大數據時代研究生數據素養的培養模式探索

高永平　徐璐豪

關鍵詞：數據素養；教學；科研；實踐；培養模型

中圖分類號：G424 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2023）12-0113-03

0 引言

為了促進大數據的快速發展，國務院在2015 年9月頒發了《促進大數據發展行動綱要》，在這份行動綱要中明確肯定了大數據時代需要將數據作為戰略資源的地位，強調對我國數據人才的培養。這份行動綱要一方面突出強調了數據專業人才培養的必要性，從另一面也突出了大數據知識普及與培訓的重要性，從中可以清晰地看到，國家將數據教育和數據素養的培養提高到前所未有的高度。

隨著大數據在醫療、金融、民生、政務、制造等各個領域的應用越來越普及，人們都可以親身體會到大數據的存在，這對于全民的數據意識、數據能力等方面的要求也就越來越高，在這過程中，人們的數據素養理念也逐漸形成，并被越來越多的人所看重和發展。

以“中國知網”等為數據來源為例，涉及對研究生數據素養培養的相關文獻整體數量非常少，而且年限也比較近，充分說明了國內外在該領域的研究工作處于起步階段?，F階段研究生的數據素養存在明顯不足，因現實生活和學習的需要，很多學生的數據素養需求十分顯著?，F階段研究生的數據素養水平分布也存在一定程度的發展不均衡情況，特別是在大數據的利用、管理、挖掘和展示等方面的能力普遍較低，在數據倫理方面的觀念意識比較淡薄。目前國內外對數據素養概念本身也還沒有權威性的定義，如何培養碩士研究生的數據素養也未見相關的研究成果。在數字經濟、互聯網全球化和數字化的今天，人們要滿足現實生活和工作的需求越來越離不開數據素養的培養。在此背景下，衡量一個人綜合素質能力涵蓋數據素養能力，也就成為其重要的組成部分。

1 大數據素養培養在碩士研究生階段的開展途徑

因我國大數據素養培養起步較晚，目前我國還沒有專門的大數據素養培養體系的具體文件，因此在實際的培養過程中，應根據現有的研究生培養模式，從研究生培養過程包含的教學過程、科研環節和實踐實習等三個主要方面入手，探索如何培養研究生大數據素養的途徑。

1.1 教學途徑培養

通過對高校碩士研究生開設課程調研發現，云計算與大數據處理、數據分析與數據挖掘、大數據可視化等課程已經部分或大部分已成為大多數高校碩士研究生重要的必修或選修課程。通過這幾門課程的開設，可以培養碩士研究生對數據管理和數據分析的能力，但是只通過這幾門課很難形成學生利用大數據解決問題的思維模式。因此，在完成大數據相關課程的開設基礎上，采用與經濟學、電子商務、生產管理等課程結合，從這些課程里獲取大量的數據來形成大數據課程案例的數據源。在不同專業課程配合下，結合大數據的知識，不但能夠進行大數據存儲、管理與分析實踐，還能拓展自己的專業學習內容，進一步豐富相關專業的課程教學模式，全面實現大數據素養教育的培養。

由于數據素養本身培養的新興特性，在現階段，其課程體系構建還處于摸索的階段，本文根據東華理工大學計算機科學與技術碩士點的學科特點，設計了該專業數據素養培養的三級課程體系來培養學生的數據素養。

1） 基礎課程?？梢蚤_設云計算與大數據處理課程，課程主要講授云計算與大數據技術基本概念、虛擬化技術、并行計算與集群技術、以Hadoop為代表的大數據處理架構、以Hadoop HDFS為代表的分布式文件系統、以HBase為代表的分布式數據庫、MapReduce分布式并行編程模型、Spark大數據處理架構等內容，同時大數據在互聯網、醫學、民生和物流等各個領域的應用案例進行介紹。

2） 擴展課程?？梢蚤_設大數據分析、挖掘與可視化課程，課程主要內容包括數據分析的基本知識概念、數據分析預處理的手段，接著從數據分析方法的角度，介紹數據挖掘關聯分析、分類以及聚類三大類算法的基本知識、必要理論基礎以及一些經典的數據挖掘算法，從而使學生學會利用數據預處理和數據挖掘的技術去分析和解決不同行業應用領域中對數據進行處理和獲取知識的問題，能夠高效為各類企業、決策部門等群體提供全面準確的數據分析與信息服務，在此過程中，可以進一步發掘商業價值、洞察數據背后的商業機遇，進而制定出科學合理的決策與政策，對培養學生形成良好的計算機科學技術和人工智能領域知識的運用能力有很大的幫助。將數據分析的結果或者挖掘結果進行可視化，理解各種各樣的數據集合，學會繪制直方圖、柱狀圖、餅圖、箱線圖、環圖、概率圖、南丁格爾圖、力導向圖、漏斗圖、散點圖、儀表盤、詞云圖等，通過這些可視化的圖來表現多維數據之間的關聯，歸納出數據內在的關聯和結構，可以幫助人類為洞察數據的內涵、理解數據蘊藏的規律等提供重要的技術手段。

3） 積極開展學術講座與科技競賽活動。

教師可以幫助學生選擇一些國內外權威的大數據的科技實踐活動或科技競賽，例如：國際大數據競賽、無線大數據競賽、華為云大數據挑戰賽、各省的數據創新應用大賽等，組織學生積極參加，競賽有不同層次，教師可以根據不同學生掌握大數據知識的情況來合理安排競賽的時間、參加競賽學生的年級結構和不同知識分工等。大數據科技競賽的題目通常涵蓋了大數據的各個方面的技術：例如，多數據源的數據采集、海量數據的存儲與管理、缺失或者異常的數據進行清洗、海量數據分析與挖掘和數據展示與可視化等方面的知識，牽涉的技術面比較廣，需要參賽者去使用新技術、新方法，及時掌握行業知識的發展動態與趨勢，通常競賽涉及的知識模塊也是計算機行業發展的前沿技術，涉及的問題也是行業和企業實際的需求點。通過組織學生參加科技實踐活動或科技競賽，可以督促學生學習新的科學知識，提高學生分析問題、解決問題的能力，激發創造能力。

現代新學科不斷涌現，特別是在新工科背景下，各學科間不斷加速融合、相互融入，對復合型的人才知識結構提出了更高的需求?，F如今，社會要求碩士研究生除掌握本學科基本知識體系之外，還應該不斷拓展個人知識面的廣度和深度，才能更好地適應當今社會知識高度融合的發展趨勢。高校開設的學術講座作為碩士研究生學習的“第二課堂”，學術報告會是一種獨特的教育方式，是專家學者多年的科研、教學工作的結晶，是他們畢生的心血結晶，受到廣大學生的歡迎，也豐富了大學生的專業技能；在研究生的研究型學習過程中，作為一個不容忽視的重要組成部分，它對于整個學科的發展具有重要的作用。在培養學生大數據素養方面，可以有針對性地開展一些學術講座，為大數據意識和倫理道德等方面的講座內容，例如：“大數據時代個人隱私的倫理問題”“中華人民共和國數據安全法”解讀、“大數據學習中的數據安全與隱私保護”等專題，一方面，讓學生從自身認識上提高用戶的隱私保護意識；另一方面，讓碩士研究生在追求大數據“善”的價值目標前提下，必須堅持隱私保護的倫理原則，堅守倫理道德底線。同時，還可以積極開展大數據應用類型的講座，例如：“基于大數據挖掘技術的詐騙用戶識別”“大數據技術在信用卡領域的應用”“保險大數據分析”“醫療大數據分析”“大數據的網絡異常監測”“大數據領域的電子商務個性化推薦”“基于大數據的電子商務物流配送”等與日常生活相關的一些技術講座，這類講座可以邀請專家講，也可以讓研究生自己著手準備來講，通過講座，拓展研究生的大數據應用的視野，在他們自己的講座的過程中，也鍛煉了他們的學術素養和學術的氛圍，也非常有利于提高人才培養的質量。

1.2 實踐途徑

實踐實習階段是學生了解社會的真實需求、檢驗理論學習成效的重要階段。在實踐實習時，除了熟悉相關領域的生產活動外，還需要專門制定培養大數據素養的實踐方案，促進學生去了解、發現企業生產實踐中大數據產生、存儲以及應用的各個環節?？梢砸龑W生在實踐階段多參與相關領域的實踐實習，這樣可以幫助他們形成比較寬闊的視野。碩士研究生通過實地了解并掌握企業數據生產以及企業數據產品的輸出，通過與大數據行業及領域專家、數據分析工程師等接觸和交流來進行社會需求發掘、了解數據產業的最新發展動態，設計出合理的數據分析產品。例如：可以選擇去金融、電信、電力等企業去進行實踐實習，這類企業或公司有比較成熟的數據產品及數據分析應用，屬于有數據集和數據應用場景的情形。很多大數據領域的問題需要將學科知識應用到具體實踐環境和場景中，形成了“學科融合+產教融合”的雙融合實踐教學環境，通過在實踐實習中的鍛煉來培養和提高學生解決實際問題的動手能力。

1.3 科研途徑培養

參與科學研究是碩士研究生培養過程中最重要的階段之一，從事科研活動是促進學生自主創業的關鍵環節。在碩士研究生數據素養培養過程中，應進一步引導碩士研究生拓展數據獲取來源、方式、技術等，并嘗試利用大數據領域提供的方法解決課題中的關鍵問題。在碩士研究生利用大數據知識展開課題研究的過程中，因為很多的課題是跨專業的，可以與大數據專業或大數據處理與分析方向的指導教師聯合等形式開展對學生的科研指導，既有利于課題研究提出新思路、新觀點，又讓碩士研究生從理論到實踐逐步驗證，在這過程中也是在逐步培養碩士研究生的大數據素養。

2 數據素養模型的構建

通過大數據素養培養在碩士研究生階段的開展途徑分析，給出了碩士研究生數據素養的模型，如圖1 所示。該模型包括教學中的數據素養、實踐中的數據素養、科研中的數據素養，基本數據素養四個模塊，這四個模塊互相作用、互相融合，共同形成一個不可分割的統一整體。通過這四個模塊培養學生的數據素養能力，從而達到提高學生數據的收集、存儲、管理、清洗、分析、處理、理解、評估、可視化、利用與再生等方面的綜合能力。

3 結束語

在大數據時代積極開展研究生數據素養的培養，有利于學生掌握數據技能。培養學生的數據素養，使學生能夠有效地獲取數據、對數據進行存儲、分析、處理、加工和應用，實現數據的研究型學習或從事科學的研究。培養學生的數據素養，使學生能夠充分認識到數據在當代社會的重要作用以及數據在不同領域的價值體現，能夠解讀與自己專業相關的數據，并作出基本的價值判斷；培養學生的數據素養，使學生獲取、利用、傳播數據時，能夠遵循相應的法律法規，尊重并保護個人隱私。