融合数据科学及大数据技术对“数学及应用数学“专业课程体系优化方案的探讨

系优化方案的探讨

摘要：数据科学及大数据技术是信息产业持续增长的引擎，”数学及应用数学“专业课程体系必须通过优化改革，才能适应创新应用型人才的培养要求。本文提出了数据科学及大数据技术背景下基础数学课程体系的优化及改革方案，通过具体实施，完成了既定目标。

关键词：数据科学；大数据技术；数学及应用数学；产教融合

一、数据科学及大数据技术与”数学及应用数学“相互融合的背景和基础

数据科学及大数据技术是信息产业持续增长的引擎，尤其是大数据技术的广泛应用，引领各领域、各行业生产模式、商业模式、管理模式不断的将进行变革和创新，对经济社会发展及人们生活方式将产生深刻影响。重庆市先后出台了《重庆市大数据行动计划》（渝府发〔2013〕62号）、《重庆市以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略行动计划（2018-2020年）》，教育部也先后与中兴通讯、中科曙光合作启动了“教育部-中兴通讯ICT产教融合创新基地”、“数字中国 百校工程”等项目，制定了“高等学校人工智能创新行动计划”和“高等学校基础研究珠峰计划”。

二、方案优化的内容和实施路径

对”数学及应用数学“专业的优化应在充分调研的基础上，参考国内外高校的数据科学及大数据技术相关课程设置，修订人才培养方案，改革课程理论和实践教学实施方案。具体建设内容和实施路径如下：

1. 修订面向数据科学及大数据技术与理学专业人才培养新方案，进一步优化课程体系，改革专业课程教学实施方案。

（1）建立面向数据科学及大数据技术的数学专业人才培养新方案，建立与数据科学及大数据技术相融合的”数学及应用数学“课程新体系。开展对国内外同类或相近专业的课程体系架构研究，对学生目标就业企业进行知识、能力、素养等需求调研，与行业企业专家探讨，进一步优化课程体系，制定适应行业企业人才需求的应用型人才培养方案。在夯实基础的同时，增加数据科学及大数据技术应用型课程的开设的比例，提高数据科学及大数据技术类应用型课程的质量。

（2）全面落实专业课程教学实施方案。根据优化后的专业人才培养方案，制定专业课程教学实施方案，在课程中尽可能的融入实践教学方式，增强学生的实践能力。

2. 针对”数学及应用数学“专业课程新体系，开展课程建设。

课程建设是切实提高人才培养质量的基础性工程之一，我们以课程资源建设为抓手，大力推进课程建设，以数据科学及大数据技术产业发展需求为指引，更新教学内容；以青年学生的兴趣为导向，将数据科学及大数据技术与教育教学深度融合，开发信息化教学资源，革新教学方法。

（1）开展教材建设。根据制定的专业课程教学实施方案，与数据科学及大数据技术产业企业深度合作，结合教学、科研、工程实践等环节中积累的经验、大数据智能化理论发展，以及企业对毕业生知识、能力和素养的需求，适时更新教学内容，编写适合行业、产业发展对人才综合能力培养需求的特色教材；。

（2）开展网络课程资源建设。以核心课程为单位组建团队，加强数字教学资源建设，对专业基础课和专业课教学文档（大纲、教案、授课计划、课后作业等）实施信息化改造，分批次建设网络教学资源。

（3）开展教学方法与手段和考核方式等教学改革。结合行业企业用人需求、国内外高校课程教学和工程教育认证要求，基于已实施的课程教学和人才培养经验，修订专业主干课程教学和考核标准。推行基于数据科学及大数据技术的翻转课堂、同步课堂、研讨式教学等教学改革，增进业务学习和交流。

3. 构建完善的实践课程体系，优化实验教学内容，开展创新型教学实践。 （1）制定每门实验课程教学实施方案，实现课程间的衔接和融合。建立融合数据科学及大数据技术和”数学及应用数学“专业课程新体系的实践课程体系，优化实验教学内容，充分对接企业资源，开发基于数据科学及大数据技术的创新实践教学平台。

（2）依托学校特色专业，搭建的创新教学实践平台，建立特色行业案例库。根据专业课程课内实验的需求，开发实践项目、案例、教材、指导，并在此基础上，鼓励任课教师进行综合性、设计性实验项目的开发，建立案例库，促进学生的综合实践 能力和创新能力的培养。

（3）积极开展课外实践活动，提高学生创新能力。积极鼓励学生各类学科竞赛和创业类项目，培养学生的综合实践能力和创新意识。开展大数据科学研究性教学,鼓励学生参与教师的科研项目，进行科研训练。强化毕业实习与毕业设计过程，提高实践能力。 三、课程体系优化的目标

制定适合当前教学部门发展的特色鲜明的教学目标，修订人才培养方案，以培养社会需求的面向数据科学及大数据技术的学科人才为目标。充分考虑大数据时代给数学与”数学及应用数学“专业带来的机遇和挑战，优化”数学及应用数学“专业课程体系，改革专业课程理论和实践教学实施方案。利用优化的课程体系、丰富的教学资源、有效的教学方法、合理的考核方式、协同的育人模式，大幅度提升人才培养质量，服务城市经济社会发展和信息化大数据智能化产业发展对人才的需求。具体目标如下：

1. 建立面向数据科学及大数据技术、大数据的”数学及应用数学“专业人才培养新方案；

2. 建立与数据科学及大数据技术相融合的”数学及应用数学“专业课程新体系； 3. 建立与”数学及应用数学“课程新体系匹配的课程资源；

4. 建立适应”数学及应用数学“专业课程新体系的实践课程体系，优化实验教学内容，充分对接企业资源，开发基于数据科学及大数据技术的创新实践教学平台；

5. 利用搭建的创新教学实践平台，建立特色行业案例库。 四、总结与展望

融合数据科学及大数据技术，对”数学及应用数学“专业的课程优化系统完成后，依托学校“大数据应用创新中心”等相关机构，组建了数据科学及大数据技术、大数据应用和深度学习研究团队，提升了教师实战能力与学生实战能力，实现理论与实践相结合、发展潜力与实战能力相结合的应用型人才培养模式。目标是最终实现”数学及应用数学“方向专业课程体系与数据科学及大数据技术深度融合。通过对整个课程体系优化过程，有以下三点主要收获： 1. 理论体系必须与实践能力同步发展。

通过加强通识教育的内容，突出专业核心课程，增加实践类课程种类，提高实践类学习课程比例，推进实践教学与理论教学的融合，制定出科学合理的课程体系和培养计划。在理论课程中逐步深入开展课内实验课，循序渐进，计划在第

一学年开设基础课程，在接下来第二学年开设的专业基础课程中就要开始用相应的专业基础去解决课程中简单的问题。在第三学年主要集中到数据科学及大数据技术相关课程，将之前学过的理论内容融入到实践课程中，结合数据科学及大数据技术的特点，将”数学及应用数学“的基础知识和基本方法应用到其中。 2. 培养综合素养，强化实践和创新能力。

在人才培养方案中，突出强化实践和创新能力，利用校内外各种资源，打造校内智能化集成共享云平台，以大数据创新中心为基础，利用优化的课程体系、丰富的教学资源、有效的教学方法、合理的考核方式、协同的育人模式，提升数学专业大数据科学方向人才的综合素养。

3. 校企协同建设，具有行业优势，突出应用特色。

全行业企业智能化改造方兴未艾，对核心技术和人才的需求持续增加，行业信息化、大数据关键技术的创新与发展急需”数学及应用数学“专业的支持。通过加强校企合作，双方协同开展学科及相关专业建设，打造特色鲜明的理学学科。校企共建的“大数据应用创新中心”提供了基础设施、平台、应用方面的实训，可以开展算法应用、理论验证等方面的实践教学。 参考文献：

[1]张燕,??刘鹏,??赵海峰,??潘永东.大数据专业建设的思考与探索[J]，中国大学教学，2019(04).

[2]崔炳德,田志民,辛晨,郝慧娟.大数据技术在应用型高校人才培养制定中的应用[J],河北水利电力学院学报,2019(01).

作者简介：谭婕，女，1981.10，汉族，副教授，理学博士，从事应用数学专业教学与研究，工作单位：重庆科技学院 数理与大数据学院