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龙虎娱乐客户端-高校应该如何经营“爆款专业”

2019年3月教育部公布的新增备案本科专业名单中,大数据专业依然火热。国务院2015年8月曾印发《促进大数据发展行动纲要》,明确鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业,重点培养专业化数据工程师等大数据专业人才。不少高校已将填补大数据技术与应用专业的人才缺口相关事宜提上日程。另外,该校跨学科协作开发的“人类环境与伦理”系列课程是数据科学专业的必修课。

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龙虎娱乐客户端,2019年3月教育部公布的新增备案本科专业名单中,大数据专业依然火热。大数据专业到底培养的是什么样的人才,什么样的人才才能适应大数据时代的要求呢?

大数据专业成热门

在“大数据”频频成为热词的同时,大数据技术与应用专业也受到了越来越多高校的青睐。国务院2015年8月曾印发《促进大数据发展行动纲要》,明确鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业,重点培养专业化数据工程师等大数据专业人才。不少高校已将填补大数据技术与应用专业的人才缺口相关事宜提上日程。

2019年3月,教育部公布的2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果显示,新增备案本科专业名单中,新增数据科学与大数据技术、大数据管理与应用专业的高校有221所,包括北京科技大学、天津大学、东北大学、电子科技大学等,其中“大数据管理与应用”专业新增25所,较之2018年公布的审批名单多出20所,学生学位授予门类是管理学,而不是传统认知上的工学或理学学位。

从这一数字我们可以看出,国内高校的大数据相关专业的培养不再局限于工科或理科领域,开始积极探索工科和人文社科交叉的专业培养模式。大数据与人文社科相交叉的人才培养模式,国外一些大学也在积极探索。

逐层深入的数据科学

随着数据科学在生活、工作、学习中的影响不断扩大,社会对复合型人才的需求变得尤为迫切。为了应对大数据时代带来的挑战,满足学生、教师和各行业的强烈需求,加州大学伯克利分校在2015年新增工程与数据科学硕士学位和信息与数据科学硕士学位。

2016年,该校成立数据科学部,大力建设一个从入门级逐级向上的数据科学相关专业的学习体制,力促人文、工程等不同学科领域的交叉融合。同时,该校还创新性地与校内外机构合作,全面促进数据科学与其他各学科教学和研究的联系。

2018年3月,加州大学伯克利分校通过了在文理学院开设数据科学本科专业的提议,同年秋季开始招生。开设的课程有核心初级课程、高级课程,以及各交叉学科的必修课程、连接课程。其中统计学教授阿尼•阿迪卡里的核心初级课程“数据科学基础”开设于2015年。关于这门课程的创新之处,阿迪卡里教授这样说:“我们的课程不是一堆公式和知识点的死记硬背,而是帮助学生培养数据思维,遇到实际案例时运用数据思维思考如何提出问题,如何找到解决办法。”

阿迪卡里教授举了个例子,比如说,我给病人吃这种药,它能治好他们的雀斑吗?那么你的答案不应该是“运用假设检验(注1)的方法得出相关数据值,表明该调查结果具有高度的统计学意义”。你的答案应该是:“我们通过统计学方法得出的数据表明这种治疗实际上对病人是有一定效果的。那么接下来需要你运用生物学原理弄清楚这种药的疗效到底如何。”在一个因素不同且相互联系的环境中,数据科学可以为调查工作提供一个切入点。之后,你要做的可能是与医学专家、政治学家或社会学家结合数据结果进一步讨论以解决现实问题。

与数据科学基础相互补充的“连接课程”,每学期都会有变化,学生选修该课没有门数的限制,且修完即可获得相应的学分。目前此类课程已有30余门,均是由跨院系和研究领域的教师提供。这些课程可以设置在某一个系,或者是在多个研究项目中交叉设置,或者设为文理学院的试点课程,目的是帮助学生将从数据科学基础中学到的数据分析知识应用到各自感兴趣的专业领域,探索和解决相关的现实问题。

大数据人才培养有新意

加州大学伯克利分校很早就认识到数据科学的变革潜力将涉及自然科学、社会科学、人文科学等诸多领域,便致力于开发一个数据科学教育和研究的生态系统。选修数据科学专业的学生除学习计算机科学和统计学等核心课程,还要确定一个感兴趣的“重点领域”。

依据校内师生及社会需求,目前学校的“重点领域”有应用数学与建模、数据艺术与人文、社会的不均衡、人类与人群健康等25个,涉及的专业横跨人文社会科学和自然科学,学生可根据自己的兴趣选修。每个领域都设有初级、高级的系列课程,数据科学专业的学生从大学一年级开始,每学期至少选修所选领域内的一门初级课程和两门高级课程。

另外,该校跨学科协作开发的“人类环境与伦理”系列课程是数据科学专业的必修课。该系列课程教授学生从人文科学和社会科学中进行结构化的学术调查,让学生进行反思、记录、分析、项目实践,以揭示个人或社会责任的关键问题,并支持在技术和社会交叉点的复杂情况中作出合理的选择。同时学校秉持公平、包容和多样性的思想,鼓励学生参与课程的制定及教学质量的监督评估,师生共同讨论应如何提高课程培养质量。

该校一位负责设计数据科学专业课程的老师凯瑟琳•卡森指出:“数据科学专业的学生不是单纯地掌握如何把数据丢给算法模型,他们还需要了解数据是如何收集的,然后问自己‘我如何对数据分析结果和数据来源负责’?”

专职部门促进融合

为了更快更好地进行大数据领域跨学科专业的建设、跨学科项目的研究,2018年11月,加州大学伯克利分校又成立了一个新的学部——数据科学和信息学部。

该学部利用学校在数据分析领域的优势,希望通过连接工程学院、文理学院和信息学院的各个部门,调动各专业领域的优秀老师参与专业建设,意在将这些老师纳入“数据科学研究的公共领域”,把数据科学融入到不同学科中,加速跨越科学技术前沿的突破性研究,创建新的多学科和跨学科的研究项目。该学部会为老师和学生提供学术资源工具包,促使老师能够在不同的课程中创建并合理配置教育资源,支持老师学习和整合数据科学方法和教学工具。

同时,它还会为老师提供定期讲习班、暑期培训和课程开发资源,以及一系列技术、财务等方面的支持。例如,该学部针对在校师生创建了数据科学教育数字化学习平台,并开设一系列讲习班帮助老师了解数据科学课程如何利用相应的教学辅助工具进行大规模教学,获取数据科学教学法的理念并实际演示相关教学法如何运用到教学过程中,让更多的学生接受更优质的数据科学教育。

该校数据科学和信息学部还积极与政府、企业寻求合作,利用外界资助吸引老师、学生与商业伙伴,建设一系列由学生主导的数据科学协作项目,引导学生利用数据试图解决复杂的社会问题。相关课程的协调员埃里克·范杜森表示:“数据科学和信息学部已经能够建立一个以学生为中心的创业生态系统,在这个生态系统中,一些本科生与教授一起为其他本科生开发新的以数据为中心的课程,与博士后和研究人员一起进行应用数据科学项目的研究。”

加州大学伯克利分校十分重视学生数据素养的提升,而这一点上,国内高校也在积极探索和改进。在大数据专业的建设上,学科交叉不再局限于理工科领域,越来越多的大学开始思考如何构建科学的大数据专业人才培养体系,致力于开发数据科学教育和研究的生态系统。

主要参考文献:加州大学伯克利分校网站。