基于OBE理念的数据科学与大数据技术人才培养模式探讨

摘要：成果导向教育理念对数据科学与大数据技术专业建设具有革命性指导价值。该理念通过逆向设计原则重构人才培养全流程，使课程体系、教学方法与实践环节形成有机闭环。研究从理论内核剖析出发，构建包含目标定位、课程优化、教学创新及实践拓展的立体化培养模式，提出分阶段推进策略与动态反馈机制，为应用型大数据人才培养提供系统性解决方案。

关键词：成果导向教育、数据科学、人才培养、课程设计、实践教学

全球数字化转型浪潮催生出对复合型大数据人才的迫切需求，传统教育模式在应对技术迭代与行业变革时显现出力不从心的疲态。成果导向教育理念打破学科本位的桎梏，将人才培养锚定于可观测、可量化的能力产出，这种教育范式的转变为数据科学领域教育改革注入新动能[1]。当前高等教育机构在实施OBE过程中普遍存在目标虚化、课程割裂、评价滞后等症结，亟需构建具有专业适配性的人才培养体系。本研究聚焦数据科学与大数据技术专业的特性，探索OBE理念落地实施的具体路径与方法论创新。

一、OBE理念概述及其在数据科学与大数据技术专业的应用

1.OBE理念的基本内涵

成果导向教育理念以预设学习成果为逻辑起点，通过逆向设计原则重构教学活动的全过程。该理念强调教育者需明确界定学生毕业时应具备的核心能力，进而推导支撑能力达成的课程模块与教学策略。教育评价体系在此框架下发生根本性转变，终结性考核让位于持续性的能力证据收集，形成性评估贯穿人才培养各环节。教学资源的配置遵循“成果-支持”映射关系，实验室建设、师资培训等投入需直接服务于预期能力的培养。OBE理念区别于传统教育模式的本质特征在于其彻底的结果导向性，这种导向性要求教育者建立“需求-目标-课程-评价”的完整证据链条[2]。

2.OBE理念在数据科学与大数据技术专业的适应性分析

数据科学领域知识体系具有高度跨学科性与快速演化性，传统学科导向的课程体系难以应对技术迭代的挑战。OBE理念的动态调整机制恰好契合该专业需求，能力矩阵的构建可有效整合数学基础、编程技能与行业知识三大核心模块。大数据处理技术的工程化特征要求人才培养必须对接真实业务场景，成果导向教育中的项目驱动模式天然适配这种实践性需求。行业认证标准与OBE能力指标具有内在一致性，华为大数据认证、AWS机器学习专项证书等市场通行标准可为成果定义提供客观参照。教育机构通过建立校企协同的成果反馈机制，能够持续优化培养方案以适应产业技术升级。

二、基于OBE理念的数据科学与大数据技术人才培养模式构建

1.明确培养目标与毕业要求

培养目标的设定需建立在对行业人才需求的深度解构之上，采用德尔菲法整合企业技术主管、学术专家与毕业生的多维视角。毕业要求的表述应遵循“可观测、可测量、可达成”原则，例如将“掌握大数据分析能力”细化为“能够使用Spark框架完成TB级数据的特征工程构建”。能力指标的分解需遵循布鲁姆分类法，区分知识记忆、应用实践与创新创造等不同层次。培养目标与毕业要求的对应关系应形成可视化矩阵图，确保每项毕业要求有至少三个课程模块提供支撑[3]。

2.课程体系优化与设计

课程体系采用“平台+模块”架构，基础平台涵盖数学分析、Python编程与数据库原理等基石课程，方向模块按数据工程师、数据分析师等职业路径分化。课程间的逻辑关系需通过先修图谱清晰呈现，如机器学习课程必须建立在概率论与编程基础双重预备知识之上。行业前沿技术以微学分课程形式动态嵌入，图神经网络、隐私计算等新兴领域通过工作坊模式及时补充。学分分配实行能力导向制，实践类课程占比不得低于总学分的40%，确保工程能力培养的充分性。

3.教学方法与手段创新

项目式教学贯穿核心课程实施全过程，每个教学单元设置对应的微项目任务。数据清洗、特征提取等技能训练采用虚拟仿真平台进行，学生可在安全环境中反复试错。课堂教学引入双师协同模式，高校教师负责理论讲授，企业工程师通过云端接入指导实践环节。学习成果展示采用多元化载体，除传统论文报告外，GitHub代码仓库、Kaggle竞赛排名均可作为能力达成的证据材料。

4.实践教学体系完善与拓展

实践教学构建“基础层-综合层-创新层”三级体系，基础实验侧重工具链使用，综合实训模拟企业级数据中台建设，创新实践对接政府智慧城市项目。校企共建的联合实验室引入真实业务数据流，学生在可控环境下处理脱敏后的生产数据。毕业设计实行“双导师制”，选题需源自合作企业的实际痛点，解决方案的可行性接受企业专家答辩质询。实践能力的评价采用过程性档案袋评估法，代码提交记录、项目周报与迭代文档共同构成评估证据链。

三、基于OBE理念的人才培养模式实施策略

1.逐步推进，分阶段实施

改革实施分为理念导入期、体系建构期与质量提升期三个阶段。理念导入期重点开展教师工作坊与标杆院系考察，通过案例解析建立认知基础。体系建构期需完成课程地图绘制与评价标准开发，建立持续改进的PDCA循环机制。质量提升期着力打造特色示范课程，建设OBE实施效果的可视化监测平台。每个阶段设置明确的里程碑节点，如首阶段需达成80%专任教师通过OBE教学设计认证。

2.加强师资培训，提升教师OBE教学理念

师资培训设计“理论-设计-实施”三级进阶课程，初阶培训侧重成果定义与目标分解技术，中阶培训掌握反向课程设计方法，高阶培训聚焦复杂能力评价工具开发。建立教师专业发展档案，将OBE教学实施成效纳入职称评审指标。组建跨学科教学研究团队，定期开展课程对齐度审核，确保教学实施与预设成果的一致性。

3.建立学生反馈机制，及时调整培养计划

构建多维度的学生成长跟踪系统，学习分析技术实时监测能力达成曲线。毕业生职业发展数据库动态记录岗位变迁与技术应用情况，通过自然语言处理提取能力需求变化信号。每学期召开课程校准会议，毕业生代表、在校生与用人单位共同审议课程设置的适配性。反馈数据的分析结果直接触发培养方案修订程序，形成“需求采集-方案调整-效果验证”的快速响应闭环。

结语

OBE理念为数据科学与大数据技术专业建设提供了方法论层面的突破，其价值不仅在于重塑课程体系，更在于构建起教育供给与产业需求的有效对话机制。人才培养模式的革新需要突破制度惯性，在保持教育规律与市场导向的动态平衡中寻找最优解。未来的研究应关注智能技术对OBE实施的支持作用，探索学习分析、能力画像等技术在持续改进中的应用路径，最终形成具有中国特色的数据科学人才培养范式。

参考文献：

[1]温超，彭甫镕，解宇.基于“OBE+思政”的数据科学与大数据技术专业人才培养探索[J].大学，2025，（01）：89-92.

[2]郭城，朱洪浩，石岩.OBE理念下的课程思政育人体系建构研究——以数据科学与大数据技术专业为例[J].大学，2023，（26）：56-59.

[3]李兴兵.基于OBE理念的应用型本科大数据专业课程教学设计研究[J].高教学刊，2023，9（26）：102-106.