摘要:隨著各種大數據分析模式和工具的不斷出現,識別和處理超常量以及超多樣化數據信息的能力越來越強大,大數據極大地影響了各方面的信息。與此同時,對于高校人才需求提出了全新的標準要求。在大數據的背景下,高等院校注重Python課程的教學活動開展,逐漸從原來單純的課堂學習轉化為多手段和多渠道的方式,其中并利用大數據信息分析等科技手段解決各種問題,應用Python語言作為課題研究內容,從而實現大數據課程教學改革的任務目標。本文通過分析Python對大數據課程的影響及實踐教學改革存在的問題,提出Python語言內容在大數據教學改革的功能作用探究,從根本上更好的推進高校教學改革,培育高素質人才。
關鍵詞:大數據課程? Python語言? 教學改革
一、大數據課程的基本影響
(一)教學課程的安排設置
隨著大數據信息時代的到來,網上或者圖書館中都有很多可以讓學生學習的資料,其極大地拓展了橫向和縱向的內容,因此其需要學生花費更多的時間搜集這些學習資料并且了解更多內容。對于大數據課程的設置,是依照電子計算機作為主要教學工具,應用系統工程完成相關信息處理,逐步形成專業的理論內容和管理方法。對于信息管理專業的大數據課程設置,意在培育高校大學生的網絡信息技術以及大數據處理技術,需要綜合性的教學能力培育。
(二)教學工具的實際應用
現階段,大學生學習知識的途徑除了教師在課堂上講解的內容,可以通過互聯網絡上諸多的教學輔導資料進行知識積累,學生可以從中學習更多課程知識并且擴寬他們的知識面,比如,很多高校資助的精品課程和具有一定規模的教學資源庫平臺,很多學習者都會在上面發布自己的學習心得、過程和總結等等。通過進一步提升數據挖掘、分析處理等教學內容,實現大數據課程教學軟件和工具的講解應用,其中最為突出的當屬Python語言。
二、數據課程教學存在的不足
(一)研究對象以及內容擴張范圍較大
對于高校大數據課程進行分析,容易因為技術手段方法的使用,繼而在教學環節出現各類問題。大數據課程是包含數據庫設計在內的綜合課程,依照大數據信息處理為基礎,更好的培養大學生信息系統分析設計的能力,實現高效的大數據信息管理。但是在當下,相關數據信息的統計過程依據多重表現類型的數據資源,很多都是應用現代化的數字信息統計工具整合處理而成,并且在很大程度上可以進行相應的數據表現形式的擴展延伸。與此同時,對于不同數據整合處理系統缺乏統一的數據驗證標準,高等院校大數據課程教學模式容易出現層級相互之間不匹配的現象,不利于教學活動開展的平穩運行。
(二)大數據課程教學方法需要改造升級
對于高等院校大數據課程教學活動開展過程進行分析,可以看出,通過培育學生的專業能力,注重通識教育平臺課程講授,對于學科專業基礎的課程設置存在一定缺失。高等院校學生深入的進行大數據課程學習,篩選出所需的專業知識技能信息,從而更好的彌補教學方法層面的弊端。在當前大數據課程整體教學任務目標的指引下,教學信息的總量較多,采用傳統的教學方式不能匹及當前的知識點獲取需求,存在較大的局限性。與此同時,大數據課程關于信息模型搭建講解,隨著數據信息的數量相應擴充,內容類別發生轉變,在一定程度上對于Python語言等簡潔教學軟件的應用需求增大,需要優化大數據課程教學方法。
(三)高標準要求高校信息管理專業學生
隨著大數據時代的宏觀環境下,要求高等院校培育出更為專業化的綜合人才,因此,在很大程度上對于大數據課程學生的專業素養和綜合能力鍛煉提出了全新高標準的要求。高校大數據課程教學材料的側重點在于教授學生應用現有可獲取的相關數據完成信息統計和模型搭建,繼而應用理論知識完成數據信息資源的統計整合處理。這種方式本身存在著一定的教學制約,抑制了學生自身能力的個性化發展,同時對于教學方式的進步和教學模式應用都產生了消極影響。
三、應用Python語言的大數據課程教學改革
(一)在大數據課堂中引入Python語言
隨著大數據信息網絡時代獲取蓬勃發展的趨勢過程中,充分注重高等院校教學活動開展的大數據時代特點,確保高等院校信息管理專業教學活動組織形式符合教學實踐的高標準化時代要求,更好的展現教學成果的任務目標。高等院校對于大數據課程的日常課堂教學方式注入Python語言內容,充分培育高等院校學生的大數據思維觀念,在根本上有助于推進高等院校大數據課程教學實踐,進一步增強高等院校信息管理專業學生對Python語言的了解程度。與此同時,對于增強學生的探究式學習意識建立,更好的開展大數據教學改革等方面具有重要建設性指導意義。根據大數據課程專業的教學內容,依照學生的學習層級,應用多重教學模塊,完成大數據課程Python語言的教學體系構建,有利于推動大數據教學改革的持續進步。
(二)增添與Python語言相匹配的教學內容
高等院校大數據教學理論基礎不僅是檢驗學生學習效果的標準,同時還需要增添必要的實踐應用能力考核。Python語言的基本知識包含Python相關環境的創設整理,對于操作符以及變量類型等基本內容的了解程度,還需要對函數和對象概念有清晰的簡介,從而實現主流數據分析的深度挖掘,完成專用模塊的圖案表格繪制。對于當前大數據課程的設置安排,數據資源本身具有體量大,類別細的特點,對現有的教學內容進行填充,教學側重點問題進行科學合理的修改,繼而在教學理論基礎上進行適當的實踐應用延伸。對于常用算法的講解予以盡可能的詳細,數據的分類預測,時間序列的關聯性等,確保高校學生能夠獨立完成建模和模型評價的全過程學習。
(三)采用創新性課程評估考核方式
對于當前高等院校信息管理專業開展的大數據課程中,所采用的評估考核方式大多數是應用考試,檢驗學生對Python語言知識點內容的掌握程度,同時輔助增添日常參與教學課程的出勤率以及相關課下作業的綜合性考核方式。這種考核方式不能從根本上保障高等院校學生獲取相應的教學成果,未能落實高等院校大數據課程的教學任務目標,缺乏相應的教學改革實踐。選擇性建立科學合理的大數據課程教學改革體系,從根本上有效地增強高等院校學生的學習興趣,提升對相關知識點內容的掌握程度以及靈活運用能力的培養,在很大程度上有利于推進Python語言課程講授的教學進程。高等院校信息管理課程教師,通過改善自身的教學方式,更好的應用創新性的教學管理制度,在增強學生理論知識積累的同時,注重學生實際操作能力的訓練過程,更好的達成教學任務目標。
四、總結
當前大數據信息時代中最重要的研究對象就是數據信息。在大數據的背景下研究的對象、方法和理論都發生了極大的變化,為了更好地適應這種變化,高校大數據課程的教學內容和方式也有了一定的變化,不斷創新了教學的思路、內容、方法和考查機制,注重結合Python語言的應用特點,深入探究其在大數據課程中的教學改革實踐,保證學生能真正學習到大數據課程知識內容,更好的提升高校大數據課程教學質量。
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作者簡介
丁慧,女(1981.7.4-),漢族,江蘇泰州人,碩士,副教授,研究方向:軟件技術、大數據技術。