基于BOPPPS的Hadoop大數據技術課程教學研究與實踐

摘要：針對Hadoop大數據技術課程教學中存在的教師為中心、學生內驅力不足、理論枯燥、思政切入困難以及學生創新力弱等問題，提出了一種基于BOPPPS教學模式的線上線下混合式教學方法。通過在超星學習通平臺進行線上線下教學實踐，課程被分為課前、課中、課后3個階段，結合預習資料、課堂互動、實際案例分析及多樣化的評估方法，全面提升了學生的學習積極性與實際操作能力。同時，課程融入思想政治教育內容，實現了知識傳授與價值引領的有機結合。實踐證明，通過引入BOPPPS教學模式，課程能夠提高學生的參與度，充分激發學生的研討積極性和提高教學質量。

關鍵詞：Hadoop大數據技術；BOPPPS；線上線下

中圖分類號：TB"""""""文獻標識碼：A""""""doi：10.19311/j.cnki.16723198.2025.08.081

0"引言

全國高校人工智能與大數據創新聯盟對高職院校大數據技術與應用專業備案情況進行梳理發現，2017年，全國共有64所高職院校成功備案大數據技術與應用專業。截至2023年，全國共有964所高職院校成功備案大數據技術專業［1］。隨著大數據技術與應用專業獲批數量和招生規模快速增長，亟須加速完善相關課程的課程體系，規范教學內容，及建設適應當前行業需求的實驗環境，滿足行業對專業人才的高度需求。

Hadoop大數據技術課程作為大數據技術的入門課程，為大數據技術與應用專業的學生構建了通向“大數據知識空間”的橋梁和紐帶。通過學習Hadoop大數據技術課程，學生可以掌握處理大規模數據的技能，了解如何設計和優化分布式系統，以及如何利用Hadoop生態系統的工具進行數據處理和分析［2］。這些技能在當前數字化時代的企業中尤為重要，能夠為學生在大數據相關行業就業提供有力支持。

1"課程教學問題及對策

1.1"課程教學問題

在當前的Hadoop大數據技術課程教學中，傳統的以教師為中心的教學模式仍然占據主導地位。在這種模式下，教師通常在課堂上扮演主導角色，學生則處于被動接受知識的狀態，導致參與度和內驅力較低［3］。這種教學方式缺乏鼓勵學生主動學習和思考的機會，不利于培養學生的創新能力和獨立思考能力。理論知識的傳授往往過于枯燥，缺乏實際應用的案例和實踐操作，使學生難以理解和運用所學知識。由于課程內容的抽象性，學生常常感到難以掌握Hadoop大數據技術，從而影響學習興趣。此外，在課堂上融入思想政治教育的難度較大，傳統的思政教育方式與專業知識往往脫節，難以滿足學生的實際需求。因此，學生對思政內容缺乏興趣，無法真正理解和接受，導致思想政治教育在Hadoop課程中的融入效果不佳，難以實現預期教育目標。

1.2"應對策略

為應對教學中的問題，在超星學習通平臺上設計并實踐線上線下結合的混合式教學模式，基于BOPPPS教學模型，將教學過程劃分為課前、課中和課后3個階段，在每階段融入課程思政內容，貫徹“立德樹人”“學生中心”“學用結合”的教育理念［4］。此設計不僅提升學生的學習積極性，還以潛移默化的方式引導學生形成正確的價值觀。

在課前階段，教師通過平臺發布預習資料，引導學生自主學習課程內容并完成預習測試，培養他們的自主學習和獨立思考能力。同時，根據學生預習情況調整教學策略，以支持不同學習水平的學生。課中階段采用講解、討論、小組合作等多種教學方法，激發學生的學習興趣和參與度，促進其團隊合作和問題解決能力的提升。課后階段則通過平臺發布作業和拓展資料，幫助學生鞏固和深化知識。通過小組討論和線上答疑，進一步支持學生對課程內容的理解與掌握［5］。

2"基于BOPPPS模式的課程思政元素挖掘

在基于BOPPPS模式的Hadoop大數據技術課程中，課程思政元素可貫穿于各個教學模塊［6］。通過“初識Hadoop”引導學生認識開源精神與創新文化。“搭建Hadoop集群”強調團隊合作與工程實踐。“HDFS分布式文件系統”融入數據安全與隱私保護。“MapReduce分布式計算框架”培養解決問題的科學精神。“Zookeeper分布式協調服務”強化責任意識與系統思維。“YARN資源管理框架”引導學生關注資源的可持續利用與公平性。“Hive”與“HBase”結合數據社會價值與技術創新。這些思政元素在每個教學模塊中通過案例分析、課堂討論和項目實踐進行融入，實現技術與思政教育的有機結合。本文將挖掘“Hadoop大數據技術”課程中的思政元素融入教學過程，具體過程如表1所示。

3"基于BOPPPS的線上線下混合式教學模式實踐

基于BOPPPS模型結合學習通平臺的Hadoop大數據技術課程進行教學實踐，為學生提供了系統化、參與度高且目標明確的學習體驗［7］。在教學過程中，教師利用學習通平臺進行線上教學，學生可在平臺上進行課前預習、章節測試和課后作業。在課堂上，教師采用線上線下混合式教學，結合BOPPPS模型的各個環節，包括導入、前測、參與式學習中的互動以及后測環節［8］。以下將以Hadoop分布式文件系統（HDFS）章節為例，詳細論述如何在學習通平臺上應用BOPPPS模型進行該課程的教學實施。具體實施過程如圖1所示。

3.1"課前：融入思政元素，發布預習任務

教師可在學習通平臺上發布融入思政元素的預習任務，了解學生對前驅知識的掌握情況，從而調整教學內容。教師可以制作包含思政元素的教學課件，并上傳至學習通平臺，要求學生在授課前完成相關預習任務。例如，關于HDFS的前驅知識包括其架構設計與工作原理。教師可以在討論區發布與HDFS架構及工作原理相關的話題，引入思政內容，增強學生對國家科技自主創新的理解與認同，提升學習參與度與積極性。通過討論結果，教師能夠進一步掌握學生的預習情況，并及時調整教學策略。

3.2"課中：以學生為中心，實現“育人”與“育才”并行

在教學過程中，BOPPPS模型提供了一種組織結構，包括“導入”“學習目標”“參與式學習”和“后測”4個關鍵環節。通過這些環節，學生能夠深度參與課堂活動，在協作中完成項目任務，從而更好地掌握和內化知識，實現知識的價值轉化。教師按照BOPPPS模型的6大環節組織教學，根據學生的學習效果動態調整各環節，保證教學效率和學習效果最大化。

在“導入”環節，教師結合學習通平臺的分組任務，引入如大數據和人工智能等熱門話題。通過生活中的實例，例如社交媒體、電子商務和健康數據的應用，引出HDFS的內容。教師提出問題，如電商企業如何利用HDFS存儲和分析用戶數據，幫助學生更直觀地理解其應用價值。同時，發布分組任務，學生以小組討論提出解決方案，評分依據6—2—2比例（教師評分60%、小組互評和自評各占20%），激發學生的求知欲和學習動機。在“學習目標”環節，通過導入的案例，明確學習內容，包括分布式存儲概念、HDFS分塊存儲、副本機制、Shell操作、讀寫流程等。逐層遞進的方式，使學生掌握各知識點并明確所需的能力，進一步激發興趣。

在“前測”環節，教師在課前2～5分鐘通過課堂提問或線上測試進行前測，如發布3道逐步遞進的題目，評估學生的預習情況并調整教學內容的深度與進度。在“參與式學習”環節，教師基于學習通平臺設計課堂互動活動，如搶答、選人和話題討論等，引導學生主動參與。針對學生普遍薄弱的實操基礎，教師通過學習通章節闖關完成HDFS概念學習，同時通過講解和演示引導學生掌握HDFS基本Shell命令。對于編寫Java程序操作HDFS的環節，教師先講解原理，通過注釋形式展示步驟，再讓學生完成代碼編寫，培養其邏輯思維能力。在“后測”環節，通過后測檢驗學生學習效果，評估是否達到預期目標。目標是掌握HDFS"API接口及數據流工作流程，如通過學習小組完成HDFS基本操作任務。教師根據后測結果優化作業內容，確保學生達到既定學習目標。

3.3"課后：發布作業，鞏固學習成果

課后學習評價對應BOPPPS模型的“總結”環節，主要包括課后作業和學習效果評價。課后作業旨在促進學生的學習遷移和鞏固學習成果。教師在設計作業時，應結合學生的生活實際與時事熱點，在學生完成作業的同時，加深對課程思政內容的理解。理論知識的考核通過線下章節測試進行，實踐能力的考核要求學生編寫Java程序操作HDFS的實驗報告，提交至學習通平臺，由教師手動批改。課程學習效果評價重點在于實操技能與思政育人效果的評估。教師可利用學習通平臺的多樣化評價工具，促進學生自我評價和小組互評，全面了解學生的學習滿意度和體驗。通過分析學生反饋，教師能夠深入掌握思想動態，并評估思政教育的實際成效，總結教學亮點，反思改進不足，持續優化教學質量。

4"結束語

本文針對Hadoop大數據技術課程教學中存在的問題，借助超星學習通平臺，采用線上線下混合式教學設計和實踐，以BOPPPS教學模型為指導，將教學過程分為課前、課中、課后3個階段，從“立德樹人”“學生中心”“學用結合”3方面，針對性地設計各環節中的課程思政內容，旨在提高學生的學習積極性，并潛移默化地進行價值引領。通過教學實踐，該教學模式能夠有效解決Hadoop大數據技術課程教學過程中存在的教師中心、學生內驅力不足、理論枯燥等問題。

參考文獻

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