對標企業軟件開發過程的數據庫技術課程設計

摘要：針對當前職業本科軟件工程技術專業數據庫技術課程設計中存在的創新性不足、實踐教學與企業需求脫節等問題，該研究提出了一種對標企業軟件開發過程的課程設計方案。通過系統梳理企業級軟件開發中的數據庫技術應用流程，將需求分析、架構設計、開發實現、運維管理等全生命周期環節有機融入課程體系，并創新性地采用企業導師協同教學機制、分類分層項目選題模式、全過程質量監控體系以及多元化能力評價框架。教學實踐表明，該方案顯著提升了學生的數據庫系統設計、應用開發與運維管理能力，有效培養了學生的團隊協作精神和工程創新思維，使其職業能力更契合現代企業的實際用人需求。

關鍵詞：數據庫技術；課程設計；軟件開發；教學改革；實踐能力

中圖分類號：G642" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）23-0047-04

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

在數字化轉型與智能化升級的背景下，職業本科教育作為我國高等教育類型化改革的重要探索，其核心使命是培養兼具扎實理論素養和卓越工程實踐能力的高層次技術技能型人才[1]。就職業本科軟件工程技術專業而言，數據庫技術課程作為信息系統開發領域的核心專業課程，肩負著培養學生數據建模能力、系統優化能力和跨平臺協作能力的重任，直接影響著學生的職業競爭力。然而，當前職業本科院校的數據庫技術課程設計仍面臨諸多挑戰。首先，課程內容更新滯后、創新不足，多數院校仍沿用“理論講授+驗證性實驗”的單一模式[2]，既難以激發學生的創新潛能和學習主動性，也無法讓學生接觸云計算、大數據等新興數據庫應用場景。其次，課程實踐環節與企業實際需求嚴重脫節，教學使用的技術工具落后于行業主流水平，學生缺乏在真實項目環境中解決復雜工程問題的能力，對企業級開發流程、敏捷協作模式以及行業技術標準認知不足，導致畢業生難以滿足企業的用人需求。專項調研數據顯示，78.6%的企業認為應屆畢業生存在“技術滯后于產業1～2個版本”的現象[3]。基于此，亟須構建以企業級開發流程為參照的課程體系。本研究聚焦職業本科軟件工程技術專業，通過引入企業真實工作場景，深入探索基于企業開發全流程的數據庫技術課程設計，旨在實現人才培養與產業數字化轉型需求的無縫對接。

1 數據庫技術課程設計現狀及問題分析

1.1 課程內容陳舊，與企業實際需求脫節

在數字化轉型加速推進的產業變革背景下，數據庫技術課程內容更新滯后已成為職業本科人才培養質量提升的關鍵瓶頸。當前課程教學內容體系相對傳統，與企業實際項目中的復雜業務場景存在顯著差距。根據2024年《中國高校數據庫課程建設藍皮書》調研數據顯示，83%的軟件工程技術專業課程仍以MySQL等傳統關系型數據庫為核心教學內容，而企業實際應用中新型數據庫技術的采用率已達到62%[4]。這導致學生對高并發訪問、海量數據處理、分布式事務等具有嚴格性能要求的商業應用場景缺乏深入理解。教學與產業需求之間的結構性脫節，使得畢業生在進入企業后往往需要投入大量時間重新學習主流技術棧，嚴重影響了其職業競爭力和發展潛力。

1.2 教學方法僵化，學生自主學習與實踐能力不足

現有的教學方法往往強調學生對已有知識和技能的掌握，忽視了學生自主學習和創新能力的培養。數據庫技術類課程仍采用“理論講授+預設實訓”的教學模式，教師在課堂上講解數據庫設計的理論知識，學生在實訓室按照教師的指導完成相應的實訓任務[5]。這種教學方法過于注重理論知識的傳授，缺乏對企業實際開發場景的模擬。學生通常按照教師給定的題目和要求進行開發，缺乏自主探索和創新的空間，沒有真正理解數據庫開發在實際項目中的應用流程。

1.3 考核方式單一，缺乏過程性考核與反饋

目前，數據庫技術課程的考核方式大多以學生提交的課程設計報告和最終的項目成果為主要依據。這種考核方式過于注重結果，忽視了學生在課程設計過程中的學習態度、團隊協作能力和問題解決能力等方面的表現。部分教師對學生的學習過程監督不足，無法及時發現學生在學習過程中存在的問題并給予指導。學生在完成課程設計的過程中，往往不知道自己的工作是否符合要求，也無法及時得到改進的建議。這種缺乏反饋的考核方式，不利于學生及時調整學習策略，提高學習效果[6-7]。調研數據顯示，采用傳統考核方式的班級中，僅29%的學生能完整闡述數據庫設計的迭代過程。

傳統的數據庫技術課程設計已難以滿足企業對專業人才的需求，為培養出具備扎實理論基礎與豐富實踐經驗的數據庫開發人才，需要以企業開發流程為導向，以能力培養為核心，構建對標企業軟件開發的數據庫技術課程設計框架。

2 企業軟件開發中數據庫技術應用流程

數據庫技術作為企業軟件工程的生命線，其全流程管控能力直接影響系統效能，如圖1所示。從需求分析到上線維護，每一個階段都依賴于數據庫的支持。合理的數據庫設計和優化能夠顯著提升系統的性能、可靠性和可維護性，是企業軟件開發成功的關鍵因素。

2.1 需求分析階段

需求分析階段是軟件開發的起始點，其質量直接決定數據庫架構的合理性。本階段要求從三個維度實施需求捕獲：業務維度須識別關鍵數據實體；技術維度要求構建元數據模型；教育維度須建立數據字典。以開發“在線教育平臺”為例，通過分層抽樣訪談百余名用戶后，構建概念模型。通過與教育機構、學員和講師等用戶的溝通，明確系統需要存儲的數據。確定數據的來源，數據的流向以及數據的使用方式。同時，利用數據建模工具，將業務需求轉化為直觀的數據字典，便于開發團隊理解和后續軟件設計工作的開展。

2.2 設計階段

數據庫設計包括概念設計、邏輯設計和物理設計[8]。在概念設計中，運用數據庫技術將需求分析階段的概念數據模型進一步細化和完善，確定實體、實體之間的關系以及相關屬性，形成獨立于具體數據庫管理系統的概念模型。邏輯設計依據實體聯系進行設計，將概念模型轉換為邏輯模型[9]。例如：在“在線教育平臺”中，設計學員表、課程表、講師表等，明確各表之間的關聯關系，并為字段設置合適的數據類型和約束條件，確保數據的準確性和完整性。物理設計階段，結合硬件環境等物理特性，確定數據庫的存儲結構、索引策略等物理實現細節[10]。考慮到“在線教育平臺”可能會有大量的課程查詢和學員學習記錄查詢需求，會為課程表的課程名稱字段、學員表的學習記錄字段等建立索引，以提高查詢效率。

2.3 開發階段

開發人員依據設計文檔，使用相應的編程語言和開發框架進行代碼編寫。數據庫技術在開發階段主要體現在與應用程序的集成。對于“在線教育平臺”的前端開發，開發人員通過數據庫訪問接口與后端交互獲取數據，實現課程列表展示、學員個人信息查看等功能。后端開發人員編寫業務邏輯代碼，處理學員注冊、課程購買、學習記錄更新等復雜的數據業務流程。

2.4 測試階段

測試階段包括單元測試、集成測試、系統測試等多個環節。在此階段需要進行數據準備和測試數據管理。針對“在線教育平臺”，生成大量模擬真實場景的測試數據，如不同年齡段、不同學習階段的學員信息，多種類型和難度的課程信息等“多樣性的數據”全面檢測軟件系統在不同數據條件下的功能和性能表現。在進行數據庫性能測試時，借助數據庫自帶的性能監測工具，如MySQL的慢查詢日志，分析數據庫在高并發情況下的性能瓶頸，優化數據庫查詢語句和配置參數，確保軟件系統的穩定運行。

2.5 上線部署階段

上線部署階段將開發和測試完成的軟件系統部署到生產環境中。在這一階段主要進行數據庫的遷移和部署工作。使用mysqldump等數據庫管理系統提供的工具進行數據備份，將備份數據遷移到生產服務器上的數據庫中，并進行連接池大小、緩存參數等配置調整，實現數據庫參數模板化配置，確保數據庫在生產環境中的安全性、穩定性和高性能。同時，建立CPU使用率、內存占用、磁盤I/O等數據監控機制，通過監控工具實時監測數據庫的運行狀態，及時發現和處理潛在問題。

2.6 上線維護階段

軟件系統上線后，需要持續進行維護和優化。維護階段數據庫技術發揮著至關重要的作用，需要實施數據庫性能調優、數據災備管理、數據安全防護等多重優化策略。通過定期對“在線教育平臺”數據庫進行性能評估，分析數據庫的運行指標，并調整數據庫參數、優化查詢語句、清理過期數據以提升數據庫性能。制定完善的數據備份策略，使用數據庫備份工具定期備份數據，以應對數據丟失或損壞的風險。加強數據庫的安全管理，設置用戶權限、進行數據加密等操作，保障數據的安全性和完整性。

3 對標企業開發的數據庫技術課程設計

3.1 課程目標

參照企業數據庫工程師崗位要求，課程設立基礎、工程和職業三個維度的能力培養目標。基礎維度要求學生掌握數據建模工具與SQL語言規范。工程維度培養業務流程建模與查詢優化能力。職業維度側重系統調優與運維能力。并將企業用人標準細化為數據建模工具使用、SQL編程、需求文檔編寫等具體的能力指標，確保學生具備從需求分析到系統運維的數據庫全流程實踐能力。

3.2 課程內容

教學內容基于企業軟件開發進行全周期分解，將“在線教育平臺”的典型業務場景拆解為教學模塊。需求分析階段依托產教融合基地實施沉浸式教學，指導學生準確獲取和分析數據庫相關的業務需求。設計階段采用建模工具，采用“概念模型、邏輯模型、物理模型”的漸進式設計方法，設計出滿足業務需求、性能優化的數據庫結構。開發階段組織學生依據設計文檔，進行前端界面或后端程序與數據庫的集成開發。測試階段鼓勵學生對數據庫應用系統進行全面測試。部署和運維階段組織學生進行數據庫的備份、恢復和索引優化、查詢優化等性能優化。課程內容動態對接企業數據庫工程師能力標準，每學期更新30%實訓案例，確保教學內容與企業技術發展保持同步迭代。

3.3 教學方法

課程實施理論、實訓和實戰“三階段”混合式教學模式，全面提升學生數據庫知識與實踐能力。在理論教學階段，采用“線上+線下”的混合模式，引導學生深入學習數據庫原理。線上通過豐富的數字資源，讓學生隨時隨地進行自主學習。線下則以課堂講授與討論為主，強化學生對理論知識的理解。實訓階段，充分利用云平臺數據庫實驗室，開展虛擬仿真實驗。學生可以在虛擬環境中進行復雜的數據庫操作，降低實驗成本的同時，提升實踐操作的安全性與便捷性。實戰階段，學生進入產教融合基地，參與實際項目開發，開展數據庫架構優化實踐。

3.4 考核方式

課程建立過程性評價、項目成果評價和團隊協作評價相結合的多元化考核體系，明確各評價指標的權重，對學生課程學習各個環節的表現進行評價。在過程性評價方面（權重40%） ，重點關注學生在需求分析時的完整性與準確性，判斷其是否精準把握項目核心需求；審核數據庫設計的合理性，確保架構符合專業規范；評估代碼編寫的規范性與質量，關注代碼的可讀性、可維護性；監督任務完成的及時性，培養學生的時間管理與項目推進能力。針對項目成果（權重40%） ，從功能實現的完整性、性能優化的程度以及設計的創新性等維度進行評價，衡量學生的實踐與創新水平。在團隊協作評價上（權重20%） ，采用組內互評、組間互評和教師評價相結合的多元方式，全方位評估學生在團隊中綜合表現，從而全面反饋學生在課程學習中的綜合能力。

4 課程實施策略

4.1 引入企業導師協同教學

聯合本地數據庫龍頭企業建立校企合作基地，邀請資深數據庫工程師作為企業導師，按“前沿技術模塊（講座） —項目實戰模塊（指導） —成果評估模塊（評審） ”三階段參與教學[9]。企業導師每周駐校2學時，進行項目指導，從數據庫設計的細節優化到系統架構層面提出建議，幫助學生將理論知識應用于實際項目。企業導師不僅關注技術實現的正確性，更注重項目的實用性、創新性以及學生解決實際問題的能力。幫助學生了解自身的優勢與不足，為后續學習和實踐提供改進方向。

4.2 項目選題與分組策略

課程項目選題緊密圍繞企業真實項目場景，選取具有代表性和挑戰性的題目。結合“在線教育平臺”的業務多樣性進行選題設計。如表1所示，根據學生的專業基礎、興趣特長和能力水平進行差異化分組，確保每個小組具備多元化的技能組合。將擅長數據庫設計的學生與編程能力強的學生組合在一起，共同完成項目。在小組內，明確成員分工，培養學生的團隊協作能力和溝通能力。

4.3 全過程監督管理機制

借鑒企業項目管理模式，將項目拆解為需求說明撰寫、數據庫概念模型設計、邏輯模型構建、物理模型實現、系統測試計劃制定與執行等里程碑節點。利用項目管理工具跟蹤學生任務進度，要求學生定期更新任務狀態。教師和企業導師根據任務完成情況及時給予反饋和指導，確保項目按計劃推進。安排學生定期進行項目進展匯報，展示階段性成果、遇到的問題及解決方案。教師和企業導師針對學生匯報內容進行點評，對于學生在開發過程中遇到的共性問題，組織集中討論和技術指導。

5 課程實施成效

5.1 學習成績提升

在實施對標企業開發的課程設計之前，學生的數據庫技術課程成績主要集中在中等水平，高分段學生占比較少。以海南科技職業大學軟件工程技術專業兩個平行班級為例，在傳統課程設計模式下，期末考試通過率為73%，平均成績為71.5分，85分以上的學生僅占14%。而實施改革后，同樣難度的課程考核中，期末考試通過率提升了近10%，達到82%，平均成績提升至83.5分，85分以上的學生占比達到32%。這一變化主要得益于新的課程設計模式促使學生更深入地理解和掌握數據庫技術知識，在面對綜合性的課程考核時，能更好地運用所學解決問題。

5.2 項目完成質量提高

實施課程改革前，學生的課程實踐項目多為簡單的數據庫應用，功能單一，數據庫設計不夠合理，代碼質量和規范性較差。傳統課程實踐中，項目功能完整性達到80%以上的僅占19%，代碼規范性良好，符合行業代碼規范標準的項目不足30%。實施對標企業開發的課程改革后，學生項目的功能完整性大幅提升，達到80%以上的項目占比提高到62%，代碼規范性良好的項目占比提升至76%，如圖2所示。學生能夠按照企業標準進行數據庫設計、開發和測試，項目的整體質量顯著提高。學生參加全國大學生計算機設計大賽、中國高校計算機大賽、“藍橋杯”等競賽，獲得省級以上獎項30余項，參賽學生獲獎率提升了11%。

5.3 就業競爭力增強

實施課程改革前，軟件工程技術專業畢業后從事數據庫相關工作的學生比例為16%，且多數學生入職后需要較長時間的企業內部培訓才能適應工作崗位。而實施改革后，從事數據庫相關工作的學生比例提升至37%，入職后的適應期縮短至3個月。這表明新的課程設計模式培養出的學生更符合企業對數據庫技術人才的要求，具備更強的就業競爭力。

6 結論

本研究通過引入企業真實項目案例與標準化開發規范，使學生在學習過程中能夠深度模擬企業級開發環境與工作流程，顯著提升了學生對數據庫技術實際應用場景的理解深度與實操能力。教師團隊通過與企業導師開展協同教學，不僅拓寬了教學視野，及時更新了行業前沿教學內容，更實現了教學方法的動態優化，從而精準對接學生的學習需求。在項目驅動式教學實踐中，學生系統掌握了如何在技術團隊中實現優勢互補、協同解決復雜工程問題，這為其未來快速適應企業工作環境奠定了職業能力基礎。此外，構建的多元化考核評價體系通過過程性與終結性評價相結合的方式，科學量化了學生的學習成效，有效激發了學生的自主學習動力與技術創新意識，推動整體教學質量實現質的飛躍。需要指出的是，盡管現行課程設計已強化實踐教學環節，但仍存在持續改進空間。后續將重點優化實踐項目的難度階梯設計，基于學生的能力差異與學習軌跡，提供模塊化、可定制的實踐任務方案，最終實現真正的分層分類教學。

參考文獻：

[1] 中華人民共和國教育部.本科層次職業學校設置標準（試行）[Z].2021-01-27.

[2] 張偉，郝永池.職業本科教育實踐教學體系的構建[J].學周刊，2024（4）：111-114.

[3] 中國電子信息產業發展研究院.數字技術應用人才白皮書[R].北京：電子工業出版社，2023：17.

[4] 郎振紅.過程性考核在計算機專業數據庫課程中的應用探索[J].天津職業院校聯合學報，2022，24（8）：30-35，52.

[5] 火久元.基于創新創業能力培養的數據庫課程教學改革[J].計算機教育，2024（1）：113-117，122.

[6] 周文英.基于混合教學模式下人工智能專業數據庫課程改革研究[J].太原城市職業技術學院學報，2024（2）：104-106.

[7] 宋賢霞，李燕，任真，等.深度融合信息技術的數據庫課程教學設計與實踐[J].計算機教育，2023（5）：29-34.

[8] 夏雪剛.基于軟件工程的數據庫應用系統開發[J].科技信息，2009（1）：481-482.

[9] 華為技術有限公司.數據庫原理與技術：基于華為GaussDB[M].北京：人民郵電出版社，2021.

[10] 閆波，曹曉鵬.面向卓越計劃的軟件工程課程設計[J].計算機教育，2019（11）：130-132，136.

【通聯編輯：王 力】