新文科背景下大數據管理與應用專業Hadoop課程體系構建

摘要：大數據管理與應用專業在高校經管學院中扮演大數據人才培養的重要角色，Hadoop課程體系是大數據教學框架的核心組成部分。在新文科背景下，大數據管理與應用專業的Hadoop課程體系面臨理論與實踐脫節、課程結構不合理和師資力量不足等問題。對此，文章在梳理現有Hadoop課程生態體系的基礎上，提出了涵蓋基礎入門、進階應用、能力強化和科學研究的多層次、多維度Hadoop課程體系架構，提出從優化課程結構、完善實踐課程體系、充實師資力量和加強實驗室建設等方面保障Hadoop課程體系的有效實施。

關鍵詞：大數據管理與應用專業；新文科；大數據；Hadoop

中圖分類號：G420文獻標志碼：A

0引言

新文科這一概念最初由美國希拉姆學院于2017年提出，其核心目標是通過學科重組與新技術的交叉融合，促進跨學科整合與創新，進而拓寬知識領域并提升思維創新能力。2018年，黨中央明確指出，促進高質量發展并進一步增強教育的服務能力及其貢獻程度，同時強調了發展新型工程學科、醫學科學、農業科學以及人文社會科學的重要性。隨后，2019年4月，由教育部牽頭聯合其他13個部門共同啟動了“六卓越一拔尖”計劃20，旨在全面加強上述4個新興領域的建設與發展。2020年11月《新文科建設宣言》的發布標志著國家對高質量文科教育發展的進一步規劃。隨著大數據、人工智能、云計算、區塊鏈和物聯網等前沿技術在各行各業中的日益滲透，科技與人文藝術之間的集成創新趨勢逐漸形成。這種趨勢催生了諸如“信息生物學”“數字金融”和“生物力學”等新型交叉學科課程，這些課程已成為新文科建設的關鍵組成部分。新文科建設已成為高校應對時代變遷、培養復合型人才的重要戰略。

“大數據”概念由美國學者阿爾文·托夫勒于1980年首次提出，在2009年后逐漸成為信息技術行業的熱門詞匯。Hadoop項目的出現為大數據提供了強大的分析技術和工具。中國自2014年起將“大數據”納入《政府工作報告》并逐步提升其在國家發展戰略中的地位。隨著相關技術的成熟，大數據已廣泛應用于社會、治理、企業決策等多個領域。德勤中國發布的《產業數字人才研究與發展報告（2023）》預測，到2035年，中國數字經濟規模將達到近16萬億美元，但當前我國數字人才供需失衡，總體缺口約2500萬至3000萬人。為此，國內高校和企業紛紛設立相關專業和研發中心，以滿足社會對大數據人才的迫切需求。

大數據管理與應用專業是一門融合了管理學、經濟學和計算機技術等多學科知識的交叉學科，該專業在高校經管學院中扮演著培養大數據人才的重要角色。為了實現這一目標，建立一套完善的大數據課程體系顯得尤為關鍵，其中Hadoop課程體系則是整個大數據教育框架的核心組成部分［1］。因此，如何設計并實施一個全面的Hadoop課程體系，以確保學生能夠系統地掌握Hadoop技術及其在實際中的應用，成為大數據管理與應用專業當前面臨的一個重要課題。

1大數據管理與應用專業Hadoop課程體系存在的問題

大數據技術已成為高校教育中的重要組成部分。然而，許多高校的Hadoop課程體系建設在課程設置、師資儲備、實驗室建設等方面面臨諸多挑戰［2］，不僅影響了學生的學習效果和實踐能力培養，也制約了高校大數據教育的深入發展。

11理論與實踐脫節

部分高校的Hadoop課程體系存在“重理論、輕實踐”現象［3］，這種失衡導致學生難以將所學知識有效應用于實際問題解決中，面對真實世界的大數據處理任務時往往感到無所適從。此外，部分高校與企業的實習實踐合作僅停留在表層，未能切實通過企業項目實踐提高學生的大數據處理能力。

12課程結構不合理

不少高校的Hadoop課程體系在設置上存在明顯的層次性和邏輯性不足［4］，深度不夠，難以有效滿足社會對大數據專業人才的需求。部分課程的先后順序安排不當，內容同質且缺乏創新性，課時分配不均，導致學習效果不佳。此外，隨著大數據技術的迅速發展，一些課程內容更新滯后，如Pig和Storm等技術使用頻率逐漸減少，不少教學內容略顯過時。

13師資力量不足

由于專業轉型和新建專業的挑戰，教師隊伍缺乏足夠的行業經驗和教學經驗。不少教師直接從學校畢業后就進入高校任教，缺乏企業實踐經驗，對大數據產業本身的認知不足。這直接影響了教學質量和學生的實踐能力培養。

14實驗室建設滯后

Hadoop相關課程的實施須要配備先進的實驗室軟硬件設備及完善的網絡基礎設施，這通常涉及巨額的資金投入。當前，許多高校在推進Hadoop課程體系建設過程中面臨實驗室建設滯后的問題，這一挑戰成為制約其深入發展的關鍵因素之一。此外，實驗室中大數據領域的專業人才短缺問題亦十分突出。現有人員的知識結構存在斷層，難以滿足大數據時代對實驗人才的高標準要求

2大數據管理與應用專業Hadoop課程體系構建

21Hadoop課程生態體系

Hadoop課程生態體系涵蓋了數據傳輸、數據存儲、資源管理、數據計算、任務調度和集群管理等關鍵層次，如圖1所示。Hadoop課程體系的核心內容由HDFS、MapReduce和Yarn構成。數據傳輸層包括Sqoop、Flume和Kafka，負責數據的收集和高吞吐量的數據處理。數據存儲層包括HBase（NoSQL數據庫）、HDFS以及承擔部分存儲功能的Kafka。資源管理層YARN負責在集群中管理和分配資源。數據計算層涵蓋了離線計算（MapReduce）和實時計算（如Storm、Flink），還支持數據挖掘、機器學習（Mahout、Spark MLlib）、流處理（Spark Streaming）等高級數據處理任務。任務調度層包括Oozie和Azkaban，用于工作流和定時任務的調度。集群管理層由Ambari提供，負責監控、管理和配置Hadoop集群。

22Hadoop課程體系架構

為全方位培養大數據管理與應用專業高素質人才，本文構建了一個多層次、多維度的Hadoop課程體系，如圖2所示。該架構具體包括基礎入門、進階應用、能力強化、科學研究4個層次，梳理了每一層次Hadoop技術學習的先修課程，旨在為學生提供一個全面、深入、實用的學習路徑。（1）基礎入門。該架構從基礎入門開始，涵蓋了先修課程如操作系統（Windows和Linux）、編程語言（C/C++、Java、Python）、數據庫（MySQL、MongoDB）及云計算基礎和網頁編程等，確保學生具備必要的前置知識。然后進入Hadoop核心內容HDFS、MapReduce、YARN以及數據傳輸Sqoop、Flume技術的學習，深入理解分布式數據處理的底層邏輯。（2）進階應用。隨著技術的深入，在“數據采集”“數據倉庫技術”“數據可視化”等前置課程的加持下，課程將涵蓋數據存儲與處理的高級技術，如HBase、Hive以及數據處理框架Spark。此外，學生還將學習Kafka和Zookeeper等高級消息傳遞和協調工具。（3）能力強化。在先修聚類、分類、預測、特征工程等機器學習算法的基礎上，課程強調數據分析與挖掘實戰并進一步學習Flink、Spark Streaming等流失計算的學習，同時引入Oozie和Azkaban等任務調度和工作流管理課程。（4）科學研究。課程體系最后探討了最新的技術趨勢，如人工智能、深度學習和機器學習等，引入Ambari和Hue等集群和數據湖管理工具［5］，使學生能夠在快速發展的大數據領域保持競爭力。

Hadoop課程體系架構引導學生從基礎技能開始學習，逐步過渡到高級數據處理技術，最終掌握如何在實際環境中應用這些技術進行復雜的數據分析和處理，旨在為學生提供一個從理論到實踐，再到高級應用的全面教育路徑。

3Hadoop課程體系構建過程中應把握的重點問題

31優化課程結構體系

對現有課程體系進行評估和重構，按照“打基礎+重應用+強實踐”的路線強化課程建設，確保課程間的層次性、邏輯性；對接社會、行業需求，定期更新課程內容，引入主流的大數據技術和工具，如Spark、Flink等，保持教學內容的前沿性；優化課程順序和課時分配，避免內容重復，確保學生能夠系統地掌握知識；鼓勵教師主編、參編教材，對層次高、影響大的專業核心課程教材予以立項資助；同時，優化課程輔助體系，通過增強課外作業、在線課程以及專業實踐等多元化學習方式［6］，促進學生對課堂知識的深化理解與吸收，鼓勵學生主動探索課外知識，實現個人能力提升。

32完善實踐課程體系

加強校企合作協同育人，與企業建立長期穩定的實習基地，讓學生有機會參與真實的大數據項目；邀請行業專家參與課程設計，引入企業真實案例和需求，讓學生在解決實際問題中掌握技能，鼓勵學生參與企業的實際項目開發，通過“做中學”提升解決復雜問題的能力；引導學生積極參與開源社區，貢獻代碼、撰寫文檔或解答問題，增強實戰經驗和創新能力，培養協作精神和責任感；組織學生參加各類大數據相關的學科競賽和科研訓練，如中國“互聯網+”大學生創新創業大賽、Kaggle比賽等，以賽促學，激發學生的學習興趣和創新潛能；定期舉辦專題講座、研討會和技術沙龍，邀請業界專家分享最新行業動態和技術趨勢，拓寬學生的視野。

33充實師資力量

創新優質師資引進辦法，在薪酬待遇、科研條件等方面加大大數據和人工智能領軍人物、優秀博士的引進力度，考慮兼職教授、訪問學者等合作方式建立靈活多樣的人才引進機制；積極強化教師培訓體系，倡導教師通過訪學等多元化途徑，深入國內外在大數據專業領域具有顯著優勢的高等院校進行深造與交流；促進產學研結合，鼓勵和支持教師參與企業合作的研究課題或者直接參與實際項目，幫助教師了解最新的大數據發展趨勢和技術應用；構建以學校專任教師為核心，輔以來自行業企業資深專家作為兼職教師的“雙師型”教學團隊，共同承擔起校企聯合培養大數據專業人才的重任。

34加強實驗室建設

加大資金投入，確保足夠預算用于采購最新的服務器、存儲設備、高性能計算集群等關鍵硬件設施，優化網絡架構確保高效互聯互通，滿足大數據處理需求；定期舉行技術培訓活動，提升實驗室管理人員專業技能，設立合理績效評價體系，對表現優秀人員給予獎勵，激發自我提升動力；建立實驗室開放日并提供指導服務，鼓勵學生自主使用實驗室資源進行探索和實踐；積極尋求與行業內領先企業在大數據領域的合作機會，強化校企合作共建高水平實訓基地，高校暫時無法獨立承擔建設成本時可以考慮采用租賃方式獲取所需硬件和服務，滿足師生教學科研基本需求。

4結語

在“新文科”背景下，構建大數據管理與應用專業的Hadoop課程體系顯得尤為重要。本文通過分析當前課程體系存在的問題，梳理了Hadoop課程生態體系，構建了Hadoop課程體系架構并提出了相應的課程體系順利實施的保障措施和建議。盡管本文對Hadoop課程體系進行了梳理，但尚未全面揭示該課程體系在整個大數據管理與應用專業課程體系中的具體地位及其與經濟、管理、數學等其他相關學科課程之間的交互銜接機制。這也是筆者未來希望深入研究的方向，旨在進一步探索并完善Hadoop課程體系在跨學科教育背景下的定位與整合策略。

參考文獻

［1］王子昱.基于Hadoop的大數據云計算處理的實現［J］.無線互聯科技，2023（19）：89-91，104.

［2］楊雁.新商科背景下基于OBECDIO理念的人才培養模式探究：以大數據管理與應用專業為例［J］.江蘇科技信息，2024（14）：13-16.

［3］周少珂，王雷，劉振民.高職大數據技術與應用專業Hadoop課程教學改革探究：以河南應用技術職業學院為例［J］.河南教育（高等教育），2021（7）：72-73.

［4］翟霞.大數據技術與數據庫系列課程體系的銜接與創新研究［J］.無線互聯科技，2019（20）：96-97.

［5］王巖，叢一之，黃嵐，等.大數據實踐課程體系的云課堂建設［J］.計算機教育，2022（4）：75-79.

［6］蔡春花，胡舒淋，高繼梅.大數據專業教學資源庫建設研究：以《Hadoop分布式基礎架構》為例［J］.辦公自動化，2023（4）：32-34，45.

（編輯王雪芬）