高校数据科学与大数据技术专业现状

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摘要:数据科学与大数据技术专业是一个新兴专业,应用型本科该专业的实践教学对提高学生的综合素质,培养学生的创新精神与实践能力有着理论教学不可替代的特殊作用。文章从广东省几所应用型本科数据科学与大数据技术专业高校实践教学的课程体系、实践教学条件、实践教学方法等方面进行调查研究,分析比较、归纳总结出该专业相对完善的实践课程体系、教学改革有效方法及教学管理与质量监控措施,从而提高实践教学质量。

关键词:大数据;实践教学体系;教学改革

兴专业,从2016年教育部公布新增“数据科学与大数据技术”本科专业以来,全国有上千所高校开设该专业。该专业主要以大数据为核心研究对象,利用大数据的方法解决具体行业中的应用问题。应用型本科院校的重点是培养实践能力强的高素质应用型人才,因此,实践教学在整个人才培养中占据非常重要的地位。

1应用型本科高校实践教学的现状

通过对广东省应用型本科,如白云学院、广州商学院、广东东软学院和广州工商学院等高校的调研和分析[1],本文对数据科学与大数据技术专业实践课程体系进行归纳改革研究[2]。

1.1实践课程

通过调研发现广东省应用型本科高校数据科学与大数据技术专业实践课程体系大致相同,分为两类:一类就是课程内实践环节,一类为独力设置的综合性实践科目[3]。课程内实践环节基本相同:操作性强的课程理论与实践多为1∶1、理论性强的多为2∶1,这类实验目的是促进对课堂教师讲授教学知识的理解、掌握、验证等,也称为验证性实验;一类为纯实践性课程,也叫综合性实践课程,包括小综合(一门课)、大综合(多门课)以及毕业实习、创新创业实践、工程实践等,目的是提高学生的综合实践应用能力、动手能力。各学校数据科学与大数据技术专业综合性实践课程如下。(1)广州工商学院主要实践课程。“数据结构与算法分析课程设计”“面向对象编程课程设计”“操作系统管理综合实验”“数据库应用综合项目开发”“Python编程综合实验”[4]“数据采集及预处理综合训练”“大数据存储实战”“计算机网络综合实验”“Hadoop部署实战”“数据挖掘综合项目实验”“数学实验”“数据可视化技术综合实训”“Python网络爬虫实验”、毕业实习、学年论文等。(2)广东白云学院的主要实践课程。“Hadoop部署实践”“数据可视化开发实验(开发项目型)”“数据预处理实践(复杂实操型)”“分布式存储实践”“VIP垂直整合项目实验”、毕业实习等。(3)广东东软学院的主要实践课程。广东东软学院的主要实践课程分为两类,一类为独立实验课,包括“企业管理模拟实践”“商务智能与数据挖掘实验”“SPSS统计分析实践”;一类是集中实践环节,“综合实践I(认知实践)”“综合实践II(技能实践)”“综合实践Ⅲ(项目实践)”、毕业实习等。(4)广州商学院的主要实践课程。广州商学院的主要实践课程包含“程序设计基础课程综合实验”“数据结构与算法实验”“数据分析与处理实验”“Web应用系统开发实验”“大数据应用技术课程实验”、专业综合实践。

1.2实践教学条件

实践教学条件是保证实践课程开展的必备条件。各高校实验室建设都投入大量的资金,除建设高水平的机房、购置课程包和实验平台外,形式也是多样并自有特色。如:白云学院大数据实验室是与中科曙光深度合作,校企共同建设实验室,搭建校企合作实践平台;广州商学院与广州腾科网络技术有限公司合作共建“广商腾科创新工作室”“开放数据商业应用研究所”等;也有学校在建设一定数量的教学实验室之外,还建设了校企合作的创新工作室、产业学院等。

1.3教学模式和方法

实践教学模式和方法是实践教学的核心之一。广州工商学院采用实践教学竞赛、以专业工作室为抓手的实践教学模式改革;白云学院采用VIP垂直整合项目教学,搭建校内外实践平台;广州商学院采用“创新工作室”“开放数据商业应用研究所”等模式,强化学生的系统性工程实践经历。目前采用较多的教学方法是演示,学生再自己操作;对于设计性、综合性实验,老师寻找一些实际项目处理后作为教学案例让学生进行实验。

2实践教学改革

2.1实践课程体系改革

根据调查分析,数据科学与大数据技术专业实践课程可以分为4个层次,递进开展改革。(1)基础性实验,主要包含公共基础、学科基础等基础课的实验。基础性实验分为课程内实验及独立设置的课程综合实验,内容紧扣每门课程的教学内容,重点培养学生的专业素质和专业基础能力,为后续专业课打下良好的基础。(2)综合设计性实验,主要包括专业核心课的综合课程设计等。学生在相关课程实验的基础上,完成综合设计性实验。强化对核心课程知识的理解,培养应用能力。(3)工程设计性实验。用项目驱动的模式,综合运用所有知识进行工程设计性项目实验,培养学生在专业领域方向的系统分析、设计、应用与创新能力(4)实习、实训和毕业设计。实习是学生掌握专业知识及其应用、熟悉专业相关场景,学习提高应用能力的必要实践环节,又分为认知实习、专业综合实习、毕业实习等。通过实习、实训和毕业设计,使学生逐步掌握从事大数据专业技术领域实际工作的操作技能和专业技术,以对学生进行全面、系统、严格的知识、技术和能力锻炼,让学生能够综合应用专业知识分析问题、解决问题,[5]为就业打下良好的基础。

2.2教学方法、模式改革

整个实践教学体系要依据不同的实践课程、不同的实践内容针对性地改革实践课松散、自由的现状。(1)利用云班课、超星等实验平台辅助课堂管理,追踪实践课堂的过程,记录学生实践过程中成功的喜悦和失败的经验教训,激发学生对实践课的兴趣。(2)采用对分课堂、翻转课堂、五星教学法等教学方法开展教学,注重学生的反思和创新,以全面提高实践课堂的教学质量。(3)实践过程要尽量进行实际操作,条件不允许的情况下,可采用虚拟仿真软件完成,尽量避免只看不做的现象。(4)探索“做中学、练中学、用中学”的模式,通过“实践、讨论、反思、再实践”的过程,提高学生的实践动手能力,解决学生眼高手低的问题,提高教学质量。

2.3教学管理和质量监控

数据科学与大数据技术专业对学生的工程实践能力要求较高,学生要有充足的时间进行实践活动,因此,在实验室管理上要打破常规,实行开放式管理,为学生进实验室提供良好的环境,使实验室真正成为创新人才培养的重要基地。在实验室内学生可以根据自己的专业特长、爱好、方向自由选做实验,有充足的时间反复修正实验方案、研究对象与分析实验结果[6]。各阶段各层次的实践课程都要对实践教学的内容、目的、时间安排、教学条件和环境、教学方法和模式、考核办法做出明确的规定。落实好计划、大纲、指导教师、实验场所和考核办法,抓好“实验准备、初期安排、中期检查、结束考核评价和实验总结”5个环节,对实践教学过程全方位立体监控,确保教学质量。

3结语

数据科学与大数据技术专业是一个新的交叉学科,发展迅速,市场需求大,需要不同层次的人才。因此不同办学层次的院校开设此专业要从课程体系、实践条件、教学模式与方法、教学管理与评价等方面进行改革,全面提高实教学质量。

[参考文献]

[1]李明珍.广东民办高校发展的SWOT分析及其战略取向研究[J].价值工程,2018(2):72-75.

[2]欧卫华,夏道勋,张仁津.数据科学与大数据技术专业实践教学体系构建研究[J].软件导刊,2018(5):107-109.

[3]周友士.论数学“综合与实践”课程形态特征及其教学的适应性变革[J].内蒙古师范大学学报(教育科学版),2019(4):94-98.

[4]杨维明,王时绘,余敦辉,等.新工科背景下IT类专业大数据课程体系建设与教学模式研究[J].计算机教育,2019(11):64-68.

[5]谭铁君,张翠玲.公安院校实践教学改革研究[J].辽宁警专学报,2012(6):100-103.

[6]余国江.应用型本科实践教学一体化改革初探[J].江苏高教,2014(5):98-99.

作者：李满 单位：广州工商学院工学院