针对目前高校应用型本科转型背景下大数据课程群应用性不鲜明的问题,提出基于大数据人才知识结构和应用能力需求的大数据课程群教学改革方法。首先,构建适于应用型人才培养的大数据课程群体系框架;其次,设计并实践应用型大数据课程教学方案;最后,建设面向应用型教学的大数据课程群教学资源平台。实践结果表明该课程群能有效提高学生学习兴趣和实践能力,为大数据专业注入新的活力,提升毕业生的就业竞争力。 In order to tackle the issue of weak practical application for conventional big data curriculum group, this paper proposes a novel teaching reform approach based on knowledge structure and application ability requirement. In particular, we first construct a system framework of the big data curriculum group in effort to cultivate applied talents. Then, we devise and practice the teaching plans of application-oriented big data courses. Finally, we develop a Web-based teaching resource platform for big data curriculum group. The practical results show that the curriculum group can effectively improve the student learning interest and practice ability, inject fresh energy to the new specialty of big data, and enhance the employment competition of graduates.
徐海蛟,张菲菲*,邬依林,张展鸿
广东第二师范学院,计算机科学系,广东 广州
收稿日期:2019年8月13日;录用日期:2019年8月28日;发布日期:2019年9月4日
针对目前高校应用型本科转型背景下大数据课程群应用性不鲜明的问题,提出基于大数据人才知识结构和应用能力需求的大数据课程群教学改革方法。首先,构建适于应用型人才培养的大数据课程群体系框架;其次,设计并实践应用型大数据课程教学方案;最后,建设面向应用型教学的大数据课程群教学资源平台。实践结果表明该课程群能有效提高学生学习兴趣和实践能力,为大数据专业注入新的活力,提升毕业生的就业竞争力。
关键词 :应用型人才,大数据,教学改革
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中央电视台于2014年首次播报了两会大数据与春运大数据的相关新闻,此后,大数据越来越多地出现在公众的视野。2015年8月国务院颁布《促进大数据发展行动纲要》,将大数据战略上升至国家战略层面,全面推进大数据发展、加快建设数据强国 [
高校大数据课程群涉及的知识层面多,学校多以数学和信息学等专业嫁接方式构建课程体系,产生两类体系:其一是以大数据算法结合领域知识及应用,但在计算机能力方面培养不足;其二是通过计算机学科进行嫁接,但重点关注计算机学科本身,导致大数据算法等专有领域知识方面培养不足 [
笔者首先分析大数据人才的知识结构和应用能力需求,然后基于我校师范院校工科专业的特色,紧紧围绕教育大数据、培养应用型人才为导向的基本思路而展开研究。定位于新工科落脚于突出计算机应用技术能力的培养,紧紧围绕教育大数据依托于我校应用型新师范的优势背景,培养应用型人才、强化实验与实践教学,形成特色鲜明的应用型人才培养模式,使之更合理配置现有资源,更吻合师范院校的教育发展规划与定位。大数据与应用产业结合紧密,大数据人才的知识结构包含两部分:学科基础知识与专业应用知识 [
学科基础知识分为通识基础知识与专业基础知识两个部分。通识基础知识包含数理统计基础、大学英语等,它们是大数据领域应用型人才的基础能力知识;专业基础知识包含计算机及网络基础、程序设计及算法等,侧重于计算机及网络结构、基础编程及人工智能思想、数据结构与算法以及主流开发工具的学习,是大数据系统研发的基础。专业应用知识分为数据采集及处理与数据分析及可视化两个部分。数据采集及处理知识包括数据的采集与预处理、数据的存储与管理、基于分布式计算平台的数据处理;数据分析及可视化知识包括数据的智能分析、语义挖掘、可视化、基于海量数据的Web应用开发等。
大数据课程群培养目标是人才培养的总纲,培养目标的制订同国家、社会和学生的要求与期望值相关,也与学校的办学定位、人才培养定位及培养质量追求相关。按照我校“应用型、服务型”的人才培养定位以及未形成体系的部分大数据课程探索试点,笔者将大数据课程群的培养目标确定为:遵循CDIO工程教育模式理念,通过多种方式的教育、教学和实践环节,按照“理论与实践并重、应用特色鲜明”的原则,培养立志从事数据应用事业,具备数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化和数据决策支持的基本理论、基本知识和应用技能,具有构思、设计、实施和运行大数据软件系统、尤其是教育大数据智能应用系统的基本能力,具有良好职业道德的应用型人才。教学改革不应直接照搬重点大学系统化和专业化的大数据专业课程体系,而更应立足于我校实践,探索符合我校特色的大数据应用课程群体系。
课程群是一种适用应用型人才培养的课程体系构建与教学展开模式。大数据课程群作为多学科交叉的新课程体系,尚处于研究探索阶段,按照知识结构和应用能力需求进行覆盖,进而将知识模块分解重构而形成课程群具有明显的合理性。具体如表1所示,面向应用型人才培养的大数据课程群不仅考虑以领域知识层次为基础结合大数据专业方向构建,而且考虑了基于大数据应用能力的课程群构建。
课程群层次 | 大数据应用能力 | 课程构件 |
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通识课程群 | 数理基础能力 | 高等数学、概率论与数理统计、线性代数、大学英语、计算机科学导论、人文知识课程 |
专业基础课程群 | 程序设计能力 | 程序设计基础、Python程序设计、面向对象程序设计、数据结构与算法、算法设计与分析、网络及其计算、操作系统 |
数据处理课程群 | 数据处理能力 | 数据采集与网络爬虫、云计算导论、大数据概论、大数据处理技术、大数据分析与内存计算、数据库系统原理、NoSQL数据库应用开发、大型软件系统与体系结构 |
数据分析课程群 | 数据分析能力 | 人工智能、机器学习与数据挖掘分析、Java Web应用程序开发、Java企业级应用开发、教育大数据智能应用、大数据应用测试、Linux体系与编程 |
表1. 大数据课程群系统框架
通识课程群主要培养学生的数理能力、外语能力和人文精神,其中数学基础课程包括高等数学、概率论与数理统计、线性代数等课程。专业基础课程群主要培养学生的专业基本能力,掌握程序设计与算法技术。数据处理课程群主要培养学生的职业竞争能力,为社会培养数据存储与分布式处理领域人才。数据分析课程群主要培养基于海量数据的Web智能应用、数据分析、数据挖掘和数据可视化等大数据领域人才。
大数据应用技术是新兴的、动态的学科,因此,将对大数据课程开展教学研究,及时更新、补充和调整教学内容,将教学要求进一步细化,使得大数据课程群教学内容更具有针对性、应用性,教学要求更具有可操作性。采取三个步骤对大数据课程进行设计和实践,首先确定每门专业课程的知识内涵以及课程之间的结构衔接关系,明确课程的任务定位和教学重点。然后将课程教学目标划分为初中高三个递进阶段,明确各阶段的具体能力要求和课程内容安排。最后,帮助学生从枯燥的理论学习中走出来,通过直观的实践教学贯穿专业课程的理论教学全过程 [
大数据应用技术是新兴的、动态的学科,新的理论、方法、框架以及工具不断涌现,为缓解传统纸质版教材在教学内容方面的相对滞后性,充分利用互联网资源建设面向大数据课程群的在线教学平台,相关的课程资源与功能模块包括教学日历与任务发布、开源开发工具、教学微课视频下载、企业项目案例演示、实验数据下载、师生在线交流等,为学生提供立体化的教学资源,拓展学习空间,强化工程实践训练。
如何建构应用型大数据课程群体系,是高校大数据专业建设需要思索的问题。笔者以大数据人才的知识结构和应用能力需求分析来确定人才培养目标、以应用型课程群体系创新人才培养模式、以过程控制和管理来保障人才培养质量,对大数据课程群教学改革进行了认真思考和实践探索。通过对大数据课程群的应用型教学改革研究,人才培养更具有系统性和应用型,增强了学生的就业竞争力,为同类院校的大数据专业提供了技术性和理论性的参考和依据。
广东第二师范学院校级博士专项(2015ARF17);2019年广东第二师范学院校级教学质量与教学改革工程项目(编号:2019jxgg18);广东第二师范学院软件工程重点学科建设项目(编号:9030-1700207);广东省普通高校青年创新人才项目(2017KQNCX140);广州市科技计划项目(201804010280);广东省自然科学基金项目(编号:2018A0303130169);广东省科技计划项目(编号:粤财农[
徐海蛟,张菲菲,邬依林,张展鸿. 面向应用型人才培养的大数据课程群教学改革研究 Research on the Teaching Reform of Big Data Curriculum Group in Effort to Cultivate Applied Talents[J]. 教育进展, 2019, 09(05): 560-564. https://doi.org/10.12677/AE.2019.95093