德拓信息助力高校信息化建设

数据驱动建设：高校开始利用大数据和人工智能等技术，基于数据分析来指导学科建设。通过分析学生和教师的相关数据，高校可以更好了解学科的建设需求及趋势变化，针对性地开设课程与调整研究方向。

交叉学科发展：传统学科的界限区分逐渐模糊，高校开始鼓励学科间的融合与合作。数智化转型要求学科的互补性和协同性，例如计算机科学、数学和统计学等可以与其他学科合作，在数据科学、人工智能等方面发展交叉学科。

开放教育资源：随着MOOC、SPOC、翻转课堂等教学方式迭代，高校也利用互联网云计算等技术将校内的数字化教学资源开放给公众。这些资源包括在线课程、教学视频、学术论文等。借助教育资源的开放，高校可以扩大学科建设的影响力，开阔交流渠道。

实践导向学习：随着新技术迅速融入各行各业，高校也亟需加强对新技术的教学应用，以人工智能、云计算与数字化运用相结合的混合教学方式日益增长。数智化转型帮助学生利用数据和技术进行实践性学习，从而提升专业能力和创新思维。

人才培养改革：数智化背景下，企业用人不仅需要学科专业知识，更需具备与数字化技术深度融合的跨学科交叉人才。因此要求学生具备数据分析、信息科学、创新思维等能力。为此，高校在教学模式、课程设计和评估方法等方面进行改革。

先进技术和设备支持：包括硬件设备、软件工具和网络基础设施等。高校的预算有限、现有设备老化等问题，导致数智化建设难以推进。

专业师资队伍建设：由于行业发展时间较短，导致高校可能面临师资力量不足、缺乏相关培训与授权等问题。同时，迅猛发展的技术变革也会发生师资队伍的专业性与数智化建设需求脱节的可能。

数据质量与隐私保护：数智化建设依赖庞大的数据量，但数据质量和隐私保护却是当下仍未有效解决的隐患。高校需要采取措施确保数据的准确性、完整性和安全性，同时也要遵守相关的法律和伦理规范。

学科间融合与合作：高校学科间的融合与合作是数智化建设的关键，但学科之间存在差异、利益冲突和沟通障碍等问题。建立有效的合作机制与跨学科团队需要克服上述障碍，建立共同的目标与价值观。

教学模式和评估方法改革：高校需要调整课程体系及内容，引入实践和项目驱动的学习方法，培养学生的数据分析和解决问题的能力。同时，也需要探索新的评估考核方式，真实有效地量化学生学习成果。

开放式实验平台设计，不挑课程，根据学院学生特点和培养规律，进行专业建设顶层设计统一规划。融合大数据、人工智能及区块链理论知识，与项目实践教学、实训特点，提供数智一体化建设思路，支持复合型应用人才培养落地。

结合公司数据智能产业实践项目、服务经验以及科研能力，以学生为中心，从产业应用的角度理解教育需求，将企业实践案例转化为教学项目。培养学生的实践应用能力，帮助学校搭建任务驱动导向的体系化、项目化教学课程。

通过建设数据智能技术应用四级课程体系「专业基础课+专业核心课+项目实战课+工程实践项目」，配套完整教学资源和数据包，结合交互式在线学习和实训平台，降低大数据、人工智能课程教学和实训难度，有效降低老师的教学门槛。

基于自研的HyHive超融合云平台，支持整合新旧、不同厂家设备，弹性使用，灵活分配实验教学与科研等不同场景下的算力支撑，另外，可进行GPU虚拟化投入实验教学。

推动各院校建立大数据人才培训体系和评价体系，德拓联合知名学府特推出全国高校大数据与人工智能师资研修班，加快建设大数据、人工智能相关专业教师队伍。

德拓信息可为合作高校提供大数据、人工智能专业的认知实习和企业实践支撑。采取师生访企和企业工程师进校两者相结合的形式，邀请高校师生进入知名大数据、AI企业或研究机构进行专业知识的认知学习。也可以派遣大数据工程师携带大数据项目和技术工具，走进高校支撑大数据专业的企业实践。

围绕融合生态链企事业单位、竞赛技能实战、课研合作落地及产教融合培育四大场景，为高校师生开展专业实践教学提供平台环境及技术支持，为学生提供多维度、多模式的学科训练，助力培养高质量数智人才。