近年来，国家陆续颁布了“中国制造2050”、“一带一路”等一系列重大战略，以新技术、新业态、新模式、新产业为代表的新经济蓬勃发展，对工程科技人才提出了更高要求，迫切需要加快工程教育改革创新。
数据科学与大数据技术专业（以下简称“大数据专业”）是典型的新工科专业，融合了计算机科学、应用数学、统计学等学科为一体的新兴应用型交叉学科。为支撑大数据产业复合型人才的需求，许多院校开设了大数据专业，截止2022年3月，全国共有892所院校相继成功备案大数据专业，但人才培养模式还是沿用传统的工科经验，无法满足大数据产业发展的人才需求。如何培养具有创新思维能力的复合型新工科人才，是急需要认真思考和研究的现实问题。本文结合成果导向教育（Outcome-Based Education，简称OBE）理念，从我校大数据专业教学改革实际出发，探索新工科学生核心能力培养、课程体系构建以及以学生为中心的教学改革。
一、OBE理念构建人才培养目标
成果导向教育是一种先进的教学理念，出现于上世纪80年代，强调以学生为中心，以实现学习成果为目的。欧美各国工程教育协会提出将 OBE 理论作为工程教育改革的理论基础，该理论在工程教育中的应用非常广泛。我国学者对OBE的研究始于2003年，许多学者对OBE背景下创新人才的培养、体系、机制等方面进行了研究。OBE理念要求明确对学生培养的目标，即产出的“成果”。对于大数据专业来说，需要紧密结合地方社会经济发展、产业升级和企业技术创新需求等情况来确定人才培养目标。
为适应赣南大数据产业人才需求，赣南科技学院大数据专业教学团队走访了区域相关企业、调研了赣州市大数据产业园内部分企业，初步确定大数据专业人才培养目标为：以行业大数据企业对新兴人才的需求为导引，培养适应地方产业德、智、体、美全面发展，熟练掌握大数据采集、存储、处理与分析、传输和应用等技术，能够承担政府、教育、金融、信息产业以及其他国民经济部门的大数据分析、数据库管理与维护、大数据应用、商业智能以及系统研发等工作，具备大数据分析、处理、挖掘、可视化，系统集成等能力的复合型工程技术人才。通过本科教育阶段的训练和培养，期待本专业毕业生具备以下能力：
1．具有运用大数据知识进行分析和建模的能力，运用大数据技术解决复杂实际工程问题的能力和综合素质；
2．对行业发展动态的掌控，具有科学思维、创新思维和系统思维能力；
3．具有良好的交流、沟通能力和团队协作精神，良好的职业道德和职业素养；
4．具有较强的自主学习能力、持续发展能力和创新能力，使自己在专业技术上保持与学科发展同步。
二、面向新工科人才培养的课程体系构建
教育部公布的新工科建设行动路线强调将产业和技术的最新发展、行业企业对人才培养的最新要求引入教学过程，更新教学内容和课程体系。另外，按照OBE理念，课程体系的构建需要与相应的产出能力成果指标对接。因此，依照OBE理念和行业企业标准，以新工科建设行动路线为指引，最终构建“层次化、应用化、模块化”的新工科人才培养的课程体系，如图1所示。该体系共分五个层次，即基础知识层、专业素养层、专业技术层、专业实训层及综合创新层。各层之间互相关联，逐层递进，具有明确的产出成果，力图实现培养具有创新思维能力、解决复杂工程问题能力的复合型工程技术人才教学目标。
图1 大数据专业课程体系模型
1.基础知识层：公共通识理论课程主要包括社科、外语和法律法规等课程，培养学生的道德修养和法律安全意识；数学基础理论课程主要包括高等数学、线性代数与概率统计等课程，训练学生逻辑思维分析能力。
2.专业素养层：计算机专业理论课程包括计算机组成原理、操作系统、数据结构、计算机网络等课程；大数据专业基础课程包括数据科学与大数据导论、面向对象程序设计、Python语言程序设计、多元统计分析等基础课程。
3.专业技术层：包含分布式数据库原理与应用、Hadoop大数据技术、数据采集与预处理、数据挖掘、大数据应用开发等大数据主流方向的工具、技术以及实践训练，结合各层次大数据类竞赛，以作品驱动教学，培养学生大数据的分析、处理、挖掘和开发应用技能、沟通交流、团队协作能力。
4.专业实训层：结合专业方向设置系列选修课程，如前端网页设计、大数据可视化、智能信息处理技术等课程，且与合作企业共同开设行业应用领域最新技术应用课程，并通过企业案例综合实训项目，让学生可以了解并钻研最新的行业发展动态和相关领域的知识技术，培养学生自主学习和工程实践能力。
5.综合创新层：通过外聘企业具有丰富软件开发经验的工程师授课，进一步强化学生的实践经验和解决复杂工程问题能力，实现校企协同育人培养机制。
三、以学生为中心的教学改革
传统教学模式以课程和教师为中心，OBE教育模式以“以学生为中心”，以“项目驱动”的方式精心组织教学，整个教学设计和实施围绕学生学习成果达成、学生工程能力培养为目标开展（系统思维、解决复杂工程问题、创新思维能力，团队协作能力等）。笔者所在的大数据教学团队通过以下措施来开展以学生为中心的教学改革，如图2所示。
1.打造实体化产教融合平台，形成产教融合的校、企协同育人机制，推进“校企”全过程协同育人。以科睿特软件股份公司为纽带，校企共建大数据现代产业学院、创新创业中心等产教融合平台；携手奇安信科技公司，从培养方案制订到企业案例转化、企业教学资源引入、就业创业的全过程协同育人。
2.建立企业项目库，构建学、训、创一体的项目训练体系。依托项目库，系统设计“作品驱动+导师团队项目+综合实战项目”的项目训练体系。师生团队承接“智慧工厂”、“红色旅游大数据系统”、“医疗大数据分析系统”等项目任务，在项目实战中培养技术技能和创新能力。
在以学生为中心的教学改革实施过程中，师生均收获了较多成功案例。例如，学生创新团队与江西先进铜产业研究院智慧工厂研究所、赣州市5G产业发展研究院开展合作，针对大数据平台的数据获取、数据边缘处理、基于5G技术的数据传输、基于分布式数据存储以及数据挖掘应用等方面，为赣州市、鹰潭市多家企业完成了智能制造相关的改造工作，取得了良好效果，研发的铜丝小拉机生产数据采集及应用系统，实现了铜丝小拉生产产品的数据采集、传输、存储与应用，提高管理效率20%，实现了产品质量影响因素管控效率100%提升。团队主持的省科技厅03专项与5G项目“基于5G的稀土磁性材料生产数字孪生系统的建设”，与江西金力永磁科技股份有限公司开展了合作，利用稀土磁性材料的生产大数据，构建数字孪生系统，基于智能算法，实现仿真生产、优化生产等功能，取得了较好效果。
图2 以学生为中心的教学改革实施过程
四、教学质量监控体系构建
教学质量监控体系是保证基于OBE成果导向理念的大数据人才培养顺利实施的重要环节。团队构建了四位一体的教学质量监控体系来确保教学改革的有效实施。第一，建立了约束机制，通过建立一套规范、科学、可操作大数据专业规章管理制度，形成了相关教学管理文件，教学运行得到了保障；第二，形成了专业、院系、学校三级教学监督机制，以专业教师互听、院系领导选听、学校督导随机听课的三级听课制度；第三，建立了激励机制，通过年度绩效考核、教学评价、学生综合测评、教学奖励等措施形成了较好的激励机制；第四，建立了反馈机制，通过专职教学督导听课评价等措施进行反馈，为人才培养方案的修订提供了科学依据，如图3所示。
图3 教学质量监控图
五、结束语
根据新工科背景下地方本科高校应用型人才培养需要，我们将OBE成果导向教育理念引入到大数据专业人才培养中，研究了基于OBE导向的大数据人才培养模式，厘清了大数据专业人才培养目标，构建了面向新工科的大数据专业人才培养的课程体系，探索了以学生为中心的教学改革，构建了四位一体的教学质量监控体系，为地方本科高校实施OBE成果导向理念的人才培养提供参考。在实施OBE成果导向教育模式的两年来，极大地激发了学生的学习兴趣和热情，许多学生在蓝桥杯、全国大学生设计大赛等各种竞赛中频繁获奖。在后续的实施中，我们将进一步丰富OBE成果导向教学改革实践内容，紧密结合地方大数据产业发展的人才需求，培养学生的工程能力和创新思维能力。
参考文献：
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作者简介：
康岚兰（1979-），女，博士，副教授，研究方向：智能计算、计算机教育