土木工程专业研究生数据素养嵌入式教学改革研究

罗 霞，王文平，陈 湘

（福建理工大学 福建 福州 350118）

数据在科研创新中扮演着关键角色，而研究生作为科学研究的主力军，需具备良好的数据素养，才能更好地应对大数据时代下的科研需求，以提升科研成果的质量和效率[1-2]。

土木工程学科涉及广泛的研究领域和跨学科交叉，需要综合运用各类数据进行分析和决策。因此，加强土木工程专业研究生的数据素养教育，以提高他们的数据处理和分析能力，对推动土木工程学科在工程实践和科研创新方面取得更大突破和进展具有重要意义[3]。

目前，土木工程专业研究生在数据素养方面存在对本学科科研热点与趋势了解较少、数据搜索知识欠缺、数据获取方法和途径有限以及数据利用能力较低等问题。这些问题直接导致了其对课题研究不深入且传承性差的现象[4-5]。

通过嵌入式教学改革，教师将数据素养教育融入研究生课程中，能够激发研究生的创新潜力，培养他们的数据分析和解决问题的能力，对优化科研成果和推动成果创新具有积极作用[6-7]。

因此，为适应大数据时代的科研趋势，提升土木工程专业研究生的数据素养，培养出更具综合素质和创新能力的土木工程专业研究生，有必要开展土木工程专业研究生数据素养嵌入式教学改革的研究，以期帮助研究生适应大数据时代下的科学研究需求，进而为土木工程领域的发展与创新做出贡献。

1 土木工程专业研究生数据素养的重要性

数据素养是研究生在大数据时代中必不可少的能力，它不仅涵盖了对数据基本概念与处理方法的掌握，更重要的是要求个体能够灵活运用数据进行分析、解释和应用，为决策和创新提供支持，并在数据使用和共享中具备伦理意识和安全意识。

首先，木工程领域的研究和实践需要大量的数据支持，包括工程设计、施工管理、材料选用等方面的决策。研究生通过数据素养培养，能够熟练地获取、整理和分析相关数据，从中发现规律、解读趋势，为决策提供科学依据。数据素养使研究生能够基于数据进行准确、客观的决策，提高土木工程项目的质量和效率。

其次，土木工程涉及复杂的工程项目和施工过程，存在着一定的风险和安全隐患。通过数据素养的培养，研究生可以更好地识别和评估潜在的风险因素，并通过数据分析和模拟预测，制订相应的风险管理和安全控制策略。数据素养使研究生能够基于数据对工程风险进行量化和分析，提高土木工程项目的安全性和可靠性。

最后，土木工程是一门综合性学科，常常需要与其他学科进行交叉研究和合作。数据素养使研究生能够有效地获取和理解其他学科领域的相关数据，并与其他领域的专家进行沟通和合作。通过跨学科的数据交流和合作，研究生可以获得更多的知识和视角，拓宽研究思路，促进土木工程领域的创新和发展。

2 嵌入式教学改革的理念与方法

嵌入式教学改革以融合、实践、个性化、合作和创新为特点，将新的教学方法和理念有机融合到传统教学中，形成一种全新的教学模式，考虑研究生的个体差异和学习需求，强调研究生之间的合作与互动，鼓励研究生进行创新思维和实践，提供更富有活力的学习体验，促进研究生全面发展和提升综合素养。

嵌入式教学改革的实施需要遵循针对性、渐进性、实践导向、研究生主体性和多元评价等原则，根据学科特点和研究生需求进行设计和实施，分阶段、小规模试点进行，通过实际的项目、案例、实验等活动提供实践机会，促进研究生的主动参与和实际操作能力的培养，鼓励研究生的自主学习和合作探究，采用多样化的评价方式，灵活采用项目驱动、小组合作、情境教学、技术支持以及反思与总结等方法，引导研究生解决实际问题实践应用，鼓励他们在小组内分享和交流，将学习内容置于真实的情境中，模拟实际工作场景，利用现代技术工具和平台，为研究生提供在线学习资源、虚拟实验室等支持，增强学习的互动性和趣味性，鼓励研究生进行反思和总结。

3 土木工程专业研究生数据素养嵌入式教学改革策略

3.1 优化课程设置，增强数据素养培养

3.1.1 课程整合与协同设计

整合与数据素养相关的课程，形成有机的课程体系。例如，将数据处理与分析、工程实践与数据模拟、信息技术与土木工程应用等课程进行协同设计，使研究生能够在多个课程中有机地应用和巩固数据素养相关的知识和技能。

3.1.2 拓宽教学内容

在专业课程设置中增加与数据应用相关的内容，包括数据处理和分析的基础知识、常用的数据分析方法和工具、数据挖掘和模型建立等。拓宽专业课程教学内容，提供更丰富的数据应用知识，培养研究生的数据思维和数据驱动能力。

3.1.3 数据分析工具与软件应用培训

在课程设置中增加针对数据分析工具和软件的培训环节，例如Abaqus、Python 和MATLAB 等。运用这些工具，研究生可以更好地处理和分析土木工程领域的数据，提高数据素养的实际应用能力。

3.2 整合教学资源，提升数据应用能力

3.2.1 跨学科教学

鼓励跨学科的教学合作，将数据分析技能与土木工程领域的知识相结合。例如，与统计学、计算机科学等学科的教师合作教学，通过交叉学科的相互学习，使研究生能够获得更广泛的数据分析知识和应用能力。

3.2.2 提供开放性资源

建立开放性的教学资源平台，提供丰富的数据集、案例分析、学术论文和开源工具等。研究生可以通过这些资源进行自主学习和实践，拓展数据应用能力，同时也促进研究生之间的交流和合作。

3.2.3 实施导师制度

建立研究生导师制度，指导研究生在科研项目中进行数据应用和数据分析的实践。导师可以根据研究生的研究方向和兴趣，提供个性化的指导和资源支持，帮助研究生深入理解数据应用的方法和技巧。

3.3 创新教学方法，培养数据分析能力

3.3.1 探索性学习

鼓励研究生进行探索性学习，通过提出问题、查找相关数据、进行数据分析和得出结论来探索土木工程领域的数据应用。这种学习方式能够培养研究生的独立思考和问题解决能力，同时加强他们对数据分析方法的理解和运用。

3.3.2 创新性评估方式

采用创新性的评估方式来评价研究生的数据分析能力。例如，要求研究生完成实际的数据分析项目、撰写数据分析报告或进行数据分析演示等。这样的评估方式能够激发研究生的创新思维和动手能力，并更全面地评估他们的数据分析能力。

3.3.3 研究生互动与合作

鼓励研究生之间的互动与合作，例如小组讨论、团队项目等形式。通过研究生之间的合作，可以促进彼此之间的学习和思考，共同解决数据相关的问题，提升数据素养的培养效果。

3.4 加强实践环节，提高数据处理技能

3.4.1 强化实验室建设

加强土木工程实验室的建设，引入先进的数据采集设备、数据处理软件和数据分析工具。通过实验室实践，让研究生接触真实的数据，学习数据采集、处理和分析的方法和技巧，提高数据应用能力。

3.4.2 引入实际案例

在教学中引入实际的土木工程案例，结合实际数据进行分析和应用。通过分析真实案例中的数据，研究生可以了解土木工程实践中的数据挑战和解决方案，培养数据应用能力和解决问题的能力。

3.4.3 开展数据相关学术研究

鼓励研究生进行数据相关学术研究，开展独立的科研项目。研究生可以选择与土木工程数据处理相关的研究方向，深入探究相关问题，并运用数据处理技能进行实证研究。通过学术研究，研究生能够提高数据处理的能力，并为土木工程领域的发展做出贡献。

4 教学效果的评估与改进

4.1 研究生综合能力评估

考核研究生在数据处理、分析和应用方面的能力，包括实际项目或案例分析、实验报告、论文写作等，评估研究生的综合能力发展情况。这可以通过考试、作业、实验报告、项目报告以及学术论文的评审和评分来实现。

4.2 研究生反馈与评价

定期收集研究生的反馈和评价，了解他们对教学内容、教学方法和资源的看法和体验。可以通过课堂问卷调查、小组讨论、个别面谈等方式获取研究生的意见和建议。研究生的反馈和评价可以帮助教师了解教学效果的实际情况，并进行相应的改进。

4.3 教学资源评估

评估教学所使用的资源，包括教材、教具、实验设备、软件工具等的适用性和有效性。教师可以收集研究生和教学团队的反馈，了解教学资源在教学过程中的实际应用情况，从而评估其质量和改进空间。

4.4 教学方法改进

根据评估结果，对教学方法进行改进和调整。教师可以根据研究生的反馈和评价，针对性地改进教学内容、教学方式和教学组织形式，提高研究生的参与度和学习效果。可以尝试采用更多互动式教学、项目驱动的学习和团队合作等方法，以激发研究生的学习兴趣和主动性。

5 结语

通过嵌入式教学改革，可以有效提升土木工程专业研究生的数据素养，使其能够适应大数据时代的挑战与需求。为土木工程领域的发展提供有力的支持和人才保障，同时也为其他相关学科的数据素养培养提供借鉴和参考。