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高校大数据实验室建设思路分享
发布时间:2022-09-30 浏览量:0

数字经济时代,数字产业、企业数字化转型高速发展,大数据人工智能技术作为数字产业的一个核心组成板块,人才需求也在持续快速增长。随着高校近千个大数据相关专业的设立,高校大数据人才培养也进入发展的快车道。

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如何培养符合时代发展、产业需求的优秀数字人才,高校在学科建设和人才培养方面也在积极探索、不断改革优化。而在高校的人才培养中,一个重要的支撑资源就是“大数据实验室”,承载着人才应用能力与创新能力的重要使命,也是落实理实一体培养理念的核心所在。
那应该如何去规划,如何去建设,才能让实验够真正发挥价值,能够为学科发展、人才培养提供支撑和保障。这是高校在建设实验室必须思考的核心问题。结合美林数据产学合作经验,对于实验室建设,我们有以下几点建议,与各位探讨。
建设实验室,首先我们要对实验室有一个准确的定义和定位。在过去的几年中,我们跟很多的高校在交流的过程中会发现这样的一个问题。很多老师会说:“我们的实验室就是一个空架子,好像花了很多钱,买了一堆破铜烂铁。”很多高校实验室就是一间教室或者一堆能看得见摸得着的服务器和电脑。但是在实际教学过程中没有发挥太大的价值和作用。

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这是为什么呢?其实可能跟我们在建设过程中的一些定位和相关遇到的一些问题有关。
比如说在实验室建设和规划的时候,没有充分地考虑到我们的人才培养的目标、我们的教学目标、我们的教学方法、我们的教学手段等等这些因素。所以导致我们的实验室不能很好地跟我们的整个的教学去做很好的融合;第二个比如说厂家的一些过度宣传,可能会带来一些超前的引导,导致最后的建设和前期的沟通存在差异;再者就是,实验室建设成为一次性的工程,建设完成之后没有后续的服务,实验室没有与教学活动充分融通,导致实验室闲置不能有效发挥价值。
到底应该如何来解决认这些问题?结合美林数据的经验,其实我们提出了大数据实验室建设的三个核心原则。

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第一,定位要清晰。比如说我们想建一个什么样的实验室,这个实验室应该具备什么能力,配套那些资源,才能够满足于我们的人才培养和学科发展,这是最关键的一个因素。
第二,实验室整体的规划要合理。整个实验室的规划需要从不同的维度去考虑,符合我们的学科特色、教学模式等,要为整个人才培养去提供支撑和保障。
第三,后续的服务支撑一定要全面。不是简单地做几次师资培训,或者说简单地去做一些培训操作的一些支撑就结束了。而是要充分地去考虑到教学和实训过程中的整体环节,能够真正地让实验室和我们整个的教学环节充分地融合。
只有坚持这三个原则,才能建好实验室,才能建有用的实验室。具体如何实施呢?
明确目标,四步拆解、精准定位
在建实验室的时候,首先要从人培方案出发,对整个人才培养目标进行梳理。结合高校的层次、专业特色、学科培养特色等,我们到底希望培养什么样的人,这些学生未来去到产业端的什么方向?在这些产业端,相关岗位的能力要求和能力架构又是如何来定义的?
要去做好这些从人才培养的目标和方向出发,定义好这些人才在行业岗位的能力模型,再从岗位能力模型去思考,那我从我们的教学出发,我们应该如何去培养去学生或者说把我们的学生培养成为符合行业岗位能力模型的人,能够让他们未来高质量的精准输出,从而实现高质量就业。

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那做好这三步工作以后,我们再去思考说结合我们的人才培养的方向、能力的要求,我们的培养路径的设计,然后去规划我们的课程体系。结合从这四点的梳理和定义,清晰我们的人才培养目标和路径,从而定义我们大数据实验室应该具备什么样的能力,包含什么的要素,才能够满足于我们的人才培养的要求,才能够支撑起我们后续的人才培养发展。
这是第一个原则,就是我们的实验室建设一定要从人才培养的角度出发去定位实验室的建设目标。
四位一体,科学规划,让实验室回归本源
实验室到底是什么?很多高校可能建设了非常好的硬件环境,尤其是实验大楼或者实验室装修非常豪华。但是会发现这些实验室可能缺乏灵魂,没有软件系统,没有课程资源,它就是一个很漂亮的教室,而跟我们教学的环节很难充分融合。
那我从我们的角度理解,实验室应该包含四个要素,而这四个要素缺一不可。

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第一个就是物理空间。物理空间可不简简单单只是一个实验楼或者是一个实验教室,而是要去思考人才培养的目标、教学模式和教学流程是什么?学校采用的是项目式教学还是集中式授课?不同的模式可能对实验室物理空间的大小和实验室的规划布局都有要求。需要结合专业学生规模、教学模式、人才培养方式等,去做实验室物理空间大小、布局的整体规划。物理空间会与我们人才培养和我们教学的模式息息相关,而不是简单的只是一间装修豪华的教室。所以在物理空间上我们要思考也是要与实验室定位一脉相承。
第二层面,硬件资源不是随便说买几台服务器,或者说买一些硬件设备就可以了,他要建设物理空间布局、学生规模、支撑那些教学环节使用等进行规划。

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那做好实验室显性的资源规划后,就是到了第三个层面:软性的资源规划,而这些往往是最容易被忽略的部分。第一个就是软件平台,能否满足整个教学实验管理的的全流程、能否快速地和我们教学模式匹配、能否提供相关的比较好的这种实验环境和实验操作平台、能否让我们相关的实验课程能够充分地用到这样的平台、能否为我们相关课程所需要的试验资源去提供一个非常便捷的获取途径和管理平台,这是在软件平台选择时需要重点考虑的内容。
除此之外,还要结合人才培养方向和人培目标里面设定的学习路径和课程体系,,并且这些内容是和人才培养方案的目标是匹配的。四位一体的去考虑,才能够真正地让实验室的建设和人才培养是一脉相承,让实验室回归本源,真正地去支撑起人才培养与学科持续发展。
双轮驱动,打造人才能力培养的自驱型创新平台
实验室不是一次性工程,不是建完交付给高校就结束了,它其实是需要后续在交付厂商和高校不断地交流和磨合过程中,真正让这个实验室与高校当前的教学模式和人才培养需求充分去融合和融通。
比如说我们通过行业的一些引导课程,让老师跟学生更了解行业的人才需求、行业的产业发展,让学生了解自己未来的职业方向,清楚自己要学什么、为什么学;通过示范课堂让老师了解这个平台应该如何去上课,如何与高校教学模式匹配;然后还有平台的深度操作,平台的使用讲解,要让老师和学生掌握。

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通过这样基础的服务,让老师和学生通过这个平台能够了解产业,能够了解产业人才需求,能够了解学习路径以及如何使用等,在日常教学和学习过程中用起来,能够真正的在老师的教学和实训的环节中去发挥价值。
除此之外,我们的实验室还要考虑后续的长远发展,我们要不断地去引入新的行业案例。随着技术跟产业的不断融合,每一年都会有很多大量的新的场景、新的技术的发现和新的场景应用。那这些案例能否持续地去输入到高校这个平台中去,为我们每一届的学生培养去提供最新鲜的产业数据,最新鲜的产业应用,保持内容的持续更新,才能让培养与产业发展充分协同。

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另外老师在整个过程中他的能力成长、教学体会、教学成果,能否也在这个平台上得到有效的管理和有效的分享,真正地把这个平台打造成一个能力开放平台,让这个平台成可以不断去发展。随着我们老师的提升,随着我们学生培养目标的方式的迭代,能够不断地去改进、不断去优化,这才能让实验室能够真正地活起来、用起来,不仅能够用好,还能够持续地去发挥价值的一个核心要素所在。
以上三点,是我们高校在大数据实验室规划和建设过程中需要特别注意的几个要素。数字经济高速发展,数字人才作为重要的生产要素,他的质量、数量决定着产业未来的发展。高校作为人才培养的主阵地,在人才培养方案一定要从产业需求出发、从人才培养的核心目标出发,做好规划、扎实落地,才能培养更多符合时代要求、岗位要求的时代工匠。

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