基于农业领域大数据关键技术应用的课程教学方案研究

王健 乔红波 台海江

摘要：我国作为农业大国，只有让农业得到充分的发展，才能扎实做好乡村振兴战略。在信息时代背景下，农业大数据的有效使用能快速推进现代化农业发展应用。农业大数据应用课程的开设就是基于此种契机，以提高学生在农业大数据综合运用能力为前提，培养学生成为农业现代化的科技复合型人才为目的。文章针对农业大数据应用中的关键问题，结合教学中所存在的一些问题，在多个层面进行分析，在教学方法，考核方式等方面进行课程设计，引导学生自主学习，培养探索精神和创新意识。

关键词：农业大数据;课程建设;教學方法

中图分类号：TP393        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2022）22-0111-02

1 引言

我国是农业大国，在党的十九大报告中指出，“三农”问题是关系国计民生的根本性问题，必须始终把解决好“三农”问题作为全党工作的重中之重。农业是乡村振兴战略的重要内容之一，只有让农业得到充分的发展，才能够让国民经济得到稳步的提升，高质量推进乡村振兴战略。充分发挥创新作为引领发展的第一动力作用，在农业的各领域中上引入新的技术手段，探索农业现代化的道路，有效地推进农业持续、稳定、健康发展，打破传统农业的“靠天收”格局，提高农业的综合竞争力。

农业大数据由于其数据的特殊性，应用发展较为缓慢，随着3S技术在农业领域的应用，智慧农业等新型农业概念的不断实践，农业产品中的生产、加工、销售、环境、资源等全产业链的各个环节数据不断被收集，农业数据以每年50%～80%的速度显著增长。在当前信息技术背景下，大数据技术，云计算，人工智能的蓬勃发展逐渐改变着人们的生活方式，推动着社会发展。结合当前农村振兴战略，农业大数据越来越为人们所重视，为现代化农业应用提供了巨大的发展空间，成为农业发展的加速器。

在涉农高校建设数据科学与大数据技术专业时，对于农业大数据如何得到有效使用，对于培养适合现代农业发展的科技人才具有重大的现实意义。在当前能掌握和应用大数据技术的创新人才仍是稀缺资源，培养农业大数据相关人才也成为一个紧迫的问题。本文从农业大数据应用研究中的关键问题着手，结合专业特色，探讨在教学过程中存在的问题，提出相应的建议或者对策，促进这门课程教学的发展，并探索农业大数据专业人才培养方案。

2 农业大数据内涵以及专业前置课程要求

农业大数据也具备一般大数据的特性，具有以下“五 V”特性：数据量巨大（Volume） 、准确性高（Veracity） 、计算速度快（Velocity） 、数据类型多（Variety） 和价值量大（Value） 。但农业大数据也有着自己独特的一面，对农业大数据的准确定义，不同的学者有着各自的意见，其中张浩然[1]认为农业大数据是指以大数据分析为基础，运用大数据的理念、技术及方法来处理农业生产销售整个链条中所产生的大量数据，从中得到有用信息以指导农业生产经营、农产品流通和消费的过程。宋长青[2]定义为农业大数据是指在农业以及涉农相关领域所产生（或发生）的全样本（或多样本）不同类型数据的集合。结合上述观点，我们可以认为农业大数据的应用可以为政府政策制定、农业科研支撑、涉农企业发展等提供指导性的意见或思路，针对当前农业领域的诸多问题，都可结合大数据进行相应解决。

当前大数据人才培养方案仍处于探索阶段，培养模式虽没有形成完整的体系，但业界和高校针对当前的应用背景设计了大同小异的培养方案。作为一门新开设的专业课程，其核心课程包括但不限于：数据结构、面向对象程序设计、算法设计与分析、计算机组成原理、数据库原理、操作系统与Linux、机器学习、大数据与软件工程、计算机网络概论、数据可视化技术，分布式数据库技术。通过上述课程的学习，可以使学生成为掌握处理和解决大数据复杂工程问题所需相关知识基本理论方法的高素质、复合型信息化人才。目前的农业大数据并没有明确的教学设计方案，这就要求教师对课程的教学安排，必须有着科学的学习计划，使学生能够对于农业大数据有系统的认识，同时应做到以学生为中心，通过培养对所学课程的兴趣，激发学习动力。

农业大数据应用的课程就要让学生了解所学核心课程都是相互关联，在实际应用中都是层层递进，而不是毫不相干的知识点，同时认识在学习和工作中会碰到哪些需求，使用哪种技术方案能够解决相关问题。案例的讲解最能吸引学生注意力，也能将学生所学的内容进行综合的使用，依照案例对学生进行深入浅出的讲解，提高学生的兴趣以及实际工作能力。因此案例的选取一定要贴近实际应用需求，选用真实的素材，让学生了解到所学的知识会应用到哪些真实场景，而不仅仅是要求学生掌握一个个零散知识点，只做到对知识内容的死记硬背，而没有办法切实地做到对知识的灵活运用。

3 针对农业大数据应用的关键问题课程方案设计

农业是一个复杂的系统，针对农业大数据的处理流程，大致可以分为数据采集、管理、处理分析研究等[3]。农业数据采集，主要是在实验站或野外站点使用专用的传感器、无人机、便携终端等设备进行农业信息的采集，这些信息的采集与所使用的设备有着密切的关系，不同采集技术影响农业数据的维度、粒度、频度、广度等，农业数据采集包括作物长势、土壤墒情等各类信息采集;对于采集后的数据，由于数据格式的差异性，需要进行数据的预处理，包含数据标准化、去噪处理等工作，这类问题通过使用标准或规范的算法就能大部分得到解决[4]。大数据时代，数据结构相比传统的数据有着新的形态，因此对数据库的扩展性提出了新的要求，在数据管理阶段，大多是依托现有的一些大数据软件、系统等，然而由于设计理念、底层架构的差异，传统数据库在对农业大数据的管理方面存在很大局限性[5]。农业大数据的研究最终以从农业数据中提取感兴趣的信息为目的，在数据处理阶段，针对不同的应用场景需要不同的处理平台或技术支撑，特别是面对高并发读写、海量数据的高效率存储和访问、高可扩展性和高可用性等问题;数据分析阶段与应用或需求息息相关，通过设计不同的模型可以获得不同参数或信息的结果，分析出农业大数据中潜在的价值和规律，对农业经济发展进行合理的推断和预测，进而指导农业生产活动。在农业大数据处理过程的各环节都存在大量的细节性问题，在教学方案设计的过程中，就对教师提出了更高的要求，不仅要掌握最新的大数据处理技术，更要对农业大数据处理流程有着完整的认识，进而指导学生对农业大数据应用的学习。

为了培养具备大数据科学素养，并掌握农学、农业信息学等农业领域知识的复合型人才，在教学过程中要紧密结合学生专业，同时引导学生关注农业大数据处理过程中的存在的问题，基于实际需求对学生进行教学，例如在数据采集阶段，由于设备的差异，导致数据储存结构不同，而这些都可以通过指定相应的标准来避免，从而快速实现不同机构之间数据共享;因数据采集设备的落后，无法做到自动化的信息收集，需要大量的人工輔助，由此产生大量的人力费用，同时因为人工干预，可能导致数据采集不全，格式不规范，最终采集的数据很难被真正应用，而要解决这些问题就牵涉到计算机的软硬件应用[6]。也可以让学生依据自己的兴趣选择农业大数据的应用方向，并在以此问题完成课程设计，分析在应用的过程中存在哪些导致结果不可靠的原因，并给出相应的解决方案，例如冬小麦的长势检测，病虫害检测等课题[7];也可以紧跟时事，例如青岛每年7月份海中都有大量浒苔密集分布，远远望去如同“海上草原”，可以让学生针对这些海上绿潮事件进行受灾面积的监测，同时分析灾害发生的可能原因。由于上述关键问题在研究过程中都与其他学科之间有着大量的交叉，所以对于学生的安排，最好能够分组进行，每组大概3～5人，这样针对特定问题学生能从多个方面展开探讨，而不仅局限于某一局限角度。部分应用可能是行业研究的热点，也是行业的最新研究方向，需从最新的科技文献中才能找到最新的研究路线，以此为契机，让同学掌握科技论文的检索和阅读能力，这样能比单纯的课堂教学给学生留下更深刻的印象;也能促使学生主动去学习相关知识，并提高在具体实践应用过程中发现问题解决问题的能力。教师在课堂中所承担的职责就会从之前的单纯的知识传播者，变成学习的引导者，更多地把精力转移到让学生能理解案例，引导学生能自如地运用所学习的知识，让学生能够很好地融入课堂内容的讲解，不仅仅单纯作为一个知识的被动接受体，而是应用中存在问题的发现者、解决方案的思考者。由于课时的限制，无法对于学生做到全方位的讲解，网络资源能给教学工作带来很大的便利，慕课或公开课给学生提供自主学习平台，针对所学习的知识点进行自由选择，重点视频学生可以反复观看，提升学生的学习效果，增加学生的课外学习时间。

对于学生的培养，单纯的校园教学略显不足，可以采取校企联合培养模式，双方发挥各自优势，在保证办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程，让学生参与企业实战项目，在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践相结合。毕业后能在科研院所、企事业等单位从事大数据分析、处理、服务、开发和利用、大数据系统集成与管理维护等方面工作。

4 结束语

乡村振兴离不开农业的发展，农业大数据中有着无可限量的价值兹待人们获取，这就需要大量的专业技术人员支持，而具备大数据和农业相关知识的复合型人才仍较为稀缺，在实际应用中大量出现关键数据采集不全、数据挖掘不充分、模型构建简单的现象，因此对于农业大数据人才的培养就成为当前迫切需要解决的问题，也是制约我国农业大数据发展的关键问题之一。这就要求高校教师对于农业大数据的综合应用能力提出了更进一步的要求。本文结合农业大数据在实际应用中的关键问题，对课程的建设对照改进，培养学生独立学习和综合运用所学内容解决实际问题的能力，让学生在课程中真正受益，成为农业大数据的专业人才。课程建设是一个持续的过程，很多内容依然在探索之中，农业大数据中面对的很多问题也在逐步发生改变，如何将教学内容与实际工作中的应用进行有机结合，也是教学课程建设的中一项重点内容。

参考文献：

[1] 张浩然，李中良，邹腾飞，等.农业大数据综述[J].计算机科学，2014，41（S2）：387-392.

[2] 宋长青，柳平增，任万明，等.实施现代农业大数据工程的理性思考[J].中国现代教育装备，2016（15）：111-114.

[3] 郭雷风.面向农业领域的大数据关键技术研究[D].北京：中国农业科学院，2016.

[4] 周国民.我国农业大数据应用进展综述[J].农业大数据学报，2019，1（1）：16-23.

[5] 赵冰，毛克彪，蔡玉林，等.农业大数据关键技术及应用进展[J].中国农业信息，2018，30（6）：25-34.

[6] 黎玲萍，毛克彪，付秀丽，等.国内外农业大数据应用研究分析[J].高技术通讯，2016，26（4）：414-422.

[7] 蒋鹏飞，姜水晶，韩雪.空间遥感大数据技术在农业防灾减灾领域中的应用[J].农村 农业 农民（B版），2018（3）：49-51.

【通联编辑：王力】