大数据背景下交通类专业实践教学改革

王静

摘要：在大数据背景下，交通产业的设备和技术都在向高度自动化、信息化、智能化发展，对此，高校要紧跟时代发展步伐，依托信息技术，加速人才培养模式改革，促进交通专业人才综合能力提升，有效推动我国轨道交通事业发展。

关键词：大数据;交通专业;实践教学

一、我国大数据背景下交通类专业课程开设现状分析

（一）课程缺乏配套专著，教学内容偏重理论且分析方法关联较差

截至目前，国内开设的大数据背景下交通类专业课程由于缺乏教材专著，仍采用传统交通理论或科研软件课本作为课程教材，支撑数据也极少使用产业实际数据。资源配套的缺失导致了理论与能力培养脱节、数据处理过程孤立、交通应用特征不突出等问题，阻碍了学生数据分析思维培养及问题处理能力迁移。同时，当前国内大数据背景下交通类专业课程配套资源无法适应多学科融合特点，造成不同选课基础及研究兴趣的学生个性化学习需求无法满足，进而无法实现基础数据分析能力培养要求。

（二）教学大纲严重局限于课堂教授，产学研协同培养意识薄弱

当前国内课程多集中在课内传统交通理论讲解与数据复现，并多数辅以终期汇报用以加深学生数据思维。这一教学方法将教学目标严重局限于针对传统交通理论方法的复现论证，让原本成体系的交通数据分析能力拆解成片，不利于培养学生急需的数据采集、处理与分析能力。

（三）考核体系与课程特点脱节严重，课程体系培养效果仍待加强

当前国内课程已广泛采用小组汇报、课程讨论等扁平式考核方法，但中心由教师到学生的过分便宜无法适应大数据背景下交通类专业课程开放特点，呈现了重小组展示而轻个人练习特征，导致教师对学生个人学习成果考评效果不佳，也易造成少数学生通过抄袭、依靠组员等手段滥竽充数现象。

此外，国内现有大数据背景下交通类专业课程考评方式多集中在课程结束而忽略全过程控制，对于日常授课内容学生掌握程度的考察也不利于保证授课效果，无法保障大数据背景下交通类专业课程普及交通数据行业前沿技术、培养学生基础数据分析能力设置初衷。

二、交通类专业实践教学改革特点及育人目标

为应对国内大数据与传统交通融合趋势及新工科背景下交通大数据分析人才巨大缺口，破除交通运输专业学生数据处理观念、能力薄弱，解決大数据课程重理论轻实践现象，国内更多高校提出并实践了一套以“案例导向、校企共培”为特色的创新、高效教学体系。该课程体系以培养综合型创新型人才为目的，以案例式与国际化教学为方式、以产业实际数据集与开放式项目为支撑、以“数据库设计、统计理论与编程语言应用、人工智能与机器学习、互联网+交通”为指导，创新地引入交通名企进校园、北航学子访企业的实践育人方式，具有应用导向、实践先行的鲜明特点。得益于课程体系的产学研一体化建设，学生将切实融会贯通数据科学与交通科学精髓思想，掌握从数据库设计、编程语言使用到人工智能、机器学习算法应用的全流程数据分析能力，并通过学术前沿引智、名企大咖沙龙、企业走访实习等活动增强学以致用能力，切实提升实践应用及科研创新能力。

三、课程体系建设实践及内容设计

对于授课内容，课程申请人应遵循数据、案例、教材、基础知识顺序依次准备。不同于传统交通理论课程，符合产业实际且具有开放性的数据和案例是面向“互联网+产学交融”的大数据背景下交通类专业课程根本，交通理论及科研软件均要在此基础上进行精炼整理。在完备的案例体系基础之上，应按照案例间的逻辑顺序及其涉及的课程深度有机串联，在确保学习过程循序渐进的前提下，编制教学大纲并制作电子课件。在正式开设课程前，申请人还需按照教学大纲提炼课程精华，汇编教材专著的同时整理数据集，最终连同基础知识扩展资料共同导入大数据背景下交通类专业课程平台。

（一）发挥院校课程中心优势，打造专属智库支撑课程案例

1. 积极引入海外先进案例，配齐产业实际数据

由于国内暂无交通大数据教材专著且产业实际案例严重匮乏，备课组积极汇总国外进修并取得博士学位或曾担任海外博士后工作站科研任务教师的学习科研经历，由点及面地汇总科研项目案例并配备产业实际数据集。在海外先进案例基础之上，备课组多次开展集体会议，围绕案例涉及到的交通基础理论知识开展讨论，汇总备课组所在实验室内不同研究方向硕博学生知识积累，提炼核心知识内容用以加速学生课程入门速度，进而在高效掌握交通理论知识基础上快速投身数据科学指导下的课程实践。

2. 汇总课程基础理论知识，做好基础教学工作

为应对大数据背景下交通类专业课程学科交叉特点、普及数据科学基础知识及科研软件使用技巧，备课组在授课章节与教学大纲的指导下，按照章节案例汇编经典交通及数据科学教材，围绕数据库、编程语言、统计预测、人工智能及机器学习算法等进行整合，作为理论知识平台供学生课前自习及课后温故知新使用。

（二）深耕校外科研伙伴单位，建设产学研综合培养模式

1. 做好沟通工作，积极引入大咖前沿讲座

备课组日常通过注重与科研合作企事业单位沟通工作，积极协调高德等大数据前沿行业技术主管等走入课堂做产业实际应用教学，并为选课学生提供沟通交流机会。通过在案例授课间穿插1到2次大咖前沿讲座，将有助于学生将所学数据分析能力同产业实际及时联系，在进一步起到引智作用的同时，增强学生对课程所学能力与产业实际联系认识，激发学生围绕交通大数据领域学习主动性，在促进产学同步提升的同时增进对于交通大数据行业理解。

2. 创设校外课堂，择优提供产业实践机会

注重实践育人是大数据背景下交通类专业课程的创新点与立足点，备课组通过日常学术科研项目积累的科研伙伴关系，在国内打造交通学科校企共培模式先例，为选课学生提供走访互联网知名企业、行业知名研究员等行业交通大数据前沿单位机会，方便学生近距离实践课堂所学技术在产业实际的应用方法，大幅提升课程应用水平。

3. 打造科研氛围，引智行业竞赛选题思路

培养自主创新意识是大数据背景下交通类专业课程的培养目标之一，备课组通过在师生课程交流群中及时推送冯如杯科技竞赛、交通科技大赛等学科竞赛，并为学生提供围绕科研竞赛的课后沟通讨论机会，在进一步增进产学研一体化教学水平的同时，增进了课程深远影响。

（三）创立环绕互补式考察体系，切实保障课程教学质量

为应对考核方式扁平化导致的质量问题，备课组积极构建以课堂基础知识互动式讲解、随堂个体式数据练习、课后小组讨论式案例探究、课终大型开放式数据分析为组成的环绕、互补型考核体系，通过学生互评、教师提问点评的方法、小组展示与个人练习结合的考察形式，缓解研讨式教学知识基础缺失、小组式展示少数学生滥竽充数等缺点，在发挥案例式教学引智优势的同时，提高学生团队协作能力与个人交通大数据分析能力。

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