基于成果导向的大数据专业建设及面向数据生命周期的课程体系设计屈莉莉，陈燕，王聪
（大连海事大学管理科学与工程系，辽宁大连116026）
摘要：大数据相关专业的人才培养正在广泛受到国内外高校的重视。针对不同的专业发展方向和学科定位，需探索适合大数据类专业建设的模式和配套的课程体系。以大数据管理与应用专业为切入点，重点分析了该专业的发展定位与人才培养目标。基于成果导向的教育模式，以围绕项目的学习实践，注重数据全生命周期管理的能力培养，构建大数据管理与应用专业的培养模式并优化设置该专业的课程体系。相关研究工作可为高校大数据管理与应用专业建设提供基本思路和借鉴参考。
关键词：大数据管理与应用；专业建设；课程体系；基于成果导向；数据全生命周期管理
中图分类号：G642文献标识码：A
文章编号：1009-3044(2021)06-0020-02
开放科学（资源服务）标识码（OSID）：
The Big Data Majors’Construction Based on Outcome Education and Curriculum System Design Oriented to Data Lifecycle QU Li-li,CHEN Yan,WANG Cong
(Department of Management Science and Engineering,Dalian Maritime University,Dalian116026,China) Abstract:The talent training of big data related majors is widely valued by colleges and universities at home and abroad.According to different development direction and discipline orientation,it is necessary to explore the mode and curriculum system suitable for big data majors’construction.Taking the major of big data management and application as the breakthrough point,the develop⁃ment orientation and talent training objectives are analyzed.Based on the outcomes-based education mode,focusing on the proj⁃ect-based learning practice,focusing on the ability training of data life cycle management,the training mode of this specialty is constructed,and the curriculum system of the major is optimized.This relevant research can provide basic ideas and reference for the construction of big data management and application specialty.
Keywords:Big data management and application;specialty construction;curriculum system;outcomes-based education;data life⁃cycle management
1引言
“基于大数据的科学研究”被认为是继实验观察、理论推导、计算机模拟之后的第四科学研究范式。大数据产业快速发展，已经被广泛地应用于各个领域[1]。高校被赋予了补充大数据人才缺口的首要任务[2][3]。根据教育部历年发布的普通高等学校本科专业备案和审批结果，截至2020年3月，已有超过500所高校开设了数据科学与大数据技术(080910T)本科专业，81所高校设立了大数据管理与应用(120108T)本科专业。但大数据相关专业建设存在同质性高、人才培养方案和课程体系设计与其他相关专业无显著区分等问题，难以满足社会需求[4]。
因此，本文以大数据管理与应用新兴专业建设为切入点，基于成果导向的教育模式[5]，设计该专业的发展思路、培养方案与人才定位。以数据的全生命周期管理为主线设置该专业的课程体系。可为我国各高校大数据管理与应用专业建设提供借鉴和参考，为未来新经济发展和大数据相关新兴产业培养实践能力强、创新能力强的高素质复合型人才。
2大数据管理与应用专业定位与人才培养目标
大数据相关专业主要包括：大数据管理与应用(120108T)、数据科学与大数据技术(080910T)、信息管理与信息系统
(120102)、应用统计学(071202)等。上述专业均以大数据为研究对象，以从数据中获取知识与智慧为主要目的。各专业的基础知识存在交叉，但因归属于不同学科又具有一定的独立性。其中，大数据管理与
应用专业被定位为：大数据管理与应用专业
收稿日期：2020-09-02
基金项目：大连海事大学研究生和本科教育教学改革项目（2020Y109,YJG2020107）；教育部高等教育司产学协同育人项目（201902077033,201902011001,201902323007）
作者简介：屈莉莉（1981—），女，辽宁营口人，博士，副教授，主要研究方向为信息管理；陈燕（1952—），女，辽宁大连人，博士，教授，主要研究方向为大数据分析；王聪（1983—），女，辽宁抚顺人，博士，讲师，主要研究方向为信息经济。
授予的是管理学学位，隶属于管理科学与工程学科。通过对数据获取、数据整理、数据存储、数据分析和数据管理等大数据关键课程的学习，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控，培养懂数据、懂商务、懂管理的创新性复合型人才。大数据管理与应用本科和硕博士各阶段所培养的大数据相关人才可分为三类：大数据工程技术人才、大数据分析人才及数据科学家。不同人才对专业知识与能力要求不同，对应的职责和技能参见表1。
表1大数据相关人才的类型与主要技术
人才类型
大数据工程技术人才
大数据分析人
才
数据科学家
核心职责
数据收集、数据
存储
数据分析加工
发现有价值的信
息与知识
就业需求
数据系统的管理与维护、
数据的收集与处理
为辅助企业管理决策提
供准确的挖掘算法和分
析模型
根据企业需求建立数据
模型并发现有价值的规
律和有意义的决策依据
主要技术
熟练使用大数据平台，掌
握数据存储与处理技术
掌握大数据管理理论与方
法，熟练运用数据挖掘工
具与数据可行化手段
具有强大的计算机编程和
开发能力，熟悉行业背景
并利用坚实的数据分析手
段支持企业运营
3基于创新性教育理念的大数据管理与应用专业建设模式
大数据管理与应用专业培养体系应紧扣国家和社会需求，以学生为中心，以达到专业培养标准所规定的学生学习效果为目标[6]，以围绕项目的学习实践为主要教学手段，以数据全生命周期管理为课程设置的主线，构建大数据管理与应用专业的教学过程和培养框架，如图1所示。基于成果导向的教育模式（Outcomes-based Education,OBE）遵循的是反向设计原则，从大数据管理与应用建设需求开始，由
需求决定培养目标，由培养目标决定毕业要求，再由毕业要求决定课程体系[7]。以学生为中心，以学生不断反馈为驱动，不断完善和优化大数据管理与应用专业的建设与培养体系，可有效支撑大数据管理与应用专业的良性发展[8]。采用基于项目的学习方法（Project-based Learning,PBL），引入实际科研课题和企业案例，鼓励学生综合运用多种工具和方法解决复杂的大数据管理与应用问题，重视
对具体行业中实际问题的处理能力。
图1大数据管理与应用专业建设与人才培养框架
4面向数据生命周期管理的专业课程体系设计
大数据管理与应用专业应注重培养学生的数据全生命周期管理（Life Cycle Management,PLM）的能力，主要包括：数据收
集能力，数据分析处理能力，利用数据进行决策能力，对数据的展现和可视化的能力等。以“大数据认识→大数据采集处理→大数据存储检索→大数据挖掘分析→大数据展现利用→综合实践应用”为主线，组建通识教育、大数据技术、大数据管理理论与方法、大数据应用实践等四大类课程，形成具有系统性的课程体系（表2）。
表2大数据管理与应用专业课程体系设置分类
通识教育
类
大数据技
术类
大数据管
理理论与
方法类
大数据应
用实践类
课程
数学类
模块化管理管理与人文社科
外语
大数据编程
大数据平台
大数据管理理论
大数据分析方法
大数据的领域应用
大数据综合实践训练
相关课程安排
高等数学、线性代数、概率与数理统计
管理学、经济学、思想政治类、专业导论、公文写
作、逻辑学、创新创业指导
英语、口语、听说、写作阅读
计算机程序设计、数据结构与算法、大数据系统开
发等
大数据技术基础、数据库系统、计算机网络、操作
系统等、分布式计算框架、云计算
数据质量管理、数据库设计与优化、数据仓库、非
关系型数据库、数据存储、信息检索、数据道德与
隐私保护、大数据经济学与用户体验
多元统计分析、Python语言（或R语言）、数据挖
掘、机器学习、文本分析与文本挖掘、大数据可
视化
商务智能应用、城市大数据应用、能源大数据应
用、生物医学健康大数据、金融大数据应用等
综合训练课程、课程设计、毕业设计、大数据相关
的学科竞赛
对表2需要说明几点：
（1）课程分类是一个不断递进发展的设计过程，随着大数据理论、方法、平台的变化应不断调整完善，同时对课程名称和授课内容应注意前后衔接和关联。
（2）相关高校可根据自身特做相应调整，特别是应用与实践方面的课程，可依托资源优势与人才需求开设具有学校和行业特的大数据应用类课程，处理好教学、科研与社会服务之间的关系，合理配置相关教学资源。
（3）不同院校由于在人才培养定位和方向上具有差异，因此在授课内容选择上除了参照表格中的课程安排，还应根据领域和行业特，配套对应的实验教学和案例教学相关内容。
（4）在大数据平台搭建以及后续课程的学习中，推荐以“Hadoop集环境”为实验基础，Hadoop是由Apache基金会开发的开源分布式系统基础构架，可解决大数据两大问题：存储与分析，即HDFS和Map Reduce两大核心。
（5）各高校应根据培养目标与自身条件灵活选择实践平台与语言工具。推荐增加R语言与Python的相关课程，其编程相对简单、易于学习，同时其整合能力强，能集成诸如C、C++、Java 等多种语言，可通过各种接口链接各类数据库，是当下最受欢迎的大数据开源语言工具。
5结束语
以大数据管理与应用专业为切入点，基于成果导出教学模式、引入项目的实践学习方法、面向数据全生命周期管理，提出该专业的发展定位、人才培养目标、课程分类体系。本文的研究可为大数据类专业，尤其是大数据管理与应用专业的人才培
（下转第29页）
实验教学是专业课程教学的一个重要组成部分，只有重视并加强学生实验环节的教学，才能有效地实现高等教育人才培养的目标。CBE模式在安徽中医药大学信息管理与信息系统专业实验教学中的应用取得了一些显著的成效。今后会在此基础上不断优化人才培养方案，改革教学方法，培养出更多高素质的医学信息类人才。
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【通联编辑：王力】
（上接第15页）
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【通联编辑：王力】
（上接第21页）
养与专业建设提供借鉴参考。同时，作为新兴专业，大数据相关专业人才培养和课程设置是需要在实践中不断修正的长期性课题，需要相关专业和学科持续性关注并逐步优化完善。参考文献：
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【通联编辑：王力】

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