大数据时代高校计算机应用专业教学改革探析

李 梅

(淮南联合大学，安徽 淮南 232001)

生活在大数据时代，刷微信、看抖音、聊QQ、逛淘宝等无时无刻不在产生大量新的数据。大数据在生物医学、物流领域、环保监测、安全领域等应用十分广泛，成为又一个技术热点[1]。在大数据技术越来越受到重视的情况下，与之相关的高层次人才需求急剧上升。从高校着手培养大数据相关人才，为社会需求打下扎实基础，计算机学科具有举足轻重的作用。计算机应用专业教学是为了让学生掌握《数据结构》《操作系统》《编译原理》等专业课程，具备创新意识和较高的综合素质，以便更好地适应职业发展需要。探索如何将计算机应用专业教学与大数据时代背景相结合，提高课程体系教学质量，从教学层面探讨如何开展与时俱进的人才培养模式成为当前迫切需要解决的问题。

1 高校计算机应用专业教学中存在的主要问题

1.1 专业人才培养滞后于时代发展

无论是金融行业、医疗行业，还是区块链、人工智能等，都离不开大数据的支持，但由于大数据人才的匮乏，企业难以找到合适的从业人员[2]。这就需要高校培养更多的大数据人才来支撑大数据产业的健康发展，而当前有些高校计算机应用专业人才培养方案中的课程设置已经严重滞后，需要紧跟大数据时代发展，及时补充一些大数据相关课程。如可以去除《Visual Basic程序设计》等市场需求不是很大的语言课程，而将《Hadoop+Spark大数据技术》等与企业需求关系紧密的课程加入新的教学计划中。

1.2 实验条件和内容支撑不足

一般情况下，大数据需要云计算平台来做支撑，模拟真实生产环境。但是，国内目前大多数高校在大数据和云计算方面的教学还处在起步阶段。有的高校相关实验室配套设施、软硬件条件大多数尚处在建设阶段，学生动手实操训练受到限制，影响教师教学，实验内容与大数据前沿内容出现脱节现象[3]。鉴于学生接触大数据实操训练的基础不是太扎实，开设的大数据课程只是简单介绍一些基本概念。此外，涉及学生基本职业素养、专业实训课程、核心技能课程和职业拓展课程的内容也十分匮乏。

1.3 传统教学模式缺乏创新思维

创新精神是一个国家兴旺发达的不竭动力，高校计算机教学改革必须更加注重培养学生创新思维。大数据时代的教学更加强调培养学生创造性思维的重要性，然而，不少高校教师在教学时基本完全按照课本讲解，没有适时补充学科最新动态，采用填鸭式教学，不注重因材施教。通常教师在讲台上讲课，学生被动接受，教师与学生之间缺乏互动，没有积极地对学生的思维方式进行引导，学生精力不集中，听课没有激情，造成二者节奏不一致，这种模式对培养学生创新思维非常不利[4]。高校教师计算机教学创新意识不够，这与某些基础课，如《数据结构》《编译原理》等课程教学任务繁重、学生水平参差不齐有关，也受到教师重理论轻实践、重模仿轻创新的影响。

1.4 教师专业知识陈旧

过去的教学中，教师只要把原有的专业知识传授给学生，把一本书讲好，学生把知识点背好，一门课就完结了，现在则不行。大数据的飞速发展对计算机应用技术专业更是提出了更高的标准。新课需要查阅大量资料，包括了解前沿知识，反复打磨课程，才能把新知识讲授给学生。有的教师特别是老教师一门课讲授十几年，不愿意带新课，原有的专业知识已经严重滞后，如专业课《Java程序设计》开发环境中jdk版本已经发展到jdk15了，有的教师还在用jdk7。由此可见，教学改革中提升教师专业素质刻不容缓。

2 大数据背景下高校计算机应用专业改革策略

2.1 更新人才培养方案，紧跟时代步伐

基于大数据时代背景，以“市场导向、需求驱动”为原则对计算机行业人才需求前景进行充分的考虑与细致的分析，建立计算机应用技术专业教育体系，增加学生对高性能数据计算和处理能力、云计算能力以及大数据分析能力的培养，突出本专业在数据分析和处理方面的独特优势[5]。通过研究对教学内容与教学模式进行不断的调整与改革，使大数据时代下高校计算机应用专业教学得到更快的发展。通过深入企业调研，根据调研进一步摸清企业主流岗位对人才的需求、需要掌握的基础知识和实操技能。学校要对调研结果进行统计分析，结合职友集、BOSS直聘等平台招聘信息，制定校企都认可的人才培养方案，努力培养出到企业就能用的合格人才。

2.2 改善实验条件，优化课程设置

教学时可以适当减少理论课时，尽量在实验室完成教学内容。改善实验条件，加紧建设计算机硬件实验室、嵌入式实验室、软件实验室、网络综合实训室等多个专业实验室用于满足本专业的日常教学。以企业需求为导向，完善实验教学，首先，学校可以采购云实验教学平台，部署在服务器上，使用镜像创建虚拟机，支持40个学生或更多的伪分布式环境。通过虚拟实验平台，可以完成身份认证、访问控制、数据挖掘与分析等功能。通过整合资源，学生可以享受到云计算的iaas服务、paas服务、SaaS服务，教师可以观察所有实验虚拟机状态、资源使用情况，按需进行动态配置和拓展[6]。其次，充分考虑高校高性能计算的特点，结合社会需求，搭建易维护的cluster高性能计算平台，硬件部分有计算结点，管理结点、I/O结点以及高速互联系统，计算结点采用刀片服务器，学生可通过网络访问高性能计算平台，获取需要的计算资源进行数据分析、求解运算。

2.2.1 增加基本职业素养课程

作为当代高校毕业生，必须具备基本职业素养和基本公共素质，具有良好的品行和职业道德[7]，可以开设《思想道德修养与法律基础》等课程；具备熟练的计算机基本操作且能完成日常的文字处理工作，可以开设《计算机文化基础》等课程；掌握数学必备知识，为以后接触大数据课程奠定基础，可以开设《高等数学》《拍案惊奇之思维与逻辑》等课程；具备阅读英语文档能力，可以开设《大学英语》《计算机英语》等课程。

2.2.2 增加核心技能和实训课程

学生学习了专业基础课程以后，还应当具备专业必需的核心技能。如：具有网站规划和网页设计能力，可以开设《H5开发技术》和《JSP动态网站开发》课程；具有数据库对象创建、检索和安全管理的能力，可以开设《MySQL数据库应用与开发》和《Oracle数据库》课程；掌握网络技术相关知识，可以开设《网络管理与维护》；重要的专业课程结束后应开设相应的实训课程，以便学生提高动手能力，可以开设《KVM+Docker+Open Stack实践——虚拟化与云计算配置、管理与运维》《Python数据分析与实践》以及和大数据紧密联系的《Hadoop+Spark大数据技术》等实训课程。

2.2.3 开设职业拓展课程

当代高校毕业生在就业时，面对严峻的就业形势，计算机专业毕业生不仅要求有过硬的计算机专业技能，还要具备体现可持续发展的职业素养。开设《大学生职业素质与能力拓展》课程，可以培养学生的沟通能力、团队协作能力，学会换角度思维，掌握合作技巧等。职业素养是大学生踏出校门、进入职场的必备条件，是成功就业的基本保证[8]。

根据教学内容改革示意图(见图1)，可以看出培养学生的跨学科基础知识和交叉领域学习的能力,侧重于大数据处理的能力，课程的设置能够满足企业的需求，紧跟时代发展，贴合就业岗位。教学中可以融入大数据从业人员所从事的数据分析、数据架构设计、数据挖掘算法和模型设计相关内容，并增加相应的教学案例，让学生对大数据就业选择有充分认识。

图1 教学内容改革

2.3 改革教学模式，提高创新能力

采用问题式教学模式，利用云课堂平台，课前教师在平台上提出与上课相关的若干问题，让学生带着问题去学习，提高学生学习的主动性，变被动为主动，增强课堂教学的效果[9]。课后学生针对不懂的知识点，可以在云课堂平台提问，教师在平台上给学生解答。鉴于现在学生使用手机的频率比电脑要高，教师可以利用钉钉APP等针对重难点知识点上传微视频，特别是一些学生容易遗忘的操作过程，以便学生利用碎片时间进行复习；基于计算机专业的特点，可以使用在线编程系统SaaS，Codecademy,培养学生实操能力。

大学生科技竞赛越来越受到高校的青睐，要提倡以竞赛促进教学。学生在积极备赛的过程中，不断去解决问题，既培养了创新能力，同时也增强了自主学习能力和动手实践能力。这些比赛经历对学生专业水平的提升以及拓宽眼界意义重大。指导教师通过历届比赛积累了丰富的经验，通过座谈会的方式与其他教师分享，可以创新教学模式，提高课堂教学质量。

2.4 提升计算机应用专业教师素质

2.4.1 提升教师实践教学能力

目前，很多高校教师缺乏企业工作经历，尽管具备扎实的理论知识，但在实践环节稍有欠缺。为了解决这一问题，提升教师的实践教育技能，高校应组织、鼓励广大教师定期到企业顶岗实习。尤其是计算机应用专业教师更应该多走进企业，注重实际项目开发，从而提高自身的实践教学能力。专业课教师应加强大数据等技能的学习,可以利用MOOC网站相关视频加以理解。教学过程中还需要对课程不断进行打磨，特别是年轻教师，力求完善自身知识体系结构。

2.4.2 提高教师教科研能力

教师应充分挖掘自身的潜能，努力提升自己的专业素养，踏踏实实搞科研，积极申报各级教科研项目，如省级质量工程项目、省级自然科学研究项目、全国教育科学规划年度课题、中国高校产学研创新基金课题等。教师在教好专业课的同时积极开展教科研工作，对教师特别是青年教师自身专业成长和学校发展有着深远的影响。

2.4.3 拓展专业教师的职业技能

随着“双师型”教师在高水平建设大学评比中愈发重要，高校越来越重视“双师型”师资队伍建设。“双师型”要求教师不仅能够从事专业理论课程教学，讲究教学方法，调整教学目标，还要有指导学生实践的能力。教师要具有“双证”，既具有教师资格证，还要有其他职业资格，这对高职教师提出了更高的要求。学校可以鼓励教师参加全国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试，获取系统分析师、高级架构师等资格证书。

2.4.4 优化师生考核评价体系

高校在教学改革时考核方式应该多元化，期末考试卷面成绩已经不能完全代表学生的学习行为，学习过程同等重要。大数据技术为教学过程的多元化提供了技术支撑，学生在学习过程中留下了大量数据，如导学视频的学习时长、签到率、作业的正确率、课堂互动数据等。大数据平台形成了“导学资源—在线测试—数据导出—统计分析”的模式，一键导出具有学习过程特征的相关数据，将其作为该课程的考核评价指标。教师评价除了督导评价、学生评价和系部评价，还应该增加教学细节的评价，如将课程设计、题库建设、练习与反馈、课堂测试答疑等评价指标纳入教学考核绩效，对调动教师的教学积极性将大有裨益[10]。

3 结 语

大数据时代新技术、新业态不断涌现，高校毕业生就业形势严峻，尤其是“双非”院校，高校只有通过深化教学改革包括修改人才培养方案，紧跟时代步伐；改善实验条件，优化课程设置；改革教学模式，提高创新能力；提升计算机应用专业教师素质等举措，才能逐步缓解当今计算机专业教学面临的一系列问题，帮助学生解决课程重难点。在大数据时代背景下，我们应该抓住这个机遇，让教师和学生都能从这场改革中获益。