GIS專業云計算人才培養模式探索

鄭 坤，劉宏宇，李 琪，龔君芳

(中國地質大學(武漢)信息工程學院，湖北 武漢 430074)

GIS專業云計算人才培養模式探索

鄭 坤，劉宏宇，李 琪，龔君芳

(中國地質大學(武漢)信息工程學院，湖北 武漢 430074)

云計算技術的出現對傳統GIS行業帶來了巨大的影響以及良好的發展前景，結合云計算技術發展GIS系統及服務已成為GIS行業的發展趨勢。因此，云計算技術的培養在GIS專業人才培養中十分重要，然而目前GIS專業的傳統課程卻沒有涉及云計算技術方面，學生無法掌握目前行業所需要的云計算相關知識及技能。為解決這一問題，本文根據云計算技術在GIS中的知識模塊，分析了通過競賽提高學生云計算能力的方式，探索了“以賽促學”的培養模式，為培養高素質GIS專業云計算人才培養提供了新的方法。

GIS；云計算；培養模式；云計算大賽

GIS是一門集地球科學、測繪學、計算機科學等多種學科融合的交叉性學科[1]。隨著社會與經濟的不斷發展，GIS在各個行業、領域發揮著越來越重要的作用，對掌握先進GIS技術能力的專業人才需求也不斷增加。云計算是計算機科學和互聯網技術發展的產物，也是引領未來信息產業創新的關鍵性技術和手段。近年來，云計算技術可謂發展的如火如荼，其高通用性、可靠性、高可拓展性以及低廉的成本吸引了越來越多行業領域的青睞[2]。云計算的出現給傳統的GIS行業技術、應用模式帶來了強烈沖擊和影響[3]，傳統的GIS軟件通過融合在線服務形成基礎GIS軟件、云計算GIS軟件和在線平臺一體化的綜合服務平臺。以云計算技術為基礎建立GIS專業軟件系統及服務已成為未來10年的發展趨勢。整個GIS行業亟須大量具備云計算技術基礎的GIS專業人才。

目前，全國開設GIS專業和相關課程的高校已超過170所[4]。GIS專業的主要專業課程主要涉及計算機語言、GIS原理及應用、圖像處理等方面[5]，包括數據結構、數據庫、計算機圖形學、地理信息系統原理、地圖學、遙感圖像處理等傳統課程。然而，面對如今發展迅速的云計算技術，各高校卻缺乏云計算技術相關的課程及實踐，缺失對學生云計算能力的培養，已經無法適應技術的革新和社會的需求。對于GIS專業學生來講，云計算技術能力是指學生需要掌握海量數據分布存儲、海量數據管理、可視化、云計算平臺管理等相關技術，能夠運用各類云計算平臺及工具，解決GIS實際需求和問題的能力。本文將圍繞“以賽促學”的形式，探討如何培養GIS專業學生的云計算技能。

1 基于云計算技術的GIS專業知識模塊分析

云計算的概念十分寬廣，它所包含的知識體系、知識點也非常龐大。在地理信息系統中，GIS軟件及數據服務主要以PaaS和SaaS為主，涉及的知識模塊包括了云環境下的海量空間數據存儲管理技術、分析處理技術、空間大數據可視化技術三大類[2,6]。

1.1 云環境下的空間數據存儲知識模塊

在空間數據管理與存儲中，由于空間數據具有海量、異構、多源、多尺度和多時空等特點，導致系統的空間數據通常是無序、雜亂、動態的，因此地理信息云平臺的數據采用分布式存儲方式，通過冗余存儲的方式來保證數據的可靠性。其中包含的知識點主要有：分布式存儲技術、數據序列化技術、數據壓縮技術、性能優化技術、數據安全技術等方面[7]。

對于GIS專業學生而言，需要從分布式存儲技術入手，了解分布式系統的生態圈，掌握分布式存儲系統的部署方式及數據的導入導出；數據序列化模塊中則需要了解常見的序列化格式，掌握大數據的序列化格式，以處理文本文件及其他格式的文件；數據壓縮技術則需要能在不同數據平臺中進行數據壓縮，掌握提高數據存儲效率的方法。對于性能優化及數據安全模塊，則僅需在后期能力提高或項目需要時進行學習即可。

1.2 云環境下的數據處理分析知識模塊

云計算平臺不僅需要存儲海量的數據，而且還要提供面向海量數據的處理分析功能。其中，主要的分布式計算模型包括谷歌開發的MapReduce及Apache開發的Spark[8]。在數據處理分析知識模塊中，有分布式計算技術、編程模型、流數據處理技術、機器學習技術、圖計算技術等知識點。

GIS專業學生在學習大數據分析時，首先需要了解大數據處理框架，掌握大數據處理的編程模型。然后對于不同的數據處理需求，有針對性地學習掌握流數據處理技術、機器學習技術以及圖計算技術，以面對不同需求靈活的編寫程序，對海量數據進行處理與分析。

1.3 空間大數據可視化知識模塊

數據可視化為人類洞察數據的內涵、理解數據蘊藏的規律提供了重要的手段。隨著大數據時代的來臨，大數據的可視化已經成為信息技術發展的迫切需求。空間大數據可視化技術中的知識點包含視覺編碼原理、可視化設計原則、時空數據可視化技術、三維可視化技術以及可視化交互技術[9]。

數據可視化作為從數據獲取到發現知識中的一個重要環節，其關鍵作用不可忽視。GIS專業學生需要了解視覺編碼原理及可視化的設計原則，并在此基礎上掌握時空數據可視化技術。同時，需要掌握三維可視化技術和可視化交互技術，以滿足多維角度呈現數據及數據可視分析的需求。

2 基于“以賽促學”的云計算能力培養模式

以計算機競賽為平臺，推動學生云計算能力的培養，已成為培養GIS專業云計算技術人才的有效途徑。參加云計算相關大賽可以很好地解激發學生對當前云計算技術學習、交流和應用的熱情，拓寬學生們的思維，鍛煉學生的動手能力[10]。根據不同計算機類競賽的特點，有針對性地提高學生云計算技能，能夠保證學生最大化收益。下面通過分析相關云計算大賽，探討“以賽促學”的云計算能力培養模式。

2.1 典型云計算大賽分析

2.1.1 天池大數據競賽

天池大數據競賽是由阿里巴巴集團主辦的面向全球的算法競賽，比賽分為算法大賽和可視化大賽[11]。大賽采用獨立賽制和聯賽賽制相結合的形式，不同主辦單位在平臺上發布比賽題目，讓選手用算法解決實際社會或業務問題。

算法大賽主題較為豐富，涉及數據預測、安全算法、路徑規劃等方面。針對不同主題分別考查學生的算法設計、分布式計算、機器學習、分布式存儲、性能優化、數據安全、圖計算等技術，能對學生的海量空間數據存儲及數據分析處理能力進行培養。

可視化大賽以環境為主題，通過對不同數據來源之間的對比、分析，從中挖掘出當下環境存在的問題，各種復雜環境因素之間的影響，再通過可視化的手段以恰當的方式呈現，能夠提升公眾對環境問題的關注與參與。主要考查學生對復雜異構多源數據挖掘的能力、可視化設計、可視化算法和創新能力，能對學生分布式計算技術、時空數據可視化技術、三維可視化技術以及可視交互技術進行培養，提高數據分析處理及大數據可視化能力。

2.1.2 全國高校云計算應用創新大賽

全國高校云計算應用創新大賽是由教育部科技發展中心主管，互聯網應用創新開放平臺聯盟主辦，面向全國高校開展的云計算競賽活動[12]。

該比賽設置創意賽、技能賽、命題賽和創業賽。創意賽主要對學生的創新能力及云計算技術應用系統的設計能力進行考察。技能賽主要考察學生的算法設計和大數據分析處理技術能力。命題賽從企業生產實踐中所面臨的實際問題出發，由企業參與命題，形成具體賽項內容，考查學生從需求分析、系統設計到系統實現的云計算實際應用能力。創業賽則根據云計算、互聯網+的行業領域實際情況，考查學生對市場痛點的發掘能力、商業策劃能力、產品設計能力、團隊合作能力、商業運營能力、金融能力等創業所需要的各項能力。學生可以根據自己的實際情況，有針對性地選擇比賽題目，通過參賽提高相應的云計算技術能力。

2.2 “以賽促學”培養模式

2.2.1 培養理念

“以賽促學”的培養理念，是以學生為中心，通過計算機競賽的方式，以小組或團隊的形式，解決目前云計算方面的實際問題，在競賽的過程中促進學生理解和掌握相關的云計算技術，提升自身的云計算能力，從而達到培養云計算人才的目的。

參加計算機競賽和傳統教學的區別見表1。傳統教學的培養模式是以教師為主導，以教師授課的形式為主，通過講解、視頻、作業、實習、考試等方法對學生進行教學和培養，是一種比較被動的培養模式[13]。而參加計算機競賽的培養模式則是以學生為主體，學生自主的選擇不同競賽，以參加比賽的形式，通過自學、討論、協作、探究等方式對自身能力進行提升，更多地注重學生自身的主觀能動性[14]。

表1 傳統教學與計算機競賽培養模式的區別

相比于傳統教學，“以賽促學”的培養模式，能夠很好地彌補傳統教學模式帶來的局限性，其優勢有以下幾點：首先，國內外權威的計算機賽事吸引了大量來自不同專業的人才，能夠促進學術交流，拓寬視野；其次，多樣化的參賽主題，可以讓學生選擇自己感興趣的方向，從而調動學習的主動性和積極性；然后，通過比賽，能夠有效地提高學生云計算技術水平，培養學生團隊精神及創新精神[15]；最后，競賽獎金及賽事證書等獎勵形式也能充分調動學生的參賽積極性。

2.2.2 培養方法

“以賽促學”在GIS專業云計算人才培養中的具體培養方法，則要根據學生自身能力，選擇需要提高的云計算技術知識模塊。然后對比不同的云計算大賽所涉及的知識點(如圖1所示)，并選擇合適的競賽，在老師的指導和隊友的合作下參與并完成比賽，并與其他團隊交流比賽和學習經驗，在這一過程中提升自身的云計算能力。

圖1 競賽主題與知識模塊對應關系

為提前適應整個云計算大賽機制，學生應事先對云計算框架及核心技術進行了解，并及時補充自己欠缺的云計算技能，為參加云計算大賽做好準備工作。針對不同的賽事，首先需要對其進行詳細了解,主要包括賽事性質、涉及領域、云計算方向等幾個方面。進行相關考察后，注意增加對這方面知識的了解，后續提交比賽作品時，將這方面的元素與作品內容相融合，避免偏離主題。

在理解題目之后，首先需要明確題目所涉及的云計算技術及相應的知識模塊，然后通過查閱文獻、書籍等方法學習與掌握所需的算法并加以實現。在此過程中也可與隊友或在學習社區中討論相關問題，對相關技術獲得更深的理解。在最終提交時間之前，還需要對作品進行測試，探尋其中的缺陷，并不斷調優，完善比賽作品。從比賽準備到作品提交的過程，學生通過自主學習和交流，即能掌握所需的云計算技術團隊精神及創新精神，從而達到云計算人才培養的目的。

3 結 語

云計算的出現對GIS產生了重大影響，為GIS行業提供新的發展機遇，同時也面臨著新的挑戰。傳統的教學模式已經無法適應高新技術的發展速度，因此需要將“以賽促學”的培養模式，與傳統教學相結合，緊跟行業發展，促使學生更快地掌握云計算技術，對學生自學能力、創新精神、團隊精神、競爭實力等綜合素質進行培養和鍛煉。“以賽促學”的培養模式還需要根據教學經驗和行業應用進行完善，最終為GIS行業輸送高素質的云計算人才。

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[4] 艾明耀，胡慶武，潘勵．卓越GIS工程師能力培養體系探索[J]．測繪通報，2016(1):142-145．

[5] 張兵，韋銳，查勇，等．應用型本科院校地理信息科學專業技能型人才培養模式研究[J]．測繪通報，2016(4):133-137．

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[11] 天池．天池大數據科研平臺[EB/OL]．[2017-02-03]. https:∥tianchi.shuju.aliyun.com/．

[12] 全國高校云計算應用創新大賽組委會．全國高校云計算應用創新大賽[EB/OL]．[2017-01-29]. https:∥cloud.seu.edu.cn/series/．

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ExplorationonTalentTrainingModeofGISCloudComputing

ZHENG Kun，LIU Hongyu，LI Qi，GONG Junfang

(School of Information Engineering, China University of Geosciences (Wuhan), Wuhan 430074, China)

The emergence of cloud computing technology has great impact on the traditional GIS industry and good prospects for development, combined with the cloud computing technology to develop GIS system and services has become the development trend of GIS industry. Therefore, the cloud computing technology is very important in the cultivation of GIS personnel training. However, the current GIS courses are not involved in cloud computing technology, students can not master the knowledge and skills related to cloud computing. In order to solve this problem, according to the knowledge module of cloud computing technology in GIS, this paper analyzes how to improve students’ability of cloud computing through competition, and explores the training mode of “promoting learning by competition”. This paper provides a new method for training professional GIS cloud computing talents.

GIS; cloud computing; training mode; cloud computing contest

鄭坤，劉宏宇，李琪,等.GIS專業云計算人才培養模式探索[J].測繪通報，2017(11)：148-150.

10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0366.

G64

A

0494-0911(2017)11-0148-03

2017-03-06

國家重點研發計劃項目(2016YFB0502603)；湖北省自然科學基金(2015CFB400)；中國地質大學(武漢)中央高校基本科研業務費資金(1610491B20)

鄭 坤(1977—)，男，博士，副教授，研究方向為時空大數據存儲及三維模擬分析。E-mail: Michael_Power@Sohu.com