作者：江西農業大學　易文龍、趙應丁

近年來，隨著物聯網、云計算、5G等技術涌現，互聯網數據規模呈幾何式增長，大數據技術是針對處理這種大規模、結構復雜數據提出的，它勢必為數字經濟發展提供新動力。高等院校作為大數據人才培養主要機構,在充滿新的發展機遇的同時，也帶來了新的挑戰，其主要表現在：缺乏大數據的獲取渠道；缺乏成熟的大數據人才培養方案借鑒，特別是缺少在大數據人才思維訓練方面的經驗；缺乏專業的大數據技術師資。

江西農業大學作為一所以農、林、牧為特色，多學科協調發展的地方高水平大學，始終關注市場對數據學科人才的需求與大數據在農業信息化中的應用。如何開展大數據人才培養？筆者認為，要從大數據本身、大數據應用能力訓練與大數據師資儲備等多方面著手應對。

一要發揮學科建設優勢，用科學研究助力大數據人才培養?？茖W試驗不僅能夠提供數據本身，而且給大數據技術應用提供更多的訓練機會。近年來，以計算機學科、農學科、計算數學等多學科交叉的教師與學者為科研團隊，積極申報和承擔各類農業信息技術相關科研項目，為人才培養積累了大量的數據。例如，以水稻為主的農作物生育過程中,各生育階段的生理生態變化數據、水稻植株拓撲結構與幾何形態變化數據,以及水稻栽培技術與產量之間的關系等數據；在農產品檢測中，以本地的特產臍橙為研究對象，對臍橙的外觀和內部品質進行了研究，積累了大量的相關數據；對種植農作物的土壤肥力、農藥對其的影響做了大量的研究，積累了大量的土壤肥力數據，為進一步研究與大數據人才培養實踐提供了必要的基礎。

二要創新人才培養模式，用校企聯合強化大數據人才應用能力。大數據人才應用能力的培養要貫穿本科教學的全過程，形成培養鏈。根據人才培養目標，軟件學院設置了軟件工程專業+應用背景專業方向，在人才培養模式上進行了改革，多年來取得了一些成功的經驗，并對大數據應用方向人才培養做了有益的探索。學校針對大數據人才理論與實踐能力的培養，調整了軟件工程專業培養方案：把數據分析、處理與算法設計等課程設置成了主干課程，學生考試需要達到70分以上才算通過，增加了大數據科學、深度學習、數據挖掘等方向課程。對大數據應用方向的主干課強化了實踐教學環節，除課程實驗外，每門課程還設置了課程設計，大三下學期，學院聘請企業有工程實踐經驗的工程師來學校授課，強化訓練學生運用數據開發工具的能力。大四本科的畢業設計分階段進行，第一階段是7月至9月，學院將畢業生送往與學院合作辦學的IT企業實訓基地，由IT企業委派工程師資格以上人員給學生進行封閉式的工程實訓，培養畢業生運用知識的能力，具備數據分析、數據挖掘和軟件開發的基本能力，熟悉所用的開發工具和工作平臺，理論聯系實際。第二階段自上學期的10月份至大四下學期的4月份約半年時間，畢業生在學院與企業有組織有計劃的安排下，到相關的企事業單位進行生產實習，在工程師老師的指導下進行真刀實槍的實訓。通過這兩個階段的強化培養和訓練，畢業生對知識的理解和運用能力、實際動手能力有了較大幅度的提高，最后一個多月的時間畢業生集中精力撰寫畢業論文，完成畢業設計學習任務。在這個過程中，學生得到了完整的大數據應用技術方面的學習與訓練。

此外，學院還鼓勵高學歷、高職稱的專業教師成立大數據工作室，學生參與教師的科學研究工作或自選大數據方面的課題，從而可以得到課堂教學環節以外的訓練補充。目前學院已成立11個專業學生工作室與一個學生創新創業訓練中心，學生借助工作室平臺接受專業訓練，指導老師負責知識建構環境與反饋機制的搭建，學生通過“以學備賽，以賽促學”循環組織學習方式，充分地培養獨立思考與動手能力；最后，選拔學生參與相關教師的科研工作：科研與教育有著顯著的互補性，前者是知識的產生者，提升了教育潛力，特別是大數據思維訓練，通過科學研究可以有效地將超學科知識引入學習過程中。

三要拓寬師資建設渠道，引育結合加強大數據師資儲備。隨著人們以勞動密集型為主的生產方式轉換成知識密集型，近十年來大數據技術得到了蓬勃發展，教育部2016年批準了3所高校新增數據科學與大數據技術專業，2017年增加到35所，2018年新增203所。當前，高校大數據技術專業畢業的師資緊缺，從事該專業的教師由來自計算機科學與技術、人工智能專業轉型與國外高校畢業數據科學教師組成。為了緩解專業教師供需矛盾，學校進行了頂層設計，一方面將計算機科學與數據科學方面畢業的人才列為學校緊缺招聘計劃；另一方面鼓勵計算機專業年輕教師進行大數據繼續教育、訪學與培訓。

從2012年起，學校一直探索軟件工程+應用背景的人才能力培養模式，經過多年的探索與實踐，2018年招收首批大數據技術與應用方向本科生，學校在努力做好學生學位教育過程中，特別關注學生的能力培養。通過對企業用人走訪與升學率的統計，2018屆641名畢業生中一次性就業率將近90%，考研率8.27%。

綜上所述,大數據技術與其人才培養模式研究方興未艾，農業領域的數據是海量的，作為地方農業高校數據科學與大數據專業的教育工作者，應培養出既能掌握數據科學與數據工程技術的應用人才，又具有較強與相關應用領域的溝通和理解能力的人才。因此，我們要不斷地探索和創新大數據人才應用能力的培養模式，培養出受時代和市場歡迎的人才。