面向一流專業的地方高校計算機專業大數據實踐類課程教材建設研究

關鍵詞：地方高校；計算機一流專業建設；教材建設；大數據實踐教學；Python編程語言

0 引言

在高等教育領域，計算機專業一直以其前沿性、實踐性和創新性而備受關注。自教育部實施“雙萬計劃”以來，計算機專業在國家級一流本科專業的評選中脫穎而出，已有至少55 所高校獲得此項殊榮[1-2]。這些學校的成功不僅在于擁有雄厚的師資力量和先進的教學設施，更在于其不斷創新的教學理念和教學模式。

除了國家級一流本科專業外，還有大量地方高校的計算機專業被認定為省級一流本科專業[3]。地方高校學校雖然在知名度和資源方面可能稍遜一籌，但它們在計算機領域的教學和研究方面同樣表現出色。它們通過不斷努力，逐步提升了自身的教育教學質量和科研水平，為培養更多高素質的計算機人才作出了積極貢獻。

地方高校的計算機一流專業的建設并非一蹴而就，而是需要長期的積累和創新。這些一流專業不僅提升了我國計算機科學專業的整體實力，也為我國科技創新和經濟社會發展提供了有力支撐。

1 地方高校計算機專業大數據實踐類課程教材的特點

地方高校計算機專業大數據實踐類課程主要分為兩大類：一大類是對于數據科學基本算法原理的編程實現，例如：數據結構、離散數學、數據庫系統、數據挖掘、算法設計與分析等；另一大類是掌握大數據專業軟件的使用，例如：Hadoop、Spark、Storm、Hbase、Hive、Zookeeper、Sqoop、Flume、Pig等。

地方高校計算機專業大數據實踐類課程與傳統計算機專業實踐類課程相比，雖然計算機算法編程實現類的實踐課程基本保持一致，但是大數據專業軟件的實踐類課程不僅課時量巨大而且也是傳統計算機專業實踐類課程不曾包含的。為了能夠獲得足夠的大數據專業軟件的實踐類課程課時，必須在本科前兩個學年提前開設計算機算法編程實現類的實踐課程。

上述實踐類課程的特點，導致學生不能像傳統計算機專業學生有足夠的時間精通多門編程語言，例如：C、C++、Java等。最合理的選擇是掌握一門編程語言作為工具，把理解、掌握和實現數據科學基本算法思想作為首要目的。同時，被選擇作為工具的編程語言，也應該同時能夠實現對大數據專業軟件的調用和操作。

地方高校計算機專業大數據實踐類課程教材，應該能夠滿足上述兩點要求。減少編程語言語法的實踐，盡早進入大數據實踐算法原理的理解和實現；同時能夠覆蓋大部分計算機專業中大數據實踐類專業軟件的調用和操作。滿足該條件的地方高校計算機專業大數據實踐類課程教材不僅可以體現出地方高校計算機專業大數據實踐類課程特色，而且更能夠讓學生掌握計算機專業中大數據實際工程環境下專業軟件的使用，為學生盡快具有解決復雜工程問題的能力打下堅實的基礎。

2 大數據實踐課程教材的現狀與問題

為了實現地方高校計算機一流專業建設，計算機專業大數據實踐類課程教材現階段仍然是亟待豐富和完善的?，F階段，主要存在以下幾個問題：

（1） 地方高校計算機專業大數據實踐類課程教材數量和種類就非常稀少，可以選擇的余地不大，造成教師在選擇教材時難以根據地方學校學科特色選擇不同的教材。

（2） 計算機算法編程實現類的實踐教材，現階段基本上都是來自傳統計算機專業，重點仍然被放在編程語言的語法掌握和熟練。這部分內容占用的學時量較大，對于計算機專業大數據的基本原理算法的實踐教學內容仍然偏少、偏簡單，沒有體現出計算機專業大數據的專業理論特色。

（3） 現階段地方高校計算機專業大數據實踐類實踐課程教材大部分都是直接翻譯的英語軟件使用手冊或者國外軟件介紹書籍。對于軟件的使用和操作，仍然停留在入門手冊、功能演示和軟件說明的階段，翻譯的質量和內容的正確性難以滿足培養計劃中對于實踐類課程完成度和畢業要求達成度的需求。

（4） 現階段地方高校計算機專業大數據實踐類課程教材涉及的計算機編程語言種類眾多，而且不同的實踐類課程要求學生掌握的不同的編程語言樣。例如：C、C++、Java、Matlab、Scale等編程語言被用于多門不同的計算機專業大數據實踐類課程。這對學生造成了極大的學習成本。不僅浪費了大量時間學習多種不同的編程語言，而且忽視了實踐課程的根本目的，將多門實踐課程變成了多門編程語言的學習課程。

（5） 現階段計算機專業大數據實踐類課程教材內容大部分停留在入門和介紹的階段。學生學習完該實踐課程，仍然無法使用相關技術來解決實際工程問題。導致這一問題的原因在于計算機專業大數據實踐類課程教材現階段主要來源于國外軟件手冊和幫助文檔的內容翻譯，并不是作為實踐教材來被編寫，亟待大量的專業一線工程人員結合實際工程問題撰寫實踐教材內容。

（6） 現階段計算機專業大數據實踐類課程教材與培養方向脫節嚴重。雖然在培養方向中，各個實踐課程之間存在嚴謹的內容承接和知識深化，但是各個實踐類課程教材之間卻存在大量的內容重疊和知識割裂。這使得實踐類課程教材無法實現培養計劃中設計的培養目標。造成這一點的主要原因是，大數據作為一個計算機的新興領域，急需要權威出版社從完整的一流專業構建的角度來規劃一批成體系的實踐類課程教材。

（7） 電子教材作為新興的知識傳播載體已經在計算機行業內成為主流的復合式信息交流與實踐平臺。電子教材符合大數據實踐類課程的特點，卻缺乏足夠的重視。大數據軟件的更新迭代速度快，以Hadoop 為例，每隔1年左右就會出現較大改動的版本。此外，每年會有新的大數據軟件被業界推崇或者被業界淘汰[4-5]。雖然大學教學內容不能完全由行業領域所決定，但是大學教學內容也要體現出行業領域的發展和變化趨勢，跟得上專業領域的潮流，才能讓學生在畢業時能夠快速融入企業的工作，從而增強學生的就業競爭力。為了滿足這個特點，地方高校計算機專業大數據實踐類課程教材更新速度更快。紙質版教材從更新成本和更新便捷性上，必然難以跟上大數據技術迭代速度。電子版的無紙化教材可以做到快速更新，完全能夠緊隨面向一流專業的地方高校計算機專業。

3 Python 語言教材對計算機專業中計算機專業大數據實踐類課程的意義

Python語言既有優點也有不足。但是，Python語言對計算機專業大數據實踐類課程的兩種類型課程仍是現階段最優選擇。

為了保證計算機專業中大數據培養方向的實施，計算機專業大數據實踐類課程之間不僅要實現嚴謹的內容承接和知識深化，而且還要保證實踐課程的目的是掌握大數據理論實現與工具應用。學生掌握多門編程語言，對課程目標的實現幫助小，學習成本高。

相較于傳統計算機方向，計算機專業大數據方向的算法理論類實踐課程會被提早開設。在這個階段，學生一般會學習C語言。C語言是一門經典的計算機編程語言。但是C語言的特點是開發軟件系統和實現對硬件的有效控制。這些都是傳統計算機方向的培養重點。計算機專業大數據方向的培養內容則應該偏重大數據理論的掌握和應用，例如：統計學、線性代數、離散數學、數據分析和處理算法等。在上述領域，Python語言憑借簡單的語法、靈活的編程手段和豐富的第三方庫，遠遠優于C語言。

大數據專業軟件，例如：Hadoop、Spark、Storm、Hbase、Hive、Zookeeper、Sqoop、Flume、Pig 等，能夠對多種不同編程語言提供API調用接口，支持的編程開發語言包括：C++、Java、Scale 和Python 等。相較于C++和Java，Python語言學習成本更低、掌握所需的時間更短，能夠留出更多的課時量分配給大數據理論的實踐；相較于Scale，Python語言能夠調用的大數據專業軟件種類和數量更多，可以用Python語言將多種大數據行業軟件構造成一個完整的大數據應用系統，更能提高計算機專業大數據實踐類課程的兩度一性[6]。

綜上，從實現計算機專業中大數據方向培養計劃的角度，Python語言作為一門編程語言完全可以支持培養計劃中涉及的大部分實踐類課程的編程開發要求。其他編程語言課以作為選修課程，安排給有額外學習能力和興趣的同學。

4 地方高校計算機專業大數據實踐類課程教材的建設的方法

地方高校計算機專業大數據實踐類課程教材如果要取得良好的建設成果，應該從以下幾個方面來進行改進和深化。

（1） 豐富計算機專業中計算機專業大數據實踐類課程的種類和數量，為教師提供更多的可選方案，適應不同地方高校對于計算機專業中大數據培養方向的不同特色需求。

（2） 對于計算機算法編程實現類的實踐教材，減少編程語言的語法掌握和熟練的內容，要體現出計算機專業大數據方向的專業理論特色，增加并且深化計算機專業大數據方向的基本算法原理的實踐內容，體現出計算機專業大數據方向與傳統計算機專業方向在算法實踐課程教材的區別。

（3） 避免直接翻譯軟件的使用手冊和說明文檔，按照實踐類課教學計劃和教學大綱，重新撰寫教材。減少說明性內容，增加操作性練習。讓學生從單純的觀察實驗結果升級為動手獨立實現特定的多功能、多軟件綜合實驗，以提高實踐課程的兩度一性，滿足培養計劃中對于課程完成度和畢業要求達成度的需求。

（4） 統一編程語言作為計算機專業大數據實踐類課程編程開發工具，現階段最優的選擇是Python語言。如果未來有更好的其他編程語言，也可以考慮更換。統一編程語言可以降低學生的學習成本，避免浪費大量時間學習多種不同的編程語言。

（5） 計算機專業大數據實踐類課程教材必須包含綜合實驗，單純部分內容的章節式實驗無法培養學生使用相關技術來解決復雜工程問題的能力。此外，教材的編寫必須要求企業和行業內專家參與，實現校企合作，避免教學內容落后于企業的技術需求，增強學生快速從學習者轉變為問題的解決者，從而提高地方高校計算機專業中大數據方向的就業能力。

（6） 地方高校計算機專業大數據實踐類課程教材必須與培養計劃統籌安排。為了建設面向一流專業的地方高校計算機專業，國內權威出版社和專業學會可以從構建專業知識體系的角度來規劃一批教材。一門實踐課教材要綜合考慮與其他實踐課程之間的聯系和區別，保證學生能夠完整地掌握計算機專業大數據方向的全部實踐內容，滿足畢業達成度要求。

（7） 要充分考慮電子教材可行性。電子教材不僅僅指教學內容的電子化，更指的是類似于小程序、App、應用程序、網站等可以快速更新迭代實踐教材內容的新興載體，例如：語雀、云筆記、jupyter notebook、超星學習通等。電子化的實踐教材不僅僅是將實踐課程內容進行電子化的文字說明、圖片展示、視頻播放，還要包括實驗環境和編程執行過程，從而實現一種復合化的云學習環境。

5 結束語

綜上所述，面向一流專業的地方高校計算機專業大數據實踐類課程教材建設是一項長期而艱巨的任務。需要不斷更新教材內容、強化實踐環節、與一流專業對接，并克服各種挑戰和困難，為培養高素質的地方高校計算機專業中大數據方向人才提供有力支持。