基于OBE理念的應用型本科大數據專業課程教學設計研究

摘? 要：應用型本科院校數據科學與大數據技術專業課程教學設計，是培養學生大數據分析實踐能力、提升學生大數據思維和專業素養的關鍵環節。該文針對大數據專業的人才培養需求和專業課程教學設計特點，引入OBE理念進行應用型本科大數據專業課程教學設計，提出基于OBE的課程教學設計框架，以數據采集與預處理技術課程為例，從設計教學成果目標、確定課程合格標準、構建教學指標點和編排教學內容等方面，詳細闡述基于OBE理念的課程教學設計與實踐思路，以期為應用型本科大數據專業課程教學設計改革提供參考。

關鍵詞：應用型本科；成果導向教育；大數據；教學設計；實踐思路

中圖分類號：G642? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? ? 文章編號：2096-000X（2023）26-0102-05

Abstract： The curriculum design of data science and big data technology in application-oriented undergraduate college is the key process to cultivate big data analysis and practical application ability and to improve students' big data thought and professional quality. According to the training needs of big data professionals and the characteristics of professional curriculum design， OBE concept is introduced to reform curriculum design of big data major in application-oriented undergraduate college. A curriculum teaching design framework based on OBE is proposed. Then， taking the course of Data Acquisition and Preprocessing Technology as an example， this article expounds curriculum teaching design and practical ideas based on OBE concept， in such aspects as designing teaching achievement objectives， determining course eligibility criteria， building index points of teaching and arranging contents of teaching. It is hoped to provide reference for the reform of the teaching design of big data major courses for application-oriented undergraduate universities.

Keywords： application-oriented undergraduate; Outcomes-Based Education; big data; teaching design; practical thinking

2020年，中共中央、國務院印發的《深化新時代教育評價改革總體方案》指出，探索建立應用型本科評價標準，突出培養相應專業能力和實踐應用能力[1]。為貫徹該方案指示精神，教育部印發的《普通高等學校本科教育教學審核評估實施方案（2021—2025年）》提出，面向應用型高校，突出考察高校本科人才培養目標定位、資源條件、培養過程、學生發展、教學成效等，促進應用型高校聚焦應用型人才培養，服務區域經濟社會發展，彰顯地方特色[2]。

作為新興專業，數據科學與大數據技術專業具有基礎理論實、專業技術精、實踐能力強和應用領域廣等突出特點。應用型本科院校大數據專業的人才培養和課程教學，要充分領會教育評價改革總體方案指示精神，準確把握教育部教學審核評估實施方案指導方針，結合數據科學與大數據技術專業特點，突出以適應社會需求為目標，以培養技術應用能力為主線，優化和整合專業課程教學，努力為社會培養綜合素質較高、適用面較寬、技術應用能力較強的應用型大數據人才。

近年來，成果導向教育（Outcome-based Education，OBE）理念的引入，促進了應用型本科院校以成果為導向的教學改革，改變了以單純傳授教材知識為中心的做法，強調以學生為中心，注重以教學成果產出為導向來優化課程教學設計[3-5]。該理念對應用型本科院校突出實踐環節教學、注重實踐能力提升、促進應用型大數據專業人才培養有積極作用。本文結合應用型本科大數據專業課程教學需求，提出基于OBE理念的大數據專業課程教學設計框架，對應用型本科院校大數據專業課程教學改革進行探索。

一? 基于OBE理念的課程教學設計框架

OBE教育理念最早由美國學者斯派蒂等提出[6]，與傳統的基于內容教學的理念不同，OBE理念是一種基于產出的教學理念，強調教學目的是為了使學生達到一定的能力要求，教學計劃要明確反映出對學生畢業要求的支撐，教學內容選擇、教學環節的設計都要圍繞相應的支撐任務來進行，教學評價和課程考核也主要針對學生的能力要求是否達成進行評估[7]。

基于OBE理念的教學設計，實質上是從教學成果產出的角度出發，倒推應該選擇哪些教學內容、設計哪些教學環節等，屬于典型的逆向設計思維[8]。基于此，可以給出逆向設計和正向實施相結合的課程教學設計框架，如圖1所示。該框架核心在于以教學成果目標為導向的逆向教學設計過程，包括明確課程教學成果目標、確定教學目標、確定課程教學合格標準和編排教學內容等環節。通過逆向設計過程，形成能夠支撐教學成果產出的課程教學大綱，在此基礎上，通過正向教學實施，產出預期的課程教學成果。

二? 應用型本科大數據專業課程OBE教學設計要點

（一）? 逆向設計思路

應用型本科大數據專業課程的OBE教學設計，核心是以學生課程學習需要達成的成果為目標，為達成既定的學習成果而對課程教學活動進行針對性組織，保證學生在課程學習過程中實現大數據專業相關能力的漸進性達成。

傳統的課程教學設計思路一般是以課程或教材內容為導向，對教學內容進行正向設計，以課程標準規定的知識體系為出發點組織和安排教學，其核心邏輯是將課程教學要求的理論知識體系、操作技能、專業素質等按照既定的教學安排傳授給學生。而逆向設計是以受教育者的需求為出發點，將學生的當前需求和未來需求作為預設目標，確定學生學習期間需要學習和培訓的內容，提高學生滿足所學專業任職需求的能力，其核心邏輯是以學生的需求為中心預設課程教學需要達成的結果目標，根據結果目標確定課程學習所要達到的合格要求，以課程合格要求為指導決定教學內容的編排設計。這種逆向設計的根本出發點來源于社會對應用型人才任職能力需求的滿足而設定的目標，是一種典型的成果導向教學設計思路，強調課程教學設計從“需求”出發并最終落實到“需求”的滿足上，最大程度保證課程教學目標、學生學習需求、社會任職需求的協調統一。

（二）? 逆向設計原則

基于OBE理念進行應用型本科大數據專業課程教學設計，應該遵循如下幾方面原則。

一是根據專業培養需求確定教學成果目標。首先要明確專業培養的核心需求，包括當前需求和未來需求。數據科學與大數據技術專業人才培養方案規定的大數據專業培養目標和畢業要求，可作為大數據專業人才培養的核心需求、人才培養方案里面規定的課程體系，實現對培養需求的全方位支撐。具體到某一門課程來說，要結合課程自身在整個大數據專業人才培養課程體系中的地位與作用，對大數據專業人才培養方案規定的培養目標、畢業要求進行解讀、梳理、細化，明確學生在校期間通過學習本課程期望達到的知識、能力、素質水平，以及為滿足學生未來工作和職業發展需求而應該掌握的操作技能、實踐能力，形成本課程的教學成果目標。

二是根據教學目標確定課程合格要求和教學指標點。課程合格要求描述學生在完成課程學習之后需要達到的期望效果，是對教學成果達成程度的具體化描述，包括課程思政目標滿足程度、理論知識掌握程度、操作技能熟練程度和能力素質提升程度等不同維度的合格要求描述。教學指標點是對課程合格要求的進一步細化和分解，將歸納性的課程合格要求表述為具體的、可實施和計量的課程教學指標點。課程合格要求決定了教學指標點的指向，而教學指標點則為課程合格要求的貫徹提供具體的教學路徑。

三是根據教學指標點確定課程教學內容的編排。教學指標點規定了課程學習要求的參考框架，該框架的具體實現則依賴于課程教學內容的選擇與編排，這是教學設計的主要內容和重點環節。課程教學團隊要在深刻解讀和認識人才培養方案的基礎上，緊密結合應用型本科學校辦學定位和大數據專業特點，以專業眼光審視和取舍各門專業課程教學內容，針對各個教學指標點設計相應的知識模塊、教學環節、實踐項目，為有效實現教學指標點所要達成的課程合格要求提供明確、具體的教學內容設計和教學實施路徑規劃。

三? 基于OBE理念的應用型本科大數據專業課程教學設計

本文以數據科學與大數據技術專業核心課程數據采集與預處理技術為例，基于OBE理念對該課程教學設計進行研究和闡述。根據上述OBE教學設計框架和要點，首先確定課程學習的應用型產出成果目標，通過對該目標進行逐級逆向分解，明確達成課程教學成果目標所需要具備的基本能力和學習層次要求，最終構建面向應用型本科大數據專業人才培養的數據采集與預處理技術課程教學基本依據，形成課程教學大綱。

（一）? 確定課程教學目標

數據采集與預處理技術課程是數據科學與大數據技術本科專業的一門必修核心課，課程內容涵蓋大數據處理基本流程、大數據采集基礎與架構、外部數據獲取、數據清洗、數據集成、數據歸約和數據轉換等數據采集與預處理的基本概念、方法和操作技能，屬于大數據分析的首要環節，課程知識體系兼顧理論與實踐，具有很強的應用性和實踐性。

參照數據科學與大數據技術專業人才培養方案培養目標和畢業要求，根據重能力、重應用、求創新的總體設計思路，課程的總體教學目標定位為培養學生認識數據、獲取數據、處理數據的理論基礎和實踐操作能力，讓學生了解課程知識點的來龍去脈，立足現狀、跟蹤前沿、學以致用，有效解決學生學習目的不明確、學習興趣不高、理論學習與實踐運用脫節的問題。

為了更加精準描述課程教學目標，通過對總體教學目標進行分解和細化，可以分別從知識獲取、能力訓練、素質提升三個維度對學生學習本課程后需要達成的成果目標進行描述[9]。其中，知識獲取維度的教學目標主要采用“掌握……知識”“了解……概念”等句式進行描述，突出理論性；能力訓練維度的教學目標主要用來描述能夠進行什么樣的設計、實踐或操作，側重于應用性；素質提升維度的教學目標主要采用“激發……熱情”“培養……精神（意識）”“養成……思維（習慣）”等句式來描述，突出綜合性。各維度具體教學目標見表1。

（二）? 確定課程合格標準，構建教學指標點

在確定課程教學目標的基礎上，可以以期望達成的教學課程成果目標為導向，制定課程合格標準，梳理形成教學指標點。課程合格標準和教學指標點作為連接教學目標與教學內容的橋梁，起到承上啟下的作用。教學目標制定的課程合格標準和教學指標點，是后續進行課程教學內容設計和課程考核評價的主要依據。

針對表1所示的教學目標逐條進行考察和設計，可以得到數據采集與預處理技術課程的合格標準和教學指標點，見表2。

（三）? 編排教學內容

課程教學內容的編排要注重完整性與科學性，既要能夠搭建課程的整體知識框架，便于從整體上把握教學內容，也要能夠描述清楚各部分教學內容之間的邏輯關系，體現同一門課程不同知識模塊之間的關聯性和整體性。

參照表2給出的課程合格標準和教學指標點，可以對數據采集與預處理技術課程的知識體系和教學內容進行重構性描述，劃分為4個知識模塊，如圖2所示，每個知識模塊所編排的教學內容都能夠對應到初始預設的課程教學成果目標。

1? 基本概念知識模塊

該模塊從介紹大數據概念與特點出發，闡述大數據處理流程，引出大數據采集與預處理的地位和作用，通過教學使學生掌握大數據采集與預處理的基本概念、內容和關鍵技術構成；通過介紹大數據采集的概念、數據質量問題及其影響，論述大數據預處理的必要性，使學生掌握大數據采集與預處理的必要性、大數據預處理的主要環節；通過介紹大數據行業發展、我國大數據資源的構成分類和重要價值，使學生認識到課程學習的重要性和必要性，激發學生的愛國熱情，提升民族自豪感，培養學生熱愛本職、敬業奉獻的職業精神。

2? 數據采集知識模塊

該模塊首先介紹傳統的數據采集系統及其關鍵技術，闡述大數據采集的主要內容和數據來源，使學生進一步明晰大數據采集與傳統數據采集技術的區別；通過介紹主流的分布式大數據采集架構和開源大數據采集工具，對其應用進行講解和演示，使學生對分布式大數據采集架構和工具形成直觀認識，培養學生檢索與閱讀開源大數據采集工具技術文檔、使用現有開源工具進行大數據采集的能力，樹立開放、包容、協作的前沿新興技術學習意識；通過介紹網絡爬蟲的特點、分類和關鍵技術，重點講解網絡爬蟲程序架構和編程實現方式，對基于網絡爬蟲的互聯網數據采集進行講解、演示和示例型應用展示，使學生掌握互聯網數據抓取與預處理的概念、方法和實現技術，具備設計和開發網絡爬蟲程序進行互聯網數據抓取和應用的能力，引導學生養成大數據思維，理解數據資源和數據質量的重要性。

3? 數據預處理知識模塊

該模塊首先介紹數據的描述與分類，闡述數據的描述性統計匯總指標及其含義，初步介紹大數據可視化展示技術。在此基礎上，分別對數據清洗、數據集成、數據轉換及數據規約的概念、作用、主要技術方法進行重點講解，對學生接受程度比較高的典型技術算法進行編程實現和展示，使學生掌握大數據預處理的基本概念、主要環節、基本方法，能夠使用軟件工具實現對不同業務系統大數據的集成和轉換，能夠對大數據資源進行分類存儲、描述、管理，能夠通過編程實現一些基本的大數據預處理算法，通過數據預處理講解和應用示例培養學生的質量意識，塑造大國工匠精神，進一步增強對數據資源和數據質量重要性的認識。

4? 實踐應用訓練模塊

該模塊針對應用型本科大數據專業的人才培養需求，突出對所學知識的實踐和應用，設計了4個課內實訓環節和1個綜合實踐實訓環節。

課內實訓環節針對數據采集、數據預處理知識模塊進行設計，分別對開源大數據采集工具的下載安裝與使用、基于Python的網絡爬蟲程序設計、互聯網文本數據獲取與分析實例和文本大數據的清洗轉換與規約等理論知識進行實踐應用鍛煉，通過開展課內實訓，進一步增強學生的大數據思維，培養熱愛專業、敬業奉獻的職業精神，進一步養成開放包容、團結協作的自主學習意識。

綜合實踐實訓環節針對交通管理行業的天氣狀況對交通安全影響分析這一行業典型問題，將天氣因素作為影響道路交通事故發生的一類重要風險因素[10]，面向天氣數據與道路交通事故數據相關性分析需求，設計了歷史天氣數據采集與預處理綜合實踐項目，要求學生運用所學知識，獨立完成對互聯網開源天氣數據的自動抓取和存儲，具備基于交通事故風險因素分析需求對采集到的天氣數據進行預處理、分析與展示，全面提升數據采集與預處理技術的綜合應用能力，進一步塑造勤于思考、勇于創新、學以致用的作風。

四? 結束語

應用型本科院校的人才培養有其自身特點和規律。作為院校人才培養的主要環節，專業課程教學設計應該充分考慮辦學定位、學情、校情和資源等條件，對課程教材內容有選擇地進行參考和實施。為了增強應用型本科大數據專業課程教學設計的針對性，切實提升教學效果和人才培養水平，本文引入OBE理念指導應用型本科大數據專業課程教學設計的開展，結合數據采集與預處理技術課程的教學實踐進行詳細論述。

筆者通過承擔數據采集與預處理技術課程兩個學期的教學實踐表明，基于OBE理念的課程教學設計能夠更好地契合應用型本科大數據專業人才培養需求，基于教學成果目標進行的教學設計實踐活動取得了良好的教學效果，既幫助學生構建了大數據采集與預處理的理論知識框架，也提升了學生的實踐操作技能和知識應用水平，得到了數據科學與大數據技術專業學生的好評。

參考文獻

[1] 中共中央 國務院印發《深化新時代教育評價改革總體方案》[EB/OL].https：//www.gov.cn/gongbao/content/2020/content_5554488.htm.

[2] 教育部關于印發《普通高等學校本科教育教學審核評估實施方案（2021—2025年）》的通知[EB/OL].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A11/s7057/202102/t20210205_512709.html.

[3] 陳潔容，郭衛娜.成果導向教育理念下的“課程思政”教學實踐——以旅行社經營與管理為例[J].現代職業教育，2022（18）：13-15.

[4] 陶艷蘭.成果導向教育理念下社會工作專業實踐教學體系的構建[J].高教論壇，2021（12）：54-60.

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[6] 劉鍇，孫燕芳.基于OBE教育理念的高校教師培養研究[J].黑龍江高教研究，2017（6）：59-61.

[7] 賈寧，鄭純軍．CDIO理念下的大數據人才培養混合式教育探索——以數據獲取與預處理實踐課程為例[J]．計算機教育，2021（8）：35-39．

[8] 黃俊鋒，鄭申茂，李容，等．OBE視域下應用型本科信息素養課程教學改革設計[J]．大學圖書館學報，2022（3）：96-103.

[9] 張曉明，李海生，陳明，等．基于OBE理念的大數據技術開發課程教學設計與實踐[J]．計算機教育，2021（8）：166-170.

[10] 王恩達，石京.基于互信息理論的多風險因素下交通事故風險量化與分析[J].交通工程，2017，17（6）：1-5，12.

基金項目：湖南省自然科學基金面上項目（湖南創新型省份建設專項）“基于交管大數據的道路交通事故風險識別與預警研究”（2021JJ30230）

作者簡介：李興兵（1977-），男，漢族，山東聊城人，博士，副教授。研究方向為大數據分析、管理決策與評估。