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地方高校软件工程专业课程体系研究

地方高校软件工程专业课程体系研究

摘要:针对大数据时代下地方应用型高校软件工程专业人才培养中课程体系存在的问题,分析了大数据环境对软件工程专业人才的要求。以咸阳师范学院为例,介绍了对传统课程体系进行的调整。一方面调整了整个课程体系的结构,另一方面在理论教学和实践教学中融入了大数据相关理论和技术等内容。通过近年来的探索与实践,该套课程体系可以有效提升学生的创新应用能力,为同类高校软件工程专业的人才培养提供了思路。

关键词:大数据时代;地方应用型高校;软件工程专业;课程体系

0引言

大数据作为继云计算、物联网之后IT行业又一颠覆性的技术,备受人们的关注,大数据技术正从概念转向实际的应用,涌现出越来越多的大数据技术应用成功案例,大数据的价值也在迅速增长。2015年,中国大数据市场规模达到115.9亿元人民币,增速达38%,预计2016~2018年中国大数据市场规模将维持40%左右的高速增长[1]。大数据时代的到来,使得软件行业对人才的应用能力和综合素质提出了更高的要求。咸阳师范学院作为咸阳市地方应用型高校以服务咸阳地区经济社会发展为己任,肩负着培养满足咸阳地方社会需求软件人才的使命,需要把培养面向大数据时代的软件工程专业人才作为战略任务来抓。而课程体系的建设是软件工程专业人才培养体系最重要的一个方面。本文通过分析我院传统软件工程专业课程体系,以及大数据时代下企业对软件工程专业人才要求,找出大数据时代下软件工程专业应用型人才中课程体系存在的问题,探索出我院面向大数据环境的应用型软件工程人才中课程体系的建设。

1我院软件工程专业传统的课程体系

自我院计算机系成立以来,软件工程专业一直是我院重点建设专业。2013年,“‘3+1’校企合作软件人才培养模式创新实验区”被确定为省级人才培养模式创新实验区。一直以来,该专业以培养“厚基础、强能力、高素质”应用型人才的为培养目标,以企业、市场需求为导向,重视实践、技能和应用能力的培养,与尚观科技、中软国际、华清远见、蓝鸥科技等西安多家企业联合,采取3+1嵌入式校企联合教育培养模式,将课程教学、工程实践、行业理念进行无缝结合。课程体系是一个专业所设置的课程相互间的分工与配合[2],主要反映在基础课与专业课,理论课与实践课,必修课与选修课之间的比例关系上[3]。地方应用型本科院校的课程体系设计既要体现基础知识的传授,也要体现实践能力的培养,同时还要考虑学生的职业能力规划发展问题。我院2013-2015级软件工程专业课程体系结构图如图1所示。图12013-2015级软件工程专业课程体系结构图从图1可以看出通识教育必修课程的教学阶段共3个半学年,主要涉及思想政治基础知识、体育、人文历史、外语应用能力等;相关学科基础类课程主要包括高数、线性代数、数字逻辑等数学类课程;本学科基础类课程主要涉及程序设计语言、计算机网络、操作系统、数据结构、计算机组成原理等;专业技能教学阶段强调对学生工程性、实用性、技术性和复合型能力的培养,主要安排专业必修课程和专业选修课程。专业必修课程包括面向对象程序设计、软件工程、数据库原理与应用、软件设计与体系结构、算法分析与设计等,专业选修课程包括Web软件开发、Linux系统应用程序开发、移动终端开发等。根据教育部专业教学指导委员会软件工程行业规范[4],本着“轻理论,重实践”的原则,我院在一定程度上压缩理论课课时,增加实践课课时,优化专业课程体系结构。我院2015级软件工程专业的人才培养计划中,各类课程学分设置与所占比例。

2大数据时代企业对软件工程专业人才的要求

大数据时代所需要的人才是一定拥有数据处理、分析技术的,也就是对数据有敏锐的直觉和本质的认知、能够运用统计分析、机器学习、分布式处理等技术,从海量、复杂的数据中挖掘出有用的信息,以清晰易懂的形式传达给决策者,并创造出丰富有价值的专业人士[5]。在大数据时代下,对软件专业人才培养,应具备以下四个方面的技能。(1)具有厚实的数学、统计和计算机学科的相关知识,能够根据具体案例大数据分析任务的要求,运用大数据处理、分析平台,收集整理海量数据并加以分析,挖掘出有价值的信息。(2)掌握大数据处理技术及可视化工具,能根据具体任务的需求,对数据进行选择、转换、加工等处理操作,采用有效方法和模型对数据进行分析并形成数据分析报告,用易于用户理解的方式,提供科学的决策依据。(3)熟悉行业知识、专门业务及流程,将大数据技术和企业文化相结合,充分利用大数据分析处理的结果,挖掘出海量数据中隐藏的价值并应用于企业市场领域。(4)团队合作精神,大量数据的收集整理、存储、分析和处理,一个人是很难完成的,需要一个由团队成员合理分工、共同协作完成。

3大数据时代我院软件工程专业传统的课程体系存在的问题

地方高校一直以来受传统的“学术型”、“研究型”人才培养模式的影响较大,形成了适合于“精英教育”为培养研究型人才的课程体系,无法适应以工程实践能力、创新创业意识、新技术新方向为目标的人才培养,课程体系中理论教学占主导地位,实践教学往往处于次要地位[6]。而目前处于大数据时代,信息技术的不断创新、企业需求不断变化、综合型人才需求巨大等因素的影响下,传统的培养研究型人才的课程体系,无法适应大数据时代以工程实践能力、创新创业意识、新技术新方向为目标的人才培养。通过了解大数据环境企业对软件工程人才的要求,分析我院2013-2015级软件工程专业人才培养课程体系结构,发现存在以下问题:(1)缺少大数据技术方面的课程。传统的课程体系中主要包括软件工程专业一些传统的课程,如数据结构、软件工程、软件体系结构等,而且课程内容较陈旧,所开设的一些应用软件的学习不能紧密贴合行业和技术发展,软件工程专业教育必须适应互联网时展和大数据技术的需求,关注企业发展及大数据系统的建设问题,以满足企业对应用型人才的需要。(2)实践类课程学时所占比例较少。我院2015级软件工程专业实践类课程占总学时的10.8%,是因为传统的课程体系注重知识传授,而忽略了学生解决问题、动手能力的提高。地方高校在人才培养中重视理论内容、计算机编程能力,而忽略学生探索能力的培养,这些都不利于学生对新技术、新方向发展的把握,学生难以应对各种层出不穷、错综复杂的海量数据,很难挖掘出隐藏的数据价值并有效利用。(3)课程体系结构设置方面,一是存在通识教育类课程教学阶段持续时间长,一直到第7个学期,这就影响了后面专业类课程的学习;二是专业基础类分为专业必修和选修,没有从课程教学阶段不同来划分,不能体现课程先后的衔接关系。

4大数据时代我院软件工程专业课程体系建设改革

在大数据时代,软件工程专业教育必须适应企业发展和大数据行业的需求。教学内容的设置应与行业需求接轨,根据我院学生特点调整2016级软件工程专业课程体系。具体做了以下几点的调整。(1)课程体系结构更合理。一是通识教育类课程的调整。一方面将教学阶段全部调整到第1、2学年完成,这样在第3学年学生就可以重点学习专业类技能课程;另一方面此部分增加了大学生心理健康和创新创业教育课程,主要可以加强学生团队合作精神的培养。二是专业类课程结构的调整。将专业类课程分为专业(学科)基础课程和专业技能课程两大类,专业(学科)基础课程主要包括数学类课程、计算机导论、程序设计语言、数据结构、操作系统、软件工程、运筹学、数据分析与处理。专业技能课程又分为专业核心课程和专业方向课,专业核心课程包括面向对象程序语言类、软件设计模式、算法分析与设计、软件测试等软件工程专业要求的核心课程,而专业方向课分为3个方向:大数据分析、Web技术应用、移动终端开发,鼓励学生在学好专业基础和核心课程的同时,发现自己专业类的兴趣,选择一个自己感兴趣的方向集中学习,大数据分析方向是重点向学生推荐。在教学阶段安排上,一般专业(学科)基础课程要优先于专业技能课程,这样可以让学生在掌握了学科、专业基础上,充分了解软件工程专业技能的训练。(2)增加了大数据技术方面的课程。在新调整的课程体系中,专业(学科)基础课程和专业技能课程都增加了大数据相关内容。基础课设置增添运筹学、数据分析与处理等,使学生了解大数据行业基础知识,激发学生对大数据行业发展及大数据应用前景的兴趣;专业技能课设置了数据仓库与数据挖掘、大数据统计分析与应用、数据挖掘算法与应用等前沿科学技术相关课程以满足大数据系统建设与应用的需要,培养更多企业需要的大数据管理分析软件专业人才。院级选修课鼓励研究大数据方向的教师积极申请大数据案例分析、大数据安全与隐私保护、HadoopMap/Reduce技术原理与应用等实用性强的课程,以补充对大数据方向特别感兴趣学生的学习内容。(3)增加实践类课程所占比例。相比较2015级,以培养地方应用型人才为总目标,实践类课程课时由19课时增加到28课时,所占总课时比例提高了约50%。实践类课程包括校内(课程设计和实训)和校外(见习、实习、实训、毕业论文),种类多样化,使得学生多方面提升自己解决问题和动手操作能力。针对校内实验我院教师结合大数据教学实验平台,根据课程内容设计实验项目,从初级到高级,安排合理的阶梯式学习,实验内容持续更新,加入最新、主流的分析建模工具和挖掘算法,学生在免费、开放的平台环境下进行大数据构建、存储、分析统计等实验内容,使学生熟练掌握Ha-doop、HBase、Spark等关键技术,提高大数据理论分析及技术应用的能力。做好校内实践的同时,校外实践更是尤为重要,首先在实习、实训企业的选择上,尽量选择“口碑好、技术强、理念先进”的单位,目前我院已与邻近城市西安与尚观科技、中软国际、华清远见、蓝鸥科技等西安多家企业联合,第四学年分批组织学生到合作企业的实训基地参加真实的实训项目,体验IT企业真实的工作环境、工作流程和企业文化,了解互联网大数据、零售大数据、金融大数据等领域知识,学习海量数据搜集、分析、存储技术,引导学生按照项目的需求、总体设计、详细设计、编码、测试等流程完成实践内容,规范化文档和代码的编写,培养学生的行业、职业素养。

5应用效果

目前应用此方案有2016和2017级两级学生,虽然这两级学生都还没有就业,但在创新应用能力方面都较2015级之前学生有显著提升。近两年有10余组学生团队获得部级、省级、校级“大学生科研训练项目”立项资助,有8名同学获得“蓝桥杯”程序设计大赛部级二等奖、三等奖,省级一等奖2项,二等奖、三等奖多项。2016年有两队学生获得陕西省高校“互联网+”创新创业大赛三等奖,一队学生获得咸阳市青年创业大赛二等奖。数十名学生在核心期刊上公开发表学术论文。从目前取得的成绩来看,课程体系结构的调整,使得学生不仅获得扎实的理论知识,而且具备了过硬的实践和创新能力,我院软件工程专业毕业生一定会深受用人单位喜欢。

6总结

针对大数据时代下地方本科院校软件专业人才培养中课程体系存在的一些问题,笔者分析了大数据环境对软件工程专业人才的要求,以地方本科院校咸阳师范学院为例,改革调整了课程体系,主要在在理论教学和实践教学中增加大数据相关理论及技术内容,通过近年来的探索与实践,此课程体系结构有效提高了学生的创新应用能力,为大数据时代企业发展培养了高水平、高素质的大数据分析人才,新的课程体系适应了大数据环境下软件工程人才的培养。

参考文献

[1]孙琳.大数据应用的创新路径[N].人民政协报,2016-05-17.

[2]潘正高.地方应用型高校软件工程专业课程体系的研究[J].西昌学院学报,2017,31(3):94-97.

[3]潘怡.应用型本科院校软件工程专业课程体系设置探讨[J].长沙大学学报,2008,22(5):98-100.

[4]教育部专业教学指导委员会.高等学校软件工程专业规范[M].北京:高等教育出版社,2011.

[5]刘鑫.大数据时代独立学院软件工程专业人才培养模式改革研究[J].吉林建筑大学城建学院,2017(9):263-264.

[6]欧阳宏基.地方本科院校软件工程专业“应用型+创新型”人才培养模式研究[J].微型电脑应用,2018,34(2):19-22.

作者:段群 韩丽娜 李红 单位:咸阳师范学院 图形图像处理研究所