“以賽促學 賽教融合”

龍冰婷

摘要：大數據時代背景下，專業人才緊缺，對人才培養質量的要求越來越高。如何加快提高大數據人才的培養質量，成為各高校大數據專業人才培養定位需要思考的問題。“以賽促學，賽教融合”是一種創新的教學模式，有助于提高大數據人才培養質量。首先，分析當前高校大數據人才培養中存在的主要問題及原因，分別對“以賽促學”“賽教融合”模式進行探索，分析該教學模式下培養大數據人才的優勢；其次，分析“以賽促學，賽教融合”教學模式實踐的可行性，提出該教學模式的實施路徑與措施；最后，對該教學模式在大數據專業的應用進行展望，旨在通過大數據競賽提升教師教學水平和學生學習成果，整體改善大數據專業教學質量。

關鍵詞：以賽促學；賽教融合；大數據專業；教學模式

中圖分類號：G642 ? ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）29-0123-03

隨著互聯網信息技術的迅速發展，物聯網產生大量的數據，云計算為數據的存儲提供了技術支持，大數據時代已經到來。數字經濟已然成為經濟增長新引擎，助力眾多行業發展，越來越多的人意識到數據的重要性，一場數字化重塑行業的革命已經拉開帷幕，將有效推動傳統行業向著數據化進行變革。2015年，十八屆五中全會首次提出“國家大數據戰略”，《促進大數據發展行動綱要》發布，大數據戰略上升為國家戰略[1]。實施國家大數據戰略，將加快建設數字中國，推動大數據技術產業創新發展。全國乃至全球范圍內的大數據市場規模逐步擴張，我國存在較大的大數據人才缺口，迅猛增長的市場需求對大數據人才培養的質量和數量也提出了更多要求，大數據人才供需不平衡問題亟待解決[2]。

1 高校大數據專業人才培養存在的問題

在大數據人才短缺的時代背景下，大數據專業應運而生。培養滿足大數據時代市場需求的人才，為各高校帶來了挑戰和機遇。我國大數據專業主要分為數據科學與大數據技術專業（工學或理學）和大數據管理與應用專業（管理學）[3]，大數據作為一門新興專業，各高校在專業人才培養過程中存在諸多不足，主要集中于以下幾個方面。

1.1 專業技能與企業實際需求不匹配

隨著數字經濟的發展，企業紛紛轉型，數據驅動企業發展。在實際生產過程中，要求大數據專業的學生能夠有效運用理論知識解決實際問題，做到學以致用。但是，高校大數據專業的培養方案并不成熟，很多高校課程設計與市場需求不吻合，存在“重理論輕實踐”的問題。一方面，學生缺少企業項目實踐機會，不清楚如何將學習的專業知識應用于實際生產，專業認知不清晰，導致學習積極性不高。另一方面，缺少實際項目鍛煉機會，學習的知識與技能無法在實際工作中得到印證，用數據解決實際問題的專業思維模式難以建立，畢業后不能快速投入企業項目中。所以高校在培養學生過程中引入企業實際項目，增加學生項目實踐機會，才能使大數據專業學生更好地滿足企業實際需求，提升畢業生就業率，有效解決大數據相關崗位“用工荒”現象。

1.2 專業課教學與相關課程聯系不緊密，知識體系分散

大數據是多學科交叉的一門專業，專業課涉及計算機、統計學、數學等理論知識和實踐。當涉及多學科時，很多高校課程設置主線不清晰，專業課之間銜接不緊密，導致學生無法理清各專業課之間的聯系，學習混亂，難以形成完整的思維體系，造成“邊學邊忘”的困境。例如，數據庫課程、數據處理課程和數據挖掘課程在設計教學大綱時，需要清晰解讀“數據產生-數據處理-數據存儲-數據分析-數據挖掘-數據輔助決策”整個流程，以實際生產中數據從生成到解決實際問題整個流程進行課程講解，并設計相關實踐操作。如此，學生在學習完相關的專業課后，既建立了利用數據解決實際問題的思維模型，又掌握了解決實際問題的相關技能。

1.3 學生學習成果考核方式簡單

目前，眾多高校“一考定論”的考核方式存在諸多局限，尤其對于大數據專業的學生。大數據專業學生的考核應當將理論與實踐緊密結合，而實踐考核因其本身的復雜性導致考核方式設計難度較高。理論知識的掌握涉及多學科，簡單的期末考試方式并不能體現出學生的真實水平，而對于實踐操作能力，更不是僅憑期末一份實驗報告就能說明其專業技能掌握程度。以期末“一卷定勝負”的方式進行考核，不僅無法了解學生的真實專業水平，還會使得學生將學習重心轉移至期末，而不重視學習過程中更大的收獲。所以，在進行專業課考查時，需要綜合整個課程各個節點的成果作為最終的考核結果。

1.4 教學方式落后

傳統的教學方式一直“以教為中心”，教師是知識傳授者的角色，而學生只作為知識的接受者。大數據作為新興專業，教學需要從“以教為中心”轉變為“以學為中心”。大數據學生培養強調以解決實際問題為目的，對于知識的掌握不能只做到記憶，更需要注重利用，在整個教學過程中，教師需要充分調動學生的積極性，發揮其主觀能動性，做到積極主動學習，而不再扮演被動接受的角色[4]。

2 “以賽促學，賽教融合”教學模式探索

鑒于高校大數據專業人才培養存在的問題，對傳統的教學模式進行改革，從而激發學生的學習興趣，使學生在高校內即可掌握大數據相關知識和技能，畢業后滿足企業實際需求。將大數據相關競賽與教學相結合，是優化教學模式的有效途徑之一。

2.1 以賽促學模式

大數據作為新興專業，部分學生對專業認知度極低，不清楚如何將學習的知識串接在一起，也不清楚如何應用于實際?！耙再惔賹W”強調以學科競賽驅動學生有效學習專業知識，大數據相關競賽以解決實際業務問題為導向，利用大數據相關專業知識給出解決方案，學生參加競賽在有機會獲取榮譽的同時，可以通過競賽加深對專業的認知，提高學習主動性，做到學以致用。企業作為大數據競賽開展的主力軍，競賽題目以企業在實際生產中遇到的難題為基礎，提供的競賽數據為業務真實數據。競賽是學生難得的實踐操作機會，一方面，通過競賽可以接觸到企業真實項目，了解到解決實際問題需要的技能，清楚認識到自己的不足之處，從而查漏補缺；另一方面，競賽可以培養學生的思維能力和合作溝通能力，解決實際問題不僅需要專業技能，還需要聯系實際業務問題進行分析，一個項目的完成需要借助整個團隊的力量。參與學科競賽相比于課堂學習，將顯著提升學生各方面水平。

2.2 賽教融合模式

大數據專業教學需要兼顧理論、實踐和思維能力的培養，學生在學習過程中同步掌握理論知識和專業技能，養成主動學習、獨立思考的思維習慣。但是高校的教學體系存在重理論、輕實踐的問題，在教學過程中過度強調技能而忽略思維方式的培養，學生在整個學習過程中被動接受知識，影響其學習興趣[5]。學科競賽不僅能讓學生在整個參與過程中有所收獲，同時也能積累大量的教學題材。另外，在有的教學體系下，課程實驗部分以課堂驗證性實驗操作為主，實驗難度較小，且存在同一實驗案例被沿用多年的情況。僅以教材提供的案例進行講解，與企業實際項目相差甚遠。學生沒有實際項目經驗，不清楚實際問題的復雜性，甚至對于大數據的“大”都感知不到，這與大數據專任人才培養目標相悖。

大數據競賽提供的真實企業項目是難得的教學案例，在專業實踐課程中引入競賽相關案例，以競賽訓練模式進行實踐教學，以課帶賽，課賽結合。以競賽中的實際問題為導向，講解實踐相關知識與技能，進行專題培訓，驅動學生實踐操作能力的提升?！百惤倘诤稀保紫?，通過指導競賽，青年教師能提升自身的實踐能力；其次，競賽案例的積累應用于之后的教學中，優化實踐教學；最后，企業實際問題的解決，將提升學生的綜合分析和設計應用能力，促進實驗教學改革，最終提高教學質量[6]。

3 “以賽促學，賽教融合”教學模式實踐

“以賽促學，賽教融合”的目標是利用大數據競賽資源，在一定程度上提升學生學習成果和教師教學質量，該目標的實現離不開高校對大數據競賽的管理與支持。

3.1 競賽管理

3.1.1組建兩大競賽團隊

大數據競賽團隊分為競賽組織團隊和競賽指導團隊，兩大團隊分工合作，效率更高。競賽組織團隊由大數據競賽負責教師和學生助理構成，競賽指導團隊由大數據競賽指導教師和之前參加過競賽的“榜樣”學長學姐構成。很多高校中，大數據競賽的大部分工作都由指導教師承擔，這會增加教師大量的工作，影響其正常的教學科研任務，學生在整個競賽中只作為競賽題目的參與者，收獲也相對不足。競賽的組織與指導由專門的教師負責，并有相應的學生加入，一方面減輕教師的工作量，工作效果更佳；另一方面，學生加入競賽的其他環節，會有不一樣的收獲。

3.1.2競賽流程安排

大數據競賽流程分為競賽組織、競賽指導和賽后總結3部分，詳細流程如圖1所示。

1）競賽組織

首先由學生助理收集競賽相關信息，報名開始之前發布競賽報名時間和競賽時間，收集往屆競賽的相關資料交給競賽負責人。每個大數據競賽的負責人組織相應競賽宣講會，向學生介紹相應的競賽詳情，主要包括競賽內容、競賽等級、競賽獎勵，動員學生參加競賽。學生助理確定每次競賽的參加人數，發布報名流程，組織學生報名，競賽負責人根據每次競賽制定相應的進度計劃。

2）競賽指導

在學生報名參賽后，由“榜樣”學長學姐率先向參賽選手講解參賽流程，分享參賽經驗，交流心得。接著由指導教師講解之前競賽題目，在比賽過程中給出競賽思路，答疑解惑。

3）賽后總結

競賽結束后，參賽學生分享參賽的收獲與不足，指導團隊總結競賽成果，組織團隊整理所有競賽的材料，課程組教師將競賽案例轉換為教學案例，應用于之后的教學過程中。

3.1.3競賽獎勵機制

其一，學生在參賽前都有畏難心理，對學生給予一定的參賽獎勵將能激勵更多的學生參加。對競賽實行“學分置換”，參賽的學生獲獎后以一定的規則置換相應的學分，可以替代實踐課程學分。再者，對于參與競賽工作的教師，給予一定的工作量認定，可以抵扣一部分課時，這樣指導學生參賽不會增加教師過多的工作，影響其正常教學，對優秀指導教師在年終考核時有相應的物質獎勵。最后，為了在學校更大范圍推廣大數據相關競賽，動員更多的學生參與，學校需要給予一定的項目經費支持，保障從校賽到省賽再到國賽相關活動的順利開展[7]。

3.2 “雙師型”指導教師團隊建設

大數據競賽兼具理論與實踐技能的考查，組建一支高水平競賽教師指導隊伍將對學生的競賽成績產生重大影響。很多高校教師缺少企業項目經驗，“雙師型”教師更多地停留在“雙證”層面，對于大數據競賽中提出的實際項目問題，不能在短時間內給學生相應的解決方案指導。學生在最初接觸競賽時缺乏經驗，在很大程度上依賴指導教師的意見，如果此時教師團隊不能給出建設性指導意見，學生很有可能失去比賽的信心，也會降低繼續參加競賽的積極性。建設具有項目實戰經驗的“雙師型”教師團隊，加強教師競賽指導培訓，派教師去企業掛職學習，請企業教師定期來校交流，從而提升教師團隊的實際項目實戰能力，更好地指導學生參加大數據競賽。

3.3 實踐教學體系

1）實踐教學強調學生實踐操作練習，以競賽作為實踐教學內容的一部分，需要將競賽所需知識點拆解到每一門專業課教學中，規劃專業課設置。

2）建設大數據項目實踐平臺，模擬大數據競賽項目環境。實戰平臺主要包括大數據專業實驗室和學生工作室，專業實驗室是開展大數據項目實踐教學的基礎，普通的計算機實驗室無法滿足大數據實踐教學要求。學生實驗室的建設，模擬企業真實工作環境，學生團隊進行項目討論和競賽交流更方便。

3）以競賽結果作為實踐課程考核成績。對于實踐課程的考核，以課堂實驗題給出實驗報告的形式來評定成績不合理，課堂實驗題多為驗證性實驗，知識點覆蓋不全，且部分學生應付式地完成實驗報告，難以體現學生的真實水平，對以后解決實際項目問題幫助不大。每門實踐課開設時間內，強制每個學生參加符合該課程的競賽，一方面可以激發學生動手操作，另一方面通過競賽過程可以很清楚地了解到學生的真實水平。在課程初期直接告知以競賽結果作為課程考核成績，學生在學習過程中也會更認真。

4 結論

數字經濟的發展催生出大量大數據崗位，高校大數據專業學生的培養質量直接影響市場大數據人才數量。本文以培養解決企業實際問題的大數據專業畢業生為目標，提出“以賽促學，賽教融合”教學模式，結合大數據競賽激發學生的學習興趣，提高學習積極性，培養學生對大數據實際項目動手能力和工程素質，提煉競賽項目利用與教學中進一步提升教師的教學水平?！皬母傎愔衼恚礁傎愔腥ァ保ㄟ^大數據競賽，對學生能力培養和教師教學積累都有著十分重要的意義，以此教學模式培養大數據專業的學生，對該教學模式進行一步步優化，將培養符合企業實際需求的大數據人才，投身于我國數據經濟建設中，為實現國家大數據戰略目標添磚加瓦。

參考文獻：

[1] 陳偉.《促進大數據發展行動綱要》解讀[J].中國信息化，2015（10）：11-14.

[2] 許龍飛，涂濤，計湘婷，等.競賽背景下大數據人才培養路徑思考[J].計算機教育，2021（4）：159-163.

[3] 秦智聃，吳旻，陳章躍.大數據人才培養的時代需求、現實困境及路徑探索[J].現代教育科學，2021（1）：8-15，20.

[4] 歐穎，方澤強.“以學為中心”的教學：審視與探索[J].現代教育管理，2016（8）：89-93.

[5] 袁春蕾.基于大數據競賽的大學生創新思維培養[J].計算機教育，2018（11）：25-28.

[6] 楊清林，周博，李海霞.以賽促學，賽教結合，驅動實驗教學改革[J].實驗科學與技術，2018，16（3）：128-131.[7] 解進強，付麗茹.“以賽促學、賽教融合”主動式實踐教學體系探索[J].黑龍江教育（高教研究與評估），2017（7）：10-12.

【通聯編輯：王力】