再谈综合性大学的工程教育振兴(上)——哈佛大学工学院重建十六年述评

对于以普通文理学科见长、专门职业学院卓越的老牌综合性大学,如何开展具有特色和吸引力的工程教育?哈佛大学工程与应用科学学院以其重建十六年的创新理念与实践,作出了令人满意的回应。哈佛工学院利用全校多学科优势,为应对人类社会重大挑战和培养复合型未来领导者,提供跨学科、跨领域融合平台;将设计教育作为工程教育复兴重要抓手,围绕工程设计思维培养,重塑工科课程和知识体系;优先发展培养计算能力相关学科及学科群建设,为工程教育数字化转型与整体性变革提供了独特经验。

再谈综合性大学的工程教育振兴(下)——数据赋能工程教育转型的哈佛方案

本文主要论述哈佛大学围绕“数据科学与计算”,开展学科战略性布局及多通道的数字化人才培养,从而振兴工程教育的具体做法,希望由此揭示综合性大学的“数字化生存”之道。文章建议充分利用综合性大学多学科优势、宽口径特点和复合型取向,在不同学科领域全面开设数据和计算思维导向的交叉创新课程,逐步构建多层次、多通道的数字化人才培养体系,最终以解决关乎社会公共利益的重大现实问题为目标,促使大学、产业、政府、社会的开放式协同,形成超学科的数字化创新生态。

“计算”是什么?——计算与工程教育发展

本文从智能环境中工程师面临的变革出发,分析智能化趋势下工程师参与工程活动的载体以及与自然界互动方式的演变,明确“计算”在工程教育中的重要性。通过解析“计算”概念的演化过程及其关键特征,界定工程中“计算”的本质,并从可实现功能的角度进一步探讨“计算”的内涵。在阐述“计算”是什么的基础上,本文从“计算”视角抽象出工程中物理世界与数字空间的交互过程,深入阐释工科生为何要开展计算教育。同时进一步从学科的角度分析和溯源“计算”的发展历程,提出工程教育发展过程中应关注的基础知识结构、能力发展要求和复杂的学科领域交叉现状,以加深工科生(未来的工程师)对“计算”的理解,为智能化趋势下的工程师培养提供借鉴。

数据赋能工程教育转型:工科专业要率先学习数据科学

伴随大数据的指数级增长以及计算相关技术的迅速迭代,数据科学在交叉学科领域应运而生、日渐兴起。但由于数据科学家职业边界模糊、数据科学内涵界定未有统一定论,使得当前的数据科学教育可能存在较多理解偏误或技术局限。与此同时,将数据科学融合到工科生的学习体验并驱动工程教育转型,成为亟需面对的问题。本研究认为,工科学生要率先学习数据科学,原因在于:第一,数据科学本身就具有工程属性,是大数据时代跨学科解决问题的基本路径。第二,工程创新活动离不开数据驱动,数据科学是未来工程师的必需知识和技能。第三,全球工程教育转型指向以数据科学教育为突破口,将计算思维培养整合到工程教育中。