数据科学与大数据技术专业数学类课程教学改革探析

李艳秋 于炎 李婧蕊

【摘要】教育水平需与时俱进，改革已成为必然.高等教育已在改革之列，近年来各高校教学改革成果显著.文章基于数据科学与大数据技术专业数学类课程的高校教学改革，通过分析数据科学与大数据技术专业的特点和大数据专业数学类课程教学改革的现状，探讨基于数据科学与大数据技术专业数学类课程教学改革中存在的问题和应对措施，并提出改革相应的完善建议.

【关键词】数据科学与大数据技术；数学类课程；教学改革

【基金项目】吉林省教育科学“十四五”规划2021年度课题《新工科背景下数据科学与大数据技术专业数学课程体系构建研究》，课题批准号：GH21278.

引 言

随着互联网的普及，5G移动网络高速发展，云计算、互联网应用日益丰富，同时产生的数据逐年倍增，使得人们对于数据的处理提出了更新和更高的要求，从计算机系统结构到商业的运营，再到人类的思维方法，都随着大数据而进行变革.如今数据挖掘在网络产业和电子商务获得了广泛运用，作为积极适应经济社会发展的需求和科技产业的转型.数据科学与大数据技术专业也逐步变成热门专业，为了适应社会发展的需求以及向社会输送相关人才，高校学科建设者们也提出了相关策略和改革途径.

一、数据科学与大数据技术专业的相关概述

（一）数据科学与大数据技术专业的特点

数据科学与大数据技术专业特点与大数据自身特点有着不可分割的关系.研究机构Gartner将大数据定义为一种具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来处理海量、高增长率和多样化的信息资产.而大数据专业正是从大数据应用角度结合大数据的特点，帮助人们解决各行各业中大数据实际应用的难题.因此，数据科学与大数据技术专业的特点也是多元化的.第一，数据科学与大数据技术专业具有应用价值较高的特点.当下大数据已经广泛应用于各行各业，未来发展趋势中，大数据的应用对各行各业有着关键性作用.第二，数据科学与大数据专业具有专业性、复杂性较强的特点.专业性体现在数据科学与大数据技术专业专注于大数据的实际应用，拥有着较强的技术性，需要体系化、专业化的专业知识体系所支撑；复杂性则体现在数据科学与大数据技术专业学科知识体系的构建需要计算机科学与技术、数学与应用数学等专业学科基础知识的支撑.第三，大数据专业在适用上具有广泛性、普遍性的特点.这种广泛性和普遍性主要体现在网络科技时代，只要有网络科技的应用，必然会产生网络信息数据，也必然会涉及大数据的应用：小到生活中个人手机储存信息的管理，大到企业网络化办公信息数据的处理.

（二）基于数据科学与大数据技术专业数学类课程教学改革的现状

数据科学与大数据技术专业的目标是培养工程应用型人才，专业对数学知识和数学素养具有较高的要求.各高校在对数学类课程的设置方式上主要从两个角度进行设置，一种设置方式是以高等数学、线性代数等公共数学为主的课程设置，设置课程包括：高等数学、离散数学、应用多元统计分析；另一种设置方式是以数学分析、高等代数等数学专业课为主的课程设置，设置课程包括：数学分析、高等代数、空间解析几何、概率论与数理统计.

随着数据科学与大数据技术专业的发展，高校已经认识到数学类课程对于大数据专业的重要作用及其重要影响.西安交通大学、西北工业大学对于数学类课程从教学模式、教学内容、课堂形式、课程考核规则等方面提出了课程改革的具体措施.宁德师范学院从课前、课中、课后三个教学环节，结合教学类电子资源与数学类课程的特点，提出了高校数学类课程的改革建议.马鞍山学院从教师观念、大数据知识与数学知识的相关性、大数据技术对数学教学的辅助三个角度对高校数学类课程进行教学改革.延边大学、杭州电子科技大学、哈尔滨理工大学对数学类课程从教学方法和手段、教学评价、相关保证措施三个方面共同提出对高校数学类课程进行教学改革.

二、大数据专业数学类课程教学改革的困境

（一）“学生参与度”不理想

在我国当前的高校教育中，教师一直主导课堂，并未结合专业所授课程特点、人才市场需求、学校特点等方面来进行授课，多以灌输式教学模式为主，教学过程中学生缺乏参与感.教学理念向教学目标、教学任务看齐，没有以学生为中心，导致学生缺少个性化的培养.教学内容除课程内容外并无相关延伸，难以满足学生的学习需求.久而久之，学生的课堂参与度下降，学习氛围下降、学习的积极性变差.

（二）师资分配不合理

高校数学教师的教学任务重，分配教学任务时，通常会按照教师经验或者个人意愿进行分配，整个分配过程中，没有考虑学科融合与衔接的问题.而数学课程比较抽象，覆盖知识面广，不同基础的学生，需要补充的内容和授课的进度是不一样的.而由于师资有限，合班上课成普遍现象，教师只能以同一标准进行授课和讲解，就会导致一部分学生没有掌握基本的运算，也不能进行应用以及运算.

大数据专业在后续课程学习上，对数学知识依赖度是非常大的，但大部分数学课程的教师都是数学专业科班出身，又经常给不同专业的学生上课，无暇长期地深入了解专业需要，只是在从理论知识和理论框架上思考如何教会数学，无意识地减少了对知识点实际应用方面的介绍，同时忽略对于学生解决实际问题能力的培养，忽略专业课中的需求.而专业课的老师，在教授专业课程时，学生由于数学知识的薄弱，导致专业课也没有学习好.

（三）考核评价体系不完善

教学评价模式单一，数据采集方式单一，并不能从多维度客观、公正、准确地评价学生的学习情况，难以真实促进教师教学水平和教学能力的提升.大多数高校的数学类课程考评方式采用“平时成绩+期末成绩”，期中、期末考试成绩在总成绩中最少占百分之七十，而期末考试一般考查的是理论知识，那么部分学生就会采用考试前“突击”、死记硬背等方式来应对，成绩缺少可靠性和科学性，讓学生忽略了日常学习的积累，这样的学习态度不利于数学素养和能力的形成.

（四）大数据应用意识薄弱

大数据专业数学类课程教学改革的成功与否，与高校师生大数据应用意识的强弱息息相关.从高校教师方面来看，我国当前大多数高校教师年龄偏大，虽然在知识储备、学术科研、教学上都有着较为丰富的经验，但在网络科技信息时代的冲击下，很多教师都难以跟上时代步伐，无法适应网络科技带来的变化，有些教师甚至秉持反感、消极的态度，更不会进行主动学习以适用网络科技给教学、生活带来的变化，因此在日常的教学活动中也不会有应用大数据的意识.从学生方面来看，虽然高校大学生对于新鲜事物接受能力较强，但在虚拟网络中对相关信息的处理能力、辨别能力较弱.往往会被不良的网络信息所侵蚀，进而在大数据的应用上，大多数高校大学生都难以与学业相结合，反而偏向于与学业无关的网络娱乐活动.以上两个方面导致学生大数据应用意识缺乏正确引导，无法培养出正确的大数据应用意识相关教学活动学生也难以配合.除此之外，还有高校教学改革方案或者措施较为生硬的原因.同时，教学改革方案的执行作為任务部署实施，却未组织教师进行相关培训，以及校园软硬件设施未及时进行完善，导致缺乏教学改革氛围，也就难以培养高校师生大数据应用的意识.

三、基于数据科学与大数据技术专业数学类课程教学改革的完善建议

大数据相关技术中很多内容都需要应用数学知识，即大数据专业的根基是数学，数据科学与大数据技术专业是数学专业课的延伸，二者是相辅相成的，大数据的广泛应用也推动着应用型本科数学类课程的发展.对于大数据专业的学生而言，如果数学专业课基础扎实，那么学习专业课能起到事半功倍的效果.这就体现了高校对于专业人才输送的成功，也体现了数学类课程对于大数据专业人才培养有着重要的作用.

（一）丰富课堂教学活动，提高学生参与度

教师要积极探索多元化的教学模式，在大数据专业背景下，根据培养目标、教学目标以及学生基础，结合“蓝墨云班课”共享学习资源，采用灵活多样的教学手段进行启发式教学，在讲解核心知识点时，可以结合数学软件，帮助学生理解相关数学知识，让学生明白如何利用理论知识来解决实际问题.同时，大数据专业可为学生自主学习过程中提供大量的网络学习资源，教师也可在数学类课程中开展线上线下混合式教学的模式.

教学理念需与时俱进，适时更新教学理念.大数据时代背景下教师需充分利用大数据，在教学中以学生为主体，根据收集的学生学习数据因材施教，制订个性化的人才培养方案.教学内容可依托于丰富的数学类课程，同时利用大数据提供更多的可借鉴参考的教学内容资料，对数学类课程的教学内容进行补充.学校可用大数据为数学类课程提供更多且更为优质的教学资源.

（二）优化师资分配机制

针对目前存在的师资分配简单问题，从全局角度规划师资分配方案.长期选派同一教师进行讲授，鼓励教师与大数据专业的教师进行共同科研与教学，对于数学类的专业基础课，选派数学专业教师和大数据专业教师合作讲授同一门课程.以本专业为例，以数学专业教师作为主导，大数据专业教师为辅助进行讲解，数学专业教师负责课程理论部分，大数据教师负责配以案例.数学专业和大数据专业的教师共同承担同等的教学职责，根据课程内容和自身专业，挑选合适的章节进行讲解.负责同一门课程的教师可以相互听课、互相提出意见和建议，取长补短、共同进步.

（三）健全考核评价体系

新时代背景下，高校应依托大数据的应用建立更为完善的教学评价体系，打破传统教学评价的局限性，可采用线上线下相结合模式，形成教师与学生的双向互评体系.

为了能将课上课后紧密融合，对课程评价方式进行更改，加大过程性考核即平时成绩的比重，教师可采用通过“蓝墨云班课”发布学习资源以及学习任务的形式学生完成布置的任务可以获得经验值，这些经验值按照一定的加权作为过程性考核的成绩，占最终总成绩的40%.每名学生的经验值都是“即时反馈”，这样能够增加学生的成就感、满足感，提高学习兴趣，也督促学生养成良好的学习习惯.

（四）强化师生的大数据应用意识

高校师生的大数据应用意识薄弱，是基于大数据专业数学类课程进行教学改革中首要解决的问题.解决之根本在于塑造高校师生对于大数据应用的兴趣，在生活中逐渐渗透大数据，使其认识到大数据应用所带来的价值，从而提高高校师生对于大数据应用的主动性，加强高校师生的大数据应用意识.从高校教师方面来看，学校需要加强高校教师网络科技和大数据应用的相关培训，通过培训让教师了解网络科技，在生活中享受网络科技带来的便利.同时，加深教师对教育大数据的意识，感受大数据应用在精准教学、个性教学、多元化教学评价、教育精准决策与管理上带来的教学改革的价值.除此之外，在高校教师的考核中，可将是否具有大数据应用意识作为考核标准，以此加快教师大数据意识的培养进程.比如，可从日常教学中是否利用大数据分析学生的成绩、学生的学习时长、课程完成度等情况进行考量.从高校学生方面来看，学生的大数据应用意识因年龄和所处时代原因，不需要刻意培养.教师需要关注的是怎样引导学生将大数据应用意识的重心放到学习中，以及如何纠正部分学生错误的大数据应用意识.因此，在日常教学活动中，教师需要开设相应的大数据应用活动，在课其中加入与专业结合的大数据应用，转移学生大数据应用意识中的重心.同时学校应多开展与大数据应用的活动，比如举办讲座、参观网络科技公司、举办比赛等，培养学生对大数据应用的兴趣，使其树立正确的大数据应用意识.

结 语

大数据专业数学类课程的建设，目前还处于改革阶段，面对大数据时代的迅猛发展，教师应该积极主动地更新教学理念，这样才能跟上时代的脚步，才能培养出适应社会发展的应用型本科人才.这个过程中虽然不可避免地会遭受到困难与挫折，只有在困难中积累经验，在挫折中成长，才能探索出成功的教学模式.

【参考文献】

[1]杨波，李远彪.数据科学与大数据技术课程体系的复杂网络分析[J].计算机科学，2022，49（S1）：680-685+807.

[2]林军，王肖鹏，王炳璇等.经管类“应用统计学”课程的教学模式改革与创新—以大数据时代为背景[J].教育教学论坛，2022（22）：69-72.

[3]崔晓龙，张敏，张磊，边胜琴，郭茜.新工科背景下应用型大数据人才培养课程群研究与建设[J].实验技术与管理，2021，38（02）：213-218.

[4]许爱珠，陈省江.普通高等院校数学类课程的教学改革建议[J].中国多媒体与网络教学学报（上旬刊），2021（10）：98-100.

[5]徐济科.大数据时代应用型本科数学类课程教学改革研究[J].科教导刊（中旬刊），2020（14）：17-18.

[6]陶元红，张林，罗来珍.地方本科院校公共数学类课程的教学改革与实践[J].教育探索，2016（09）：89-91.