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摘 要：应用型本科人才既要有过硬的职业能力和职业素养，也要有较高的人文修养和创新能力。[1]文章根据培养应用型本科人才的素质要求和过硬的技术能力，依照《国标》、行业标准及行业发展趋势，结合学校实际，挖掘本地特色，从人才培养方案、课程体系的构建，教师队伍建设及办学的保障条件等几个方面出发，以数据科学与大数据专业为例，系统、科学地阐述人才培养质量保障体系的构建过程。
关键词：应用型本科;人才培养;数据科学与大数据
中图分类号：C961 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2020）26-0146-04
Abstract： Application-oriented undergraduate talents must have excellent professional abilities and qualities， as well as a high degree of humane cultivation and innovation ability. Based on the quality requirements and excellent technical abilities of cultivating application-oriented undergraduate talents， according to the "National Standard"， industry standards， and industry development trends， combined with the actual conditions of the school， digging local characteristics， from the construction of talent training programs and curriculum systems， starting from the aspects such as the construction of teaching staff and the guarantee conditions for running a school， taking data science and big data as an example， this paper systematically and scientifically explains the construction process of the quality guarantee system of talent training.
Keywords： application-oriented undergraduate; talent training; data science and big data
引言
随着少数民族地区信息化水平的不断提高，对于人才的需求的缺口非常巨大，比如很多地方的政府都成立了大数据局或者大数据中心，但是人才的确非常缺少。另一方面，地方应用型本科院校新工科专业培养的人才不愿意到地方就业，不能匹配地方岗位。为落实地方本科院校服务地方的基本职能，为地方政府培养下得去、留得住、用得好的新工科高级应用型人才，构建地方应用型本科院校人才培养质量保障体系。
本文依照国家本科教学质量标准、行业标准、及行业发展趋势，结合学校实际，挖掘本地特色，制定学校工科类专业人才培养质量标准势在必行，刻不容缓。
一、总体思路
将国家标准具体化、实践化、特色化——把教学质量落实，质量标准是连接质量理论和实践的桥梁。
根据教育部高教司的解讀，在满足国标的基本要求基础上，充分发挥本地、本校特色即将《国标》具体化、实践化、特色化，将《国标》进行具体落实。本地特色包括本地产业，本地资源，本地的规划等。如广西河池地区是有色金属之乡，桑蚕养殖之乡，长寿养生之乡，少数民族聚居之地。人才培养要扎根地方、服务地方，就要将地方特色纳入和教学科研结合起来。
（一）人才培养方案的构建
教学质量的提高最终要落实到人才培养方案这个根本点上。根据教育部、广西教育厅关于整体转型发展的指示，明确专业类内涵、学科基础、人才培养方向等。重新对人才培养方案进行梳理、改进、论证、试行。确定人才培养方案的基本要素后，人才培养方案的修订主要尊从能力培养为主线，而能力服务于岗位需求。针对相关专业的主要就业岗位分析和岗位相关能力分析是做好人才培养方案的关键。而能力分为基本能力、学科专业能力、专业能力、拓展能力等构成。基本能力如基本表达能力、基本沟通能力、基本鉴赏能力、基本合作能力等。学科专业能力如编程能力、算法分析能力、软件开发能力、项目管理能力等。专业能力如大数据分析能力、数据处理能力、数据可视化能力等。拓展能力包括项目推广能力、项目洽谈能力、危机公关能力等。
（二）课程体系建构
课程体系建设思路：依据人才培养方案所列的岗位能力确定该专业类知识体系和核心课程体系。首先需要确定的是学科，专业所属的学科需要具备基本的学科知识基础，比如数据科学与大数据专业继承计算机学科，计算机学科中的基本知识基础是需要掌握的，如编程课程，数据结构和算法分析，计算机网络，数据库等基本课程，否则后续专业课程将难以开展。专业能力决定专业核心课程，专业拓展能力决定专业选修课程和公共选项课程。课程模块大致分为以下几类：全校公共必修课程;全校公共选修课程;专业基础课程;专业核心课程;专业选修课程或者专业选修模块课程。专业选修课程一般以课程为单位自由选择，而专业选修模块课程一般以某方向为模块，选择几门课程的一个组合。
具体路线如下：培养规格——全校公共必修课程——学科能力要求——学科基础课程——专业能力要求分析——专业核心课程——专业拓展能力——专业选修课程——课程体系基本框架——理论教学体系——实践教学体系——整合课程模块——整合实践教学环节——教学计划。 （三）教师队伍建设
民族地区地方院校最大的困难是师资引进困难，这是制约地方本科高校发展的关键因素。如何利用现有资源，依据国家相关文件，改进职工福利，平衡引进与自培相结合，出台有很强的政策性、针对性和可操作性的人才引进培养的文件，是指导教师队伍建设的关键。
结合本校具体实际，对专业教师的年龄结构、职称结构、学历结构、教师水平、学科专业背景、青年教师学习计划等提出要求。研究人事制度改革举措，完善引进、培养、外聘等各种形式。研究适应新工科专业和应用型人才培养的师资力量和管理人才。同时对不同专业不同课程采取不同方法，如有的课程可以引入企业导师授课。或者聘请民间专家等。
（四）保障条件
统计专业办学条件如生均教学经费投入，实验室数量、实验仪器设备价值、实践基地数量、生均图书数量、教学经费等量化要求。梳理学校资源，找出短板，向学校提出建议和对策。充分实现资源共享共通，通过开源节流，多渠道多举措筹集办学经费，最大限度用好现有资源。
（五）结合本校实际的实施策略
认真学习理解《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准》《工程教育认证标准》和三部委《关于引导部分地方普通本科高校向应用型转变的指导意见》三个文件。结合河池地方民族特色、学校办学特色以及行业发展态势，制定适合本地本校本行业的应用型人才培养质量标准，建立人才培养方案和课程体系。加强教学过程质量监控，毕业生跟踪反馈机制、人才培养方案的定期改进等各方面具体实施要求。形成质量监控的闭环结构。
二、数据科学和大数据专业人才培养质量保障体系构建
（一）设置该专业的主要依据和人才培养目标
本专业设置的主要依据：一是从社会需求出发，社会迫切需要专门从事数据科学的人才。2014年4月26日，清华大学成立了国内首个“数据科学研究院”，以培养数据科学人才为主要工作任务。2016年全国首次审批数据科学与大数据技术专业，3所大学获批，其后2017年32所大学获批，2018年248所大学获批，其中包括河池学院。二是学校办学实际，河池学院计算机与信息工程学院具有计算机科学与技术和物联网专业基础，具有承担大数据的相关课程的潜力。三是地方人才的迫切需要。河池地区地处桂西北少数民族地区，地方大数据局刚刚成立，迫切需要大数据技术人才，而从外面引进的难度很大，唯一的出路是本地培养。
本专业的人才培养目标：根据学校应用型本科教育和服务地方、面向基层的办学定位，以及为社会培养专业基础扎实、实践能力强、有创新精神、求实敬业的应用型高级专门人才的培养目标定位。确定数据科学与大数据技术专业人才培养目标：一是具有良好的道德与修养，遵守法律法规，具有社会和环境意识;二是具有良好的数学基础、统计学基础和计算机能力。即具有数学分析应用能力，统计分析能力，计算机基础知识和软件开发编程能力;三是掌握数据科学和大数据技术的基本理论、方法和技能，具备较强的数据科学实践能力。即利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。其中包括大数据的采集、处理、存储和分析等技术， 能够在政府机构、企事业单位、社会组织等部门从事大数据的管理、分析和应用开发工作。
（二）数据科学与大数据专业人才培养方案的制定
数据科学与大数据专业是2016新设立的跨学科新专业，人才培养方案缺乏现成的、可参考的、成熟的范例。一是主要依据上述的基本理论和方法，决定数据科学与大数据专业的所属学科公共基础（平台）课程;二是学科专业基础（平台）课程;三是专业方向（模块）课程;最后确定实践课程（平台）体系以及素质拓展教学体系;包括两个方面，一是公共综合素质拓展;二是专业方向素质拓展。
具體课程制定的思路如下：
1. 基础理论知识教学体系
（1）公共基础（平台）课程的制定。数据科学与大数据技术专业亦是隶属于计算机学科。因此，计算机学科的基础课程也是数据科学与大数据技术专业的学科基础课程。包括：《离散数学》《线性代数》《C语言程序设计》《数据结构与算法》《数据库原理及应用》《计算机网络》《计算机组成原理》《操作系统》。
（2）学科专业基础（平台）课程的制定。由于《大数据技术基础》和《大数据实时处理》这两门专业核心课程需要用到数据库技术、Linux技术、Java编程技术和Python编程技术、概率论与数理统计。因此，我们确定了5门专业基础课程，分别是：《大型数据库及应用》《Linux操作系统》《Java程序设计》《Python程序设计》《概率论与数理统计》。
（3）专业方向课程的制定：大数据技术的核心在于对于海量数据的存储和计算。因此，我们确定了两门专业核心课程为：《大数据技术基础》和《大数据实时处理》。要对大数据产生的背景，现在发展的状况和其所使用的技术原理有一个系统的认识，我们开设了另一门专业核心课程，是：《大数据导论》。
围绕大数据的存储和计算这两大核心技术，还有其他的一些技术，如对海量数据的获取、采集;海量数据的存储设施、方案;数据分析结果的可视化。人工智能算法的精度依赖于大量数据，数据规模越大，人工智能算法的精度就越高。
基于此，我们确定了4门专业课：《数据导入与预处理》《云计算》《数据可视化》《人工智能》。《数据导入与预处理》主要内容包括海量数据的获取、采集、清洗等;《云计算》的主要内容包括海量数据的存储设施、方案、分布式计算等;《数据可视化》主要是对数据分析结果以不同视角、不同图形的可视化展示;《人工智能》的主要内容是人工智能算法，人工智能算法运用于大数据有助于更好地提取大数据中蕴含的有用信息。
2. 实践（实验）教学体系
实践（实验）教学体系也从三个方面进行论述。一是公共基础（平台）课程的实践（实验）;二是学科专业基础 （平台）的实践（实验）;三是专业方向或模块的实践（实验）。 公共基础（平台）课程的实践（实验）包括：毕业实习、毕业论文（设计）、课程设计、学位论文等实践教学环节。
学科专业基础 （平台）的实践（实验）包括：C语言程序设计实验、数据结构设计实验、Java程序设计实验、Linux操作系统应用实验、数据库应用实验、网页设计与制作实验、Web开发基础实验、入侵检测与防火墙技术实验、数据备份与灾难恢复实验、Python语言程序设计实验。
专业方向或模块的实践（实验）包括：Hadoop分布式系统实验、大数据统计与分析实验、大数据项目实践、数据可视化实验。
3. 素质拓展教学体系
素质拓展教学体系包括两个方面。一是公共综合素质拓展;二是专业方向素质拓展。
公共综合素质拓展通过开设《形式与政策》《国防教育》《大学生心理健康教育》《职业发展与规划》《职业素养提升与就业指导》等课程来实施。
专业方向素质拓展通过开设《Web前端设计》《Python网络爬虫》《大数据案例》《数据可视化项目开发》和《电商大数据案例分析》等课程来实施。
4. 如何开展专业人才培养
（1）以岗位需求为导向，强化应用型人才培养
大数据专业作为一个新兴的专业，不管是在课程建设和实训环境建设，都没有一个统一的标准和成熟的案例。经过探讨和实际建设，我们确定以OBE理论为指导，以岗位需求为导向，优化课程设置。
（2）突出岗位能力培养
大数据专业人才培养主要包括基本能力、学科专业能力、专业能力、拓展能力等构成。基本能力如基本表达能力、基本沟通能力、基本鉴赏能力、基本合作能力等，可以通过公共必修课程获得。学科专业能力如编程能力、算法分析能力、软件开发能力、项目管理能力等，主要通过学科基础课程获得。专业能力如大数据分析能力、数据处理能力、数据可视化能力等，主要通过专业核心课程学习获得。拓展能力包括项目推广能力、项目洽谈能力、危机公关能力等，主要通过选修课程获得。这些能力服务于岗位能力培养，课程设置要重点强化实践能力和应用能力训练。
（3）以1+X证书为导向，培养学生职业能力
2020年数据科学与大数据专业申报了阿里巴巴的大数据分析与应用职业技能等级证书考点单位。通过引入行业企业标准，强化学生的职业能力。以职业能力为导向，指导人才培养方案制定，特别是课程设置。
三、应用型人才培养需要着力解决的问题
（一）加强师资能力培养
高校教师作为实际教学的主导者，如何适应大数据对高校教学实践的新要求，是培养实践型和应用型人才的基本保障[4]。
目前，各个高校专业老师欠缺是大数据专业的普遍面临的问题。我们通过以下几种方式来解决这类问题，具体做法是：一是鼓励老师进修学习来提高自身的学历、职称和教学能力;二是通过校内培训来提高老师的专业能力，如对大数据专业基础课程的培训。目前主要要求老师们掌握《Linux操作系统》《java语言程序设计》和《python语言程序设计》这三门基础课程，使老师们具备大数据的课程教学基础能力;三是通过学校和企业互派挂职员工的形式，一方面锻炼培养双师型专业教师，另一方面学生得到企业工程师的指导，对专业发展有更好的理解;四是定期开展教学能力考核，促进教师能力主动提升;五是加大教师引进力度，解决师资数量不足的问题。
（二）加强实验平台和企业资源的应用
应用型人才培养离不开实践教学。近年来实践教学不断加强，体现在人才培养方案上就是实践性课时的比例不断增强。实践性课程需要实验平台提供支持。必须大力建设实验教学平台和引进企业资源。目前学校有国泰安的大数据实验室，大数据管理系统，数据库资源等软硬件资源，有普开的大数据实验环境和课程教学资源、但是还不能满足大数据集群实验环境。需要进行完善。校外教学资源包括深圳泰迪公司的大数据平台、国信蓝桥的大数据课程、中国大学慕课平台资源、北京英真的仿真实验教学平台等。如大数据技术基础、大数据实时计算使用了中国大学mooc上厦门大学林子雨老师团队主讲的两门慕课资源《大数据技术原理与应用》和《spark编程基础》。
（三）加强校地合作
学校与广西大数据局、河池大数据局开展了紧密合作。通过签订顶层协议，合作挂牌，实习基地建设，互派挂职人员等，教师、学生的实践能力大大提高，同时解决了地方政府人才短缺的问题。
综上所述，建立应用型地方本科院校人才培养质量保障体系，对于培养应用型大学生有着十分重要的作用。国家教育规划纲要也明确指出了适应国家和区域经济社会发展的重点，即扩大应用型、技能型和复合型人才培养范围。[5]当然，我们对于数据科学与大数据专业構建的人才培养质量保障体系还需在具体实施中不断完善。根据社会和市场对人才培养质量的评价，不断完善人才培养方案，改革人才培养策略，调整课程体系和内容，真正实现以市场为导向，为学校不断改进工作、提高人才培养质量提供依据。[6]
参考文献：
[1]毛峰.应用型本科人才培养质量保障体系的构建与实践[J].鸡西大学学报，2015，15（04）：22-24.
[2]张韧志.基于新工科教育的地方本科院校大数据专业人才培养方案研究与实践[J].电脑知识与技术，2019，15（15）：131-133.
[3]许安见，邹杨.数据科学与大数据专业培养方案探讨[J].教育教学论坛，2019（05）：45-46.
[4]汪中，施培蓓.数据科学与大数据技术专业建设研究[J].安庆师范大学学报（自然科学版），2019，25（01）：117-120.
[5]许韵聪，冯波，李华.应用型本科院校人才培养质量保障体系构建[J].林区教学，2017（08）：107-110.
[6]隋姗姗，韩琪.应用型本科人才培养质量保障体系构建的思考[J].价值工程，2012，31（06）：223-224.
关键词：应用型本科;人才培养;数据科学与大数据
中图分类号：C961 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2020）26-0146-04
Abstract： Application-oriented undergraduate talents must have excellent professional abilities and qualities， as well as a high degree of humane cultivation and innovation ability. Based on the quality requirements and excellent technical abilities of cultivating application-oriented undergraduate talents， according to the "National Standard"， industry standards， and industry development trends， combined with the actual conditions of the school， digging local characteristics， from the construction of talent training programs and curriculum systems， starting from the aspects such as the construction of teaching staff and the guarantee conditions for running a school， taking data science and big data as an example， this paper systematically and scientifically explains the construction process of the quality guarantee system of talent training.
Keywords： application-oriented undergraduate; talent training; data science and big data
引言
随着少数民族地区信息化水平的不断提高，对于人才的需求的缺口非常巨大，比如很多地方的政府都成立了大数据局或者大数据中心，但是人才的确非常缺少。另一方面，地方应用型本科院校新工科专业培养的人才不愿意到地方就业，不能匹配地方岗位。为落实地方本科院校服务地方的基本职能，为地方政府培养下得去、留得住、用得好的新工科高级应用型人才，构建地方应用型本科院校人才培养质量保障体系。
本文依照国家本科教学质量标准、行业标准、及行业发展趋势，结合学校实际，挖掘本地特色，制定学校工科类专业人才培养质量标准势在必行，刻不容缓。
一、总体思路
将国家标准具体化、实践化、特色化——把教学质量落实，质量标准是连接质量理论和实践的桥梁。
根据教育部高教司的解讀，在满足国标的基本要求基础上，充分发挥本地、本校特色即将《国标》具体化、实践化、特色化，将《国标》进行具体落实。本地特色包括本地产业，本地资源，本地的规划等。如广西河池地区是有色金属之乡，桑蚕养殖之乡，长寿养生之乡，少数民族聚居之地。人才培养要扎根地方、服务地方，就要将地方特色纳入和教学科研结合起来。
（一）人才培养方案的构建
教学质量的提高最终要落实到人才培养方案这个根本点上。根据教育部、广西教育厅关于整体转型发展的指示，明确专业类内涵、学科基础、人才培养方向等。重新对人才培养方案进行梳理、改进、论证、试行。确定人才培养方案的基本要素后，人才培养方案的修订主要尊从能力培养为主线，而能力服务于岗位需求。针对相关专业的主要就业岗位分析和岗位相关能力分析是做好人才培养方案的关键。而能力分为基本能力、学科专业能力、专业能力、拓展能力等构成。基本能力如基本表达能力、基本沟通能力、基本鉴赏能力、基本合作能力等。学科专业能力如编程能力、算法分析能力、软件开发能力、项目管理能力等。专业能力如大数据分析能力、数据处理能力、数据可视化能力等。拓展能力包括项目推广能力、项目洽谈能力、危机公关能力等。
（二）课程体系建构
课程体系建设思路：依据人才培养方案所列的岗位能力确定该专业类知识体系和核心课程体系。首先需要确定的是学科，专业所属的学科需要具备基本的学科知识基础，比如数据科学与大数据专业继承计算机学科，计算机学科中的基本知识基础是需要掌握的，如编程课程，数据结构和算法分析，计算机网络，数据库等基本课程，否则后续专业课程将难以开展。专业能力决定专业核心课程，专业拓展能力决定专业选修课程和公共选项课程。课程模块大致分为以下几类：全校公共必修课程;全校公共选修课程;专业基础课程;专业核心课程;专业选修课程或者专业选修模块课程。专业选修课程一般以课程为单位自由选择，而专业选修模块课程一般以某方向为模块，选择几门课程的一个组合。
具体路线如下：培养规格——全校公共必修课程——学科能力要求——学科基础课程——专业能力要求分析——专业核心课程——专业拓展能力——专业选修课程——课程体系基本框架——理论教学体系——实践教学体系——整合课程模块——整合实践教学环节——教学计划。 （三）教师队伍建设
民族地区地方院校最大的困难是师资引进困难，这是制约地方本科高校发展的关键因素。如何利用现有资源，依据国家相关文件，改进职工福利，平衡引进与自培相结合，出台有很强的政策性、针对性和可操作性的人才引进培养的文件，是指导教师队伍建设的关键。
结合本校具体实际，对专业教师的年龄结构、职称结构、学历结构、教师水平、学科专业背景、青年教师学习计划等提出要求。研究人事制度改革举措，完善引进、培养、外聘等各种形式。研究适应新工科专业和应用型人才培养的师资力量和管理人才。同时对不同专业不同课程采取不同方法，如有的课程可以引入企业导师授课。或者聘请民间专家等。
（四）保障条件
统计专业办学条件如生均教学经费投入，实验室数量、实验仪器设备价值、实践基地数量、生均图书数量、教学经费等量化要求。梳理学校资源，找出短板，向学校提出建议和对策。充分实现资源共享共通，通过开源节流，多渠道多举措筹集办学经费，最大限度用好现有资源。
（五）结合本校实际的实施策略
认真学习理解《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准》《工程教育认证标准》和三部委《关于引导部分地方普通本科高校向应用型转变的指导意见》三个文件。结合河池地方民族特色、学校办学特色以及行业发展态势，制定适合本地本校本行业的应用型人才培养质量标准，建立人才培养方案和课程体系。加强教学过程质量监控，毕业生跟踪反馈机制、人才培养方案的定期改进等各方面具体实施要求。形成质量监控的闭环结构。
二、数据科学和大数据专业人才培养质量保障体系构建
（一）设置该专业的主要依据和人才培养目标
本专业设置的主要依据：一是从社会需求出发，社会迫切需要专门从事数据科学的人才。2014年4月26日，清华大学成立了国内首个“数据科学研究院”，以培养数据科学人才为主要工作任务。2016年全国首次审批数据科学与大数据技术专业，3所大学获批，其后2017年32所大学获批，2018年248所大学获批，其中包括河池学院。二是学校办学实际，河池学院计算机与信息工程学院具有计算机科学与技术和物联网专业基础，具有承担大数据的相关课程的潜力。三是地方人才的迫切需要。河池地区地处桂西北少数民族地区，地方大数据局刚刚成立，迫切需要大数据技术人才，而从外面引进的难度很大，唯一的出路是本地培养。
本专业的人才培养目标：根据学校应用型本科教育和服务地方、面向基层的办学定位，以及为社会培养专业基础扎实、实践能力强、有创新精神、求实敬业的应用型高级专门人才的培养目标定位。确定数据科学与大数据技术专业人才培养目标：一是具有良好的道德与修养，遵守法律法规，具有社会和环境意识;二是具有良好的数学基础、统计学基础和计算机能力。即具有数学分析应用能力，统计分析能力，计算机基础知识和软件开发编程能力;三是掌握数据科学和大数据技术的基本理论、方法和技能，具备较强的数据科学实践能力。即利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。其中包括大数据的采集、处理、存储和分析等技术， 能够在政府机构、企事业单位、社会组织等部门从事大数据的管理、分析和应用开发工作。
（二）数据科学与大数据专业人才培养方案的制定
数据科学与大数据专业是2016新设立的跨学科新专业，人才培养方案缺乏现成的、可参考的、成熟的范例。一是主要依据上述的基本理论和方法，决定数据科学与大数据专业的所属学科公共基础（平台）课程;二是学科专业基础（平台）课程;三是专业方向（模块）课程;最后确定实践课程（平台）体系以及素质拓展教学体系;包括两个方面，一是公共综合素质拓展;二是专业方向素质拓展。
具體课程制定的思路如下：
1. 基础理论知识教学体系
（1）公共基础（平台）课程的制定。数据科学与大数据技术专业亦是隶属于计算机学科。因此，计算机学科的基础课程也是数据科学与大数据技术专业的学科基础课程。包括：《离散数学》《线性代数》《C语言程序设计》《数据结构与算法》《数据库原理及应用》《计算机网络》《计算机组成原理》《操作系统》。
（2）学科专业基础（平台）课程的制定。由于《大数据技术基础》和《大数据实时处理》这两门专业核心课程需要用到数据库技术、Linux技术、Java编程技术和Python编程技术、概率论与数理统计。因此，我们确定了5门专业基础课程，分别是：《大型数据库及应用》《Linux操作系统》《Java程序设计》《Python程序设计》《概率论与数理统计》。
（3）专业方向课程的制定：大数据技术的核心在于对于海量数据的存储和计算。因此，我们确定了两门专业核心课程为：《大数据技术基础》和《大数据实时处理》。要对大数据产生的背景，现在发展的状况和其所使用的技术原理有一个系统的认识，我们开设了另一门专业核心课程，是：《大数据导论》。
围绕大数据的存储和计算这两大核心技术，还有其他的一些技术，如对海量数据的获取、采集;海量数据的存储设施、方案;数据分析结果的可视化。人工智能算法的精度依赖于大量数据，数据规模越大，人工智能算法的精度就越高。
基于此，我们确定了4门专业课：《数据导入与预处理》《云计算》《数据可视化》《人工智能》。《数据导入与预处理》主要内容包括海量数据的获取、采集、清洗等;《云计算》的主要内容包括海量数据的存储设施、方案、分布式计算等;《数据可视化》主要是对数据分析结果以不同视角、不同图形的可视化展示;《人工智能》的主要内容是人工智能算法，人工智能算法运用于大数据有助于更好地提取大数据中蕴含的有用信息。
2. 实践（实验）教学体系
实践（实验）教学体系也从三个方面进行论述。一是公共基础（平台）课程的实践（实验）;二是学科专业基础 （平台）的实践（实验）;三是专业方向或模块的实践（实验）。 公共基础（平台）课程的实践（实验）包括：毕业实习、毕业论文（设计）、课程设计、学位论文等实践教学环节。
学科专业基础 （平台）的实践（实验）包括：C语言程序设计实验、数据结构设计实验、Java程序设计实验、Linux操作系统应用实验、数据库应用实验、网页设计与制作实验、Web开发基础实验、入侵检测与防火墙技术实验、数据备份与灾难恢复实验、Python语言程序设计实验。
专业方向或模块的实践（实验）包括：Hadoop分布式系统实验、大数据统计与分析实验、大数据项目实践、数据可视化实验。
3. 素质拓展教学体系
素质拓展教学体系包括两个方面。一是公共综合素质拓展;二是专业方向素质拓展。
公共综合素质拓展通过开设《形式与政策》《国防教育》《大学生心理健康教育》《职业发展与规划》《职业素养提升与就业指导》等课程来实施。
专业方向素质拓展通过开设《Web前端设计》《Python网络爬虫》《大数据案例》《数据可视化项目开发》和《电商大数据案例分析》等课程来实施。
4. 如何开展专业人才培养
（1）以岗位需求为导向，强化应用型人才培养
大数据专业作为一个新兴的专业，不管是在课程建设和实训环境建设，都没有一个统一的标准和成熟的案例。经过探讨和实际建设，我们确定以OBE理论为指导，以岗位需求为导向，优化课程设置。
（2）突出岗位能力培养
大数据专业人才培养主要包括基本能力、学科专业能力、专业能力、拓展能力等构成。基本能力如基本表达能力、基本沟通能力、基本鉴赏能力、基本合作能力等，可以通过公共必修课程获得。学科专业能力如编程能力、算法分析能力、软件开发能力、项目管理能力等，主要通过学科基础课程获得。专业能力如大数据分析能力、数据处理能力、数据可视化能力等，主要通过专业核心课程学习获得。拓展能力包括项目推广能力、项目洽谈能力、危机公关能力等，主要通过选修课程获得。这些能力服务于岗位能力培养，课程设置要重点强化实践能力和应用能力训练。
（3）以1+X证书为导向，培养学生职业能力
2020年数据科学与大数据专业申报了阿里巴巴的大数据分析与应用职业技能等级证书考点单位。通过引入行业企业标准，强化学生的职业能力。以职业能力为导向，指导人才培养方案制定，特别是课程设置。
三、应用型人才培养需要着力解决的问题
（一）加强师资能力培养
高校教师作为实际教学的主导者，如何适应大数据对高校教学实践的新要求，是培养实践型和应用型人才的基本保障[4]。
目前，各个高校专业老师欠缺是大数据专业的普遍面临的问题。我们通过以下几种方式来解决这类问题，具体做法是：一是鼓励老师进修学习来提高自身的学历、职称和教学能力;二是通过校内培训来提高老师的专业能力，如对大数据专业基础课程的培训。目前主要要求老师们掌握《Linux操作系统》《java语言程序设计》和《python语言程序设计》这三门基础课程，使老师们具备大数据的课程教学基础能力;三是通过学校和企业互派挂职员工的形式，一方面锻炼培养双师型专业教师，另一方面学生得到企业工程师的指导，对专业发展有更好的理解;四是定期开展教学能力考核，促进教师能力主动提升;五是加大教师引进力度，解决师资数量不足的问题。
（二）加强实验平台和企业资源的应用
应用型人才培养离不开实践教学。近年来实践教学不断加强，体现在人才培养方案上就是实践性课时的比例不断增强。实践性课程需要实验平台提供支持。必须大力建设实验教学平台和引进企业资源。目前学校有国泰安的大数据实验室，大数据管理系统，数据库资源等软硬件资源，有普开的大数据实验环境和课程教学资源、但是还不能满足大数据集群实验环境。需要进行完善。校外教学资源包括深圳泰迪公司的大数据平台、国信蓝桥的大数据课程、中国大学慕课平台资源、北京英真的仿真实验教学平台等。如大数据技术基础、大数据实时计算使用了中国大学mooc上厦门大学林子雨老师团队主讲的两门慕课资源《大数据技术原理与应用》和《spark编程基础》。
（三）加强校地合作
学校与广西大数据局、河池大数据局开展了紧密合作。通过签订顶层协议，合作挂牌，实习基地建设，互派挂职人员等，教师、学生的实践能力大大提高，同时解决了地方政府人才短缺的问题。
综上所述，建立应用型地方本科院校人才培养质量保障体系，对于培养应用型大学生有着十分重要的作用。国家教育规划纲要也明确指出了适应国家和区域经济社会发展的重点，即扩大应用型、技能型和复合型人才培养范围。[5]当然，我们对于数据科学与大数据专业構建的人才培养质量保障体系还需在具体实施中不断完善。根据社会和市场对人才培养质量的评价，不断完善人才培养方案，改革人才培养策略，调整课程体系和内容，真正实现以市场为导向，为学校不断改进工作、提高人才培养质量提供依据。[6]
参考文献：
[1]毛峰.应用型本科人才培养质量保障体系的构建与实践[J].鸡西大学学报，2015，15（04）：22-24.
[2]张韧志.基于新工科教育的地方本科院校大数据专业人才培养方案研究与实践[J].电脑知识与技术，2019，15（15）：131-133.
[3]许安见，邹杨.数据科学与大数据专业培养方案探讨[J].教育教学论坛，2019（05）：45-46.
[4]汪中，施培蓓.数据科学与大数据技术专业建设研究[J].安庆师范大学学报（自然科学版），2019，25（01）：117-120.
[5]许韵聪，冯波，李华.应用型本科院校人才培养质量保障体系构建[J].林区教学，2017（08）：107-110.
[6]隋姗姗，韩琪.应用型本科人才培养质量保障体系构建的思考[J].价值工程，2012，31（06）：223-224.