基于OBE理念的应用型本科大数据专业课程教学设计研究

摘  要：应用型本科院校数据科学与大数据技术专业课程教学设计，是培养学生大数据分析实践能力、提升学生大数据思维和专业素养的关键环节。该文针对大数据专业的人才培养需求和专业课程教学设计特点，引入OBE理念进行应用型本科大数据专业课程教学设计，提出基于OBE的课程教学设计框架，以数据采集与预处理技术课程为例，从设计教学成果目标、确定课程合格标准、构建教学指标点和编排教学内容等方面，详细阐述基于OBE理念的课程教学设计与实践思路，以期为应用型本科大数据专业课程教学设计改革提供参考。

关键词：应用型本科；成果导向教育；大数据；教学设计；实践思路

中图分类号：G642        文献标志码：A          文章编号：2096-000X（2023）26-0102-05

Abstract： The curriculum design of data science and big data technology in application-oriented undergraduate college is the key process to cultivate big data analysis and practical application ability and to improve students' big data thought and professional quality. According to the training needs of big data professionals and the characteristics of professional curriculum design， OBE concept is introduced to reform curriculum design of big data major in application-oriented undergraduate college. A curriculum teaching design framework based on OBE is proposed. Then， taking the course of Data Acquisition and Preprocessing Technology as an example， this article expounds curriculum teaching design and practical ideas based on OBE concept， in such aspects as designing teaching achievement objectives， determining course eligibility criteria， building index points of teaching and arranging contents of teaching. It is hoped to provide reference for the reform of the teaching design of big data major courses for application-oriented undergraduate universities.

Keywords： application-oriented undergraduate; Outcomes-Based Education; big data; teaching design; practical thinking

2020年，中共中央、國务院印发的《深化新时代教育评价改革总体方案》指出，探索建立应用型本科评价标准，突出培养相应专业能力和实践应用能力[1]。为贯彻该方案指示精神，教育部印发的《普通高等学校本科教育教学审核评估实施方案（2021—2025年）》提出，面向应用型高校，突出考察高校本科人才培养目标定位、资源条件、培养过程、学生发展、教学成效等，促进应用型高校聚焦应用型人才培养，服务区域经济社会发展，彰显地方特色[2]。

作为新兴专业，数据科学与大数据技术专业具有基础理论实、专业技术精、实践能力强和应用领域广等突出特点。应用型本科院校大数据专业的人才培养和课程教学，要充分领会教育评价改革总体方案指示精神，准确把握教育部教学审核评估实施方案指导方针，结合数据科学与大数据技术专业特点，突出以适应社会需求为目标，以培养技术应用能力为主线，优化和整合专业课程教学，努力为社会培养综合素质较高、适用面较宽、技术应用能力较强的应用型大数据人才。

近年来，成果导向教育（Outcome-based Education，OBE）理念的引入，促进了应用型本科院校以成果为导向的教学改革，改变了以单纯传授教材知识为中心的做法，强调以学生为中心，注重以教学成果产出为导向来优化课程教学设计[3-5]。该理念对应用型本科院校突出实践环节教学、注重实践能力提升、促进应用型大数据专业人才培养有积极作用。本文结合应用型本科大数据专业课程教学需求，提出基于OBE理念的大数据专业课程教学设计框架，对应用型本科院校大数据专业课程教学改革进行探索。

一  基于OBE理念的课程教学设计框架

OBE教育理念最早由美国学者斯派蒂等提出[6]，与传统的基于内容教学的理念不同，OBE理念是一种基于产出的教学理念，强调教学目的是为了使学生达到一定的能力要求，教学计划要明确反映出对学生毕业要求的支撑，教学内容选择、教学环节的设计都要围绕相应的支撑任务来进行，教学评价和课程考核也主要针对学生的能力要求是否达成进行评估[7]。

基于OBE理念的教学设计，实质上是从教学成果产出的角度出发，倒推应该选择哪些教学内容、设计哪些教学环节等，属于典型的逆向设计思维[8]。基于此，可以给出逆向设计和正向实施相结合的课程教学设计框架，如图1所示。该框架核心在于以教学成果目标为导向的逆向教学设计过程，包括明确课程教学成果目标、确定教学目标、确定课程教学合格标准和编排教学内容等环节。通过逆向设计过程，形成能够支撑教学成果产出的课程教学大纲，在此基础上，通过正向教学实施，产出预期的课程教学成果。

二  应用型本科大数据专业课程OBE教学设计要点

（一）  逆向设计思路

应用型本科大数据专业课程的OBE教学设计，核心是以学生课程学习需要达成的成果为目标，为达成既定的学习成果而对课程教学活动进行针对性组织，保证学生在课程学习过程中实现大数据专业相关能力的渐进性达成。

传统的课程教学设计思路一般是以课程或教材内容为导向，对教学内容进行正向设计，以课程标准规定的知识体系为出发点组织和安排教学，其核心逻辑是将课程教学要求的理论知识体系、操作技能、专业素质等按照既定的教学安排传授给学生。而逆向设计是以受教育者的需求为出发点，将学生的当前需求和未来需求作为预设目标，确定学生学习期间需要学习和培训的内容，提高学生满足所学专业任职需求的能力，其核心逻辑是以学生的需求为中心预设课程教学需要达成的结果目标，根据结果目标确定课程学习所要达到的合格要求，以课程合格要求为指导决定教学内容的编排设计。这种逆向设计的根本出发点来源于社会对应用型人才任职能力需求的满足而设定的目标，是一种典型的成果导向教学设计思路，强调课程教学设计从“需求”出发并最终落实到“需求”的满足上，最大程度保证课程教学目标、学生学习需求、社会任职需求的协调统一。

（二）  逆向设计原则

基于OBE理念进行应用型本科大数据专业课程教学设计，应该遵循如下几方面原则。

一是根据专业培养需求确定教学成果目标。首先要明确专业培养的核心需求，包括当前需求和未来需求。数据科学与大数据技术专业人才培养方案规定的大数据专业培养目标和毕业要求，可作为大数据专业人才培养的核心需求、人才培养方案里面规定的课程体系，实现对培养需求的全方位支撑。具体到某一门课程来说，要结合课程自身在整个大数据专业人才培养课程体系中的地位与作用，对大数据专业人才培养方案规定的培养目标、毕业要求进行解读、梳理、细化，明确学生在校期间通过学习本课程期望达到的知识、能力、素质水平，以及为满足学生未来工作和職业发展需求而应该掌握的操作技能、实践能力，形成本课程的教学成果目标。

二是根据教学目标确定课程合格要求和教学指标点。课程合格要求描述学生在完成课程学习之后需要达到的期望效果，是对教学成果达成程度的具体化描述，包括课程思政目标满足程度、理论知识掌握程度、操作技能熟练程度和能力素质提升程度等不同维度的合格要求描述。教学指标点是对课程合格要求的进一步细化和分解，将归纳性的课程合格要求表述为具体的、可实施和计量的课程教学指标点。课程合格要求决定了教学指标点的指向，而教学指标点则为课程合格要求的贯彻提供具体的教学路径。

三是根据教学指标点确定课程教学内容的编排。教学指标点规定了课程学习要求的参考框架，该框架的具体实现则依赖于课程教学内容的选择与编排，这是教学设计的主要内容和重点环节。课程教学团队要在深刻解读和认识人才培养方案的基础上，紧密结合应用型本科学校办学定位和大数据专业特点，以专业眼光审视和取舍各门专业课程教学内容，针对各个教学指标点设计相应的知识模块、教学环节、实践项目，为有效实现教学指标点所要达成的课程合格要求提供明确、具体的教学内容设计和教学实施路径规划。

三  基于OBE理念的应用型本科大数据专业课程教学设计

本文以数据科学与大数据技术专业核心课程数据采集与预处理技术为例，基于OBE理念对该课程教学设计进行研究和阐述。根据上述OBE教学设计框架和要点，首先确定课程学习的应用型产出成果目标，通过对该目标进行逐级逆向分解，明确达成课程教学成果目标所需要具备的基本能力和学习层次要求，最终构建面向应用型本科大数据专业人才培养的数据采集与预处理技术课程教学基本依据，形成课程教学大纲。

（一）  确定课程教学目标

数据采集与预处理技术课程是数据科学与大数据技术本科专业的一门必修核心课，课程内容涵盖大数据处理基本流程、大数据采集基础与架构、外部数据获取、数据清洗、数据集成、数据归约和数据转换等数据采集与预处理的基本概念、方法和操作技能，属于大数据分析的首要环节，课程知识体系兼顾理论与实践，具有很强的应用性和实践性。

参照数据科学与大数据技术专业人才培养方案培养目标和毕业要求，根据重能力、重应用、求创新的总体设计思路，课程的总体教学目标定位为培养学生认识数据、获取数据、处理数据的理论基础和实践操作能力，让学生了解课程知识点的来龙去脉，立足现状、跟踪前沿、学以致用，有效解决学生学习目的不明确、学习兴趣不高、理论学习与实践运用脱节的问题。

为了更加精准描述课程教学目标，通过对总体教学目标进行分解和细化，可以分别从知识获取、能力训练、素质提升三个维度对学生学习本课程后需要达成的成果目标进行描述[9]。其中，知识获取维度的教学目标主要采用“掌握……知识”“了解……概念”等句式进行描述，突出理论性；能力训练维度的教学目标主要用来描述能够进行什么样的设计、实践或操作，侧重于应用性；素质提升维度的教学目标主要采用“激发……热情”“培养……精神（意识）”“养成……思维（习惯）”等句式来描述，突出综合性。各维度具体教学目标见表1。

（二）  确定课程合格标准，构建教学指标点

在确定课程教学目标的基础上，可以以期望达成的教学课程成果目标为导向，制定课程合格标准，梳理形成教学指标点。课程合格标准和教学指标点作为连接教学目标与教学内容的桥梁，起到承上启下的作用。教学目标制定的课程合格标准和教学指标点，是后续进行课程教学内容设计和课程考核评价的主要依据。

针对表1所示的教学目标逐条进行考察和设计，可以得到数据采集与预处理技术课程的合格标准和教学指标点，见表2。

（三）  编排教学内容

课程教学内容的编排要注重完整性与科学性，既要能够搭建课程的整体知识框架，便于从整体上把握教学内容，也要能够描述清楚各部分教学内容之间的逻辑关系，体现同一门课程不同知识模块之间的关联性和整体性。

参照表2给出的课程合格标准和教学指标点，可以对数据采集与预处理技术课程的知识体系和教学内容进行重构性描述，划分为4个知识模块，如图2所示，每个知识模块所编排的教学内容都能够对应到初始预设的课程教学成果目标。

1  基本概念知识模块

该模块从介绍大数据概念与特点出发，阐述大数据处理流程，引出大数据采集与预处理的地位和作用，通过教学使学生掌握大数据采集与预处理的基本概念、内容和关键技术构成；通过介绍大数据采集的概念、数据质量问题及其影响，论述大数据预处理的必要性，使学生掌握大数据采集与预处理的必要性、大数据预处理的主要环节；通过介绍大数据行业发展、我国大数据资源的构成分类和重要价值，使学生认识到课程学习的重要性和必要性，激发学生的爱国热情，提升民族自豪感，培养学生热爱本职、敬业奉献的职业精神。

2  数据采集知识模块

该模块首先介绍传统的数据采集系统及其关键技术，阐述大数据采集的主要内容和数据来源，使学生进一步明晰大数据采集与传统数据采集技术的区别；通过介绍主流的分布式大数据采集架构和开源大数据采集工具，对其应用进行讲解和演示，使学生对分布式大数据采集架构和工具形成直观认识，培养学生检索与阅读开源大数据采集工具技术文档、使用现有开源工具进行大数据采集的能力，树立开放、包容、协作的前沿新兴技术学习意识；通过介绍网络爬虫的特点、分类和关键技术，重点讲解网络爬虫程序架构和编程实现方式，对基于网络爬虫的互联网数据采集进行讲解、演示和示例型应用展示，使学生掌握互联网数据抓取与预处理的概念、方法和实现技术，具备设计和开发网络爬虫程序进行互联网数据抓取和应用的能力，引导学生养成大数据思维，理解数据资源和数据质量的重要性。

3  数据预处理知识模块

该模块首先介绍数据的描述与分类，阐述数据的描述性统计汇总指标及其含义，初步介绍大数据可视化展示技术。在此基础上，分别对数据清洗、数据集成、数据转换及数据规约的概念、作用、主要技术方法进行重点讲解，对学生接受程度比较高的典型技术算法进行编程实现和展示，使学生掌握大数据预处理的基本概念、主要环节、基本方法，能够使用软件工具实现对不同业务系统大数据的集成和转换，能够对大数据资源进行分类存储、描述、管理，能够通过编程实现一些基本的大数据预处理算法，通过数据预处理讲解和应用示例培养学生的质量意识，塑造大国工匠精神，进一步增强对数据资源和数据质量重要性的认识。

4  实践应用训练模块

该模块针对应用型本科大数据专业的人才培养需求，突出对所学知识的实践和應用，设计了4个课内实训环节和1个综合实践实训环节。

课内实训环节针对数据采集、数据预处理知识模块进行设计，分别对开源大数据采集工具的下载安装与使用、基于Python的网络爬虫程序设计、互联网文本数据获取与分析实例和文本大数据的清洗转换与规约等理论知识进行实践应用锻炼，通过开展课内实训，进一步增强学生的大数据思维，培养热爱专业、敬业奉献的职业精神，进一步养成开放包容、团结协作的自主学习意识。

综合实践实训环节针对交通管理行业的天气状况对交通安全影响分析这一行业典型问题，将天气因素作为影响道路交通事故发生的一类重要风险因素[10]，面向天气数据与道路交通事故数据相关性分析需求，设计了历史天气数据采集与预处理综合实践项目，要求学生运用所学知识，独立完成对互联网开源天气数据的自动抓取和存储，具备基于交通事故风险因素分析需求对采集到的天气数据进行预处理、分析与展示，全面提升数据采集与预处理技术的综合应用能力，进一步塑造勤于思考、勇于创新、学以致用的作风。

四  结束语

应用型本科院校的人才培养有其自身特点和规律。作为院校人才培养的主要环节，专业课程教学设计应该充分考虑办学定位、学情、校情和资源等条件，对课程教材内容有选择地进行参考和实施。为了增强应用型本科大数据专业课程教学设计的针对性，切实提升教学效果和人才培养水平，本文引入OBE理念指导应用型本科大数据专业课程教学设计的开展，结合数据采集与预处理技术课程的教学实践进行详细论述。

笔者通过承担数据采集与预处理技术课程两个学期的教学实践表明，基于OBE理念的课程教学设计能够更好地契合应用型本科大数据专业人才培养需求，基于教学成果目标进行的教学设计实践活动取得了良好的教学效果，既帮助学生构建了大数据采集与预处理的理论知识框架，也提升了学生的实践操作技能和知识应用水平，得到了数据科学与大数据技术专业学生的好评。

参考文献

[1] 中共中央 国务院印发《深化新时代教育评价改革总体方案》[EB/OL].https：//www.gov.cn/gongbao/content/2020/content_5554488.htm.

[2] 教育部关于印发《普通高等学校本科教育教学审核评估实施方案（2021—2025年）》的通知[EB/OL].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A11/s7057/202102/t20210205_512709.html.

[3] 陈洁容，郭卫娜.成果导向教育理念下的“课程思政”教学实践——以旅行社经营与管理为例[J].现代职业教育，2022（18）：13-15.

[4] 陶艳兰.成果导向教育理念下社会工作专业实践教学体系的构建[J].高教论坛，2021（12）：54-60.

[5] 刘永霞，孙继宏.基于成果导向教育理念的“双导师”制应用型本科人才培养模式创新研究[J].科技与创新，2021（23）：132-133，136.

[6] 刘锴，孙燕芳.基于OBE教育理念的高校教师培养研究[J].黑龙江高教研究，2017（6）：59-61.

[7] 贾宁，郑纯军．CDIO理念下的大数据人才培养混合式教育探索——以数据获取与预处理实践课程为例[J]．计算机教育，2021（8）：35-39．

[8] 黄俊锋，郑申茂，李容，等．OBE视域下应用型本科信息素养课程教学改革设计[J]．大学图书馆学报，2022（3）：96-103.

[9] 张晓明，李海生，陈明，等．基于OBE理念的大数据技术开发课程教学设计与实践[J]．计算机教育，2021（8）：166-170.

[10] 王恩达，石京.基于互信息理论的多风险因素下交通事故风险量化与分析[J].交通工程，2017，17（6）：1-5，12.

基金项目：湖南省自然科学基金面上项目（湖南创新型省份建设专项）“基于交管大数据的道路交通事故风险识别与预警研究”（2021JJ30230）

作者简介：李兴兵（1977-），男，汉族，山东聊城人，博士，副教授。研究方向为大数据分析、管理决策与评估。