基于農業領域大數據關鍵技術應用的課程教學方案研究

王健 喬紅波 臺海江

摘要：我國作為農業大國，只有讓農業得到充分的發展，才能扎實做好鄉村振興戰略。在信息時代背景下，農業大數據的有效使用能快速推進現代化農業發展應用。農業大數據應用課程的開設就是基于此種契機，以提高學生在農業大數據綜合運用能力為前提，培養學生成為農業現代化的科技復合型人才為目的。文章針對農業大數據應用中的關鍵問題，結合教學中所存在的一些問題，在多個層面進行分析，在教學方法，考核方式等方面進行課程設計，引導學生自主學習，培養探索精神和創新意識。

關鍵詞：農業大數據;課程建設;教學方法

中圖分類號：TP393? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）22-0111-02

1 引言

我國是農業大國，在黨的十九大報告中指出，“三農”問題是關系國計民生的根本性問題，必須始終把解決好“三農”問題作為全黨工作的重中之重。農業是鄉村振興戰略的重要內容之一，只有讓農業得到充分的發展，才能夠讓國民經濟得到穩步的提升，高質量推進鄉村振興戰略。充分發揮創新作為引領發展的第一動力作用，在農業的各領域中上引入新的技術手段，探索農業現代化的道路，有效地推進農業持續、穩定、健康發展，打破傳統農業的“靠天收”格局，提高農業的綜合競爭力。

農業大數據由于其數據的特殊性，應用發展較為緩慢，隨著3S技術在農業領域的應用，智慧農業等新型農業概念的不斷實踐，農業產品中的生產、加工、銷售、環境、資源等全產業鏈的各個環節數據不斷被收集，農業數據以每年50%～80%的速度顯著增長。在當前信息技術背景下，大數據技術，云計算，人工智能的蓬勃發展逐漸改變著人們的生活方式，推動著社會發展。結合當前農村振興戰略，農業大數據越來越為人們所重視，為現代化農業應用提供了巨大的發展空間，成為農業發展的加速器。

在涉農高校建設數據科學與大數據技術專業時，對于農業大數據如何得到有效使用，對于培養適合現代農業發展的科技人才具有重大的現實意義。在當前能掌握和應用大數據技術的創新人才仍是稀缺資源，培養農業大數據相關人才也成為一個緊迫的問題。本文從農業大數據應用研究中的關鍵問題著手，結合專業特色，探討在教學過程中存在的問題，提出相應的建議或者對策，促進這門課程教學的發展，并探索農業大數據專業人才培養方案。

2 農業大數據內涵以及專業前置課程要求

農業大數據也具備一般大數據的特性，具有以下“五 V”特性：數據量巨大（Volume） 、準確性高（Veracity） 、計算速度快（Velocity） 、數據類型多（Variety） 和價值量大（Value） 。但農業大數據也有著自己獨特的一面，對農業大數據的準確定義，不同的學者有著各自的意見，其中張浩然[1]認為農業大數據是指以大數據分析為基礎，運用大數據的理念、技術及方法來處理農業生產銷售整個鏈條中所產生的大量數據，從中得到有用信息以指導農業生產經營、農產品流通和消費的過程。宋長青[2]定義為農業大數據是指在農業以及涉農相關領域所產生（或發生）的全樣本（或多樣本）不同類型數據的集合。結合上述觀點，我們可以認為農業大數據的應用可以為政府政策制定、農業科研支撐、涉農企業發展等提供指導性的意見或思路，針對當前農業領域的諸多問題，都可結合大數據進行相應解決。

當前大數據人才培養方案仍處于探索階段，培養模式雖沒有形成完整的體系，但業界和高校針對當前的應用背景設計了大同小異的培養方案。作為一門新開設的專業課程，其核心課程包括但不限于：數據結構、面向對象程序設計、算法設計與分析、計算機組成原理、數據庫原理、操作系統與Linux、機器學習、大數據與軟件工程、計算機網絡概論、數據可視化技術，分布式數據庫技術。通過上述課程的學習，可以使學生成為掌握處理和解決大數據復雜工程問題所需相關知識基本理論方法的高素質、復合型信息化人才。目前的農業大數據并沒有明確的教學設計方案，這就要求教師對課程的教學安排，必須有著科學的學習計劃，使學生能夠對于農業大數據有系統的認識，同時應做到以學生為中心，通過培養對所學課程的興趣，激發學習動力。

農業大數據應用的課程就要讓學生了解所學核心課程都是相互關聯，在實際應用中都是層層遞進，而不是毫不相干的知識點，同時認識在學習和工作中會碰到哪些需求，使用哪種技術方案能夠解決相關問題。案例的講解最能吸引學生注意力，也能將學生所學的內容進行綜合的使用，依照案例對學生進行深入淺出的講解，提高學生的興趣以及實際工作能力。因此案例的選取一定要貼近實際應用需求，選用真實的素材，讓學生了解到所學的知識會應用到哪些真實場景，而不僅僅是要求學生掌握一個個零散知識點，只做到對知識內容的死記硬背，而沒有辦法切實地做到對知識的靈活運用。

3 針對農業大數據應用的關鍵問題課程方案設計

農業是一個復雜的系統，針對農業大數據的處理流程，大致可以分為數據采集、管理、處理分析研究等[3]。農業數據采集，主要是在實驗站或野外站點使用專用的傳感器、無人機、便攜終端等設備進行農業信息的采集，這些信息的采集與所使用的設備有著密切的關系，不同采集技術影響農業數據的維度、粒度、頻度、廣度等，農業數據采集包括作物長勢、土壤墑情等各類信息采集;對于采集后的數據，由于數據格式的差異性，需要進行數據的預處理，包含數據標準化、去噪處理等工作，這類問題通過使用標準或規范的算法就能大部分得到解決[4]。大數據時代，數據結構相比傳統的數據有著新的形態，因此對數據庫的擴展性提出了新的要求，在數據管理階段，大多是依托現有的一些大數據軟件、系統等，然而由于設計理念、底層架構的差異，傳統數據庫在對農業大數據的管理方面存在很大局限性[5]。農業大數據的研究最終以從農業數據中提取感興趣的信息為目的，在數據處理階段，針對不同的應用場景需要不同的處理平臺或技術支撐，特別是面對高并發讀寫、海量數據的高效率存儲和訪問、高可擴展性和高可用性等問題;數據分析階段與應用或需求息息相關，通過設計不同的模型可以獲得不同參數或信息的結果，分析出農業大數據中潛在的價值和規律，對農業經濟發展進行合理的推斷和預測，進而指導農業生產活動。在農業大數據處理過程的各環節都存在大量的細節性問題，在教學方案設計的過程中，就對教師提出了更高的要求，不僅要掌握最新的大數據處理技術，更要對農業大數據處理流程有著完整的認識，進而指導學生對農業大數據應用的學習。

為了培養具備大數據科學素養，并掌握農學、農業信息學等農業領域知識的復合型人才，在教學過程中要緊密結合學生專業，同時引導學生關注農業大數據處理過程中的存在的問題，基于實際需求對學生進行教學，例如在數據采集階段，由于設備的差異，導致數據儲存結構不同，而這些都可以通過指定相應的標準來避免，從而快速實現不同機構之間數據共享;因數據采集設備的落后，無法做到自動化的信息收集，需要大量的人工輔助，由此產生大量的人力費用，同時因為人工干預，可能導致數據采集不全，格式不規范，最終采集的數據很難被真正應用，而要解決這些問題就牽涉到計算機的軟硬件應用[6]。也可以讓學生依據自己的興趣選擇農業大數據的應用方向，并在以此問題完成課程設計，分析在應用的過程中存在哪些導致結果不可靠的原因，并給出相應的解決方案，例如冬小麥的長勢檢測，病蟲害檢測等課題[7];也可以緊跟時事，例如青島每年7月份海中都有大量滸苔密集分布，遠遠望去如同“海上草原”，可以讓學生針對這些海上綠潮事件進行受災面積的監測，同時分析災害發生的可能原因。由于上述關鍵問題在研究過程中都與其他學科之間有著大量的交叉，所以對于學生的安排，最好能夠分組進行，每組大概3～5人，這樣針對特定問題學生能從多個方面展開探討，而不僅局限于某一局限角度。部分應用可能是行業研究的熱點，也是行業的最新研究方向，需從最新的科技文獻中才能找到最新的研究路線，以此為契機，讓同學掌握科技論文的檢索和閱讀能力，這樣能比單純的課堂教學給學生留下更深刻的印象;也能促使學生主動去學習相關知識，并提高在具體實踐應用過程中發現問題解決問題的能力。教師在課堂中所承擔的職責就會從之前的單純的知識傳播者，變成學習的引導者，更多地把精力轉移到讓學生能理解案例，引導學生能自如地運用所學習的知識，讓學生能夠很好地融入課堂內容的講解，不僅僅單純作為一個知識的被動接受體，而是應用中存在問題的發現者、解決方案的思考者。由于課時的限制，無法對于學生做到全方位的講解，網絡資源能給教學工作帶來很大的便利，慕課或公開課給學生提供自主學習平臺，針對所學習的知識點進行自由選擇，重點視頻學生可以反復觀看，提升學生的學習效果，增加學生的課外學習時間。

對于學生的培養，單純的校園教學略顯不足，可以采取校企聯合培養模式，雙方發揮各自優勢，在保證辦學特色及專業課程設置的前提下，植入相應前沿科技及特色人才崗位需求的企業課程，讓學生參與企業實戰項目，在項目中應用各類大數據技術，訓練大數據思路和實踐步驟，做到理論與實踐相結合。畢業后能在科研院所、企事業等單位從事大數據分析、處理、服務、開發和利用、大數據系統集成與管理維護等方面工作。

4 結束語

鄉村振興離不開農業的發展，農業大數據中有著無可限量的價值茲待人們獲取，這就需要大量的專業技術人員支持，而具備大數據和農業相關知識的復合型人才仍較為稀缺，在實際應用中大量出現關鍵數據采集不全、數據挖掘不充分、模型構建簡單的現象，因此對于農業大數據人才的培養就成為當前迫切需要解決的問題，也是制約我國農業大數據發展的關鍵問題之一。這就要求高校教師對于農業大數據的綜合應用能力提出了更進一步的要求。本文結合農業大數據在實際應用中的關鍵問題，對課程的建設對照改進，培養學生獨立學習和綜合運用所學內容解決實際問題的能力，讓學生在課程中真正受益，成為農業大數據的專業人才。課程建設是一個持續的過程，很多內容依然在探索之中，農業大數據中面對的很多問題也在逐步發生改變，如何將教學內容與實際工作中的應用進行有機結合，也是教學課程建設的中一項重點內容。

參考文獻：

[1] 張浩然，李中良，鄒騰飛，等.農業大數據綜述[J].計算機科學，2014，41（S2）：387-392.

[2] 宋長青，柳平增，任萬明，等.實施現代農業大數據工程的理性思考[J].中國現代教育裝備，2016（15）：111-114.

[3] 郭雷風.面向農業領域的大數據關鍵技術研究[D].北京：中國農業科學院，2016.

[4] 周國民.我國農業大數據應用進展綜述[J].農業大數據學報，2019，1（1）：16-23.

[5] 趙冰，毛克彪，蔡玉林，等.農業大數據關鍵技術及應用進展[J].中國農業信息，2018，30（6）：25-34.

[6] 黎玲萍，毛克彪，付秀麗，等.國內外農業大數據應用研究分析[J].高技術通訊，2016，26（4）：414-422.

[7] 蔣鵬飛，姜水晶，韓雪.空間遙感大數據技術在農業防災減災領域中的應用[J].農村 農業 農民（B版），2018（3）：49-51.

【通聯編輯：王力】