0 引 言
在国家数字经济战略中，创新型人才起着至关重要的作用，在技术层面，大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能、5G 通信等新兴技术都是数字经济的支撑[1]，为主动应对新一轮科技革命与产业变革，支撑数字经济国家战略，需要培养一批能够引领数字经济支撑技术革命的创新人才。在面向数字经济支撑技术专业群的学生培养过程中，如何潜移默化地培养学生的科研能力？如何实现学生学习在深度、广度、厚度方面的平衡？是我们亟须解决的问题。
1 “全域贯通，知行合一”的教育新理念
基于国际先进教育理念如 MIT“新工程教育转型”、Stanford“开环大学”、欧林工学院“产教融合”等，结合 OBE（基于产出的教育），“全域贯通，知行合一”的教育新理念以学生发展为中心，将科学研究全面融入人才培养全过程，实现高校人才培养、学科建设、科学研究 3 者之间的协同与互动。“全域贯通，知行合一”是应对新时代教学目标多元化和人才需求个性化的特征，以学生发展为中心，通过理论、技术、实践教学的交叉并行与快速重构以及跨校跨界教育资源的高效协同，实现科学研究知识学习与科研能力提升的多阶段进步，具有高度灵活性和动态适应性的一种教育理念和教学形态。
以算法类课程为例，通过数据结构与算法、算法设计与分析两门专业基础课，前者注重思维培养，后者注重科研实践，辅以不计入学分的自主研讨（如图 1 所示），训练学生的算法设计分析技能，开阔学生的视野。“全域贯通”要求在课堂教学中就注重科研内容的融入，表现在课程内容进行动态化，在保持课程总体框架不变的情况下，基于国际先进研究成果，对课程内容进行持续性更新，帮助学生了解一线研究水平[2]。推行前沿论文驱动的自主学习式作业，以科学研究的形式强化理论课程的实践环节，提高学生的实践能力和创新能力。循序渐进，逐层深入，合理促进最新科研成果转化为实验实践教学内容，从而让整体教学环节和内容得到进一步的丰富和优化，真正做到“知行合一”，让学生的实践能力和创新能力切实得到精进，培养出来的人才方能更好地服务于社会的长远发展。
“全域贯通，知行合一”教学强调真正地以学生为中心，因材施教，强调“人才是根本，学科是基础，科研是支撑”，强调将知识型课程重构为能力型课程，在人才培养各阶段全方位进行科研能力培养；充分利用科学研究项目资源，瞄准国家主要战略方向，遵从高等教育规律，以立德树人为根本，以科教融合为指导方法，坚持五育并举，激发学生内生动力，丰富计算机学科学生培养教育资源，创新学生教育形式，构建基于科教融合的人才培养体系。
2 4 个阶段式人才数字经济支撑技术专业培养模式
当前课程体系存在以下几种典型问题：①传统工科人才培养体系面临着科技革命的新挑战，课程体系固化，不体现最新研究成果，多介绍性课程而少深度性课程，不新不深；②产业转型升级对数字经济支撑技术创新人才的知识能力素质提出新需求，而课程实践环节仅以验证课堂内容为主，缺少对学生批判精神的培养，缺乏学术引领，创新力培养不足；③数字经济支撑技术的发展呼唤人才培养新主体的加入，如何满足学生的学习需求，如何适应“学生学习目标需渐进式优化”，如何满足“学生希望适应快速变化的世界”等，这些问题都要求对数字经济支撑技术专业人才培养模式进行改变。为支持学生由模糊目标向精准目标的进化式学习，逐渐提升科研能力，对标国际顶尖大学教学计划，从原有分层累进式培养方案出发，采用四阶段式计算机大类数字经济支撑技术专业培养方案，可以使学生从模糊目标逐渐清晰化为精准目标。将知识型课程重构为能力型课程，破解知识膨胀难题；将课程级先后修重构为微课程级先后修，实现课程交错，破解培养周期过长难题。
4 个阶段学习过程如图 2 所示，围绕“计算科学”，第 1 阶段强调“思维基础”；第 2 阶段强调“研究基础”，面向大类专业实施；第 3 阶段强调“研究能力”，在细分专业 / 方向实施，下移传统专业课程，腾出教学空间，引入新知识体系，新增专业（方向），强化“该新则新、该深则深”；第 4 阶段强调“科研创新”，通过基于科研的选修课、创新实践课程和毕业设计，完成科研创新。4 个阶段学习过程兼顾了厚度、深度和广度的平衡。
以哈工大为例，原有分层累进式培养方案（如图 3 所示）以知识型课程为主、能力型课程为辅，传承工大传统“重基础、软硬平衡、略偏硬件”。以“知识领域”划分课程，具有相对稳定与成熟的专业核心课。不同学校 / 专业培养方案的差异性主要体现在课程的开课学期变化和对课程重要度的认识。通才培养侧重计算机数学理论类课程及跨学科课程；专才培养侧重或硬件、或软件、或智能类，侧重本专业课程；通专结合相对平衡性地选设不同类别课程。虽然每个知识领域都很重要，但是跨知识领域的衔接是体现系统能力的重要方面。
细分专业采取统一框架，每个细分专业（方向）课程由每个学期 1 门、3 个学期共 3 门专业核心课程构成。3 门专业核心课程 12 个学分，强化课程学习与科学研究的有机融合，为学生从低起点向高落点发展搭建学习阶梯。框架可以依据需求，灵活调整专业方向，有效解决前述课程体系存在的问题。
为强化“方向课程”建设，提升改造，课程学习与项目实践结合，使其由任选课提升为核心课层次。为腾出教学空间引入新理论新技术，对原方案中的专业核心课进行跨知识域的融合整合，形成大类基础课程；围绕国家数字经济支撑技术战略，优化专业方向设置，提前布局数字经济支撑技术专业方向（如图 4 所示）。
开放教育的课程体系如图 5 所示，还要建设更加开放的课程体系，学生自主选择所修习的专业课程，通过在线课程以及校内考核达到相应专业毕业条件则可以获得该专业的学位证书。在各方努力下，目前我校已建成一批在线开放课程，同时完成跨专业能力测试认证中心及数字经济支撑技术专业创新工场建设，跨专业协同教学中心正在建设中。
3 分方向系列融合型专业核心课程群设计与实施
为了更好地贯彻专业核心能力的深度培养，可以采用聚焦科学研究能力培养的专业核心课程设计新方法建设融合型新方向课程群。面向数字经济支撑技术专业群，对传统专业课进行重构，强化跨知识域融合，实现从知识型课程向思维与能力型课程转变[3]。依据产出目标，导出课程内容和实验内容，强化“搭梯子”，使学生由低起点到高落点。聚焦核心能力培养的专业课程设计新方法，重构重建新方向厚度课程 + 细分专业深度课程 + 专业任选广度课程系列课程，达到有限学时内厚度、深度和广度的均衡。不同课程类别的不同教学方法示意如图 6 所示。
首先确定专业方向拟解决的科研能力提升目标，如“能够独立完成重大科研项目中的子课题、子项目”，为实现这一目标反推出其所需要的理论、技术、方法和开发环境与工具，再进一步将这些内容分解到第一、二和三门课中，在人才培养各环节注意科研方法的渗透，将最终的科研能力提升过程拆解成自主探究型大作业、大创项目、毕业论文等各环节。
按照专业核心课程设计方法，项目组重构或新建了数据科学与大数据技术、人工智能、物联网工程、生物信息学 4 个方向的系列课程 12 门。
在充分调研国际顶尖大学计算机科学方向课程体系的基础上，结合人工智能、大数据、互联网 / 物联网等新技术对计算机科学的新要求，确定将随机过程与随机建模、概率分析与数理统计、高级算法设计与分析、计算理论基础等相关知识作为计算机科学方向的建设内容，新建大数据计算基础、数据挖掘和大数据分析 3 门融合型专业核心课程，让学生逐步体会科学研究的乐趣。大数据计算基础和大数据分析两门课程各配置了 24 学时实验课程，推行前沿论文驱动的自主学习式作业，以科学研究的形式强化理论课程的实践环节，提高学生的实践能力和创新能力，为学生提供近距离接触、体验科研的机会。
4 打造全域贯通型教学实践体系
面向提升本科生科学研究能力的创新驱动、前沿引领的全域贯通型教学实践体系框架，将科学研究能力培养的要求分解到相应教学过程的监控环节（如图 7 所示）。面向复杂科学问题求解能力达成，将能力培养要求分解到相应教学过程的监控环节，明确监控环节相互协作的执行主体，由各执行主体负责评价与持续改进建议并监督实施[4]。
以资深教师自身科研经历为引导，从科学研究过程中的必需知识出发，总结提炼本专业人才需要掌握的知识体系，充分利用高校特有的科学研究资源，以进行科学研究所需要的能力点和知识点为主导，精炼成 4 个阶段式人才数字经济支撑技术专业培养方案。使用高水平 MOOC 等新媒体资源，营造学习氛围，激发学生学习兴趣，在课前预习环节打好基础。在面向学生的课堂教学中，注重对科研方法、科研内容的渗透，潜移默化地培养学生的科研能力[5]。基于国家级真实项目，设计符合本科人才培养的子项目、子课题，注重因材施教和学生“五种能力”的培养，鼓励学生作为科研主体参加科研实践，体会理论知识转化和融入科技创新的过程[6]。通过与校内外、企业、高水平研究中心之间的交流，开阔学生视野，促进思维碰撞，拉进学生同前沿知识的距离，同时在与大师、学者、同行等之间的交流中，获得新的启迪，促进思维碰撞。大力扶持科创俱乐部，增进学生课后交流，开垦科创沃土，激发学生科创热情。
5 培养成效
5.1 专业实力不断增强
哈工大主持教学研究项目 10 项，发表 8 篇教研论文，完成了 4 个新版培养方案，已在 2016—2021 6 个年级实施（约 600 人）；新建或重构了 4 个方向系列 12 门专业核心课程，已在 2016—2021 两个年级实施（约 600 人），其中数据科学与大数据技术方向于 2018 年获批新专业，6 门课程被选为首批 ACM 数据科学示范课程，2021 年软科排名全国第一。自然语言处理、视听觉信息处理两个方向的专业核心课程被教育部中外人文交流中心选中，在我校开展了为期 4 天的“中国高校人工智能人才国际培养计划——2019 高校人工智能教学研讨班”，培训 41 所高校的 50 余名教师，同时，基于这两个方向，2019 年获批“人工智能”新专业。1 人获教育部“拔尖人才培养计划 2.0 优秀管理人员”奖，1 人获教育部“拔尖人才培养计划 2.0 优秀教师”，1 人获教育部“基础学科拔尖学生培养计划”优秀导师奖，1 个案例获得教育部“基础学科拔尖学生培养 2.0”创新案例。
5.2 教学资源逐渐丰富
新出版 10 部教材，发行 20 000 余册，其中《大数据算法》一书获黑龙江省高教学会教学成果一等奖，《大数据清洗技术》入选“十三五国家重点出版物出版规划项目”，《大数据分析与挖掘》（教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会—华为 ICT 产学合作项目）被国内 30 多所高校作为教材使用，反馈良好。《掌纹识别技术》由科学出版社出版，现已成为包括哈工大在内的多所高校的生物特征识别或图像处理相关课程的参考教材。建设了 1 批 4 门 MOOC，获国家精品在线开放课程 2 门（大数据算法、高级语言程序设计（ Python ））和省级精品在线开放课程 1 门（算法设计与分析）。
5.3 创新能力显著提升
卓越科创型人才不断涌现，70 余人次获得省级及以上科技竞赛奖励。先后指导 100 余项大学生科技创新项目，其中 20 余项获国家级科创项目资助，获腾讯大学生创新实践项目等企业项目资助 10 余项。指导学生作为主体参与科研，发表高水平学术论文超过 80 篇，7 人获得校百优本科论文，多人获得 IBM 优秀学生奖学金、李昌奖学金和国家奖学金。建设大数据计算未来科技创新团队等科创团队，已累计培养学生 600 余人。鼓励本科学生积极参加图灵大会等交流活动，开展学术沙龙、学术讲座、创新讲坛等学术交流活动 60 余次，累计参与学生 800 余人次。在各类教学研讨会议、导教班做教学体系、教学内容、教学方法和双创教育类报告 20 余场，培训师资 8 000 余人次。
6 结 语
以信息技术为代表的高新技术突飞猛进，以信息化和信息产业发展水平为主要特征的综合国力竞争日趋激烈。面对数字经济产业的迅猛发展，我国创新型国家发展建设不断推进，还需要各方合力携手共进，培养出更多未来新兴产业和新经济需要实践能力强、创新能力强、具备国际竞争力的高素质复合型“数字经济支撑技术”人才。
参考文献：
[1] 唐姣美. 数字经济时代商科人才培养产学研融合模式创新探讨[J]. 科技与创新, 2021(19): 31-32.
[2] 卢晓东. 新时代教育科学研究中的“科教融合”[J]. 中国高等教育评论, 2020, 13(2): 9-14.
[3] 王秀梅, 胡蝶, 房静, 等. 工程训练中心利用多学科综合优势开展创新教育的探索实践[J]. 实验技术与管理, 2018, 35(2): 6-9.
[4] 王宏志, 史宁, 邬向前, 等. 计算机学科科教融合人才培养[J]. 计算机教育, 2022(2): 9-12.
[5] 蒋宗礼, 赵一夫. 谈高水平计算机人才的培养[J]. 中国大学教学, 2005(9): 24-27.
[6] 史静寰, 黄雨恒. 本研一体, 科教融合: 研究型大学提高人才培养质量的重要途径[J]. 高等理论教育, 2020(3): 29-34.
基金项目：黑龙江省高等教育教学改革工程项目“面向未来技术的科技创新领军人才培养的探索与实践”（ SJGY20200247 ）；黑龙江省高等教育教学改革工程项目“创新创业教育与理想信念教育融合的研究——基于哈尔滨工业大学思想政治理论实践课的思创体系建设为例”（ SJGZ20210018 ）。
第一作者简介：王宏志，男，哈尔滨工业大学教授，研究方向为大数据管理与分析、数据库系统，wangzh@hit.edu.cn。
引文格式: 王宏志, 邬向前, 刘畅, 等. 面向数字经济的计算机科学人才培养探索 [J]. 计算机教育, 2023(7): 4-9, 15.
转自：“计算机教育”微信公众号
如有侵权，请联系本站删除！
