應用型智能科學與技術專業大數據課程羣建設研究的論文

摘要：指出當前應用型智能科學與技術專業大數據人才培養中存在的問題，然後分析大數據應用開發人才的崗位需求及知識結構，提出基於崗位目標的大數據課程羣的概念，最後闡述大數據課程羣建設對大數據人才培養的意義。

關鍵詞：智能科學與技術；大數據；人才培養；課程羣

0引言

近年來，數據的快速增長成了許多行業共同面對的嚴峻挑戰和寶貴機遇，信息社會正在進入大數據時代。大數據的應用越來越廣泛，大數據行業已逐步發展成為一個具有誘人前景的新型產業。智能科學技術作為大數據處理技術的核心基礎技術之一，與大數據處理技術的發展相輔相成。一方面，大數據相關技術的發展拓展了智能科學與技術專業的學科範疇，給智能科學與技術學科增加了新的內涵；另一方面，智能科學與技術學科的飛速發展也促進了大數據處理技術的進步，推進了大數據技術應用領域的不斷延伸。因此，開展智能科學與技術專業應用型大數據人才的培養具有非常重要的現實意義。

1當前智能科學與技術專業在大數據應用型人才培養方面存在的問題

雖然我國智能科學與技術專業作為一個獨立學科專業存在的時間還較短，但依然取得了長足的進步，目前已有30多所高校開設了該專業。近年來，隨着大數據技術的發展和“互聯網+”技術的廣泛應用，許多行業包括移動互聯網企業迫切需要大數據方面的專門技術人才，但由於人才培養規律及特點的限制，目前我國大數據人才極為缺乏，遠遠不能滿足社會需求。究其原因，除了人才培養需要一定週期外，還因為培養的人才的知識結構與社會需求存在着較大的差距。通過分析，可以發現導致差距存在的主要問題體現在以下3個方面。

1.1應用型大數據人才的知識結構和能力與大數據行業需求不相適應

無論是智能科學與技術專業，還是計算機科學與技術或軟件工程專業，在應用型大數據人才的培養上還存在着與大數據行業需求不相適應的矛盾。究其原因：一是人才培養方案滯後於技術的發展。一般情況下本科應用型人才的培養週期是4年。因此，當年的培養方案一般是在4年前制定的，然而由於大數據技術的發展日新月異，要在4年前能夠準確把握今天大數據技術的發展方向的確有很大難度；二是對市場上需要什麼樣的大數據人才還不夠了解，培養方案還不能涵蓋市場對人才培養的要求。

1.2大數據相關課程體系結構不完善

由於大數據技術近幾年得到超常規的發展，大數據行業對人才的需求急劇增加，導致目前大數據應用型人才的奇缺，但又存在着相關專業學生找不到工作的尷尬局面。究其原因，主要是人才培養單位對大數據行業相關工作崗位缺乏瞭解，大數據相關課程體系還不夠完善，制定的人才培養方案還不能覆蓋社會的.需求。

1.3人才工程應用能力偏弱

由於大數據應用型人才培養的時間不長，在課程體系尚不完善情況下，提高學生的工程應用能力會比較困難，所以目前應用型大數據人才的工程應用能力相對偏弱。主要表現在兩個方面：一是所學知識結構不能涵蓋工作需求；二是對大數據應用中的相關平台和軟件不夠了解，進入工作週期長；三是對大數據行業工作崗位及其銜接知識瞭解不夠，缺乏崗位轉換能力。

2應用型大數據人才的崗位需求分析及知識結構

2.1應用型大數據人才的崗位需求分析

根據對有關大數據公司及企業的調研分析，應用型大數據人才就業的主要行業包括零售/保險/電子商務/物流、政府數據中心、醫藥和銀行、研究性大學、金融機構、互聯網企業等。參照文獻[4]的分類方法，可將這些行業對大數據人才的需求分為兩類：一類是大數據應用崗位，主要包括大數據分析專員、大數據分析師、大數據挖掘工程師（表1）；另一類是大數據系統管理崗位，主要包括大數據系統管理員、大數據系統工程師、大數據系統架構師（表2）。

從表1可以看出，大數據應用人才主要是面向各應用行業工作崗位的，主要從事相關行業的大數據分析和處理工作。

從表2可以看出，大數據系統管理人才主要是面向大數據行業或移動互聯應用行業的，主要從事大數據系統管理、大數據系統構建和大數據深度處理等工作。

2.2應用型大數據人才工作崗位對應的知識結構分析

應用型大數據人才除了應當具備智能科學與技術專業的學科基礎知識外，還必須具備適應相應工作崗位的專門知識。本節主要討論大數據各類人才應當具備的專門知識，應當具備的學科基礎知識不再討論。基於上述應用型大數據人才類型及其工作崗位的對應關係，通過分析可得知各類人才應具備的專門知識（表3）。

3基於崗位目標的大數據課程羣建設研究

通過對應用型大數據人才的需求市場進行分析，可以發現社會對應用型大數據人才的需求呈現多樣化，不同的用人單位對人才的需求不盡相同，因此要在本科4年有限的教學時間內完成全才的大數據人才培養是無法實現的。為了確保培養的人才能夠勝任未來的工作崗位，提升大數據技術人才的工程應用能力，必須採用“共基礎、分方向”的培養模式，就是在前3年打牢共同專業課程的基礎上，在第七學期採用分方向的方法，加強學生對大數據工程應用能力課程的學習，培養具有較強工程應用能力的大數據人才。

3.1基於崗位目標的應用型大數據課程羣設計

基於上述考慮，我們提出了一種基於崗位目標的大數據課程羣的人才培養機制，其核心就是根據人才未來的工作崗位，建立相應的課程羣，學生根據自己未來的工作規劃，選擇相應的課程組完成專門知識的學習。基於崗位目標的大數據課程羣與人才類型密切相關，共分為6組，具體見表4。

從表4可以看出，每一組課程羣都是針對一個崗位目標提出的，這些課程基本涵蓋了其工作崗位所必備的基本專門知識，而且所涉及的課程不僅包括理論知識，也包括了實際應用知識。學生可以根據自己的愛好和工作志向選取相應課程羣進行學習和實踐，學習具有較強的針對性。

3.2應用型大數據課程羣對應的實驗教學研究

實驗教學是確保課程教學質量的重要環節。大數據課程羣實驗教學分為課內實驗教學和獨立實驗教學，課內實驗教學是為了讓學生更加深刻掌握課程所學知識而開設的，一般隨課進行。課內實驗教學通常包括驗證性實驗、設計型實驗和綜合性實驗項目。獨立實驗教學是獨立於課程教學特設的實驗教學項目，一般採用專周實習方式進行，通常放在學期末集中1～2周獨立進行。獨立實驗教學在開課前要編制實驗方案，進行實驗方案評審，確保實驗的效果。表5為大數據課程羣中的Excel數據分析課程對應的實驗項目。

大數據課程羣中其他課程的實驗教學設計與Excel類似，在此不再贅述。

4基於崗位目標的大數據課程羣建設的意義

基於崗位目標的大數據課程羣建設與一般的課程羣建設不同，它立足於未來工作崗位，課程設置與崗位應用密切相關，具有較強的針對性。同時，基於崗位目標的大數據課程羣針對學生未來就業設置專門課程，實現了專業基礎知識與適應工作崗位的專門知識的有機統一。設置應用型大數據課程羣可以保證在有限的教學時間內，既能夠學習到紮實的專業基礎知識，也能以較少的時間學習崗位應用知識，提高應用型大數據人才培養的質量。從這個意義上講，基於崗位目標的大數據課程羣建設具有以下意義。

4.1豐富了應用型智能科學與技術專業大數據人才培養方案

從學科生命力角度講，拓展學科內涵及豐富學科內容是保持學科生命力的源泉。針對大數據技術的發展，智能大數據處理技術的作用越來越重要，正逐步發展成為智能科學與技術學科的重要研究內容，應用型大數據人才的培養也必將成為智能科學與技術專業人才培養的重要組成部分。因此，開展應用型大數據人才專業課程體系的研究，尤其是基於崗位目標的大數據課程羣建設研究，是探索多樣化智能科學與技術人才培養方案的有益嘗試。

4.2完善了應用型大數據人才培養的專業課程體系

基於崗位目標的大數據課程羣的設立改變了應用型大數據人才培養中千人一面的現象。一方面，不同的企業對人才的需求不一樣；另一方面，不同的學生對未來就業的規劃也不一樣。如何實現用人單位需求與人才自身發展方向的有機融合一直是人才培養體系及人才培養機制研究所關注的重點。基於崗位目標的大數據課程羣的建設搭建了二者之間的橋樑，完善了應用型大數據人才培養的課程體系。

4.3促進了大數據人才工程應用能力的提升

通過建立基於崗位目標的大數據課程羣，學生在學習時有了多種選擇，使得學習的針對性得到了增強。同時，通過設立課程羣的方法，對專業課程體系結構進行了優化，學生有了更多的時間通過實驗、實訓等方式提高自身的工程實踐能力，從而能夠更好地勝任工作崗位，提高用人單位的滿意度。

5結語

雖然重慶工程學院目前尚未開設智能科學與技術本科專業，但一方面我們正在積極申請開設此專業，另一方面我們在現有軟件工程專業的學生中採取志願報名的方式選取部分學生開展應用型大數據人才的培養工作。從學生報名情況看，學生對應用型智能大數據技術還是有濃厚興趣的，報名很積極。我們擬選定50人左右的實驗班按照大數據課程羣的方式進行試點，嘗試開展大數據應用方向的大數據分析專員、大數據分析師和大數據挖掘工程師3類應用人才的培養，為我校智能科學與技術專業的開辦積累經驗，進而逐步推廣至大數據系統管理人才的培養。