大数据管理与应用专业建设路径探索与实践

摘  要：新文科是建设高等教育强国的一种创新性探索，大数据管理与应用专业作为一个新兴专业，专业建设尚无十分成熟的经验可循。中国矿业大学（北京）作为能源行业特色院校，该研究以其管理学院大数据管理与应用专业建设为例，分析大数据专业建设路径，以期实现在有限资源约束下建设效率最大化。

关键词：大数据管理与应用；专业建设；知识链；拓展链；实践链

中图分类号：G640      文献标志码：A          文章编号：2096-000X（2024）32-0070-04

Abstract： New Humanities is an innovative exploration to build a strong higher education country. As an emerging major， the major of big data management and application has not yet gained mature experience in professional construction. As a characteristic institution in the energy industry， China University of Mining and Technology（Beijing） takes the construction of the Big Data Management and Application major in its School of Management. We focus on it as an example to analyze the construction path of the big data major， in order to maximize construction efficiency under limited resource constraints.

Keywords： big data management and application; professional construction; knowledge chain; expansion chain; practice Chain

基金项目：教育部首批新文科研究与改革实践项目“能源行业大数据管理与应用专业建设探索与实践”（2021060018）；2022年煤炭行业高等教育研究课题重点课题“面向新经济的‘四新’专业改造升级路径探索与实践：以大数据管理与应用专业为例”（2021MXJG053）；2022年北京市高等教育学会面上课题“基于大数据的大学生慕课质量评价指标提取及情感分析研究”（MS2022317）；中国矿业大学（北京）2024年本科教育教学改革与研究项目“《大数据技术基础》高挑战度荣誉课程建设研究”（J24ZD08）；中国矿业大学（北京）2024年本科教育教学改革与研究项目“工商管理类专业培养计划修订和教学团队建设”（J240501）；中国矿业大学（北京）2024年本科教育教学改革与研究项目“大数据管理与应用专业的课程体系建设与人才培养模式的创新实践”（J24ZD07）

第一作者简介：张永亮（1990-），男，汉族，吉林长春人，博士，副教授，博士研究生导师。研究方向为数字经济，计量经济。

大数据管理与应用专业（代码120108T）是推进新文科建设的重要战略部署[1]，新专业建设面临前所未有的特殊性与复杂性，专业建设尚无十分成熟的经验可循。2021年，中国矿业大学（北京）管理学院依托教育部“新文科研究与改革实践项目”，新开设了大数据管理与应用专业，现为管理科学与工程系下设本科专业。本研究以此为例，聚焦典型的能源行业特色院校，剖析大数据管理与应用专业建设路径的探索实践，形成了可示范推广的大数据专业建设探索与实践经验，应用前景广阔。

一  大数据管理与应用专业建设概况

新文科是建设高等教育强国的一种创新性探索。大数据管理与应用专业，作为当前信息技术产业最前沿的交叉型学科[2]，本专业以国家战略和市场需求为导向，立足中国矿业大学（北京）能源行业背景，兼具理论性与实践性。此大数据专业培养目标设定：致力于培养具备“家国情怀、精英素养、能源特质”，具有现代经营管理理念、大数据思维和国际化视野，掌握扎实的经济管理理论和大数据科学基础，善于利用大数据工具进行量化分析与管理，“懂数据、懂能源、能管理、能决策”的复合型、应用型、创新型人才。根据软科“2022中国大学专业排名”，中国矿业大学（北京）管理学院大数据管理与应用专业全国排名第22，评级B+。

目前，中国矿业大学（北京）管理学院大数据管理与应用专业课程内容覆盖大数据分析全流程，重视培养大数据思维。通过学习，可综合掌握并应用Flink、Spark、Hadoop、Hive等多种技术，熟悉机器学习相关算法，对数据进行科学管理、分析挖掘与可视化展示，为解决各行业中的实际问题提供量化分析和科学决策。同时，注重提高应用能力，搭建实践教学平台和大数据实验室，与诸多企业共建人才培养基地，依托中国能源产业发展研究院、中国煤炭经济研究院、决策科学与大数据研究院以及中国技术经济学会煤炭技术专委会，多种方式拓宽实习实践渠道，提升学生的实践能力与就业竞争力。

中国矿业大学（北京）管理学院建设大数据管理与应用专业，虽面临一系列困难，但始终对标“双一流”本科专业标准，具体可以划分为两个阶段：①初始阶段（2021—2023年）。此阶段建设难点集中体现为薄弱的相关学科基础和师资基础，与大数据专业建设高门槛之间的矛盾。由于管理学院大数据管理与应用专业脱胎于传统营销专业，而会计专业与工商管理专业亦偏文科性质，所以比较缺少相关数学、计算机知识储备。然而，大数据管理与应用专业需要新工科与新商科的交叉融合，并不是商科和信息技术简单相加，天然具有高门槛特征。因此，管理学院大数据专业建设首先进行了专业重组，加之技能培训，让教师先转型，成为跨越建设门槛第一步。②完善阶段（2024年之后）。目前，该学院大数据新专业建设进入了逐步完善阶段，此阶段也是矛盾突发期。此阶段的建设难点为多重矛盾集中体现。例如，存在课程体系不完备，专业交叉融合度不够，师资技能有待提高，实践教学不够充分，校企深度合作动力不足等问题。同时，由于前期建设经验不足，突发事件和意外风险均存在较高的发生概率。如何充分利用并优化现有资源，拓展更多资源，更好更高效建设大数据专业，成为当前主要任务。

二  重塑专业课程架构，打通“知识链”

打通“知识链（K-Chain）”，即将一系列知识元组织成动态调整、相互链接、相互渗透、相互传播、整体增益的过程。新文科的“新”强调新的思维模式与学科交叉融合的协同建设，促进学生的计算思维、管理思维、跨学科思维和关联思维的培养[3]。对于课程体系建设，要求在传统文科专业的基础上进行各学科课程的重组和升级，为学生提供全新的、科学系统的横向立体化专业课程，探索知识体系的纵向逻辑与架构。

（一）  OBE成果导向，逆向设计培养方案

OBE（Outcome-based Education）模式，即成果导向教育，基于明确的结果和预期的产出，逆向进行课程设计[4]。培养方案设计的起点是岗位人才需求，由此大数据管理与应用专业应该制定由产业岗位需求倒推专业建设的方案与机制。具体而言，将相关职位如数据科学家、数据架构师、大数据开发工程师、数据产品经理和数据库工程师等数据分析类职位需求与该专业毕业生能力培养进行匹配，进而根据岗位需求梳理技能体系，建立数字技术人才能力图谱，再由此推导出课程体系，从而完成培养方案设计。中国矿业大学（北京）管理学院大数据专业，将预期的毕业生能力素养有机地导入到课程计划之中，制定专业培养方案，明确各门课程、甚至每门课程中具体模块对实现最终目标的贡献，进而编写课程大纲，全新设计了24门大数据专业课程。

（二）  重塑知识脉络，有序链接，纵向深化，全面覆盖

第一，实现大数据处理流程知识点全覆盖。以“大数据认识→大数据基础→大数据采集→大数据存储→大数据平台→大数据处理分析→大数据挖掘→大数据展示→典型行业应用融合→大数据综合项目实战”为主线，课程内容按学期与学年逐步递进。例如，数据管理相关课程，建立在基础信息课程的基础上，侧重于信息检索、存储和数据清理的基础知识；数据分析相关课程主要是通过统计分析及处理过程的实操，重点在于培养学生应用分析数据进行数据挖掘的能力。第二，有组织性地开展说课活动。定期组织不同教师分享课程内容安排，同系老师均参与聆听，统一协调统筹规划课程知识点在不同课程之间的分布情况和难易程度，串联所有课程中的技术与方法，做到不同课程重点突出又有序链接。第三，不同方向均有主干课程牵头。例如，以金融学为核心，形成证券投资大数据分析、碳资产管理与碳金融、价值投资工具与策略组成的金融方向模块；以微观和宏观经济学为核心，衔接应用统计学、大数据计量经济分析、能源经济与管理和数字经济管理等课程；以Java语言程序设计为核心，衔接系统建模与仿真；以大数据技术基础为核心，衔接人工智能与机器学习、量化交易理论等。总之，由此形成了无单一孤立课程、不同课程之间均有衔接的课程网络。

（三）  重塑每门课程，制定调整方向

新文科建设意味着教学内容和教学方法的变革，因此需要对每门课程调整升级[5]。针对大数据管理与应用专业课程，该学院制定了明确的调整方向：以培养数据素养为一个核心，理论学时与上机学时两方面并重，涵盖专业知识链+拓展能力链+实践创新链，实施了“整合教学内容+融合教学模式+结合教学育人+混合教学形态”的举措，教学实施方面进行“教学手段信息化+课程内容体系化+方式方法体验化+重点难点规律化+考评反馈一体化”的转变。在这个碎片化信息充斥的时代，我们强调让学生理解知识的关键是联系实际的体验化讲解，只有整合的系统的信息才是知识，才是解决问题、应对生活的武器。

（四）  重塑课程体系，模块化跨领域，学期递进分布

大数据管理与应用专业综合性强，必须对课程体系严谨梳理，才能统筹知识图谱[6]。我们通过“模块化结构”和“递进式分布”，对课程模块和学期安排进行了布置。第一，模块化结构。在通识教育、创新创业教育和专业教育三个层次结构的基础上，进一步梳理出学科基础类课程、专业必修类课程、专业课程组、实践教育-专业类课程和专业任选类课程等类别。第二，学期安排上递进式分布。例如，学生在第三学期集中学习学科基础类课程，第四学期和第五学期，则集中学习专业必修类课程，课程内容按学期与学年逐级递进。

三  注重能力成长，打通“拓展链”

“拓展链”，即建立一系列可以拓展学生大数据知识应用能力的第二课堂相关场景。可划分为三个部分：基本操作实验、专项技能实践、综合能力实训。第一部分主要通过搭建实验平台开展课内上机教学，巩固所学理论知识，培养基础实验技能；第二部分主要通过引入技能认证资源、开展认识实习，提高数据思维和专业技能；第三部分主要通过各类学科竞赛、创新项目等形式，培养创新意识和对专业技能的综合应用。

（一）  搭建两种大数据实验实训平台

建设技术先进、功能完备的大数据实验实训平台是构建课程体系的必要支撑[7]。按照功能集成、资源集优、服务集聚、管理集约的理念，建设覆盖主要行业领域的实训案例库，将教学视频、实训手册等教学资源导入平台，让学生实践完整的数据分析流程，使学生对大数据的商业价值有更直观的认知。中国矿业大学（北京）管理学院于2021年与甲骨文大数据（中国区）唯一运营商——北京华育兴业科技有限公司达成合作，部署了硬件平台服务器，包括大数据教学资源及实验管理平台、大数据实训项目及数据资源系统，以及大数据私有云管理系统。该平台中教学实训资源案例十分全面（例如数据采集与清洗课程对应的理论和实验资源多达109个），采用脱敏后真实的行业数据，全面覆盖已开设的课程门类。通过该平台，教师可以统一管理教学资源，包括设置课程基本信息和教学大纲、编辑章节信息和考试题目、设置并使用实验环境，学生可以体会真实的案例开发环境，实现理论与实践的无缝集成，而且全景记录教学及学习过程，通过“留痕”精准实现学情分析。

（二）  引入“1+X”技能认证资源，提升人才认证能力