基于大數據背景下數據分析處理課程教學改革研究

陳加糧 吉首大學信息科學與工程學院

引言

大數據技術在本質上是模仿人類思維，對數據進行分析的一項技術，該項技術因為現代網絡技術發達，使得所有實際信息可以以數據形式傳輸與網絡環境中，相繼可以進入技術系統，所以大數據技術具有較強的通用性，且該項技術應用可以提高數據分析處理效率、準確性、穩定性，因此受到了廣泛應用。而現代數據分析處理課程教學，依舊圍繞人工處理模式，該模式受人工能力所限，不滿足當前海量數據處理需求，影響了學生未來就業問題，說明其有改革必要。

1 數據分析處理課程教學現狀

大數據技術在現代行業中的應用十分廣泛，導致各行業的運作需求發生變化，因此為了滿足各行業要求，教學單位作為人才輸出重要渠道，應當重視教學質量。針對數據分析處理課程，教學質量同樣是值得重視的指標，而現代該課程教學依舊采用人工模式下的數據分析處理為基礎進行教學，說明其教學與實際要求不符，所以需要進行改革。在這一條件下，本文認為現代分析處理課程教學的改革方向應當為：教學目的、教學內容、教學方式。

2 數據分析處理課程教學改革策略

2.1 教學目的改革

傳統數據分析處理課程教學側重于人工模式，即人工模式是面對任何數據都是以人工為主導，通過人工思維對數據的信息內涵、特征等進行分析，隨后依照分析結果進行數據處理，但在現代背景下，因為各行業的數據產生量極其龐大，導致人工面對海量數據無法有效率的進行處理，且人工必然存在不穩定性因素的影響，所以處理結果未必客觀、完善。在這一條件下，現代各行業都開始采用大數據技術進行數據分析處理工作，說明行業內各企業需要的是具有大數據技術操作能力的人才，由此可見傳統數據分析處理課程教學的目的不符合現代要求，需要進行改革。在改革方案上，本文認為院校方應當重視大數據技術在當前行業中的應用，以解決學生就業為方向展開教學，旨在培養學生大數據理論基礎、實踐操作能力，同時要豐富教學層次、提高教學質量。

就措施來說，院校應當建立全新的教學管理制度，對教師教學目的進行引導，同時為了使教師認可改革后的教學目的，建議通過培訓措施對教師傳統觀念進行改革，培訓當中需要以解決就業問題為基礎，分析數據分析處理課程的問題，由此實現扭轉教師觀念，提高教師對大數據技術的重視度，隨后開展教學。例如某院校設立數據分析處理課程已經有五年，在前兩年主要以人工數據分析處理模式為基礎展開教學，并取得了良好的成績，學生就業率達到了98%以上，而在第三年因為大數據技術的廣泛應用，該校學生就業率開始大幅度下降，第三年～第四年就業率最低達到了81%，說明該校以往教學方式需要改革，而在改革方向上，該教學單位就必須重視以往教學目的造成的問題，隨后將目光投向現代化大數據技術應用上，要求通過教學實現大數據行業人才培養目的。

2.2 教學內容改革

針對數據分析處理課程教學內容，在教學目的改革條件下，本文認為院校方應當以各行業對大數據技術的應用形式為內容展開教學。具體來說，大數據技術幾乎在所有現代行業當中都有應用，而不同行業因為自身數據形式、類型不同，導致大數據應用方式存在偏差，因此在教學內容方面，不能將所有行業大數據應用混為一談，應當將其分開，形成富有層次的教學內容，例如針對建筑造價管理行業，其大數據應用為：先搜集工程量、造價成本數據再做分析，后為工作人員提供造價管理方案決策信息；針對服務行業，其大數據應用為：先搜集用戶信息、操作行為等，后當用戶在技術系統中輸入數據后，系統將識別輸入數據，并智能給出對應的服務決策，由此可見兩個行業的大數據應用形式不同，所以在教學內容改革方面一定要重視這一點，以此為教學內容展開教學是改革的核心思想。

就措施上，在理論教育內容上，院校應當以某個行業為基礎，闡述其中數據形式，隨后通要求學生對每個數據的邏輯關系進行思考，隨后進入實踐教育階段，在該階段當中要求學生對大數據技術進行應用，了解該項技術是如何運作的，且將技術結果與自身思考結果進行對比，檢測技術結果準確性與深度，此舉可以使學生領略大數據技術的“魅力”，有利于學生興趣開發。舉例來說，某院校以服務行業為基礎，闡述了其中用戶信息數據、用戶需求數據等數據形式，同時要求學生對兩者之間存在的邏輯關系進行思考（例如用戶信息數據的變化，會影響用戶需求的關系），隨后采用大數據技術進行了展示，告知學生大數據技術是如何進行數據分析的，并將最終結果與學生思考結果進行對比，結果顯示大數據技術結果更加全面、深入，由此提高了學生對于大數據技術的興趣度。

2.3 教學方式改革

在數據分析處理課程教學當中，針對教學方式要以教學質量為核心來開展工作即首先要建立完善的數據分析處理課程教學質量指標，例如學生理論學習成績、學生實踐操作成績，其次要避免可能對學習質量存在影響的因素，例如學生興趣度、教學模式等。

具體來說，在就業問題上，學生在實際工作中的專業水平表現，取決于理論知識以及知識應用能力（實踐操作能力），因此在教學方式上，要做到理論與實踐并重，雙管齊下的提高學生全面素質。同時為了保障教學質量，針對可能對學習質量存在影響的因素需要進行治理，即在不同行業大數據應用下，學生可能會對某個行業產生濃厚的興趣，針對這一點結合教學內容改革部分，在不同行業大數據應用教學當中，可以觀察學生的興趣取向，隨后“對癥下藥”針對學生興趣來進行教學，此舉可以避免學生興趣低下而導致的教學質量產的問題。另外在教學模式上，要摒棄傳統“以教師為主導、學生被動”的教學模式，建議采用引導式教學展開教學工作，即圍繞某個行業的實際問題提出主題，要求學生利用自身所學思考解決問題的方法，此舉可以加強學生思維主動性，可以給實踐教學部分打下基礎。

就措施上，本文認為數據分析處理課程教學可以先針對課本內容，以大數據基本原理、基本功能等為理論教學內容展開教學，在完成某個階段的教學后，需要通過開始來檢測學生理論知識是否達標，如果達標則需要進行實踐教學，實踐教學中建議采用“校企合作”模式，即與企業建立合作關系，隨后組織學生進入企業某個崗位，通過實際問題來鍛煉學生的知識應用能力，并以整個工作過程的表現來得到最終成績。舉例來說，某院校通過校企結合模式組織學生進入當地某建筑企業中，要求學生利用大數據技術幫助企業完成造價管理工作，工作結果將作為學生考評測試的成績，與學生學分有關，同時教學當中教師不會主動插手學生工作，只是鼓勵學生提出問題，不會激起學生負面心理。

3 結語

大數據技術作為現代行業運作的重要技術，其具有推動行業發展的意義，這說明在未來社會發展中，需要大量大數據人才，而傳統數據分析處理教學側重人工模式，所以不滿足需求，需要進行改革。本文針對這一點，對大數據技術的基本原理進行了分析，證實該項技術在數據分析處理工作上的能力優于人工，后針對數據分析處理教學提出了改革方案，最終結合案例對本文方案有效性進行了驗證，結果顯示本文方案有效，且具有較高有效度。