农科大学生素质提升研究范文

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［摘要］农业大数据已经成为现代农业的一种新型资源要素。农业大数据的高效利用离不开农科人才的培养，农科大学生是农科人才来源的重要渠道，因此，提升农科大学生素质显得尤为重要。通过分析农业大数据背景对农科大学生提出的新要求，从培养目标、课程设置、教学内容以及教学方法和手段等方面给出相应的建议。

［关键词］农业大数据；农科大学生；素质提升

一、农业大数据是现代农业发展的新型资源要素

我国传统农业资源构成包括土地、劳动力和简单技术，精耕细作，要素单一，效率低下，它是一种依靠发展自身并不断循环进化的典型的有机农业。随着信息化和农业现代化的进一步发展，现代农业的资源构成有了新的变化，农业大数据就是一个很好的例子。当前，农业大数据与农业产业加快交融，进一步协助定位农业生产道路，为农业市场指明方向，并提高农业管理的效率，并逐渐成为智慧农业的神经枢纽和加快农业现代化进程的关键因素。何为农业大数据？很多学者认为农业大数据的定义可从大数据定义和农业信息化定义两方面入手。关于大数据的定义，GartnerGroup认为，大数据是以一种决策、洞察和优化流程的新处理模式来适应海量、高增长率和多样化的信息资产；McKinsey＆Company认为，大数据是一种在获取、存储、管理、分析方面超出传统数据库软件工具能力的数据集合；维克托•迈尔－舍恩伯格和肯尼斯•库克耶在《大数据时代》一书中认为，大数据是指不用随机分析而采用所有数据进行分析的数据处理方法；另外一种比较具有代表性的定义是4V定义，认为大数据具有规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）、价值性（value）四个特点，而以IBM为代表的则认为大数据还应具有真实性（veracity）。关于农业信息化的定义，它是指利用现代信息技术和信息系统为农业产、供、销及相关的管理和服务提供有效的信息支持，并提高农业的综合生产力，促进农业结构战略性调整和经营管理者效率的总称。因此，农业大数据是指以大数据分析为基础，运用大数据的理念、技术及方法来处理农业生产销售整个链条中所产生的大量的数据，从中得到有用信息以指导农业生产经营、农产品流通和消费的过程［1］。农业大数据的掌握和应用是实现农业信息化有效途径，使用大数据解决农业领域的相关科学研究问题，将是未来农业科研的新方法、政府决策的新思路以及涉农企业取得快速发展新方向。农业大数据的类型包括农业资源与环境数据、农业生产数据、农业市场数据、农业管理数据等。农业大数据在农业上的应用主要有农业生产方面的应用、农业服务方面的应用和农业应急管理方面的应用等。

二、农业大数据背景对农科大学生的素质提出了新要求

（一）农业大数据背景要求农科大学生必须转变传统思维方式维克托•迈尔－舍恩伯格和肯尼斯•库克耶曾强调：大数据与三个重大的思维转变有关，一是强调全体数据，并不是随机样本，即要分析与研究内容相关的所有数据，而不能只是分析少量数据样本；二是大数据更注重混杂性，而不是精确性，对于数据的混杂性不是尽力逃避，而是采用标准途径进行处理；三是大数据强调研究事物间的相关性，而不是寻求复杂的因果关系。从某种程度上来说，思维活动是一个人智力活动的基础，思维方式对一个人的成长具有非常重要的意义。在我国，由于长期以来并未实质上冲破应试教育以及标准化教育模式的桎梏，导致当代大学生的思维方式缺乏创新力，缺乏独立性，思维节奏滞后于日新月异的社会生活，这一点在农科大学生的身上体现的尤为明显。随着信息化社会的不断发展，农业也在不断走向信息化、现代化，农业大数据渗透到生产经营、农产品流通和消费的各个环节，具备大数据的思维方式与农科大学生的就业息息相关。因此，在农科大学生的教育过程中，有针对性的帮助他们树立大数据意识、培养大数据思维具有十分重要的意义。

（二）农业大数据背景要求农科大学生需具备良好的信息素养大数据时代下的人才培养过程不得不重视信息素养的养成。其构成主要包含以下几个模块：一是信息意识，二是信息技能，三是信息伦理。澳大利亚哥里菲斯大学信息服务处的布鲁斯总结出了信息素养人的七个关键特征，其中包括自主学习能力、信息过程的完成能力、不同信息技术和系统的使用能力、信息内在化价值的转化能力、对世界的充分认识能力、批判处理信息的能力、拥有个人信息风格等。随着“互联网＋”和智慧农业的提出，农业大数据已经开始应用于土地的耕地、农产品的育种、施肥、储运、农产品加工、销售等各个环节，作为一名农科大学生，培养敏锐的数据意识，做好农业大数据的采集和处理，将农业大数据知识转化成为农业生产力，使其在农业生产销售的各个领域得以运用，持续促进现代农业的蓬勃发展。

（三）农业大数据要求农科大学生具备合作、共享和创新能力农业大数据要求农科大学生具备合作共享和创新能力。一方面，农业大数据具有采集多源性与数据挖掘复杂性的特征，因此，仅仅是行业内部人员的数据资源合作共享是不够的，更需要跨行业、跨学科、跨领域的共享与合作。另一方面，就像Farecast通过销售数据进行未来价格的预测，谷歌通过搜索关键词的时间、频率等来监测流感的传播，它们都是以创新的方式来挖掘大数据的潜在价值。农业大数据的应用离不开创新力，激发农科大学生的创新力，将创新力演变成一种良好的习惯和生活方式，内化成为学生自身的行动力，这是农科大学生提升自身价值和为农业农村做贡献的动力源泉。

（四）农业大数据背景对农科大学生的综合能力提出更高要求一方面，农业大数据的出现对专业化教育提出了挑战，科学技术的发展让学科知识的融合更加普遍，一是每一位行业专家或技术人才所掌握的知识不再仅仅局限于某一特定范围内，更多是跨行业、跨领域、跨学科知识的融合，二是数据潜在价值的发现往往需要将不同来源、不同类型、不同领域的数据进行结合，因此，不能将思维模式局限于某个或几个固定的领域，要具有跨专业、跨领域的跨界思维模式，因此，农业大数据背景对农科大学生的综合能力提出更高要求。另一方面，农业大数据强调农科大学生具备大数据理论、技术与实践的要求。大数据可以从三个维度来理解，一是理论维度：根据大数据的特征定义去了解各行业领域对大数据的描绘和定性，审视人与数据之间的博弈，探讨大数据的价值，进一步理解大数据的珍贵所在；二是技术维度：大数据的采集、处理、存储需要大量技术层面的操作，例如云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术等；三是实践维度：将大数据进行处理后的结果运用到国家、政府、企业、个人的发展当中，这是大数据最终的价值体现。农业大数据的理解也可从理论维度、技术维度和实践维度来审视，农业大数据背景下的农科大学生应具备理论、技术和实践三个层面相应的能力要求，积极适应时代的发展，利用农业大数据驱动农业农村的经济发展是大数据时代的必然要求。

三、农业大数据背景下提升农科大学生素质的几点思考

（一）明确和调整高校培养目标党的强调，中国特色社会主义进入了新时代，我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活的需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。新时代下，根据农业现代化的发展和市场经济对人才需求的趋势来看，高等农业院校的人才培养必须要与农业现代化的发展相适应，要以农业社会化和产业化的要求来培养人才，这要求农业人才除了广博的知识以外，还应具备现代技术、管理技能、实践和创新能力。农业大数据的出现使得高等教育管理者必须拓展培养目标，提升农业人才的整体水平，解决农业人才与社会需求脱节的矛盾。在培养目标上，根据大数据的特点，农业大数据的培养目标应从三个层面出发，即数据管理、数据分析、数据应用，依托农学学科优势，强化学科交叉，着重培养学生数据的手机、融合、管理能力，挖掘农业大数据的背后价值，使其成为未来农业大数据等领域具有丰富实践经验和能力的实用型数据人才。为农业大数据背景下的农科人才素质提升确立培养目标。

（二）调整课程设置和教学内容国务院《促进大数据发展行动纲要》指出：“鼓励高校设立数据科学工程相关专业，重点培养专业化数据工程师等大数据专业人才，鼓励采取跨校联合培养等方式开展跨学科大数据综合型人才培养。”根据大数据的特征，调整课程设置和教学内容，将农学相关专业、计算机相关专业等各个学科领域相互渗透，交叉融合，建立跨行业、跨领域、跨学科的人才培养模式。在课程设置上，一方面，高校要使用多种途径和手段面向师生开展农业大数据教育，建设跨学科专业交叉融合的培训或者课程体系；在学好传统农业科学技术教育的基础之上，对于现代生物科学技术、经营管理、农产品加工等方面的课程也应予以重视和培养，促使农科大学生的知识结构趋于多元化；鼓励学生广泛涉猎其他相关学科，例如经济管理类第二学位；设置农业大数据选修课程，通过举办农业大数据相关讲座、竞赛等方式，强化师生的大数据意识、思维、素养和技能，有效提升师生对农业大数据的数据分析、数据决策、数据服务和数据创新能力；另一方面，高校应将农业大数据作为未来专业的发展趋势，发现和研究新的专业生长点，捕捉潜力巨大和影响深远的新兴专业。在教学内容上，应注重培养开发农科大学生的“大数据能力”。一是培养农科大学生对计算机的使用能力，这是最基本的要求，农业大数据的应用离不开计算机的使用，正确合理使用计算机也是信息时代一名农科大学生的必备技能；二是培养大学生对大数据的处理与分析能力，良好的数据意识是“大数据能力”的先决条件，对数据的敏感程度是以数据进行创新的开始，良好的数据处理能力是“大数据能力”的关键所在，运用恰当的工具进行数据的收集和整理，并以相关数据处理技术进行数据分析，这是处理大数据重要环节；三是培养数据交流能力，数据交流是最终目标，大学生应该具备数据辨析、数据分析和数据预测的能力，对信息进行有效整合，将数据信息转化成文字信息，能够进行高效的数据信息沟通与交流。

（三）改革教学方法和教学手段传统的教育更倾向于专业化教育，注重学生专业能力的培养，单一的教学模式已经无法适应快速发展的科学技术，教学方法和手段的改革应从打破高等教育人才培养的专业化模式出发，以培养综合型人才为切入点。农业大数据背景下，如何改革教学方法和教学手段，笔者认为可从以下几个方面展开：首先，在教学过程中，改变以教师为中心的授课模式，以讨论式、启发式、引导发现式为主导。大数据要求农科大学生转变传统的思维方式，思维的转变来自教师不断地启发和引导，农业大数据强调农科大学生能够合作共享，拥有探索创新精神，以学生为中心的教学模式是激发学生创新精神的有效方式，也以此培养学生的学习合作能力，多行业、多领域、多学科知识的融合，既是合作与创新能力充分结合后的结果呈现，也是合作与创新能力不断得到升华的力量源泉。其次，在教学过程中，注重理论教学与技术教学相结合。理论是大数据认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线，而技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。从理论传授出发，配合具体演示法进行数据分析，增加学生对于大数据的学习兴趣，潜移默化的培养学生观察问题、解决问题的能力。从教学、实验、实践、科研等环节开展农业大数据的专业技能培养，探索面向大数据的专业实践技能培养规律和最佳实施方案，不断促进创新型、复合型农业人才的培养。通过对理论与实践的结合，帮助农科大学生了解和熟悉现代农业技术，适应现代农业技术的发展变化，使农科大学生的知识结构全面优化。最后，在教学过程中，利用现代教学手段，借鉴大数据技术传授农业大数据知识。积极促进教育教学资源的更新，知识更新速度的急剧加速相对应的应该是教学方式的不断改善，使其不断适应学生的现实需求。通过大数据技术展开对教育教学活动和学生行为数据的收集、分析和反馈，以此为个性化学习和针对性教学提供支撑，综合利用互联网、大数据、人工智能和虚拟现实技术探索未来教育教学新模式。通过课堂展示、开展活动、举办讲座等相应形式，不断加强农科大学生对农业大数据的认识和了解。将种种先进的信息技术应用与农业各方面实际应用相融合，使学生能够掌握农业大数据的相关技术，进而将其运用到实践当中去。

［参考文献］

［1］张浩然，李中良．农业大数据综述［J］．计算机科学，2014（11）：387－391

［2］迈尔－舍恩伯格，库克耶．大数据时代［M］．盛阳燕，周涛译，杭州：浙江人民出版社，2013．

［3］牟少敏，温孚江，宋长青．农业大数据研究生培养模式探索［J］．大数据，2016（2）：53－58．

［4］黄晋．关于大数据人才培养的思考与探索［J］．教育教学论坛，2014（45）：201－203．

［5］葛琳琳，贾银山．大数据时代高等教育人才培养的策略与思考［J］．黑龙江高教研究，2017（03）：159－161．

［6］张领先，张标．大数据时代农业院校本科专业课程体系建设———以中国农业大学为例［J］．北方农业学报，2016（44）：115－119.

作者：吉飞跃；吴锦程 单位：福建农林大学