为精准对接区域经济社会发展需求，全面提升数据科学与大数据技术专业人才培养质量，数据科学教研室于6月5日在明理楼B301召开了数据科学与大数据技术专业人才培养方案论证研讨会。本次会议由教研室主任朱荣主持，教研室全体教师参加会议，围绕人才培养的核心要素展开了深入研讨与论证，旨在打造更具前瞻性、适应性和竞争力的专业人才培养体系。

本次研讨会聚焦五大核心议题，与会人员展开了热烈而富有建设性的讨论：

1.精准定位人才培养目标：

会议深入探讨了在新一代信息技术迅猛发展和数字经济蓬勃兴起的背景下，本专业应培养什么样的人才。各位教师一致认为，应立足服务地方（如十堰及周边区域）产业升级与数字化转型，着力培养德智体美劳全面发展，掌握扎实的数据科学基础理论、方法与技术，具备大数据采集、处理、分析、挖掘、可视化及系统开发能力，兼具创新精神、实践能力和职业素养的复合型应用型人才。目标设定需紧密契合国家大数据战略和地方产业特色（如汽车、旅游、生态等），确保毕业生具备良好的就业竞争力和未来发展潜力。

2.科学凝练毕业要求：

围绕人才培养目标，会议对毕业要求进行了细致梳理与论证。重点聚焦于学生毕业时应具备的知识结构、能力素养和综合素质。毕业要求应体现工程教育认证理念，特别突出了大数据工程实践能力、复杂问题解决能力、跨领域协作能力以及数据伦理与社会责任意识的培养要求。

3.优化重构课程设置：

课程体系是人才培养的核心载体。会议对现行课程设置进行了全面审视，就如何构建科学、前沿、实用、特色鲜明的课程体系进行了深入交流。重点讨论了：

核心课程强化：确保数学基础（如概率统计、线性代数）、计算机基础（如程序设计、数据结构、算法）、大数据核心技术（如Hadoop/Spark生态、数据库、数据挖掘、机器学习、数据可视化）等核心课程的深度和广度。

前沿技术融入：探讨引入人工智能、云计算、区块链等与大数据深度融合的前沿技术选修课程。

特色方向凝练：结合学校定位和地方需求，研讨设置如“行业大数据分析”、“大数据平台开发”、“数据治理”等特色方向课程模块。

实践环节贯通：强化课程实验、项目实训、专业实习、毕业设计等实践教学环节的连贯性和挑战度，确保理论实践紧密结合。

4.合理规划学分学时分配：

针对课程体系优化方案，会议对总学分、各类课程（通识教育、学科基础、专业核心、专业方向/选修、实践环节）的学分比例与学时分配进行了讨论。核心目标是在保证知识体系完整性的前提下，优化结构、提升效率。重点讨论了如何平衡理论教学与实践教学的比重，适当增加实践、创新类课程的学分学时；如何合理设置选修课比例，给予学生更多个性化发展空间；以及如何确保学时安排符合教学规律和学生认知负荷。

5.深化第二课堂建设：

会议高度认同第二课堂在培养创新精神、实践能力和综合素质方面的重要作用。研讨了如何系统化、规范化建设第二课堂体系：

学科竞赛驱动：鼓励并组织学生参与“挑战杯”、“互联网+”、大数据/人工智能相关高水平学科竞赛。

行业认证衔接：探索将行业主流的大数据相关职业技能认证（如阿里云ACA/ACP、华为HCIA/HCIP等）融入第二课堂或作为选修学分认定。

社团活动赋能：支持大数据、人工智能、编程等专业学生社团发展，营造浓厚的技术交流与实践氛围。

学分认定机制：探讨建立科学合理的第二课堂活动成果认定与学分转换机制，激发学生参与积极性。

与会教师们畅所欲言，大家一致认为，此次论证研讨会聚焦核心、剖析深入、凝聚共识、成果丰硕，为数据科学与大数据技术专业人才培养方案的进一步修订与完善奠定了坚实基础。

下一步，数据科学与大数据技术专业将认真梳理会议的内容，对人才培养方案进行精细化修订，确保其科学性、前瞻性、适应性和可操作性，为培养符合时代需求、服务地方发展的高素质大数据应用型人才提供坚实的方案保障，不断提升专业建设水平和人才培养质量。

【编辑：王思源 责编：张玉龙】