【編者按】國家「十五五」規劃明確提出統籌教育、科技、人才一體化發展，加快建設教育強國、科技強國、人才強國，年輕一代的學科選擇，正是夯實國家戰略根基的重要一環。隨着2026年中學文憑試（DSE）於本月5日所有科目的考試順利完成，5萬多名學子將迎來升學抉擇的關鍵時刻，其中大學聯招（JUPAS）的首輪改選將於本月27日截止。
為助考生精準規劃志願、把握入讀心儀學科的良機，香港文匯報由即日起推出「大學STEAM焦點學科系列」，特邀八所資助大學及多所自資院校相關學系及課程負責人，詳細介紹焦點科目的收生準則、面試攻略與發展前景，涵蓋數據科學、人工智能（AI）、工程、藝術科技等前沿領域，期望陪伴各位考生走好升學路上的關鍵一步，在國家發展大局中找尋屬於自己的舞台。
「人工智能+」行動，為千行百業注入新動能，亦帶動跨學科STEAM人才需求上升。特區政府近年積極把STEAM元素融入高等教育，其中，嶺南大學為緊貼數字時代科技與工程界提出的「ABCD」趨勢——人工智能（AI）、大數據分析（Big Data Analytics）、雲端計算（Cloud Computing）及領域知識（Domain Knowledge），特別推出「嶺南教育機構陳斌博士數據科學（榮譽）理學士」課程，提供全面及實務的數據科學教育。香港文匯報邀請校方詳細介紹收生要求，為有意報讀的同學提供最新的第一手入學資訊。
該課程上年度共收到2203份聯招申請，其中Band A申請為322份，經聯招取錄38人，若只以Band A計算，平均約8人爭一學額。課程將於2026/2027學年提供25個聯招學額，基本入學要求為「333A22」，即中英數各達3級，公民科達標，兩個選修科達2級（包括數學延伸單元一/二）。
看重批判性思維團隊合作等
鑒於課程的數理比重高，校方就指定科目採取加權計分：中英文、數學、數學延伸單元一及二、資訊及通訊科技科獲2倍加權；化學及物理獲1.5倍加權。按加權後「最佳五科」計算，該課程收生分數中位數為31.365分。
課程收生設有面試，嶺大表示，通常會評估學生的學術潛力、興趣和動機，可能涉及一些數據科學相關問題，測試學生的基本知識和問題解決能力。
學院期望面試者詳細了解嶺大的數據科學課程，包括課程內容、教學方法、課程目標和未來就業前景，展示對課程的認識，同時要準備簡潔而有力的自我介紹，涵蓋學術背景、相關經驗和興趣愛好，強調選擇數據科學的原因及對該領域的熱情。
由於數據科學課程涉及大量數據分析和解難，嶺大期望申請者在面試中展示過去如何解決與數據相關問題的實力，並建議申請人準備一些關於課程的問題，不僅顯示對課程的興趣，亦有助了解課程是否適合自己，也可以準備回答常見的面試問題，例如自身的優勢和劣勢、過往學習經歷、為何選擇此課程等。嶺大期望看到同學具備強大數學基礎和基本編程知識、批判性思維、團隊合作和溝通能力，以及自學新技術和工具能力，以適應數據科學快速發展。
嶺大強調，數據科學是實踐性很強的學科，同學可嘗試參加各類相關競賽、實習或自主項目，提升實踐能力；同時面對領域的快速更迭，應保持好奇心，持續學習最新知識和工具，並善用網上資源輔助學習，學會與他人分享知識和資源，建立團隊合作意識。
此外，數據科學課程涉及大量編程和數據分析作業，學生需建立良好的時間管理能力，學會制定學習計劃，確保按時完成所有任務。嶺大相信這些能力對學生的學習和未來職業生涯均有幫助。
交流實習機會豐 「文理融合」育人才
嶺南大學「嶺南教育機構陳斌博士數據科學（榮譽）理學士」課程涵蓋人工智能、電腦科學，及數學與統計學等，課程強調跨學科「文理融合」，把數據科學應用延伸至科學、社會科學、人文及商業等不同領域。
課程要求學生修畢指定120學分，並透過核心科目、專題研習及跨領域學習，訓練學生掌握數據科學原理與實務，熟悉由數據收集、分析到展示的完整流程，培養AI與數據分析能力及思維框架，以應對多領域複雜問題，提出創新方案，推動社會可持續發展。
定期邀請業界專才到校分享
課程同時融入博雅教育元素，加強學生的溝通技巧，培養其慎思明辨與以創新思維解難的能力，以裝備學生迎接不同界別的新興挑戰。嶺南教育機構陳斌博士數據科學課程學習資源中心會提供先進軟硬件，支援學生學習新技能與新方法。
國際化與實戰機會是課程的特色之一：學生可選擇到全球逾40個國家或地區、超過240所合作院校，參與一學期的交流，或修讀短期暑期/冬季課程，體驗跨文化學習並接觸國際前沿技術。高年級學生亦有機會到雲端計算服務商、電子商貿等企業實習，並考取企業提供的相關證書，累積程式設計、資料收集與分析等實務經驗，提升就業優勢。學院鼓勵學生考取相關專業認證，提升就業競爭力，亦會定期邀請業界專才到校分享，讓學生掌握最新行業脈搏。
嶺大數據科學理學士2024年畢業生錢銳桓現在是德勤數字分析師，曾於德勤數位化諮詢部門實習。他表示，課程除助他建立扎實理論基礎，同時強調學以致用，讓學生把數據建模與算法應用於真實商業場景，在面對數據分析及AI相關工作時能更精準回應行業需要，提升職場競爭力。
此外，課程採小班教學，師生互動頻密，教授與助教在課堂內外積極解答疑問，有助照顧不同學生需要，建立緊密師生關係，並鼓勵學生主動解難，為日後處理複雜數據工程或AI項目打下穩固基礎。
（來源：香港文匯報）
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