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物聯(lián)網(wǎng)工程專業(yè)大數(shù)據(jù)相關(guān)課程的規(guī)劃與實踐

2019-07-29 00:56:35徐琴黃向宇劉智高弘揚(yáng)
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2019年5期
關(guān)鍵詞:物聯(lián)網(wǎng)實踐教學(xué)教學(xué)方法

徐琴 黃向宇 劉智 高弘揚(yáng)

摘 要:文中以成果導(dǎo)向的工程教育理念為指導(dǎo),確定學(xué)習(xí)成果,總結(jié)出應(yīng)用型本科物聯(lián)網(wǎng)工程專業(yè)學(xué)生應(yīng)具備的大數(shù)據(jù)知識素養(yǎng)與應(yīng)用能力,依據(jù)要達(dá)到的成果,主要從理論教學(xué)、實踐教學(xué)、教學(xué)方法改革三方面對《數(shù)據(jù)庫原理與技術(shù)》《數(shù)據(jù)處理與智能決策》《物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)綜合課程設(shè)計》進(jìn)行規(guī)劃與實踐,以提高學(xué)生的大數(shù)據(jù)知識素養(yǎng)與應(yīng)用能力。

關(guān)鍵詞:物聯(lián)網(wǎng);工程教育;大數(shù)據(jù)課程;理論教學(xué);實踐教學(xué);教學(xué)方法

中圖分類號:TP393;G642 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:2095-1302(2019)05-0-03

0 引 言

如今,社會高速發(fā)展,科技發(fā)達(dá),信息流通加快,人們之間的交流越來越密切,生活也越來越方便,大數(shù)據(jù)就是這個高科技時代的產(chǎn)物[1]。在物聯(lián)網(wǎng)中,多樣化的物聯(lián)網(wǎng)傳感設(shè)備與應(yīng)用系統(tǒng)不斷地產(chǎn)生大數(shù)據(jù),并且將會以更多、更復(fù)雜、更多樣化的方式持續(xù)增長[2]。大數(shù)據(jù)的復(fù)雜化與格式多樣化決定了物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺中針對大數(shù)據(jù)的服務(wù)場景與類型的多樣化[3],從而要求物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺必須融合大數(shù)據(jù)技術(shù)來應(yīng)對,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲與分析技術(shù)則無法滿足應(yīng)用需求。

目前行業(yè)使用最廣泛的大數(shù)據(jù)平臺是基于Apache開源社區(qū)版本的Hadoop生態(tài)體系,阿里巴巴、騰訊、百度、Facebook等國內(nèi)外各大互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)基本都采用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)完成存儲與數(shù)據(jù)處理[4],物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)也是如此。事實上,未來2~3年預(yù)計有超過50%的大數(shù)據(jù)項目會在Hadoop框架下運行[5]。

大數(shù)據(jù)時代,大學(xué)生應(yīng)具備一定的大數(shù)據(jù)處理能力。目前的高校物聯(lián)網(wǎng)工程專業(yè)數(shù)據(jù)處理課程教學(xué)中,在數(shù)據(jù)存儲方面,大部分講授的是傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫技術(shù),對于大數(shù)據(jù)存儲幾乎不涉及;在數(shù)據(jù)分析與挖掘方面,講授的是基于集中式數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),未包含基于大數(shù)據(jù)分析與挖掘的內(nèi)容,Hadoop平臺內(nèi)容更未涉及,教學(xué)與目前行業(yè)的應(yīng)用及發(fā)展趨勢嚴(yán)重脫節(jié)。

本文以成果導(dǎo)向的現(xiàn)代工程教育理念為指導(dǎo),針對物聯(lián)網(wǎng)工程專業(yè)的特點,結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)工程專業(yè)數(shù)據(jù)處理課程應(yīng)達(dá)到的學(xué)習(xí)成果,以提高物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)學(xué)生大數(shù)據(jù)知識素養(yǎng)與應(yīng)用能力為培養(yǎng)核心,對物聯(lián)網(wǎng)工程專業(yè)數(shù)據(jù)處理相關(guān)課程進(jìn)行規(guī)劃,并將其運用于具體教學(xué)中,在實踐中不斷摸索并加以動態(tài)調(diào)整。

1 確定學(xué)習(xí)成果

通過對物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)相關(guān)招聘需求、同類院校同專業(yè)相關(guān)課程設(shè)置、物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)企業(yè)進(jìn)行調(diào)研,參加學(xué)術(shù)會議,結(jié)合本專業(yè)辦學(xué)特色、學(xué)生實際情況、目前新技術(shù)及發(fā)展趨勢,并在相關(guān)科研項目的基礎(chǔ)上,總結(jié)出應(yīng)用型本科物聯(lián)網(wǎng)工程專業(yè)學(xué)生應(yīng)具備的大數(shù)據(jù)知識素養(yǎng)與應(yīng)用能力包括:具有較扎實的傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ);熟悉常見的數(shù)據(jù)挖掘算法;具備一定的物聯(lián)網(wǎng)傳感大數(shù)據(jù)處理能力。即掌握物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的分布式存儲與集中式存儲的策略及方法,初步掌握基于通用大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)分析及挖掘技術(shù),最終能針對具體的物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)應(yīng)用構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)平臺的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)。據(jù)此,對相關(guān)課程的學(xué)習(xí)成果進(jìn)行如下調(diào)整:

(1)學(xué)生學(xué)習(xí)完《數(shù)據(jù)庫原理與技術(shù)》課程后,應(yīng)具備:較好的關(guān)系數(shù)據(jù)庫理論,為物聯(lián)網(wǎng)中某一具體應(yīng)用的數(shù)據(jù)設(shè)計數(shù)據(jù)庫(基于傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫與大數(shù)據(jù)平臺),進(jìn)行合理的數(shù)據(jù)存儲、查詢等能力。

(2)學(xué)生學(xué)習(xí)完《數(shù)據(jù)處理與智能決策》課程后,應(yīng)具備:針對物聯(lián)網(wǎng)中多態(tài)異構(gòu)的海量數(shù)據(jù),基于大數(shù)據(jù)平臺,進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,并選擇合適的挖掘算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘等,進(jìn)而對物體實施智能化控制的能力。

(3)學(xué)生進(jìn)行《物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)綜合課程設(shè)計》實踐后,應(yīng)具備:綜合所學(xué)物聯(lián)網(wǎng)感知識別層、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建層(傳輸層)及應(yīng)用層(管理服務(wù)與創(chuàng)新應(yīng)用層)知識,對物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計、構(gòu)建,實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、存儲、分析、挖掘及智能化控制等功能的能力。

2 教學(xué)規(guī)劃與實踐

2.1 理論教學(xué)規(guī)劃與實踐

規(guī)劃理論教學(xué)時,采用如下思路:結(jié)合專業(yè)特點,密切聯(lián)系物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè),將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理課程有機(jī)結(jié)合起來,使得課程教學(xué)體系具有較強(qiáng)的系統(tǒng)性,學(xué)生的知識體系結(jié)構(gòu)更完整、全面,為使學(xué)生更好地理解、掌握所學(xué)知識在本專業(yè)的應(yīng)用,授課時采用物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域相關(guān)的案例。

理論教學(xué)的內(nèi)容除了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理,還需考慮大數(shù)據(jù)處理。根據(jù)大數(shù)據(jù)處理過程,可分為大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘等環(huán)節(jié),其中大數(shù)據(jù)采集是其他課程涉及的內(nèi)容,大數(shù)據(jù)存儲及管理在《數(shù)據(jù)庫原理與技術(shù)》課程中講授,大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘在《數(shù)據(jù)處理與智能決策》課程中講授。

2.1.1 《數(shù)據(jù)庫原理與技術(shù)》課程理論教學(xué)規(guī)劃與實踐

在《數(shù)據(jù)庫原理與技術(shù)》課程中,教學(xué)內(nèi)容應(yīng)體現(xiàn)兩方面內(nèi)容:

(1)體現(xiàn)共性:關(guān)系數(shù)據(jù)庫,講授關(guān)系代數(shù)、關(guān)系數(shù)據(jù)庫標(biāo)準(zhǔn)語言(SQL語言)、數(shù)據(jù)庫安全性、數(shù)據(jù)庫完整性、關(guān)系數(shù)據(jù)理論(規(guī)范化、關(guān)系數(shù)據(jù)庫設(shè)計)。

(2)體現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)工程專業(yè)的特性:面向物聯(lián)網(wǎng)傳感大數(shù)據(jù)的分布式數(shù)據(jù)庫,講授HBase,內(nèi)容包括HBase基本原理與系統(tǒng)架構(gòu),表的數(shù)據(jù)模型與表結(jié)構(gòu)設(shè)計,客戶端操作與管理等。

該課程理論總學(xué)時為36,其中關(guān)系數(shù)據(jù)庫20學(xué)時、HBase 16學(xué)時。具體學(xué)時分配見表1所列。

2.1.2 《數(shù)據(jù)處理與智能決策》課程理論教學(xué)規(guī)劃與實踐

在《數(shù)據(jù)處理與智能決策》課程中,講授的內(nèi)容包括:數(shù)據(jù)預(yù)處理(主要針對物聯(lián)網(wǎng)異構(gòu)數(shù)據(jù));關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、決策樹、貝葉斯分類、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法(包括這些算法在物聯(lián)網(wǎng)中的實際應(yīng)用);使用Hadoop生態(tài)體系中的Mahout進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。理論總學(xué)時為36學(xué)時,具體學(xué)時分配見表2所列。

2.2 實踐教學(xué)規(guī)劃與實踐

設(shè)置物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)數(shù)據(jù)處理實踐教學(xué)時,采用如下思路:結(jié)合專業(yè)特點,密切聯(lián)系物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè),以工程實訓(xùn)項目為驅(qū)動,將項目實施作為主線,貫穿于課內(nèi)外實踐教學(xué)全過程,各實踐環(huán)節(jié)為項目實施服務(wù),以項目實施的角度進(jìn)行組織,重視各實踐環(huán)節(jié)間的貫通與融合,這也符合工程教育模式的特點。

首先進(jìn)行校企合作,從企業(yè)處獲取真實的數(shù)據(jù)源,并將其適當(dāng)裁剪,使企業(yè)數(shù)據(jù)教學(xué)化;然后構(gòu)建與物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的示例數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫,并用于上機(jī)實踐,使學(xué)生得到處理真實數(shù)據(jù)的體驗,以強(qiáng)化綜合能力,提高工程素質(zhì)及創(chuàng)新能力。

2.2.1 《數(shù)據(jù)庫原理與技術(shù)》課程實踐教學(xué)規(guī)劃與實踐

《數(shù)據(jù)庫原理與技術(shù)》課程的上機(jī)學(xué)時為20學(xué)時,共5次上機(jī)課。操作的數(shù)據(jù)源采用企業(yè)數(shù)據(jù)教學(xué)化后的物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)數(shù)據(jù)。前2次上機(jī)為關(guān)系數(shù)據(jù)庫方面,采用MySQL作為上機(jī)平臺;后3次上機(jī)為分布式數(shù)據(jù)庫方面,采用HBase。由于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的2次上機(jī)訓(xùn)練度不夠,因此采取布置課后上機(jī)大作業(yè)的方式增強(qiáng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫的實踐操作。具體學(xué)時分配見表3所列。

2.2.2 《數(shù)據(jù)處理與智能決策》課程實踐教學(xué)規(guī)劃

《數(shù)據(jù)處理與智能決策》課程的上機(jī)學(xué)時調(diào)整為12學(xué)時,共3次上機(jī)課。以教學(xué)化后的企業(yè)數(shù)據(jù)(如智能家居、智能交通、智能農(nóng)業(yè)等主題數(shù)據(jù))作為挖掘數(shù)據(jù)源,上機(jī)平臺由原來的Microsoft SQL Server轉(zhuǎn)變?yōu)镠adoop平臺,實踐基于Mahout大數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)。上機(jī)內(nèi)容分別為使用Mahout實踐聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類算法。最終實現(xiàn)如:檢測出植物生長環(huán)境中是否發(fā)生異常;農(nóng)業(yè)產(chǎn)量預(yù)測;挖掘用戶的行為特征,預(yù)測在時間t時用戶將會有什么行為等,并實施智能化控制。具體學(xué)時分配見表4所列。

2.2.3 《物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)綜合課程設(shè)計》實踐教學(xué)規(guī)劃

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)具有鮮明的行業(yè)特征,選擇幾個典型的應(yīng)用領(lǐng)域,如智能家居、智能交通、智能農(nóng)業(yè)等,結(jié)合學(xué)校實驗條件,設(shè)計若干個大型綜合性工程實訓(xùn)項目案例,要求學(xué)生綜合所學(xué)物聯(lián)網(wǎng)感知識別層、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建層(傳輸層)及應(yīng)用層(管理服務(wù)與創(chuàng)新應(yīng)用層)知識,對物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計、構(gòu)建,實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、存儲、分析、挖掘及智能化控制等功能。使學(xué)生直接感受到所學(xué)知識在實際工作中的作用與地位,系統(tǒng)地把握項目開發(fā)過程,提高學(xué)生綜合利用所學(xué)知識解決實際問題的能力,同時激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣。

2.3 教學(xué)方法改革

2.3.1 多元化的教學(xué)方式

采用移動信息化教學(xué)軟件—藍(lán)墨云班課APP,輔助開展組織課程教學(xué),增強(qiáng)師生間互動,提高學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性。

對于課程的某些部分,如相關(guān)的先進(jìn)技術(shù)、其他數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘某一算法的案例等,讓學(xué)生走上講臺,把課堂主動權(quán)交給學(xué)生。這樣能夠調(diào)動學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性與主動性,也有利于學(xué)生對課程內(nèi)容的理解掌握及學(xué)生學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng)。

2.3.2 項目驅(qū)動式的實驗實踐方法

將物聯(lián)網(wǎng)中的實際應(yīng)用項目進(jìn)行裁剪,分為基礎(chǔ)類實驗項目與提高類實驗項目。基礎(chǔ)類實驗項目較為簡單,均要求學(xué)生熟練掌握,涉及基本步驟及基本操作。提高類實驗項目較為復(fù)雜,設(shè)計思想繁雜,涉及知識較多,要求學(xué)生基本掌握。提高類實驗項目主要鍛煉學(xué)生系統(tǒng)的綜合應(yīng)用設(shè)計能力以及解決問題的能力。兩類項目完成后,學(xué)生能夠基本掌握實際應(yīng)用項目中數(shù)據(jù)處理的方法。

學(xué)習(xí)基礎(chǔ)類、提高類實驗項目后,組建興趣研究小組,選取開發(fā)難度適宜且有意義的綜合性實例項目作為各興趣小組的課外研究課題,綜合性實例項目需要學(xué)生具備軟硬協(xié)同設(shè)計思想,能夠系統(tǒng)性地把握項目開發(fā)過程,將本課程各個相對零散的知識點貫通起來,靈活運用,從整體上把握相關(guān)知識。

3 結(jié) 語

本文通過兩門課程及一門課程設(shè)計的教學(xué)規(guī)劃,以提高物聯(lián)網(wǎng)工程專業(yè)學(xué)生的數(shù)據(jù)處理能力,包括理論水平及實踐能力,使學(xué)生具備一定的大數(shù)據(jù)知識素養(yǎng)與應(yīng)用能力;提煉出適合應(yīng)用型本科物聯(lián)網(wǎng)工程專業(yè)并與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)相銜接的數(shù)據(jù)處理課程規(guī)劃,并搭建與行業(yè)接軌的實踐教學(xué)環(huán)境,采用企業(yè)項目數(shù)據(jù)上機(jī)操作,以縮小高校培養(yǎng)人才與用人企業(yè)實際需求之間的差距;也可將其作為同類院校物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)課程的參考。另外,大數(shù)據(jù)課程方面的建設(shè)也可作為其他專業(yè)相關(guān)課程的參考。

參 考 文 獻(xiàn)

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