摘要：研讨式教学对应用型人才培养具有重要的意义。基于OBE理念，本文从大数据专业的培养目标到毕业要求，再到具体教学环节的研讨式教学实施进行了反向设计和深入探索，对工程与社会、环境和可持续发展、职业规范、个人与团队、沟通和终身学习等能力产出培养的作用进行分析。
　　关键词：OBE;教学模式;应用型
　　在海量的信息汇聚的大数据背景下，在互联网的高速发展及应用的影响下，各行各业都随之发生改革和创新。从某种程度上来讲掌握了计算机专业技术就等同于占领了核心。鉴于此为了培养出符合时代需求、推动大数据时代发展的中间力量，很多中专院校都对计算机专业的课程进行改革和强化教育。教育行业也要随着大数据背景下进行改革，包括教育的模式、教育的内容、学校师资需求的配备，要符合大数据时代的发展要求，为国家培养优秀的人才力量。
　　一、大数据专业形成的背景
　　“大数据”是网络时代下信息化新现象，是一个计算机无法进行处理的有着庞大体系的数据库，其中包含的数据按结构可划分为三类，具有大量、高速、多样、密度、真实性的5v特点。“大数据”并不是数据容量大小的描述而是对信息资源获取传递的描述。在“大数据”的背景下人们对获取信息的方法和认识有了改观，它为我们展现了一个海量信息背后隐藏的庞大世界。
　　“大数据”背景下的三种特征：第一，数据是呈动态化的增长。就是说数据总量在持续增长且增长的速度会不断提升。第二，数据类型的丰富性与多样化。当下，譬如感应器、云计算、社交网站等新技术的应用及在平台的推广下，大数据的类型在本质上发生了变化，一些非结构化数据类型或不稳定、无规则的半结构化数据类型的产生让大数据的类型呈多样化的发展。第三，数据的价值潜力具有无限性。从当前发展的趋势来看，大数据的价值潜力会因时间随着数据规模的增大从而得到不断地提升。这些都借助于计算机的技术创新与应用让互联网进入更好的发展时代。
　　二、成果导向教育（OBE）
　　成果导向教育（Outcome-Based Education，OBE）理念已是很多国家教育改革的主流理念。现已成为改良工程类专业教育成效、追求卓越工程师教育的重要方式。OBE理念更加适合应用于教学设计不够完善的导航工程专业教育中：明确国家发展需要、科技进步需求一确定学生学习成果、能力一制定培养目标一设计课程体系一规划教学内容一设置教学方式，在制定培养目标、设计课程体系、规划教学内容、设置教学方式的过程中，应以参考OBE理念，规避传统教学缺陷，依据实际情况和可行性设计实施措施。
　　讲授课是教育过程中最原始、最基本的方式，“是什么”、“做什么”、“为什么”是教师在讲授过程中要呈现的内容，如何引导学生学习、启发学生思考、激发学生兴趣，则取决于教师的授课功底和讲授内容的精彩程度。翻转课是指重新调整课堂内外的时间，课堂外由学生通过网络课程等开放资源提前学习，课堂内由师生展开互动讨论，促进知识内化吸收。
　　三、OBE理念下的大数据专业人才培养的要求
　　大数据人才应系统掌握数据分析相关的技能，主要包括数学、统计学、数据分析和自然语言处理等，具体来说，大数据人才首先应具备获取大数据的能力，例如能根据任务要求，综合利用各种计算机技术和知识，收集、整理海量数据并加以存储，为支撑相关决策和行为做好数据准备。其次，应具备分析大数据的能力，能根据具体需求，采用有效方法和模型分析数据，并形成报告，为实际问题提供决策依据。最后，还应具备良好的团队合作精神。大数据时代的数据分析任务，多数需要与他人合作实现既定目标。现在看来，从数据科学与大数据技术专业毕业的学生，授予的是理学与工学学位。由此可见，此专业具有非常明显的理工交叉特点。大数据催生了数据科学，而数据科学是处理和分析大数据的理论支撑与保证。因此，高校在制定培养计划和方案时，应注意数学、统计学、计算机科学的有机融合及与应用领域的深入结合。
　　大数据的核心价值在于应用，而应用需要专业知识与数据思维相结合。然而，大数据的应用能力培养用现行书本教学的方法很难实现。过去的人才多是“T”型人才，即一专多能;今后的大数据人才应为“n”型人才，即两专多能。所谓两专，是要有专业知识，更要有数据思维。要达到这样的目的，必须改革现行的人才培养方式，鼓励用多种形式培养跨界人才。在大数据思维指导下，可以从事的研究领域变得更多了。几乎现有的各个专业都可以和大数据思维结合，产生创新的火花。同样值得注意的是，大数据也一定会产生新的学科或领域。
　　四、拓展大数据领域的理论研究
　　大数据人才培养之路应少一些限制，多一些包容。在大数据专业的体制机制建设和人才培养方面，应更加灵活，允许尝试走多种路径，才可能发现与克服过去机制中的问题。清华大学将数据科学研究院独立设置，便于实现跨专业跨领域的资源整合，组织多个院系不同专业的教师，为学生开设从传‘术’（工具手段类）到授‘道’（思想方法類）的多类型课程。招生面向全校研究生，根据学生的不同专业背景，定制个性化的培养方案。对于人文社科类学生，多补一些‘术’的内容，对于理工类学生，多补一些‘道’的内容。万丈高楼平地起，加强关于大数据领域的理论研究是关键，也是基础。在大数据背景下，统计学科的现有理论基础与方法受到了极大挑战，需要建立一套适应大数据特点的理论体系。对数学学科而言，创建适应不同环境的快速有效计算和优化算法将为大数据分析提供最基本理论保证。
　　五、提高专业实践，加强大数据专业横向合作
　　加强与社会、相关企业的合作势在必行。大数据专业有很强的时代性，也有较为强烈的社会需求。因此，它们要发展、成长、培养人才，离不开社会的支持。从企业和相关政府部门或研究机构引进大数据领域的兼职教师，不仅让学生们在学校也能获取专业领域最前沿的动态和信息，而且能得到最权威专业的学术指导。为了更好实现学科、专业建设，要引进先进的大数据技术设备满足教学实践需求。国内外大数据技术发展迅猛，相应的高科技产品日新月异，政府和学校也应增加投入，引进相应的技术设备，为满足学生更好的学习和实践提供硬件保障。