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新工科背景下以數據為中心的計算機專業論文教學改革

發布時間:2020-02-05 10:41所屬分類:計算機網絡瀏覽:1加入收藏

進入21世紀以來,大數據、云計算和人工智能等新技術進入了飛速發展的新階段,并且不僅局限在計算機領域發展,而是與大量其他的行業進行交叉融合,

  進入21世紀以來,大數據、云計算和人工智能等新技術進入了飛速發展的新階段,并且不僅局限在計算機領域發展,而是與大量其他的行業進行交叉融合,幫助其他行業升級,并不斷創造出新的行業,是新經濟最重要的驅動力之一。但是,反觀計算機專業教學,培養方式和課程體系的發展速度明顯滯后于新技術的發展速度。中國人民大學信息學院針對大數據、云計算和人工智能等新技術和新產業對計算機專業人才培養提出的新要求,以新工科建設為背景,以面向產出的計算機工程教育專業認證為抓手,對傳統計算機專業教學存在的問題進行分析和總結,探索以數據為中心的適應時代發展和產業需求的新型計算機專業課程體系,通過課程建設全面更新教學內容,取得了良好的實踐效果。

市場與電腦

  《市場與電腦》是由國內貿易局技術開發中心中國計算機用戶協會MO分會主辦、CCID北京天利電子出版技術公司編輯出版,中國流通領域信息化主導刊物,帶給讀者最新的電腦業界動態。

  一、傳統以計算為中心的培養模式的局限

  大數據、云計算和人工智能的核心是數據。大數據技術自不必言;云計算主要為各行各業提供彈性、穩定、高效的數據存儲、管理和處理平臺;人工智能的主要驅動力是機器學習和深度學習,智能程度的提高主要依賴遠超以往規模的大數據積累。目前全球絕大多數計算機都是用于數據的存儲、管理和處理,數據是計算機最大的用戶,不僅決定了計算機如何應用,也深刻地影響了計算機軟硬件的設計。但是,目前計算機專業教學仍然是沿用傳統的以計算為中心的培養模式,這種培養模式主要存在以下幾個問題。

  (1)程序設計和計算機問題求解方面的課程缺少對并行計算的足夠重視。大數據和人工智能目前主要依賴大規模集群、GPU等新型硬件的并行數據處理。但在傳統計算機專業教學中,學生在并行算法、并行數據結構、并行程序設計和并行編程工具等方面的培養和訓練較少。

  (2)傳統計算機系統課程主要關注單機系統,一般是以計算機組成原理、操作系統、編譯原理為核心,學生對單機上的軟硬件系統較為了解,但是對現代大規模分布式系統的了解和訓練比較少。

  (3)傳統課程體系以計算為中心,主要圍繞如何構造計算機系統、如何加快計算機計算速度而展開,在數據方面往往只有數據庫一門課程,學生對大數據的平臺(云計算)、大數據的核心科學問題、計算智能等方面的了解不夠。

  (4)大數據、人工智能的意義不僅僅在于計算機行業本身,其更廣闊的市場是與社會上其他領域深度結合,升級改造其他行業,甚至創造新的行業。但是目前的計算機人才培養主要專注于計算機自身的工科專業訓練,對學生的人文素養,以及經濟、法律等社會學科的交叉培養還不夠。

  因此,需要研究分析新經濟對傳統計算機專業人才培養提出的新要求,特別是大數據、云計算和人工智能等新技術發展對計算機專業學生知識、能力和素質的新要求,探索從傳統的以計算為中心的計算機專業教學,向新時代下以數據為中心的計算機專業教學升級轉換的關鍵和方法。

  二、計算機專業教學改革的時代需求

  隨著計算機及互聯網的飛速發展,當今社會已進入數據時代,數據已深入到社會和人民生活的方方面面。不僅需管理的數據數量呈爆炸式快速增長,而且類型也越來越多,越來越復雜。2015年9月5日國務院發布了《促進大數據發展行動綱要》,系統部署了大數據發展工作,這意味著中國大數據發展經由頂層設計,正式上升為國家戰略??梢哉f,數據的掌握能力是國家主權或企業自主知識產權的體現,數據的處理與分析是推動生產力增長的關鍵要素,也是保證國家安全與社會進步的重要因素,國家急需能架構系統、會分析數據、懂領域業務的復合型人才。

  大數據的全生命周期包括4個階段:大數據的獲取與管理,大數據的存儲與處理,大數據的分析與理解,結合領域的大數據應用。在整個過程中,數據是基礎、平臺是支撐、分析是核心、效益是根本。因此,以數據為中心的計算機專業教學必須注重學科交叉,強調系統實現,關注實際應用,培養學生解決綜合性實際問題的能力。只有建立起一個跨學科、全方位的以“數據”為中心的新型計算機專業教學體系,通過扎實的課程體系設計和課程建設,才能真正提高計算機專業人才培養的質量,適應新經濟、新時代的需求。

  三、以數據為中心的計算機專業課程體系

  在新體系下,計算機專業課程分為“問題求解”“系統平臺”和“數據科學”三條主線進行建設,同時還有“數學和自然科學”“人文社科教育”兩條輔線起到支撐作用。

  “問題求解”類課程主要訓練用計算機求解問題的思維方式、方法和實現手段(主要是編程)。“系統平臺”類課程主要介紹和訓練支持問題求解的實際計算機軟、硬件系統如何分析、設計與實現。“問題求解”和“系統平臺”兩條主線中的課程主要是為計算機專業學生在兩個方面打下扎實的基礎,而“數據科學”類課程涉及大數據從獲取、存儲、管理、分析到領域應用等整個數據生命周期各個環節的內容,尤其是大數據、云計算、人工智能等新技術將重點集中在這一主線中講授和訓練。“數學和自然科學”輔線課程將為計算機專業學生打下扎實的數學和自然科學基礎,“人文社科教育”類課程主要目標是提高學生的人文素養,積累社會學科的基礎知識,同時數據科學中的關于大數據和人工智能的課程也會與人文社會學科深度結合。

  從縱向看,從大一到大四,四個年級的課程深度逐步加強。大一階段主要通過“問題求

  解”主線中的程序設計等課程,訓練大家的計算機編程能力,培養計算思維。從大二開始設置“系統平臺”和“數據科學”類課程,系統培養學生問題求解的方法和能力,訓練如何抽象問題、建立模型、求解問題,并編程實現;通過系統平臺方面的基礎課讓學生初步了解計算機軟硬件系統,學習實際系統模塊的設計與開發;同時通過導論類型的課程開啟“數據科學”主線課程的學習。大三階段的學習增加一個難度,增強問題求解的理論基礎和復雜問題求解的能力,并訓練學生完整設計和開發復雜的計算機系統;在“數據科學”方面對大數據從獲取、存儲、管理、挖掘到可視化等整個數據生命周期各個環節進行綜合講授和訓練。大四階段的學習會進入一個全新的模式,即通過畢業設計的形式,對導師提出的開放性問題進行探索,在調研、分析、研究、設計與開發等方面得到進一步的訓練。

  下面分別闡述計算機專業核心的“問題求解”“系統平臺”和“數據科學”三條主線的課程建設。

  (1)“問題求解”主線。問題求解主線中的課程包括程序設計、數據結構和算法等內容,不僅是計算機知識和能力體系中非常重要和基礎的一環,往往也是計算機專業學生的入門課程,因此非常重要。但是正因為這類課程非常經典,傳統計算機專業教學中這類課程在過去很長時間內變化并不大,在新時期至少需要在以下兩個方面進行改進。一是在云計算和大數據時代主要依賴高度并行化來提高運算速度的情況下,需要從入門階段開始就培養學生的并行計算思維,學習并行數據結構和并行算法的知識,學習并行編程的理論、方法和工具。二是面向新技術的需求,建設豐富的編程語言方面的必修和選修課程群,包括函數式編程以及新興的主流編程語言等內容。

  (2)“系統平臺”主線。在計算機系統方面的傳統專業教學中,往往存在以下三個問題:一是課程實驗復雜度與實際工程有較大脫節,設計、開發和調試復雜系統的訓練不足;二是課程之間缺少銜接,缺少對計算機系統的整體認識,只見樹木不見森林;三是知識更新速度不夠快,對最新的現代新型分布式系統關注不夠,實際上以Hadoop以及Spark為代表的開源軟件生態的重要性相當于20世紀八九十年代的CPU和操作系統,重要且發展迅速,需要在課程體系中體現。因此,需要對以上問題做出有針對性的改革,包括加強計算機系統骨干課程的復雜系統大實驗改革和建設、開設貫通整個計算機系統的整體視圖課程、增加包含最新技術的新課程等。

  (3)“數據科學”主線。傳統計算機專業教學是以計算為中心的,數據科學相關的課程設置非常薄弱,一般只包括關系數據庫系統一門課程,甚至只是一門選修課。但是在新經濟環境下,云計算、物聯網、人工智能都和大數據密切相關,需要轉換思維,增加一系列重要的數據科學和大數據相關的新課程,涵蓋從獲取、存儲、管理、分析到領域應用等整個數據生命周期各個環節的內容。而且這些新技術領域的發展迭代速度非???,需要設計一套機制,以便在課程內容更新上做到快速反應,盡快把最新的思想、方法和工具引入相關課程。

  此外,在課程體系建設方面,需要加強實踐課程的建設,尤其是設計和建設以數據管理課程為核心的在線實驗平臺,加強學生的實踐能力和動手能力的訓練,并可以將該在線實驗平臺推廣到其他高校。同時,可以與企業合作建設新課程,給學生提供機會了解工業界的實際情況和最新技術,以及充分的鍛煉機會。

  信息學院通過充分利用中國人民大學過去幾十年在數據庫等數據科學領域的科研和人才培養的優勢,并將人工智能、大數據等新技術與學校在人文社科方面的學科優勢深度結合,力求將過去以計算為中心的計算機專業人才培養模式轉變為適應未來技術發展的以數據為中心的計算機專業人才培養模式。希望能將改革過程中得到的經驗和教訓與國內外同行進行分享,也希望其他相關高校能夠參考我們的教育理念和課程體系,在應用和討論中對這個體系進行不斷改進。


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