大數據時代數據庫應用課程教學體系改革研究

陶婧

（蕪湖職業技術學院，安徽 蕪湖 241003）

1 數據庫應用課程教學改進的必要性

大數據（big data）是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產[1]。大數據具有真實性、規模性、高速性、多樣性的特點。隨著時代的不斷發展和信息科技的不斷進步，大數據、云計算、物聯網等多種技術逐漸應用到教學體系建設中，傳統的教學模式已經不再適應當前時代發展的需要。

（1）時代發展的需要

大數據時代的到來使人們的生活方式發生了極大的變化，主要體現在信息交流和數據共享上，人們可以直接進行廣泛的信息交流，并且能夠獲得自己所需要的任何數據信息。當前大數據技術的主要挑戰在于如何及時應對處理收集到的數據信息，數據庫的關聯是一件比較困難的事情。首先，在信息數據發展如此迅速的今天，尤其是以Web搜索、社交網絡、電子商務為代表的新型應用的出現，數據的形成已經不再是以結構化的數據為主，更多的是一種非結構化的數據形式[2]。而傳統的數據庫課程教學主要以結構化數據為研究對象，講授基于關系數據模型的理論及相應的數據管理方法，無法應用到非結構化數據分析當中。為了更好地順應時代發展的要求，當前數據庫的眾多課程也應該做出相應的改進與完善，從結構化數據庫向非結構化數據庫轉變；其次，很多企業都已經開始使用大數據技術來進行發展，高校的數據庫應用課程教學體系應該適應社會應用的需求，向大數據的分析與應用方向進行改革與創新。

（2）教學發展的需要

數據庫應用課程教學改革不僅僅是時代的要求，更是教學創新發展的要求[3]。隨著新課改的不斷推進和社會的不斷發展，當前社會上人才競爭的壓力越來越大，對人才的需求也不僅僅是單純的知識能力方面的需求，還需要一定的創新能力，要求具有真正發展素質的全方面發展型人才。但是，當前數據庫應用課程改革在高校教學中的應用還存在一些問題迫切需要解決。

首先，知識點分布過于分散，課時有限。當前數據庫應用課程教學中的知識點是比較瑣碎的，數據庫應用課程采用鏈接式的教學手段，但是因為課時限制，課堂之間的時間相隔較長，難以形成一個課時鏈接，這就造成很多學生在學習的時候缺乏連接知識鏈路的能力，更多的還是采用傳統死記硬背的方式進行教學，知識碎片化記憶的難度比較高，學生學習的積極性受挫。其次，被動接受式的教學方法使課堂教學的利用率低。當前數據庫應用課程教學的主要方式是教師對理論知識和操作步驟進行講解，學生被動地接受。這種教學模式比較單調，學生課堂學習缺少積極性和主動性，直接影響到教學效果，課堂教學的利用率過低；最后，考核形式單一，缺乏公正性。現在很多考核都是采用閉卷考試的形式進行，僅僅考查學生對理論知識的掌握能力，并沒有對實踐應用能力進行考查，僅僅通過一張試卷的表現情況對學生學習情況進行考查，缺乏公正性，而且考核形式單一且缺乏全面性。

2 數據庫應用課程教學改進的主要措施

2.1 加強師資建設

師資建設是實施數據庫課程改革的前提。目前，數據庫課程的任課老師擅長傳統的關系型數據庫應用技術，新的課程體系對教師的知識和技能都有著更高的要求。學校應重視師資力量的建設工作，提高教師的專業技能，培養教師在大數據應用方面的專業思維和操作能力，定期對教師進行相關知識的培訓工作，或輪流選派教師到企業進行實踐交流，參與企業的項目開發，以便教師能充分了解企業對技術和人才的需求，在教學中引入真實的企業項目和案例，不斷調整和更新教學內容，更好地為教學服務。

2.2 豐富教學內容

豐富教學內容是提高教學質量的一個重要手段。當前教學中，非結構化數據是大數據系統的重要組成部分。針對大數據時代數據庫學科的特點與課程教學需求，應對課程體系作相應調整。將關系型數據庫應用技術與非關系型數據庫應用技術相結合；將結構化數據處理分析技術與非結構化數據處理分析相結合；將傳統技術與新興技術相結合。如，傳統的數據庫應用課程主要針對數據庫設計這一核心內容展開，包括ER模型和數據庫邏輯設計、關系數據模型、數據庫物理設計、基于數據依賴和規范化的理論、查詢優化、事務機制等；而在大數據時代，傳統的事務處理機制向支持海量數據分析處理的分布式數據處理機制轉變，NoSQL應運而生，因此應增設NoSQL數據管理技術、海量數據挖掘與分析算法、海量數據存儲與查詢、MapReduce編程模型應用、Hadoop生態系統等課程與實驗。

此外，可增加網絡課程內容，通過創設個性化學習環境，為學習者自主學習提供個性化學習空間。教師還可以利用微課的教學平臺，在課堂開始前先讓學生提前瀏覽微課上的教學視頻，建立一個基本的知識框架后再進行課堂教學。課堂教學時，教師還可以引入案例教學法，在加深教學印象的同時，還能夠提高學生的案例解析能力。而且學生還可以在課后繼續觀看微課視頻，鞏固學習效果。

其次，定期展開學術交流與學術講座。想要進一步提高數據庫應用課程教學效果，除了提高教師的課堂教學之外，學校還可以定期展開相關知識的學術交流與學術講座，邀請相關的專家對特定領域或問題的前沿技術或研究綜述進行分享，讓學生能夠更多地了解學科發展的新動向、新趨勢，更好地理解所學課程知識在實際應用中的地位和作用，激發學生學習的興趣。

最后，與企業需求接軌。在大數據時代，復合型人才是最受企業青睞和市場需要的。當前社會上人才競爭壓力非常大，企業需要的是具有扎實專業基礎、較強動手能力、對新知識有較強吸收學習能力的全能型發展人才[5]，所以教學內容應注意與企業的需求接軌。首先，可通過市場調研、走訪企業等方式了解企業的崗位需求和人才需求，然后結合大量的企業實例分析，在教學過程中有針對性地提升學生的相關技能和解決實際問題的能力。還可以聘請有豐富實戰經驗的企業工程師到校授課，實現更加精準地傳授企業知識與技能。

2.3 綜合考核評價體系

在學生成績評價方面，應注重學生分析問題和解決問題過程的能力[6]，可以從理論知識和實踐能力兩個方面進行綜合評價。另外，對一個項目或者任務進行評價時，需要參考項目或任務的難易程度與完成情況，融入到綜合考核評價體系之中。

3 結語

隨著信息技術的不斷發展，大數據時代對數據庫人才的需求與日俱增。本文在大數據時代的背景下論證分析了當前數據庫應用課程改革的必要性，并從加強師資隊伍建設，豐富教學內容與方法和綜合考核評價體系三個方面提出了大數據時代背景下數據庫應用課程教學的改進措施與方法。