大数据时代软件工程专业建设的思考

王艺超

【摘 要】随着信息技术越来越进步，大数据技术不断得到了广泛应用。个性化推送以及随时随地在线学习已经成为了可能。在大数据时代下，更加注重学生的因材施教，个性化培养以及突出个性差异化的发展。在大数据时代，将学习者作为了学习的中心，进而实现了基于大数据分析之下的个性化学习。本文针对大数据特点及其对软件工程带来的挑战，提出进行软件工程专业建设的若干思路。

【关键词】大数据；软件工程；专业建设

新的信息技术不仅改变了人们的生活方式、行为方式、思考方式和社区形态，也正在深刻改变着人类的教育和学习方式。特别是引领第三次IT浪潮的移动互联技术、云计算技术、物联网技术、大数据技术等，更是深刻影响和改变着我们的生活。研究大数据技术给高等学校的专业建设和人才培养带来哪些挑战和机遇，是高等学校学科和专业建设的重要内容。

一、大数据时代给软件工程专业建设带来的新挑战

软件工程技术广泛应用于各行各业，与大数据应用存在广泛的融合性，软件开发推动大数据的兴起繁荣，大数据也会促进软件产业的发展兴盛，懂得大数据技术的软件工程人才将成为社会急需的人才。大数据带来的主要挑战，就是处理大数据的软件工程的思想、方法、技术和工具的大改变。数据作为计算的处理对象，与软件是密不可分的。数据的获取和存储、组织和管理、分析和应用等都离不开计算机软件的支持。

1.软件工程要有新的思想和方法

大数据时代，软件工程要有新的软件开发思想和方法。一方面，软件工程应当针对大数据处理的特殊需求，研究如何开发支持大数据处理各个环节的软件技术与系统，形成面向大数据的软件工程思想和方法；另一方面，软件工程项目开发过程中，会涉及大量具有大数据特征的软件过程数据，因此，有必要对这些数据进行充分分析和利用，从中发现可能的软件开发规律，从而指导后续软件项目的开发，形成基于大数据的软件工程方法。有人把这称之为大数据软件工程，以示与传统软件工程的区别。

2.软件工程要有新的技术和工具

大数据主要包括企业、消费者产生的大交易数据和各类网络、移动终端产生的大交互数据。前者通常是结构化的数据，可用传统的软件工程技术和工具来处理；后者通常是半结构化和非结构化的数据，它们存储、管理、分析和应用需要新的软件工程技术和工具，与云计算技术密切相关。另外，大数据需要大规模并行分析与挖掘技术。传统数据挖掘技术存在单点式挖掘依存度高、实时性差等问题，不能应对大规模数据及分布式存储，也不能实现对快速变化的数据集实时处理，这就要求课程设置要涵盖这些相关的技术和工具的学习。

3.软件开发需要新的需求分析方式

按照软件工程的基本思想，软件开发首先要进行严格的需求分析，理解用户的需求，确定软件系统的功能需求、性能需求及其他方面的需求；接下来进行设计、开发、测试、交付使用等。需求分析的好坏将对软件项目能否最终获得成功产生至关重要的影响。传统的需求分析获取，主要是通过与用户交谈、问卷调查、小组讨论、参与业务流程等形式，通常需要比较长的过程与时间；而在大数据互联网时代，产品推出和升级换代速度较快，需要吸收大量用户的反馈，迅速地完善产品。获取用户的真实需求通常并不需要用户的直接参与，而是对用户的一系列网上操作行为通过大数据分析来获取。因此，需要重新思考软件开发的思维方式，这无疑也会引起软件开发业务流程和组织结构的变化。

4.软件人才培养要有相适应的培养方案和师资队伍

专业培养方案是专业建设的关键指南，师资力量是人才培养的重要保障。处理大数据的软件工程方法、技术和工具的改变，需要软件工程专业在培养方案制定、课程设置、师资队伍建设、实验平台建设等方面作出相应的调整或重构。

二、大数据时代的软件工程专业建设

大数据时代需要软件工程专业人才具有大数据思维、更宽广更扎实的知识面，有更强的学习能力、实践能力和创新意识。在大数据时代，软件工程专业人才的定位、培养目标、培养措施、教学方法和学习方式等都需要调整或重构。

1.更新与充实培养目标和培养方案

大数据时代需要专业人才具有快速的反应能力、敏锐的观察力和综合分析能力，强调动手能力和创新能力。面向大数据的软件工程专业，培养目标除了包括传统软件工程专业所需了解和掌握的相关软件工程的知识、技能、方法外，还需熟悉大数据技术框架和生态系统，掌握大数据的架构原理和使用场景，熟悉大数据处理、分析等相关技能和方法。软件工程专业的课程体系在原有课程体系和资源基础上，还需要增设大数据、数据分析挖掘、Hadoop、NoSQL、数据仓库等课程和资源。

2.加强师资队伍建设

培养大数据时代需要的软件人才，必须要有一支高水平的创新型的软件工程师资队伍。教师不仅要懂得软件工程专业的知识、技术，还要懂得大数据技术的理念、理论和技术，更要会将大数据技术应用到软件工程教学中；同时还要会利用大数据分析技术，对学生的学习行为、作业和考试情况进行分析，掌握学生的学习状况，提供个性化的指导。由于大数据技术在我国的研究和应用刚刚起步，高校中掌握大数据技术及应用的师资力量不仅缺少，而且实践经验更是稀少。因此，建设一支职称结构、学历结构、年龄结构、学缘结构合理的“双师型”师资队伍，对专业建设和可持续发展非常重要。必须通过“培养、引进、提升”等措施，选派中青年教师到相关高校、企业进修，提高教师大数据的知识结构、实践水平和应用能力；引进企业中实践经验丰富的工程师作为外聘师资，充实教师队伍。

3.重视应用能力和创新思维培养

大数据时代，要使大数据的社会价值和经济效益得到充分体现，创新应用是其推动力。软件工程专业培养的软件人才，是开发处理大数据、应用大数据的应用系统的主力军。大数据时代的企业应用系统，不仅要有基本的数据管理、统计、查询等功能，更要有强大的数据分析功能，为企业决策提供服务。因此，处理和应用大数据的软件人才，必须要有较强的解决实际问题的应用能力和创新思维。应用能力的培养，主要途径是在有丰富实践经验的企业工程师或教师的指导下，通过参与实际应用项目的分析和开发而获得。企业可提供经验丰富的应用工程师和实际应用项目，校企合作是培养软件人才应用能力的重要方式。

4.重视个性化学习

随着移动互联技术和大数据技术的快速發展和广泛应用，个性化的推送和随时随地的在线学习成为可能。大数据时代更注重学生的因材施教、个性化培养、突出个体差异化发展和成功。大数据时代，将以学习者为中心，实现基于大数据分析下的个性化学习，利用大数据技术和智能算法对每一个学生的学习情况进行分析，根据学生在学习中反映出来的问题，定向推送学习内容和测试题目，有效提升学习效率和学习质量，真正做到“因人施教”。

三、结束语

大数据时代的新技术、新媒体、新模式、新理念，无疑会对计算机科学与技术学科相关专业的建设带来挑战和机遇。如何抓住这难得的机遇，根据大数据的特点和要求，调整或重构相关专业的培养方案、课程设置、师资队伍建设等，培养符合时代需求的专业人才，是应用型软件工程专业需要思考的重要问题。

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