新疆职业教育大数据技术实训环境构建研究

2020-04-13李自臣刘江越

黑龙江科学 2020年5期

李自臣，刘江越，陈梅

(1.广东白云学院大数据与计算机学院，广州 5104502； 2.乌鲁木齐职业大学，乌鲁木齐 830002)

1 背景

随着大数据产业的发展，国家大数据战略关系到社会发展的各个方面，大数据分析及深度学习是大数据信息时代的关键技术，也是目前学术界和实际应用的热点研究方向。国家相继出台了许多关于大数据方面的纲要、发展计划及战略部署，大数据技术已成为了重要的国家战略。在国家经济和社会发展的十三五规划纲要中，明确提出了大数据技术发展战略，为国家大数据应用领域的发展提供了宏伟的蓝图，为进一步推进大数据战略提供了指导，拉开了大数据飞速发展的序幕。自2015年《关于促进大数据发展的行动纲要》的提出，教育部已经将“大数据技术”列为高等教育教学建设的重点，面向高等职业学校增加了“大数据技术与应用”专业。

2 相关工作

人工智能、大数据应用课程将逐渐发展成为计算机科学与技术专业的重要核心课程。大数据专业人才的培养是国家创新型人才培养的重要组成部分，区域职业院校承担着本地区大数据应用人才培养的重任。在国家职业教育资源库建设方面，职业教育教学资源库的研究热点主要包括教学资源库顶层设计和职能定位、教学资源库信息化建设和项目化管理、教学资源库建设模式探究、网络自主学习支持服务以及专业教学资源库建设等问题[1]。

职业教育专业教学资源库的建设宗旨是将职业教育与“互联网+”深度融合，以推动职业院校教育教学模式和育人机制的变革[2]。分析当下高校大数据专业应用的教材、实训环境构建、大数据分析工具、创新创业及科学研究最新讯息，使学习者能够深入了解大数据分析技术在世界范围内的最新发展，理解数据分析技术在当代各种大数据相关产品中的应用，并掌握该领域最关键技术的原理及技术应用过程，支持职业院校对大数据应用型人才的培养，为职业院校大数据人才培养和本地区信息产业人员继续教育提供一个方便快捷、随时可用、一键搭建的大数据应用实训平台。

虽然目前网上学习资源比较多，但由于大数据技术运行环境比较复杂，部署任务比较难，个人学习者缺乏上手的实际操作环境，因此没有比较好的学习方案。本研究在对专业资源库建设现状和问题分析后，根据本地区大数据产业的发展现状，提出了面向社会用户的大数据技术专题资源库建设的思路，确定了要以目标用户及地区产业驱动为发展方向，构建专题资源学习平台。本研究所涉及的大数据应用实训环境作为乌鲁木齐职业大学大数据类课程实训和教学的支撑建设平台。

3 实训环境构建方案

虚拟技术、分布式计算、并行计算、网络存储、容灾备份等技术的融合，是实现在线教育和共享性实训环境构建的基础。随着科技的进步与时代发展，当今社会逐步重视职业教育的重要性，实践性教学的方式势在必行。

3.1 建设思路

依托地区产业，服务地区。根据本地的产业发展和行业应用，为本地职业院校大数据应用技术学习者提供大量实战项目案例，依据新疆软件园的大数据应用型人才的需求，以产业对接的方式充实本地职业院校实践教学课程体系。

一线教师应该通过行业名企的实地参观、考察活动，积极与企业一起探索多种灵活高效的教学模式，激发教师大数据教学创新思维，提升大数据专业师资队伍的建设水平。陈然[3]，认为开放的大学应该面向社会构建教育资源，应积极促进终身职业教育领域信息技术的综合应用。深入了解企业实际需求，和区域企业一起探索大数据技术及服务岗位的就业趋势和及必备技能，参与企业实际项目的完整过程，和企业工程师一起将实践过程转化成教学资源，并运用到大数据技术的教学当中去，旨在为地区大数据产业培养数据采集、数据治理、大数据分析、大数据模型训练、大数据可视化、大数据挖掘等方向人才。

3.2 实训平台构建

目前，云计算技术的成熟和大规模的应用，尤其是容器技术和云端渲染技术的普遍应用，将已有的实训软件和环境迁移到云端，然后通过虚拟桌面技术和浏览器就可以进行大数据应用实训。基于云计算技术构建一个交互式的案例实训环境，将数据、分析模型、代码调试融于一体，将大数据知识模块化，从理论到实战。并结合新疆软件园大数据产业发展，加强大数据应用技术资源的构建，提升大数据项目实训环境，以支持大规模构建大数据应用的实训平台提供了新的方法和技术支撑。平台提供海量的大数据案例、数据处理和分析的云环境，系统对学员实训结果进行自动分析、评价建模与数据分析效果。实训平台无须配置开发环境，随时随地进行实训和学习，自动检测代码并实时反馈操作效果。

3.3 课程资源构建

积极与企业合作开发职业院校大数据人工智能专业的教材、实训室、实训项目及创新创业环境的相关资源，延展大数据技能演练与实战系统，采用一种灵活扩展架构设计，丰富已开设的大数据服务课程体系。课程资源的构建需要考虑大数据技术与应用教学领域的平台、工具、数据、服务、案例等教学资源的建设，尤其是需要考虑大数据技术与应用相关课程设计与应用实践的完整解决方案及企业授课支持，将本地的产业发展和行业应用的具体环境构建成大数据应用技术实用案例、配套PPT数据、程序等实训模块。如图1所示。

图1 实训模块Fig.1 Training module

课程资源支持大量的大数据行业实践案例，采用线上线下学习资源相结合的方式构建，这种方式在最大程度上完善了大数据技术全体系培训课程，实现数据处理和分析的大数据实训环境。学员可以通过线上基础开发课程随时随地不限次学习、练习专业基础。更多的实战练习采用线下学习实战案例视频资源进行辅导，在最大程度上保证了线下集中培训的课堂学习品质，让学习者通过一次学习获取最大限度的收益。

从课程讲授、授课组织、动手实操等环节入手，将教学融入大数据应用真实运用场景，将学习转化成实际应用技能，运用到学生自己后续的实际工作中去，提升学生实践学习效果。在实训环节中，将大数据人工智能课程知识体系融入环境搭建、编程规范、应用场景、项目管理、团队构建等知识技能，让学习者零距离接触企业实战型项目，以真实的行业数据、企业数据为依据，使其能够深入了解目前大数据技术在各行各业中的应用，熟练掌握其中的关键技术及操作过程。如图2所示。

图2 数据分析实训内容Fig.2 Data analysis training content

大数据分析课程的开展是一个循序渐进的过程，从课程讲授、授课组织、动手实操等环节入手，将教学融入大数据应用真实运用场景，将学习转化成实际应用技能，运用到学生自己后续的实际工作中去，提升学生实践学习效果，为本地大数据产业发展提供人才保证。

4 资源包建设职能的未来展望

积极开展校企共建，面向群体多样化和个性化的方向构建实训环境。熊建宇[4]等认为职业教育专业资源包的建设不仅仅是职业院校单独能够建好的，必须集国家示范校、精品专业建设的成果，聚集政、校、企的力量，创建一流的建设团队，打造共享的数字化资源。依托本地大数据产业的发展需求，结合新疆软件园大数据产业发展，重构符合地区产业发展的大数据应用技术知识体系。积极开展学习方法、实训环境构建、基础编程、大数据应用技术实训实验室建设、本地职业院校大数据应用技术课程资源构建等方面的研究。

不定期更新教学资源，通过分析我国大数据应用领域的最新科研成果，分析研究成果应用转化的可能性，将大数据分析技术应用于实际教学及实践项目，所有课程将围绕实战案例展开，让职业院校学生亲身接触企业一线工作场景，充分提升学生的实践学习能力。

经过世界贷款的数字化教学资源平台建设，柯永红[5]等人认为资源包的建设应该从总体规划、规则制定、标准制定、规范约束、资源构建和集成、运行平台搭建、知识产权、运维保障等多个层次搭建基于共享的职业教育数字化资源包。