一、专业现状分析
1.专业概况
数据科学与大数据技术专业是我校拟新设本科专业,计划2017年开始招生,每年招收一个本科班级,一个班级拟招收60人。本专业坚持“立足安顺,辐射西部,面向全国,服务基层”的服务定位,培养思想品德优良、基础理论扎实,具有一定创新精神和较强实践能力的高素质应用型人才。
2.专业办学条件
本专业具有教授教授3人,高级工程师1人,副教授14人,具有高级职称的教师占75%;博士4人(在读2人)、硕士18人,具有硕士或博士学位的教师占92%。还从省内外重点高校、地方企事业单位和校企合作企业聘请高水平、高学历、高职称学者和专家担任基础课程的讲授和专业能力实训等具体教学环节的指导工作,保证人才培养质量。
根据大数据产业发展需要和就业需求制定了教学培养方案,在保证通才教育的同时,突出培养大数据产业对应用型人才所期望的知识与能力。在保证专业基础课程教学的同时,以数据采集与处理、数据统计与分析、系统应用与开发为三条能力培养路线,通过调整专业选修课程的设置,形成较为合理的课程模块。学生可以根据自己的喜好选择专业选修课程,为学生提供了更宽的专业适应面和更强的专业适应性。
为了更好的培养出贴合大数据产业发展的高素质人才,我校与中关村软件园、软通动力等多家IT公司、大数据应用企业签订了校企合作协议,与中国移动安顺分公司、贵州黄果树旅游集团股份有限公司、安顺市农业科学研究院、贵州云马飞机制造厂、贵州新安航空机械有限责任公司等大中型企业建立了校外实习实训基地。通过建立校内外实习实训基地、联合培养、师资培训等方式,有效提高了我院教师的教学水平,提高了学生的专业素质和专业应用能力。今后将继续加强校企合作共建,根据大数据产业的发展拟筹建其他实习实训基地,加强在数据采集、数据分析、数据应用方面的技能培训。
3.取得的成绩和存在问题与困难
数据科学与大数据技术专业的设置贴合当前贵州经济发展的战略需要,能够为安顺市乃至贵州省的大数据产业发展而培养和储备人才。本专业的发展得到了安顺市政府及其他企事业单位的大力支持,与政府部门、大数据应用企业等多家单位建立了实习实训基地。现有的计算机科学与技术专业与电子信息工程专业(物联网方向、职教师资方向)两个相关专业,经过多年的发展,无论是在教学还是在科研方面都拥有一定的沉淀和积累。培养的学生得到了社会的认可。
但由于数据科学与大数据技术专业是我校拟新设专业,专业建设和发展仍存在一些问题和困难。
(1)专业师资队伍数量不够充足
目前我校数据科学与大数据技术专业的教师队伍由计算机、物联网、统计学等专业教师组成,具有大数据应用背景的教师只有4位,专业师资队伍的力量还有待加强。
(2)教师实践能力偏低
教师实践能力是专业实践教育的前提与基础。就全国来看数据科学与大数据技术专业作为新设置的专业,专业教师的实践能力普遍偏低。我校也是如此,大多数教师实践能力较为缺乏。
(3)实验室、实训室较为匮乏
数据科学与大数据技术专业是一门应用性、实践性非常强的学科。大数据技术的应用需要超强的计算平台,虽然我校拥有高性能计算实验室,但是远远满足不了实践教学的需要。目前我校的数据科学与大数据技术专业的实习实训基地还无法涵盖大数据产业的全过程,对于数据采集、数据处理还需要抓紧建设相应的实验室和实训基地。
(4)实践教育形式相对单一
数据科学与大数据技术专业实践教育内容大多以专业见习、毕业实习、项目实训为主,实践教育形式主要为集体和固定形式,内容与形式相对单一。通过相近专业的学生反馈发现,专业见习由于时间较短而不够深入。
二、专业建设指导思想与基本思路
1.指导思想
本专业坚持“立足安顺,辐射西部,面向全国,服务基层”的服务定位,立足安顺智慧旅游、智慧交通、智慧城市等大数据产业,服务全省经济并逐步向全国拓展。坚持教学和科研相结合,以科研提高教学,用教学促进科研。用新时期的人才观、质量观和教学观来指导专业建设,并在专业建设中充分体现创新能力、创业能力、实践能力和适应能力的培养,全面提高学生的就业竞争能力、适应能力和可持续发展能力。
2.基本思路
(1)把握正确的发展方向,制定合适的规划目标。
在充分调研、充分讨论的基础上,进一步明确发展的目标,制定切实可行的措施,推动数据科学与大数据技术专业的发展。
(2)以科研提高教学,用教学促进科研。
整合全体教师的科研力量,充分发挥教师科研能力强的优势,推进“产、学、研”协同发展,力争在大数据技术中的数据采集、数据分析、数据应用等领域形成自己的研究特色。
(3)校企合作,充分利用优势,积极开拓资源。
数据科学与大数据技术专业是新设置的专业。专业发展的基础和核心是教师。专业建设必须采取各种措施,积极开拓各种资源,激发教师的积极性、创造性。通过校企合作与共建,提高教师的教学和科研水平,提高教师双师型比例,推进企业导师制建设,进而提高专业的教育教学质量。
三、专业建设与发展总体目标
从师资培养、教学改革、教科研结合入手,积极稳妥地推进培养模式和课程体系改革。面向大数据产业的发展,以就业为导向、质量为基础,以高素质、复合型人才培养为核心,强化实践教学,全面开展专业建设、师资队伍建设、教学建设和科研建设。
通过五年左右的努力,实现数据科学与大数据技术专业的以下目标:建设能够适应专业发展要求的师资队伍;初步形成专业发展的特色方向,培育有一定影响力的科研成果;建设1-2门校级精品课程或特色课程;争取申报2-3项教学质量工程;巩固提高人才培养模式,争取建成5-7个校外实习实训基地;力争把数据科学与大数据技术专业建设成在地方有较大影响力的专业。
四、专业建设具体目标与内容
(一)人才培养规格
本专业培养德、智、体全面发展,较好地掌握计算机科学技术及大数据应用技术的基本知识、基本理论和基本技能,具有广阔视野、扎实的专业知识和较强的实践能力并能在互联网IT行业、企事业单位或部门的数据中心从事数据采集、处理、分析、预测及计算机应用维护的应用型人才。
毕业生应获得以下几方面的知识和能力:
1、热爱祖国,拥护中国共产党领导,掌握中国特色社会主义的基本原理;具备严谨治学、求真务实、团结协作的品质并遵守公民道德规范;具有社会责任感、法律意识以及良好的职业道德;
2、掌握数据科学与大数据技术的基础理论和专业知识,具有从事本专业工作所需的数学知识,熟练掌握数据科学与大数据技术的基本实践技能,掌握大数据技术的基本原理、方法和手段;能从事大数据应用系统的产品设计开发、建设和应用维护等实际工作;
3、熟练地掌握一门外语;掌握中外文资料查询、文献检索以及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法;
4、具有一定的体育和军事基本知识和技能,掌握科学锻炼身体的基本技能,养成良好的体育锻炼和卫生习惯;
5、具备正确的审美观念和一定的艺术鉴赏力、文明的行为习惯、健康的心理和体魄。
(二)人才培养模式
为了更好的适应大数据产业发展的需要,培养出全面发展的,有较高综合素质及创新能力,适应社会需要的数据科学与大数据技术高素质应用型人才。我们将吸收发达地区先进的教育理念,结合地方经济社会发展需求和必赢官网8873的办学定位及数据科学与大数据技术专业特点,形成“教学、科研、能力培养一体化”的人才培养模式。按照本专业人才培养规格的知识、能力与素质要求,构建本专业的课程体系,强化基础课,增加选修课,加强实验实践教学环节,以确保毕业生具有较强的适应能力及宽广的知识视野,达到培养目标的要求。
(1)积极探索专业特色。数据科学与大数据技术专业涵盖的内容比较宽泛,需要结合本专业现有的师资力量和学校的教学条件以及学生的基本情况,形成自己的专业特色。在人才培养中着重加强数据采集技术、大数据应用技术的基本能力培养,适度增强数据统计分析技术的能力培养。
(2)围绕特色定位培养目标。充分体现出:厚基础、宽口径、高素质、强能力的应用型本科特色。突出重点学科,建设支撑学科,促进学科融合。科学地调整和优化专业课程体系和知识结构;以“岗位择业,能力培养”为导向,充分发挥数据科学与大数据技术专业的学科优势,拓宽专业口径,构建放射性、多方向专业课程组。
(三)专业规模
表1 专业办学规模规划表
年 度 |
2017 |
2018 |
2019 |
2020 |
2021 |
办学规模(人) |
60 |
60 |
60 |
65 |
70 |
(四)教学团队建设
1.建设目标
到2020年专任教师人数要达到30名,博士学位者达20%;教授占20%,副教授、高级工程师占65%,双师型比例达40%。聘请4—6名大数据应用领域业务骨干担任兼职教师。以专业带头人和骨干教师为基础,建设一支高水平的专业教师队伍。
2. 建设内容
2.1扩大师资队伍规模
为满足专业建设需要,拟从省内外重点高校、地方企事业单位和校企合作企业聘请高水平、高学历、高职称学者和专家担任基础课程的讲授和专业能力实训等具体教学环节的指导工作。到2020年,争取使本专业专兼职教师达到30人左右。
2.2优化师资队伍结构
到2020年,争取使本专业具有教授、副教授、高级工程师的专任教师达到20人左右,具有博士学位者达到6人左右,实现师资队伍职称、学历、年龄等方面的优化组合。
2.3全面提高师资队伍的素质和水平
一方面,全力支持通过进修、访问学者、在职攻读学位等方式,帮助教师更新知识、开阔视野,不断提高自身素质。另一方面,支持教师通过参加各种类型的学术会议和学术讲座,进行广泛的学术交流,使教师及时掌握本专业学术前沿的最新动态和最新成果,紧跟学术发展和时代的步伐。
2.4加大“双师”结构专业教学团队建设
积极鼓励在职专业教师考取与本专业相关的资格证书,到2020年,实现双师型比例占40%。
3.具体建设规划
内容要点:详见表2、3、4。
表2 2017-2021年专任教师人数、职称及分布情况
年 份 职称(人数) |
2017 |
2018 |
2019 |
2020 |
2021 |
教授 |
3 |
4 |
5 |
6 |
6 |
副教授 |
13 |
14 |
15 |
16 |
17 |
中级及以下 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
合 计 |
19 |
22 |
25 |
28 |
30 |
表3 2017-2021年外聘兼职人数分布情况
年 份 |
2017 |
2018 |
2019 |
2020 |
2021 |
兼职教师(人数) |
2 |
3 |
3 |
4 |
4 |
表4 2017-2021年教师培养计划
建设内容 |
2017年建设具体内容 |
2018年建设具体内容 |
2019年建设具体内容 |
2020年建设具体内容 |
2021年建设具体内容 |
外部聘请 |
兼职教师 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
兼课教师 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
内部培养 |
专业带头人 |
1 |
|
1 |
|
1 |
骨干教师队伍 |
|
|
1 |
|
1 |
教师素质提高工程 |
教师在国内外学习职业教育理论 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
专业教师参加职业能力培训和专业培训 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
专业教师到企业实践 |
4 |
4 |
2 |
2 |
2 |
小计 |
15 |
14 |
14 |
12 |
14 |
(五)实践教学条件建设
1.建设目标
实践教学是高校教学工作的重要组成部分,是培养学生实践能力和创新能力的重要环节,也是提高学生社会职业素养和就业竞争力的重要途径。实习基地建设,是进行实践教学的根本保障,是学校事业发展和实现办学目标的需要,也是学校与社会、企业互动的需要。为此,我们将积极争取各类资金投入,在现有的实验室基础上,完善数据科学与大数据技术专业各门课程的实验室建设与校外实习实训基地建设。使实验实践课程开出率达100%、毕业设计中应用类题目达60%以上。
2.建设内容
2.1加强校内实验室建设。
实验室是学校办学条件的重要组成部分,是教学、科研的重要基地,实验室的建设水平在一定程度上反映着学校的教学、科研和管理水平。本专业将在现有的条件之上,争取资源,积极建设大数据项目实践实训室、大数据应用创新创业实验室、大数据实验与云计算实验室等,保证满足学生职业技能、能力训练需要,同时满足教师科研的需要。
2.2加强校外实习基地建设。
在巩固现有实习基地的基础上,进一步加强与地方政府、企事业单位的联系,积极开展校企合作,拓展与提高实习实践基地的质量与数量,为学生实习提供多样性选择。
推动实习基地运作的制度化、规范化,提升实习基地的教学质量。制定完善的实习大纲、实习指导书、实习计划等实习文件,并确保具有实用性和可操作性。合理配备实习指导教师队伍,不断提高学生的实习质量。
3.具体建设规划
(1)校内实训(验)室建设
表5 校内实训(验)室一览表
序号 |
实训(验)室名称 |
实训课程 |
实训项目 |
建设 年度 |
经费(万) |
备注 |
1 |
大数据实验与云计算实验室 |
大数据应用技术实验 数据统计与分析实验 数据挖掘与数据仓库 |
大数据应用技术实验 数据统计与分析实验 数据挖掘与数据仓库 |
2017 |
50 |
|
2 |
大数据项目实践实训室 |
数据采集与管理技术 大数据项目实践 |
数据采集与管理技术 大数据项目实践 |
2019 |
80 |
|
3 |
大数据应用创新创业实验室 |
MapReduce编程及实验 Hadoop编程实验 |
MapReduce编程及实验 Hadoop编程实验 |
2019 |
100 |
|
(2)校外实习基地建设
在巩固现有实习基地的基础上,进一步加强与地方政府部门及企业的联系,拓展实践基地数量,为学生实习提供多样性选择。推动实习基地运作的制度化、规范化,提升实习基地的教学质量。
(六)课程建设
1.建设目标
按照专业培养目标的要求,进一步加强课程建设,优化课程结构,修订与完善各门课程的教学大纲及实验教学大纲。注重综合素质培养,提升职业核心能力;注重强化课程群体建设,形成群体优势;注重培养学生具有应变、综合和创新的能力。到2021年争取建设1-2门校级精品课程或特色课程,争取申报2-3项教学质量工程项目。
2.建设内容
在学院统一培养方案要求和国家本科办学课程设置标准指导下,结合市场需求和专业发展需要,每1-2年修订一次课程体系。优化结构、强化主干、注重素质、培养能力、突出特色,逐步形成“专业+模块”、“主修+辅修”的课程体系和 “厚基础、宽口径、强能力、高素质”的人才培养模式。
通过教研室逐年推进校级精品课程建设,研究和改进课堂教学方法,改革常规的“灌输式”的教学方法,探索实践“启发式、讨论式、研究式、合作式、活动式”等现代“以生为本”的教学方法,提高课堂教学质量。
加强实践课程建设,增强实训环节,制定促进学生获得职业资格和通过职业技能等级考试的具体措施。因材施教,坚持统一性与多样性的原则,为多种人才规格的培养提供范式,将知识学习、能力训练与职业生涯规划发展有机联系,使学生都有职业定位,并为之准备。
开展面向学生的创新教育和择业就业引导,培养下得去、站得住、有作为的广大基层适用人才和新型劳动者。
3.具体建设规划
内容要点:以精品课程为主线制定本部门课程建设的规划。
表6 精品课程建设规划表 单位:个
年度 级别 |
2017 |
2018 |
2019 |
2020 |
2021 |
校级 |
|
|
1 |
2 |
2 |
市级 |
|
|
|
1 |
1 |
省级 |
|
|
|
|
1 |
国家级 |
|
|
|
|
|
(七)教研科研
在科研方面,坚持教学与科研相结合,实现以教学带动科研,以科研促进教学的双向互动,进一步提高教师对科学研究重要性的认识。具体措施包括:
1.提高科研档次,到2021年,争取省级科研项目2-3项,市厅级科研项目4-5项,其他科研项目6-8项。
2.提升科研成果的产出。到2021年,争取公开出版专著和教材1部,公开发表论文数量增长20%。同时,不断提高科研成果质量,到2021年争取获得省级科研成果奖。
3.扩大学术交流。与省内开设大数据相关专业的高校(贵州大学、贵州财经大学等)建立广泛的联系,创造较为浓厚的科学研究氛围。
4.争取创建大数据应用技术研究机构。争取在5年内建成一个大数据应用技术研究院。
(八)专业群建设
以数据科学与大数据技术专业、计算机科学与技术本科专业、电子信息工程专业为主体专业方向,根据社会需求,积极探索新的辅助性专业建设,扩展大数据应用方向本科专业1-2个。把数据科学与大数据技术专业建设成为教学质量优良、特色鲜明、具有一定优势和影响的专业。
(九)专业资源平台建设
加强与省内外高校的联系与合作,通过教学交流、实验实训基地对外开放、免费教师培训等手段,推动区域内数据科学与大数据技术专业的建设与发展。依托政府对大数据产业的支持,逐步建立区域内相关政府部门、学校、学生、教师的信息资源交流平台,共享网络课程、教学资源库,并吸引相关行业与企业参与,形成良好的校政互动、校企互动、人才交流与信息服务平台。
五、保障措施
借助与贵州省、安顺市对大数据产业的扶持,争取省市有关部门的支持,争取学院的重点支持,为专业发展的落实提供坚实保障。
(1)加强教职工的思想政治工作,充分发挥党总支的政治核心作用,为发展规划的实施提供组织保障;
(2)改善、加强对学科专业建设的领导。学科专业建设是全面提高人才培养质量、提升本专业学术和教学水平的根本。学院相关领导和专业带头人要精心组织好学科专业建设,主要精力用于学科专业建设,经常研究、及时解决学科专业建设中遇到的各种问题。为保证发展规划的顺利实施,将发展规划所提出的目标分解落实到每一学期的工作计划中,将发展规划中的措施尽可能地制度化、规范化。建立和完善规章制度,形成充满生机和活力的用人机制、工作机制、竞争机制和激励机制,为发展规划的实施提供制度保障。
(3)教研室主任跟据此建设规划每学期开始制定教研室工作计划并按照计划逐步实施。每学期末,对照学期工作计划检查执行情况,对未能实现的工作目标,分析原因,提出整改措施。
(4)更新教育观念,树立科学发展观、质量观和效益观,为发展规划的实施提供思想保障。加大实验室建设的力度,把实验室建设与学科建设、创新人才培养结合起来,更好地为人才培养、科学研究、地方经济和社会服务。
必赢官网8873
2016年7月20日