大数据管理与应用专业实践教学体系研究与实践

随着大数据技术在各行业的深度渗透，企业对兼具数据处理能力与行业应用能力的复合型人才需求迫切。大数据管理与应用专业作为融合信息技术与管理科学的新兴学科，实践教学是连接理论知识与产业需求的关键纽带。基于此，本文结合相关课题研究与教学实践，探索构建适配产业需求的实践教学体系。

1、大数据管理与应用专业实践教学的现实困境

国外高校如斯坦福大学通过项目驱动教学，将企业真实数据案例融入课程，培养学生解决实际问题的能力；卡耐基梅隆大学依托跨学科实验室，实现技术与行业场景的实践融合。国内以北京大学为代表，联合华为、阿里等企业共建实验室，但课程内容与技术发展仍存在“时差”。课程内容与行业需求脱节，现有课程仍以传统数据处理工具为主，对大数据平台、智能可视化工具的教学不足，导致学生技能与企业需求存在差距。教学模式缺乏创新，实践教学多为“教师演示 - 学生模仿”的验证性实验，学生被动完成操作，缺乏自主设计与团队协作训练，创新能力培养不足。评价机制科学性不足，期末笔试占比超 60% ，实践成果仅以实验报告考核，未纳入项目方案、竞赛成果等多元指标，难以全面反映学生实践能力。师资与平台支撑薄弱，部分教师缺乏企业项目经验，指导实践时难以结合行业场景；校内实验室设备陈旧，校外实践基地多为“参观式”实习，学生难以参与真实项目。

2、大数据管理与应用专业实践教学体系的构建思路

针对当前实践教学存在的问题，结合大数据管理与应用专业的特点和人才培养目标，构建一套层次分明、环节完整、模块清晰的实践教学体系至关重要。该体系以培养学生的实践能力、创新能力和职业素养为核心，注重理论与实践的结合、学校与企业的协同。

在层次架构上，采用渐进式培养模式，根据学生的学习阶段和认知规律，分为基础能力层、专业能力层和综合能力层。基础能力层面向低年级学生，主要培养学生的数据思维和基本工具操作能力，通过基础课程的实验教学，使学生掌握数据采集、清洗、存储等基本技能；专业能力层面向中年级学生，侧重于培养学生的数据分析和应用能力，通过专业课程的实践教学和课程设计，引导学生运用数据分析方法解决专业领域的问题；综合能力层面向高年级学生，重点培养学生的项目管理和创新能力，通过综合实训、企业实习和毕业设计等环节，让学生参与实际项目开发，提升综合应用所学知识解决复杂问题的能力。

在环节设计上，构建课内实验、学科竞赛、企业实践、科研训练四位一体的实践教学环节。课内实验是实践教学的基础，通过课程内置的实验项目，巩固学生的理论知识和基本技能；学科竞赛是提升学生实践能力和创新能力的重要途径，鼓励学生参与各类大数据竞赛，以赛促学、以赛促练；企业实践是连接学校与社会的桥梁，通过企业实习、项目合作等形式，让学生了解行业实际需求，积累工作经验；科研训练是培养学生科研素养和创新思维的有效方式，引导学生参与教师的科研项目或自主开展研究，提升学术探究能力。

在模块设置上，根据大数据管理与应用专业的知识结构和岗位需求，设置程序设计、数据分析、行业应用和科技创新四个模块。程序设计模块培养学生的数据处理和编程能力，包括数据结构、Python 程序设计等课程；数据分析模块培养学生的数据分析和挖掘能力，涵盖数据统计分析、机器学习应用等内容；行业应用模块结合不同行业场景，培养学生的专业应用能力，如金融大数据、电商数据分析等；科技创新模块鼓励学生开展创新实践和项目研发，培养学生的创新意识和创业精神。

3、实施路径与实践成效

构建科学的实践教学体系需要有效的实施路径作为支撑，从教学模式、师资队伍、平台资源、评价机制等方面进行改革和完善，确保体系落地见效。

创新教学模式，采用线上线下混合式教学。利用在线教学平台提供丰富的学习资源；线下教学以项目式教学为主，教师引导学生围绕实际项目开展学习，通过小组讨论、分工协作、成果展示等环节，激发学生的学习主动性和参与度。同时，引入虚拟仿真技术，搭建虚拟实践场景，让学生在模拟环境中进行实践

操作，提升实践教学的效果和安全性。

加强师资队伍建设，打造“双师型”教师团队。鼓励教师参与企业项目合作、行业培训等活动，提升实践教学能力；聘请企业专家、行业精英担任兼职教师，参与课程教学、实践指导和项目评审；推动跨学科教师合作，组建教学团队，共同开展实践教学和研究，满足专业交叉融合的教学需求。

整合平台资源，构建校内外协同的实践教学平台。加强校内实验室建设，更新实验设备和软件，引入先进的大数据分析平台和工具，为学生提供良好的校内实践环境；深化校企合作，引入企业真实项目和数据资源，让学生参与实际项目的开发和运营；建设实践教学资源库，收集整理各类案例、项目模板、技能手册等资源，为学生提供丰富的学习资料和实践素材。

完善评价机制，建立多元化的评价体系。改变单一的考核方式，采用过程性评价与结果性评价相结合、理论考核与实践考核相结合的方式，全面评价学生的学习效果；引入企业评价、社会评价等多元评价主体，将企业导师对学生实习表现的评价、竞赛获奖情况、项目成果等纳入评价体系。

基于以上路径展开教学指导和研究工作，学生能力显著提升，近 2 年学生获国家级竞赛奖项5 项，省级奖项15 项，较改革前增长 60% ；毕业生就业率达95% ，其中 63% 进入互联网、银行等行业从事数据分析工作，企业反馈“学生上手快，能快速适应项目需求”。教学质量持续优化，建成省级一流课程 1 门（《Python 语言程序设计》）；编写实践教材 3 本；教师主持产学合作项目多项，四川省民办教育协会课题多项，校级教改课题多项，教学成果获校级教学成果奖。校企合作深化，与企业共建课程3 门，引入企业真实项目12 个，形成“教学- 实践- 就业”闭环。

4、结论与展望

大数据管理与应用专业实践教学体系的构建是一项系统工程，对于培养适应数字经济发展需求的复合型人才具有重要意义。本文基于对当前实践教学现状和问题的分析，提出了层次分明、环节完整、模块清晰的实践教学体系，并从教学模式、师资队伍、平台资源、评价机制等方面探讨了实施路径。通过实践教学体系的构建和实施，能够有效提升学生的实践能力、创新能力和职业素养，提高人才培养质量，更好地满足行业和社会的需求。

未来，随着大数据技术的不断发展和行业需求的变化，实践教学体系需要持续优化和完善。跟上技术发展和行业变革的步伐，培养学生的创新精神和创业能力，为数字经济发展输送更多高素质的大数据人才。

课题项目：

1. 四川省民办教育协会2024 年度项目（项目编号：MBXH24YB78）2. 2024 年校级教研教改项目《“人工智能 + 新文科”背景下大数据管理与应用专业实践教学体系改革研究》（项目编号：NSUJG2024-020）李彤（1996-），女，汉族，硕士学历，讲师，专业方向：数据分析，大数据