《中国高等教育》杂志近期刊载产教融合系列解读文章。本文聚焦产业与教育如何实现双向突破，看数据中国“百校工程”项目打造“五位一体”大数据创新生态。
在国家大数据战略引领下，一方面大数据产业井喷式增长、大数据技术快速更新，另一方面大数据技术所带来数据思维与数据技术，正在重构包括教育在内诸多领域和行业生态。
大数据战略新兴产业崛起是我国地方高校探索深度产教融合机制，创新教育形态，与大数据产业发展形成共振重大机遇。
教育部规划建设发展中心与中科曙光瑞翼教育联合开展数据中国“百校工程”产教融合创新计划，推动构建大数据创新生态，依托战略性新兴产业寻求产业与教育双向突破创新之路。
大数据时代产教融合
随着大数据时代来临，世界各国纷纷把发展大数据上升为国家战略。我国在信息化建设过程中积累了海量数据资源，巨大市场空间和旺盛应用需求为国内大数据行业提供了强大内生动力，这是我国可以在大数据发展上抢占先机，实现弯道超车的战略性机遇。2015年，我国政府正式把大数据提升到国家战略高度，随着《促进大数据发展行动纲要》部署落实，国内大数据行业发展迎来优良的政策环境。
在此条件下，国内大数据行业迅速走过概念讨论、市场探索与启动阶段，步入高速增长阶段。大数据时代扑面而来，对高等教育提出一系列问题和挑战，也为高等教育创新深化产教融合机制带来重大机遇。
大数据产业发展面临应用型人才培养瓶颈
大数据产业井喷式发展，各层次大数据人才尤其是应用型人才严重短缺。国内应用型高校普遍缺乏大数据人才培养的计算环境和师资力量，而大数据应用型人才既需要理解技术逻辑，更要理解业务逻辑，需要具备突出学习能力和专业协同能力，以适应快速迭代更新大数据技术和普遍需要团队协作大数据分析任务。
因此，基于产教融合进行专业建设，以行业应用为主轴来建构人才培养体系，无疑是培养大数据应用型人才必由之路。
大数据应用型人才培养需要产教融合机制创新
长期以来，产教“两张皮”的问题一直没有根本解决，所谓融合只是虚融合或者浅融合。这种浅层融合一般采取“点对点”校企合作办学模式，进行人才培养的单向度合作。虽然新兴产业技术进入校园，但是高校作为教育主体，主要是通过人才培养间接地介入产业链，自身仍游离于产业链之外，不具备产业影响力，不具备实时追踪乃至推动产业前沿发展能力，因而难以真正围绕社会需求开展人才培养。同时，高校在教学科研内力提升上，也容易与产业快速发展产生断裂，因此在专业建设上不具备可持续发展潜力，从而带来人才培养滞后性风险。
大数据具有横断学科显著特征
大数据技术能够、并且也正在快速与其它学科和专业结合，并对各个产业领域发生影响，成为其基础性技术配置，改变着它们生产和服务方式，形成各种类型的“大数据+”。因此大数据领域教育创新具有显著引领功能，能够带动很多学科专业转型发展，进而为打造多学科协同发展大舰战略提供突破口。
大数据也为教育形态变革提供了强大动能
大数据技术使我们可以对整体海量数据进行处理和把握，传统基于经验的教育决策和发展，必然转向基于数据的发展方式。而自适应学习技术、学习分析技术等教育大数据技术创新出现，也为真正实现个性化和多样化教育形态提供了可能。
构建“五位一体”大数据创新生态
为落实国家《促进大数据发展行动纲要》和《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》，积极探索校企合作新模式和新机制，加快培养大数据产业人才，教育部学校规划建设发展中心于2016年5月正式启动数据中国“百校工程”项目——
提出构建“五位一体”大数据创新生态体系，旨在通过2—3年的努力，在全国范围内遴选百所高校，部署集人才培养、资源开发、科研支撑、行业应用及社会服务于一体的“大数据应用创新中心”,与项目院校共同设立“大数据学院”，促进大数据产业、有关高校和科研机构的深度融合发展，打造大数据发展的创新生态系统，助力大数据人才培养、科技进步和产业发展。
同时百校联网形成“大数据应用协同创新网络”，构建协同创新大数据超级平台，实现平台资源与大数据应用共用共享，服务大数据产业创新应用。
倒推设计
以构建大数据创新生态为目标
数据中国“百校工程”项目一开始就是从构建大数据创新生态系统目标倒推设计。为形成多主体、自我演化创新生态系统，必须建立能够集聚行业和区域资源有竞争力的百校平台，而为搭建这一平台，项目建立硬件资源、行业应用创新共享和协同机制，建立系统人才培养、协同创新、社会服务等合作模式，并且由教育部规划建设发展中心、大数据领先企业、高校以及地方政府和行业等多方共同参与。
创新合作机制
提升地方高校行业应用能力
创新应用能力缺失，是高校无力服务于区域发展，造成人才培养滞后于产业趋势的根本原因，也是依靠学校自身或者传统产教融合机制无法克服难点。“百校工程”依托强大平台将参与院校创新应用能力托举到更高层级，解决跨越技术门槛问题;进而在平台所支撑产教融合生态中不断提升高校创新应用内力，解决与产业发展同步演化问题。这一依托平台、融入生态战略，为高校抓住产业变革机遇，快速提升创新应用能力，实现自身跳跃式发展提供一条切实可行路径。
产教深度融合
构建大数据专业建设新模式
第一，依托“五位一体”大数据创新生态系统，在人才培养方面，以行业应用协同研发带动教学，在实际工程场景中培养学生大数据思维和专业能力，建立业务逻辑与技术逻辑并重意识，提升以项目为导向学习能力和协同能力，从而建立起以广泛参与实际行业应用项目为支撑的大数据人才培养体系，使教学活动始终围绕大数据行业应用展开，解决教育与产业发展脱节问题，培养出适应大数据产业需求复合型、应用型人才。
第二，通过与中科院、清华大学等顶尖科研机构合作，引入高端教育资源，建立从本科到研究生贯通系统化教育流程，为大数据产业发展提供各层次人才。
第三，大数据人才培养过程，同时也是协同参与行业应用过程，是充分应用教育大数据技术过程，因此人才培养过程也是“五位一体”生态系统有机部分，从而为教育形态转变和机制创新带来全新可能。第四，在高校开展科研应用方面，通过参与大数据创新生态系统，地方高校可以依靠百校合力推进校企地合作、服务区域发展，解决地方高校开展行业应用能力不足的难题，真正切入产业链。通过深度参与产业发展，与产业前沿技术保持同步，为高校建立起可持续发展机制。
联结百校
打造区域、行业大数据骨干架构网
网络化是大数据产业本质特征。“百校工程”创新之处在于将百校和企业联结成网，构架网络化、生态化、开放化大数据人才培养和技术创新应用网络，实现大数据创新基地多层网络联结，建设大数据产教融合创新发展生态。
第一层是以中科曙光和高校合作大数据创新基地为核心，与当地智慧城市建设、大数据产业基地和中小型科创企业紧密联结成网;第二层是以省会和中心城市节点为核心，形成大数据区域网络，或以行业骨干高校为核心形成行业大数据网络;第三层是以总部基地，包括中科曙光、研究型大学、大数据研究院和教师培训中心等为核心，实现人才培养、课程开发、计算和存储、技术创新及创新创业开放共享，形成平台化、生态化发展体系。
百校联网超级大数据平台具有100PB数据规模，50万通用核和100万流处理核计算能力，它囊括不同地域、行业、背景人才，据估有大约600名学术带头人和5000名科研人员以及一批科研团队，通过校企共建大数据学院，计划要培养10万-20万名大数据工程师，成为我国大数据发展战略的重要支撑和服务力量。
百校工程实现双向突破机制创新
数据中国“百校工程”项目开展两年来，已在73所高校落地实施，分布于国内20个省、直辖市，包括211院校、重点本科、普通本科各类型院校。依托教育部学校规划建设发展中心从项目到平台，再到创新生态的建设战略，百校工程为实现产业与教育双向突破引入一系列创新机制。随着数据中国“百校工程”所构建大数据创新生态成长，它已同时成为推动国家大数据战略与地方高校应用型转型重要支点。
不断演化升级，实现多种形式的协同应用创新
在开展协同应用创新方面，“百校工程”首先启动1+1计划，一方面借助高校教育数据资源，辅助各校开展教育大数据应用研究，另一方面基于自身学科或区域优势，重点研究某一行业领域大数据应用，形成凸显自身优势应用领域。在此基础上，借助百校平台合力及互联网络培增效应，使一校一地合作演化为百校百地合作。目前，项目已经建立起多种创新协同机制。
其中，“校·校·企”协同是一所高校牵头，多所高校联合与相关企业协同研发，例如西南大学农业大数据、太原理工大学工业大数据以及北华航天工业学院遥感大数据项目等;“校·地·企”协同方面，百校工程项目协助参与院校，与地方政府部门及企业开展广泛合作，例如南京理工大学泰州科技学院医疗大数据、池州学院池州市全域旅游大数据、洛阳理工学院河南省建材大数据以及广西科技师范学院来宾市智慧农业等诸多项目。在“校·政·企”方面，地方高校凝聚百校合力成为地方政府发展大数据有力技术支撑，与地方政府共建大数据科研机构，例如西南大学牵头成立林业生物多样性协同创新中心、太原理工大学山西智能大数据产业技术创新研究院、枣庄学院鲁南大数据中心以及玉林师范学院玉林大数据学院等。
拓展平台纵深，形成完整的产业内涵和技术内涵
百校平台整体实力吸引很多前沿企业和科研机构开展广泛深入合作，在汇聚越来越多合作伙伴过程中，百校平台从产业内涵和技术内涵完整性出发，逐渐囊括产业链和创新链各个环节。
例如国家级上海数学中心与百校平台共建数据科学与人工智能联合实验室，共同开展具有国际领先水平数据科学和人工智能应用技术创新研究;国内物流领域领先企业博韩伟业与百校平台共建物流大数据研究院，推动大数据智能物流产业创新。上海数学中心是具有底层领先技术科研机构，而博韩伟业则是终端应用领域领先企业，通过建立起宽阔平台纵深，大数据创新生态系统也愈加丰富和健壮。
流程再造，构建应用型大数据人才培养体系
在行业专家与各参与高校反复研讨、评估教学反馈的基础上，百校工程项目确立了遵循国际工程教育认证理念，以培养复杂工程问题能力为目标的人才培养体系。在教学内容设计上，采取工程场景教学的方法完成专业课程的开发。在教学评估上，注重过程性评价方式，并针对国际工程教育认证所提出的明确的能力要求，给出可操作的评估指标。在教学实施上，引入垂直整合项目化(Vertically Integrated Project)教学方式，利用大数据生态系统所具有的丰富项目资源与教育大数据技术。
使学生从大一到大四,通过参与项目以研促学，不同年级不同水平学生逐步整合在同一项目组中协同完成大数据应用,注重学生参与项目的实践能力和团队协作的素质，激励拔尖人才的创新创业。这一人才培养方式，对于学生建立业务逻辑先于技术逻辑观念，形成“数据驱动”思维方式，培养学习能力和协同能力具有突出优点。
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