大数据时代下信息管理与信息系统专业培养模式研究论文

关键词： 数据

大数据时代下信息管理与信息系统专业培养模式研究论文（共8篇）

篇1：大数据时代下信息管理与信息系统专业培养模式研究论文

摘要：随着信息技术快速发展，信息技术对人们的生活生产方式带来了巨大的改变，人们在使用计算机技术与网络技术过程中必然会产生大量的数据，从而推动人们进入了大数据时代。大数据时代的到来为社会发展带来了巨大的机遇，但是随之而来还有挑战，在大数据背景下，企业对信息管理人才也提出了越来越高的需求。高校作为培养推动社会发展的人才的重要基地，只有对信息管理与信息系统专业人才实现更好地培养，才能使专业人才更好的投入到社会建设之中，为企业创造出更多的社会价值。对此该文就大数据相关内容进行简要的论述，并对信息管理与信息系统专业进行人才培养过程中存在的问题作出分析，最后提出一定的人才培养模式，以期对相关人士有所借鉴作用。

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篇2：大数据时代下信息管理与信息系统专业培养模式研究论文

随着计算机技术、信息技术与网络技术等得到了迅猛的发展，对人们的生活生产方式造成了极大的改变，但是也是数据量呈现爆炸式的增长，现代企业要想实现良好的发展，便要求大数据实现充分的利用，大数据背景下，数据分析、数据安全、数据仓库、数据挖掘等技术同样得到了普遍的重视。在这样一个大背景下，要想使信息管理与信息系统专业人才更好地满足社会发展需求，便要对传统的教育模式加以转变，不断提高学生信息处理水平，从而更高的适应企业对信息人才实际的需求，这对社会发展与学校发展具有非常重要的作用。

1大数据时代有关内容概述

1)大数据的概念与特征

大数据作为数据分析最为先进的技术，大数据能够分为大数据技术、大数据科学以及大数据工程等诸多的领域[1]。其中大数据技术便是指对各类型数据进行深入的挖掘，将数据中存在的有价值信息进行获取的能力。而大数据科学主要是注重对大数据网络运营与发展中进行大数据规律的发现与验证，同时对大数据网络和自然与社会活动间的联系进行研究。至于大数据工程一般是大数据进行规划建设与运营管理方面的系统性工程。

对大数据时代来说，当前一般公认其具有如下四个主要的特征，其一，数据量大，目前大数据具有的数据量级已经由以往的TB上升到PB甚至是ZB，能够看出大数据时代具有的数据量巨大的。其二，数据类型多，数据信息越来越多是视频、图片、位置以及图像等半结构化信息甚至是非结构化信息。其三，价值密度虽低，但商业价值却高，如果以视频信息为例，持续不断的视频监控数据之中，其中具有价值的信息通常只有1～2s，甚至可能更短[2]。其四，处理快速且工具发展快，数据流常常具有高速与实时的特点，并且对其进行作出快速且连续的数据处理。

2)大数据管理有关技术

大数据得到快速发展的同时，和其相关的诸多技术领域也受到了人们的重视。目前应用最多的技术主要有数据分析、数据挖掘以及模型预测等。其中数据分析是通过相关的统计分析方法进行大数据的分析与判断，将其中的具有高价值的信息加以提出出来，并在此基础上得出相应的结论，最后利用其进行数据的概括与评价，这个过程中便成为数据分析。而数据挖掘主要是将大数据利用相关的算法进行计算，将大数据中隐含的价值信息实现充分挖掘的过程。至于模拟预测是指利用计算机创建相应的数据模型，利用这个模型对数据实现分析与处理[3]。上述三个技术之中，和大数据联系最为紧密的是数据分析与数据挖掘，能够将大数据处理说成是数据分析与数据挖掘不断发展出来的一个技术分支。依照大数据处理研究内容的不同，将其细化成大数据技术、大数据科学以及大数据工程等相应的领域。

3)大数据的价值

信息使用者对海量的数据进行相应的收集，并对数据实现加工与处理，建立出各个数据间的发生与发展规律，并利用计算分析将数据中的有用信息进行挖掘，以此来对顾客喜好、企业发展以及潮流趋势等相关内容进行预测，并将其最为企业决策过程中的重要的依据。当今时期，大数据已经实现在互联网企业、电子商务、医疗卫生、零售、交通运输、金融等诸多的行业内得到应用，而且在政府部门的数据中心中同样发挥出了极大的价值[4]。通过上述分析能够发现，信息已经成为一种重要的资产，对该类型资产而言，只有对其实现深入的加工与精炼才能使其实现不断地增值。

4)大数据时代对人才的需求

当今时期，从相关的文献资料中的能够看出，通过对职业发展趋势实现大数据分析和研究，根据大数据概念与行业状况加以分析，最终得到大数据已经存在一个国际化的问题，即人才荒。企业需求的新兴技术预测与大数据分析等方面的人才远远地超过了以往仅仅进行智能信息管理方面的人才。随着人们进入大数据时代，各行各业对于大数据方面的人才有着相同的要求，也就是在具有数据收集与整合前提下，通过科学手段与先进工具实现数据深入的分析，并以此为企业发展提供高效的决策数据[5]。换句话说便是在当前大数据背景下，企业要求行业信管院一定要对信管知识加以深刻的掌握，并能够对大数据处理信息技术实现及时的更新与应用，而且还要拥有着良好的市场洞察能力与数据分析与判断等众多的能力。

2信息管理与信息系统专业人才培养存在的问题

1)专业定位不清

对于现今这个经济发展非常迅猛的时代，使信息数据呈现出更快地发展趋势，但是信息管理与信息系统专业教学模式却没有显著的变化，即便有所变革，却没有取得显著的效果，导致专业定位极为模糊，在制定相应的學科知识目标过程中也不是很明了。比方说，理工科学生更愿意进行计算机知识的学习，主要对计算机软件方面的研究较为深入，而对于经济学与管理学专业的学生在就业过程中主要选择经济管理方向，上述定位便导致信息管理与信息系统专业学生不能实现更好的发展，最终造成该专业显得可有可无[6]。

2)人才培养模式单一

篇3：大数据时代下信息管理与信息系统专业培养模式研究论文

1 大数据的概念及特点

大数据又叫作巨量资料, 是指所涉及到的资料量规模非常巨大, 以致无法通过目前主流软件工具, 在合理适当的时间内达到撷取、处理、管理并整理成更加积极地帮助企业经营、决策的资讯。大数据有4V的特点, 即Volume (大量) 、Value (价值) 、Variety (多样) 、Velocity (高速) 。首先是数据的体量巨大。能直接从TB级别一跃而进入到PB级别;其次是数据的类型繁多。例如图片、地理位置信息、视频、房源信息、购物信息等等。然后是处理的速度快, 即通常所说的1秒钟定律, 可以在各种不同类型的数据中直接搜索到高价值的有用信息, 这与传统的数据挖掘技术有根本的区别。最后, 合理使用数据库, 正确地进行信息检索, 会收获高价值的回报。

2 信息管理与信息系统专业存在的问题

2.1 专业定位不明晰

在经济飞速发展的现代化社会中, 信息、数据如洪水猛兽般席卷而来, 而信息管理与信息系统专业却停留在原地, 或者改革未取得实效, 因此专业的定位非常不清晰, 专业学习的目标也比较模糊。例如, 理工科的学生偏重于计算机的学习, 主攻计算机软件领域, 经济学和管理学的学生就业方向主要为经济管理, 这些混乱的定位给信息管理与信息系统专业学生的发展带来了很大的影响, 致使本专业处于尴尬的地位, 在社会上无用武之地。

2.2 专业人才培养方式单一

在信息化社会中, 大数据对专业人才的培养提出了更高的要求, 不仅需要专业人员具备精深的系统专业知识, 而且还应深入实践, 具备较高的动手能力。这就需要学校科学合理地制定专业课程规划, 既要重视学生对理论知识的全面掌握, 提高学生的理论分析能力, 还要组织学生积极参与到社会实践中去, 重点培养学生的实际操作能力, 才能培育出国家需要的复合型和实用型人才。然而, 我国高校的培养方式多为理论知识的灌输, 缺少实践环节, 即使一些高校配备了实验基地或实验室, 也往往会流于形式, 最终还是以分数来评定成绩, 达不到切实的效果。

3 信息管理与信息系统专业的应对策略

3.1 明确定位培养目标

各个高校应根据市场需求来确定培养目标, 使人尽其才, 实现高校人才与企业的良好对接。当前社会紧缺能够处理规模庞大和结构数据类型复杂的专业人才, 例如数据可视化人员、数据科学家、数据监管人员和数据架构等。数据科学家是指大数据的领导者, 多处于高级的管理职位;数据架构师是指擅于对非结构化数据进行处理的程序员, 这些人中的大多能熟练操作统计软件, 并且拥有商业智能的背景或传统编程的背景;数据可视化人员包含在技术人员之列, 其职责主要是通过可视化软件进行辅助性的分析, 把散乱分散的数据转变为有用信息, 并且以复杂的语言阐释出其背后隐藏的信息, 进而对发展趋势进行预测等;数据管理人员能依据数据生命的周期来对数据进行分析和管理, 而且兼具高超的专业技能和超强的沟通能力。大数据时代的到来对信息专业人员提出了更高的要求, 因此必须重新定位培养目标, 为本专业学生未来的发展创造性地开拓一片新的天地。高校及相关教育专家应尽快制定出科学的课程体系和系统完善的培养方案, 提高师资队伍力量, 保障学生未来的发展。

3.2 制定合理的培养方案

大数据时代要求学生具备综合分析能力、敏锐的观察力、敏捷的反应能力和较强的动手能力。高校相关工作人员在制定培养方案时, 应努力向市场需求靠近, 灵活的设计培养人才的方案, 不仅需要非常重视理论知识的讲授, 而且还要多注意培养学生的实践能力, 为学生提供良好的实践平台, 还应拓宽学生实践的渠道。信息管理与信息系统专业应重视并扩大与科研机构和各个企业的沟通合作, 深度融合产、学、研三个方面。为了达到多给学生提供和创造更多的实践和研究机会的目的, 学校可以与企业进行对接, 研发企业急需解决的项目问题, 并且组织学生在企业的帮助下开展研究。这样既可以丰富学生的实践经验, 还能有利提高学生的科研能力, 同时有助于促进与企业的合作和创新发展。加强培养信息管理专业学生的实践能力, 是社会的紧急需求, 也是本专业为了实现自身发展的必然要求。此外, 该专业还应优化课程资源配置, 完善课程体系, 并以实践经验分别设置基础课程、专业课程和选修课程, 为学生的可持续发展尽一份绵薄之力, 推动信息管理与信息系统专业的稳定发展。

4 结束语

信息管理与信息系统专业是一门新兴的跨学科专业, 涉及到经济学、管理学、计算机、社会学、网络技术和数理统计学等较多领域的专业知识, 并且更新与发展的速度较快。大数据时代的到来, 对信息管理与信息系统专业的学生来说, 既是一个机遇, 有面临着巨大的挑战, 因此该专业的学生应积极进行创新, 灵活应对大数据的来袭, 在不断积累中增加自身实力, 以变革的眼光审视大数据的发展。

参考文献

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[2]李涛.民办高校信息管理与信息系统专业教学方法改革研究[J].科技创新导报, 2013, 03 (13) :125.

[3]刘婷婷, 李长仪.基于EIP-CDIO理念的信息管理与信息系统专业培养模式改革研究——以山东理工大学为例[J].课程教育研究, 2013, 03 (06) :181.

篇4：大数据时代下信息管理与信息系统专业培养模式研究论文

关键词： 气象大数据 信息管理与信息系统 教学改革 专业建设

1.引言

随着云计算、物联网技术的飞速发展，海量信息资源开发和共享的大数据时代已席卷而来。在未来的WEB3.0时代，数据就是资源，数据是保障社会经济快速发展的重要推动力。在此背景下，社会对信息管理类专业人才的需求激增，同时也对信管专业的人才培养提出了新的要求。

本文结合气象大数据时代背景，针对南京信息工程大学的气象行业高校特色，借鉴国外信管专业教学改革的先进理念，对南京信息工程大学的信息管理与信息系统的教学方案和人才培养体系提出一些对策建议，以期培养更加优质的复合型、交叉型、创新型信息管理类人才，为我国的信息产业快速发展作出贡献。

2.气象大数据概述

2.1大数据概念与特征。

关于大数据的概念，目前国内外相关研究机构和学者还没有形成一个统一的定义，比较普遍的说法认为“大数据是指数据量巨大、数据形式多样，以半结构化和非结构化数据为主的数据集合”[1]。大数据通常认为具备以下四个特征[2]：

（1）数据量巨大（Volume）。数据量级已从TB（1TB=210GB）发展至PB（1PB=210TB）乃至ZB（1ZB=220PB），可称海量、巨量乃至超量；

（2）数据类型多样（Variety）。越来越多的为视频、位置信息、图像与图片等半结构化和非结构化数据信息；

（3）有效价值小（Value）。以视频为例，连续不间断监控过程中有价值的数据可能仅为一两秒的数据流[3]；

（4）处理速度快（Velocity）。数据流往往为高速实时数据流，需要快速、持续地实时处理。

在此背景下，随着全球工业化进程的不断加速，工业污染日趋严重，各地气象灾害频发，因此迫切需要对各类气象数据进行采集、处理和分析，对气象灾害进行预测和预警，减少经济损失。大数据技术的发展，使得处理海量、分布式的气象数据成为可能，信息管理与信息系统专业正是培养气象大数据处理与分析人才的主要源泉。

2.2气象大数据时代信管专业面临的挑战。

信息管理和信息系统专业起源于20世纪60年代的美国，我国的信管专业是在教育部1998年7月颁布的《普通高等学校本科专业目录和专业简介》之后[4]，由原来分属于不同学科领域的5个专业（管理信息系统、经济信息管理、科技信息、信息学、林业信息管理）合并建立起来的。专业建立之初的目的是研究如何系统地设计数据处理应用系统，随着信息技术的飞速发展，原有的专业培养理念和教学安排逐渐显现出一些弊端。

（1）专业定位不清晰。信管专业设立的特殊背景，导致在教学和管理中对专业性质和发展方向的定位非常模糊，比如理工科背景的专业发展偏向计算机领域，具有经济管理学科背景的专业又朝着经济与管理方向发展。定位混乱为信管专业的后续发展埋下了隐患，导致该专业没有在社会上充分发挥出应有的作用，产生影响。

（2）人才培养方式单一。人才培养方式需要灵活多样，而国内信管专业发展历史比较短，人才培养方式普遍单一，主要以理论教学为主，学习实践的机会很少。信管专业的毕业生动手能力较差，缺乏核心竞争力，没有突出专业特色，因此，就业空间被计算机科学或管理学专业学生挤占[5]，造成人才供给与需求的严重脱节。

（3）课程体系亟待更新。信管专业的课程体系大体上包括基础课程（如外语、数学、德育、体育等）、经济管理类课程（如管理学、经济学、会计学等）和计算机应用技术类课程（操作系统、数据库原理及应用、计算机网络、信息系统分析与设计、软件开发工具等），是管理科学、信息科学、系统科学的简单拼凑组合，自专业设立以来，没有大规模地进行系统化课程体系改革，缺乏课程体系的顶层规划与设计，未能体现学科知识的深度融合。

气象大数据时代，需要处理的气象数据集合，不但在规模上急剧增长，数据类型也更复杂。TDWI的分析报告指出，对现有数据进行分析和监测已经不能满足气象行业和相关部门的需求，未来的数据分析人员需要具备多方面的技能和素质以适应深度分析数据的需要，比如技术能力（工具、流程、专业知识）、管理能力（领导艺术、项目管理）、社会交往能力（交际、团队协作、解决问题）和系统能力（系统开发、企业规划）等[6]。

在此背景下，信息管理与信息系统专业的教学方案和人才培养模式急需改革，本文从气象大数据背景的人才需求角度出发，对教学改革策略提出建议。

3.改革措施

南京信息工程大学信息管理与信息系统专业以服务气象事业发展为导向，以服务“互联网+”经济发展为重点，以深度国际化为提升动力，建立并完善分层分类、“三个导向”的多元化人才培养模式，打造成为“国内一流、国际知名”的信息管理与信息系统专业，未来的改革措施具体包括以下几点：

3.1引入OBE教育范式，深化人才培养模式改革。

OBE教育模式的核心精神是培养学生能力，实现教育活动由“教师中心”向“学生中心”的转移。本专业建立基于“学习产出”（OBE）的工程教育模式，以工程教育改革实践为基础，深度借鉴、挖掘和利用工程教育所蕴含的思路与主旨，结合国际工程教育改革及工程教育认证发展趋势，进行探索与再创新，计划四年内，完成以下教学改革项目：

（1）建立本专业OBE工程教育体系，构建基于学生发展的师生学习共同体。首先，制定专业层面的预期“学习产出”；其次，通过一体化课程设计，建立课程与培养标准的匹配矩阵；再次，确定课程层面的预期“学习产出”，并设计相适应的教学策略；最后，做好专业层面与课程层面的实际“学习产出”评估。

（2）与知名高校、评估机构合作开展OBE教育效果跟踪调研。与清华大学经济管理学院合作，完成教师发展评价调查；与麦可思公司合作，完成学生学习时间投入调查。

3.2坚持气象特色发展，打造高水平跨专业支撑平台。

在强化气象学科特色优势的基础上，突出本专业的行业特色及信息技术在互联网时代与传统产业深度融合的应用特色，逐步构建经管类跨专业支撑平台，凸显“信息管理与信息系统”专业对经管学科其他本科专业建设的示范引领和品牌效应。未来四年，从三个项目着手实现平台和资源优化：

（1）建设大数据管理虚拟仿真实验教学中心。为适应大数据、云计算等新一代信息技术的发展迅速、技术更新快的特点，需要丰富多元化教学模式，以江苏省大数据重点实验室为平台，建立大数据开发实验室，包括云存储平台建设、基于云存储平台的教育资源建设、大数据开发平台建设、大数据分析工具与资源建设，能有效应用云存储技术实现教育资源。

（2）建成基于云平台的“信息管理与信息系统”专业教学资源库。充分发挥各专业教师协同优势，通过有机整合师资、课程、教材、教学网站、实验室、实习基地等资源，构建统一的国内一流“信息管理与信息系统”专业教学资源共享平台，将各专业丰富的资源进行合理整合，联动建设。通过发挥品牌专业优势，建立区域共享机制，在国内高校专业中形成较强的示范性、引领性，实现教学资源全球共享，提升专业在国内外的影响力。

（3）建设省级“气象信息管理与服务实验教学示范中心”。在三方共建平台“气象服务科学研究中心”及江苏省协同创新中心等平台的基础上，加大投入，建立“气象信息管理与服务实验中心”，不仅用于本专业学生的理论实践与技能训练，而且为气象行业信息化培训提供规范化现代化高水平实践实训基地。

3.3深度融合工程化培养理念，创新课程教学体系。

为了培养适合行业和江苏经济发展需要的信息管理专业人才，面向气象大数据时代要求，侧重培养学生数据分析和系统研发实践能力，将实践教学环节和工程教育理念融入课程教学中，融基础理论、实验教学、工程实践为一体，使学生具备较强的创新意识、数据分析等实践能力和自学能力。未来四年，将实施三个项目创新课程教学体系：

（1）以工程教育专业认证带动课程体系建设。按照工程教育专业认证和专业审核评估标准，将学生基本实践能力、专业能力、综合能力、创新能力培养融入到课程教学和实践教学环节中，强化工程创新意识、工程创新能力和工程创新思维训练。将相关课程实验教学比例增加至40%左右，在以往两周集中实训课的基础上，不同学期增加课程设计专项、学科竞赛训练专项、科研实训专项等训练计划，实现“由点到面”递进式能力培养。

（2）以工程化培养目标促进实验实践教材出版。充分利用教学团队国际化进修成果，借鉴国外知名高校的教学思路和改革成果，按照精品化、精细化要求，编写《数据挖掘实践》、《气象信息系统分析与设计》等8-10门实践类课程教材，争取省部级以上规划教材3部。

（3）继续完善“专业课程链”相关课程建设。开设翻转课堂和开放式教学，并采用任务驱动式、体验式教学方法，建设《信息组织与检索》、《管理信息系统》等专业核心课程精品视频公开课，实现“专业课程链”中精品视频公开课程覆盖率100%，1-2门课程遴选为国家级精品视频公开课。

（4）紧密结合“专业素质链”加强实践型教学。对学生从事社会实践、素质培养、科研训练等活动进行有效指导，全方位提高学生的专业素质和创新能力。

3.4推进高端国际化战略，与国际顶尖高校深度合作。

（1）加入国际顶尖信息管理学院联盟iSchool。iSchool成员主要涵盖了如信息科学、图书馆学、情报学、信息传播科学、计算机科学、系统设计、工程学、心理学等相关领域，通过以iSchool建设为契机对信息管理与信息系统专业培养过程进一步规范，通过开展一系列课程体系建设与改革，推动信息管理与信息系统专业建设与国际接轨。本专业充分发挥在气象、信息科学等跨学科领域优势，力争尽快加入iSchool联盟，与国际知名高校建立深度合作关系，不断吸取国际知名高校有益经验、改革创新，促进学科发展，提高人才培养质量，提高核心竞争力。

（2）创立一流“气象信息资料同化”国际科研合作平台。国际科研合作机构是培养具有国际视野、把握国际前沿动态人才的最佳平台。与美国佛罗里达州立大学组建“气象资料同化与融合研究中心”，与亚利桑那大学组建“商务智能国际合作中心”，着力打造高水平科研人才的培养基地，依托科研平台建立“信息管理与信息系统国际课程实验班”，联合培养学生，拓宽本科生出国交流渠道。

（3）推动专业国际评估。与国际知名麦可思等第三方评估公司合作，建立紧跟现代气象事业发展和国际化步伐的信息管理与信息系统人才培养评估体系。通过与国外同类学科专业的对比分析，以及与国内实际情况相结合，制定国际评估的基本原则、指标体系和相关程序，每两年邀请和组织国际同行专家进行“信息管理与信息系统”专业评估会，形成评估报告。

4.结语

本文结合南京信息工程大学信息管理与信息系统专业的发展现状，从大数据人才培养的视角对专业的培养理念和教学方案进行了详细的阐述。由于大数据人才培养本身就是一个较为复杂的问题，具有长期性和系统性，将大数据人才培养落实到信息管理与信息系统专业的人才培养的具体建设中，不仅要考虑专业课程体系的完善、教学方法的创新，还有许多问题需要解决，如师资队伍建设、教学资源的科学配置等。因此，只有系统性地进行信息管理与信息系统专业建设，才能使得培养出来的学生成为气象大数据的复合型、交叉型、创新型人才。

参考文献：

[1]刘智慧，张泉灵.大数据研究综述[J].浙江大学学报（工学版），2014，48（2）：1-16.

[2]Wikipedia[EB/OL].http：//zh.wikipedia.org/wiki/%E9%9A%90%E7%A7%81%E6%9D%83.[2015-1-15]

[3]闫娜.大数据视角下信息管理与信息系统专业建设研究.图书馆学研究，2013（11）：9-12.

[4]中华人民共和国教育部高等教育司.普通高等学校本科专业目录和专业介绍[M].北京：高等教育出版社，1998.

[5]王晓东，吴雅琴，王呼生.以信息化人才培养为核心的信息管理与信息系统专业建设探究[J].内蒙古医学院学报，2012（8）：539-544.

篇5：大数据时代下信息管理与信息系统专业培养模式研究论文

在当前互联网时代及大数据时代，对财务人才的要求，已经不局限于传统账务处理，更倾向于对决策相关信息数据的处理和分析。“占领市场必须先占领数据”，公司财务和经营决策的制定更多的是基于信息的决策，即“用数据说话，做理性决策”，而数据分析即是从海量的数据中提取和挖掘出对企业有价值的规律和趋势，为企业的决策提供支持。因此，在新形势下，会计信息管理专业的人才培养目标可以确定为数据分析引领财务决策信息化。

为了实现这一培养目标，需要三个层面的支撑体系，即基于财务会计、强化数据分析、服务管理决策。

篇6：大数据时代下信息管理与信息系统专业培养模式研究论文

摘要：信息化是以现代通信、网络、数据库技术为基础，对所研究对象各要素汇总至数据库，供特定人群生活、工作、学习、辅助决策等和人类息息相关的各种行为相结合的一种技术。

生物心理社会医学是一种从生物学与心理学、社会学的统一来看人类健康和疾病的医学模式。它出现于二次世界大战之后，是对生物医学模式的辩证否定。

1948年世界卫生组织在其宪章中把健康定义为“一种在身体上、精神上和社会上的完善状态，而不仅仅是没有疾病和衰弱现象”，第一次表达了这种医学模式的基本思想。1977年美国医学家G.L.恩格尔在《需要新的医学模式：对生物医学的挑战》一文中，首次明确提出并系统阐述了生物心理社会医学模式的概念，在医学界引起广泛注意，我国于80年代初开始探讨从生物医学转向生物心理社会医学的理论与实践。这种新医学模式的特点是，沿着系统论思路，把人理解为生物的、心理的、社会的三种属性的统一体，人的健康和疾病不仅是生物学过程，而且有心理和社会的因素，要从生物、心理、社会相统一的整体水平来理解和防治疾病。它主张在已有生物医学的基础上，加强心理和社会因素的研究和调控，相应地发展了医学心理学和心身医学、医学社会学和社会医学。

大数据（Big data）又称巨量资料、海量资料，指的是所涉及的资料容量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。从另一个角度上来讲，大数据是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。（维基百科）1 大数据是网络时代的产物

近年来在物理、天文、生物、统计等学科领域和金融、气

象、军事、通讯行业中需要处理的数据已经形成了大数据现象，需要处理的数据容量发展如此之快，已经不能再用GB和TB为单位来衡量数据的存储容量，以P（1000个T），E（一百万个T）或Z（10亿个T）为计量单位的应用也将会十分常见。但是大数据真正被多数人认识和关注则是由它在互联网出现而开始的。首先是互联网的用户数量以及用户使用网络的时间的增长使用户行为数据激增，其次是随着网络应用的多媒体化，网络数据由纯文本演变为图片、音频、视频等多种格式，造成数据量大增。另外随着物联网和云计算、云存储的出现和发展，互联网节点由单一的PC机变为包括PC在内的各种智能终端，用户随时随地在线，使互联网成为一个充满海量信息流的立体网络。

Facebook创始人扎克伯格在Web2.0峰会上宣布，根据Facebook统计数据，社交分享信息量以倍数增长，今天分享信息总量比两年前增加了两倍，从现在开始后的一年，用户所产生的信息分享总量又将会翻番。互联网上不断增加的数据为互联网公司提供了进行数据挖掘和数据分析的物质基础，互联网公司可以通过对用户网络行为数据的分析来了解用户的网络行为习惯，改进服务推广模式和广告推送途径，从而获取更大的收益。目前我国大型的网络运营、电子商务企业都有专业的人员来进行大数据分析，对包括门户、搜索引擎、电子商务、SNS等业务产生的数据对用户的网上浏览、购物、娱乐习惯进行分析，为各种服务的精准投放提供决策依据，去适应或者影响用户的网络活动习惯，从而在互联网获得更大的发展空间。大数据时代已经在不知不觉中降临到我们的生活中，越来越多的数据应用在不断地改变我们的生活方式。大数据为生物医学研究和医疗信息化带来机遇

大数据在许多行业和学科领域的深入应用对生物医学研究的手段方法都带来了改变。生物医学研究领域，常使用统计学方法来处理和分析科学实验或者临床研究的数据，为了分析结果的准确性，实验分析抽取样本的数量越来越大，而网络和云计算、云存储等信息技术与医学的结合使生物研究获得大数据

更加方便和迅捷，生物医学的研究开始基于网络、云计算和大数据存储和大数据样本进行。例如2009年谷歌公司根据用户上网搜索内容对甲型H1N1流感的流行与暴发进行了预测，使公共卫生机构的官员获得了非常有价值的数据信息。我国深圳国家基因库中的样本量已达130万份，其中人类样本115万份，动植物、微生物等其他样本15万份。至2013年底，预计可有1000万份溯源生物样本，2015年底达到3000万份生物样本。而美国GenBank数据库中登录的DNA序列总量在2002年就已超过了280亿个碱基对。生物医学研究因为样本数据资源的极大丰富而更容易获取成果，基于大数据挖掘和分析方法的生物医学研究已经在促进人类健康方面取得了巨大成就，美国一个医疗小组对一名“腓骨肌萎缩症（CMT）”病人和他的10余名亲属进行全基因组测序，随后使用专用设备和先进的统计分析软件对获得的数百Ｇ的数据进行对比分析，很快就精确地获得了致病基因和发生突变的位点，为该疾病的预防提了可靠的遗传学依据。乔布斯在患胰腺癌以后也曾做过基因测序，希望能够通过找出DNA中有缺陷片断的方法来战胜癌症。目前我国深圳国家基因库以生物基因资源为依托，开始了大数据与医学和其他产业的整合与应用，如“全国出生缺陷样本联盟”，针对我国高发的出生缺陷、单基因遗传病、原因不明的妊娠异常在全国10个重点省市收集3万份临床样本及表型信息。为进一步研究影响出生缺陷的遗传机制和环境因素，提升我国生育健康研究的整体水平提供基础数据性支持，推动早期筛查、诊断、治疗、康复的防治技术研究。随着医疗机构信息化建设的不断发展，以及信息化管理和物联网的应用，医疗护理工作流程中产生的数据越来越多地被医院信息系统收集和存储。医院信息中心存储的不仅是医嘱、护理记录、药物使用等诊疗数据，而是所有医患角色、医疗设备、管理和服务人员在医疗系统中所产生的所有数据。在现代医院信息化管理的“电子化、信息化、数字化、智能化”要求之下，医院基础数据的存储量已经可以用TB甚至PB来计量。针对医院的大数据应用一般可以分为两种：一是用于医院管理，如对用药、流程等进行挖掘和分析；另一种是用于临床支持，如用于临床科学研究，或者用于实时的辅助临床支持。医院决策系统是基于前者的应用，它能够提供对医院各个单位和医疗活动各个环节的整体评价分析，从而为决策者进行医护质量和医疗安全的管理和改进提供参考。医院在接诊、治疗过程中收集到的各种第一手临床诊断、治疗数据则除了为医生临床诊断和治疗提供有用信息之外，还为医疗科研提供了最真实准确的样本数据。目前我国医疗卫生信息化建设取得了很大进展，国家在区域医疗卫生信息化、医院信息化管理系统和基层医疗卫生信息化等方面都加大了投入，并与多个学科领域的研究成果相结合，推动大数据在我国临床医疗和科研中的应用。3 大数据时代医学信息化面临的挑战

在大数据迅速发展的背景下，医学信息化的发展也面临着一些必须解决的问题。

1）数据共享的问题。美国国立生物技术信息中心（NCBI）存储了分子生物学、生物化学、遗传学领域的海量数据，其数据是对科学家无偿提供的。但是根据规定，美国科学家要想拿到政府经费，必须在申请课题时就承诺在课题完成后，将详细的研究数据提供给NCBI，这是NCBI获得大量数据的根本保证。而我国生物医学科研部门和医疗机构所积累的海量科研和临床数据目前多数仍然处于孤立使用的状态，机构之间的数据共享应用非常有限，数据孤岛现象限制了提高生物医学研究效率、建立社会医疗健康保障体系和减轻病人重复消费的经济负担。而这些机构因为利益的原因，对于拥有的医学科研数据和诊疗资料都持保护态度，不愿意向社会和同行提供数据服务。因此需要有相应的政策和措施，让医学研究机构和医疗机构的数据相互共享，真正形成生物医学研究、国民健康档案和医药信息大数据平台。

2）标准化的问题。美国劳伦斯伯克利国家实验室基因组科学部主任鲁宾（Rubin）表示，理想状态下的目标是建立统一的电子病历系统，这些信息应该有统一的标准，但现实并非如此，各个医院存储的数据标准不同，而且不同系统存储的信息也不一样。目前不同系统和科研机构之间的信息数据标准很难统一，这主要是由于设备生产厂商、软件供应商之间技术标准不统一和科研机构的研究方法各异造成的，例如不同的医院信息管理系统的电子病历数据格式和标准不同，信息中心的数据存储设备的架构也有可能不同，这造成医院间的数据信息无法流通和共享，这就为同一病人在不同医院进行治疗制造了障碍。因此大数据要在医疗信息领域得到应用，必须打破技术壁垒，解决信息标准化的问题。中国科学家更应该积极加入国际标准的讨论、设计和制定，更多参与国际上的生物医学信息共享。

3）医学大数据应用所需的复合型人才缺乏。医学信息学是生物医学与信息技术、统计、管理等学科相结合的交叉学科，在应用领域里真正掌握精通生物医学和信息科学知识的人才少而又少。为促进多学科研究和教育，美国2009年在特拉华大学创立生物信息学与计算生物学中心（CBCB），由来自5个学院的60多名教师组成，并创立或负责多个生物信息学教育项目。目前我国很少有高校设置生物医学与信息得学相交叉的学科专业，在生物医学研究领域里的复合型研究人才多数是自学或者由不同学科的导师共同培养的，这种情况造成了目前医疗大数据应用缺乏人才推动力的困境。根据相关文献分析显示，目前我国医学教育界已经认识到这个问题。4 结束语

目前我国医疗领域的大数据应用还属于起步阶段，如上所述所面临的共享壁垒、标准统一和人才短缺的问题制约着大数据在生物医学研究和医疗信息化发展等领域发挥更大的作用。相信在政策推动和信息科学技术不断发展的前提下，大数据在医学信息化中的应用将会不断深入，在生物医学研究的发展和社会医疗保障体系的完善过程中发挥作用。参考文献 [1]李新华.浅谈大数据时代的机遇与挑战[J].通讯世界：下半月，2013（6）：60-61.[2]许德玮，桑梓勤.基于云计算的医疗卫生位置服务平台研究[J].医学信息学杂志，2013（6）：8-13.[3]高汉松，肖凌.基于云计算的医疗大数据挖掘平台[J].医学信息学杂志，2013（5）：7-12.[4]李华才.大数据挑战医院信息化服务模式[J].中国数字医学，2013（4）：1.作者简介 李国栋（1972-），男，河南南阳人，馆员，硕士，南阳医学高等专科学校图书馆技术部主任，研究方向：图书馆信息化建设及情报学。4.1 应用实用化、智能化

自动化系统是一个集管理、监控、指挥、调度等于一体的多功能的复杂系统，目前，大多管理系统呈现复杂化的状态，这对于管理操作人员来说，加大了工作的难度。因此，未来的自动化系统必将朝着实用化、智能化方向发展，这不仅能避免人力资源浪费，且大大降低了管理人员的出错概率，保障了系统的稳定性和安全性。4.2 规模不断扩大

21世纪以来，随着人们对电的需求量越来越大，配电网规模呈现不断扩大趋势，具体表现在接入信息的种类、信息量、范围与以往相比，均有较大程度的改善。与此同时，电网调度自动化管理系统也应适应当前社会的发展需求，通过新技术、新设备的不断运用，达到提高安全性、稳定性和可扩展性的目的。4.3 系统间交叉面扩大

篇7：大数据时代下信息管理与信息系统专业培养模式研究论文

作者：叶巧蕊

于2017年4月发表于《中国信息技术教育》

本文着重分析了高中信息技术教学中的发展问题和发展条件，并结合作者的教学应用来分析当前教师应如何挖掘高中信息技术教学中的“大数据”，为以后高中信息技术教学发展作参考。

一、大数据在高中信息技术教学中的应用与优势

1、大数据的应用现状

当前的“大数据”概念对高中信息技术教学的影响还比较小，很多教师在教学过程中还未产生真正意义上的深度融合，一些“大数据”的应用也未能有效地在教育教学中铺展开来，从而制约着当前高中信息技术教学的发展。

2、大数据的应用优势

“大数据”全数据模式下的总体信息处理能力，极大地提高了教育教学中的信息铺展面，并从样本的研究转向为系统化的总体研究。事实上，大数据的创新，将更为直接地剖析信息技术教学中的问题和现象，深化高中信息技術教学。[1]

二、高中信息技术教学中的大数据

1、教学资源数据

面向“大数据”，信息技术教师教学时能够更加灵活、全面地汲取互联网信息，并通过开放的多样信息库，获取丰富的教学资源数据。同时，教师利用“大数据”能够建立起教育教学过程的数据信息分析，产生更为科学、全面的教育教学过程分析结果，形成自产型教学资源数据。这样，教师在进行高中信息技术教学的过程中，既有了外部信息资源数据进行支援，又有了内部自身的教学信息资源数据作为支撑。这能完善教育教学过程中的教学资源数据需求，产生更加有益于教学质量提高的信息链条。

2、学生信息数据 在教学活动中，教师按照学生自身的学习信息构建学生信息数据，动态地呈现学生自身参与信息技术教学过程中存在的即时性信息，这也是高中信息技术中所能够利用的“大数据”。这一类数据不仅可以反映出学生的学习进度、学习状态、学习问题，还能结合当前教师的教学进度、教学安排、教学内容等，进行科学的个体性调整，及时产生综合全面的个体报告，让教师能够及时有效地掌握学生的信息数据。

三、大数据对高中信息技术教学的影响

1、利用大数据开展个性化、定制化教学（1）个性化教学

“大数据”能够构成基于学生信息数据的多维度动态化信息数据库，在这一数据库的基础上，学生能够更加自主地接收到适合自身学习状况的个性化教学方案，弥补当前自身学习的不足。在教学中，教师可以依据“大数据”分析当前学生完成项目需求的具体情况来构建下一步的教学计划，施行针对具体学生完成情况而设定的教学。

（2）定制化教学

“大数据”构建的数据信息库，能够基于当前的综合信息给出较为精准的前瞻性判断，也为定制化教学和教学引导提供了可能。这意味着学生在学习研究过程中的表现，被“大数据”技术进行积极主动的拓展性分析，并能够结合具体的信息处理感应拟定相关的定制化教学方案。这解决了当前高中信息技术教学中固定标准、统一进度、时间有限、内容重复铺设和教学的发展问题。

2、利用大数据实现优质资源共享（1）构建免费共享的学习资源库

“大数据”一方面降低了资源库建设的成本，另一方面引入互联网、物联网、三网融合等技术，在建设构成学习资源库时，就已经面向开源的数据源，构成了具有很高开放度的信息资源库，并在应用信息、处理信息、反馈信息的过程中，实现学习资源库的建设和拓展。这意味着在未来的信息技术教学中，整个教学过程也将作为学习资源数据库，构成免费共享的学习效果、学习反馈、学习研究模式的学习资源库。[2]（2）实现多学科交叉的资源共享 “大数据”不只局限于高中信息技术教学中，更能够将信息技术应用发散到多学科交叉的资源共享中。在进行高中信息技术教学的过程中，教师通过“大数据”的信息处理，能够服务于多种综合学科的信息处理问题，如应用于数学统计、几何学图形化处理、历史资料信息索引等的建设，并在完成高中信息技术教学的过程中，利用“大数据”结合多学科的信息资料和数据资料，完成这些多学科交叉的资源共享，实现综合利用开发。

3、利用大数据打造学生成长和终身发展的平台（1）构建信息技术学习的平台

作为接触开放信息技术学习的主要课程，当前高中信息技术教学的主要发展目标就是基于“大数据”构建信息技术学习的平台，扩展开源的信息技术学习在线课程内容，通过共享，实现更为全面、强大、综合性高的信息技术学习的平台。

（2）展开网络协调合作学习

“大数据”的信息技术应用为学生在线完成网络协调合作学习提供了可能。今后，更为开放、全面、自主性高的学习模式将在开放性的网络教育平台基础上得以实现，学生将可以拥有更多类型、高层次的网络协调合作学习的机会。

4、利用大数据凝练学科核心素养（1）凝练核心素养

信息技术学科核心信息素养由信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四个核心要素组成。学生利用大数据创建的学习的平台，可以创造性地解决问题，养成自主学习、合作探索、不断探究的良好学习方式。在此过程中，教师要不断运用“大数据”来校对学生的任务解决能力，实时反映学生的学习效果，激发学生的学习兴趣，提高他们的思维能力。

（2）实现教学评价

开放、全面、综合性高的信息反馈，能够促成师生更为全面、综合地完成对教学活动的评价，通过“大数据”的信息链条，构成更加平衡的教学关系，使教学活动中的知识能力转化和教学目标的实现更为高效。

综上所述，“大数据”在当前的高中信息技术教学中具有应用优势，能够丰富教学信息资源，并且有助于构建全面系统的学生信息数据。“大数据”对高中信息技术教学具有促进个性定制化教学、提高优质资源共享、构建学生成长和终身发展的平台的作用。利用大数据分析可以比较全面地生成学生的信息技术知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观等综合表现方面的数据，进一步为教学活动服务。因此，教师应科学地施行对高中信息技术教学中“大数据”的挖掘和使用。

参考文献：

篇8：大数据时代下信息管理与信息系统专业培养模式研究论文

近年来, 随着互联网应用的不断深化, 以灵活感知为特征的物联网/传感网技术、以3G为代表的移动通信技术、以泛在为特征的云计算技术等产生了海量的信息数据。据IDC公司统计, 2011年全球被创建的数据总量为1.8ZB, 远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量 (200PB) 。“大数据”的概念最早由全球知名咨询公司麦肯锡提出, 并已经成为科技界和企业界关注的热点。IBM提出大数据呈现3V的特点:Volume (数据体量巨大) , 数据量已从TB级上升到PB级, 甚至ZB级;Variety (数据类型繁多) , 数据格式多种多样, 从网络日志、视频、图片到地理位置信息等, 其中80%为非结构化的数据;Velocity (速度快) , 强调数据是快速动态变化的, 如:每秒钟有500万笔交易发生, 每天有5亿个通话记录产生。尔后又有人提出另一个V的概念, 即Value (价值) , 表示数据虽然数量巨大, 其价值总量很高, 但价值密度却很低, 以视频为例:连续不断的监控数据中, 有用的数据可能仅仅只有一两秒。而IBM则将第4个V归纳总结为Veracity (真实和准确) , 即只有真实而准确的数据才能使对数据的管控和治理真正有意义。因此, 大数据的主要技术挑战在于数据的异构性和不完备性、数据处理的实效性、数据的隐私保护和大数据的分析处理等。

2 大数据时代对高校人才教育的影响

大数据时代给人类社会带来方方面面的变化, 且在不断加深, 它给高校人才教育带来的影响可以归纳为[1,2]:

1) 计算思维与认知模式的改变

计算思维是人们运用计算机科学的思想与方法进行问题求解、系统设计以及人类行为理解等一系列思维活动。随着大数据时代的来临, 计算思维将同数学、物理思维一样, 成为人类最基本的思维方式之一。对计算思维能力的培养将成为信息系统专业教学, 特别是基础教学的“重要组成部分”。认知过程也将从基于猜测假定的设计转变为基于事实和经验的归纳总结。科学发展的范式也将从过去几十年间的计算模拟型转变成数据探索型。各种理论、实验、模拟都统一到信息处理这种数据探索框架之下。

2) 海量的学习对象与辅助教学资源

目前, 互联网上充斥着海量的教学资源。除了政策引导下的各类精品课程和广播电视大学、各类网络学院等远程教育机构提供的教学视频, 还有师生自由上传的课件, 让人应接不暇。不少学校都建立了规模不等的教学资源库。教育部也倡导精品课程的“共享资源”建设。

3) 开源课程等新型教育方式对传统教学模式产生冲击

开源课程充分利用在线视频进行远程教学, 为任何有意者提供学习的平台, 突破了地域和时间的限制, 回归学习本质, 配合社会化网络, 实现了随时随地的学习和讨论, 这对传统教育造成冲击并形成有益补充。

4) 新媒体模式的社会化互助学习打破教学界限

微博等社交网络的社会化互助学习, 并与移动互联网相结合, 催生了社会化学习社区, 打破了教学的界限, 将课堂讨论延伸到网络。比较和交流是学习进步的利器。互助学习可实现学习者内部自我互动。不限时间和空间的开放式主动学习或许会成为未来主流的教学环境, 并改变传统课堂教学常见的被动学习局面。

5) 互联网时代产生大数据, 同时带来的网络思维拓展了计算机时代的个体思维, 对人才培养产生新要求:网络思维有可能而且有必要成为大学生的一种普遍的认识和一种普适的技能。吉姆.格雷指出, 科学研究的方法除了基于实验、基于数学理论和基于计算模拟的三种范式外, 基于数据探索的第四范式正在形成[3]。因此, 如何培养学生的网络思维能力亦是需要注重的问题。

3 大数据时代下企业对信息系统的需求及信息系统人才的定位

大数据时代的到来使企业面临新的机遇和挑战, 企业应用和行业动态呈现出新趋势和特征:社会网络与社会计算、云计算、协同化软件与技术、新型电子市场与新型电子商务将转变企业运作和组织架构。近些年来, 信息系统领域的研究应用越来越呈现技术与管理并重的特点。

3.1 企业对信息系统的需求

根据信息系统与组织交互的不同层面可归纳为五个主要方向:信息系统设计与开发、信息技术与个人、信息技术与团队、信息技术与组织、信息技术与市场[4]。

1) 信息系统设计与开发

企业的关注点将从传统的决策支持系统、智能系统、数据库建模与设计、信息系统规划、开发方法等方面逐渐转移到以新概念、新技术 (如商务智能、开源软件、协同技术、网络搜索、移动通信、RFID等) 实行的决策分析、信息安全和风险管理等领域上。

2) 信息技术与个人

1) 网站设计得到大量关注, 力图通过考察影响网站可用性等因素来改善用户与网站系统的交互。

2) 计算机自我效能研究探讨个人对使用计算机能力的判断因素, 及对个人的技术接受、持续使用等其他方面的影响。

3) 随着电子商务的不断发展, 个人作为网络消费者被研究人员所关注, 对消费者行为模式的研究, 网络欺诈与信任机制、个性化与隐私成为重要研究问题。

3) 信息技术与团队

关注点始于支持群体工作的各种系统 (如:群体决策系统、群体决策支持系统、电子会议系统) 以及这些系统如何影响群体, 后期逐渐转移到虚拟团队中的合作、互动、信任和自我效能感等方面。研究的热点包括:在借助信息技术形成的团队中各个成员如何进行知识的转化、发现和创造;如何建立和增强团队中的信任, 避免和解决虚拟情境下的冲突, 促使虚拟团队开展更有效的合作等。

4) 信息技术与组织

关注点包括信息技术给组织带来的竞争优势, 如信息系统的战略角色、信息系统投资对组织绩效的影响、信息系统对供应链的影响等;信息系统外包中的成本分析、决策、信任、合同等。

5) 信息技术与市场和社会

诠释组织间利用信息技术进行交互对组织间的关系和整体市场带来的影响乃至对社会伦理等的影响;电子市场上的需求结构、服务、成本、价格、消费者行为和机制等;电子市场上的风险与信任机制、个性化与隐私等。

从以上分析可以发现, 在大数据时代的背景下信息系统领域面临一系列需解决的重要问题, 如:面对极端数据的管理决策分析、信息系统安全与业务连续性管理、新兴技术引发的社会风险、新型电子市场的信息产品交易机制、新兴技术吸收与企业成长及演化规律等。因此, 企业中的信息系统应用部门的作用会呈现从过去的辅助决策到能使企业直接获取价值利润的转变, 这样的趋势使信息管理类的人才成为企业大量需求的人才。信息系统领域的人才培养和学术新知, 将在现代企业及其他经济、社会组织中扮演越来越重要的角色。

3.2 信息系统人才的定位[3]

信息系统学科关注计算机系统所提供的信息, 以及与之对应的能够通过信息技术为企业带来经济效益的业务过程。信息系统专业人员在计划、协调和推动公司中与计算机有关的工作时, 既要考虑组织因素, 也要考虑技术因素。这些专业人员的最终作用是成为各种机构中技术人员和管理人员之间的桥梁。今天, 信息系统学科正处在一个十字路口。虽然全球对信息系统毕业生有很强的需求, 对公司内信息技术应用相关研究的需求也在增长, 但信息系统学科面临着大学毕业生特色不鲜明, 就业压力大的困惑, 长期不休的有关信息系统研究的定位和实质意义的学术争论, 以及寻找补救方案以应对全球信息技术劳动力需求等一系列问题。

大数据时代下的需求是充分利用大数据的价值, 而信息系统学科的使命应是支持信息技术的实际应用以实现企业的战略目标。信息系统专业的人才需掌握一个机构所需要的当代信息技术知识和工具, 应从ERP系统、中间件、Web服务、数据库管理系统、用于项目管理的协同工具、内容管理系统、工作流工具, 商务智能系统等, 再提升到数据和业务分析等方面的能力。即:企业界希望知道如何驾驭信息技术去获得竞争优势, 提高运营效率, 最终获取收益, 而这些需充分利用大数据的价值, 需要新的分析技术和工具, 以及掌握这些技术的多层次人才。

4 我校信息系统人才培养模式实践

为适应信息化社会对信息系统类人才的需求, 教育部在1998年调整专业目录, 由科技信息、经济信息管理、信息学、管理信息系统和林业信息管理等5个背景专业整合设置了“信息管理与信息系统”专业, 授予“管理学”学位, 和国内外统称的信息系统人才一致。我校于2002年在计算机与信息学院开设“信息管理与信息系统”专业, 现已有8届毕业生。在大数据时代下, 学生获取知识性内容的渠道越来越丰富, 高校的教育面临着“从传授知识为主到以培养能力为主”的转变。在多轮的教学实践中, 我们一直不间断地进行高级应用性人才的培养模式研究, 讨论在社会需求不断变化, 尤其是大数据背景下人才培养的转型问题。

4.1 人才的层次和培养的转型需求

企业对IT类人才需求可以分为五个层次:技术层 (Technical) 、专家层 (Specialist) 、系统架构层 (Architect) 、企业应用层 (Enterprise) 和高级管理层 (C-level, 如CIO、CTO) 。技术层面的要求包括:数据库管理、内容管理à信息集成、转换和提取 (ETL) à应用开发à数据分析à项目管理, 而作为IT类人才一支的信息系统本科人才培养现在还多局限于数据库管理、ETL层面的教学。我校多届的教学即如此, 实践教学多限于校内小课题的模拟。在大数据时代背景下, 这样的教学是不能适应社会需要的, 信管专业的毕业学生的就业曾出现了下滑的情况。我们在教学过程中不断进行教学的研究和改进, 近两年学生的就业情况得到明显改善 (就业率提高了5%左右, 就业企业也明显好转, 有多名学生进入淘宝、科大讯飞等知名企业) 。

4.2 专业教学实践

1) 大数据时代下, 学生可以通过诸如网易公开课等网络资源获得课堂传授类知识, 传统的教学方式已不能吸引学生。必须尊重学生在教学中的主体地位, 充分发挥学生在教学中的能动性, 改变过去灌输式的培养教育方法, 采用案例教学法、课堂模拟法、角色扮演法、体验式教学法, 培养学生解决实际问题的能力。如:在“管理信息系统课程设计”中改变原来的一人一题, 简单地完成模拟系统的设计过程。改为分成4人左右的小组, 各小组选出组长, 在设计周内由组长分配任务, 并组织2-3次的讨论, 在任务结束后由教师组织专门的展示会, 由各组派代表上讲台宣讲各自的设计目标、内容和成果。教学实践证明, 这种教学形式不但训练了学生专业知识的实践能力, 而且培养了学生的团队合作精神, 锻炼了学生组织、沟通等多种实践能力, 学生的学习热情高, 取得了比较好的教学效果。

2) 为了培养适合企业需要的信息系统类专业人才, 在课程设置上就要打破传统的模式, 改变以前以灌输书本知识为主的模式, 从培养学生实践能力的角度出发, 强调知识的针对性, 重新进行课程设置。如:在“企业资源计划”课程教学中, 我们就与某ERP软件开发企业合作, 减少了30%的纯理论的教学时数, 增添实验学时, 采用商用的实际软件系统进行教学, 大大提高了学生的实践应用能力。有多名学生毕业后即进入了该企业。

3) 加强实习基地建设:实习基地建设直接关系到实践教学的质量, 对于高素质人才的实践能力的培养有着十分重要的作用。学生实践能力的提高离不开企业的帮助, 学校可以为企业提供智力支持, 帮助企业解决实际的问题, 通过形成互利双赢的伙伴关系达到建立稳定的实习基地的目的。如:我校就通过与企业建立校企合作关系, 以提供优秀毕业生等形式建立稳定的实习基地。

4) 建设第二课堂, 加强课外实践活动

相对于课堂教学的第一课堂而言, 高校第二课堂是利用第一课堂外的时间进行的与第一课堂相关的校园活动。为了提高信管专业学生的实践应用能力, 应充分利用第二课堂展开各种科技竞赛、学术讲座和社会实践等活动, 鼓励学生从团队合作、人际沟通等多方面培养自身的综合能力。如:我校就创建了“创新实践”基地, 建立“实验实训中心”为学生的科研立项、各类科技竞赛等提供充分的软硬件平台, 构建网络资源库。多年来, 我校在包括“挑战杯”等多种学科竞赛中获奖, 并取得了不少科技创新成果, 在专业学习中树立了良好的实践应用氛围。同时在逐步形成从高年级到低年级递进培养科研能力的实践模式。低年级参加学校各类协会的创新实践活动 (如:程序设计大赛、ERP知识竞赛等) , 高年级在开设专业课后参与到教师的教科研课题中[5]。

5) 顺应大数据时代对数据和业务分析能力的要求, 开设《数据挖掘技术》等课程, 通过原理加案例教学, 使学生初步掌握数据挖掘的基本知识, 为进入企业后的数据分析应用打下基础。

6) 充分发挥专业设置在计算机与信息学院这样工科系部的优势, 突出信息技术应用类课程的教学, 为突出专业技术应用的特色, 从2012级开始我校的“信息管理与信息系统”专业的授予学位从“管理学”调整为“工学” (教育部《普通高等学校本科专业目录 (2012年) 》中标明信管专业可授“管理学”或“工学”, 这也说明社会对信管专业的技术应用型的要求) 。专业的课程体系相应作了较大幅度的调整, 引入工科实践体系, 实验实践类课时比例增加了近20%。

4.3 师资培养

高校人才教育的具体实施落地于教师, 合格的教师是实施合格人才培养的基础, 因此对师资的培养需建立一套完整不断线的制度, 我校这样的地方高校虽然认识到了这一点, 并在不断进行师资队伍建设, 但仍存在很多不完善之处, 需要得到政策和资金等多方面的支持, 现在我们的做法包括:

1) 信息系统教学计划应该培养应用信息技术的专家。由研究和教学中获得的专业知识技能应该造福于我们的组织和社会。信息系统学科应该重新与其在计算机科学与工程领域的姊妹学科建立联系。信息系统和技术学科之间跨学科教师队伍能更好帮助学生成为信息技术劳动力。我校将“信息管理与信息系统”专业设置在计算机与信息学院更有利于教师的跨专业交流。

2) 鼓励教师队伍出席和参与各种专业教学会议, 同时关注更广泛的技术论题的学术会议, 以使先进的信息技术能及时地应用到专业教学中。我们多位教师是信息系统学会和计算机学会的成员, 实时关注专业的技术和教学的发展情况。

3) 从企业聘请有深厚理论功底又具有丰富实践经历的人员充实教师队伍, 如:聘请校外专家和一些成功的企业的信息管理者来学校开设“专业认识实习”课程的讲座, 让学生分享他们的实际工作经验。并及时将企业对专业人才的要求反应到培养计划中。

5 结束语

大数据时代的到来给社会生活带来诸多冲击, 可以说其影响将无处不在, 而与数据信息休戚相关的信息系统专业的人才培养更需要适应新时代的要求。信息时代的高校作为人才培养的重要场所, 肩负的使命远远超过从前, 如信息系统专业的毕业生应该具备较强的创新意识、数据分析等实践能力和自学能力。因此, 将实践教学环节和工程教育理念融入课程教学中, 融基础理论、实验教学、工程实践为一体, 减缓毕业生步入社会受到的冲击和出现的不适应, 这些都是大数据时代下人才培养更应着力的环节。我们的人才培养模式应该具有较大的灵活性和适应性, 做到“因材施教、因需施教”。

摘要：大数据具有数据量巨大、数据形式多样化等特点, 大数据时代为教育和学习提供了丰富的信息资源, 但也给教育模式和人才培养带来挑战。首先具体说明大数据时代的特点及对高校人才培养的影响, 分析大数据时代对信息系统及相应人才的要求, 结合教学实践研究大数据背景下信息系统专业的人才培养模式。

关键词：大数据时代,人才培养模式,信息系统专业

参考文献

[1]黄河燕.大数据时代计算机专业教育探讨[J].计算机学会通讯, 2012, 8 (12) :47-50.

[2]唐.哈达威, 理查德.G.马修, 理查德.威尔.信息系统学科的一项新使命[J].计算机学会通讯, 2009, 5 (9) :70-73.

[3]朱培栋, 等.网络思维:互联网时代新思维[J].计算机学会通讯, 2012, 8 (12) :51-53.

[4]国际信息系统协会中国分会课题组.中国信息系统学科课程体系2011[M].北京:清华大学出版社, 2011