基于大数据分析实验室的应用数学和统计类本科生培养模式研究*

王玉学 郭立丰 刘今子

摘 要：通过大数据分析实验室的建设和利用，完善应用数学和统计类本科生的培养模式，提高实验、实训教学条件，建立配套的实践教学体系，逐步打造以培养大数据为核心人才的教研平台，增强本科生操作能力，培养具有创新精神和实践能力的本科生。

关键词：大数据分析；应用数学；人才培养

当今时代的发展，对应用数学和统计类专业的本科培養水平需求不断提高。特别的，大数据时代的来临，使得应用数学和统计类专业的本科培养，急需增加改革力度，改变传统的人才培养模式，变为重视知识传承，重视实践能力和创新能力，尤其是重视和适应数据时代的要求。

一、应用数学和统计类培养的现状分析

应用数学和统计类的本科生人才的培养过程，以培养本科生德、智、体、美全面发展，具有良好基础理论素质和方法，熟练运用计算机进行数据分析处理，成为从事数据分析、风险决策、信息管理等工作的应用型专业人才。

（一）国家战略层面。国家“十三五”规划纲要中指出，实施国家大数据战略。把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新。

（二）高校就业形势。现在，高校每年近700万毕业生，高校面临巨大的就业压力，同时相关企业却无法找到合适的人才，产业人才需求与高校人才培养具有较大偏差。

（三）高校实践教学问题。高校的课程安排更注重理论的学习，实践性较少。很多高校中工程实践的时间较短。并且，教师长期脱离企业环境，对企业的用人标准和技能要求不了解。按照教学大纲讲授理论知识，使得学生毕业后企业入职时，必定需要很长的时间去适应和“补课”。

（四）高校普适性教育问题。对于高校的课程体系，应该注重对某一专业或行业的覆盖，而不过分偏重某些具体的科目。所以，高校需要改变培养理念，由精英型人才培养向应用型人才转变，普适教育向职业化教育转变。需要根据学生的水平和能力进行定位，确定大多数学生发展目标，同时根据企业需求定制相应的课程，办出特色和风格，满足企业人才需求。

二、大数据分析实验室的作用

通过本实验室的建设，将提高应用数学和统计类相关专业的实验办学水平，改善实验及实训教学条件，将极大丰富和加强专业实验课程的教学内容和手段，提高实验教学质量，延伸和完善应用数学和统计类学科建设体系。并且，结合校企合作的师资，建立配套的实践教学体系，进而培育大数据方面的专业教师队伍。以此为基础，进一步增强本科生操作能力，培养具有创新精神和实践能力的本科生，为提高本科生实践创新能力搭建起先进的教学实验环境。

三、基于大数据分析实验室的培养模式方案

大数据综合实验室建设总体目标：购置支持大数据专业方向实验实训的软硬件设施和实验实践训练数据包，建立支撑符合专业发展的大数据教学与创新研究实践基地。

首先，满足教学实践要求，结合本科生培养方案的《Hadoop大数据处理基础》、《Java高级程序设计》、《Python与数据挖掘》和《数据挖掘案例分析》等实践课程，依靠先进实验设备和软件充分保证教学和创新训练的需要，提高实验教学和科学研究的水平。

其次，建设大数据实验室配套实训综合管理系统和教学与实验资源包。实现教师发布实验指导手册、实验步骤、实验数据源、实验作业等，指导本科生在系统中完成实验，提交实验报告等。同时，在此基础上完成仿真应用实验、创新创业实验和模拟大赛环境等相应的实验环节。

然后，积极开展专业师资培训以及人才培养模式等方面的积极合作。目前，教师往往“只教不做”，实践经验较少，而从事大数据的企业人才大多“只做不教”。通过校企合作的师资培训，让企业的大数据分析工程师深入课堂，让本科生接触大数据实际环境，掌握前沿的大数据分析技术。最终，让本科生直接参与大数据分析的相关工作，培养本科生的实战能力，为今后就业积累经验。

总之，继续以提高教学质量为核心，大力发展科学研究和教育教学研究活动，推动应用数学、统计学等相关方向的快速发展，培养具有开拓创新精神、较强基础和专业思想、较强实践能力和自我发展潜能的创新型人才。最终，实现产学研的有机结合，既培养高水平的各类人才，又能为企业的可持续发展做贡献。

参考文献：

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