用能力会比较困难，所以目前应用型大数据人才的工程应用能力相对偏弱。主要表现在两个方面：一是所学知识结构不能涵盖工作需求；二是对大数据应用中的相关平台和软件不够了解，进入工作周期长；三是对大数据行业工作岗位及其衔接知识了解不够，缺乏岗位转换能力。

2应用型大数据人才的岗位需求分析及知识结构

2.1应用型大数据人才的岗位需求分析

根据对有关大数据公司及企业的调研分析，应用型大数据人才就业的主要行业包括零售/保险/电子商务/物流、政府数据中心、医药和银行、研究性大学、金融机构、互联网企业等。参照文献[4]的分类方法，可将这些行业对大数据人才的需求分为两类：一类是大数据应用岗位，主要包括大数据分析专员、大数据分析师、大数据挖掘工程师（表1）；另一类是大数据系统管理岗位，主要包括大数据系统管理员、大数据系统工程师、大数据系统架构师（表2）。

从表1可以看出，大数据应用人才主要是面向各应用行业工作岗位的，主要从事相关行业的大数据分析和处理工作。

从表2可以看出，大数据系统管理人才主要是面向大数据行业或移动互联应用行业的，主要从事大数据系统管理、大数据系统构建和大数据深度处理等工作。

2.2应用型大数据人才工作岗位对应的知识结构分析

应用型大数据人才除了应当具备智能科学与技术专业的学科基础知识外，还必须具备适应相应工作岗位的专门知识。本节主要讨论大数据各类人才应当具备的专门知识，应当具备的学科基础知识不再讨论。基于上述应用型大数据人才类型及其工作岗位的对应关系，通过分析可得知各类人才应具备的专门知识（表3）。

3基于岗位目标的大数据课程群建设研究

通过对应用型大数据人才的需求市场进行分析，可以发现社会对应用型大数据人才的需求呈现多样化，不同的用人单位对人才的需求不尽相同，因此要在本科4年有限的教学时间内完成全才的大数据人才培养是无法实现的。为了确保培养的人才能够胜任未来的工作岗位，提升大数据技术人才的工程应用能力，必须采用“共基础、分方向”的培养模式，就是在前3年打牢共同专业课程的基础上，在第七学期采用分方向的方法，加强学生对大数据工程应用能力课程的学习，培养具有较强工程应用能力的大数据人才。

3.1基于岗位目标的应用型大数据课程群设计

基于上述考虑，我们提出了一种基于岗位目标的大数据课程群的人才培养机制，其核心就是根据人才未来的工作岗位，建立相应的课程群，学生根据自己未来的工作规划，选择相应的课程组完成专门知识的学习。基于岗位目标的大数据课程群与人才类型密切相关，共分为6组，具体见表4。

从表4可以看出，每一组课程群都是针对一个岗位目标提出的，这些课程基本涵盖了其工作岗位所必备的基本专门知识，而且所涉及的课程不仅包括理论知识，也包括了实际应用知识。学生可以根据自己的爱好和工作志向选取相应课程群进行学习和实践，学习具有较强的针对性。

3.2应用型大数据课程群对应的实验教学研究

实验教学是确保课程教学质量的重要环节。大数据课程群实验教学分为课内实验教学和独立实验教学，课内实验教学是为了让学生更加深刻掌握课程所学知识而开设的，一般随课进行。课内实验教学通常包括验证性实验、设计型实验和综合性实验项目。独立实验教学是独立于课程教学特设的实验教学项目，一般采用专周实习方式进行，通常放在学期末集中1～2周独立进行。独立实验教学在开课前要编制实验方案，进行实验方案评审，确保实验的效果。表5为大数据课程群中的Excel数据分析课程对应的实验项目。

大数据课程群中其他课程的实验教学设计与Excel类似，在此不再赘述。

4基于岗位目标的大数据课程群建设的意义

基于岗位目标的大数据课程群建设与一般的课程群建设不同，它立足于未来工作岗位，课程设置与岗位应用密切相关，具有较强的针对性。同时，基于岗位目标的大数据课程群针对学生未来就业设置专门课程，实现了专业基础知识与适应工作岗位的专门知识的有机统一。设置应用型大数据课程群可以保证在有限的教学时间内，既能够学习到扎实的专业基础知识，也能以较少的时间学习岗位应用知识，提高应用型大数据人才培养的质量。从这个意义上讲，基于岗位目标的大数据课程群建设具有以下意义。

4.1丰富了应用型智能科学与技术专业大数据人才培养方案

从学科生命力角度讲，拓展学科内涵及丰富学科内容是保持学科生命力的源泉。针对大数据技术的发展，智能大数据处理技术的作用越来越重要，正逐步发展成为智能科学与技术学科的重要研究内容，应用型大数据人才的培养也必将成为智能科学与技术专业人才培养的重要组成部分。因此，开展应用型大数据人才专业课程体系的研究，尤其是基于岗位目标的大数据课程群建设研究，是探索多样化智能科学与技术人才培养方案的有益尝试。

4.2完善了应用型大数据人才培养的专业课程体系

基于岗位目标的大数据课程群的设立改变了应用型大数据人才培养中千人一面的现象。一方面，不同的企业对人才的需求不一样；另一方面，不同的学生对未来就业的规划也不一样。如何实现用人单位需求与人才自身发展方向的有机融合一直是人才培养体系及人才培养机制研究所关注的重点。基于岗位目标的大数据课程群的建设搭建了二者之间的桥梁，完善了应用型大数据人才培养的课程体系。

4.3促进了大数据人才工程应用能力的提升

通过建立基于岗位目标的大数据课程群，学生在学习时有了多种选择，使得学习的针对性得到了增强。同时，通过设立课程群的方法，对专业课程体系结构进行了优化，学生有了更多的时间通过实验、实训等方式提高自身的工程实践能力，从而能够更好地胜任工作岗位，提高用人单位的满意度。

5结语

虽然重庆工程学院目前尚未开设智能科学与技术本科专业，但一方面我们正在积极申请开设此专业，另一方面我们在现有软件工程专业的学生中采取志愿报名的方式选取部分学生开展应用型大数据人才的培养工作。从学生报名情况看，学生对应用型智能大数据技术还是有浓厚兴趣的，报名很积极。我们拟选定50人左右的实验班按照大数据课程群的方式进行试点，尝试开展大数据应用方向的大数据分析专员、大数据分析师和大数据挖掘工程师3类应用人才的培养，为我校智能科学与技术专业的开办积累经验，进而逐步推广至大数据系统管理人才的培养。