融合大數據技術的數據庫課程改革

榮垂田

摘要：隨著科技的進步和時代的發展，數據產生的規模和速度在不斷的提高，數據的類型也更加的多樣化。大數據時代，傳統的數據庫課程的教學需要與時俱進進行必要的改革在教學內容方面，要積極的融入最新的數據管理相關的內容，包括NoSQL、NewSQL等新型數據庫的理論和方法；在教學方法上要采用多元化的教學方法，充分利用如MOOC的網絡資源，根據教學需要采用SPOC方式定制自己的課程；在課程實驗方面，逐漸地增加大數據系統和分析方面的實驗，構建大數據實驗平臺。

關鍵詞：數據庫課程；大數據；MOOC

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2017）44-0111-02

一、前言

隨著計算機技術和網絡技術的發展，社交網絡和移動設備已經深入到生活的各個角落。物聯網和云計算技術的快速發展，開啟了一個大規模生產、分享和應用數據的時代——“今天，數據已經無處不在，我們的衣食住行、喜怒哀樂、吃喝玩樂都以數據的形式存在。通過數據、網絡和軟件，我們用數據來記錄這個世界，再通過研究數據去發現這個世界”。近年來，移動通信與移動互聯網、傳感器、物聯網等互聯網新技術、新應用、新發展模式的推陳出新，更使互聯網變得越來越無所不在，由此而產生的數據越來越多（Volume）、越來越快（Velocity）、類型復雜多樣（Variety）。繼數字時代、信息時代、互聯網時代后，人類進入了大數據時代。國內普遍認為大數據是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。大數據給傳統的數據管理和分析技術帶來嚴峻的挑戰，因此無論是學術界還是工業界都在積極的研究高效的大數據管理和分析技術。

二、課程改革的必要性

在大數據時代，本科生的數據庫課程的教學內容中需要增加大數據相關的內容，在教學的過程中要充分利用大數據的技術和資源，主要體現在以下兩個方面。

1.數據庫課程的內容與當前社會的需求不相適應。大多數高校數據庫課程的教學以關系數據庫為主，教授的主要內容以傳統關系數據庫的理論、SQL語言及查詢、事務管理和并發控制，以及數據庫設計。隨著大數據時代的到來，數據的組織，存儲，管理及訪問方式都發生了很大的變化，新技術層出不窮；新的數據庫種類及產品不斷的推出，像NoSQL，NewSQL等；出現了新的數據處理平臺，如Hadoop，Spark等。在大數據時代，社會對數據庫領域的人才的需求在不斷的提高。社會要求數據庫管理及開發人員不僅要具備較高的編程能力，更要有大數據的思維和認知能力，掌握大數據的分析和挖掘的工具，具有跨學科的基礎知識和學習能力。當前的數據庫課程的教學內容與社會需求不相適應，促使學校改革數據庫課程的教學內容和教學方法，加強培養學生的大數據思維能力，培養掌握基本的大數據管理和分析工具。

2.數據庫課程的教學方式單一且不合理。目前，數據庫課程的教學方式主要以“理論傳授+實踐操作”為主。隨著各種新的教學法的引入，課程教學方式發生了深刻的變化，逐步實現了理論與實踐的相互滲透與結合，對提升課程教學質量具有重要作用。例如，情境式教學法、任務驅動式教學法等。這些教學方法均不同程度的促進了信息管理課程質量的提升。然而，當今時代的大學生追求新鮮事物，興趣十分廣泛，拘泥于任何一種教學方式都無法保證課程教學質量提升的持續性。這也在一定程度上說明慕課（MOOC）、公開課、反轉課堂等教學方式受到社會熱捧的原因。因此，構建多元化的教學方式便顯得尤為重要。

三、數據庫課程中融合大數據技術相關內容的改革

大數據的出現及在醫療、商業、經濟、教育等領域的廣泛應用，帶來了一場巨大的改革熱潮。大數據技術革新對教育模式、教育核心、教育方法以及教育體系產生了巨大的影響，對傳統的教學方式和教學內容產生了巨大的影響。大數據背景下，電子信息學科中的數據庫管理課程應該積極的參與到課程改革進程當中，在數據庫課程的教學過程中，要充分考慮當前社會對大數據管理和分析人才的需求，增加大數據相關的基本知識和大數據分析的基本工具等內容，培養學生的大數據思維能力；構建以學生為主體的多元化、持續化的教學模式；通過增強大數據領域的師資隊伍建設，構建大數據教學和實驗平臺，提高數據庫課程的培養目標。

1.課程教學內容和目標與時俱進，確定新的教學內容和目標。為了培養社會需要的人才，提高學生的綜合實力和競爭力，在數據庫課程的教學內容和教學大綱的修訂時，充分考慮當前社會對大數據管理人才的需求。在已有的數據庫教學內容的基礎上，增加數據庫相關的最新技術以及大數據管理相關的內容。

一方面，近年來新的數據庫產品不斷推出，如NoSQL數據庫：MongoDB，Cassandra，HBase等；還有NewSQL數據庫：VoltDB，NuoDB等。以上的新的數據庫，在數據組織、存儲和訪問等方面都與傳統的數據庫有了創新性的改變，都在不同的應用場景中發揮著作用。并且，以上的數據庫類型在行業中應用的比例在不斷的增加，社會對掌握此類新型數據庫技術人才的需求也在不斷的增加。

另一方面，隨著數據規模的不斷增加，傳統的數據處理和分析平臺不能適應大數據時代的數據處理需求。為了提高數據處理和分析的能力，人們一直在努力提高計算機本身的配置，如內存，多級緩存，傳輸帶寬，CPU頻率，CPU核數等；與此同時，利用大規模分布式處理平臺如Hadoop和Spark成為大數據分析的有力工具。

綜合以上分析，在數據庫課程的教學內容中融合大數據管理相關的內容成為必須的選擇。本項目將嘗試在數據庫課程中增加以下三方面的教學內容和實驗：（1）新型數據庫NoSQL、NewSQL；（2）分布式處理平臺Hadoop、Spark；（3）內存計算。

2.采用多元化的教學方式。大數據時代，教學逐漸呈現開放性的特點，教學資源日漸豐富，教育平臺逐漸建立和完善。出現了大量的網絡教學平臺和網絡在線課程，如Coursera、Edx、中國大學MOOC、學堂再線。依據課程培養目標，結合學生個體在不同階段需求不同的特點，以大數據思維能力培養為主線，采取多層次、持續化的教學方式。

具體而言，包括移動學習、翻轉課堂、自組織學習、在線教育學習等。這些教學方式，充分體現了大數據時代的特征，即學習群體的多樣性，學習內容的豐富化，學習過程的交互性等。同時，在線課堂，“慕課”等極大地擴展了課程學習平臺。因此，學校必須充分利用海量的學習資源，通過多源的學習數據進行廣泛收集和分析，融入到信息管理課程學習之中，根據教學內容的需要開設SPOC課程。此外，也應逐步建立起對應的學生檔案，通過大數據平臺對學生各類數據進行分析，分析學生的學習軌跡和行為模式，有針對性的為學生提供個性化的學習指導，輔助學生依據自身興趣制定學習計劃，選擇學習方法。

3.搭建大數據教學和實驗平臺，增加大數據相關的實驗。為了培養學生掌握大數據管理與分析基本知識和技能，增強學生的動手能力，需要搭建一個大數據實驗平臺。在課程的實驗環節增加，增加大數據系統方面的實驗。具體來說：（1）讓學生熟悉并能夠使用NewSQL數據庫和NoSQL數據庫，能夠基本的了解新型的數據庫與傳統的關系數據庫之間的差異、各自的特點以及應用領域；（2）了解Hadoop和Spark生態系統，掌握基本的使用方法，能夠進行基本的數據分析，了解兩種平臺的差異和應用場景；（3）熟悉和了解內存計算的特點和及行業應用案例。

四、結語

大數據時代，高校本科的電子信息類專業中的數據管理類的課程應該積極的參與到課程改革的進程中，在教學過程中積極利用大數據相關的技術采用多元化的教學方法，充分利用網絡資源如MOOC定制符合學生需求的SPOC課程。數據庫課程要引入與大數據時代緊密相關的內容，包括NoSQL、NewSQL等新型數據庫的理論和方法，以及大數據分析平臺Hadoop和Spark的基本使用方法。為了更高的在數據庫課程中融合大數據相關的內容，應該逐步的構建大數據實驗平臺。

參考文獻：

[1]王偉.大數據環境下的管理信息系統課程在線教學改革探索[J].福建電腦，2017，（01）：64-65.

[2]郭斌.大數據時代課程改革的思考[J].教育科學論壇，2016，（05）：14-15.endprint