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数据警务技术专业课程建设探讨范文

时间:2022-11-09 10:56:52

数据警务技术专业课程建设探讨

摘要:随着信息技术的高速发展,在社会稳定风险评估中应用大数据技术具有很多优点。本文分析了将大数据技术应用于社会稳定风险评估的必要性,列举了大数据技术应用中存在的问题,分析比较了多种大数据算法,介绍了基于大数据的社会稳定风险评估的应用具体方法,指出了该应用发展的方向和前景。

关键词:大数据;社会稳定;风险评估;指标体系

1引言

2018年召开的全国公安厅局长会议上明确要求,公安机关必须大力实施公安大数据战略,着力打造数据警务、建设智慧公安[1]。2019年在全国公安工作会议上再次强调了大数据在公安工作中的重要性。中国人民警察大学顺应公安工作发展需要,于2019年新增数据警务技术专业,填补了公安院校无大数据技术相关专业的空白,具有里程碑式意义。因为应用场景和培养目标与地方院校差别较大,数据警务技术专业课程建设不能照搬地方院校的建设模式,应该构建突出公安工作特色、满足人才培养需求的相关课程,推进教学内容、教学方法和教学模式改革,培养具有大数据思维和技术的高素质警务人才。

2课程建设应解决的问题

数据警务技术是公安技术和数据科学技术的结合,旨在培养公安领域具有大数据思维和技术的新质警力人才,应构建科学人才培养模式,着力解决专业知识、技能方面的问题,以及行业素质和发展能力等方面的问题。课程设置和学生培养以“理论教学生成思维能力—实践教学生成任职能力—日常养成管理能力—岗位历练生成发展”的主线,使整个教学过程形成科学闭环,促进学生综合素养形成;坚持“课程、论文、活动”三位一体,教、学、研、练相结合,重视知识传授、挖掘科研能力、通过实战强化;对学生实行以人才培养方案为中心,以提升思想政治素质、人文素质、科研创新素质和职业发展能力为目标的多维立体式培养。

3课程建设实践研究

(1)科学规划建设专业课程。深入调研公安部门数据业务工作现状,结合目前警务大数据应用存在的问题,挖掘公安一线对现代数据警务人才所需的技术要求和能力要求,以此为牵引,合理规划和设置课程。加强校局、校企合作,共同推进课程内容的更新,完善课程建设。公安领域的数据资源丰富而且复杂,研究领域主要涉及大数据和公安相关学科,而大数据本身也是跨学科、多领域交叉融合的产物,因此为公安领域培养大数据人才的数据警务技术专业,应注重学科融合,培养厚基础、精专业、懂应用的复合型人才。经研究认为,数据警务技术专业学生应具备以下几方面的基础知识[2]:①公安基础知识。数据警务技术专业学生今后将从事公安工作,应具备公安理论和业务知识,掌握公安实战技能,具备警察职业素养。②数学等通识课程。数据科学本身就是数学、统计学、计算机等学科融合的产物,现代科技发展日新月异,数据警务技术专业学生必须具备良好的数学、计算机基础和科学素养。③专业基础课。数据警务技术专业学生应对大数据的概念和处理流程有全面理解,具备一定的数据分析统计能力、程序开发能力和机器学习算法基础。④大数据技术课。数据警务技术专业学生应熟练掌握大数据技术,能用各种大数据工具对公安大数据进行挖掘、分析、管理、处理等。⑤实战应用课。为了服务于公安实战,提升学生的大数据应用水平,课程设置应与合作单位联合开展实验实训。部分课程和企业合作,通过建立校内实训中心或者校外实训基地的方式充分利用企业的技术和平台等资源;部分课程实现校局合作,建立协同育人机制,紧密联系公安实战,根据公安一线的实际需求,建设并逐步实战应用课程。因此,按与大数据技术和公安实战结合的紧密程度,数据警务技术课程体系可划分为通识课程、专业基础课程、大数据技术课程、公安基础课程、和实战应用课程五大模块,逐层递进进行设置,如图1所示。图1数据警务技术专业课程体系建设框架(2)构建警务大数据教学研究平台。构建警务大数据教学研究平台,为大数据研究和实战化模拟教学提供有力支撑。向国内的主流公司定制购买大数据平台系统、大数据分析平台、大数据实践教学平台等,开展基于Hadoop生态大数据平台架构的实验实训,建设科学的可扩展的软硬件一体化平台,构建数据采集、处理、分析及可视化的全流程实验环境,满足师生教学和科研需要,将授课内容运用到实验与项目工作中,提升学生的实践能力和应用创新能力。应用警务预测软件、视频分析系统、可视化软件等,开展警务数据分析、预测的实验教学,建设实用、高效的警务大数据一体化实验平台。(3)构建一体化人才培养模式。根据2016年郭声琨同志在第二届全国公安院校教学技能大赛的批示和2018年赵克志部长在庆祝中国人民公安大学建校70周年大会上的讲话,公安院校的教学过程、培养过程必须贴近公安实战,真正以“实战”作为教学的牵引,提升教师、学生对实战的重视程度和训练热情,培养精通公安实战的高素质人才。“教、学、研、训”一体化人才培养模式顺应公安部的要求,相辅相成,是一个有机的整体[3]。①“教”是核心,是学校的中心任务。公安院校的根本任务是培养政治可靠、专业能力精湛的现代警务人才。为满足这一培养目标,教学内容必须密切联系公安实际,满足公安需求,不断探索、研究公安工作的规律和方法。②“学”是根本,是学校培养人才的重心所在。数据警务技术专业属于新兴交叉学科,对学生的知识和能力要求都很高。学生要培养严谨、求实、认真的学习态度,不断钻研,提升学习能力。教师可通过评比、比赛等形式,鼓励学生争优创先,树立良好的学习风气和氛围。③“研”是关键,是保证教学质量、技术创新的引擎。现在信息社会,知识的更新速度很快,教师必须积极参加科研工作,深入学习学科和公安领域的新知识和成果,以此来牵引和反哺教学;科研内容也应紧密围绕国家和公安工作需要,通过理论和技术创新,支撑和引领公安实战工作。④“训”是手段,是培养具有专业素养、技能的警务人才的有效途径。切实做好校企合作、校局合作,参照新工科教育的OBE模式,从大数据行业发展和公安需求出发设计实践训练教学,切实提升训练效果,实现教育目标由单纯传授知识向培养能力转变。教师也应深入公安一线,和一线公安实战专家共同研讨编写训练大纲、教材和教案,不断充实公安实战化的训练内容,改进实战化教学的方法[4]。(4)建立多元化的教学与考核方式。充分吸收多种教学形式的优点,理论课程可结合MOOC、SPOC、翻转课堂、专题研讨、案例分析、前沿讲座等形式开展。部分课程,可按照教育部线上线下混合式“金课”的标准建设,充分吸收线上课和线下课的优点,扬长避短。“MOOC”是指大规模开放在线课程,学习方便自主,现在已有丰富的教育资源。“SPOC”即小规模限制性在线课程,主要是针对校园内部使用。“翻转课堂”一般在上课前布置学生自学任务,课堂主要进行讨论、练习等,可充分发挥课堂的效率。三者有机结合,可充分利用互联网广泛、优质的MOOC资源,又结合了SPOC受众面小、针对性强的优点,并通过翻转课堂实现课程资源与教学设计的深度融合,真正引导学生深入思考和学习,提升课堂的效率和质量。深化研讨式、案例式教学改革,挖掘最新的行业应用案例,鼓励学生在研讨中探索解决实际问题。部分课程可采用公安实践、工程实践等方式开展[5]。和公安机关开展合作育人,建立实践基地,定期让学生深入公安一线学习;和企业协同育人,开展研究合作,组织学生进行企业工程实训,提升学生的技术能力。深化考核改革,充分利用在线平台,建立丰富的网络题库,利用多元化的题型布置学生课后作业及进行随堂小考,实现过程性考核,督促学生重视学习过程,帮助教师及时了解学情,调整教学方式和内容。改变单一的闭卷考试方式,根据课程特点,适当引入文献综述、调查报告、课程小论文、主题讨论、小组作业及课堂展示等多种形式,作为课程的一个考核单元,满足学生个性化学习的需求,锻炼学生自主思考与总结的能力,培养团队合作的意识。同时,可以适当将学科竞赛、学生的科研成果等纳入课程成绩评定的项目中。(5)完善师资队伍建设。教师水平是保证教育质量的重要环节,数据警务技术作为和公安业务紧密相连的新兴专业,需要教师既具备深厚的大数据相关知识和技术,又熟悉公安业务和需求,能切实解决公安实际问题,对教师能力要求很高。加强师资队伍建设,可以从以下几方面着手:①优化师资结构,加强人才储备。鼓励在岗教师以读博、做访问学者等方式提升学术水平,并逐年引进计算机、数学、统计等专业的博士,充实教师队伍,提升教师队伍的学历和教学能力;鼓励教师参加国内外本专业的学术研讨会、技术交流会、公安业务培训等,建立和完善教师定期外出培训和公安一线实践锻炼制度,提升教师的专业水平和公安实战能力;学校每年组织大数据和公安大数据竞赛,储备和选拔人才,估计教师指导和带领学生参加国内尤其是公安领域的大数据竞赛,实现师生共同进步。②校局合作,引进双师型人才。聘任公安系统的兼职驻校教官,作为专职教师的有效补充;在职教师定期去基层锻炼和调研,深入了解公安一线的实际业务和需求,并将调研成果融入到课堂教学中。③校企合作,定期派教师到企业工程实践,提升技术水平;聘请企业的一线专家来学校进行讲座,并对学校的大数据综合实训项目进行指导以及合作开发课程。

4结束语

随着人工智能、大数据技术在警务领域的广泛应用,培养数据警务技术方面的人才需求迫在眉睫,中国人民警察大学成功数据警务技术专业,顺应了公安发展的需求。本文探讨了数据警务技术专业建设中面临的关键问题,并在科学规划专业课程、构建警务大数据教学研究平台、构建“教、学、研、训”一体化人才培养模式、建立多元化的教学与考核方式和完善师资队伍建设几方面进行了研究和实践,将提升数据警务技术专业学生的培养效果,为推动公安事业创新发展提供坚实的人才保证和智力支撑。

参考文献

[1]搜狐网.全国公安厅局长会议召开奋力开创新时代公安工作新局面.

[2]崔晨,姚力.公安院校数据科学与大数据技术课程体系建设研究.计算机时代,2018(06):88-90,93

[3]丁宏.构建公安院校“教研训一体化”工作机制的实践探索—以浙江警察学院为例.公安教育,2019(04):50-54

[4]王娟,兰月新,张双狮.警务大数据应用专业人才培养模式研究.公安教育,2019(07):52-54

[5]张涛.大数据背景下公安院校“金课”建设的思考.中国教育信息化,2019(20):36-40

作者:陈蕾 单位:中国人民警察大学

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