北京理工大学：新工科改革实训方案

旧有的实训实习模式，强调的是学生在课堂内的理论知识，与在企业一线的技术实践的有机结合，强调的是用教材中的知识解决实际生产生活过程中的具体问题的能力，其目的集中在解决教学与应用脱节，学生毕业后需要较长时间才能适应公司工作节奏和工作能力的现实状况。

新工科大数据实训实习模式，则在前述基础之上，更加强调学生利用大数据综合能力解决第一线的、前瞻性的技术能力，这可以进一步解读为以下三个方面：

（1）必须能够向上理解实际业务。大数据本身并没有意义，海量、高并发的数据只有结合其业务属性才能够产生价值。这需要对业务属性本身的足够理解，形成“大数据技术专家”+“大数据专项业务专家”的复合型人才。新工科大数据实训实习模式必须利用好企业实训的机会，充分利用企业实训项目中的业务属性。

（2）必须能够向下强调理论知识的重要性。若要让大数据技术真正发挥其特有作用，仅理解业务知识，并通过配置规则等简单统计手段完成粗浅的技术实践，并不能真正理解大数据学科的精髓，我们需要设计能够真正体现基础的数理知识对于解决实际大数据业务的实训项目，让学生们能够有一线的体感，反过来更加重视对课堂内理论知识的学习。

（3）必须能够向前突出对技术快速迭代的适应能力。近年来技术升级不断提速，技术的迭代已经不是按年计算，而是面临多带技术同时使用，新技术不断推陈出新的状态。实训实习的过程中，我们必须放弃过去师傅教徒弟技术的旧有思想体系，形成师傅传授经验，与徒弟共同面对前人从未遇到的新问题这样一种能力。新工科大数据实训实习模式，必须突出学生面对第一线问题的心理建设，以及具体参与能力的实训体系。

总之，新工科大数据实训实习模式要基于旧有的实训实习模式，并在此基础上通过向上、向下、向前的扩展，形成综合立体、理论结合实践的实训机制，为培养新一代复合型的大数据人才打下扎实基础。

新工科大数据实训实习极具挑战性，总结起来其必须包含的关键要素包括以下几点：(www.xing528.com)

（1）包含大量业务场景的大数据实训实习题目库，以及实训实习方法论。新工科大数据实训实习如能够取得成功，经实践检验适用于实践教育、覆盖主要大数据应用领域的大规模实训实习题目库非常重要。在这方面，单独的公司、培训机构很难有如此多的人力以及业务储备来覆盖如此大规模的领域。因此，建议通过组建新工科大数据实训实习联盟的方式，通过众人合力完成。

（2）综合线上线下一体的实训实习环境。大数据的特性，对实训实习的系统级研发环境提出了非常高的要求，需要实习环境既能满足海量数据强大的存储与分析要求，又能方便大量学生高并发甚至是异地的实验需求。因此这里建议大量使用云计算的技术与服务来支撑实训实习环境。

（3）实习生和导师等关键角色的遴选机制。新工科大数据实训实习无论对实习生还是实习导师，均提出了极高的要求。由于资源有限，建议分别形成对实习生的遴选机制，以及对实训实习导师的选鉴机制，以从根本上保证大数据实训实习真正能够培养出合格的大数据分析人才。

（4）对实训实习效果的评价体系。最后对实训实习效果应该有一个标准化的评价体系，科学地给出实训实习效果，通过能力评估、业务场景认证等不同维度，精确刻画一个实训实习学生的成绩。

新工科大数据实训实习基地包含了在公司或者政府组织的线下教育基地的实训实习以及线上的实训实习基地两种形式。