“大數據”環境下計算機專業教學

我國高校是培養人才的搖籃，從高校、教育機構著手培養大數據相關人才為社會需求打下扎實基礎，與其息息相關的計算機學科在其中也將發揮巨大推動作用。計算機學科是研究計算機的設計、制造和利用其進行信息獲取、表示、存儲、處理等理論、原則、技術、方法的學科。計算機專業教學主要目的是讓學生對計算機學科相關基礎知識掌握，受到嚴格的科學研究訓練，具有創新意識和較高的綜合素質，能對成熟的理論、技術和方法具有相應的應用分析能力。因此，從高校計算機專業教學考慮，完善符合大數據時代發展的培養機制顯得尤為重要。

一、大數據概況

（一）大數據概念

大數據不是一種技術，也不是一種產品，而是一個抽象的概念，近年來繼云計算、物聯網之后的一個技術熱點。它與傳統海量數據有著本質區別，且定義尚未統一。早在2008年《Science》雜志將大數據定義為“代表著人類認知過程的進步，數據集的規模是無法再可容忍的時間內用目前的技術、方法和理論去獲取、管理、處理的數據”。Gartner公司提出大數據是高容量、高生成速率、種類繁多的信息價值，同時需要新的處理形式確保判斷的作出、洞察力的發現和處理的優化。麥肯錫將大數據定義為：無法在一定時間內用傳統數據庫軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據所涵蓋的數據類型有結構化、非結構化、半機構化的數據，具有4V特點（volume，variety，velocity，value），有利于領導決策和信任。雖然定義尚未統一，但是大數據已經出現，數據本身就是價值、資產，現每年呈指數增長。

（二）大數據處理技術

人才的培養要與大數據的市場需求和處理緊密聯系，為了解決這些難題需要大數據的特點進行新技術的變革。其關鍵技術主要包括大數據采集、存儲、管理、數據挖掘、安全、檢索等。在大數據采集存儲方面，Google較早開發了GFS，隨后基于Spanner服務器的FI（fault tolerant distributed RDBMS）新型數據庫。微軟自行開發的分布式計算平臺Cosmos，主要包括存儲系統、執行環境、SCOPE（structured computations optimized for parallel execution），能夠存儲和分析大數據集。Facebook也相繼變革了自己的存儲技術，先后推出了Haystack、Hadoop、Hive，簡化數據采集、查詢、分析等操作。在數據挖掘方面，有WEKA、Rapidminer、Dryad、Pregel技術，WEKA是開源的集合大量承擔數據挖掘任務的機器學習算法，RapidMiner可實現Excel、Access、Oracle等數據庫的訪問，Dryad用于集群處理，與MPI、PVM等緊密聯系，Pregel用于圖處理及并行計算。在大數據搜索、查詢方面，有PowerDrill、Impala、Caffeine、Nectar技術，PowerDrill屬列存儲，分析搜索時可跳過不必要分區提高效率，Impala屬并行處理，Caffeine屬更新搜索結構技術，Nectar可減少搜索延遲，避免對舊的重復計算。當然，隨著互聯網、云計算、物聯網的發展，大數據相關技術將不斷涌現，目前我國大數據研究還處于起步階段，未來發展涉及領域十分廣泛，對于人才需求將急速上升。因此，我國教育機構特別是高校要做好培養人才、提升教師能力的準備。

二、大數據在教學中的作用

大數據技術與計算機學科息息相關，對于教師教學、學生學習、研究都起到重要作用，并且以計算機專業相關知識為依托。因此，重點應考慮如何將大數據與計算機專業教學相結合，首先要分析大數據的教學數據來源對該專業的影響及作用，其次結合我國地方院校專業人才培養任務，探索計算機專業教育教學方式，課程設置，教學改革等內容，最后在實際教學過程中加以實施，完善教學策略，做好師生互動與溝通，真正做到師生相長。

大數據時代的數據處理不同于傳統數據處理，例如云計算，可視化處理、數據采集、數據存儲、數據庫技術、數據挖掘技術等需要《大數據概論》、《分布式并行處理技術》、《數據庫原理與應用》、《算法設計與分析》、《智能計算》、《數據挖掘》、《高級語言程序設計》等計算機課程做鋪墊。因此，根據社會和時代需求對現有相關課程強化，同時按照課程體系開設相關課程作為選秀課來彌補其空缺。在教學過程中，教師不但要了解大數據概念、發展、應用領域等來拓展自身專業知識有利于深造和進修，而且還要研究其對當今社會的需求和影響來教授學生相關技術，提高學生學習興趣，使其能夠順應社會發展。在課程考核中可以改善學校考核方式、課程考核方式、課程開展環境，使其向多樣化和多元化發展，全面評估專業設置和課程，提供更多的分析數據，來幫助教師改善教學質量。大數據時代所帶來的新鮮事物和技術、新知識、新課程等的沖擊，使學生不但了解和拓寬了知識面有助于提高學習興趣并了解社會需求，通過大數據分析，制定自身學習計劃，有助于自導性學習的開展。

三、教學探索

（一）課程體系設置

由計算機時代過渡到當前大數據時代，計算機技術面臨著巨大挑戰，計算機、移動設備、終端設備等將要解決結構化、半結構化、非結構化數據的處理、存儲、通信、傳輸等難題，人才市場需要的存儲技術人才、數據分析人才、數據應用人才等，都需要計算機相關知識為支柱。因此，專業課程體系設置可以遵循“引入-基礎-專業-實踐-深究”的思路。專業課程總體設置分三類：專業基礎必修課、專業必修/必選課、實踐環節。專業基礎課程在低年級開設，旨在打好基礎，主要包括離散數學、數據結構、Java程序設計、計算機電路基礎、計算機組成原理、操作系統、計算機網絡、數據庫原理與Oracle應用等，同時開設外語，鼓勵學生閱讀外文文獻，了解國內外最新技術和發展，培養自學能力。專業必修課在高年級開設，旨在方向鉆研，包括軟件工程方向、網絡工程方向，主要課程有軟件工程、Android編程技術、無線網技術、Linux系統等課程，深化基礎技能，提高專業水平。專業選修課在高年級開設，旨在建立完善理論體系，主要包括面向對象分析與建模UML、物聯網工程概論、VC++高級編程等。同時實踐環節包括社會實踐、課程設計、學年論文、專業實習。

（二）教學策略和方法

計算機專業課程對實踐操作能力要求較高，教師在基本教學過程中應該將理論與實踐相結合，由前期的理論教學為主配合實踐操作過渡到后期的專業教學，以實踐教學為主配合理論講解，再到根據主題由學生自主設計與開發，同時注意師生間互動與溝通。在理論教學時，教師應該讓學生明白所學課程內容的具體概念、原理、基本方法，應用領域，結合實例、案例教學，主要來驗證相關理論，使學生從例子中真正掌握理論知識并牢固記憶，除此之外穿插講解大數據相關的新技術和新方法，保持學生學習“熱度”，并積極參與從而提高整個教學質量。以計算機導論、物聯網工程概論為例，教師在授課時可將實物、視頻、圖片和計算機結合，由計算機基礎知識拓展到物聯網中各種技術產品，從而引出相關數據采集、存儲技術，數據處理技術等。

積極鼓勵學生主動利用所學知識和技能去實踐解決問題。在實踐教學過程中，教師結合專業課程實驗和課程設計同步為學生制定開發主題，并講解開發實踐過程中注意事項和關鍵技術，主動指導和啟發學生積極思考，認真批閱實驗報告和聆聽解決方案，避免學生抄襲、偷懶等現象。對于技術性較強的課程，教師可以從案例或小型項目著手講授，將重要理論和技術滲入到其中，讓學生自主開發類似案例或項目。

以數據庫原理及Oracle應用課程為例，其技術性較強，主要由教學、實踐操作、課程設計三部分教授。在課堂教學時，課件多以圖片、案例、操作形式呈現，對于重要知識點以課堂案例演示為主，配合實驗項目實踐提高學生動手能力。課程設計以小型項目為主，考查學生對數據庫技術掌握程度，認真指導并批閱課程設計報告。使得教師能更好地把握學生對新技術、新內容的接受和掌握程度。以便教師完善其教學方法，提高教學質量，培養學生對課程學習的興趣和研究相關理論、技術的能力，為相關的教師或研究人員提供幫助。

（三）學生興趣培養

通過收集學生的學習滿意調查問卷，分析、統計其表現數據，評估計算機專業課程設置、教師教學質量，改善課程設計、課程教學順序和科目：以學生為本，根據大數據時代需求，科學引導學生學習。在計算機基礎課程教學中，先要科學地引導學生對大數據產生興趣，增強學生的數據意識。在此過程中，可以先以大數據相關的問題或者現象出發引起學生的注意，安排4到6個學時左右講解計算機發展及相關技術，再過渡到大數據產生、發展、現狀，使學生知道大數據對人們生活的影響，理解“數據”、“大數據”含義，能夠區分數據、大數據、海量數據三者的不同。同時，通過圖片、視頻、案例講解等引導學生知曉數據無處不在，可以利用計算機理論和技術來挖掘、存儲、處理有用的信息，這些有用的信息對企業、公司、機構、學校的價值，所涉及的專業課程有數據挖掘、數據庫技術、高級程序設計、算法設計與分析、分布式并行處理、智能計算等等。教師可以從講解基礎課程開始自然過渡到專業課程和選修課程，起到拋磚引玉、深入淺出之用，使學生總體把握計算機專業課程設置體系及各課程之間銜接關系和重要性，從而吸引學生對大數據及相關課程的了解和興趣，為后續課程學習、技能培訓奠定基礎。

同時，教師要充分發揮自身主導作用，使學生由“學會”轉向“會學”發展，定期定量向學生提出待解決問題，由學生以小組形式自由分配任務、自主查閱、提出方案、求解驗證、總結歸納，并適當討論戰士小組解決效果，分配和組織學生參加項目和課題研究，豐富教學形式，引導和增強學生對專業學習的興趣。

四、結語

高校做好大數據時代的人才隊伍建設與管理工作，領導重視是關鍵，平臺建設是基礎，數據應用才是目標。

大數據時代帶給學生、教師很多新鮮事物，大數據應用也給計算機專業教育帶來頗多機遇和啟發，教師需要在教學實踐中不斷完善和探索，提高自身教學質量，同時加強與教師之間的溝通與協助，互相總結教學經驗，重點探討大數據時代下計算機專業教育模型，從興趣、理論體系、科學實踐、科學策略等方面創新、完善教學方法，為提高計算機專業課程體系的教學質量提高依據。（作者單位為湖南外貿職業學院）