1. 引言
“中国制造2025”、“创新驱动发展”等国家战略的提出，学科专业发展面临着新形势和新任务。亳州学院结合自身办学历史和特色，面向合肥经济圈，重点聚焦亳州本地产业转型升级过程中需要的数字化、智能化产业需求，旨在培养一批懂产业领域知识，精通计算机专业技能的应用创新型人才。工程教育认证是为确保工程教育的质量而设立的一种国际性评估制度。该认证体系由国际工程教育学会发起，并在20世纪末期开始在全球范围内推广。中国的工程教育认证工作始于2007年，由中国高等教育学会工程教育专业委员会发起并推动，旨在通过建立统一的标准和程序来提升我国工程教育的整体水平和质量[1] [2]。
作为地方应用型本科院校，亳州学院在“卓越工程师教育培养计划”和“工程教育认证”双重背景之下，对专业建设和人才培养机制进行了有益的探索。对接工程教育认证标准，从人才培养目标、毕业指标、课程体系设计、教学实施、考核评价方式、持续改进机制等多方面完善专业人才培养模式。对于加强学科建设和建设一流专业具有重要的意义。
2. 软件工程专业建设现状
1985年以来，专业评估及专业认证的探索和实践在全国范围内持续进行中[3]。2016年，中国正式加入《华盛顿协议》，成为第18个成员国，此举标志着中国工程教育质量得到了国际上的认可，迈向了国际化道路，是中国的工程教育国际化的重要突破性成果之一。2017年，教育部颁布的高等教育教学质量国家标准，着重强调了“以学生为中心、以产出为导向、持续进行改进”等核心理念，这一举措为全国高等教育的稳健发展和专业的内涵式提升提供了强有力的推动[4]。
将学生置于核心地位，重视实际成果的产出，并着重强调持续性的改进过程，这是工程教育认证所秉持的基本理念。成果导向教学设计流程图如图1所示。
3. 数据科学与大数据技术专业建设的研究
在工程教育专业认证的基本理念下，教学目标的确认要依据学生的学习成果，教学设计和实施要保证学生达成毕业标准，学生毕业之后要达到企业用人要求。因此教育教学设计必须明确内外需求、培养目标、毕业要求、课程体系及教学内容之间的对应关系[5]。
Figure 1. Flow chart of achievement-oriented education teaching design
图1. 成果导向教育教学设计流程图
数据科学与大数据技术专业的构建，根植于数据科学与大数据技术知识体系，紧密贴合社会需求的人才培养目标，严格遵照工程教育专业认证的标准执行的标准与成果导向教育理念，为确保达到本科教学质量的国家标准，数据科学与大数据技术专业着重培养学生的复杂数据工程问题解决能力，致力于建设成为具有显著特色与卓越水平的一流本科专业。
3.1. 软件工程专业人才培养目标与毕业要求
在工程教育认证背景下，毕业要求是衡量学生学习成果的重要标准之一，它直接反映了工程教育项目是否达到了预期的培养目标。亳州学院数据科学与大数据技术人才培养目标为：以服务安徽省及周边地区，重点聚焦亳州本地产业转型升级过程中需要的数字化、智能化产业需求为导向，培养一批懂产业领域知识，精通计算机专业技能的应用创新型人才。按照工程认证要求，学生毕业五年后需具备以下能力：
(1) 社会责任感：具有社会责任感和职业道德，能够在工作中自觉地履行岗位职责。
(2) 职业能力：具有综合运用计算机相关专业知识的能力，能够为软件工程领域复杂工程问题提供创新的、优化的解决方案。
(3) 团队合作：具有表达、沟通和合作能力，能够在团队中发挥骨干作用，与团队成员协作完成工作。
(4) 持续学习：具有跟踪国际前沿发展和持续学习的能力，能够主动解决软件工程领域复杂工程问题所需的理论知识和专业技能，并能应用到项目研发中。
(5) 跨文化交流：具有跨文化、跨行业交流的能力，能够融合国际先进理念和方法，解决来自不同行业的软件工程应用领域的需求。
根据培养目标，本专业毕业生应达成12点毕业要求：具有良好的人文社会科学素养和职业道德，具备扎实的数学、自然科学基础知识以及计算机软硬件、分布式系统、数据分析等专业知识与技术，富有创新意识、实践能力和终身学习能力，具有国际视野、团队合作精神和组织管理能力，能够胜任大数据开发、运维工程项目实践的应用型人才。
3.2. 数据科学与大数据技术专业课程体系设计
数据科学与大数据技术专业课程体系设计为毕业要求服务。相关课程形成课程模块，再按专业知识结构形成课程集，最终呈现“课程集–课程模块–课程组”模式。数据科学与大数据技术专业课程体系结构图如图2所示。
Figure 2. Curriculum architecture chart of data science and big data technology
图2. 数据科学与大数据技术专业课程体系结构
数学与自然科学课程集着重于提升学生的数理技能和逻辑推理能力。通识课程集则侧重于增强学生的政治意识、劳动教育、职业操守。人文课程集着重于培育学生的人文素养、艺术鉴赏力和审美能力。基础必修课程注重培养学生的复杂工程问题解决能力，学习程序设计技能，是专业课程学习的基础。
专业必修课程群着重培养学生的复杂软件工程问题解决能力，而专业组选修课程则致力于提升学生的职业定向与就业竞争力，以及提高学生适应企业技术需求的能力。课程设计模式着重考虑知识、能力与技能之间的纵向深入与横向联系，同时凸显实践课程对理论课程的辅助与支撑效果。横向整合软件工程各领域课程，纵向以学期构建学习生态圈，符合“由浅入深”的教学规律。
4. 以学生为中心的教学实施
在数据科学与大数据技术专业的教学改革中，深入贯彻并实施以学生为主体的教育理念。教学设计、教学过程、资源建设和教学评价等各个环节都必须紧密围绕学生要“学什么”“怎么学”和“学得怎么样”来进行[6]。将国产自主可控技术引入课堂教学，如深度融合鸿蒙新技术，激发学生兴趣，深化知识理解，提升实战化能力，培养创新意识和创新思想。
4.1. 强调学生的主体地位
教学环节中，要开展多形式的课堂活动，例如，通过融入互动问答环节，并运用启发式教学法、任务导向型学习、案例研讨以及项目实战等多种教学策略，旨在激励学生主动探索问题并培养他们的提问能力，从而培养他们的主动学习和问题解决技能，活跃课堂氛围，以激发学生的自主性、参与性和创造性。实践课程中，学期中有的课内实训，学练结合，实践出真实；学期末有整周实训，以学生为主体，着重培养学生的自主学习能力和独立解决问题的能力，鼓励学生主动探索知识，自主寻找并克服学习中的挑战。利用超星学习通平台建设课程资源，开展丰富的教学活动，结合超星学习通云平台的辅助，在专业基础课中实施基于PBL的项目化教学，在专业核心课中实施基于BOPPPS的线上线下混合式教学，在专业拓展课堂中实施基于云平台的“翻转课堂”教学，达到线上和线下教学的有机统一。
4.2. “学”与“练”相结合
数据科学与大数据技术专业的专业课程都强调理论联系实际，强调唯有通过动手实践与练习，方能实现知识的有效转化与应用。“学”与“练”相结合，能够引导学生将工程原理运用于解决复杂工程问题。因此软件工程专业实验室的硬件环境和软件资源都需保障学生的实训要求。在现有实验室条件的基础之上，不仅大幅扩充了教学案例库，还优化了实训指导书的内容，使其更加完善。同时，加大了对产业学院、工程中心以及实践教学基地建设的投资力度，以进一步提升实践教学水平。
4.3. 以赛促教、以赛促学
秉承着以赛促教、以赛促学、以赛促研、以赛促建的指导思想。积极鼓励学生参加专业技能水平考试和全国性赛事，例如中国“互联网+”大学生创新创业竞赛、“挑战杯”全国大学生创业计划大赛、蓝桥杯全国软件及信息技术专业人才大赛、华为ICT大赛等。数据统计显示，数据科学与大数据技术专业教师指导、参加各级各类比赛获得省级及以上奖项达160余人次，如在第十五届蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛(软件类)全国总决赛中获奖3项(二等奖2项，三等奖1项)。。
4.4. 考核评价方式改革
为了全方位地评判学生成就，实现对学生在知识掌握、技能运用及综合能力方面的综合评价，采用形成性评价[7]。组织课程组老师进行课程考核改革，利用超星学习通平台采集学生的过程性学习数据，基于机器学习的学习成绩预测，对学生的学习效果反馈进行分析，结合课程组内部讨论，最终达成评价模型。平时成绩可以综合考量学生的平时表现、课堂参与讨论的情况、随堂测验成绩、作业完成情况、课内实训报告的质量以及小组汇报的表现等多个方面；而期中与期末考试则可以采用笔试测验、上机考试、课程答辩以及综合性大作业等多种形式来进行评估。
4.5. 持续改进构建
完善有效的教学质量管理体系为持续改进提供支持[8]。构建一个持续优化与进步的体系，确保形成“评价–反馈–改进”的闭环流程。在每个学期结束时，需对学生是否达到毕业要求进行核查，并评估其毕业目标与实际成果的吻合程度。结合评价收集的数据，利用自然语言处理技术进行分析处理，并将其可视化，再反馈到教学过程中，课程组进一步优化课堂教学策略和内容，促进课程目标的达成。该举措推动了教学活动、毕业要求及培养目标的持续优化，以确保教学质量的稳步提升。
为持续改进，每学年都由学校、学院两级领导的教学委员会领导学院师生组成教学评价小组，对教学内容、实验实践、实训活动以及毕业论文(设计)的内容进行评估，以确定是否能有效地支撑和满足毕业要求。
5. 总结
工程教育的核心在于秉承“学生为本、成果导向、持续精进”这三大基本理念，为数据科学与大数据技术专业的人才培养设定了新的标准与要求。亳州学院数据科学与大数据技术专业依托学科专业特色优势，成果导向性驱动，人工智能技术量化过程性评价，提升评价体系的高效性、准确性以及客观性，开展数据科学与大数据技术专业培养模式探索。这一探索有利于提高人才培养质量，提升毕业生就业竞争力，打造具有特色的一流本科专业。数据科学与大数据技术专业培养目标合理，毕业要求导向清晰，课程体系结构设计基于成果导向性教育理念。亳州学院数据科学与大数据技术专业将秉承工程教育认证的内涵，将工程教育的理念、方法与具体的教学实践过程相结合，充分发挥人工智能技术的优势，提升了评价体系的准确性与公正性，致力于助力推动人才培养的工程能力，为安徽省及周边地区输送更多符合发展要求的优秀人才。
基金项目
2024年亳州学院质量工程教育教学改革研究项目(2024XJXM063)。
NOTES
*通讯作者。