大数据时代信息与计算科学专业校企合作人才培养方案研究

摘 要 大数据时代对信息与计算科学专业的人才培养提出了新的要求。根据信息与计算科学专业的特点，培养符合社会需求的理论和实践相结合的数据分析人才，具有重要的现实意义。利用校企合作的优势，从理论、实践、第二课堂等方面，对信息与计算科学专业的人才培养方案进行重新设计，探索更有效的专业人才培养模式。

关键词 大数据 信息与计算科学 校企合作 人才培养方案

中图分类号：G642 文献标识码：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdkz.2018.07.004

Research on Talents Training Program of College-Enterprise Cooperation in

Information and Computing Science Major in Big Data Era

LIU Hui， SUN Yurong

（College of Science， Central South University of Forestry & Technology， Changsha， Hunan 410004）

Abstract In the era of big data， new requirements for talents training in information and computing science major are put forward. According to the characteristics of information and computing science major， it is of great practical significance to train data analysis talents who are in line with the needs of society and combine theory with practice. Using the advantages of college-enterprise cooperation， this paper redesigns the talent training program of information and computing science major from the aspects of theory， practice and the second class， and explores a more effective mode for the training of talents.

Keywords big data； information and computing science； college-enterprise cooperation； talent training program

0 引言

随着互联网和智能硬件的快速普及，数据以爆炸方式增长，大数据发展浪潮席卷全球。大数据时代对数据分析人才提出了迫切需求。[1，2]信息与计算科学专业，作为数学、计算机、信息科学紧密结合的专业，符合大数据时代的专业需求。[2]但在二十年的发展过程中，时常因为其专业定位不够明确而对人才培养产生影响。[3]为了保证信息与计算科学专业能够培养出与大数据时代相适应的理论联系实践的复合型人才，设计并制定与之相适应的人才培养方案就具有重要的现实意义。

1 存在的问题

1.1 大数据时代的需求

2016年，国家发改委颁发了《关于组织实施促进大数据发展重大工程的通知》，大数据政策从全面、总体规划逐渐朝各大专业、各细分领域延伸。产业发展对大数据分析人才产生大量需求。大数据分析人才需要具备数据科学的专业理论，还要有良好的数据分析技能。[4]

1.2 信息与计算科学专业的特点

信息与计算科学专业作为信息科学、计算科学、运筹、控制科学等交叉渗透而形成的专业，主要面临的任务是：建立社会各领域相关问题的计算模型，设定恰当的算法，再借助于计算机对所求解的数学问题求解。虽然信息与计算科学专业所培养的人才其特征符合大数据分析人才的需求，但之前的专业培养方案还是存在如下的一些问题：（1）缺少大数据相关知识的课程；（2）重理论，轻实践；（3）现有实践课程，与实际的社会应用需求脱节。

1.3 校企合作的特点

校企合作培养人才，是要**人才培养中存在的问题，构建起一个理论联系实践的专业课程体系，探索出一条良好的高质量复合型人才培养的道路。[5]

在本文中，我们利用校企合作模式，探索在本校信息与计算科学专业的数据分析人才培养方案，以培养大数据时代需要的理论联系实践的卓越人才。

2 人才培养方案的探索

2.1 人才培养目标

通过对大数据时代人才能力需求的分析，我们将信息与计算科学专业的培养目标定位为：培养具有良好的数学基础和数学思维能力，掌握信息与计算科学的基本理论和方法，具备熟练的计算机开发技能、较强的算法设计分析能力、数据分析处理能力，为解决社会各应用領域信息处理和工程计算中的实际问题而提供高级专门人才。

为达到这一目标，在人才培养过程中，要特别注意达成以下几点：（1）注重学生数学功底的培养；（2）注重学生建立数学模型的能力、计算方法的分析及设计能力的培养；（3）注重学生计算机实践动手能力的培养；（4）注重培养学生创新能力的培养。

2.2 课程体系的改革

为了体现大数据分析的专业方向定位，我们将信息与计算科学专业的主干课程分类设置如下：

（1）数学基础类：数学分析、高等代数、解析几何、常微分方程、微分方程数值解；

（2）信息与数据分析处理类：概率论与数理统计、数值分析、数据挖掘、算法分析与设计、最优化理论、数学软件、数据库原理与应用、信息安全、信息编码；

（3）计算机基础类：数据结构、计算机组成原理、操作系统、计算机网络；

（4）专业课及限选课：程序设计基础、JAVA程序设计、面向对象程序设计思想、软件工程、Python、R语言；

（5）专业技能提升类：C++高级编程、Web前端开发技术、Android系统开发、SPSS、Spark、Hadoop、Unix操作系统、数据可视化技术。

按照大数据分析的学习进程，我们将这些课程按时间先后设置在大学四年中：大一，学习数学、计算机、信息科学基础，主要有数学分析、高等代数、程序设计基础、概率论与数理统计等基础课程；大二，学习算法、数据分析的基本方法，主要有数据结构、算法分析与设计、数据库原理与应用、数学软件、JAVA程序设计等专业基础课程；大三，掌握数据分析相关项目实践内容，主要课程有数值分析、最优化理论、数据挖掘、数据可视化、Python、R语言等专业课程；大四，了解数据分析的一些技术框架，主要包括SPSS、Spark、Hadoop等专业选修课程。

2.3 校企合作实践课程的改革

为了加强理论和实践的结合，我们利用校企合作，对实践类课程进行了改革。实践主要包括实验、课程设计、实习等环节。首先，我们请企业的技术人员进行行业和技术讲座，带领学生进行企业参观，以了解大数据行业涉及的内容；然后，我们通过将企业的实际大数据项目引入实践教学，通过案例教学来增强学生对大数据的理解；其次，我们联合企业，让学校老师和企业的技术人员共同指导学生实习，采用集中实训的方式，以项目驱动的形式来增强学生的实践动手能力。[6]

2.4 第二课堂的改革

在全民创新创业的浪潮下，学校全面推行第二课堂，以提升学生的综合素质。为了让信息与计算科学专业的学生具备更强的综合能力，我们组织、动员学生积极参加数学建模大赛、创新创业大赛等第二课程活动，让学生更好地将理论和实践相结合。从近3年的实践结果来看，成绩非常突出。

在学校教务处的大力支持和推动下，我们将上述探索的内容修订在新的专业人才培养方案中，以保证人才培养方案的有效执行。同时，学校还制定了相关的“双师型”教师的政策，以保证师资力量。

3 总结

大数据时代对于信息与计算科学专业来说，机遇和挑战并存。我们只有勇于探索创新，才能使培养的人才符合时代的需求。目前，在信息与计算科学专业的人才培养过程中，还存在很多问题，比如，如何进一步提高教师的教学水平，如何在新模式下激发学生的学习热情等，这些都需要我们从管理制度、方式方法等角度进行深入探索。

基金项目：湖南省教育厅教改项目《校企合作人才培养模式与机制的研究与实践——以信息与计算科学专业为例》（SJG2014200）；湖南省教育厅项目《信息科学类专业校企合作创新创业教育基地》（601-001506）；湖南省教育科学十二五规划重点项目《基于微信平台的个性化学习环境设计研究》（XJKO14AXXO03）；中南林业科技大学教改项目《具有林业特色的信息与计算科学专业人才培养模式创新研究》（2014008）

参考文献

[1] 谭立云，李强丽，李慧.大数据时代数据分析人才培养的思考及对策[J].科学技术创新，2015（3）.

[2] 郝水侠，郭云霞.大数据时代下信息与计算科学专业人才培养模式新探索[J].江苏师范大学学报（自然科学版），2016.34（2）：72-75.

[3] 王先超，王春生，柏春松.信息与计算科学专业人才培养模式探索[J].计算机教育，2015，No.238（10）：21-24.

[4] 侯锡林，李天柱，馬佳，等.大数据分析师的能力分析及其复合培养模式研究[J].高等工程教育研究，2017（3）：149-153.

[5] 李超颖，杨建民，宋清萍，等.校企合作模式下的高校创新创业人才培养研究[J].高教学刊，2017（5）：9-10.

[6] 王琼，盛德策，陈雪梅.项目驱动下的大学生创新创业教育[J].实验技术与管理，2013.30（6）：99-101.

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