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公安院校数据科学与大数据技术专业建设的探索与实践

2022-05-10陈雷

科技资讯 2022年7期
关键词:大数据技术

摘要:该文首先以培养公安机关复合型大数据专业应用人才为目标,分析了公安院校数据科学与大数据技术专业建设的必要性和意义;其次,提出了公安院校如何构建公安数据科学与大数据技术专业培养体系和培养路线;最后,以中国刑事警察学院正在建设的公安数据科学与大数据技术专业为例,通过采用“四个对接”的实践对策来实现以社会需求为导向和以学生为中心的新的公安本科大数据人才培养模式。

关键词:数据科学  大数据技术  公安院校专业建设

中图分类号:D631.15文献标识码:A        文章编号:1672-3791(2022)04(a)-0000-00

Exploration and Practice of Data Science and Big Data Technology Specialty Construction in Public

Security Colleges

CHEN Lei

(Criminal Investigation Police University of China, Shenyang, Liaoning Province, 110854 China)

Abstract: Firstly, aiming at cultivating compound big data application talents in public security organs, this paper analyzes the necessity and significance of the construction of data science and big data technology in public security colleges. Secondly, it puts forward how to build the training system and training route of public security data science and big data technology in public security colleges. Finally, taking the public security data science and big data technology specialty under construction in China Criminal Police College as an example, the practical countermeasures of "four docking" are adopted to realize a new public security undergraduate big data talent training mode guided by social needs and centered on students.

Key Words: Data science; Big data technology; Public security colleges; Professional construction

在2016年我国首批最早成立数据科学与大数据专业的只有3所高校。近年来该专业得到了飞速发展,到2020年3月教育部已经公布了4批设置该专业的大学名单,目前,全国已有640所高校开设了该专业,其中还没有一所公安院校[1]。随着2018年1月,公安部成立了全国公安大数据工作领导小组以来,全国公安机关正积极实施公安大数据的战略目标。根据赵克志部长的讲话精神,全国公安机关要牢固树立大数据思维,加快推进数据流、业务流、管理流的融合,要求善于从海量的数据资源中挖掘内在的价值[2]。2019年5月7日,習近平总书记在全国公安工作会议上指出“要把大数据作为推动公安工作创新发展的大引擎、培育战斗力生成新的增长点,全面助推公安工作质量变革、效率变革、动力变革、效率变革、动力变革”[3]。在这样的时代背景下,中国刑事警察学院校作为培养符合时代需要的公安人才的专门部门,有着不可推卸的责任和义务。

该文以中国刑事警察学院(以下简称警院)正在开设的“数据科学与大数据技术”专业为例,首先通过该专业的特点开展培养体系的研究;其次根据从培养公安工作的需求出发,构建该专业的培养路线;最后,详细阐述了警院所采用的“四个对接”的专业实践对策。

1建设“数据科学与大数据技术”专业培养体系

警院制定首先,以“数据科学与大数据技术”专业开展以学生为中心教育教学模式,将教育观念从能力导向教育(Competency-Based Education,简称CBE),向成果导向教育(Outcomes-Based Education,简称OBE,又名结果导向教育)进行转变[4]。其次,根据培养目标和毕业要求,重新构建该专业的课程体系,从大学一年级入学基础教育,建立计算机基础训练平台,使学生全面了解大数据技术及应用的相关进展和发展方向,使学生掌握公安数据工作的内容和基础、初步建立程序设计和编程的基础;大学二、三年级专业教育,与企业和厅局合作建立专业实验室,使学生掌握大数据相关的最新技术,使学生能够在实验室仿真使用企业/公安大数据系统与平台、企业/公安大数据分析及可视化平台、企业/公安大数据项目实践平台进行实训;大学四年级与相关企业/公安部门建立校外实践基地和科技实验室,进行科研课题,参加企业/公安工作实践、企业/公安毕业设计、大学生科技创新训练项目、课外科技社团、科技竞赛等。最后,从师资队伍建设和支撑条件进行课程体系的完善,把培养方案实施效果体现在课程内容的教育教学中,体现以学生为中心的培养体系。

2建设“数据科学与大数据技术”专业培养路线

警院制定符合公安需求的“数据科学与大数据技术”专业的培养路线,注重工程大数据实践能力结合公安大数据实践能力的培养,从基础教育实践开展,逐步提高,达到符合公安需求的复合型、应用型高级人才培养的要求。如表1所示,警院预制定的数据科学与大数据技术专业培养路线。

表1数据科学与大数据技术专业培养路线

3 警院在“数据科学与大数据技术”专业中的实践

在符合公安需求的背景下,数据科学与大数据技术专业人才培养将主要实施“项目引领,岗位实境”的产教融合人才培养模式[5]。在校内大力推进数据科学与大数据专业的学生创新教育,在校外积极开展校企、校局联合培训。重新制订人才培养方案,加强实验、实训和实习以及教师队伍建设等方面力度,构建以“任务驱动,能力递进”为目标的公安数据科学与大数据专业课程体系[6]。以公安大数据工作任务为中心,以项目为载体,引入大数据行业企业技术标准开发项目课程和项目教材,模拟真实公安工作岗位,组织教学实施。按照项目课程教学理念,围绕强化学生职业技能和岗位适应能力的培养目标,在教学内容、教学方法等方面进行改革和探索,发挥高校和企业/厅局各自优势,实现产教融合“四个对接”的专业实践对策。如图2所示,警院制定的数据科学与大数据技术专业“四个对接”的实践对策。

图2 数据科学与大数据技术专业“四个对接”的实践对策

3.1 课程内容与公安业务需求对接

警院已经将课程内容与公安业务进行对接,对接内容从培养目标、毕业相关指标和主干学科与专业核心课程这3个方面进行描述。

3.1.1 数据科学与大数据专业培养目标

公安院校的数据科学与大数据专业需要以计算机科学和公安基础科学为基础,培养的学生需要具备从事大数据领域的科学研究、工程实践开发和公安大數据应用服务能力,具有系统的科学思维方法、工程实践技术、公安大数据应用能力,能够综合运用学科基础知识和工程技术,解决公安工作中的大数据技术以及交叉领域的复杂问题。通过该专业的培养能够紧跟大数据技术领域的国际发展前沿、具备国际视野与合作能力,能胜任在互联网大数据、情报大数据等,各类相关应用领域从事大数据工作的高层次应用型公安技术人才。

3.1.2 数据科学与大数据专业毕业相关指标

毕业要求具备处理公安日常大数据业务的能力基础,例如需要会运用数学、统计学、数据分析、基本案件分析和自然语言处理处理方法,通过计算机进行大数据建模。同时具备对公安业务问题进行系统表达、建模、分析求解和论证的能力。可以利用数据科学的知识体系,构建警务大数据采集、存储、分析、验证等具体业务的实践方案。

3.1.3 主干学科与专业核心课程

主干学科:根据该专业的性质和特点,其主干学科为基于计算机应用的警务大数据技术。

专业核心课程:警务基础、数据科学导论、计算机程序设计语言、数据科学编程语言、应用统计学、数据库原理与应用、Linux系统及应用、算法分析与设计、分布式计算与并行计算、最优化理论、机器学习、大数据分析与挖掘技术、数据可视化技术、人工智能技术及应用。

3.2 教学过程与技术应用实验室的对接

近几年,警院与阿里巴巴集团合作,共同开展大数据相关的教学和科研工作。在实验室的建设方面能够帮助学生实现更好地对知识的理解,使得教学资源得到先进的实验环境支撑,从而不断整合现有的教学资源,特别是远程教育和网络教育的发展,使得课程实验资源在一定范围内得到共享和整合。目前,警院现有的实验室资源都与课程进行绑定,正在大量建设新型大数据实验、实训室,该次正在以大数据基础实训平台为依托,通过校企(学院与阿里巴巴集团)和校局(学院与沈阳市公安局)共建模式,开展大数据实验室建设。

3.3 毕业证书与创新教育对接

警院建设了大数据人才“创新”教育体系,搭建大数据创新工作坊,完成毕业证书与创新教育对接。数据科学与大数据专业的创新工作平台,在原有的学校科研平台的基础上,引入校外的科研团队和相关业务教师,通过共同完成科研项目,来推动该专业的教育创新。在创新平台建设方面,依托警院的辽宁网络安全执法协同创新中心于2019年经辽宁省教育厅评审确定为辽宁省协同创新中心。该中心采用“政、产、学、研、用”五位一体的协同创新模式,由警院牵头组建,联合了中国科学院自动化研究所、北京航空航天大学作为核心协同单位,东北大学、辽宁省公安厅、中科院计算所、东软集团、腾讯公司等作为主要参与单位,共同组建了一个优势互补、互利共赢的协同创新体。该中心重点的研究内容之一就是解决警务大数据、视频大数据等大数据的应用关键技术问题,强化公共安全综合保障能力,建设“平安辽宁”。

3.4 职业教育与终身学习对接

通过形成产教融合背景下校企/校局合作发展模式,完成职业教育与终身学习对接,通过合作企业/厅局开展前沿技术、行业新技术交流,让校内学生提前了解行业人才需求,培养了职业的兴趣、明确学习方向、树立学习目标。校内老师以校企/校局共建制订的培训计划为标准,按照公安岗位用人要求的标准和人才培养考标准进行授课,合作企业/厅局以考试、项目实践进行检验老师上课效果并进行合作研讨,形成以下校企/校局合作模式。

3.4.1 校企/校局共建校外实习教学基地

第一,在校外实践教学基地的建设过程中,根据本专业的特点和结合行业背景,优选合作企业和厅局,校外实践教学基地的建设如果没有企业和厅局的支持就无法实施,因此将是否有参与的热情与动力作为选择合作企业和厅局的前提条件;校外实践教学基地的核心作用是培养人才,因此将是否有健全的人才培养体系作为选择是合作企业和厅局的重要指标。

第二,基于公安大数据类专业人才培养特点及各合作企业和厅局具体需求,通过调研论证,将本科课程体系有针对性地调整为企业和厅局工作中对人才需求为目标。这样可以将学生今后的实践环节,紧跟企业和厅局工作的开展,能够最大程度地契合未来工作的需要。

第三,在充分考虑校局、校企的共同利益下,以合作共赢为目标,建立高质量的校外实践基地。最大程度地发挥双方的长处,建立长久合作的模式。

第四,根据企业和厅局实习岗位的不同,分别制定以实践能力高低为目标的新型实践考核方式,来代替传统的统一标准和要求的实践考核。

3.4.2 校企/校局人员双向互聘机制

根据国家提出的我国高校中长期发展建设的精神,警院与多家知名的企业和沈阳市公安局签订校企/校局合作协议,建立了稳固的区域校外实习基地,并形成有效的基于校企/校局合作模式下校企/校局人员互聘机制。根据公安院校数据科学与大数据专业的特点,聘请企业或厅局的专业人才,参与该专业人才培养的方案的制定,同时承担一部分专业课程的授课任务和作为学生科研项目的指导教师。

3.4.3 合作企业/厅局已经开展的实践教学

在校企合作方面,警院的警务大数据类专业的专业教育,是与阿里巴巴集团和东软睿道等企业合作开展的。已经具备了一定的创新课程、创新项目管理、创新指导、创新服务,并结合公安大数据业务特点,根据实践教学中的实际需求,校企双方共同开展的公安大数据专业教育的新模式。同时,企业的相关培训人员也定期地到校开展专业培训课程。警院教师也到企业定期培训提升。在项目合作方面,以厦门美亚公司为代表的大数据公司,已经与警院在项目研发、学生科研竞赛等方面进行了多年的深入合作,已经形成了长效机制。在校局合作方面,学院先后与辽宁省人民检察院、辽宁省公安厅刑事技术总队、公安部經侦局、沈阳市公安局等多家公检法部门签署合作共建协议,互派专家和教师进行交流指导和挂职锻炼。

4结语

该文在公安大数据业务迅猛发展的背景下,以警院正在建设的“数据科学与大数据专业”为例。研究校企/校局共建专业的模式下,依据新形势下公安大数据工作的要求,制订“数据科学与大数据技术”专业培养方案。目标是培养学生具有运用大数据技术的思想与方法、知识与技术;并且,依据大数据技术相关的标准与规范,具备处理复杂大数据的能力,胜任在公安工作中出现的互联网大数据、情报大数据等。为从事公安大数据业务,提供处理、分析及预测和运维的公安高级应用型、复合型技术人才。

参考文献

[1] 王娟,兰月新,夏一雪.新工科背景下数据警务技术专业人才培养模式探索[J].公安教育,2020(7):56-59.

[2] 王娟,兰月新,张双狮.警务大数据应用专业人才培养模式研究[J].公安教育,2019(7):52-54.

[3] 陈雷.公安院校数据科学与大数据技术专业建设探索[J].公安教育,2018(10):62-65.

[4] 王倩,乌兰.应用型本科高校“以赛促创”创新创业实践教育体系研究[J].赤峰学院学报:自然科学版,2019,35(12):129-130.

[5]张悦,李珩.浅析数据科学在公共教育与技术研究领域的发展[J].文化创新比较研究,2019,3 (7): 157-158.

[6] 许晶.大数据背景下高校教育管理创新路径研究[J].文化创新比较研究,2021,5 (2): 28-30.

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