面向農林專業學生的大數據分析與應用課程教學探索

何少芳 周麗

摘要：從培養農林專業學生的大數據分析與應用能力出發，對擬開設的大數據分析與應用課程教學進行初步探索，具體從培養對象和目標、理論與實踐教學方法以及師資準備幾個方面進行闡述。

關鍵詞：大數據分析與處理;教學方法;農業大數據;基于問題學習;成果導向

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A

1概述

作為現代農業的新型資源要素，農業大數據不僅引領了農業現代化建設，還帶動了農業供給側結構性改革的穩步推進，而信息時代的高速發展更凸顯了農業大數據的重要社會經濟價值，運用農業大數據建設智慧農業，通過利用其良好的發展基礎和外部條件，將其科學的應用在農業生產經營方式的創新、農村創業的創新、促進農業部門科學的決策等方面，農業大數據必將迸發強大的活力，成為現代農業前進的強勁引擎，推動現代農業發展。大數據的應用創造大數據的價值，而隨著信息技術的飛速發展，大數據技術的成果應用已經融入了各行各業，在農業中具體體現為現代農業的生產、流通、科研以及管理的各個環節等。中科院研究員倪光南指出：生活中無時不刻在產生海量數據，利用好這些數據，不僅能為生活帶來便利，還能促進生產環節中資源的高效配置。作為培養農林專業人才的農林院校，以培養“雙創復合型”合格人才為目標，如何利用自身優勢、結合本校農業大數據建設的實際情況，對農林專業人才的培養模式和途徑加以創新，并對傳統的教學理念和方法進行改革，已是農林院校專業改革與發展的一項重要課題。大數據分析與應用是數據科學與大數據技術專業的核心基礎課程，我校作為農業院校，已經面向統計學專業與大數據專業學生開設了大數據分析與應用課程，而面向農林專業學生的課程開設還處于探索階段。一方面，與其他理工類大專院校和綜合性高校相比，農林院校在專業設置等方面具有顯著的農林特色，因此，開展大數據分析與應用課程的教學應該與農林專業學生的培養計劃和目標緊密結合;另一方面，考慮到各農林高等院校設立數據科學與大數據技術專業的年限還不長，大數據分析與應用課程體系仍在不斷修訂和完善中;因而，面向農林專業學生開設大數據分析與應用課程前，需對該門課程的教學方法、課程安排、教學內容、實驗設計以及課程考核等方面進行探索。值得注意的是，作為農林院校本科生學習的課程，大數據分析與應用課程內容與農業大數據的結合還不夠深入，農林院校的教學特色也沒有得到鮮明的體現。因此，本文結合本校農業大數據發展的實際情況，對面向農林專業學生開設大數據分析與應用課程進行教學方法方面的探索，為建設具有農林院校特色的數據科學與大數據技術專業課程體系做貢獻。

2課程教學方法

2.1培養對象和目標

對于農林專業學生來說，要想成為一個大數據分析技能的合格人才，需要具備以下基礎：一是完整的數學基礎，比如先修高等數學、概率論與數理統計、線性代數等課程，從而能以專業理論知識為基礎，理解處理數據時采用的相關模型;二是具備搜集數據的能力，包括傳統的抽樣調查和從互聯網上抓取數據;三是具有基本的計算編程能力，以實現Hadoop、Hive等計算工具在大規模多源異構數據上的處理，特別地，應該掌握最兼容的腳本語言Python。通過大數據分析與應用課程的學習，使農林專業學生不僅能利用Python進行科學計算、可視化繪圖、數據預處理，還能利用聚類、回歸、分類等算法對農業大數據方面的實際問題進行分析與建模，將理論知識與實踐運用相結合，為將來從事農業大數據分析和挖掘研究工作奠定基礎。

2.2采用“基于問題學習”和啟發互動式理論教學

在理論部分的課堂教學過程中，如果僅采用講授式、滿堂灌式教學方法，容易導致課堂氣氛沉悶、學生學習興趣和積極性低等不良后果。興趣是最好的老師，不妨以實際問題和任務引入教學內容，采用“基于問題學習（problem-based learning，PBL）”的教學模式，首先激發學生學習的興趣，然后再采用啟發互動式教學，讓學生積極參與到教學過程中來，實現“教師為主導，學生為主體”的教學理念。換句話說，課堂的理論教學首先從問題開始，創造問題情景、設計任務，激發學生的興趣，讓其積極主動地參與到問題的分析與思維過程中，使其不自覺地想學習與了解解決任務與問題的相關理論與算法，由此達到設疑激趣、以趣激學的良好教學效果。總的來說，以實際問題和任務引入教學內容，在理論教學時大量采用啟發式教學方法，主要有以下三方面的優點：1）能激發學生的學習興趣和求知欲;2）促使學生根據問題和任務主動積極地進行思考，從而充分調動學生在課堂學習過程中的主觀能動性;3）改變傳統的教師講學生聽的填鴨式教學方式，有效促進由教師向學生提問向學生自主提問與思考的轉變。此外，還可以針對某一具體的實際問題，采用學生上臺講課或者課堂分組討論等其它方式實施教學，進一步貫徹“教師為主導，學生為主體”的教學理念。比如，依據對地觀測（遙感）技術農業資源研究提供的空間數據，安排學生提前進行當堂教學內容的預習準備，在課堂教學中安排幾個學生來講授，每個學生負責講授部分內容，而講課的學生由各討論小組推薦產生。通過啟發互動式理論教學方式，能有效改變不良教學現狀，把學生的“苦學”和“不愿學”狀態轉變為“樂學”和“好學”，由教師的“單向灌輸”轉變為師生之間以及同學之間的“多向互動”，使課堂教學充滿活力與樂趣、理論教學內容不再枯燥而變得富有吸引力。

2.3采用“成果導向”的實踐教學模式

在實踐教學過程中，實驗項目內容的設計與理論教學內容緊密結合，因此，結合“基于問題學習（problem-based learning，PBL）”的理論教學模式，可在實踐教學過程中采用“成果導向”教學法。“成果導向”教育理念的核心是通過教學策略設計與目標執行讓學生通過實踐教育學習后，取得有目標的學習成果。具體地，將該理念引入大數據分析與應用課程的實驗項目中，依據理論教學過程中引入的實際問題和任務設計實驗內容與目標，讓學生通過上機編程操作實現理論教學中的相關算法，進而以此為基礎解決實際問題和任務;最后評估學生的實驗完成情況，分析其與實踐教學目標之間的差距。“成果導向”實踐教學方法的引入有利于實現以知識導向為主向以成果導向為主的轉變，對應地，將課程評價由傳統的單一卷面考試形式向多元考核評價方式結合的轉變。簡單地說，在“大數據分析與應用”課程的實踐教學中采用“成果導向”教育模式，使學生在實驗項目的完成過程中充分掌握分析數據、解決問題以及完成相關初級研究的方法，為學生在第四學年順利完成畢業論文或設計打下堅實的基礎。

3提升師資

大數據分析與應用課程一般由本校信息與智能科學技術學院的計算機相關教師授課，而面向農林專業學生的課程內容主要為農業大數據的應用與處理，因而，有必要提升任課教師在農林方面的專業知識面、加強與本校其他學院教師之間的合作交流。比如，利用寒暑假時間組織大數據分析與應用課程的相關任課教師參加農業大數據分析、機器學習以及數據可視化等核心課程的專業師資培訓，提升專業任課教師的多元化教育背景與學習經歷，為大數據分析與應用課程教學提供先決條件。另外，農業大數據分析與處理是大數據科學理論、技術和方法在農業領域或者相關涉農領域的應用實踐，利用農林院校的農業特色資源，加強任課教師與其他院系教師的交流與合作，通過大數據分析技術在農業大數據中的應用，為我校農業大數據的建設與發展做貢獻。

4結論

針對農林院校擬為農林專業學生開設大數據分析與應用課程問題，本文從教學方法與師資準備方面進行了初步探索。結合農林專業學生的學情，從理論教學與實踐教學兩方面分別給出了“基于問題學習”與啟發互動式理論教學方式和“成果導向”的實踐教學模式。最后，通過理論與實踐相結合的方式，使農林專業學生既能理解大數據分析與處理的原理與方法，又能掌握分析解決農業大數據中實際問題的能力。