计算机专业核心课程教学团队建设实践与探索

柴美梅　程雪松　陈燕　钟泽秀　淡莎

摘要：以往传统的《数据库开发技术》课程授课重点内容在于对关系型数据库的介绍与使用，但是随着现代信息技术的发展，数据量急剧增加，仅仅使用传统的关系型数据库可能处理不了这么庞大的数据。为了课程的发展能够更好地与现代化技术相接轨，更好地适应时代的变化，本文针对目前数据库开发技术课程存在的一些缺陷，将传统的《数据库开发技术》课程与大数据技术相融合。

关键词：大数据技术;数据库开发技术

中图分类号：G424      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）12-0129-02

1 引言

数据库开发技术课程是高等院校软件技术专业实践能力较强的一门专业基础课，随着时代的发展，大数据技术已被广泛应用于各行各业，数据库开发技术课程也将面临新的挑战。在这样的时代背景下，如何让课堂教学紧跟时代的步伐，让学生不与社会先进技术脱轨，这就要求对《数据库开发技术》这门课程进行改革，从而培养出更多能够适应时代发展的高素质技术技能型人才。

传统的数据库课程重点在于介绍关系型数据库系统[1]，比如，SQL Server、MySQL、Oracle等。随着互联网、云计算、大数据、人工智能的发展，各行各业数据增长迅猛。数据作为一种新资源，已被越来越多的人所认可。同时，数据的海量化、多类型化、多维度化，使得大数据相关技术得以发展。

在传统的教学过程中，教师仅仅讲解数据库相关的理论知识，遇见实际应用问题，学生还是无从下手，达不到目前市场对数据库专业技术型人才的要求。论文[2]对目前行业做了一个调查，发现某公司对大数据相关人员的需求量，其中大数据相关人员是比较缺乏的。

本文针对本校学生的学习能力水平，将大数据相关技术融入数据库的课程中，并以项目化教学方式，培养学生的实践动手能力以及解决问题能力等，提升学生就业能力。

2 课程教改目标

依据《国家职业教育改革实施方案》和《数据库开发技术》课程标准，融入大数据技术，将大数据技术与传统数据库开发技术课程有机融合，提升学生就业竞争力。通过本課程系统的学习，学生在学习实践的过程中掌握了数据库的基本应用，同时，还对大数据相关先进技术所有了解，提升就学生就业竞争力。

3课程设计思路

一是研究大数据技术中与数据库相关的技术，比如：Redis[2]、MongoDB[3]、HBase[4]等，将这些内容与传统的《数据库开发技术》课程有机融合。这样既可以拓展学生的知识面，与时代更好地接轨，还可以提高学生的学习兴趣。

二是学生为主体，教师为主导，自主探究与小组合作相结合，“线上”+“线下”相结合，落实“教学做评”一体，完成数据库开发技术教学任务。利用多种信息资源，让学生能够在一个个的项目中持续学习、逐层递进，并在授课过程中潜移默化地将思政元素融入教学过程中。

4大数据背景下课程内容改革

以往的数据库课程重点在于理论知识的讲解，对于行业知识、专业知识和时代背景相关的介绍并不多。此外，课程中的实践内容相对较少，对应的实战实例相对孤立或缺乏连贯性，导致学生缺乏兴趣和整体结构性思维，期末考试也往往是以试卷的方式来进行考核。以上这些问题使得这门课在学生培养目标、学生的实践能力，以及学生对时代发展的适应能力方面有所折扣。为了跟上时代的步伐，需要在课程内容方面进行调整与优化，可以从以下一些方面进行改进。

1）紧跟时代步伐，有机融入大数据技术。以往的数据库开发技术课程重点在与理论知识的讲解，主要介绍关系型数据库系统，然而，随着时代的发展，大数据技术兴起，更多的是使用非关系型数据库系统[5]，这与传统的关系型数据库有很大的不同。这就要求我们在课堂中需要拓展非关系型数据库系统的基本知识，例如，非关系型数据库是如何出现的;具体有哪些非关系型数据库;关系型数据库与非关系型数据库存在什么区别;常用的非关系型数据库的介绍等。这样不仅仅提升了课堂的趣味性，还拓宽了学生的知识面，对先进技术有所了解。

2）项目化教学，提升学生整体结构思维。以往的数据库开发技术课程中注重知识点的讲授，且对应的实战实例相对孤立，缺乏连贯性。学生往往能够掌握知识点，但是，对于实际的项目却不知该如何下手，且缺乏兴趣和整体结构性思维。因此，这就要求我们设计一个整体项目，能够将整本书的知识点全部容纳进去，可以根据不同的知识点将这个整体项目划分为若干子项目。通过对问题的探究和逐步解决，提高学生学习兴趣，同时培养了学生的实践能力、团队协作能力以及解决问题能力等综合能力。

3）课程内容压缩与精简。在课程总学时不变的基础上，调整教学内容，使之能紧跟时代步伐，势必要求将课程内容进行压缩与精简。将其中容易理解或层次较低的内容安排学生通过超星学习通平台课后自主完成学习，提升学生的自学能力。将其中的难点或不易掌握的知识点通过课堂中教师的讲解，帮助学生理解，更好地掌握知识点。通过这种“线上”+“线下”混合式教学，提升学习效果与学生能力。

5 师资队伍建设

师资队伍对于高校数据库课程体系改革至关重要，目前，大多数《数据库开发技术》课程的任课教师对传统的关系型数据库比较熟悉，但对于大数据相关知识与技术却比较陌生。随着时代的发展，对《数据库开发技术》课程的任课教师提出了更高的要求，因此，作为高校教师，也需要提高自身能力水平。可以从以下几方面来提升课程组教师的能力水平。

1）培训。课程组教师可以通过参加短时期的大数据库相关培训，迅速提升自己专业水平和实际动手能力，从而提高课程组教师的团队的专业素养。

2）教学方式的提高。在教学方法上采用“线上”+“线下”混合式教学方法，以任务为导向，通过课前预习——课上学习——课后复习，调用学生学习积极性性，提升学生自主学习能力。注重实践教学，加强学生实践动手能力，从而提高教学质量。

6 课程教学方法

在《数据库开发技术》课程的教学过程中主要采用了以下几种教学方法，如下图所示。

1）“线上”+“线下”混合式教学

利用信息化教学手段，依托超星学习通平台，采用“线上”+“线下”混合式教学方法，将课堂上延伸到课后，课前、课中、课后三者并重，提高课堂效率。通过采用“线上”+“线下”混合式教学，让学生能够随时随地进行学习，不受空间的限制，能够更充分地利用业余地碎片化的时间来进行学习，提升学习效率。同时，针对学生不同的兴趣，提供个性化需求，提高学生的学习兴趣。

2）任务驱动法

结合信息化教学手段，在课前给学生下发任务，提升学生的积极性与求知欲，学生借助网络或者教学资源自主进行学习，提升学生解决问题能力;课中让学生带着问题上课，提高学习效率;课后让学生自主完成任务，教师可通过学生的任务的完成情况，及时了解学生的学习状况，及时调整教学设计，根据学生能力的不同，进行不同的教学指导。

3）教学做评一体化

在课堂中学生分小组完成任务，小组之间互相讨论，在课堂实践环节中，边学边练，做中学，学中做。培养学生的动手能力和解决问题能力，充分激发学生的学习兴趣。在评价的过程中采用“自评+小组互评+教师评价”方式。

7 课程考核方式改革

课程考核是检验教学质量的重要手段，对学生的学习方向具有很强的导向作用。以往的数据库开发技术课程的考核方式为试卷方式，但是该门课程是实践性较强的一门课程，仅仅通过试卷并不能反馈学生对知識点的掌握情况。因此，本课程采取过程化的考核方式，即通过课程中一个个项目来考验学生对知识的应用情况，能够更真实的反馈学生学习情况，全面了解学生的学习能力、实践能力和创新能力，从而更好地促进学生的学习，同时，也可以让教师发现教学中的不足，作为今后改进方向，根据学生学习情况调整教学，提高教师的教育教学水平，达到预期的课程目标。

8总结

本文通过将大数据相关技术与数据库开发技术课程融合，提升学生学习兴趣的同时让学生对当前的先进技术有所了解，拓宽学生知识面，跟上时代的步伐;通过学习通等多种信息化教学手段化解重点、攻克难点，学生学习兴趣及知识掌握程度明显较快，满足了教学资源随用随取、学习手段丰富多样、学习时间随时随地的信息化教学要求;实现课前自学评价、课中过程评价以及课后拓展评价三者结合，改变传统以分数考核为一切的评价方式，更多地强调团队协作、创新意识和工匠精神。

总之，教学将课前和课中相结合，实现了线上和线下同步、课堂和课后接轨，突破了传统式、灌输式的教学模式，调动学生积极性和参与度，营造了一个以学生为主体、老师为主导的课堂教学模式，辅以多元化的信息化手段，实现了课程培养目标与时代接轨。

“学之者不如好之者，好之者不如乐之者”，兴趣是最大的内驱动力，可以成立数据库创新工作室，针对项目基础较好、开发能力较强并对数据库项目开发有兴趣的学生，专门成立数据库创新工作室。工作室在性质上既包含服务，又包含管理，是一个以提供优质服务的形式，来引导和规范管理。通过创新工作室的成立，可更进一步锻炼和提高其学习能力和创新能力，注重对学生的潜在能力的开发。其目标是培养学生创业精神，提升学生的实践能力，实现IT产业所需人才的无缝对接。

参考文献：

[1] 周飚.高职院校关系型数据库课程教学方法探索[J].产业与科技论坛，2019，18（20）：230-231.

[2] 吕志峰.大数据时代对大型数据库应用课程教学体系的改进研究[J].黑龙江科学，2019，10（3）：72-73.

[3]宋云奎，吴文鹏，赵磊，等.基于Redis的分布式数据存储方法[J].计算机产品与流通，2020（8）：106.

[4] 任明飞，李学军，崔蒙蒙，等.基于MongoDB的非关系型数据库的设计与开发[J].电脑知识与技术，2019，15（34）：1-2.

[5] 王伟晨.基于非关系型数据库HBase存储技术的检索研究[J].物联网技术，2020，10（1）：103-105.

[6] 底慧萍，王静宁.浅谈非关系型数据库[J].河北农机，2019（11）：50.

【通联编辑：唐一东】