校企合作背景下大數據技術原理及應用課程改革探索

盧志翔　邱素貞

[摘 要]大數據行業快速發展，高等院校的大數據技術人才培養也應與時俱進，實現人才供給側和產業需求側的對接。文章基于校企合作背景，以學生學習成果產出和能力發展為導向，對大數據技術原理及應用課程從教學目標優化、教學內容重構、課程資源建設、課堂教學模式創新、課程評價方式改革、教學團隊培育六個方面提出系統化的改革思路，構建課程教學新形態，提高應用型人才培養質量。

[關鍵詞]校企合作;大數據技術;課程改革

[中圖分類號]G434 [文獻標識碼]A [文章編號]1008-7656（2022）02-0032-06

引言

為貫徹落實《國務院辦公廳關于深化高等學校創新創業教育改革的實施意見》（國辦發〔2015〕36號）[1]和《國務院辦公廳關于深化產教融合的若干意見》（國辦發〔2017〕95號）[2]精神，教育部組織企業支持高校開展產學合作協同育人項目，深化產教融合、校企合作，以產業需求推動高校人才培養改革，打造校企協同育人的長效機制，最終提高人才培養質量。2018年，南寧學院與企業融合共辦數據科學與大數據技術專業，在課程建設上采用“一課雙師”共建、共管、共實施的深度融合模式。本文以大數據技術原理及應用課程改革為例，探討校企深度融合建設課程模式。

一、當前課程體系建設面臨的新情況

（一）實驗設備與服務器集群架設需求

大數據技術原理及應用課程內容涵蓋了大數據平臺集群架設大部分內容，分布式集群架設實驗對服務器節點性能要求高、需求節點數量多、實驗連續性要求高。目前實驗室設備配置不高，多數單機環境配置，沒有專門的分布式集群架設環境。為了便于維護和管理，實驗室管理員在每個設備上均安裝有還原軟件，當計算機重啟或關機時，實驗數據難以保存，導致學生難以連續操練完成整個實驗。

（二）仿真實驗平臺與企業實際需求

目前采用的仿真實驗主要為單個知識點的驗證性實驗，考核工作流程和配置代碼的準確性。而在實際工作中，設備型號、軟件版本、配置需求等與仿真實驗環境存在差異，導致在后期環境中的實效與仿真實驗結果存在差距。

（三）教學目標與行業需求

大數據技術是新興技術，集群架構技術迭代更新的速度快，學生系統學習的部分專業技術到畢業時往往已經更新，這造成學生就業能力與行業需求存在差距。應用型本科人才培養，應以行業需求為教學目標，以職業能力為導向構建應用型教學體系。

（四）教學過程與工作邏輯

目前，授課的模式很大程度上取決于教材的課程知識體系，基本上是理論加驗證性實驗，針對單一的知識模塊或技能點，對實際工作過程實踐不夠，沒有按照工作邏輯編排實踐性的知識體系，這導致學生掌握的有關知識難以適應實際工作需要。

二、基于工作過程的課程體系設計

課程設計的指導思想是依據南寧學院“應用型、開放式、新體驗”的辦學理念和數據科學與大數據技術專業的人才培養目標，建立“專業”與“產業” 對接、“課程”與“真實崗位” 對接、“課堂”與“工作情境”對接的跨界思維，實施“教學流程對接工作流程”的教學改革策略，以能力為本位，按照職業崗位能力重新梳理教學內容，以情境為載體創設真實工作環境、以項目為中心組織教學，培養學生解決復雜問題的綜合能力和高級思維。

基于工作過程系統化設計能夠建立教育與工作的跨界整合。這里所指的工作過程，是指個體“為完成一件工作任務并獲得工作成果而進行的一個完整的工作程序”“是一個綜合的、時刻處于運動狀態但結構相對固定的系統”[3]。基于工作過程系統化課程設計的目的就在于尋求工作過程與教學過程之間系統化的紐帶[4]。課程圍繞教學目標優化、教學內容重構、課程資源建設、課堂教學模式創新、課程評價方式改革、教學團隊培育等六個方面進行改革和建設，使課程發揮支撐人才培養目標和達成畢業要求的作用，實現助推本科專業內涵建設和本科人才培養整體質量提升。為此，提出相應的課程改革的理念、路徑和措施。

（一）優化教學目標，提高人才培養質量

調整和優化教學目標以滿足專業培養所需要達成的畢業要求是課程教學改革的重要前提。按照課程設置的目的和必要性，學生通過本門課程的學習，必須要掌握大數據平臺開發技能，以適應大數據平臺開發崗位能力需求。隨著大數據技術的發展，對大數據平臺開發崗位的能力提出了更深層次的要求。因此，課程教學目標對標能從事大數據開發、大數據運維領域工作的高素質應用型人才培養，要從以下幾個方面進行“深層細化”的優化。

1.理解大數據基本概念，大數據平臺框架構成和工作原理，能夠針對不同的情境需求選擇合適的軟件架構大數據平臺。

2.熟悉大數據平臺開發流程，能夠獨立進行大數據HDFS分布式文件系統、Map Reduce分布式并行計算、數據分析和數據倉庫等集群架設，能夠讀懂集群配置文件。

3.能夠運用所學的大數據概念、原理、集群架設技術，對大數據平臺開發制定合理的方案，能夠進行集群故障檢測、分析、恢復等平臺維護工作。

4.學會自主學習，跟進大數據新技術，了解國家大數據技術相關政策、法規，了解大數據國際形勢，培養科技強國的愛國情懷。

以上四個目標的修訂，均以學生為中心，讓學生在掌握大數據概念、原理、架設方法的同時靈活運用相關知識來分析問題、解決問題，從而培養學生解決復雜問題的綜合能力和高級思維，為從事大數據開發、大數據運維領域工作打下良好的基礎。

（二）系統化設計課程體系，培養技術應用能力

優化課程內容是實現教學質量提升、達成教學目標的重要保障。課程內容優化落實為教學內容的更新和重構，其改革的切入點應從分析大數據平臺開發崗位的典型工作任務入手，以能力為本位，基于行業需求引進企業工程項目、新技術和新技能來充實教學內容，通過對技術理論與技術能力的邏輯梳理，使課程與實際崗位相對接，授課內容模塊與工作模塊對接，從而形成基于行動邏輯的課程內容新體系。在此基礎上，依據大數據平臺開發崗位能力需求，構建四大教學情境：HDFS分布式文件系統集群、Map Reduce分布式計算集群、Hive數據倉庫分析集群、HBase分布式數據庫集群，從而形成新型的教學結構和教學流程。通過教學情境結合工程項目的實施過程，使學生理論聯系實際，能夠運用理論分析工程平臺開發問題，培養學生邏輯思維能力和主動學習能力，這不僅有利于后續專業課程的學習，也能提升學生的大數據處理的能力。基于行動邏輯的教學情境構建如圖1所示。0723286A-5B83-4F80-B02E-0F2BDEADB449

情境教學流程按照工作流程進行，四個學習情境對應產出大數據四個子集群，四個階段性成果涵蓋了大數據平臺開發所涉及的大數據采集、存儲、處理、分析、應用技術全過程，完成四個集群搭建即掌握了大數據平臺開發的基本規律、流程和技能。

（三）完善課程資源建設，體現教育的現代化

原有的教材在結構基本上是理論加驗證性實驗，缺乏實踐項目和大案例，學生難以系統地實施集群架設，并且配套的實驗框架版本不高，缺乏時效性。自2018年起，學校就探索基于工作過程系統化教學思想，對授課內容進行模塊化重構，授課流程與工作流程對接，同時與企業師資團隊共建課程，實施項目化教學模式。

依據培養大數據開發、大數據運維工作的高素質應用型人才教學目標，按照大數據開發工作邏輯梳理教學情境流程，根據教學流程編制課程內容，按照工作邏輯編制成四個知識模塊，對應HDFS分布式文件系統集群架設、Map Reduce分布式計算集群架設、Hive數據倉庫分析集群架設和HBase分布式數據庫集群架設四個教學情境。每個知識模塊按照集群架設工作流程編制學習任務，同步建設配套的PPT、教學視頻、實驗手冊、線上學習資源。根據教學目標修訂課程教學大綱、實驗手冊，編制教學方案，注重突出和優化應用型人才培養的實踐教學環節、確定“智育”與“德育”有效融合的課程思政教育邏輯路線，進而形成完善的教學指導性文件。在相關企業智慧平臺建設線上課程，按行動邏輯編排學習模塊，以學生為中心，產出導向反向設計和完善教學資源，具體做法如下。

1.建設在線學習模塊。以行動邏輯設計教學流程，重構課程內容，以教學情境劃分學習模塊，每一個模塊涵蓋大數據平臺開發的工作流程。線上學習節點對應工作子任務，每個節點系統建設學習目標、自學視頻、自學課件、自測習題、實驗流程等資源。與此同時，收集國家政策資料、國際形勢資料、新技術資料充實慕課平臺，作為課前學習任務資料，培養學生自主學習能力和新技術跟進能力。

2.完善案例庫。收集、整理企業項目資源建立脫敏項目庫、半脫敏項目庫，為開展實踐項目教學提供豐富的資源。對每個入庫項目進行規范建設，形成包含需求說明、設計要求、驗收標準、評分標準等完備的項目實施要求體系。

3.建立系統化測評體系。通過收集學生的視頻學習、測驗、作業、討論、考勤、搶答等學習記錄，建立精準跟蹤、數據驅動生成成長檔案。實時監控學生在線學習狀態，科學測評學生，促進學生學習質量持續改進。

4.建設教學基地。充分利用合作企業的資源，拓展建立校外實訓基地，使學校的仿真環境實訓和企業的實際工作環境相結合，從感性認識到理性認識的轉變，提升學生實踐能力。搭建校內實訓環境和場所，與企業合作建立適合本專業課程實訓的微格工作室。嘗試基于分批次、多教師協同指導的工作坊授課形式的改革，旨在實驗條件受到限制的情況下，提高項目化實驗教學的連續性和有效性。

（四）改革課堂教學模式，體現基于行動邏輯的能力培養

1.教學模式的選擇和設計

2019年發布《教育部關于一流本科課程建設的實施意見》（教高〔2019〕8號）[5]文件，大力倡導線上線下混合式優質課程申報，認定6000門左右國家級線上線下混合式教學的一流課程。可見混合式教學在提高學生學習質量的重要授課模式。混合式教學（Blending Learning）就是要把傳統學習方式的優勢和e-Learning （即數字化或網絡化學習）的優勢結合起來，二者優勢互補，從而獲得更好的教學效果。混合式教學可以充分發揮教師和學生的自主性，更能充分體現學生作為學習過程主體的主動性、積極性與創造性。

課程組前期主持有校級示范課程建設項目，對混合式教學進行了探索，學生反饋線上線下混合式教學資源豐富、任務明確，便于自主學習、更容易吸收知識。混合式教學應用形式較多，大數據技術課程工程實踐性較強，因此，課程組采用“MOOC學習+技能實操”混合教學模式，教學活動安排如圖2所示。

2.任務驅動教學設計

情境教學中工作流程的每一步驟對應一個學習子任務，圍繞以學生為中心開展教學。學習子任務的教學過程如圖3所示。

3.OBE教學設計

OBE是指教學設計和教學實施的目標是學生通過教育過程最后所取得的學習成果，強調學習成果產出導向。以最終目標為起點，反向進行課程設計，開展教學活動。綜合性大數據平臺集群架設作為學生實訓的最終學習成果，可劃分為4個子集群架設，即4個情境教學階段性產物，每個子集群架設過程按照產業邏輯設計學習流程3大步驟、16個子步驟，每個工作步驟對應一個子學習任務，以子學習任務目標開展教學活動。

（五）教學評價方式改革，凸顯學習成果和能力產出

1.關注評價的多元性，結合考勤、課堂提問、課堂討論、學生作業、平時測驗、實驗實訓、技能競賽及考試情況，綜合評價學生成績。

2.注重項目階段性考核評價（四情境四階段考核），注重學生職業素質、崗位技能和專業知識的綜合性評價，著重培養學生的綜合素質。

3.規范化項目現場答辯考核模式，組建校企評委組。模擬公司開發團隊，匯報仿真項目實訓成果的展示報告會，組建由行業、企業、校內教師組成的評委組。每個情境考核從平時表現、團隊合作、項目成果和現場答辯四個方面評定學生項目成績，衡量學生的專業技能、團隊合作、崗位能力、職業素養。情景考核比例：項目成果占50%、現場答辯占30%、平時表現占10%、團隊合作占10%。

（六）混編教學團隊建設改革，體現產教深度融合機制創新的新成效

在產教深度融合機制下，校內專業教師與企業工程師組建“校企混編師資”教學團隊，在“教學方案制定、教學資源建設、教學組織實施、教學質量評估”等方面的建設和改革上實現深度融合。特別是在教學實施的組織形式上，嘗試“一課雙師”嵌入式授課模式、運作機制的改革和創新。在校內教師與企業教師共同實施教學的過程中，在教學技能與專業技術上建立一對一互助模式，形成產教深度融合的教學生態，提高專業教師的綜合素質和能力，在課堂教學上實現產教深度融合效應的優化，為達成教學質量提升提供有力保障。0723286A-5B83-4F80-B02E-0F2BDEADB449

三、教學改革成效

南寧學院與相關企業于2018年合作辦學至今，大數據技術原理及應用課程改革實施了4輪的教學實踐，不斷探索符合學校發展的校企深度融合共建課程模式，取得了較好的成效。課程組混編師資團隊每年共同指導學生參加全國大學生計算機設計大賽、中國東盟數字創新大賽、省級人工智能設計大賽等省部級以上各類競賽，并獲獎400多人次。通過基于工作邏輯的課程項目訓練，學生的學習興趣、創新能力、團隊協作能力等方面都有較大的提升，凸顯了課程教學改革模式在學生實踐綜合能力培養方面的積極作用。課程組建立了由6個人組成的校企混編師資課程團隊，在教學資源建設、教學實施等方面實施了共建、共管、共實施的“一課雙師”深度融合。在校內教師指導幫助下所有企業教師參加培訓并獲得ISW國際認證、高校教師資格證。通過青年教師助教培育項目建立課程團隊一對一幫扶模式，有兩位企業教師分別獲校內教學設計大賽一等獎、教學創新大賽二等獎，校內教師有8人次參與企業開展的大數據分析師訓練營，教師在教學技能和專業技術能力均得到了提升。

四、結語

教學實踐表明，從教學目標優化、教學內容重構、課程資源建設、課堂教學模式創新、課程評價方式改革、教學團隊培育等方面進行教學改革，積極探索校企深度融合開展“一課雙師”授課模式，并基于工作邏輯開展情境化教學，能有效激發學生的學習興趣，幫助學生解決專業領域的復雜工程問題。

[參考文獻]

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56/201910/t20191031_406269.html.

[作者簡介]盧志翔，南寧學院副教授，碩士，研究方向：教育信息化、數據挖掘;邱素貞，南寧學院副教授，碩士，研究方向：教育信息化、數據挖掘。

[責任編輯 韋書令]0723286A-5B83-4F80-B02E-0F2BDEADB449