駱世廣，張新華，駱昌日

(1.廣東金融學(xué)院 金融數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，廣東 廣州 5105212.武漢軟件工程職業(yè)學(xué)院 信息學(xué)院，湖北 武漢 4302053.華中師范大學(xué) 培訓(xùn)中心，湖北 武漢 430079 )

高質(zhì)量發(fā)展需要與之匹配的人才支撐，在產(chǎn)業(yè)鏈、價(jià)值鏈重新分工背景下，高校如何從培養(yǎng)跟隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展的職業(yè)技能人才轉(zhuǎn)變到培養(yǎng)并行于甚至引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的創(chuàng)新型人才，是教育從業(yè)者不得不時(shí)時(shí)考慮的問題。當(dāng)前，高校專業(yè)發(fā)展上存在專業(yè)知識與現(xiàn)實(shí)應(yīng)用需求之間的差距，即核心課程教學(xué)示例數(shù)據(jù)或案例與實(shí)際需求不對接，課程內(nèi)容體系中數(shù)學(xué)應(yīng)用滲透不足的問題。為了解決上述問題，本文以數(shù)學(xué)類專業(yè)為例，探討以學(xué)科競賽為依托、學(xué)術(shù)研究為引領(lǐng)的專業(yè)課程教學(xué)模式。

關(guān)于學(xué)科競賽促進(jìn)學(xué)生創(chuàng)新能力培養(yǎng)、專業(yè)發(fā)展、課程建設(shè)、教學(xué)效率提升等方面的研究，已經(jīng)形成了豐富的成果。有研究顯示新建本科院?？赏ㄟ^搭建學(xué)科競賽平臺和健全學(xué)科競賽機(jī)制迅速完善創(chuàng)新人才培養(yǎng)體系[1]；競賽項(xiàng)目疊加技術(shù)訓(xùn)練在提升學(xué)生實(shí)踐能力和創(chuàng)新能力方面相比于課程教學(xué)更有效率[2]。學(xué)科交叉與融合是大勢所趨，學(xué)科競賽由于其固有的多學(xué)科屬性，在推進(jìn)交叉學(xué)科發(fā)展方面，展現(xiàn)了難以比擬的優(yōu)勢[3]；在財(cái)經(jīng)類學(xué)科與數(shù)學(xué)類學(xué)科的融合方面發(fā)揮尤其顯著的作用，因此有利于推動(dòng)相關(guān)專業(yè)課程體系的建設(shè)，促進(jìn)理論教學(xué)和實(shí)踐教學(xué)的協(xié)調(diào)發(fā)展[4]，尤其是與數(shù)學(xué)專業(yè)教學(xué)目標(biāo)具有高度一致性的數(shù)學(xué)類學(xué)科競賽[5]，數(shù)學(xué)建模與數(shù)據(jù)挖掘類競賽對數(shù)學(xué)類專業(yè)發(fā)展促進(jìn)效果尤其明顯[6]。具體層面，基于學(xué)科競賽的培養(yǎng)模式可以快速實(shí)現(xiàn)方法模式化、內(nèi)容模塊化、過程程序化、考核規(guī)范化[7]，學(xué)生通過參加學(xué)科競賽從而有了對專業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及前景更深的認(rèn)識[8]，對學(xué)習(xí)拓展知識有了更濃厚的興趣。學(xué)科競賽提升教育教學(xué)質(zhì)量的具體實(shí)施上，很多學(xué)者也做了探索。白雪等從高校的組織機(jī)構(gòu)、激勵(lì)機(jī)制、硬件建設(shè)、創(chuàng)新基地、隊(duì)伍建設(shè)、梯隊(duì)培養(yǎng)、聯(lián)動(dòng)機(jī)制等方面提出了學(xué)科競賽促進(jìn)人才培養(yǎng)的具體路徑。[9]高有堂等根據(jù)相關(guān)學(xué)科競賽涉及的知識結(jié)構(gòu)，對知識元素進(jìn)行分解，并基于分解后的知識元素直接進(jìn)行針對性的培育，結(jié)果顯示這一過程推進(jìn)了理論教學(xué)和實(shí)踐教學(xué)的改革進(jìn)展。[10]李蘇北在學(xué)科競賽推動(dòng)課程建設(shè)和學(xué)風(fēng)建設(shè)方面進(jìn)行了有益的探索，形成了諸如運(yùn)籌學(xué)、數(shù)學(xué)模型等課程的資源庫。[11]當(dāng)然，學(xué)科競賽對專業(yè)發(fā)展、課程體系建設(shè)的推動(dòng)成效也與相關(guān)企業(yè)的參與有關(guān)[12]。

雖然眾多學(xué)者都從實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)學(xué)科競賽對于學(xué)校發(fā)展、專業(yè)發(fā)展、課程建設(shè)的作用，但在實(shí)際操作層面，由于涉及面廣、不同學(xué)科差異較大等原因?qū)е缕渫菩芯徛?。各類學(xué)科競賽與課程內(nèi)容體系究竟關(guān)聯(lián)度如何，日常教學(xué)體系如何改進(jìn)以適應(yīng)學(xué)科競賽，這些都有賴于對學(xué)生的知識需求、學(xué)科競賽的知識體系、課程內(nèi)容體系進(jìn)行深入的挖掘，從而找到學(xué)科競賽與專業(yè)課程體系間的有效融合模式與路徑。本文通過收集最近幾屆“‘泰迪杯’數(shù)據(jù)挖掘挑戰(zhàn)賽”“全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽”“‘?dāng)?shù)維杯’全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽”的優(yōu)秀作品，從中提取不同的比賽題目所用到的學(xué)科知識，同時(shí)整理《數(shù)據(jù)挖掘》與《數(shù)學(xué)模型》教材所涉及的主要知識點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上基于余弦相似度計(jì)算分析教材知識與比賽所涉知識體系的相似度，最后給出學(xué)科競賽與專業(yè)課程相互融合的路徑及建議。

一、學(xué)科競賽與學(xué)科課程關(guān)聯(lián)度分析

(一)“數(shù)學(xué)模型”與“數(shù)據(jù)挖掘”課程的知識體系

“數(shù)學(xué)模型”是數(shù)學(xué)系各專業(yè)的重要專業(yè)課程，也是很多學(xué)校的一門重要公共選修課；“數(shù)據(jù)挖掘”因數(shù)據(jù)時(shí)代的到來而變得尤為重要。因此，本文以“數(shù)學(xué)模型”和“數(shù)據(jù)挖掘”課程為例，收集并整理這兩門課程國內(nèi)主流教材的最為基礎(chǔ)和常用的數(shù)學(xué)模型及相關(guān)算法，將《數(shù)學(xué)模型》(姜啟源、謝金星、葉俊著，高等教育出版社，2018)教材相關(guān)知識體系整理如表1所示，《數(shù)據(jù)挖掘》(蔣盛益著，電子工業(yè)出版社，2011)教材相關(guān)知識體系如表2所示。

表1 《數(shù)學(xué)模型》教材知識體系

表2 《數(shù)據(jù)挖掘》教材知識體系

續(xù)表

從表1和表2可以看出，兩門課都屬于知識點(diǎn)比較龐雜，內(nèi)容交叉性強(qiáng)(數(shù)學(xué)模型中會有數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)方法，數(shù)據(jù)挖掘需要構(gòu)建模型計(jì)算諸如相似度、離群因子等)，覆蓋面廣，學(xué)生學(xué)起來感覺重點(diǎn)不突出，掌握起來有難度。很多專業(yè)的專業(yè)課程都有這些特點(diǎn)，如何將這些形散而神不散的方法串起來，從而豐富專業(yè)課程教學(xué)模式，推動(dòng)專業(yè)課程教學(xué)質(zhì)量提升一直都是教學(xué)改革的熱點(diǎn)。

(二)學(xué)科競賽常見知識點(diǎn)

以“‘泰迪杯’數(shù)據(jù)挖掘挑戰(zhàn)賽”“全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽”“數(shù)維杯”近幾屆比賽的優(yōu)秀獲獎(jiǎng)?wù)撐臑榛A(chǔ)，通過對摘要和關(guān)鍵詞的爬取、處理，確立學(xué)科競賽知識體系。兩類比賽近幾年涉及的學(xué)科知識如表3所示。

續(xù)表

多個(gè)賽題都涉及的有些方法，上表只列主要使用該方法的賽題。從表3可以看出，數(shù)據(jù)挖掘類學(xué)科競賽中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(包括深度學(xué)習(xí))、文本分類與聚類、集成學(xué)習(xí)等方法使用頻率較高；數(shù)學(xué)建模競賽中，優(yōu)化模型、評價(jià)模型、方程等使用頻率較高。

(三)學(xué)科競賽與專業(yè)課程教材關(guān)聯(lián)度分析

本文采用向量空間模型對學(xué)科競賽與專業(yè)課程關(guān)聯(lián)度進(jìn)行分析。向量空間模型是一個(gè)把文本文件表示為標(biāo)識符向量的代數(shù)模型，常用于信息過濾、信息檢索、索引以及相關(guān)排序。它將一個(gè)文檔文本描述為一系列關(guān)鍵詞的向量。因?yàn)槊總€(gè)詞語對文檔的貢獻(xiàn)度不同，所以需要對這些詞語賦予不同的權(quán)重，TF-IDF是計(jì)算權(quán)重的經(jīng)典方法，用TF(詞頻)和IDF(逆文檔頻率)的乘積來表示某個(gè)關(guān)鍵詞對文檔文本的貢獻(xiàn)度；其中，TF表示特征詞出現(xiàn)的次數(shù)除以文章總詞數(shù)，即某個(gè)關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率；IDF表示所有文檔數(shù)目除以包含該詞語的文檔數(shù)目的對數(shù)值，以弱化高頻無意義的詞。針對采集的數(shù)據(jù)，本文將“數(shù)學(xué)模型”課程知識點(diǎn)數(shù)據(jù)設(shè)置為文本D1={微分方程、模糊逼近、動(dòng)態(tài)加權(quán)、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、因子分析、聚類模型…}，將學(xué)科競賽數(shù)據(jù)設(shè)置為文本D2={層次分析法、耦合協(xié)調(diào)度模型、熵值法、因子分析法、模糊綜合評價(jià)、主成分分析、熵權(quán)法、K-MEANS算法、最優(yōu)化問題、模糊Borda法、蟻群算法…}。接下來，本文基于余弦相似度來計(jì)算競賽使用的知識體系與課程涉及的知識體系之間的文本相似度。計(jì)算文本D1和D2的余弦相似度公式如下：

(1)

從上述計(jì)算結(jié)果可以看出，優(yōu)秀競賽論文所用到的方法基本覆蓋了教材體系。由于教材中有些是基本知識，學(xué)科競賽必然有擴(kuò)展知識，所以學(xué)科競賽不僅有利于強(qiáng)化基礎(chǔ)知識的掌握，更有利于拓展深化學(xué)科知識的學(xué)習(xí)。同時(shí)，參加競賽也是有效檢驗(yàn)學(xué)生學(xué)習(xí)情況、學(xué)習(xí)能力、學(xué)習(xí)態(tài)度的機(jī)會。另外，競賽涉及的題目也有別于平時(shí)的課程作業(yè)，競賽的題目和數(shù)據(jù)更具實(shí)踐性，更接近于社會需求(很多競賽題目本身就是企業(yè)目前急需解決的難點(diǎn))，從而有助于彌補(bǔ)學(xué)校所學(xué)與社會需求的差距，實(shí)現(xiàn)學(xué)有所用。

學(xué)科競賽涉及的知識與社會需求具有高度的一致性。本文利用八爪魚軟件爬取前程無憂網(wǎng)的共計(jì)8萬條招聘信息(截至2021年1月份中旬)。該數(shù)據(jù)包含崗位名稱、發(fā)布時(shí)間、工資區(qū)間、所在地區(qū)、公司名稱、招聘鏈接、公司資本類型、福利(多個(gè)字段描述)及具體崗位要求描述等共17個(gè)字段。通過對抓取的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、分析，筆者發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析崗位可以分為三種工作性質(zhì)，分別是業(yè)務(wù)崗、開發(fā)崗、算法崗。其中，業(yè)務(wù)崗位對產(chǎn)品運(yùn)營和統(tǒng)計(jì)知識要求比較高，主要涉及多元統(tǒng)計(jì)分析、算法設(shè)計(jì)與分析、數(shù)據(jù)庫等方面的知識，且需掌握Sql、Excel、Python等工具；Python、Sql是數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘類學(xué)科競賽的常用工具，方法層面涉及的客戶關(guān)系管理、統(tǒng)計(jì)建模方法等在數(shù)據(jù)挖掘類學(xué)科競賽中的商務(wù)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)預(yù)處理等部分頻繁出現(xiàn)。開發(fā)崗位對計(jì)算機(jī)技術(shù)的要求比較多，一般需要掌握數(shù)據(jù)處理與存儲技術(shù)、算法設(shè)計(jì)與開發(fā)、常用的數(shù)據(jù)挖掘算法實(shí)現(xiàn)等，高頻的技術(shù)有Spark、Hadoop、Kafka等。大數(shù)據(jù)的處理與建模是近年大數(shù)據(jù)類學(xué)科競賽的熱點(diǎn)問題，比如2017中國大數(shù)據(jù)建模年終總決賽的“消費(fèi)金融市場的現(xiàn)狀和消費(fèi)借貸人群的特點(diǎn)分析”“某商業(yè)銀行的客戶數(shù)據(jù)的分析、客戶畫像體系構(gòu)建”等均涉及上述計(jì)算機(jī)技術(shù)。算法崗主要強(qiáng)調(diào)對諸如深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的掌握，在工具方面一般要求有C++和Python等開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。近年學(xué)科競賽的熱點(diǎn)都是圍繞圖像處理、文本分析等問題，其中對數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)中的算法與對應(yīng)的計(jì)算機(jī)工具有較高的要求，比如“泰迪杯”2019年B題(直腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的智能診斷)、2021年B題(巖石樣本智能識別)、2022年A題(農(nóng)田害蟲圖像識別)、2021年全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽E題(中藥材的鑒別)等都涉及深度學(xué)習(xí)算法及相關(guān)內(nèi)容，2020年C題(“智慧政務(wù)”中的文本挖掘應(yīng)用)、T題(疫情通報(bào)文本中涉疫地點(diǎn)的自動(dòng)提取)、2021年C題(游客目的地印象分析)、涉及文本分類、文本聚類等算法的開發(fā)和實(shí)現(xiàn)。綜上可見，學(xué)科競賽中涉及的模型、算法、工具等與社會對畢業(yè)生的要求基本一致。

二、學(xué)科競賽推進(jìn)專業(yè)課程教學(xué)模式改革

從新時(shí)代人才需求特征出發(fā)，以現(xiàn)代教育理論為導(dǎo)向，圍繞學(xué)科競賽如何融入大學(xué)數(shù)學(xué)教育，建立培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新與實(shí)踐能力的教學(xué)理念、模式及資源，搭建了與課程體系深入融合的學(xué)科競賽培訓(xùn)體系、與專業(yè)背景外延切分的案例實(shí)踐體系、適應(yīng)梯級人才培養(yǎng)的課程考核體系。

第一，將學(xué)科競賽引進(jìn)課堂。將過往賽題分解作為設(shè)計(jì)性實(shí)驗(yàn)，將最新賽題作為綜合性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，將學(xué)科競賽中所涉及的模型、算法、代碼等進(jìn)行優(yōu)化提升，形成優(yōu)質(zhì)教輔資源，并總結(jié)成教學(xué)研究與改革實(shí)踐。比如，在講授數(shù)據(jù)挖掘課程分類與回歸相關(guān)內(nèi)容時(shí)，由老師先講授分類與回歸的基本理論框架和算法體系，然后算法實(shí)施環(huán)節(jié)交由學(xué)生通過解答第十屆“泰迪杯”B題(電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測分析)來實(shí)現(xiàn)，接著由同學(xué)分組講解思路及求解過程，最后教師進(jìn)行針對性的點(diǎn)評和補(bǔ)充。由此，學(xué)科競賽促進(jìn)了教師和學(xué)生對于“教”與“學(xué)”觀念的轉(zhuǎn)變，促進(jìn)了課堂教學(xué)方法和教學(xué)內(nèi)容的不斷改革與創(chuàng)新，學(xué)生也在競賽中主動(dòng)學(xué)習(xí)知識，尋求解決問題的出路，實(shí)現(xiàn)了從“要我學(xué)”到“我要學(xué)”的轉(zhuǎn)變，使學(xué)生處于積極的學(xué)習(xí)狀態(tài)。

第二，將課程內(nèi)容打造成與學(xué)科競賽賽題等級的案例或訓(xùn)練題目。實(shí)踐方法是將課程內(nèi)容進(jìn)行重新整合，根據(jù)內(nèi)容邏輯及當(dāng)時(shí)的熱點(diǎn)打造綜合賽題交由學(xué)生小組完成，促進(jìn)研究性學(xué)習(xí)。比如在講授“數(shù)據(jù)分析方法”時(shí)，結(jié)合當(dāng)時(shí)當(dāng)?shù)卣谕苿?dòng)大數(shù)據(jù)在政策評價(jià)中應(yīng)用的契機(jī)，將問卷設(shè)計(jì)、問卷數(shù)據(jù)質(zhì)量分析、問卷數(shù)據(jù)預(yù)處理、指標(biāo)權(quán)重計(jì)算、滿意度計(jì)算等分給不同的學(xué)生小組，由他們邊討論邊學(xué)習(xí)邊實(shí)踐；在講授“數(shù)學(xué)模型”時(shí)布置大作業(yè)“某地市新冠疫情預(yù)測分析”；在講授數(shù)據(jù)挖掘的文本挖掘部分內(nèi)容時(shí)，引領(lǐng)同學(xué)一起從事某電商網(wǎng)站商品下方評論數(shù)據(jù)的挖掘分析等。這種模式學(xué)習(xí)目的明確，互動(dòng)性強(qiáng)，收到了較好的教學(xué)效果。另外，根據(jù)教學(xué)內(nèi)容所涉算法或模型針對性地講解一些學(xué)術(shù)論文，講解如何設(shè)計(jì)策略提升問題解決效率，以拓展學(xué)生的知識結(jié)構(gòu)。

第三，信息化條件下的考試制度。原有書面考試的弊端極大地阻礙了學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的興趣，尤其是專業(yè)課程的學(xué)習(xí)。我們依據(jù)學(xué)校課程平臺創(chuàng)新課程評價(jià)模式：將課程相關(guān)經(jīng)典書目的讀書報(bào)告、課外實(shí)證大作業(yè)、在線網(wǎng)絡(luò)測試等多種考核模式相結(jié)合，使課程的考核更加科學(xué)合理。比如針對“數(shù)據(jù)挖掘”課程，參加數(shù)據(jù)挖掘類學(xué)科競賽并獲獎(jiǎng)的同學(xué)，直接用參賽論文作為課程論文來獲取學(xué)分；未參賽同學(xué)可以通過完成指導(dǎo)老師給定的選題來獲得學(xué)分，選題包括但不限于調(diào)查分析報(bào)告、小程序或APP設(shè)計(jì)、讀書報(bào)告、項(xiàng)目研究報(bào)告等。2016年開始，在筆者所在學(xué)院信息與計(jì)算科學(xué)專業(yè)課程中應(yīng)用上述評價(jià)考核模式，前期效果良好，受到學(xué)生歡迎與支持。

三、實(shí)施效果與建議

(一)實(shí)施效果

近年來，學(xué)院以學(xué)科競賽為載體推進(jìn)專業(yè)課程體系建設(shè)，打造了一批資源豐富的專業(yè)課程，積累了大量的教學(xué)案例，推進(jìn)了專業(yè)發(fā)展，提升了學(xué)生就業(yè)競爭力。同時(shí)，學(xué)生參加美國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽、全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽、“泰迪杯”數(shù)據(jù)挖掘挑戰(zhàn)賽、SAS中國高校數(shù)據(jù)分析大賽等賽事取得了豐碩的成果：全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽(2013—2020)，年均參與培訓(xùn)人數(shù)近400人，參賽人數(shù)200人左右，累計(jì)獲得全國一等獎(jiǎng)12項(xiàng)、二等獎(jiǎng)50項(xiàng)，省一等獎(jiǎng)100項(xiàng)、二等獎(jiǎng)171項(xiàng)、三等獎(jiǎng)230項(xiàng)；美國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽(2016—2021)，近六年年均參賽100人左右，累計(jì)獲得國際一等獎(jiǎng)17項(xiàng)、二等獎(jiǎng)39項(xiàng)；“泰迪杯”中國高校數(shù)據(jù)挖掘挑戰(zhàn)賽(2013—2020)，累計(jì)獲得一等獎(jiǎng)5項(xiàng)、二等獎(jiǎng)11項(xiàng)、三等獎(jiǎng)17項(xiàng)；“泰迪杯”數(shù)據(jù)挖掘技能賽(2018—2020)，累計(jì)獲得一等獎(jiǎng)3項(xiàng)、二等獎(jiǎng)4項(xiàng)、三等獎(jiǎng)10項(xiàng)。針對部分同學(xué)的優(yōu)秀競賽成果，由指導(dǎo)老師繼續(xù)進(jìn)行賽后指導(dǎo)，嘗試從學(xué)術(shù)上進(jìn)行拓展，從創(chuàng)業(yè)上進(jìn)行延伸，也取得了一些成效：獲得廣東省大學(xué)生攀登計(jì)劃一般項(xiàng)目(省級項(xiàng)目)4項(xiàng)，廣東省大學(xué)生創(chuàng)業(yè)大賽金獎(jiǎng)1項(xiàng)，發(fā)表學(xué)術(shù)論文10余篇，其中SCI論文3篇，培育推薦一批學(xué)生繼續(xù)深造。

(二)建議

經(jīng)過多年實(shí)踐，本文對數(shù)學(xué)學(xué)科競賽促進(jìn)數(shù)學(xué)課程體系建設(shè)和推動(dòng)專業(yè)發(fā)展提出如下建議：

第一，打造課程教學(xué)與學(xué)科競賽的聯(lián)動(dòng)通道，推動(dòng)專業(yè)知識的橫向擴(kuò)展和縱向貫通。在人才培養(yǎng)中，教學(xué)單位要制定規(guī)則鼓勵(lì)學(xué)生積極參加各類學(xué)科競賽(比如給予參賽同學(xué)課程平時(shí)成績分和期末加分等方式)，把學(xué)科競賽作為課堂教學(xué)的拓展延伸和育人的重要載體；應(yīng)倡導(dǎo)培養(yǎng)學(xué)生的科學(xué)精神和創(chuàng)新意識，充分突出專業(yè)知識在學(xué)科競賽中的作用，逐步形成學(xué)生個(gè)人發(fā)展與專業(yè)教育提升相互推動(dòng)的良好態(tài)勢。就數(shù)學(xué)類相關(guān)專業(yè)來說，可將數(shù)據(jù)分析技能賽、SAS中國高校數(shù)據(jù)分析大賽等與“數(shù)據(jù)分析方法”“數(shù)據(jù)分析與SAS應(yīng)用”“多元統(tǒng)計(jì)分析”“數(shù)據(jù)分析綜合實(shí)驗(yàn)”等課程整合，將“泰迪杯”數(shù)據(jù)挖掘挑戰(zhàn)賽與“金融數(shù)據(jù)挖掘”“統(tǒng)計(jì)軟件編程”“Python程序設(shè)計(jì)”等課程融合，將全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽、美國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽和“數(shù)學(xué)模型”“matlab軟件應(yīng)用”“高等數(shù)學(xué)”等課程融合，實(shí)現(xiàn)課堂教學(xué)與學(xué)科競賽的無縫連接，相互促進(jìn)。具體操作上，筆者根據(jù)課程內(nèi)容，針對性篩選一些賽題交給學(xué)生組隊(duì)認(rèn)領(lǐng)，然后分組講解研討，教師進(jìn)行評點(diǎn)與知識補(bǔ)充，重點(diǎn)放在學(xué)生的問題分析與問題講解。

第二，以學(xué)科競賽為抓手，通過學(xué)術(shù)研究促進(jìn)創(chuàng)新型人才培養(yǎng)，建立參加學(xué)科競賽與課程學(xué)習(xí)的聯(lián)動(dòng)機(jī)制，通過賽前培訓(xùn)、賽中指導(dǎo)、賽后研討達(dá)到前沿需求與學(xué)科知識的共振。賽前培訓(xùn)擴(kuò)充了課程教學(xué)內(nèi)容，賽中指導(dǎo)提升了專業(yè)知識的深度，賽后研討集中于專業(yè)知識的總結(jié)與優(yōu)秀參賽作品的學(xué)術(shù)化提升：對部分優(yōu)秀論文進(jìn)行修改達(dá)到發(fā)表水平，對部分可繼續(xù)研究的作品建議學(xué)生申報(bào)相關(guān)大學(xué)生科研項(xiàng)目進(jìn)行后續(xù)研究。另外，部分有條件的團(tuán)隊(duì)教師可將科研項(xiàng)目根據(jù)內(nèi)容邏輯進(jìn)行拆解劃分，抽取其中的學(xué)科相關(guān)內(nèi)容交由學(xué)生小組完成，培養(yǎng)學(xué)生的研究性學(xué)習(xí)興趣。

學(xué)科競賽提升了學(xué)生的實(shí)踐能力，鞏固了課程教學(xué)效果，補(bǔ)齊了學(xué)生動(dòng)手能力的不足，擴(kuò)充了學(xué)生的知識結(jié)構(gòu)，縮短了學(xué)校與社會的差距。創(chuàng)建以學(xué)生為主體，基于學(xué)科競賽和項(xiàng)目參與式教學(xué)、多維度主體評測的融合專業(yè)課模式；通過剖析學(xué)科競賽平臺要領(lǐng)，借鑒學(xué)科競賽指導(dǎo)方案和評價(jià)方法，結(jié)合行為導(dǎo)向課程模式加以優(yōu)化，探究數(shù)學(xué)類專業(yè)課程教學(xué)同學(xué)科競賽有效融合新模式豐富了教學(xué)模式，是現(xiàn)階段進(jìn)行教學(xué)改革探討的一個(gè)方向。但實(shí)踐中也出現(xiàn)一些問題：部分同學(xué)參賽目的越來越功利化、組隊(duì)參賽的同學(xué)中存在渾水摸魚的現(xiàn)象、不參賽的同學(xué)學(xué)習(xí)動(dòng)能下降、不同學(xué)科間比賽存在沖突、賽題轉(zhuǎn)化的課程教學(xué)示例數(shù)據(jù)或案例由于較強(qiáng)的領(lǐng)域背景導(dǎo)致普適性下降等；依托學(xué)科競賽的課程教學(xué)模式由于賽制賽題的變動(dòng)也難以保持穩(wěn)定性。本文的學(xué)科競賽拖動(dòng)的專業(yè)課程教學(xué)模式如何更有效地提升專業(yè)課程學(xué)習(xí)效率，如何能保證這種模式惠及更多的專業(yè)更多的學(xué)生，有賴于我們進(jìn)一步探索。