基于項目沉浸式的數據分析類課程教學研究

趙衛東　趙洪博

摘 要：分析數據分析類課程的教學背景，闡述項目沉浸式教學的內容、過程和存在的問題。

關鍵詞：項目；沉浸式教學；實踐；專業課程

1 項目沉浸式教學的背景

目前，高校專業課程教學方式大多以“知識點”為核心組織教學，學生主要以學習知識為主，工程應用實踐機會較少。項目沉浸式教學就是讓學生參與到企業的實際項目，將所學的知識在完成實際項目的過程中，在企業導師的指導下和同伴交流中進行應用、整合和重構，其實質就是一種結合構建主義學習理論和情境學習理論的探究性學習模式。目前國際上相關的項目式教學理論還有CDIO和POPBL[1-2]，其中CDIO代表構思、設計、實現和運作，該理念是以麻省理工學院為主的大學在2000年創立的，旨在通過以完整的工程項目為載體，將傳統的課程教學與企業工程項目緊密結合；POPBL表示面向項目和基于問題的學習方式，是基于問題的學習方式PBL的進一步提升，不但通過問題引導學生學習，還通過實際項目鍛煉學生的思維能力和實踐能力。這幾種理念在現實教學中的應用都存在一定的局限性。

在國內，清華大學、大連理工大學等也都采納CDIO的教學理念進行教學改革。其中，清華大學工業工程系通過數據結構及算法、數據庫系統原理等必修基礎課程進行實踐，提煉出一個以院系整體為單位的知識傳播和創新模式[3]。大連理工大學努力探索構建CDIO與創新教育融合的新體系，從課程體系、教育模式等多方面入手，以達到培養創新型工程科技人才的目的[4]。盡管如此，這些基礎課程的實踐與工程實際的要求還有一定的距離。為此，達內等培訓公司要求其師資需要有多年的行業經驗，在基本的知識授課結束后指導學生到合作企業進行實訓，這在一定程度上可以解決項目沉浸式教學，但作為一個培訓項目，知識的系統性還有一定的改進空間。IBM公司最近幾年與一些大學商（管理）學院合作的A100計劃，鼓勵高校專業教師與企業合作，帶領學生深入企業，利用比較成熟的數據分析工具幫助企業解決實際問題，但這種方法對指導教師的實踐經驗、時間投入等都有較高的要求，一般大學的專業師資難以滿足。

數據分析類課程包括商務智能、大數據核心技術、客戶智能等較多的理論知識，且有一定難度，這些知識在實際應用中有一定的技巧，需要大量的實踐才能掌握其中的精髓。實施項目沉浸式教學，為減少前期學生學習的難度，通過學習已經完成的項目文檔，通過實驗方式了解項目需要的知識和技能，并利用仿真型的項目練習。在此基礎上，可以進入真實企業項目，摸索數據分析全過程中遇到的問題以及解決技巧，從而增強學生解決數據分析問題的能力。

隨著社會對數據分析類人才的需求增加，很多高校都開設了數據分析類的課程，培養數據分析師或數據挖掘工程師，因此選擇數據分析類課程進行教學改革，有一定的代表性和前沿性。

2 項目沉浸式教學的內涵

如何克服傳統專業課程教學脫離企業所需能力的培養疼點，傳統的產學結合方式受到了挑戰。項目沉浸式教學方法結合高校教學與達內等企業培訓兩者的優點，深入到企業實際項目，把企業真實的項目實施過程融入教學情境，大大增強了教學的實戰性，使學生適應企業的需求，創新能力有實質性的提高。

項目沉浸式教學的主要目的是通過企業項目培養學生的技能，近年來一些教學改革的措施等大多在一定程度上改善了知識傳授的問題，而如何培養使用這些知識解決實際問題的技能卻是學校難以解決的。有些高校老師推出第二課堂，組織學生自發研究科研問題，這在一定程度上增強了學生對問題的深入思考和創新能力，但這些問題多是實際問題的簡單抽象，比較適合做理論研究。項目沉浸式教學就是通過課程指導教師與企業合作，利用掌握的專業知識解決企業的實際問題，然后與企業專家一起指導學生浸入實際項目，引導學生掌握解決數據分析實際問題的必要技能和思維方法。

項目沉浸式教學與項目（project）教學法還是有一定的區別。項目教學法中的項目是教師虛擬的實際問題，是實際問題的抽象和簡化，無論是數據以及分析數據的要求都與實際項目不同。在一般的項目教學法中，學生學習知識的方式主要是通過完成課程內布置的課程項目的要求，最終的評估也是由任課老師進行。一般來說，課程項目需求明確，考慮的因素較少且理想化，背景相對比較簡單，用到的知識也基本是課內所學，很少涉及通過多次試錯得到的技能。項目沉浸式教學需要圍繞客戶的問題，對龐雜的業務數據進行分析，得到輔助用戶決策的有用知識。在此復雜的訓練過程中，無論數據的選擇、數據的凈化以及有效分析方法的選擇都沒有現成的答案，需要學生在掌握堅實的理論知識基礎上，通過多次比較、探索和討論才能得到有價值的知識，并最終解決用戶的問題，而不是僅僅應對課程考核。

與一般的項目教學相比，項目沉浸式教學面對的項目是要解決企業實際業務遇到的問題。相對于課程練習，學院與企業合作的項目應用背景更加復雜，不確定因素更多，而且需要用到的知識不僅是課內學習的知識，還需要解決具體問題的經驗技能。數據分析項目需要經過以下幾個階段：提出問題、獲取并清洗數據、數據建模、評價與部署。在這4個階段中，各個階段都沒有固定的解決方法可以簡單套用，學生需要以現有知識為基礎，通過模仿學習、試錯、反復實驗，才能積累其中必要的技能。

項目沉浸式教學偏重于實踐，在訓練學生技能的同時，也要對學生的思維方法進行訓練。在數據分析的過程中，為了保證數據分析的質量，有些思維方法是必要的，通過指導教師對實際問題的示范講解，結合實際項目的沉浸式教學，學生需要深刻地領會這些思維方法并靈活應用，從而使學生能與企業的需求接軌[5]。

3 實施項目沉浸式教學的條件

在項目沉浸式教學中，學生在項目中是主角，指導教師和企業的專家也會在項目開展過程中對總體方案以及具體步驟進行指導，引導學生進行合理的分工、思考、討論和具體問題求解，他們更多地起到示范、引導和評判的作用。

項目沉浸式的教學方式在復旦大學軟件學院已經嘗試多年，結合學院卓越工程師的人才培養，實踐檢驗表明這種教學改革對于培養動手能力強的創新人才是非常有效的。我們與多個企業合作過數據分析項目，與主流的業界企業有多年的合作，了解實際項目的開展過程以及所需的能力，熟悉項目沉浸式教學的基本過程和技巧。

校內的指導教師需要有一定的項目經驗，在學生完成項目的過程中，給予正確的指導，幫助學生完成項目。我們與多個企業合作過數據分析項目，與主流的業界企業有多年的合作，了解實際項目的開展過程以及所需的能力，熟悉項目沉浸式教學的基本過程和技巧。對于數據分析項目來說，在識別項目需求和目的、數據收集與處理、對比多種分析模型、評估調整優化和部署等階段，每個階段都需要有相關的經驗、技巧和思維方法。指導教師的職責就是在每個階段給予學生適當的引導，能在學生遇到難題時給與實例、啟發和思路的指導，對分析結果給與合適的評價，而不是直接提供答案。

對學生來說，項目沉浸式教學對自學能力、敢于挑戰困難以及對數據分析具有較強的興趣更加看重。這個學習過程需要耗費很多的時間和精力，對有功利心和速成思想的同學將是一個挑戰。此外，數據分析項目一般都需要學生以小組為單位完成，因此學生之間的協作能力也非常重要。團隊之間的交流意識也會使學生盡快適應數據分析項目的不同角色。

對合作企業的專家來說，由于他們有實施分析型項目豐富的經驗，對各類數據的處理針對特定的分析需求有實戰性的思路和技能，但這些經驗很難直接表達清楚。他們可以針對學生的問題，結合實際背景給出可行的建議，能夠從指導教師不同的角度引導學生，在一定程度上彌補指導教師經驗不足的短板，幫助學生在完成實際項目的過程中，綜合考慮多種因素，選擇最合適的解決方案。

綜合來說，項目沉浸式教學的重點還是培養學生完成項目，對所學的知識能夠活學活用。因此，相較于其他教學方式，項目沉浸式教學對學生的要求更高，需要指導教師、企業導師和學生緊密配合。

4 項目沉浸式教學的過程

項目沉浸式教學的重點是通過項目實踐培養學生技能，通過項目提高學生應用知識的能力。對于數據分析類等應用能力要求很高的課程，項目沉浸式教學的實施過程主要分為項目預熱、項目實施和項目總結等3個階段。

（1）項目預熱。項目啟動階段對于項目沉浸式教學的開展具有重要意義，在專業知識學習結束后，可以把以前指導教師做過的項目整理成案例和實驗指導書，由指導教師示范整個項目的開展過程，突出項目過程中的問題以及解決關鍵所在。然后把數據提供給學生，根據實驗指導書的要點由學生模仿數據分析的過程。這個階段學生遇到的問題會比較少，主要是熟悉數據分析項目思路。

這個階段也可以用企業專家提供項目案例和相關資料，啟發學生補充學習課堂教學忽略的知識，并通過項目資料的學習和練習，初步了解數據分析項目常用的思維方法以及處理過程常見的問題。

（2）項目實施。項目實施過程是整個教學中最重要的環節。在該過程中，學生對于已經掌握的知識在實際問題中加深理解。還需要學習項目分析過程遇到的新知識和新工具，這就要求學生有足夠強的學習能力。例如，學生在進行數據分析時，需要根據已學算法基礎或者學習新算法，選擇合適的數據分析算法，建立合適的數據分析模型，通過對比分析，不斷完善改進問題的結果。此時導師就需要根據項目經驗引導學生對問題的理解、數據的預處理、建模優化以及評估等階段的處理。學生在完成項目的過程中，需要將項目中新用到的知識、技能進行整合，構建自己的知識網絡，并結合實際項目深入理解、鞏固和提高。

對于學生來說，項目實施是一個探索的過程。學生在完成項目的過程中，會遇到具體業務、數據預處理、比較選擇合適的分析算法等很多實際問題，而這些問題的解決方法在課堂上、書本上沒有講授，或者根本沒有明確的答案，需要學生不斷地進行探索、思考，這個過程是積累寶貴的實踐經驗，培養實踐能力的過程。

（3）項目總結。項目總結階段是一個不可缺少的環節，起到提煉、強化技能，擴展知識體系的作用。這個階段可以幫助學生對整個項目進行總結回顧、理清的過程，突出項目中遇到的問題和求解方法，從而作為新的案例和實驗素材。

上述項目沉浸式的教學過程是一個反復的過程，每次順利地完成一個項目，指導教師也會增強對實際項目的理解，并積累更多實踐經驗；而學生順利地完成項目，會增強對業務的認識并強化數據分析的技能。

這里以我們與IBM合作的SUR項目“基于Spark的文件傳輸網絡設計以及負載優化研究”為例，簡要說明項目沉浸式的教學過程。這個項目首先由IBM研究院的專家根據多年的實踐經驗提出，目的是優化文件傳輸網絡的設計，在工程實際有一定的應用需求。針對這個需求，我們與IBM專家一起，組建了由3名復旦大學軟件學院高年級本科生組成的項目小組，通過多次磋商，進一步細化了文件傳輸網絡的功能需求。然后通過對實際文件傳輸網絡的分析，摸索其中節點的數據流向和流量，抽象出便于分析的文件傳輸網絡模型。通過仿真分析，研究這個模型的特點和參數設計。在此基礎上，從多種分析方法中，通過比較發現深度學習神經網絡比較適合預測網絡節點之間文件傳輸網絡流量的預測，并利用Spark實現神經網絡的高速訓練和計算。有關深度學習、Spark等知識都需要學生自學，并用Python語言實現實驗模型，通過多次比較調優。這個過程歷經數月，師生共同努力，多次修改設計，其中IBM專家提供了相關的資料，并根據經驗對每個階段的工作提出了建議，最后得到比較可行的方案。

5 項目沉浸式教學建設存在的問題

項目沉浸式教學的理念對教師和學生都有較高的要求，目前在高校的專業課程教學中還存在一些需要解決的問題。

（1）專業知識的教學問題。項目沉浸式教學對于學生的專業基礎知識和動手能力有一定的要求。當前很多高校的專業課程注重基礎知識的培養，脫離了實際應用背景，而這些知識的掌握只有實際應用才可以深入理解。這就要求指導教師能根據實際項目應用的需要，梳理相應的數據分析知識體系，幫助學生對于實際問題的分析奠定比較扎實的專業基礎知識。

（2）學生時間的協調問題。學生在完成實際項目的過程中，需要結合所學多門專業課程的知識，因此項目沉浸式教學需要學生能拿出一定的時間，自學項目要求的額外知識，并通過反復試錯完成項目。我們建議項目沉浸式教學與學校的各種科創項目結合起來，根據學生做項目的成果，滿足一定的條件就給予一定的學分，以便進一步調動學生的積極性。

（3）項目風險管理問題。由于學生缺乏實際項目的研究經驗，因此學生參與企業的實際分析項目具有一定的風險。指導教師與企業專家合作，吸引有一定實踐經驗的員工參與項目，承擔項目關鍵問題，學生剛開始介入項目時可以根據分工承擔相對容易的工作，并逐步承擔有難度的數據分析環節，培養數據分析在各個崗位和階段需要的基本技能。

6 結 語

國內高校專業課的教學多偏重理論知識的傳授，學生的動手能力、分析與解決實際問題能力以及創新能力還存在很多提高的空間。在很多高校的專業課程中大多是人工整理或過度加工形成的案例，這些案例與實際項目情況相差較大。針對傳統專業課程教學與企業實際應用能力脫節的問題，探索面向企業需求，在教學過程中沉浸真實項目的課程改革方法。

項目沉浸式教學是一種縮小企業分析人才需求與高校培養差距的教學方式，通過指導教師與企業導師的引導，把課堂學習的理論知識貫穿到實際的項目中，這不僅可以培養學生應用知識的能力，也大大地減少學生畢業后適應企業崗位的時間。

參考文獻：

[1] Yue G， Jinfeng L， Cheng J X. Java teaching reform xxploration based on the concept of CDIO engineering[C]//Proceedings of 7th International Conference on Information Technology in Medicine and Education （ITME）. IEEE， 2015： 488-491.

[2] Noraini I， Shahliza A H. Generic framework design of project-oriented problem-based learning （POPBL） for software engineering courses[C]//Proceedings of Malaysian Software Engineering Conference （MySEC）， Kuala Lumpur， 2014： 360-364.

[3] 顧學雍.聯結理論與實踐的CDIO—清華大學創新性工程教育的探索[J]. 高等工程教育研究， 2009（1）： 11-23.

[4] Douladeli E. Experiential education through project based learning[J]. Procedia - Social and Behavioral Sciences， 2014（152）： 1256-1260.

[5] 呂慶文， 曹蕾， 李遠念， 等. 基于CDIO模式培養復合型卓越軟件工程師的探索[J]. 高教探索， 2013（1）： 71-76.

（編輯：郭田珍）