新工科背景下以数据为中心的计算机专业论文教学改革

　　进入21世纪以来，大数据、云计算和人工智能等新技术进入了飞速发展的新阶段，并且不仅局限在计算机领域发展，而是与大量其他的行业进行交叉融合，帮助其他行业升级，并不断创造出新的行业，是新经济最重要的驱动力之一。但是，反观计算机专业教学，培养方式和课程体系的发展速度明显滞后于新技术的发展速度。中国人民大学信息学院针对大数据、云计算和人工智能等新技术和新产业对计算机专业人才培养提出的新要求，以新工科建设为背景，以面向产出的计算机工程教育专业认证为抓手，对传统计算机专业教学存在的问题进行分析和总结，探索以数据为中心的适应时代发展和产业需求的新型计算机专业课程体系，通过课程建设全面更新教学内容，取得了良好的实践效果。

　　《市场与电脑》是由国内贸易局技术开发中心中国计算机用户协会MO分会主办、CCID北京天利电子出版技术公司编辑出版，中国流通领域信息化主导刊物，带给读者最新的电脑业界动态。

　　一、传统以计算为中心的培养模式的局限

　　大数据、云计算和人工智能的核心是数据。大数据技术自不必言;云计算主要为各行各业提供弹性、稳定、高效的数据存储、管理和处理平台;人工智能的主要驱动力是机器学习和深度学习，智能程度的提高主要依赖远超以往规模的大数据积累。目前全球绝大多数计算机都是用于数据的存储、管理和处理，数据是计算机最大的用户，不仅决定了计算机如何应用，也深刻地影响了计算机软硬件的设计。但是，目前计算机专业教学仍然是沿用传统的以计算为中心的培养模式，这种培养模式主要存在以下几个问题。

　　(1)程序设计和计算机问题求解方面的课程缺少对并行计算的足够重视。大数据和人工智能目前主要依赖大规模集群、GPU等新型硬件的并行数据处理。但在传统计算机专业教学中，学生在并行算法、并行数据结构、并行程序设计和并行编程工具等方面的培养和训练较少。

　　(2)传统计算机系统课程主要关注单机系统，一般是以计算机组成原理、操作系统、编译原理为核心，学生对单机上的软硬件系统较为了解，但是对现代大规模分布式系统的了解和训练比较少。

　　(3)传统课程体系以计算为中心，主要围绕如何构造计算机系统、如何加快计算机计算速度而展开，在数据方面往往只有数据库一门课程，学生对大数据的平台(云计算)、大数据的核心科学问题、计算智能等方面的了解不够。

　　(4)大数据、人工智能的意义不仅仅在于计算机行业本身，其更广阔的市场是与社会上其他领域深度结合，升级改造其他行业，甚至创造新的行业。但是目前的计算机人才培养主要专注于计算机自身的工科专业训练，对学生的人文素养，以及经济、法律等社会学科的交叉培养还不够。

　　因此，需要研究分析新经济对传统计算机专业人才培养提出的新要求，特别是大数据、云计算和人工智能等新技术发展对计算机专业学生知识、能力和素质的新要求，探索从传统的以计算为中心的计算机专业教学，向新时代下以数据为中心的计算机专业教学升级转换的关键和方法。

　　二、计算机专业教学改革的时代需求

　　随着计算机及互联网的飞速发展，当今社会已进入数据时代，数据已深入到社会和人民生活的方方面面。不仅需管理的数据数量呈爆炸式快速增长，而且类型也越来越多，越来越复杂。2015年9月5日国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》，系统部署了大数据发展工作，这意味着中国大数据发展经由顶层设计，正式上升为国家战略。可以说，数据的掌握能力是国家主权或企业自主知识产权的体现，数据的处理与分析是推动生产力增长的关键要素，也是保证国家安全与社会进步的重要因素，国家急需能架构系统、会分析数据、懂领域业务的复合型人才。

　　大数据的全生命周期包括4个阶段：大数据的获取与管理，大数据的存储与处理，大数据的分析与理解，结合领域的大数据应用。在整个过程中，数据是基础、平台是支撑、分析是核心、效益是根本。因此，以数据为中心的计算机专业教学必须注重学科交叉，强调系统实现，关注实际应用，培养学生解决综合性实际问题的能力。只有建立起一个跨学科、全方位的以“数据”为中心的新型计算机专业教学体系，通过扎实的课程体系设计和课程建设，才能真正提高计算机专业人才培养的质量，适应新经济、新时代的需求。

　　三、以数据为中心的计算机专业课程体系

　　在新体系下，计算机专业课程分为“问题求解”“系统平台”和“数据科学”三条主线进行建设，同时还有“数学和自然科学”“人文社科教育”两条辅线起到支撑作用。

　　“问题求解”类课程主要训练用计算机求解问题的思维方式、方法和实现手段(主要是编程)。“系统平台”类课程主要介绍和训练支持问题求解的实际计算机软、硬件系统如何分析、设计与实现。“问题求解”和“系统平台”两条主线中的课程主要是为计算机专业学生在两个方面打下扎实的基础，而“数据科学”类课程涉及大数据从获取、存储、管理、分析到领域应用等整个数据生命周期各个环节的内容，尤其是大数据、云计算、人工智能等新技术将重点集中在这一主线中讲授和训练。“数学和自然科学”辅线课程将为计算机专业学生打下扎实的数学和自然科学基础，“人文社科教育”类课程主要目标是提高学生的人文素养，积累社会学科的基础知识，同时数据科学中的关于大数据和人工智能的课程也会与人文社会学科深度结合。

　　从纵向看，从大一到大四，四个年级的课程深度逐步加强。大一阶段主要通过“问题求

　　解”主线中的程序设计等课程，训练大家的计算机编程能力，培养计算思维。从大二开始设置“系统平台”和“数据科学”类课程，系统培养学生问题求解的方法和能力，训练如何抽象问题、建立模型、求解问题，并编程实现;通过系统平台方面的基础课让学生初步了解计算机软硬件系统，学习实际系统模块的设计与开发;同时通过导论类型的课程开启“数据科学”主线课程的学习。大三阶段的学习增加一个难度，增强问题求解的理论基础和复杂问题求解的能力，并訓练学生完整设计和开发复杂的计算机系统;在“数据科学”方面对大数据从获取、存储、管理、挖掘到可视化等整个数据生命周期各个环节进行综合讲授和训练。大四阶段的学习会进入一个全新的模式，即通过毕业设计的形式，对导师提出的开放性问题进行探索，在调研、分析、研究、设计与开发等方面得到进一步的训练。

　　下面分别阐述计算机专业核心的“问题求解”“系统平台”和“数据科学”三条主线的课程建设。

　　(1)“问题求解”主线。问题求解主线中的课程包括程序设计、数据结构和算法等内容，不仅是计算机知识和能力体系中非常重要和基础的一环，往往也是计算机专业学生的入门课程，因此非常重要。但是正因为这类课程非常经典，传统计算机专业教学中这类课程在过去很长时间内变化并不大，在新时期至少需要在以下两个方面进行改进。一是在云计算和大数据时代主要依赖高度并行化来提高运算速度的情况下，需要从入门阶段开始就培养学生的并行计算思维，学习并行数据结构和并行算法的知识，学习并行编程的理论、方法和工具。二是面向新技术的需求，建设丰富的编程语言方面的必修和选修课程群，包括函数式编程以及新兴的主流编程语言等内容。

　　(2)“系统平台”主线。在计算机系统方面的传统专业教学中，往往存在以下三个问题：一是课程实验复杂度与实际工程有较大脱节，设计、开发和调试复杂系统的训练不足;二是课程之间缺少衔接，缺少对计算机系统的整体认识，只见树木不见森林;三是知识更新速度不夠快，对最新的现代新型分布式系统关注不够，实际上以Hadoop以及Spark为代表的开源软件生态的重要性相当于20世纪八九十年代的CPU和操作系统，重要且发展迅速，需要在课程体系中体现。因此，需要对以上问题做出有针对性的改革，包括加强计算机系统骨干课程的复杂系统大实验改革和建设、开设贯通整个计算机系统的整体视图课程、增加包含最新技术的新课程等。

　　(3)“数据科学”主线。传统计算机专业教学是以计算为中心的，数据科学相关的课程设置非常薄弱，一般只包括关系数据库系统一门课程，甚至只是一门选修课。但是在新经济环境下，云计算、物联网、人工智能都和大数据密切相关，需要转换思维，增加一系列重要的数据科学和大数据相关的新课程，涵盖从获取、存储、管理、分析到领域应用等整个数据生命周期各个环节的内容。而且这些新技术领域的发展迭代速度非常快，需要设计一套机制，以便在课程内容更新上做到快速反应，尽快把最新的思想、方法和工具引入相关课程。

　　此外，在课程体系建设方面，需要加强实践课程的建设，尤其是设计和建设以数据管理课程为核心的在线实验平台，加强学生的实践能力和动手能力的训练，并可以将该在线实验平台推广到其他高校。同时，可以与企业合作建设新课程，给学生提供机会了解工业界的实际情况和最新技术，以及充分的锻炼机会。

　　信息学院通过充分利用中国人民大学过去几十年在数据库等数据科学领域的科研和人才培养的优势，并将人工智能、大数据等新技术与学校在人文社科方面的学科优势深度结合，力求将过去以计算为中心的计算机专业人才培养模式转变为适应未来技术发展的以数据为中心的计算机专业人才培养模式。希望能将改革过程中得到的经验和教训与国内外同行进行分享，也希望其他相关高校能够参考我们的教育理念和课程体系，在应用和讨论中对这个体系进行不断改进。

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