共智融合的大數(shù)據(jù)智能化人才培養(yǎng)研究與實(shí)踐

馮永 鐘將 王茜 李學(xué)明

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)智能化;計(jì)算機(jī)類專業(yè);新工科;協(xié)同創(chuàng)新培養(yǎng);系統(tǒng)能力

2015年國務(wù)院發(fā)布《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》，成為“全面推進(jìn)我國大數(shù)據(jù)發(fā)展和應(yīng)用，加快建設(shè)數(shù)據(jù)強(qiáng)國”的標(biāo)志[1];2017年國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，成為“加快建設(shè)創(chuàng)新型國家和世界科技強(qiáng)國”的標(biāo)志[2]。大數(shù)據(jù)與人工智能已上升為國家戰(zhàn)略，然而高端芯片與基礎(chǔ)軟件研發(fā)人才的缺乏不僅影響國家整體安全，同時(shí)也嚴(yán)重制約了我國在大數(shù)據(jù)智能化領(lǐng)域的創(chuàng)新能力。計(jì)算機(jī)專業(yè)系統(tǒng)能力是指在新工科背景下，以計(jì)算為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)智能化系統(tǒng)分析、設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用綜合能力，也是研發(fā)高端芯片和基礎(chǔ)軟件所必備的專業(yè)能力。國家戰(zhàn)略和產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要大量具備高階系統(tǒng)能力的大數(shù)據(jù)智能化復(fù)合型計(jì)算機(jī)類卓越人才。

一、大數(shù)據(jù)智能化人才協(xié)同創(chuàng)新培養(yǎng)需要破解的難題

目前全國各類高校已陸續(xù)圍繞大數(shù)據(jù)智能化相關(guān)專業(yè)建設(shè)、人才培養(yǎng)及課程建設(shè)展開研究。

人工智能專業(yè)建設(shè)：浙江大學(xué)的吳飛等在梳理了國內(nèi)外部分人工智能專業(yè)設(shè)置現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，從專業(yè)定位、課程體系和實(shí)踐體系的角度出發(fā)，提出了一種人工智能專業(yè)課程設(shè)置的思路[3];北京理工大學(xué)的黃河燕在梳理國內(nèi)新工科建設(shè)背景以及國內(nèi)外人工智能專業(yè)教育現(xiàn)狀基礎(chǔ)上，結(jié)合新工科內(nèi)涵、專業(yè)能力目標(biāo)達(dá)成、要素重構(gòu)與創(chuàng)新等綜合需求，提出了新工科背景下人工智能人才培養(yǎng)需要關(guān)注和重點(diǎn)建設(shè)的內(nèi)容[4]。

大數(shù)據(jù)專業(yè)建設(shè)：中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所的王元卓等綜合分析了大數(shù)據(jù)專業(yè)建設(shè)與人才培養(yǎng)中選用教材、課程體系設(shè)置、師資配置等現(xiàn)狀，進(jìn)而提出了一種大數(shù)據(jù)專業(yè)建設(shè)與人才培養(yǎng)的方案[5];中國農(nóng)業(yè)大學(xué)的李輝等以結(jié)合本校實(shí)際討論了在農(nóng)業(yè)類高校中建設(shè)大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)的必要性，梳理了部分農(nóng)業(yè)類高校大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)建設(shè)的現(xiàn)狀，提出一種基于OBE理念的農(nóng)業(yè)類高校大數(shù)據(jù)專業(yè)培養(yǎng)方案，以及相應(yīng)的教學(xué)改革措施[6];青島大學(xué)的王晶瑩等從大數(shù)據(jù)和計(jì)算社會(huì)學(xué)兩個(gè)方向出發(fā)，分析了問題、現(xiàn)狀和時(shí)代背景特征，討論了從大數(shù)據(jù)到計(jì)算教育學(xué)涉及的概念、動(dòng)因和出路等若干關(guān)鍵要素[7]。

課程建設(shè)驅(qū)動(dòng)的大數(shù)據(jù)智能化人才培養(yǎng)：重慶大學(xué)的馮永等通過課程建設(shè)、競賽指導(dǎo)實(shí)踐、文獻(xiàn)研究、產(chǎn)業(yè)調(diào)研、教學(xué)研討及項(xiàng)目實(shí)施等綜合手段，提出一種大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)背景下技術(shù)人才的創(chuàng)新培養(yǎng)模型，以及人才培養(yǎng)模型、課程體系及培養(yǎng)方案的反饋修正方法，最終建立了針對(duì)所提人才培養(yǎng)模型的實(shí)訓(xùn)與實(shí)踐平臺(tái)[8];重慶郵電大學(xué)的王國胤等在梳理總結(jié)其學(xué)院多年來關(guān)于大數(shù)據(jù)與智能化方面的人才培養(yǎng)實(shí)踐與經(jīng)驗(yàn)，給出了一種地方高校適應(yīng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展要求培養(yǎng)新工科人才的方法與路徑[9];中山大學(xué)的吳賀俊等聚焦大數(shù)據(jù)專業(yè)方向中具體的課程建設(shè)，為適應(yīng)新工科的整體建設(shè)路徑，提出將新科目與基礎(chǔ)科目進(jìn)行融合的措施和方法[10]。

應(yīng)用型大數(shù)據(jù)智能化人才培養(yǎng)：金陵科技學(xué)院的張燕等聚集專業(yè)建設(shè)和應(yīng)用型人才培養(yǎng)，從基本原則、培養(yǎng)目標(biāo)、能力要求、師資隊(duì)伍需求、課程體系建設(shè)、教材和課程資源建設(shè)等多個(gè)維度探討了應(yīng)用型大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)人才的培養(yǎng)[11]。

通過上述研究分析，我們發(fā)現(xiàn)結(jié)合人工智能的大數(shù)據(jù)智能化相關(guān)高層次人才立德樹人教育、培養(yǎng)方式、目標(biāo)定位、專業(yè)建設(shè)、課程群建設(shè)、教學(xué)案例設(shè)計(jì)與建設(shè)等研究總體還比較匱乏，距離國家要求還存在較大差距，存在以下需要破解的難題：

1.以立德樹人為根本標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合計(jì)算機(jī)類專業(yè)系統(tǒng)能力培養(yǎng)特點(diǎn)，明確人才培養(yǎng)目標(biāo)和定位

高校立身之本在于立德樹人，立德樹人教育是檢驗(yàn)高校一切工作的根本標(biāo)準(zhǔn)。新一代人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的普遍應(yīng)用，為技術(shù)道德倫理帶來了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，如“歐盟專利局拒絕從AI提交的發(fā)明專利申請事件”“智能音箱對(duì)主人進(jìn)行危險(xiǎn)行為誘導(dǎo)，建議人類使用者自殺”“‘監(jiān)測頭環(huán)進(jìn)校園惹爭議”“AI換臉應(yīng)用引發(fā)的隱私爭議問題”“大數(shù)據(jù)殺熟”等近年一系列人工智能和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的道德倫理問題，使得大數(shù)據(jù)智能化人才的技術(shù)倫理培養(yǎng)越發(fā)緊迫和重要，其核心還是在于立德樹人教育。

大數(shù)據(jù)智能化人才是以計(jì)算技術(shù)為基礎(chǔ)，以數(shù)據(jù)科學(xué)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能為特色的寬口徑人才，而大多數(shù)院校的培養(yǎng)目標(biāo)與傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程等人才培養(yǎng)目標(biāo)之間的差異性較少，甚至是將計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)簡單復(fù)合而成。另一方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)與人工智能融合演進(jìn)迅速，還在在各個(gè)領(lǐng)域持續(xù)滲透和深化，崗位需求還在不斷演變，客觀上也導(dǎo)致學(xué)校在明確培養(yǎng)目標(biāo)和定位上存在較大難度。

為此需要將立德樹人教育貫穿大數(shù)據(jù)智能化人才培養(yǎng)全過程，全面覆蓋課程體系，滲透到每門課程的教學(xué)內(nèi)容。同時(shí)，通過深入調(diào)研產(chǎn)業(yè)需求，遵循“立德樹人為根本”“產(chǎn)業(yè)需求為導(dǎo)向”來明確大數(shù)據(jù)智能化人才的培養(yǎng)目標(biāo)和定位。

2.結(jié)合大數(shù)據(jù)和人工智能融合的核心內(nèi)涵，完善能力與知識(shí)體系

國內(nèi)針對(duì)大數(shù)據(jù)智能化人才培養(yǎng)模式的研究總體還比較缺乏，大多是特定應(yīng)用領(lǐng)域下大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力培養(yǎng)方法，而沒有結(jié)合大數(shù)據(jù)和人工智能融合的核心內(nèi)涵，系統(tǒng)性提出培養(yǎng)體系。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)和技術(shù)鏈條涉及多種信息技術(shù)及商業(yè)模型集成，與人工智能深度融合后，將對(duì)崗位需求、產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀、就業(yè)前景產(chǎn)生更深刻的變化，需要進(jìn)一步開展技術(shù)與產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀調(diào)研，結(jié)合調(diào)研結(jié)果來預(yù)測產(chǎn)業(yè)應(yīng)用和就業(yè)前景，從而合理規(guī)劃教學(xué)內(nèi)容和課程體系，按國家要求“以技術(shù)發(fā)展調(diào)整教學(xué)內(nèi)容，更新人才的知識(shí)體系”[12]。

3.依據(jù)大數(shù)據(jù)智能化行業(yè)發(fā)展要求，構(gòu)建合理的實(shí)踐教學(xué)體系

由于大數(shù)據(jù)智能化領(lǐng)域的內(nèi)容還未明確，因此現(xiàn)有大數(shù)據(jù)相關(guān)的課程和教材之間缺乏明確的劃分和協(xié)同。課程的內(nèi)容組織和教學(xué)方式，特別是實(shí)踐教學(xué)體系還未能充分體現(xiàn)大數(shù)據(jù)智能化行業(yè)發(fā)展的要求。為了提高人才培養(yǎng)的質(zhì)量，必須對(duì)實(shí)踐教學(xué)體系進(jìn)行研究和規(guī)劃。在理清專業(yè)核心能力和知識(shí)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，建立合理的實(shí)踐教學(xué)體系來支撐專業(yè)發(fā)展。

4.建設(shè)有效支撐大數(shù)據(jù)智能化共性基礎(chǔ)能力提升的課程群及教學(xué)案例庫

大數(shù)據(jù)智能化作為新興的交叉型學(xué)科方向，人才需要“能夠理解數(shù)據(jù)科學(xué)中的理論模型，掌握實(shí)際數(shù)據(jù)的處理技能，具備解決行業(yè)問題的應(yīng)用能力”。顯然這些能力的培養(yǎng)過程，對(duì)合理的課程群及教學(xué)案例有高要求，需通過“校企聯(lián)合”“理工協(xié)同”和“教研融合”等模式整合學(xué)校、企業(yè)和社會(huì)的多種資源來共同支撐課程群及教學(xué)案例庫的建設(shè)。

二、共智融合的大數(shù)據(jù)智能化人才協(xié)同創(chuàng)新培養(yǎng)基本模型

研究團(tuán)隊(duì)基于前期研究基礎(chǔ)，開展共智融合的大數(shù)據(jù)智能化人才協(xié)同創(chuàng)新培養(yǎng)研究與實(shí)踐，以問題為導(dǎo)向，開展學(xué)科融合、產(chǎn)教融合、國際合作等多種模式探索，采用項(xiàng)目提煉、競賽創(chuàng)新、學(xué)生貢獻(xiàn)等多種方式實(shí)踐，充分進(jìn)行“共智融合”，建立共智融合的大數(shù)據(jù)智能化人才協(xié)同創(chuàng)新培養(yǎng)基本模型，如圖1所示。

該模型以構(gòu)建分層級(jí)能力度量與動(dòng)態(tài)擴(kuò)展知識(shí)體系及共性教學(xué)案例庫為核心，開展大數(shù)據(jù)智能化技術(shù)知識(shí)、能力、素質(zhì)需求要素的融合、分級(jí)與分類研究;面向大數(shù)據(jù)智能化系統(tǒng)能力提升的新工科師資隊(duì)伍建設(shè)和教學(xué)過程與方法研究;大數(shù)據(jù)智能化產(chǎn)學(xué)研用多方協(xié)同培養(yǎng)機(jī)制研究;大數(shù)據(jù)智能化實(shí)踐創(chuàng)新教育教學(xué)體系研究，從而建立數(shù)智融合的分層級(jí)能力度量與動(dòng)態(tài)擴(kuò)展知識(shí)體系及共性教學(xué)案例庫，在此基礎(chǔ)上建設(shè)新工科師資隊(duì)伍、提出新工科教學(xué)過程與新方法、建立科教協(xié)同、產(chǎn)學(xué)協(xié)同、國際合作協(xié)同等多種協(xié)同培養(yǎng)機(jī)制，構(gòu)建大數(shù)據(jù)智能化技術(shù)實(shí)踐創(chuàng)新教育教學(xué)體系，以立德樹人為根本標(biāo)準(zhǔn)將技術(shù)道德倫理教育貫穿人才培養(yǎng)和教學(xué)改革全過程、滲透整個(gè)課程內(nèi)容和知識(shí)體系，最終完成共智融合的大數(shù)據(jù)智能化人才協(xié)同創(chuàng)新培養(yǎng)與實(shí)踐。

1.數(shù)智融合的分層級(jí)能力度量與動(dòng)態(tài)擴(kuò)展知識(shí)體系

大數(shù)據(jù)技術(shù)與人工智能融合演進(jìn)迅速，還在各領(lǐng)域持續(xù)滲透和深化，崗位需求也在不斷演變，結(jié)合大數(shù)據(jù)和人工智能融合的核心內(nèi)涵，在深入調(diào)研、分析、梳理和研究了國內(nèi)外大數(shù)據(jù)與人工智能相關(guān)20余門課程教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)組織、知識(shí)單元結(jié)構(gòu)、課程資源;30余份知名企業(yè)專題報(bào)告;190余篇大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與教學(xué)研究文獻(xiàn);參加了20余次大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與教學(xué)研討會(huì)議;實(shí)地走訪調(diào)研了浙江大學(xué)、支付寶總部、東南大學(xué)、南京大學(xué)等大數(shù)據(jù)與人工智能人才培養(yǎng)方案基礎(chǔ)上，系統(tǒng)性提出并建立了數(shù)智融合的分層級(jí)能力度量與動(dòng)態(tài)擴(kuò)展知識(shí)體系，有效指導(dǎo)培養(yǎng)方案制定、課程建設(shè)和教學(xué)實(shí)踐。

2.理工融合、產(chǎn)教融合、創(chuàng)新牽引的開放式培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)組織與教學(xué)過程

師資隊(duì)伍建設(shè)：大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)突出工程研究性質(zhì)，注重實(shí)踐和行業(yè)基礎(chǔ)，依據(jù)數(shù)智融合的分層級(jí)能力度量與動(dòng)態(tài)擴(kuò)展知識(shí)體系，聯(lián)合多學(xué)科師資，組建了跨學(xué)院多學(xué)科的專業(yè)教學(xué)團(tuán)隊(duì)，聘請騰訊、阿里巴巴、華為、曙光等企業(yè)資深工程師和外教擔(dān)任兼職教師，形成跨學(xué)科、開放式的師資隊(duì)伍。

人才培養(yǎng)模式：構(gòu)建以“創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實(shí)踐為主體、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)平臺(tái)基地為支撐”的多層次和系統(tǒng)化的創(chuàng)新人才培養(yǎng)體系;通過引入融合創(chuàng)新范式，提出大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)新途徑;構(gòu)建互動(dòng)協(xié)作的教學(xué)模式和教學(xué)環(huán)境。

教學(xué)過程與方法：在人才培養(yǎng)過程中探索以工程研究和專業(yè)實(shí)踐為主的課程項(xiàng)目和競賽式教學(xué)方式、方法。

通過課程建設(shè)、產(chǎn)業(yè)調(diào)研、技術(shù)研究、學(xué)生培養(yǎng)與科研實(shí)踐五位一體的共同推進(jìn)，同時(shí)進(jìn)行充分的理工融合、產(chǎn)教融合、創(chuàng)新牽引，建立良性互動(dòng)、協(xié)同創(chuàng)新的開放式培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)組織模式，吸納跨學(xué)科教師、跨行業(yè)專家、優(yōu)秀畢業(yè)生共同參與培養(yǎng)方案的制定，承擔(dān)具體教學(xué)任務(wù)。在教學(xué)過程中，以項(xiàng)目和競賽為主線、教師為主導(dǎo)、學(xué)生為主體、工程研究為方法，使學(xué)生主動(dòng)參與、自主協(xié)作、探索創(chuàng)新，在完成課程項(xiàng)目、科研實(shí)踐和參加競賽的過程中達(dá)成教學(xué)目標(biāo)。

3.良性互動(dòng)、協(xié)同創(chuàng)新的產(chǎn)學(xué)研用多方培養(yǎng)機(jī)制體系

依據(jù)數(shù)智融合的分層級(jí)能力度量與動(dòng)態(tài)擴(kuò)展知識(shí)體系，結(jié)合計(jì)算機(jī)專業(yè)與數(shù)學(xué)專業(yè)的教學(xué)特點(diǎn)及其與大數(shù)據(jù)智能化的結(jié)合點(diǎn)，基于在科教融合培養(yǎng)方面的信息物理社會(huì)可信服務(wù)計(jì)算教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、軟件理論與技術(shù)重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、重慶市不動(dòng)產(chǎn)智能大數(shù)據(jù)處理工程技術(shù)研究中心、重慶市醫(yī)藥智能物流工程技術(shù)研究中心和重慶市軟件研發(fā)技術(shù)中心等優(yōu)質(zhì)平臺(tái)資源，建立科教結(jié)合協(xié)同培養(yǎng)機(jī)制;基于與曙光、浪潮合作建立的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)硬件平臺(tái)，與DIGILENT、Xilinx合作建立的大數(shù)據(jù)硬件加速平臺(tái)，與甲骨文、曙光合作建立的大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，與百度、重慶藥交所、中軟國際等合作開展的一系列行業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新實(shí)踐，持續(xù)深化，建立產(chǎn)學(xué)融合協(xié)同培養(yǎng)機(jī)制;目前我們已經(jīng)與澳大利亞國立大學(xué)、瑞士應(yīng)用科技大學(xué)、日本早稻田大學(xué)、紐約州立大學(xué)賓漢姆頓分校和亞利桑那州立大學(xué)建立了穩(wěn)固的合作關(guān)系，基于2+2聯(lián)合培養(yǎng)、3+2聯(lián)合培養(yǎng)、學(xué)分互認(rèn)、短期交換等具體措施，建立國際合作協(xié)同培養(yǎng)機(jī)制，同時(shí)還探索了多種協(xié)同培養(yǎng)機(jī)制的交叉組合機(jī)制，并建設(shè)了相關(guān)的課程項(xiàng)目方案，培育碩士帶動(dòng)本科生的創(chuàng)新實(shí)踐團(tuán)隊(duì)，在綜合實(shí)驗(yàn)結(jié)束后安排學(xué)生進(jìn)入大數(shù)據(jù)相關(guān)企業(yè)進(jìn)行實(shí)踐，建立產(chǎn)學(xué)研合作聯(lián)盟，進(jìn)一步提升了學(xué)生的創(chuàng)新實(shí)踐能力，從而建立了良性互動(dòng)、協(xié)同創(chuàng)新的產(chǎn)學(xué)研用多方協(xié)同培養(yǎng)機(jī)制體系（如下頁圖2所示）。

4.多途徑眾智貢獻(xiàn)與協(xié)同的特色課程項(xiàng)目與場景案例池

按照5個(gè)學(xué)習(xí)層次、40個(gè)學(xué)習(xí)模塊、3條學(xué)習(xí)難度路徑，建設(shè)了氣象、新聞、生物、電商、音樂、電影、點(diǎn)評(píng)等10余個(gè)大數(shù)據(jù)場景的100余個(gè)課程項(xiàng)目;采用科研項(xiàng)目提煉、學(xué)科競賽創(chuàng)新、優(yōu)秀學(xué)生貢獻(xiàn)等多途徑眾智貢獻(xiàn)與協(xié)同方式，面向社交網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)社區(qū)、網(wǎng)上購物、智能交通、推薦系統(tǒng)、文本分析等典型大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，基于Spark、Hadoop、Docker、MongoDB等主流開源大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)，以及TensorFlow、Caffe、PyTorch等主流人工智能開源技術(shù)平臺(tái)，采用K均值聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測、孤立森林、LDA模型等重要的大數(shù)據(jù)分析建模方法，形成了場景化特色教學(xué)案例池，包括案例實(shí)施設(shè)計(jì)方案、案例實(shí)際操作指南、案例算法源代碼、案例環(huán)境配置方案、案例數(shù)據(jù)集和案例可視化結(jié)果等，可以供學(xué)生復(fù)現(xiàn)、分析、實(shí)驗(yàn)、實(shí)踐和進(jìn)一步拓展提升。

5.“4-5-3”實(shí)踐創(chuàng)新教學(xué)體系

在前期建成的教育資源集成和共享云服務(wù)模型及平臺(tái)[13]基礎(chǔ)上，依托校內(nèi)外實(shí)驗(yàn)實(shí)習(xí)基地，建立了大數(shù)據(jù)智能化技術(shù)綜合實(shí)驗(yàn)實(shí)踐平臺(tái)，開展支撐學(xué)生基礎(chǔ)能力、提升能力、應(yīng)用能力、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力4層次能力階梯的實(shí)驗(yàn)實(shí)踐。通過課程實(shí)驗(yàn)和課程項(xiàng)目集合，訓(xùn)練學(xué)生的基礎(chǔ)能力;通過大數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺(tái)、大數(shù)據(jù)獲取、大數(shù)據(jù)融合與存管、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)分析與計(jì)算5級(jí)綜合訓(xùn)練模式，實(shí)現(xiàn)學(xué)生的能力進(jìn)階;通過與大數(shù)據(jù)企業(yè)開展科研協(xié)作和工程實(shí)踐、參加大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的知名學(xué)科競賽，訓(xùn)練學(xué)生的大數(shù)據(jù)行業(yè)復(fù)雜問題解決能力和綜合應(yīng)用能力;在教學(xué)和實(shí)踐過程中，激勵(lì)、培育和孵化基礎(chǔ)好的學(xué)生團(tuán)隊(duì)，提升其創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力;除規(guī)定實(shí)驗(yàn)實(shí)踐外，還配合多途徑的自主型、開放型、云平臺(tái)3類學(xué)生自主實(shí)驗(yàn)實(shí)踐，達(dá)到學(xué)生能力的進(jìn)一步提升，最終形成“4-5-3”實(shí)踐創(chuàng)新教學(xué)體系（如圖3所示）。

6 .以立德樹人為根本標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)道德倫理全貫穿、全滲透教育

以立德樹人為根本標(biāo)準(zhǔn)，將技術(shù)道德倫理教育貫穿知識(shí)體系要素挖掘、能力及素質(zhì)需求要素挖掘、知識(shí)體系及教學(xué)案例庫構(gòu)建、實(shí)踐創(chuàng)新教育體系建設(shè)、師資隊(duì)伍建設(shè)、教學(xué)過程和教學(xué)方法實(shí)施、協(xié)同培養(yǎng)機(jī)制提煉等人才培養(yǎng)和教學(xué)改革全過程，將技術(shù)道德倫理教育滲透融入教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)組織、知識(shí)單元結(jié)構(gòu)、課程資源等整個(gè)課程內(nèi)容和知識(shí)體系，從目標(biāo)、定位、過程、環(huán)節(jié)、內(nèi)容等多個(gè)維度落實(shí)大數(shù)據(jù)智能化人才培養(yǎng)和實(shí)踐中的立德樹人。

三、依據(jù)長短期學(xué)習(xí)興趣的知識(shí)及教學(xué)案例資源推薦機(jī)制

通過科研項(xiàng)目和學(xué)生實(shí)踐，以及課程建設(shè)，已經(jīng)形成了超3TB的數(shù)據(jù)資源，包括20余門課程教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)組織、知識(shí)單元結(jié)構(gòu)、課程資源;30余份知名企業(yè)專題報(bào)告;190余篇大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與教學(xué)研究文獻(xiàn);大量的教學(xué)案例實(shí)施設(shè)計(jì)方案、案例實(shí)際操作指南、案例算法源代碼、案例環(huán)境配置方案、案例數(shù)據(jù)集和案例可視化結(jié)果等，上述資源以文本、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、圖像、視頻、PPT等多模態(tài)數(shù)據(jù)形式存儲(chǔ)于校內(nèi)實(shí)踐平臺(tái)資源庫，隨著科研項(xiàng)目、學(xué)科競賽創(chuàng)新、優(yōu)秀學(xué)生貢獻(xiàn)等活動(dòng)的持續(xù)進(jìn)行，該資源庫的規(guī)模越來越大，針對(duì)學(xué)生的個(gè)性化學(xué)習(xí)需求，信息過載和選擇困難現(xiàn)象日益嚴(yán)重，特別是難以滿足學(xué)生的動(dòng)態(tài)短期學(xué)習(xí)興趣和穩(wěn)定長期學(xué)習(xí)興趣的雙重需求，基于此，本文提出一種攜帶歷史元素的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Networks，簡稱RNN）推薦模型負(fù)責(zé)學(xué)生短期動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)興趣建模，而利用基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward Neural Networks，簡稱FNN）的推薦模型對(duì)學(xué)生長期學(xué)習(xí)興趣建模。通過兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合，構(gòu)建了一個(gè)兼顧學(xué)生動(dòng)態(tài)短期興趣和穩(wěn)定長期興趣的多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合動(dòng)態(tài)推薦模型（Hybrid Dynamic RecommendationModel Based on Multiple Neural Networks，簡稱MN-HDRM）。

圖4是MN-HDRM框架，輸入層為兩種數(shù)據(jù)來源類型：個(gè)性化學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)作為短期興趣來源，學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)矩陣數(shù)據(jù)作為長期興趣獲取來源，MN-HDRM融合RNN和FNN的優(yōu)勢，兼顧學(xué)生的短期學(xué)習(xí)興趣和長期學(xué)習(xí)興趣，即利用RNN保留時(shí)序信息，模擬短期學(xué)習(xí)興趣隨時(shí)間遷移的特征，從而來保障推薦的時(shí)效動(dòng)態(tài)性;利用FNN保留全局信息，模擬長期學(xué)習(xí)興趣相對(duì)穩(wěn)定的特征，從而來保障推薦的穩(wěn)定多樣性，最終準(zhǔn)確判斷學(xué)生學(xué)習(xí)行為周期中的興趣變化，具體實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)參見我們的前期研究[14]。

四、共智融合的大數(shù)據(jù)智能化人才協(xié)同創(chuàng)新培養(yǎng)實(shí)踐效果

本文聚焦大數(shù)據(jù)智能化人才的培養(yǎng)目標(biāo)和定位尚不明確、融合大數(shù)據(jù)和人工智能核心內(nèi)涵的能力與知識(shí)體系尚不完善、實(shí)踐教學(xué)體系與大數(shù)據(jù)智能化行業(yè)發(fā)展要求尚不匹配、缺少支撐大數(shù)據(jù)智能化共性基礎(chǔ)能力提升的課程群和教學(xué)案例庫4個(gè)大數(shù)據(jù)智能化人才培養(yǎng)中的教學(xué)難題，開展了數(shù)智融合的分層級(jí)能力度量與動(dòng)態(tài)擴(kuò)展知識(shí)體系，理工融合、產(chǎn)教融合、創(chuàng)新牽引的開放式培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)組織與教學(xué)過程，良性互動(dòng)、協(xié)同創(chuàng)新的產(chǎn)學(xué)研用多方培養(yǎng)機(jī)制體系，多途徑眾智貢獻(xiàn)與協(xié)同的特色課程項(xiàng)目與場景案例池和“4-5-3”實(shí)踐創(chuàng)新教學(xué)體系，以立德樹人為根本標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)道德倫理全貫穿、全滲透教育6項(xiàng)教學(xué)研究與改革創(chuàng)新工作，結(jié)合在依據(jù)長短期學(xué)習(xí)興趣的知識(shí)及教學(xué)案例資源推薦機(jī)制方面的教育技術(shù)突破，通過不斷的研究、實(shí)踐與探索，結(jié)合自身專業(yè)特點(diǎn)調(diào)整研制了可量化、可追蹤、多維度的大數(shù)據(jù)智能化人才培養(yǎng)質(zhì)量評(píng)價(jià)與度量方法及指標(biāo)體系，獲得重慶市教學(xué)成果一等獎(jiǎng)，獲批重慶市大數(shù)據(jù)智能化特色專業(yè)，建立了4個(gè)大數(shù)據(jù)智能化協(xié)同育人實(shí)踐平臺(tái)、1個(gè)本科生自主管理創(chuàng)新工場、4個(gè)綜合創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，建設(shè)了12門優(yōu)質(zhì)與精品資源課程，編寫了5部特色教材，發(fā)表了20篇教改論文，通過科研項(xiàng)目精化與提煉，建成了場景化復(fù)雜大數(shù)據(jù)智能化教學(xué)案例庫，構(gòu)建了本碩貫穿的大數(shù)據(jù)智能化課程體系，經(jīng)過成果的深化和評(píng)價(jià)總結(jié)，在多項(xiàng)國家與省部級(jí)教改項(xiàng)目支撐下，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)建成了體現(xiàn)新工科特點(diǎn)首批計(jì)算機(jī)類一流特色專業(yè)，建立了共智融合的大數(shù)據(jù)智能化人才培養(yǎng)體系，塑造了本科生和研究生基于大數(shù)據(jù)智能化的復(fù)雜工程問題求解能力以及大數(shù)據(jù)智能化技術(shù)驅(qū)動(dòng)的高質(zhì)量創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力。

1.研制可度量、可追蹤、多維度的大數(shù)據(jù)智能化人才培養(yǎng)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法及指標(biāo)體系

人才培養(yǎng)質(zhì)量的度量和評(píng)價(jià)與專業(yè)領(lǐng)域特點(diǎn)、學(xué)校特色、培養(yǎng)目標(biāo)、培養(yǎng)規(guī)格等因素密切相關(guān)，特別是目前尚未查閱到有效且現(xiàn)實(shí)可用的針對(duì)我國大數(shù)據(jù)智能化人才培養(yǎng)可量化、可度量的人才培養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)體系，如廖春華等從PDCA質(zhì)量循環(huán)視角結(jié)合該校具體情況提出一種本科人才培養(yǎng)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)[15];黃明東等給出了創(chuàng)建中國文化底蘊(yùn)的高校人才培養(yǎng)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的建議和思考[16];陳國松等通過對(duì)比美國、歐洲及我國工程人才培養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)的異同，給出了我國本科工程教育人才培養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)的修訂建議[17];何繼善等深入分析了工程科技人才培養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)的多標(biāo)分離和多標(biāo)整合問題[18]。上述研究為本文提出適合自身的大數(shù)據(jù)智能化人才培養(yǎng)質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，提供了有益的借鑒。

本文結(jié)合專業(yè)領(lǐng)域特點(diǎn)、學(xué)校特色、培養(yǎng)目標(biāo)、培養(yǎng)規(guī)格等多種因素，仔細(xì)考量實(shí)用性和現(xiàn)實(shí)可操作性，研制了可度量、可追蹤、多維度的大數(shù)據(jù)智能化人才培養(yǎng)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法及指標(biāo)體系。大數(shù)據(jù)智能化人才培養(yǎng)質(zhì)量度量指標(biāo)體系包括表1所示的13個(gè)大類和43個(gè)二級(jí)指標(biāo)點(diǎn)（如表1所示）。

為說明指標(biāo)體系在人才培養(yǎng)質(zhì)量中的具體應(yīng)用，以《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》課程為例，該課程支撐大數(shù)據(jù)智能化人才培養(yǎng)質(zhì)量要求二級(jí)指標(biāo)點(diǎn)的達(dá)成度為DR0.1、DR3.3、DR4.2、DR10.2、DR12.1，評(píng)價(jià)計(jì)算方法示例如下：

該課程學(xué)生個(gè)體分項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)達(dá)成分值示例如表2所示。

學(xué)生完成全過程和全部課程學(xué)習(xí)后，計(jì)算其對(duì)應(yīng)表1每分項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)的所有課程和教學(xué)環(huán)節(jié)加權(quán)平均達(dá)成度，0.60以下為不及格，0.60—0.69為及格，0.70—0.79為中等，0.80—0.89為良好，0.90以上為優(yōu)等，記錄每個(gè)學(xué)生的指標(biāo)達(dá)成度，追蹤學(xué)生培養(yǎng)質(zhì)量，結(jié)合社會(huì)和第三方評(píng)價(jià)，不斷調(diào)整、優(yōu)化和完善指標(biāo)體系。

2.以平臺(tái)建設(shè)成果及教學(xué)研究成果為牽引，強(qiáng)化師資團(tuán)隊(duì)凝聚力

通過與知名企業(yè)合作共建大數(shù)據(jù)智能化校企合作協(xié)同育人平臺(tái)，建設(shè)國家級(jí)一流本科專業(yè)、重慶市本科一流專業(yè)、重慶市高校大數(shù)據(jù)智能化類特色專業(yè)，創(chuàng)建大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算系統(tǒng)等綜合創(chuàng)新實(shí)踐實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，承擔(dān)多項(xiàng)國家和省部級(jí)教改項(xiàng)目，建設(shè)省部級(jí)優(yōu)質(zhì)課程等一系列舉措，以專業(yè)與平臺(tái)建設(shè)成果及教學(xué)研究成果為牽引，提升教師隊(duì)伍素質(zhì)和活力，強(qiáng)化師資團(tuán)隊(duì)凝聚力。

3.通過科研項(xiàng)目精化與提煉，建設(shè)場景化復(fù)雜大數(shù)據(jù)智能化教學(xué)案例

研究團(tuán)隊(duì)依托重慶市專業(yè)學(xué)位研究生教學(xué)案例庫建設(shè)項(xiàng)目“大數(shù)據(jù)智能化高級(jí)工程人才培養(yǎng)”和重慶大學(xué)大數(shù)據(jù)智能與服務(wù)計(jì)算團(tuán)隊(duì)，聚焦大數(shù)據(jù)抽取與融合計(jì)算、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多模態(tài)大數(shù)據(jù)理解與挖掘等大數(shù)據(jù)智能理論、方法和技術(shù)，開展面向智能交通、航空航天、公共安全、知識(shí)服務(wù)、智能檢索、電子商務(wù)、醫(yī)療健康等國家重大需求和經(jīng)濟(jì)主戰(zhàn)場聚焦領(lǐng)域的應(yīng)用研究、技術(shù)攻關(guān)和系統(tǒng)研發(fā)。近三年團(tuán)隊(duì)指導(dǎo)學(xué)生承擔(dān)完成了國家863“面向大數(shù)據(jù)的內(nèi)存計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)與系統(tǒng)”專項(xiàng)5個(gè)項(xiàng)目中的2項(xiàng)，即主持了“面向大數(shù)據(jù)應(yīng)用的新型內(nèi)存計(jì)算系統(tǒng)軟件及關(guān)鍵技術(shù)”、參與了“基于內(nèi)存計(jì)算的實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)和系統(tǒng)”;承擔(dān)“基于大數(shù)據(jù)的航天發(fā)射系統(tǒng)安全性實(shí)時(shí)評(píng)估方法”“基于結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)深度挖掘的呼吸道癥候群監(jiān)測與早期預(yù)警機(jī)制研究”等國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目5項(xiàng);承擔(dān)了“區(qū)域醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)智能處理系統(tǒng)”等多個(gè)大數(shù)據(jù)橫向項(xiàng)目，在IEEE TITS、IEEETCAD、JCAM、計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)、自動(dòng)化學(xué)報(bào)、電子學(xué)報(bào)等國內(nèi)外高水平期刊和CCF推薦的高水平國際會(huì)議發(fā)表論文70余篇。

在學(xué)生項(xiàng)目工程實(shí)踐能力培養(yǎng)方面，完成了“農(nóng)產(chǎn)品電商交易數(shù)據(jù)采集與分析系統(tǒng)”“基于深度學(xué)習(xí)的粗細(xì)粒度融合圖像檢索系統(tǒng)”“基于R F I D 電子牌的交通狀態(tài)研判與管理應(yīng)用系統(tǒng)”“基于深度學(xué)習(xí)的汽車綜合輔助設(shè)計(jì)系統(tǒng)”和“視頻目標(biāo)跟蹤及定位系統(tǒng)”等一系列自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的重要成果，通過對(duì)成果的精化與提煉，形成了多個(gè)場景化復(fù)雜大數(shù)據(jù)智能化教學(xué)案例。

4.教學(xué)改革的人才培養(yǎng)成效顯著

通過綜合改革的實(shí)施，卓越工程師班本科生人均獲得國家級(jí)/省部級(jí)學(xué)科競賽獎(jiǎng)1項(xiàng)以上，連續(xù)三屆參與“龍芯杯”CPU設(shè)計(jì)大賽均以較好名次獲獎(jiǎng)，首次參加全球超算ASC競賽即獲得全國二等獎(jiǎng)。在升學(xué)和就業(yè)質(zhì)量方面，學(xué)生培養(yǎng)質(zhì)量得到顯著提升，其平均績點(diǎn)均達(dá)到了推免研究生水平，其最終國內(nèi)外升學(xué)率為80%左右，就業(yè)以大型國企和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為主，就業(yè)質(zhì)量顯著提升。

研究生在大數(shù)據(jù)智能化方面的創(chuàng)新實(shí)踐取得了優(yōu)異成績：獲重慶市優(yōu)秀學(xué)位論文9人次、研究生國家獎(jiǎng)學(xué)金98人次、重慶市研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目21項(xiàng);在全國高校數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新研究大賽、中國研究生數(shù)學(xué)建模競賽、“科慧杯”研究生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽、中國大學(xué)生智能設(shè)計(jì)大賽、中國計(jì)算機(jī)視覺大會(huì)專題競賽、中國高校計(jì)算機(jī)大賽大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)賽、京東金融全球數(shù)據(jù)探索大賽、ISICDM 2019 臨床數(shù)據(jù)分析挑戰(zhàn)賽等獲獎(jiǎng)145人次。在就業(yè)質(zhì)量方面，以阿里巴巴、騰訊、華為、?？低暋⒆止?jié)跳動(dòng)、國家電網(wǎng)等領(lǐng)域巨頭為主，就業(yè)質(zhì)量顯著提升。

5.多視角的大數(shù)據(jù)智能化新型培養(yǎng)和教學(xué)模式對(duì)人才培養(yǎng)過程的研究取得了一系列成果，包括：形成了多層次和系統(tǒng)化的“三創(chuàng)”人才培養(yǎng)體系;構(gòu)建了“三階段+互動(dòng)微循環(huán)”的互動(dòng)協(xié)作教學(xué)模式;提出了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)人才培養(yǎng)新途徑;設(shè)計(jì)了基于SPOC的混合式翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)的線上教學(xué)資源建設(shè)、線上線下混合式教學(xué)流程和教學(xué)評(píng)價(jià)設(shè)計(jì)模式;開發(fā)了一套集自動(dòng)評(píng)測、查重、輔助批閱等功能為一體的實(shí)驗(yàn)評(píng)估系統(tǒng)等。

6.建成了本碩貫穿的大數(shù)據(jù)智能化課程體系

自2017年，重新修訂了本科與研究生培養(yǎng)方案，聚焦大數(shù)據(jù)智能化重點(diǎn)發(fā)展產(chǎn)業(yè)需求，按照模塊化結(jié)合不同專業(yè)路徑的方式，建成了本碩貫穿的大數(shù)據(jù)智能化課程體系，如圖5所示，其中公共基礎(chǔ)與通識(shí)課程、大類基礎(chǔ)課程、專業(yè)基礎(chǔ)課程、專業(yè)必修為本科生課程，數(shù)據(jù)智能模塊、系統(tǒng)智能模塊、物聯(lián)智能模塊為本碩貫穿課程，并形成了3條專業(yè)路徑，對(duì)標(biāo)大數(shù)據(jù)智能化不同的重點(diǎn)發(fā)展產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域。

五、結(jié)語

本文基于研究團(tuán)隊(duì)在大數(shù)據(jù)智能化方面大量的專業(yè)建設(shè)與探索、教學(xué)教改研究、課程教學(xué)實(shí)踐、學(xué)生創(chuàng)新指導(dǎo)、科研項(xiàng)目提煉教學(xué)案例、產(chǎn)業(yè)與兄弟高校調(diào)研等一系列工作和舉措，所提出的數(shù)智融合的分層級(jí)能力度量與動(dòng)態(tài)擴(kuò)展知識(shí)體系，理工融合、產(chǎn)教融合、創(chuàng)新牽引的開放式培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)組織與教學(xué)過程，良性互動(dòng)、協(xié)同創(chuàng)新的產(chǎn)學(xué)研用多方培養(yǎng)機(jī)制體系，多途徑眾智貢獻(xiàn)與協(xié)同的特色課程項(xiàng)目與場景案例池和“4-5-3”實(shí)踐創(chuàng)新教學(xué)體系，以立德樹人為根本標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)道德倫理全貫穿、全滲透教育，均已在一定范圍內(nèi)得以實(shí)施，并取得了一批高質(zhì)量教學(xué)與實(shí)踐成果，也產(chǎn)生了良好的教學(xué)與實(shí)踐成效。

但是，鑒于大數(shù)據(jù)與人工智能知識(shí)演化速度快導(dǎo)致的知識(shí)體系更新頻繁、部分研究工作的實(shí)踐周期還不長、學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、人才培養(yǎng)質(zhì)量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)以及對(duì)學(xué)習(xí)資源的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)還不夠豐富等現(xiàn)實(shí)原因，導(dǎo)致對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)行為的觀測維度還有待提升、學(xué)習(xí)資源推薦的個(gè)性化程度還有待加強(qiáng)、本碩貫穿學(xué)習(xí)的緊密度還需要進(jìn)一步加強(qiáng)。