面向行業應用的大數據開放課程體系探析

徐國慶

（武漢工程大學計算機科學與工程學院 湖北·武漢 430205）

0 引言

大數據人才培養的關鍵在于課程體系建設的完善，作為新的發展方向，大數據呈現出了技術前沿性、信息時效性、學科交叉性、應用實踐性、行業關聯性等突出特點，而傳統的課程體系由于考慮到課程連貫性和相對穩定性，往往在一段時期（5年或更長時間）內才進行修訂，使得課程的更新過程無法滿足大數據的時效性和技術發展的要求，這是以學校教學作為主導的一個不足點。嘗試在大數據的課程計劃中引入行業開放課程架構，通過行業實踐，及時獲取業界最新的知識點和技術熱點，無疑能夠在知識的更新頻度上獲得較好的效果。

1 當前課程體系建設分析

大學專業課程的建設是一個復雜的長期積淀的過程，這是由學校主導的教育模式確定的，在傳授傳統的知識和技術的理論教學中，這一教學模式尚能夠滿足培養要求，但是在大數據時代，隨著知識更新頻率的提升、技術熱點的快速變化，這一課程體系逐漸呈現出一些不足，主要體現在：

（1）課程計劃相對穩定。傳統的工程類課程體系偏重對經典知識的歸納總結，傳統知識往往需要經歷數年積累逐漸沉淀下來，因此目前的工程類課程計劃相對來講較為穩定，在短時期內不會出現大的變動，這些知識點由于經典性的緣故，往往不太關注最新的研究熱點和技術前沿，導致課程計劃與現實發展脫離，這種情形在一些偏重理論的專業方向上不會產生太大的影響，但是作為發展迅速，更新頻繁的大數據類的技術前沿專業的教學來講，無法適應知識點快速更新變化的新情況。

（2）課程內容結構偏重理論。傳統專業的課程計劃以理論講述為主，在課時安排上，實驗學時占比很少，教學實施過程中，考察學生對所學知識點的掌握程度往往通過考核考試、作業習題練習等以書面測試為主的方式，過于強調學生對理論知識的理解，而忽視了學生對實際解決問題的能力的培養和訓練。在大數據等以技術性、實踐型、操作性、總結性為主要特點的專業課程的教學上，理論教學的方式雖然可以在書面上給學生較為全面的理論講述，但是落實到具體的操作、問題的提出和解決上，會出現一系列不足。

（3）知識更新迭代不足。傳統課程體系中的知識點相對穩定，知識結構和授課重點難點均較為固定，不會出現太大的變動，學生只需要按照課本的結構組織學習就能夠得到較好的學習效果。大數據課程無論從知識面上還是知識點的深度上，均有較為明顯的變化，其知識更新速度相比以往的課程大大加快，如果依然按照以往的教學模式組織教學，無疑在知識點更新上無法滿足大數據課程的教學要求，相對固定的課程體系給大數據知識點的教學帶來較大的困擾。

2 大數據課程的特殊性分析

大數據課程體系相比于其他課程體系具有明顯的區別，其來源于實踐，是實際行業發展過程的產物，其相關的理論和技術均是實踐過程的總結，在課程設置上需要充分考慮到大數據類課程的知識點的時效性、前瞻性、開放性等特點，并對應進行課程體系設置，以獲得較為靈活的教學效果。大數據課程的特殊性主要體現在：

（1）技術更新快。大數據方向的新技術、新理論層出不窮，熱點不斷涌現，應用領域不斷拓展，使其相關的技術更新速度比其他類課程都要快。基本上每年都會出現新的技術要點。Hadoop、Spark、HDFS、MapReduce等技術熱點均是近幾年涌現并形成的知識點，在實際的技術領域，其產品、方法的迭代更為迅速，因此在課程設置上，要充分考慮新技術、新發現的介紹和應用，密切關注技術發展的前沿動態。

（2）實踐要求高。大數據的實踐性體現在其研究的目標是如何在行業或大企業內實現對企業海量大數據的使用和深度挖掘，在具體的實施過程中，均需要結合實踐要求，開展行業調研，以淘寶為代表的用戶消費行為大數據分析，結合用戶的基本消費習慣、消費軌跡等大數據的高效分析，挖掘其背后的用戶習慣，在商業實踐中成功進行精準的廣告投放或用戶推薦，獲得了非常理想的效果。在具體的課程設置上，要強調實踐對于大數據學習的重要性。

（3）行業結合緊。大數據依托行業需求而產生，面向行業需求而發展，離開具體的行業需求，大數據將變成一堆無用的數據垃圾，其隱含的潛在價值一定是在行業的應用中體現出來的。偏離行業應用談大數據的教學和課程設置，無異于涸撤之魚，失去了存在的土壤，變成無用的裝飾。大數據的課程設置中，需要充分引入行業的發展動態和實際需求，依托行業背景開展教學，才能夠做到有的放矢，使教學效果得到保證。

3 大數據分析開放課程建設

大數據教學中應當倡導開放式的教學模式，此處的開放式教學主要針對于行業合作的方式而言的。高校教學的優勢在人才和知識的積累，特別是傳統型知識的積累。而對大數據的時效性和前瞻性的把握，無疑行業最具有發言權和優勢，高校在這一點上應當充分加強與行業的合作，以多種形式引進行業的先進理念、前沿知識、開放視野、豐富資源，保證教學效果的時效性和知識的前沿性。

（1）高校主導，行業輔導的課程設置。在開放式課程建設中，高校應當明確自身的學科建設、師資隊伍配置、學生培養目標，在課程設置上，把握主動權，同時應當積極聽取行業人員的意見，在教學過程中引入行業教學模式，作為主要課程的輔助教學材料和資源，并能夠從整體上進行整合把握，保證在教學過程中始終圍繞血色很難過的培養質量提升這一核心目標，取長補短，相互促進，推進課程計劃的順利實施。

（2）開放課程的設置模式。開放課程的設置模式采用行業人員集中授課、行業實踐教學、行業項目實戰等三位聯合，其中行業人員集中授課通過邀請行業一線經驗豐富的專家到校授課，介紹其在一線的工作經驗、大數據實踐的總結；行業實踐教學以行業實驗室為基地，以學生現場觀摩、動手實操為主要方式，使學生從經驗上獲取感性認識；行業項目實戰通過行業專家團隊的指導，參與項目整體過程，體驗整體大數據的解決方案和架構流程，項目實戰應以大四階段的畢業設計為最佳，此時學生已經具備了大數據處理的基本技能，輔以項目實戰，迅速提升能力。

（3）行業資源的系統整合。大數據對行業資源的需求最為強烈，在開放式課程體系中，要充分強調行業資源的利用和整合。行業資源包括人才師資等軟資源、實驗設備環境資源、行業應用場景等社會資源，這些資源是學生即將面對的實際環境，通過資源的整合，借助行業平臺，使學生在課程階段就獲得了真實環境體驗，為將來的就業打下基礎。資源整合是整個課程體系設置的最關鍵、最核心的步驟，需要投入大量精力和心智，也需要高校、行業雙方的互信共贏，因此可以通過與行業簽訂合作協議，承諾推薦學生就業、承擔具體項目工程，使學校、行業、學生三方面均能夠獲得滿意的結果。

4 總結

大數據課程建設是一個嶄新的系統工程，需要充分結合大數據學科的時效性、前沿性、行業性、實踐性特點，制定靈活的課程教學計劃，在實施中充分引進行業的優勢資源，提升自身教學中的師資、設備、社會資源方面的不足，積極探索開放式課程建設，切實提高教學質量和人才培養的目標，實現雙贏共創的良好局面。