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摘 要：文章主要在大数据智能化类产业发展背景下，从信管专业人才培养改革背景入手，分析信管专业的专业建设及管理机制创新，总结现有信息管理专业人才培养目标、协同育人平台、实验室建设和师资队伍建设，提出基于大数据智能化产业需求的信管专业人才培养模式，以促进信息管理专业的持续健康发展。
关键词：大数据智能化;产业;人才培养模式
为深入贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想和党的十九大精神，落实习近平总书记对重庆“两点”定位、“两地”“两高”目标和“四个扎实”的要求，打好“三大攻坚战”，实施“八项行动计划”，全面提升高校大数据智能化人才培养能力，重庆市政府开展《重庆市高校大数据智能化类特色专业建设项目工作》。
为更好地服务于大数据产业发展国家战略，满足重庆市高校培养大数据智能化产业发展可需人才能力的要求，重庆邮电大学移通学院信息管理与信息系统专业从2014年开始新增大数据智能化人才培养目标，着重改革人才培养模式，构建面向智能产业的课程体系，形成有特色、可复制的专业人才培养方案。
1 专业人才培养改革背景
以大数据、人工智能为代表的新科技驱动着各国大数据智能产业的发展。信管专业作为与大数据科学与技术最为接近的专业之一，以信息、信息技术、信息系统为重点关注对象，旨在解决信息资源管理与应用的一系列重要问题，为科研和管理决策提供高质量的信息服务，这与大数据的数据收集、数据存储、数据处理、数据分析、数据应用的逻辑思路一致。因此，信管专业转型培养大数据人才具有十分重要的战略意义。
2 专业建设和管理机制的创新
2.1 人才培养目标更加细化
为适应大数据时代的发展要求，信管专业從2014年开始重新确定人才培养目标并细化为数据分析、信息系统设计与开发、商业信息系统应用与管理3大类，如图1所示。
2.2 着重改革人才培养模式，建立协同育人平台
大数据人才的实践能力要求高，数据采集、数据处理、数据存储与管理、数据挖掘等实践应用都需要落实到具体行业中去，协同育人平台的构建应运而生。校企、校校、校政联合培养成为重庆邮电大学移通学院信管专业大数据人才培养的创新方式。目前，信管专业先后与重庆本土大数据智能化类企业、市内外两所高校、合川本地信息安全管理产业发展部门联合培养，形成多方位定制化人才培养模式，培养学生具备大数据医疗、智能建筑、信息安全管理等所需的大数据管理与应用的综合能力[1]。
2.3 完善大数据实验室建设，形成校内外联合实践体系
为满足大数据人才培养需求，校内建设了大数据实验室和商务智能分析实验室。大数据实验室偏向大数据的数据采集、数据处理、数据管理、数据分析和数据应用。大数据商务智能分析实验室偏向行业大数据分析与应用，对接多个合作企业，开展行业大数据研究。校外则通过校企合作建设大数据产学研协同育人基地，提高师生实践能力，培养大数据人才。
2.4 优化大数据师资队伍，构建教学科研团队
信管专业按照大数据能力分解并组建了5个大数据教学科研团队：以专业建设人为中心组建学术科研团队;以“双师双能”型教师为中心组建实践教学团队;以计算机科学与技术学科背景为中心组建大数据技术教学团队;以管理学、经济学学科背景为中心组建大数据管理与应用教学团队;以校外师资为中心组建创新创业专家团队。实践证明，这样细分的教学科研团队效率高、专业性强、成果突出，夯实了信管专业建设的师资基础。
3 基于大数据智能化产业需求的信管专业人才培养模式
在信管专业大数据人才培养的总体方案设计上，确定以“按需培养”为主的课程体系。针对数据处理与应用的能力，校企合作企业深度参与课程建设，将数据处理与应用的能力再次分解为数据采集、数据加工与预处理、数据分析、数据应用4阶段的能力，每个阶段开设对应的课程，并不断探索，注重能力引导型的课程组织及实践能力培养[2]，以“按需培养”改革教学内容和教学方法，如图2所示。
在信管专业核心课程中，选取信息资源管理、信息安全管理两门课程为特色课程，以重庆市精品课程建设标准为目标，对原有课程内容、重难点知识、教学手段与方式、实践应用进行重新调整，启动课程负责人制度，以课程负责人为首完成课程建设，以专家评估为考核标准，落实人才培养模式，最终契合大数据智能化产业的需求[3]。
4 结语
在以大数据、智能化、云计算、物联网为代表的信息技术新时代，信管专业迎来了巨大的发展机遇，但也面临着人才挤压的巨大挑战。为此，探索信管专业转型发展具有十分重要的战略意义。重庆邮电大学移通学院信管专业抓住机遇，大胆转型，立足于服务于本地经济社会发展所需，直接面向大数据产业链上各类企业的发展需要，加强大数据智能化领域的专业人才培养，从而实现人才培养目标，促进自身可持续发展。
[参考文献]
[1]乔秀丽，田军，迟彩霞.产教融合背景下信息管理专业创新型人才培养模式研究[J].佳木斯大学社会科学学报，2019（2）：177-178.
[2]刘贵容，王永周，秦春蓉.信管专业大数据人才培养路径分析[J].科教文汇，2018（12）：98-100.
[3]夏大文，张自力.DT时代大数据人才培养模式探究[J].西南师范大学学报（自然科学版），2016（9）：191-196.
关键词：大数据智能化;产业;人才培养模式
为深入贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想和党的十九大精神，落实习近平总书记对重庆“两点”定位、“两地”“两高”目标和“四个扎实”的要求，打好“三大攻坚战”，实施“八项行动计划”，全面提升高校大数据智能化人才培养能力，重庆市政府开展《重庆市高校大数据智能化类特色专业建设项目工作》。
为更好地服务于大数据产业发展国家战略，满足重庆市高校培养大数据智能化产业发展可需人才能力的要求，重庆邮电大学移通学院信息管理与信息系统专业从2014年开始新增大数据智能化人才培养目标，着重改革人才培养模式，构建面向智能产业的课程体系，形成有特色、可复制的专业人才培养方案。
1 专业人才培养改革背景
以大数据、人工智能为代表的新科技驱动着各国大数据智能产业的发展。信管专业作为与大数据科学与技术最为接近的专业之一，以信息、信息技术、信息系统为重点关注对象，旨在解决信息资源管理与应用的一系列重要问题，为科研和管理决策提供高质量的信息服务，这与大数据的数据收集、数据存储、数据处理、数据分析、数据应用的逻辑思路一致。因此，信管专业转型培养大数据人才具有十分重要的战略意义。
2 专业建设和管理机制的创新
2.1 人才培养目标更加细化
为适应大数据时代的发展要求，信管专业從2014年开始重新确定人才培养目标并细化为数据分析、信息系统设计与开发、商业信息系统应用与管理3大类，如图1所示。
2.2 着重改革人才培养模式，建立协同育人平台
大数据人才的实践能力要求高，数据采集、数据处理、数据存储与管理、数据挖掘等实践应用都需要落实到具体行业中去，协同育人平台的构建应运而生。校企、校校、校政联合培养成为重庆邮电大学移通学院信管专业大数据人才培养的创新方式。目前，信管专业先后与重庆本土大数据智能化类企业、市内外两所高校、合川本地信息安全管理产业发展部门联合培养，形成多方位定制化人才培养模式，培养学生具备大数据医疗、智能建筑、信息安全管理等所需的大数据管理与应用的综合能力[1]。
2.3 完善大数据实验室建设，形成校内外联合实践体系
为满足大数据人才培养需求，校内建设了大数据实验室和商务智能分析实验室。大数据实验室偏向大数据的数据采集、数据处理、数据管理、数据分析和数据应用。大数据商务智能分析实验室偏向行业大数据分析与应用，对接多个合作企业，开展行业大数据研究。校外则通过校企合作建设大数据产学研协同育人基地，提高师生实践能力，培养大数据人才。
2.4 优化大数据师资队伍，构建教学科研团队
信管专业按照大数据能力分解并组建了5个大数据教学科研团队：以专业建设人为中心组建学术科研团队;以“双师双能”型教师为中心组建实践教学团队;以计算机科学与技术学科背景为中心组建大数据技术教学团队;以管理学、经济学学科背景为中心组建大数据管理与应用教学团队;以校外师资为中心组建创新创业专家团队。实践证明，这样细分的教学科研团队效率高、专业性强、成果突出，夯实了信管专业建设的师资基础。
3 基于大数据智能化产业需求的信管专业人才培养模式
在信管专业大数据人才培养的总体方案设计上，确定以“按需培养”为主的课程体系。针对数据处理与应用的能力，校企合作企业深度参与课程建设，将数据处理与应用的能力再次分解为数据采集、数据加工与预处理、数据分析、数据应用4阶段的能力，每个阶段开设对应的课程，并不断探索，注重能力引导型的课程组织及实践能力培养[2]，以“按需培养”改革教学内容和教学方法，如图2所示。
在信管专业核心课程中，选取信息资源管理、信息安全管理两门课程为特色课程，以重庆市精品课程建设标准为目标，对原有课程内容、重难点知识、教学手段与方式、实践应用进行重新调整，启动课程负责人制度，以课程负责人为首完成课程建设，以专家评估为考核标准，落实人才培养模式，最终契合大数据智能化产业的需求[3]。
4 结语
在以大数据、智能化、云计算、物联网为代表的信息技术新时代，信管专业迎来了巨大的发展机遇，但也面临着人才挤压的巨大挑战。为此，探索信管专业转型发展具有十分重要的战略意义。重庆邮电大学移通学院信管专业抓住机遇，大胆转型，立足于服务于本地经济社会发展所需，直接面向大数据产业链上各类企业的发展需要，加强大数据智能化领域的专业人才培养，从而实现人才培养目标，促进自身可持续发展。
[参考文献]
[1]乔秀丽，田军，迟彩霞.产教融合背景下信息管理专业创新型人才培养模式研究[J].佳木斯大学社会科学学报，2019（2）：177-178.
[2]刘贵容，王永周，秦春蓉.信管专业大数据人才培养路径分析[J].科教文汇，2018（12）：98-100.
[3]夏大文，张自力.DT时代大数据人才培养模式探究[J].西南师范大学学报（自然科学版），2016（9）：191-196.