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2017年2月18日,教育部在复旦大学召开了高等工程教育发展战略研讨会,对新时期工程人才培养进行了热烈讨论,正式提出“新工科”概念,共同探讨了新工科的内涵特征、新工科建设与发展的路径选择,并达成了共识。

重庆科技学院作为上海睿亚训产学合作协同育人项目的合作伙伴,在2018年第一批的项目申报中就应用型本科院校新工科大数据方向专业建设进行了探索与实践,睿亚训将于重庆科技学院一起就新工科在学校的建设进行研究和探讨。


一.项目的特色和亮点

1.应用型大数据课程体系构建

基于对企业社会需求和国内外高校相关专业方向建设的调研,综合考虑我校优势特色一级学生本科阶段之后对于国内考研及出国留学的衔接需求,并以工科专业认证为目标,确定由四大支撑模块构成的我校大数据相关专业知识体系架构。


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专业课程体系的设置是实现人才培养目标的主要途径。依据知识体系模块,我们将大数据专业人才培养所需要的专业基础知识和专业知识从不同的维度进行了横向和纵向的划分,对每一个模块进行知识点和课程的分解和梳理,既体现整合各交叉学科的复合型知识体系优势,又体现自身独有的专业知识特点,构建基于知识体系的课程体系设置,确保知识体系的系统性,逻辑性和完整性。


2.应用型大数据实验平台建设

大数据实验平台的建设目的是作为大数据教学实验及科研平台,包括数据挖掘与大数据分析平台。实验平台的设计全面落实“产、学、研、用”一体化思想和模式,从教学、实践、科研和使用多方面注重专业人才和特色人才的培养。利用虚拟化教学资源,搭建教学系统和集群平台,将理论学习、实践教学和大数据项目实战融为一体,由难而易、循序渐进,逐步提升学生的学习技能和实践水平,提高“学”的质量和成效。

利用大数据分析主流软件框架,搭建与业界主要用户一致的实验与科研环境,将理论课程中学到的数据挖掘算法运用到实际的数据分析过程中,提升学生的动手操作能力。使得学生所学与企业项目人才需求无缝衔接,与教师的科研工作紧密配合。通过专业的大数据分析平台,可以充分的融合教师的科研需求,教师可以再开放的平台环境下开展大数据科研工作,提升教师的科研创新能力。充分提高“研”的成效。具体来说:

(1)交互式学习模式

具备体系完整、简单易用的在线教学课堂;以基础知识学习、在线视频教学、习题、线上测试、评估等为主线的一系列方法,确保学生在短时间内掌握大数据虚拟仿真实验,分析部署技能。

(2)真机实验训练

实验训练体系设计成各模块相对独立的形式,各模块交互式的实验任务,大数据实验机、实际项目上机操作,通过多方位的训练,最终灵活的,渐进式的掌握大数据生态体系。

(3)大数据实战及案例分析

提供实验数据,包括网站流量数据、租房及二手房数据,电商商品交易数据,搜素引擎访问等多种行业数据,数据内容超过20TB,同时周期更新数据内容。

(4)充分职称科研工作

提供行业数据及案例解剖用于基础研究,提供数据分析方案及流程,提供数据更新接口,可以对行业数据进行分析统计,按需求生成数据报表,为科研工作提供数据支撑。例如某地区经济数据分析、股市数据分析、全国地震数据分析、食品价格行业数据分析等。


二、项目建设目标

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本项目以培养应用型创新性新工科大数据方向专业人才为主要目标,以学校大数据相关专业(数学与应用数学、应用统计学、数据科学与大数据技术)建设为载体,主要从两方面展开研究:

1.应用型大数据专业课程体系内容建设。

2.应用型大数据专业实验室建设。


三、项目建设内容和实施路径

<一>建设内容

1.大数据专业人才培养方案与大数据行业对应用型人才需求的契合度显著提升,大数据专业相关课程设置与学生应用能力培养诉求的契合度显著提升,形成一套适用于应用型本科院校的新工科大数据方向相关专业课程体系。

2.通过大数据专业平台的建设,使得学生能够完成对于大数据分析平台的配置与初始化工作并具有MapReduce算法开发能力。典型实战数据分析实验,让学生利用真实的行业数据,完成大数据的挖掘与分析,掌握数据挖掘与大数据分析的一般流程。

<二>实施路径

1.打破学科界限,尤其是理工的融合;

2.传统工科优势专业寻求新的发展模式;

3.构建“大学科”背景下的全新教学体系;

4.加强校企深度合作,产教融合;

5.建立实践实训基地,构建交叉学科平台。


四、项目实施计划

第一阶段:项目调研,全面了解国内其他高校新工科大数据方向人才培养改革的先进经验和方法。

第二阶段:进行调研,学习教育部相关文件,主要对大数据课程体系、大数据实验平台建设进行研究,并走访企业,了解大数据行业对大数据专业人才能力需求。

第三阶段:充分利用校企合作的资源,将大数据课程体系建设、大数据实践平台建设大数据师资团队建设通盘考虑,三位一体,相互支撑,共同为应用型大数据人才培养服务。在此过程中,采用“三边政策”:即一边构建、一边应用、一边改进,将研究成果应用到全校大数据相关专业学生培养中去。

第四阶段:将新的应用型大数据专业建设整体方案形成实验报告。

第五阶段:对应用型大数据专业建设整体方案进行补充完善,完成教改论文,提交项目资料。