数据科学与大数据技术专业实践教学模式探索

刘佳 方莹

摘要：以数据科学与大数据技术专业为例，根据大数据专业课程的内容和学生特点，构建校企结合的实践教学体系，创新应用型人才培养模式，并加快课程资源库建设，以实现优质资源的共享。在实践教学实施过程中，通过丰富多样的交互工具和交互媒体，整合优质教育资源和技术资源，建立学习共同体，提升实践教学的多样性和内容的丰富性，从而推动教育教学改革和创新的发展。

关键词： 数据科学与大数据技术专业；实践教学；课程资源库；人才培养模式

随着计算机技术和互联网技术的不断发展和深度融合，教育教学有了更广阔的发展空间。数据采集、存储、挖掘和分析等技术为教育的发展创造了难得的机遇和环境[1]。特别是在实践教学资源建设方面，利用计算机、互联网和云平台的技术，可以整合优质教育资源，提高教學质量，推动教育教学改革和创新。在大数据时代，基于云平台的大数据技术实践教学课程资源的建设可以更加高效地利用计算资源和存储空间。这种方式可以充分利用线上线下的教学资源，并引入真实的企业实践项目作为集中实践教学环节，从而提高实践教学的权重，强化应用型人才的培养。这一创新有助于提升教学效果和质量，以及改革和创新人才培养模式[2]。

一、实践教学课程资源建设现状

随着新一代信息技术如大数据、云计算、物联网、人工智能等技术的发展，它们与课堂教学和实践教学的融合也越来越紧密。但有部分教师的教学方式仍未跟上新一代信息技术的发展。目前仍有相当一部分教师仍使用传统教学模式，这一定程度上影响了学生的主动性、想象力和创造力的发展，学生的能动性和解决问题的能力也没有得到充分培养。此外，在课堂教学中，也没有很好地实施以学生为中心的教育（OBE）理念，导致学生的学习积极性、主动性和课堂参与度不够高。这些原因是导致计算机课程，特别是对实践要求较高的大数据技术课程教学没有得到创新，学生也没有得到很好的实践锻炼。

数据科学与大数据技术作为一个应用性和实践性较强的新兴交叉复合型专业，要求重视实践教学，并提高实践教学内容在人才培养方案中的比重。然而，目前存在部分教师缺乏企业实践经历的问题，导致他们在实践教学方面的水平有待提高。但相关研究表明[3]，线上线下混合式教学可以改善此问题。混合式教学可提供丰富的实践教学资源，可以进一步提高学生的动手实践操作能力。

二、实践教学内容设计

（一）构建校企结合的实践教学体系

商丘师范学院信息技术学院基于数据科学与大数据技术专业的行业需求，设计了人才培养方案。在人才培养目标的设计上，充分考虑了国家和区域战略需求以及行业发展情况，形成了较为完善的专业理论课程体系和富有特色的实践教学体系。该专业与行业企业的贴合度较高，尤其是专注核心课程与企业共同设计课程大纲和实践项目，并实施校企融合共同授课。另一方面，作为产教融合的范例，教学体系建立将充分结合校企的资源和优势。借助学校在通识课程和专业基础课程教学等方面的传统优势，结合企业方对市场反应的灵敏性、技术应用的前瞻性以及工程师入校教学所带来的行业经验，构建了校企结合的实践教学体系。

（二）建设优质实践教学资源库

该专业重视实践教学资源库的建设质量，通过收集和梳理线上线下的各种资源，实现对优质实践教学资源的共享。在实践课程的内容设计上，充分考虑学生的学习特点和个性化学习需求，结合行业需求和大数据相关岗位的技能要求，重点建设了大数据领域的核心课程，如Hadoop大数据技术、数据导入与预处理、大数据分析与内存计算、数据可视化、数据挖掘技术与应用、商务智能方法与应用等。此外，还建设了一系列集中实践环节，包括数据采集实践、Hadoop部署实践、数据分析与可视化实践、大数据处理全流程实践等[4]。通过实践环节的资源建设，学生能够在实践中运用所学的理论知识，掌握大数据技术的实际应用和解决问题的能力。

（三）构建项目化大数据创新实践技能培训模式

该专业在教学模式上持续创新，校方和企业合作成立小组，共同探讨构建垂直整合的项目化教学模式。这种模式通过与企业合作的实践项目，打造真实的工程场景，让学生逐步熟悉并完整掌握行业实际工作内容和业务流程。这样的教学方式能够培养学生的大数据思维和专业能力，同时锻炼学生的职业素质和实践技能[5]。

三、数据科学与大数据技术专业实践教学体系构建

（一）建设方案

1.组织与编排实践教学资源内容

课程资源是学习课程知识的重要基础和保障，满足学习需要是最基本要求，同时也要充分考虑对学生未来的影响。为了有效展示实践教学资源，教师可以充分利用知识点的基本单元，通过制作概念图展现课程的全部知识点，形成一个完整的知识体系和结构。这样，学生可以清晰地了解课程的整体结构和内容，建立概念图、知识点和学习资源之间的映射关系。接着，教师可以更合理地组织和编排实践教学内容和环节，确保学生能够通过清晰直观的映射关系提高学习效率，更快地获取所需的实践教学课程资源。

2.建设协作式实践教学课程资源

在教师的指导下，学生可以通过多种途径获取线上和线下的实践教学课程资源。他们可以与教师进行交流和沟通，以学习和掌握获取到的丰富课程资源。这种方式不仅可以提高学生的自学能力，还可以锻炼他们的实践技能。同时，学生也可以在协作和交流中建构知识，实现旧知识和新知识的互动。为了满足未来学习者的需求，教师应该提供更加丰富的资源。教师可以对现有的实践教学课程教学资源进行整理、总结和修缮改良。在这个过程中，学生可以提前预习并主动查阅相关的线上和线下实践教学资源，从而使学生从被动学习转变为主动参与学习，实现以学生为中心的教学目标。这样不仅可以丰富实践教学资源，还能促进教学过程中师生之间的交流和互动。

3.实施有效的学习跟踪与评价

为了解决线上线下课程学习中的教学与学习分离的问题，需要建立一个可靠的学习跟踪和评价机制来监督和引导学习者的学习过程，以提高学习的质量。在学习评价方面，采用了综合性的形成性评价和最终性评价的组合，弃用了以前仅有的单一评价方式，以确保学习效果和质量的提高。为了实现良好的学习跟踪机制，教师要及时发现问题并进行改进，并且跟踪监督学生的学习时间是否充足，以为调整学习方法提供有价值的参考。

（二）实施方法

1.建设实践教学课程平台

实践教学课程平台是实践教学活动开展的重要基础条件。近年来，各种课程平台层出不穷。随着移动设备的普及，教师也可以通过学习通、雨课堂等移动在线课程开发平台方便地在移动端进行教学。学校构建的大数据在线课程资源平台如图1所示。该平台是为大数据相关的实践教学和应用创新科研提供重要保证和技术支撑的。它为大数据、计算机科学与技术、软件工程专业的人才培养提供丰富的课程资源，提高了学生的大数据实践技能。该平台的系统体系架构可以分为以下几个层次：① 硬件基础设施层：作为底层平台，该层次主要包括平台相关的存储、网络、计算等硬件基础设施。② 操作系统层：该层负责统一管理和调度硬件基础设施层，并为上层的大数据应用平台提供硬件驱动和访问接口。③ 应用软件层：该层提供大数据解决方案和大数据人才培养教学平台。它包含针对行业应用创新的应用开发平台、应用共享平台和应用维护平台。④ 开发者社区这个社区为大数据技术的学习、交流、互动以及项目具体交付提供了平台。该平台整合了学校、企业、教师和学生等各方面资源，形成了创新实体，负责项目的具体交付。

2.实践教学内容创新

第三次信息化浪潮的深入发展，对实践教学产生了深远的影响。云计算和大数据技术的革新，为计算机类课程的实践教学提供了新的动力。教学过程中需要充分利用云平臺的优势和价值，以不断提高大数据实践教学的实用性。为此，人们需要构建一个完善的云平台，并设计精心的实践案例和项目资源来满足学生的个性化学习需求。在课堂教学中，教师需要起到主导作用，而学生则应积极参与，根据教师设定的教学目标，利用云平台丰富的教学资源完成实践教学内容，以达到课程目标。

大数据实践教学课程资源平台的关键组成部分包括以下三个方面：

（1）Insight 大数据智能分析管理平台：该平台实现了数据层面的智能化，能够方便地进行数据采集、数据集成、数据分析和可视化展示等一系列业务流程。通过简便快捷的数据导入、ETL处理，可生成多种输出结果，如PDF、Excel、HTML等。

（2） Mining 大数据挖掘平台：该平台提供了机器学习和数据挖掘的功能，内置了多种经典算法，如分类、聚类和回归分析等。平台支持图形化和代码两种开发模式，用户可以通过拖拽控件或使用Python编程来实现数据挖掘流程的组合和开发。

（3） XDATA 大数据生态分析管理平台：该平台基于Hadoop平台，涵盖了大数据生态圈的主流核心组件，如HDFS、YARN、MapReduce、HBase、Hive、Spark、Storm、Zookeeper等。它是一个分布式数据处理系统，提供了便捷的部署和一键安装功能，还具备全面的软硬件资源管理和监控机制，并具备良好的扩展性。该平台解决了Hadoop开源平台部署复杂、上线周期长和运维难度大等问题。

3.实践教学资源研发

实践教学资源是通过校企双方共同参与创建的。这种合作方式能够将企业的真实案例和项目转化为教学资源，并且资源的更新也需要企业的参与。在课程开发中，教师将实际项目模块制作成实践课件，并融入企业的最新前沿技术。这些课件将被部署在课程管理系统中，以便学生的学习和实践。目前，该校已经完成了一部分企业实践教学项目资源，具体内容可以参见表1。

四、结束语

大数据实践教学课程资源平台致力于深化学生对大数据基础理论、大数据思维、大数据安全知识、分布式存储、并行计算、大数据应用等方面的理解。这样的教学方式可以提高学生的学习积极性、主动性和课堂教学参与度，有助于增强学生的学习效果和自学能力，提升他们的实践动手能力。同时，为了建立具备真实行业实践背景的师资队伍，加大校企教师队伍建设的力度十分重要。通过举办校企师资培训，教师可以参与研修班和培训学习，分享大数据技术教学经验。未来，探索校企合作协同育人模式，并不断更新实践教学资源将是该专业持续发展的方向。特别是对前沿热点问题教学资料的更新，以进一步提高应用型人才的培养质量。

作者单位：刘佳 方莹 商丘师范学院信息技术学院

参考文献

[1]高飞，韩祥柞.基于大数据的高校在线课程建设思路研究[J].科技与创新，2020，151（07）：81-82.

[2]朱丽.大数据背景下计算机基础课程教学资源建设与共享研究[J].电脑与信息技术，2020，28（02）：64-66.

[3] 李吉宇. 线上线下混合式教学存在的问题及解决措施——以大学数学教学为例[J].黑龙江科学，2022，13（5）：136-137

[4] 徐佳丽.基于大数据的计算机课程教学资源整合系统设计[J].信息与电脑：理论版，2022，34（15）：122-124.

[5] 邢丽，陆阳，田学志.基于大数据平台的职业岗位在线开放学习资源设计研究[J].电脑编程技巧与维护，2020， 425（11）：73-74.

[6]刘丽琴，程上海，李雷. 智慧教学环境下信息化教学设计[J].计算机时代，2022（2）：62-65

基金项目：河南省教育科学规划重点课题“科学素养视域下高校协同中小学人工智能课外服务开发研究”（2023JKZD23）；商丘师范学院智慧教学专项研究项目“大数据技术在线课程资源建设与应用研究”；河南省本科高校产教融合研究项目“计算机学科产教融合教师实践流动站运行机制研究与实践”；河南省本科高校智慧教学专项研究项目“学生数字化学习与实践能力提升路径研究；AI 助力差异化群体智慧化学习与个性化指导实效研究”。

刘佳（1985-），男，河南商丘，博士，副教授，研究方向：人工智能、大数据技术与应用；

方莹（1977-），女，河南商丘，博士，副教授，研究方向：人工智能。