跨学科实训教学赋能应用型数据人才培养，和鲸携手人大持续推动新文科建设

数字时代，随着新一轮科技革命与产业变革的加速演进，拥有学科背景的应用型数据科学人才逐渐成为我国政产学研各界的人力资源需求重点。为响应需求，国家愈发重视新生力量数据思维与意识的培养，“大数据 + ”因此成为“新工科、新医科、新农科、新文科”四新建设等系列高校教改、课改政策的重要方向。

“新文科”作为文科振兴的重要战略之一，正辐射全国范围内越来越多的各级院校。然而，在自上而下推进新文科建设的进程中，各高校也发现传统数理、编程的教学方式在跨学科课堂中出现了种种卡脖子问题：学生并非理科背景出身，对于数据科学的学习“天生”具有畏难甚至抵触情绪，不知道数据技能“有什么用”、“该怎么用”，而课程伊始繁杂、耗时的软件安装、环境布置更是加深了这道鸿沟，不仅削弱成就感、带来负反馈，更是使其无法专注于技能学习本身。

中国人民大学作为一所综合性、研究型的全国重点大学，以“独树一帜的人文社会科学”为学科整体建设目标。为进一步构建并优化“大数据 + 哲学社科”的交叉学科体系、探索“新文科”落地的最佳实践，人大校方选择与和鲸携手，联合打造“交叉学科教研一体化新型数据分析开放平台”。一期建设中，平台主要赋能全校教学工作，以跨学科案例实训为抓手，着重培养学生的数据思维与跨领域信息技术应用的创新能力。

以目标为导向，在开展教学工作前，首先需要明确未来的数据科学家们究竟需要学习哪些知识、掌握何种能力——一方面，是管理、处理不同类型数据的能力，这种能力会构建出一个以数据为中心的问题求解与分析的流程，并要求数据人才掌握使用数据分析工具的技术；另一方面，是要能够做到学科交叉，将数据科学与各专业领域知识进行融会贯通。

基于以上目标，人大依托和鲸交叉学科教研一体化新型数据分析开放平台开设数门课程，其中，有供全校学生选修的通识类课程，如《数据思维》、《数据科学导论》，也有具备明显学科属性的专业类课程，如《人工智能与 Python（金融量化）》，开课主体涉及全校五个院系，覆盖总计七百余位人大师生。

各类课程中，以通识核心课程《数据思维》最为典型。《数据思维》主要面向全校各专业此前未选修过计算机类或统计类课程的本科生，开课目标可总结为：塑思维、重实践、跨学科。在第一学期的课程周期中，共有来自全校 25 个专业的 50 位学生成功选课，他们的背景以人文类专业为主，如法学、哲学、金融学、新闻学及政治经济学。

依据课程目标、学生背景及学校与平台资源 + 产品 + 服务的优势所在，《数据思维》的教师团队为该课程设立三大特色。

特色一：联手和鲸社区，实现“跨学科的案例驱动”

《数据思维》的授课可分为数个专题，对应不同知识模块，每一专题都会引入一至两个真实跨学科案例——如，“数据的统计分析与可视化”专题引入“新冠求助者画像”案例，“文本数据的处理与分析”专题引入“以红楼梦为例的数字人文”与“虚假新闻”案例——通过案例，不仅专题中的各知识点得以成功串联，也使学生明确数据技能的实用所在。

案例作为课程的重要组成部分，在教学过程中应以何种方式得以呈现？《数据思维》借鉴和鲸旗下和鲸社区的产品理念，打造课程主页，将案例作为资源置于主页得到开源，校内学生无论是否选课，都能够对此类案例进行复现学习，实现教学资源开放共享、进一步扩大课程辐射范围。

和鲸社区作为中国目前最大的数据科学实践社区，本身具备丰富且实时更新的数据、项目案例及活动资源，相关领域的教师团队可直接调用社区内容支持教学，学生也可将社区内容作为课外延拓，挑战自我、提升学力。

特色二：依托和鲸平台，实现“打开网页学编程”

数据思维是动手编出来的，师生们需摒弃“纸上谈兵”的教法、学法，而高校理应为其搭好一个实用且便捷的“梯子”，人大场景下，和鲸交叉学科教研一体化新型数据分析开放平台就是这个梯子。

平台主要提供 Notebook 交互式、Canvas 拖拽式两种云端分析环境，支持 Python、R 等数种编程语言，预先配备多种通用或特定学科镜像，同时具有能够满足“高并发”教学场景的强大算力调度管理功能。即开即用免装包、打开网页学编程，免除繁复的底层工作、帮助消除感性上的畏难情绪，最大程度使学生专注于数据分析能力提升本身。

平台后端，教师可利用不同功能模块完成课程管理，将既往课件、代码上传至和鲸平台，学生即可从“看”到“用”，于云端实现课件内容的一键复现。

此外，作业布置、测验收发、自动评审也均可通过平台功能实现。

特色三：联动和鲸科赛，实现“以赛促教、以赛促学”

为教学过程引入不同类型的数据科学主题竞赛，不仅能够延拓课堂形式，更能以此为出口激励学生动手实践、产出完整数据分析作品以获得成就感。《数据思维》兼顾课内、课外，一方面，教师团队依托课程主页与和鲸平台举办课堂辩论赛，根据全球温室气体排放的真实数据集，探讨发达国家与发展中国家在全球变暖中的责任问题；另一方面，鼓励学生参加各种全国性高校赛事，产出诸如《国产动漫是否在仰卧起坐》、《抖音神曲对大众音乐审美的塑造》等相当不错的数据分析作品，实现从学到用的完整闭环。

和鲸以竞赛起家，旗下和鲸科赛具备丰富的办赛经验，曾连续三年协办中国大学生计算机设计大赛，也曾承办中国石油大学（华东）等知名高校的校内数据赛，专业化赛训服务与赛事指导经验无疑能够为“以赛促学”的先进理念提供助力；同时，和鲸平台本身内嵌比赛管理模块，有余力的教师也可通过平台功能自行配置课程竞赛。

以即开即用的云端实践平台为地基，聚焦跨学科案例实训，赋能交叉学科应用型数据科学人才培养，和鲸获得人大师生的一致好评。

问卷显示，约 87% 的学生反馈和鲸平台“便利、快捷”，约 66% 的学生认为平台真实编程环境结合跨学科案例使其“有了数据思维意识”。《数据思维》的授课教师之一指出，学科内容与实践平台无缝、深度地融合，确实能够产生比较好的效果，可以作为未来教学发展的方向之一；同时，若是能够更多地去构造一些好的跨学科案例，且这些案例能够以比较不错的方式实现共享，那么无论是通识课还是专业课的教学体系，都会得到大幅优化。

目前，和鲸交叉学科教研一体化新型数据分析开放平台仍处于建设周期，二期建设中，平台主要面向科研领域，帮助实现数据开放、构筑全校数字人文生态。为进一步推动教学、科研的双向赋力，23 年 4 月，校方赋予和鲸平台“人大大脑”的目标与定位，并希望通过功能、服务的持续升级，最终升格为“中国大脑”。作为数据科学领域的佼佼者，和鲸十分荣幸能够在如此层面为人大校方提供助力。

和鲸同样愿将已积累、沉淀的经验与方法论，作为可供复制的模式化体系赋能各级院校，任何相关需求，都欢迎您扫描下方二维码与我们展开交流（好友申请备注“人大教学”），或点击右侧链接免费【试用 ModelWhale 团队版】（获赠 CPU、GPU 算力）。