“Spark大數據技術與應用”課程混合教學模式實踐

［摘 要］ 隨著云計算、大數據、人工智能等新一代信息技術的迅速發展和廣泛應用，智慧教育已經成為信息技術與教育發展高度融合的新型教育模式。依據蘇州百年職業學院工學院學生的學情和課程特點，基于成果導向教育理念，構建了大數據技術與應用課程的混合教學模式，從課前自主探索、課中導學、課后拓展三大環節具體說明了混合教學模式實施方法。借助智慧教學平臺和信息化工具，混合式教學得以順利實施，在“Spark大數據技術與應用”課程實施中取得了良好教學效果。

［關鍵詞］ 智慧教育；成果導向；大數據；混合式教學模式

［基金項目］ 本論文得到2020年度江蘇高校“青藍工程”資助；2019年度江蘇省現代教育技術課題“基于智慧教學平臺的混合式教學模式的設計與應用”（2019-R-70511）；2018年度“蘇州高職高專院校首批品牌專業——軟件技術”

［作者簡介］ 牟晉娟（1982—），女，山東日照人，碩士，蘇州百年職業學院工學院副教授，主要從事大數據技術和軟件開發技術研究；寧方美（1983—），女，山東泰安人，碩士，蘇州百年職業學院工學院副教授，主要從事大數據技術和軟件開發技術研究；李 露（1989—），女，陜西西安人，碩士，蘇州百年職業學院工學院講師，主要從事軟件技術和人工智能研究。

［中圖分類號］ G712 ［文獻標識碼］ A ［文章編號］ 1674-9324（2024）21-0149-04 ［收稿日期］ 2023-03-29

隨著云計算、大數據、人工智能等新一代信息技術的迅速發展和廣泛應用，2018年4月，教育部發布了《教育信息化2.0行動計劃》，教育信息化2.0階段更加具有戰略意義，已成為推動我國教育系統性變革的內生變量［1］，是實現國家“教育現代化2035”的主要引擎。智慧教育已經成為信息技術與教育發展高度融合的新型教育模式［2］。借助新興技術和各類智慧教學平臺，目前課程資料、學習環境、互動環節、評價方式出現了多樣化的呈現方式，比如，課程資料不再是單一的紙質形式，還可以是音頻、視頻、游戲互動等多種形式；再如，學習環境不再是單一的線下教室，還可以是智慧教學平臺、在線交流App、評測軟件等。在此背景下，我國各高校進行了基于智慧教學平臺線上線下混合教學模式的研究和實踐，該模式結合了傳統課堂與線上智慧教學平臺的優勢，將教學實施分為線上和線下兩大環節。線上學習注重學生自主學習創新思維的培養，線下課堂教學實施注重答疑解惑、聚焦重點、鞏固提升，以此實現以學生為本、以能力為重的教育理念。

蘇州百年職業學院學生目前都是高職層次的學生，他們思維活躍，對新鮮事物接受能力強，信息化技術素養較高，大部分學生不喜歡被動聽課的學習方式，喜歡動手實踐。因此，設計適合學生學情的混合教學模式是研究的重點。

一、“Spark大數據技術與應用”課程的特點

Spark繼承了MapReduce分布式計算的優點，并改進了MapReduce明顯的缺陷，目前Spark在企業中的運用越來越廣泛，因此，學習Spark分布式計算框架已經成為大數據技術專業學生必不可少的一項任務。

“Spark大數據技術與應用”是我校大數據技術專業的核心課程，共8學分，128學時，由基礎知識和項目應用開發兩大模塊組成，主要內容包括Spark基本原理與架構、集群安裝配置、Scala與Spark編程、Spark代表組件及項目應用。通過本課程的學習，學生能夠全面理解Spark分布式計算框架的基本原理，并能夠進行相關應用的開發，進而培養學生的大數據思維和動手能力。本課程在大數據技術專業的整個課程體系中起著承上啟下的作用，從知識和技能的構成上看，它與底層Hadoop分布集群搭建、分布式計算、HDFS分布式文件存儲、Hive數據倉庫、Java程序設計、Linux操作系統的使用，與上層的大數據應用開發有著密不可分的聯系。

“Spark大數據技術與應用”課程內容既需要Linux操作系統應用、Hadoop大數據平臺基礎、Java程序設計基礎等先導課程的知識，也需要為后續課程，如“專業綜合實踐”等提供支持。本課程涉及的Spark組件多并且較復雜，在學習的過程中應幫助學生形成系統完整的Spark知識技能圖譜，培養學生靈活運用的能力，在教學實施過程中僅靠單一的課堂授課很難達到上述的教學效果，因此，結合本課程的教學目標，結合學生的學情，探索并實施了線上線下混合教學模式。

二、混合式教學構建

（一）課程設計總體思路

“Spark大數據技術與應用”課程設計以OBE教育理念為指導，以學生為中心、以學習產出為導向，是圍繞預期學習成果組織實施并進行評估教育的結構模型，主要包括學習成果的界定、取得、評估及使用四個步驟［3］。首先依據職業崗位知識與技能需求確定培養目標、預期學習成果及課程思政要點；其次進行教學內容的設計及教學進度的安排，方法是根據課程目標和預期學習成果拆分學習模塊，細化每個模塊的知識點、技術點，明確每個模塊的重點和難點，每個模塊通過實踐、思維導圖、技術報告、主題討論等多種形式幫助學生理解并運用模塊中的知識技能；最后設計課程實踐項目。

（二）教學設計

1.預期學習目標。預期學習目標以大數據平臺部署維護工程師和大數據應用開發工程師崗位能力需求為依據，通過“Spark大數據技術與應用”的學習要求學生具備以下知識和能力素養：（1）能夠了解Spark的特點、生態圈及應用場景，理解Spark架構及Spark作業運行流程；（2）掌握Scala語言編程的相關語法，能夠熟練使用Maven構建Spark開發項目；（3）掌握Spark分布式環境配置與搭建，并能在集群環境中運行Spark程序；（4）掌握Spark RDD相關分布式數據集合操作技術，掌握不同類型的數據文件的讀取和存儲方法；（5）掌握Sqark SQL相關環境配置方法，能夠使用DataFrame操作數據；（6）理解Spark Streaming實時計算框架，能夠簡單編寫和運行Spark Streming代碼；（7）理解常用的機器學習算法，掌握Spark MLlib算法庫的使用；（8）能夠綜合運用Spark相關技術進行數據分析。在整個學習過程中，注重學生自主學習能力、邏輯思維能力、動手能力、解決問題能力、勇于創新能力等職業素養的培養。

2.教學設計核心思想。依據“Spark大數據技術與應用”課程的預期學習目標，由企業導師參與共同制定教學內容，并設計關鍵知識點與技術點，通過不同級別的項目實踐，使學生對知識和技術的掌握從認知領域的理解運用上升至動作技能領域中的創新。運用智慧教學平臺和教學資源作為課程順利開展的載體。

3.教學內容設計。“Spark大數據技術與應用”課程教學內容由Scala編程、Spark集群環境搭建與監控、Spark應用程序開發、Spark結構化數據文件處理、Spark實時計算框架的應用、Spark機器學習、Spark項目實戰7個模塊組成。每個模塊中設計了關鍵知識和技能，這些關鍵知識點和技能點是達到預期學習成果的核心，具體如表1所示。

4.教學實踐項目設計。本課程注重實踐和應用，主要采用項目驅動教學法，課程教學內容以項目為載體，以達到“做中學、學中做”的目的。項目中的知識點和技能點要求覆蓋教學內容，還要根據學生的學情設計項目的復雜度。本課程中的項目分為1級項目（模塊級項目）、2級項目（模塊組項目）、3級項目（綜合項目）三個級別。其中，1級項目只涉及單獨模塊中的知識點和技能點；2級中的知識點和技能點涉及幾個模塊；3級項目中的知識點和技能點涉及所有模塊，綜合性最強，能夠培養學生的綜合運用能力及解決問題能力。

5.教學評價。教學評價是混合教學模式的重要環節，合理的評價方式不僅能夠全面體現教學效果，也能體現評價的公平性，同時能夠激發學生的學習主動性和創造性。“Spark大數據技術與應用”課程知識點和實踐操作較多，對接了大數據平臺部署維護與大數據應用開發兩個崗位的知識與技能需求，課程更注重學生在學習過程中的技能實踐能力和項目開發能力，因此教學評價采用過程性評價+期末評價綜合性評價方式，課程總成績=過程性評價×60%+期末評價×40%。

過程性評價貫穿于混合式教學實施的各個階段，主要包括課前線上學習、課堂出勤、課堂表現、課后作業、項目答辯，智慧教學平臺實時記錄學生的線上學習行為，并生成各種統計數據，幫助教師及時了解學生的線上學習情況。期末評價在教學實施完成后進行，教師從素質目標、知識目標和能力目標三方面考核學生。期末考核采用上機答卷的形式，包括選擇題、判斷題、簡單題、操作題4部分。試卷由任課教師發布在智慧教學平臺上，考核在機房統一進行，并組織教師監考。

6.學習環境的構建。構建“以學生為中心”的，輕松、快樂的線下課堂學習環境，提供實現多樣化互動的各類軟硬件設備，例如智慧學習平臺、在線交流軟件、測評軟件等，促進形成積極向上的課堂文化，如公平的競賽規則、有效的獎懲制度、鼓勵創新和協作等，應最大限度地激發學生潛能。

三、混合式教學實施

“Spark大數據技術與應用”課程混合式教學實施分為課前自主探索、課中導學、課后拓展三大環節，如圖1所示，實施主角是教師和學生。

（一）課前自主探索

在混合式教學實施中，課前環節非常重要，是保障學生獲得理想學習成果的基礎，能夠讓學生帶著問題主動聽課，是培養學生深度思考能力和自主學習能力的保障。教師首先依據學生的學情設計前學任務單，并提供微課、電子書、技術文檔、課前測試、問題討論、疑難問題調查等學習資源，并將前學任務單和學習資源發布到我校智慧教學平臺（超星）上。學生在智慧教學平臺上按照前學任務單進行自主探索學習完成課前任務，并將自主學習中遇到的問題提交至問卷調查中。教師梳理學生的疑難問題，結合學生前學任務完成情況及時調整課堂授課內容及進度，調整教學策略，以達到最佳教學效果，使學生學有所獲。

（二）課中導學

課中，教師引導學生完成任務，分為創設情境、任務分析、同步操作、任務實施、任務展示、評價總結。

創設情境：教師通過創設工作場景引出任務需求背景。

任務分析：教師結合任務內容，通過分組討論、自主思考等課堂活動引導學生自主分析任務總體步驟，教師點評并總結。

同步操作：教師根據職業規范和崗位技能要求，通過簡單案例進行示范操作和分析，同時給出關鍵技術的詳細講解，教師示范過程投屏展示，重點示范講解課前收集的學生的疑難問題，向學生強調操作注意事項和規范性要求，學生邊學邊做。

任務實施：學生分組討論制訂方案，合作探究完成任務。針對難點問題，要求學生自主利用工作手冊式任務指導書和工具書查找解決方案，教師輔助學生找到解決方案。任務實施過程中培養學生規范嚴謹的職業素養和創造性勞動能力。

任務展示：小組分享展示任務成果，分享任務實施過程中遇到的問題及解決方案。

評價總結：教師和企業導師進行點評，學生完成自評、組內互評、組間互評，鼓勵學生向優秀學生學習，不斷提升自己。最后由教師梳理本次課的知識點和技能點，強調重點、難點和注意事項，總結實踐過程中的易錯點及解決方法。

（三）課后拓展

教師在智慧教學平臺上發布課后任務，課后任務形式多樣，任務中應包含已學知識和技能的鞏固和延伸拓展，以培養學生綜合運用能力和創新能力。任務發布后，教師在教學平臺及時跟蹤學生的完成情況并進行批改，擇時進行講解和點評。

四、教學效果評估與反思

“Spark大數據技術與應用”混合式教學改革實踐開展后，結合2020級大數據技術與應用專業142名學生總評成績及各考核分項，統計得出過程性考核和期末考核預期學習目標達成度均超過75%，最高的達到85%。

借助智慧教學平臺和信息化工具，混合式教學得以順利實施，在“Spark大數據技術與應用”課程實施中取得了良好的教學效果，但也有需要改進的地方。例如，線上學習教學資源微課和項目庫有待進一步完善和優化，考核評價個性化因素不足，課堂中如何激發學生的學習積極性等。

線上線下相結合的混合教學模式經過多年的探索，已經成為教育界主流的教學模式，隨著大數據技術、人工智能、云計算等技術的發展，未來智慧教學平臺能夠為教學和學習提供更多智能化的功能，這也對教師提出了更高的要求，教師不僅要提升自身的專業技能和職業素養，也要不斷學習新的信息化技術，才能更好地為教學服務。在混合教學模式的實施中，要充分研究課程特點、學生學情，設計好教學活動、教學方法、評價方法，要始終保證學生的主體地位，教師要起到引領、監督和主導作用，充分激發學生的學習積極性和創造性［4］，實現更好的教學效果。

參考文獻

［1］任友群，馮仰存，鄭旭東.融合創新，智能引領，迎接教育信息化新時代［J］.中國電化教育，2018（1）：7-14.

［2］張淑蓮.智慧教育背景下多模態混合式教學模式探究［J］.現代信息科技，2022，6（21）：173-176.

［3］黃輝輝.基于OBE理念的學習成果評價體系研究［J］.牡丹江大學學報，2021，30（10）：91-97.

［4］李培.以創造性思維培養為導向的C語言課程教學實踐探索［J］.計算機教育，2022（3）：162-165.

Practice of Blended Teaching Model of Spark Big Data Technology and Application Course

MOU Jin-juan， NING Fang-mei， LI Lu

（School of Engineering， Suzhou Centennial Vocational College， Suzhou， Jiangsu 215000， China）

Abstract： With the rapid development and wide application of cloud computing， big data， artificial intelligence and other new generation of information technology， intelligent education has become a new education model characterized by the high integration of information technology and educational development. According to the learning situation and course characteristics of the students in engineering college of our school， based on the outcome-oriented education concept， the blended teaching model of big data technology and application course is constructed， and the implementation method of the blended teaching model is specifically explained from three aspects： pre-class independent exploration， in-class learning guidance and after-class development. With the help of intelligent teaching platform and information tools， blended teaching can be implemented smoothly， and good teaching results have been achieved in the implementation of Spark big data technology and application courses.

Key words： intelligent education; outcome-oriented; big data; blended teaching model