“數據科學與大數據技術”專業(yè)實踐教學體系構建研究

歐衛(wèi)華 夏道勛 張仁津

摘 要：針對地方性本科院校的辦學實際，分析目前“數據科學與大數據技術”專業(yè)建設中面臨的培養(yǎng)方案制定、專業(yè)教材建設、師資力量培養(yǎng)、硬件設備補充等問題。研究培養(yǎng)方案中實踐教學體系構建問題，使用理論加案例分析相結合的方法，以貴州師范大學為例，給出“數據科學與大數據技術”專業(yè)實踐教學體系構建方案。該方案由課程實驗、綜合實驗、學期實訓、專業(yè)見習、專業(yè)實習、企業(yè)實習、畢業(yè)設計與課外素質拓展幾部分組成。各院校在構建實踐教學體系時應該結合本校辦學實際，以提高學生綜合應用能力與提升“數據科學與大數據技術”專業(yè)培養(yǎng)水平為宗旨，構建具有自身特點的實踐教學體系。

關鍵詞：數據科學；大數據技術；實踐教學體系

DOI：10.11907/rjdk.172787

中圖分類號：TP319

文獻標識碼：A 文章編號：1672-7800（2018）005-0107-03

Abstract：According to the current situation of differnt colleges and universities， and the existing problems in “data science and big data technology” are analyzed， including the construction of professional teaching book， the training of teachers and the supplement of hardware equipment. Theory and case analysis are integrated. Taking Guizhou Normal University as an example， the scheme of practical teaching system for “data science and big data technology” is given. The program consists of curriculum experiments， comprehensive experiments， semester training， professional trainees， professional practice， business practice， graduation design and extracurricular quality development. The institutions should construct the practice teaching system incorporating with their own characteristics to improve the students comprehensive application ability and enhance the cultivation level of “data science and large data technology”.

Key Words：data science； big data technology； practical teaching system

0 引言

2017年3月17日，教育部公布了2016年度普通高等學校本科專業(yè)備案與審批結果，全國共有32所高校獲批“數據科學與大數據技術專業(yè)”，包括2015年度獲批的3所高校，全國共有35所高校獲批此專業(yè)建設與招生。在這35所高校中，除北京大學、中國人民大學等7所高校的綜合實力較強外，其余20多所均為地方性院校。從這些高校的辦學背景中得知，主要有師范類、財經類、綜合類，其中有一些是新升本科的地方院校。

專業(yè)院校申報成功是起點，如何建設好該專業(yè)是這些高校普遍面臨的問題，主要問題包括：①培養(yǎng)方案難定。由于此專業(yè)是新開辦專業(yè)，沒有現成的培養(yǎng)方案可供參考，不同院校辦學背景有差異，如何結合本校的辦學優(yōu)勢，制定特色化培養(yǎng)方案；②專業(yè)教材缺乏。新辦專業(yè)普遍面臨專業(yè)教材缺乏的問題，不過“數據科學與大數據技術”專業(yè)與以往不同，該專業(yè)目前仍然沒有明確的基礎理論體系。盡管數學、計算機科學、統計學被一致認為是該專業(yè)的理論基礎，但數學、計算機與統計學已經發(fā)展成為龐大的學科體系。哪些基礎知識應該作為“數據科學與大數據技術”專業(yè)的理論基礎，以及各學科基礎的廣度、深度如何界定和平衡等問題仍需明確；③專業(yè)師資力量薄弱。大數據技術的興起主要由大型互聯網公司大力推動與使用，高校因缺乏大數據環(huán)境而略顯滯后，特別是在專業(yè)技術師資力量方面尤其突出；④硬件設備不足?！皵祿茖W與大數據技術”專業(yè)以數據采集、傳輸、存儲、計算與分析為目標，而這些都涉及到新的實踐教學設備。

現已有關于實踐教學體系構建的探討性論文[1-6]，但針對“數據科學與大數據技術”專業(yè)的探討性論文目前還沒有。本文以貴州師范大學為例，對培養(yǎng)方案中實踐教學體系的構建問題進行探討，主要包括實踐教學模式選擇、體系構建、考核與評價。

1 實踐教學模式選擇

人才培養(yǎng)目標有研究型與應用型2種。研究型人才培養(yǎng)要求相關任課老師具備足夠的研究素養(yǎng)以及學生有較好的數理基礎；應用型人才更多地注重學生的實踐能力培養(yǎng)，實踐能力強弱是檢驗應用型人才培養(yǎng)成功與否的重要指標。作為地方性本科院校，大多選擇應用型作為人才培養(yǎng)目標。因此，將實踐教學放在更加重要的位置。

為了突顯實踐教學的重要性，在實際中培養(yǎng)學生的實踐能力，解決自身師資不足、實踐經驗匱乏等不利影響，貴州師范大學采取了與印度國家信息技術學院（NIIT）聯合共建“數據科學與大數據技術”的專業(yè)培養(yǎng)模式。NIIT成立于1981年，其總部在印度首都新德里，是專門提供教育、培訓、軟件解決方案的跨國上市公司。NIIT擁有近8 000人規(guī)模的服務外包軟件開發(fā)團隊、超過500人的軟件課程體系研發(fā)團隊，傲居全球軟件培訓及信息技術領域的領導地位。NIIT在設計軟件工程師培訓體系時，結合中國國情，根據軟件企業(yè)的需求定制課程。選擇與NIIT合作，有利于將國際先進的教學模式、實踐教學課程體系、實踐教學案例融入培養(yǎng)計劃中，同時解決師資不足問題，為后續(xù)持續(xù)發(fā)展提供參考借鑒。實際操作中，NIIT承擔一半的專業(yè)課教學，突出培養(yǎng)學生的工程實踐能力。前六學期理論教學與課程實踐交叉進行，第七學期在NIIT培訓基地參與仿真環(huán)境下的企業(yè)項目化實訓，第八學期進入國內知名IT企業(yè)實習。整體實踐環(huán)節(jié)學分為57分，占總學分173分的33%，在課時上充分保障實踐教學的地位。

2 實踐教學體系構建

實踐教學體系構建需要多方面的專業(yè)知識與實踐經驗，同時遵循相應的教學規(guī)律。首先，能力培養(yǎng)需要一個形成過程，由一系列、分層次的教學活動構成。這一系列教學活動不能各自獨立，相互之間必須形成一個體系，從內容上、形式上、層次上都要有一定的完備性、一致性與連續(xù)性[7-10]。其次，“數據科學與大數據技術”專業(yè)的課程教學與實踐教學應形成一個相互融合的完整體系。探討如何將專業(yè)能力培養(yǎng)落實到課程教學體系與實踐教學體系中，是提高“數據科學與大數據技術”專業(yè)培養(yǎng)水平的重要方面。因此，開展“數據科學與大數據技術”專業(yè)實踐教學體系的構建，應該考慮3個方面的問題：①實踐教學體系與專業(yè)能力培養(yǎng)的關系；②實踐教學體系與大數據技術體系的關系；③實踐教學體系構建對企業(yè)的作用。

以貴州師范大學為例，敘述“數據科學與大數據技術”專業(yè)實踐教學體系構建。從層次上，該實踐教學體系由課程實驗、綜合實驗、學期實訓、專業(yè)見習、專業(yè)實習、企業(yè)實習、畢業(yè)設計與課外素質拓展幾部分組成，如圖1所示。

課程實驗以理解基礎知識與訓練基本技能為目的，由簡單驗證實驗與綜合設計實驗組成，是整個實踐教學體系的基石。扎實的課程實驗訓練是綜合實驗、專業(yè)實習與畢業(yè)設計等高層次實踐教學順利實施的重要保障。為保障課程實驗效果，每門課程實驗課時占總課時的25%以上，實踐性強的課程超過了50%，如機器學習與高級數據庫等課程，如表1所示。強調以實際應用為導向，避免過多過深的理論教學，提高學生學習興趣，在一些學科基礎課程中增加課程實驗，如線性代數。

綜合實驗分別安排在第2學期到第5學期，時長均為一周，包括企業(yè)級應用開發(fā)框架設計、數據采集、數據可視化以及發(fā)展方向課程設計。在一周時間內不安排任何其它課程教學，學生全身心投入綜合實驗訓練中，指導教師通過對學生分組進行實地指導，及時將實驗中出現的問題給予指導與解決，真正提高綜合解決實際問題的能力。

綜合實訓從第2學期開始，每學期最后兩周集中進行綜合實訓，主要訓練本學期基本知識與綜合應用，以及培養(yǎng)學生初步的綜合應用能力。專業(yè)見習在第7學期，為期兩周，主要讓學生了解實際崗位工作環(huán)境以及所需的知識能力，為第8學期的企業(yè)實習作準備。

專業(yè)實習與畢業(yè)設計，由貴州師范大學與NIIT共同指導完成。專業(yè)實習根據實際問題，制定了相應實訓項目，如為大數據分析方向，制定了大型離線與實時兩種電商數據分析平臺。

2.1 大型離線數據電商分析平臺

離線數據分析平臺是一種利用Hadoop集群開發(fā)工具的一種方式，主要是幫助公司對網站應用更加了解，尤其在電商、旅游、銀行、證券、游戲等領域應用非常廣泛。這些領域對數據與用戶的特性把握要求比較高，對離線數據的分析要求較高。技術框架包括：①Flume、Hadoop、Hbase、Hive、Oozie、Sqoop、離線數據分析、SpringMVC、Highchat；②Flume+Hadoop+Hbase+SpringMVC+MyBatis+MySQL+echarts實現電商離線數據分析；③日志收集系統、日志分析、數據展示設計。

2.2 大型實時數據電商分析平臺

本項目使用Spark技術生態(tài)棧中最常用的3個技術框架，即Spark Core、Spark SQL與Spark Streaming，進行離線計算與實時計算業(yè)務模塊的開發(fā)。實現了包括用戶訪問session分析、頁面單跳轉化率統計、熱門商品離線統計、廣告點擊流量等實時統計4個業(yè)務模塊，將實際業(yè)務模塊進行技術整合與改造。該項目完全涵蓋了Spark Core、Spark SQL與Spark Streaming等3個技術框架中幾乎所有的功能點、知識點以及性能優(yōu)化點。通過此項目，即可全面掌握Spark技術在實際項目中如何實現各種類型的業(yè)務需求。

項目實訓以班級為組織機構，以項目小組為單位進行。具體如下：①班級按項目小組進行分組，每組4～5人；②每個項目小組推選出項目經理；③由項目經理召集項目組成員討論，協助項目組成員開發(fā)項目；④實行項目經理負責制，由項目經理統一管理整個項目的實施過程，并合理調整資源，負責項目全局；⑤根據項目的難易程度合理分配組員任務，使項目中每項任務都落實到個人，且規(guī)定該任務的起止日期，并最終對問題達成一致觀點；⑥針對項目的實施與采用的軟件開發(fā)方法，熟悉相應軟件開發(fā)工具及其使用環(huán)境；⑦查閱相關參考資料，閱讀國家有關軟件開發(fā)的標準文檔。項目實訓采用以“互聯網+教育”模式，并采用線上線下雙結合的方式進行。

企業(yè)實習安排在第8學期，由NIIT推薦，學生全部進入企業(yè)進行實習。素質拓展與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)課程主要由課外能力培養(yǎng)和課外素質拓展兩部分組成。素質拓展與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)課程學分主要通過大學生社團活動、學生課外創(chuàng)新活動、學生會實踐活動以及創(chuàng)新學分制、特長證書、資格證書與大學生學術科技計劃、大學生創(chuàng)業(yè)計劃、學科競賽計劃等構成，是學生綜合素質提高的途徑和個人特色興趣培養(yǎng)的平臺，為崗位實際工作奠定綜合實踐能力基礎。

3 實踐教學考核與評價

考核與評價是實踐教學落實的重要保障，是督促學生重視實踐課程教學的重要環(huán)節(jié)。為此制定了嚴格的考核標準，所有課程實驗均有相應的學分，只有達到要求才能給予學分。為保證課外實訓的效果，與NIIT簽訂實訓合作協議，制定實訓內容、實訓計劃、指導教師、人員分組、考核辦法等系列操作細節(jié)，確保實踐教學效果。

4 結語

針對新辦“數據科學與大數據技術”專業(yè)，討論了辦學面臨的困境與挑戰(zhàn)，指出培養(yǎng)方案制定、專業(yè)教材建設、師資力量培養(yǎng)、實踐設備完善等問題。同時分析了新辦該專業(yè)主要院校的辦學歷史與背景，指出應用型人才是該類院校合適的培養(yǎng)目標。重點深入探討了人才培養(yǎng)方案制定中的實踐教學體系構建思路，并結合貴州師范大學的實踐，給出了實踐教學體系構建方案。

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（責任編輯：劉亭亭）