應用型本科高校數據科學與大數據技術專業實踐教學現狀與改革研究

李 滿

(廣州工商學院工學院,廣東 佛山 528138)

0 引言

數據科學與大數據技術專業是一個新興專業,從2016年教育部公布新增“數據科學與大數據技術”本科專業以來,全國有上千所高校開設該專業。該專業主要以大數據為核心研究對象,利用大數據的方法解決具體行業中的應用問題。應用型本科院校的重點是培養實踐能力強的高素質應用型人才,因此,實踐教學在整個人才培養中占據非常重要的地位。

1 應用型本科高校實踐教學的現狀

通過對廣東省應用型本科,如白云學院、廣州商學院、廣東東軟學院和廣州工商學院等高校的調研和分析[1],本文對數據科學與大數據技術專業實踐課程體系進行歸納改革研究[2]。

1.1 實踐課程

通過調研發現廣東省應用型本科高校數據科學與大數據技術專業實踐課程體系大致相同,分為兩類:一類就是課程內實踐環節,一類為獨力設置的綜合性實踐科目[3]。課程內實踐環節基本相同:操作性強的課程理論與實踐多為1∶1、理論性強的多為2∶1,這類實驗目的是促進對課堂教師講授教學知識的理解、掌握、驗證等,也稱為驗證性實驗;一類為純實踐性課程,也叫綜合性實踐課程,包括小綜合(一門課)、大綜合(多門課)以及畢業實習、創新創業實踐、工程實踐等,目的是提高學生的綜合實踐應用能力、動手能力。各學校數據科學與大數據技術專業綜合性實踐課程如下。

(1)廣州工商學院主要實踐課程。

“數據結構與算法分析課程設計”“面向對象編程課程設計”“操作系統管理綜合實驗”“數據庫應用綜合項目開發”“Python編程綜合實驗”[4]“數據采集及預處理綜合訓練”“大數據存儲實戰”“計算機網絡綜合實驗”“Hadoop部署實戰”“數據挖掘綜合項目實驗”“數學實驗”“數據可視化技術綜合實訓”“Python網絡爬蟲實驗”、畢業實習、學年論文等。

(2)廣東白云學院的主要實踐課程。

“Hadoop部署實踐”“數據可視化開發實驗(開發項目型)”“數據預處理實踐(復雜實操型)”“分布式存儲實踐”“VIP垂直整合項目實驗”、畢業實習等。

(3)廣東東軟學院的主要實踐課程。

廣東東軟學院的主要實踐課程分為兩類,一類為獨立實驗課,包括“企業管理模擬實踐”“商務智能與數據挖掘實驗”“SPSS統計分析實踐”;一類是集中實踐環節,“綜合實踐I(認知實踐)”“綜合實踐II(技能實踐)”“綜合實踐Ⅲ(項目實踐)”、畢業實習等。

(4)廣州商學院的主要實踐課程。

廣州商學院的主要實踐課程包含“程序設計基礎課程綜合實驗”“數據結構與算法實驗”“數據分析與處理實驗”“Web應用系統開發實驗”“大數據應用技術課程實驗”、專業綜合實踐。

1.2 實踐教學條件

實踐教學條件是保證實踐課程開展的必備條件。各高校實驗室建設都投入大量的資金,除建設高水平的機房、購置課程包和實驗平臺外,形式也是多樣并自有特色。如:白云學院大數據實驗室是與中科曙光深度合作,校企共同建設實驗室,搭建校企合作實踐平臺;廣州商學院與廣州騰科網絡技術有限公司合作共建“廣商騰科創新工作室”“開放數據商業應用研究所”等;也有學校在建設一定數量的教學實驗室之外,還建設了校企合作的創新工作室、產業學院等。

1.3 教學模式和方法

實踐教學模式和方法是實踐教學的核心之一。廣州工商學院采用實踐教學競賽、以專業工作室為抓手的實踐教學模式改革;白云學院采用VIP垂直整合項目教學,搭建校內外實踐平臺;廣州商學院采用“創新工作室”“開放數據商業應用研究所”等模式,強化學生的系統性工程實踐經歷。目前采用較多的教學方法是演示,學生再自己操作;對于設計性、綜合性實驗,老師尋找一些實際項目處理后作為教學案例讓學生進行實驗。

2 實踐教學改革

2.1 實踐課程體系改革

根據調查分析,數據科學與大數據技術專業實踐課程可以分為4個層次,遞進開展改革。

(1)基礎性實驗,主要包含公共基礎、學科基礎等基礎課的實驗。基礎性實驗分為課程內實驗及獨立設置的課程綜合實驗,內容緊扣每門課程的教學內容,重點培養學生的專業素質和專業基礎能力,為后續專業課打下良好的基礎。

(2)綜合設計性實驗,主要包括專業核心課的綜合課程設計等。學生在相關課程實驗的基礎上,完成綜合設計性實驗。強化對核心課程知識的理解,培養應用能力。

(3)工程設計性實驗。用項目驅動的模式,綜合運用所有知識進行工程設計性項目實驗,培養學生在專業領域方向的系統分析、設計、應用與創新能力

(4)實習、實訓和畢業設計。實習是學生掌握專業知識及其應用、熟悉專業相關場景,學習提高應用能力的必要實踐環節,又分為認知實習、專業綜合實習、畢業實習等。通過實習、實訓和畢業設計,使學生逐步掌握從事大數據專業技術領域實際工作的操作技能和專業技術,以對學生進行全面、系統 、嚴格的知識、技術和能力鍛煉,讓學生能夠綜合應用專業知識分析問題、解決問題,[5]為就業打下良好的基礎。

2.2 教學方法、模式改革

整個實踐教學體系要依據不同的實踐課程、不同的實踐內容針對性地改革實踐課松散、自由的現狀。

(1)利用云班課、超星等實驗平臺輔助課堂管理,追蹤實踐課堂的過程,記錄學生實踐過程中成功的喜悅和失敗的經驗教訓,激發學生對實踐課的興趣。

(2)采用對分課堂、翻轉課堂、五星教學法等教學方法開展教學,注重學生的反思和創新,以全面提高實踐課堂的教學質量。

(3)實踐過程要盡量進行實際操作,條件不允許的情況下,可采用虛擬仿真軟件完成,盡量避免只看不做的現象。

(4)探索“做中學、練中學、用中學”的模式,通過“實踐、討論、反思、再實踐”的過程,提高學生的實踐動手能力,解決學生眼高手低的問題,提高教學質量。

2.3 教學管理和質量監控

數據科學與大數據技術專業對學生的工程實踐能力要求較高,學生要有充足的時間進行實踐活動,因此,在實驗室管理上要打破常規,實行開放式管理,為學生進實驗室提供良好的環境,使實驗室真正成為創新人才培養的重要基地。在實驗室內學生可以根據自己的專業特長、愛好、方向自由選做實驗,有充足的時間反復修正實驗方案、研究對象與分析實驗結果[6]。

各階段各層次的實踐課程都要對實踐教學的內容、目的、時間安排、教學條件和環境、教學方法和模式、考核辦法做出明確的規定。落實好計劃、大綱、指導教師、實驗場所和考核辦法,抓好“實驗準備、初期安排、中期檢查、結束考核評價和實驗總結”5個環節,對實踐教學過程全方位立體監控,確保教學質量。

3 結語

數據科學與大數據技術專業是一個新的交叉學科,發展迅速,市場需求大,需要不同層次的人才。因此不同辦學層次的院校開設此專業要從課程體系、實踐條件、教學模式與方法、教學管理與評價等方面進行改革,全面提高實教學質量。