软件工程专业《云计算与大数据概论》教学改革

石 静

（贵州民族大学，贵州 贵阳 550025）

随着互联网、物联网、云计算、人工智能等IT技术的快速发展、普及和建设，全球数据量持续呈现爆炸式增长态势[1]。

毋庸置疑，我们已然身处云计算和大数据时代，大数据人才在国内外市场的需求量不断提升，如何培养具备一些大数据与分析技能的相关人才就显得十分急迫[2]。高校是人才培养的重要基地，为了适应市场需求，为社会提供更多适应新时代要求的大数据及云计算相关人才，国内很多高校都开设了大数据相关的专业和课程[3]。与此同时，在宏观上讲解云平台和大数据的概念、用途、设计思想、应用原理等内容，可作为后续深入学习的理论基础的《云计算与大数据概论》这门课程应运而生。目前该门课程已逐步成为计算机科学与技术、软件工程、计算机软件、计算机信息管理、统计学、数学等专业，尤其是数据科学与大数据技术专业的必修课程。

软件工程专业大多以专业选修课开设《云计算与大数据概论》这门课程，大多数为理论课，或设少量实践课时。软件工程专业《云计算与大数据概论》课程旨在让学生从宏观上了解云计算与大数据发展概况、云计算技术、大数据开发技术、云计算与大数据安全的标准和规范等知识，为将来选择数据科学与大数据技术方向、学习《大数据可视化技术》《分布式应用系统开发》等相关课程、从事大数据技术、数据管理等相关研究奠定基础。

一直以来，在软件工程专业《云计算与大数据概论》教学过程中，存在诸如知识更新快、缺乏实践、重视度不够、反馈机制少等一些问题，均不同程度影响了教学效果。

针对这些问题，本文进行了深入剖析，通过引入混合教学模式、在课程间建立横向联系、考核设计精细化、反馈机制多渠道化等方式进行了教学改革探讨，以期提升教学效果。

1 软件工程专业《云计算与大数据概论》教学存在的问题

1.1 知识更新快、教学模式陈旧

《云计算与大数据概论》是一门新而知识更迭又快的课程。根据教学目标与任务，课程内容一般涵盖：云计算与大数据概述、云计算技术、云计算平台、大数据技术、Hadoop开发平台、MapReduce应用、PIG简介、Hbase简介、大数据和云计算安全等知识（见图1）。然而当前信息技术和互联网飞速发展，仍需关注技术前沿信息及现实应用情况，不间断补充最新知识，例如“Spark”“贵州云计算与大数据发展现状”“云计算与大数据发展前景”等内容，以更新本课程主要内容的思维导图。

图1 《云计算与大数据概论》内容思维导图

一直以来，《云计算与大数据概论》课程教学采用的是以教师为中心、教材为中心和课堂为中心的传统的教学模式，已经远远不能满足实际教学的需要。

1.2 重理论、轻实践

《云计算与大数据概论》多为理论教学，少有实践内容。以贵州民族大学为例，我校软件工程专业《云计算与大数据概论》课程设置为理论课，旨在让学生从宏观上了解云计算与大数据发展概况、云计算技术、大数据技术、云计算与大数据安全的标准和规范等知识。

近年来，虽然在《云计算与大数据概论》课程的实际讲授中涵盖了实践案例等内容，如HBase的安装和配置，但上机实验课时的缺失，始终制约着该课程总体的教学效果。

1.3 重视度不够、考核方式简单

软件工程专业大多以专业选修课开设《云计算与大数据概论》这门课程。因为非专业必修，且为纯理论课，学时又偏少，选修该课程的学生在不同程度上，都存在思想上不够重视的情况。

长久以来，《云计算与大数据概论》课程教学采用的考核方式多为闭卷考试或课程报告，这种简单的考核方式，不能很好地调动学生的积极性和参与性，进一步降低了学生对该课程的重视度。

1.4 反馈机制单一、学生参与度不够

一般来说，高校以及学院都针对课程教学质量、实践教学环节、教学工作状态等教学环节制定有教学质量评价及反馈机制。在学生层面，教学反馈机制一般为网上评教，即学生在课程结束后将评教意见在学校网上教务管理系统向教师反馈。

近些年，《云计算与大数据概论》课程采用的也是这种单一的师生教学反馈机制，这无疑制约了师生之间的无障碍沟通，降低了学生对课程质量提升的参与度。

2 《云计算与大数据概论》的教学改革

2.1 引入混合教学模式

所谓混合教学模式就是通过各种教学媒体、教学模式、教学环境等各种要素有效的混合，从而提高学习者的学习满意度，优化学习资源的组合，达到最优的教学效果[4]。针对《云计算与大数据概论》知识更新快等特点，重新思考和科学设计教与学的关系，在该课程的教授中，可引入混合教学模式，把传统化教学方式的优势和网络化教学方式的优势结合起来。教学媒体方面，除了传统的板书、PPT讲授方式，还可以搜集一些优秀的纪录片、相关前沿动态新闻等音视频资源来分享学习；教学模式方面，除了教师可在台上讲解知识外，学生也可上台分享自己的收获，小组间也可探讨对于知识的不同方面的理解，提升学生的综合素质；教学环境方面，除了课堂上有限的学习外，也可分享提供相关书籍、视频、博客、在线网络课程等优质资源给学生，让他们在课下能继续延伸学习讨论，激发深层次的兴趣，碰撞出思想的火花。

2.2 课程间建立横向联系

大学教育教授面较宽,每个专业每个学期同时开设的各个课程组成了一个相互关联的整体。每门课程的教学活动均是这个整体中的有机组成部分。为了消除灌输式教学的弊端，各课程的任课老师之间须建立联系，保证整个教学过程的延续性、科学性[5]。就软件工程专业的知识体系来看，它比较偏向于学生动手实践能力的培养，而且比较注重行业流行技术[6]。我校软件工程专业开设《云计算与大数据概论》课程的同时，还有《Hadoop系统实践》《大数据可视化技术》两门专业选修课。《云计算与大数据概论》更注重理论，而另外这两门课程更注重实践，可谓是相辅相成。根据专业培养方案，进一步建立课程间横向联系，科学安排授课内容及授课学时，让学生循序渐进掌握相关知识及技能，从而提高学生的工程实践专业能力。

2.3 精细化考核设计

为了提高学生的参与度和积极性，提升教学效果，我们应该更多地去关注综合素质，让考核体现在教与学的整个过程中。基于此，精细化设计《云计算与大数据概论》课程的考核，考核方式为考察，包括平时考勤、平时成绩、汇报考察、期末考察四个环节。平时成绩主要为预习内容和课上小组讨论情况的考核；汇报考察设置两次，以“你来讲、我来听”主题形式，分别针对《云计算平台》和《Hadoop开发平台》两章重点学习内容进行，以小组方式进行汇报，由教师和每位学生基于汇报效果、内容介绍的完整性和准确性、语言表达、团队合作等情况共同打分；期末考察为课程讲授过半的情况下，引导学生涉猎更多相关领域，找到自己的兴趣点，撰写一篇不少于三千字的图文并茂的论文。通过精细化考核设计，特别是汇报考察环节，可以让学生真正参与到课程学习中，掌握知识，提升能力。

2.4 多渠道化教学反馈

师生通过多边的信息传递和反馈交流对提高教师的反馈教学能力和教学的水平有着重要的实用价值[7]。我校《云计算与大数据概论》在课程考核设计时，有诸多环节，每个环节结束后，都会通过电子调查问卷的形式匿名收集学生的意见和建议，如课程教学全部结束后收集课程反馈（见图2，P130）。此外，还通过课堂讨论、课间聊天、课下联系等多种方式收集教学反馈。收集汇总意见后，分别进行横向纵向分析，从而有针对性地调整各教学环节，从根本上提高学生积极性，促进教学效果。

图2 《云计算与大数据概论》课程结束后收集反馈

3 结语

从学生们的调查问卷反馈情况，《云计算与大数据概论》课程的教学还是较为成功的（见图3）。教学改革永无止境，下一步改革，可考虑从带学生去企业实地参观、加入相关实训环节等几个方面入手，以期达到更好的教学效果。

图3 《云计算与大数据概论》课程结束后反馈部分结果