大数据人才匮乏，校企合作来“解套”

这个论坛的不寻常之处在于，主办方在前期对大数据人才培养情况做了深入的行业调研。国内培养大数据人才的院校都尚处于起步阶段，从2016年才开始全国有35所院校设立专门的大数据技术专业，人才培养目标是以大数据为核心研究对象，利用大数据的方法解决具体行业应用问题，以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科，相关专业设计目前还主要是解决“有无”问题，与人才市场上几十万懂得利用大数据做决策的分析师的需求相比，还远远不够。

本次论坛发起成立了中国教育大数据应用研究院和教育大数据产业技术创新战略联盟，中国信息界泰斗级的人物、中国工程院院士倪光南担任了中国教育大数据应用研究院联席院长，网龙华渔教育作为执行院长单位承担运行，共同探索大数据在教育领域的融合经验及应用。

教育大数据要“安全可控”，突破口在人才

“大数据在新一代信息技术中是基础性的技术，人工智能、物联网等都需要大数据的支撑。去年国内外发生的一些事件提醒我们，如果大数据的安全出现问题，后果将十分严重。解决大数据安全的核心是技术安全。”倪光南院士对记者表示。作为中国信息产业界的良知，他强调大数据使用的软硬件要实现安全可控这个目标，最关键的是在人才。

“目前，我国网络安全人才培养仍存在发展院校较少、师资队伍不强、教材体系不完善、学生实践机会少等问题。”中国工程院院士沈昌祥表示，网络空间安全涉及数学、计算机科学与安全、信息与通信工程等多个学科，已形成了相对独立的教学和研究领域。学科方向应定为安全基础、密码学及应用、系统安全、网络安全、应用安全等。建立网络空间安全一级学科的目标是，通过网络空间安全学科的培养，使学生掌握密码和网络空间安全基础理论和技术方法，只有这样，才能实现数据安全方面的自主可控。

值得欣慰的是，在数据安全方面，将由沈昌祥院士牵头，筹建网信大数据安全产学研专委会;在新媒体方面，联合各主流媒体的新媒体研究院，设立手机媒体大数据分会，开展新媒体大数据领域的研究，推动媒体融合。

内容+工具+渠道,企业发力构建数字教育生态圈

记者从大会了解到，一些领先企业正在不断推进大数据技术与教育数据化本身的融合发展和运营模式创新。

自2015年以来，国内教育技术类企业的并购重组方兴未艾，部分企业还瞄准国际优质教育服务企业或品牌，积极寻求在世界范围内的教育大数据技术领先优势。其中，专为K-12儿童研发并提供创意教育游戏的美国公司JumpStart，为全球K-12学校的教师、管理人员、学生和家长提供通信和协作平台的Edmodo等，先后被国内企业网龙网络公司等所并购，在收购普米后，网龙将其优秀的教育硬件产品和软件技术，与国内的数字教育内容、教学工具和教学平台等相融合，籍此初步建立了一个构建“数字教育”大生态圈，其业务版图覆盖超过190个国家，惠及超1亿用户，超过1200万老师，130余万间教室，其中包括俄罗斯、印度、南非、尼日利亚等国。

“我们通过和高校等科研机构合作,推动与北京师范大学、清华大学,美国哈佛大学、斯坦福大学、北得克萨斯州大学,塞尔维亚诺维萨德大学等国内外多所知名高校多元化合作模式和产学研用育人机制，开展在教育领域的大数据和人工智能前瞻性应用研究，实现VR、AR、AI等国际水平的前沿技术在教育现代化中的应用，服务中国教育改革和教育现代化。”网龙董事长刘德建表示。

大数据人才培养，高校行动进行时

在本次论坛上，倪光南等院士积极倡议国内大学与领先企业要齐心协力推动大数据人才的培养和开发。

据了解，教育部在2018年正式启动了“高等学校人工智能创新行动计划”，明确了高校人工智能行动“三步走”的目标和重点任务，支持国内高等院校积极投身人工智能行业。国内高校迅速在人才培养、技术创新和成果转化方面进行了卓有成效的探索。部分领先院校正在通过设立专门机构、开办新专业并为企业提供培训服务来培养大数据人才。

自2017年以来，我国大学加强了对人工智能和大数据研究机构的专门建设，截至2017年12月，全国共有71所高校围绕人工智能领域设置了86个二级学科或交叉学科，其中最早的是2017年5月成立的中山大学智能工程学院。围绕人工智能教育“教学建设”，已在2018年认定的首批612个‘新工科’研究与实践项目中，布局建设了57个人工智能类项目。

以哈尔滨工业大学为例，该校继2017年底与阿里云联合筹备成立数据科学院后，于2018年底正式成立人工智能研究院，开始探索留学生、研究生、本科生多层次的大数据专业人才培养体系，在2017年正式开设大数据本科专业后，从今年开始招收大数据科学与工程硕士生。与此同时，该校还依托该校的继续教育学院和哈工大机器人集团，为联通公司等企业提供了专门的大数据技术应用培训。哈尔滨工业大学高等教育研究所黄超副教授说：“我国目前在人工智能研究领域处于领先地位，但要把技术领先优势转化为产业竞争力，还需要在人工智能领域进行持续深入的教育创新。最关键的问题是要快速度过‘从无到有’的初级阶段，建立校企联合的大数据人才协同培养机制，解决好大数据人才培养方面的数量和质量问题，通过大数据教育创新优势来加强和发展竞争力。”

本次论坛倡议,发展企业化和社会化的大数据人才培养培训机构，运用市场的力量对大数据人才供给进行及时的补充，尤其是集聚市场力量解决好培训体系设计、创新能力培养、专业教材编写等关键问题。

（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

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