熊煉 趙倫 楊柳 王豪

摘要： 針對(duì)高校大數(shù)據(jù)課程教學(xué)面臨的困難，分析當(dāng)前教學(xué)方式存在的問(wèn)題，提出以課賽融合的方式推進(jìn)課程教學(xué)改革。通過(guò)建立學(xué)科競(jìng)賽習(xí)題庫(kù)、競(jìng)賽知識(shí)圖譜，優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容，以及教師參與競(jìng)賽指導(dǎo)、競(jìng)賽參與課程考核等方式，有效地激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，提高其實(shí)踐動(dòng)手能力，明顯地改善了教學(xué)效果。

關(guān)鍵詞： 大數(shù)據(jù); 課賽融合; 學(xué)科競(jìng)賽; 教學(xué)改革

中圖分類號(hào)：G642 ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ?文章編號(hào)：1006-8228（2021）10-111-04

Research on the teaching of big data course with the integration of course and competition

Xiong Lian1， Zhao Lun1， Yang Liu1， Wang Hao2

（1. School of Communication and Information Engineering， Chongqing University of Posts and Telecommunications， Chongqing 400065， China;

2. School of Computer Science and Technology， Chongqing University of Posts and Telecommunications）

Abstract： In view of the difficulties faced by the teaching of big data course in colleges and universities， this paper analyzes the problems existing in the current teaching methods， and proposes to promote the teaching reform for the course by integrating the course and competition. Through the establishment of subject competition exercise bank and competition knowledge graph， and the optimization of teaching content， as well as teachers' participation in competition guidance and including the competition in course assessment， and other ways， students' learning interest is effectively stimulated， their practice ability is improved， and the teaching effect is obviously improved.

Key words： big data; integration of course and competition; subject competition; teaching reform

0 引言

2008年Apache基金會(huì)開(kāi)發(fā)的開(kāi)源分布式系統(tǒng)Hadoop，在包括Yahoo在內(nèi)的多家互聯(lián)網(wǎng)公司成功運(yùn)用后，其卓越的性能和開(kāi)源特性，受到各大科研院所和企業(yè)的關(guān)注。眾多學(xué)者和工程師在此架構(gòu)上不斷改進(jìn)和創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)成為了繼云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后IT行業(yè)的又一顛覆性技術(shù)。

信息科技變革，要求所有信息技術(shù)類專業(yè)人才必須具備“大數(shù)據(jù)與智能化創(chuàng)新能力”的基礎(chǔ)素養(yǎng)[1]。但是，高校的傳統(tǒng)人才培養(yǎng)方案基本上是從各自專業(yè)領(lǐng)域出發(fā)，制訂相應(yīng)的教學(xué)計(jì)劃，無(wú)法適應(yīng)該需求。顯然，信息技術(shù)類各專業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)與智能化創(chuàng)新能力的培養(yǎng)存在共性需求，但這些專業(yè)間又存在較大的學(xué)科知識(shí)及行業(yè)領(lǐng)域差異，人才培養(yǎng)目標(biāo)的具體需求也各不相同[2]。

針對(duì)本科生，重慶郵電大學(xué)目前開(kāi)設(shè)的大數(shù)據(jù)類課程有三門，分別為“數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)”、“大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用” 和“云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)”，主要授課對(duì)象為大學(xué)二年級(jí)和三年級(jí)本科生，三門課程均為3學(xué)分，48學(xué)時(shí)。教學(xué)內(nèi)容主要涉及Google云計(jì)算原理與應(yīng)用、OpenStack與虛擬化、大數(shù)據(jù)架構(gòu)Hadoop、分布式存儲(chǔ)HDFS，分布式計(jì)算Mapreduce，分布式數(shù)據(jù)庫(kù)Hbase，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)NoSQL，以及相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析挖掘算法，如回歸分析、聚類分析、主成份分析、推薦算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

大數(shù)據(jù)課程涉及到的知識(shí)點(diǎn)較多，也較為復(fù)雜，對(duì)學(xué)生的理論知識(shí)和編程能力要求比較高，僅依靠上課時(shí)間，就讓學(xué)生掌握并靈活運(yùn)用，十分困難。尤其是基礎(chǔ)一般的學(xué)生，課堂上的理論學(xué)習(xí)就會(huì)遇到很大阻力，跟不上學(xué)習(xí)進(jìn)度，面對(duì)實(shí)際開(kāi)發(fā)應(yīng)用和項(xiàng)目時(shí)，更是無(wú)從下手。這種現(xiàn)象，與當(dāng)前高校教學(xué)過(guò)分重理論、輕實(shí)踐、重學(xué)術(shù)、輕工程等教學(xué)方式是分不開(kāi)的，不利于學(xué)生創(chuàng)新思維、動(dòng)手能力的培養(yǎng)。導(dǎo)致學(xué)生在課堂上感到枯燥，學(xué)習(xí)興趣下降，課下又無(wú)法理論聯(lián)系實(shí)際，將學(xué)習(xí)到的知識(shí)運(yùn)用在工程項(xiàng)目中。

在“新工科”建設(shè)和“工程教育專業(yè)認(rèn)證”背景下，專業(yè)人才需要適應(yīng)新的行業(yè)需求，需要具有較強(qiáng)的實(shí)踐和創(chuàng)新能力，解決實(shí)際工程問(wèn)題[3]。學(xué)科競(jìng)賽是培養(yǎng)具有實(shí)際動(dòng)手能力、創(chuàng)新能力高素質(zhì)人才的有效途徑之一，是課堂教學(xué)和學(xué)科建設(shè)的拓展，可以讓學(xué)生深入理解專業(yè)知識(shí)，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行系統(tǒng)知識(shí)梳理和實(shí)踐應(yīng)用[4]。學(xué)生參與學(xué)科競(jìng)賽的全相當(dāng)于完成了一個(gè)小型的科研項(xiàng)目，該過(guò)程能極大地激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新思維，提高學(xué)生的實(shí)踐能力，同時(shí)培養(yǎng)學(xué)生的協(xié)作精神[5]。

在2017年底公布的全國(guó)第四輪一級(jí)學(xué)科評(píng)估中，重慶郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)和通信工程學(xué)科均獲得B+的成績(jī)。本文結(jié)合自身特點(diǎn)和教學(xué)科研經(jīng)驗(yàn)，提出并開(kāi)展了基于課賽融合的大數(shù)據(jù)課程教學(xué)，通過(guò)競(jìng)賽促進(jìn)教學(xué)，激發(fā)學(xué)生主動(dòng)獲取知識(shí)的欲望，教學(xué)效果得到明顯改善。

1 課賽融合教學(xué)現(xiàn)狀

當(dāng)今無(wú)論是政府、企業(yè)還是高校，對(duì)大數(shù)據(jù)、人工智能領(lǐng)域都保持著極大的興趣，舉辦了非常多的面向在校學(xué)生的學(xué)科競(jìng)賽[6]。如數(shù)據(jù)科學(xué)分析競(jìng)賽平臺(tái)Kaggle、阿里巴巴天池大數(shù)據(jù)比賽、全國(guó)高校云計(jì)算應(yīng)用創(chuàng)新大賽、滴滴全球Di-Tech算法大賽、國(guó)際知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘競(jìng)賽（KDD-CUP）競(jìng)賽、Byte Cup國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)競(jìng)賽、全國(guó)高校計(jì)算機(jī)大賽——大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)賽等。這些都是面向全球高校在校生開(kāi)放，完全免費(fèi)，并且以企業(yè)真實(shí)場(chǎng)景和實(shí)際數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的高端算法競(jìng)賽，均是旨在提升高校學(xué)生對(duì)大數(shù)據(jù)架構(gòu)、工作原理及大數(shù)據(jù)分析挖掘算法研究與技術(shù)應(yīng)用能力，探索大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)與科學(xué)問(wèn)題[7-8]。

學(xué)科競(jìng)賽能夠有效地推進(jìn)課程建設(shè)和教學(xué)改革，培養(yǎng)和提高大學(xué)生實(shí)踐和創(chuàng)新能力[9-10]。但就目前的教學(xué)資源和環(huán)境來(lái)說(shuō)，高效合理的利用學(xué)科競(jìng)賽，將競(jìng)賽和課程進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，還面臨以下幾個(gè)問(wèn)題。

⑴ 競(jìng)賽信息缺乏整合

當(dāng)前大學(xué)生的各種比賽層出不窮，門類眾多。每項(xiàng)比賽均有其面向的應(yīng)用領(lǐng)域和參賽對(duì)象。學(xué)生真正了解或接觸的門類也只有少數(shù)幾個(gè)，如數(shù)學(xué)建模、電子設(shè)計(jì)、互聯(lián)網(wǎng)+、國(guó)際大學(xué)生程序設(shè)計(jì)競(jìng)賽（International Collegiate Programming Contest， ICPC）等，這些比賽大部分涉及到的專業(yè)知識(shí)較廣，不針對(duì)某一特定專業(yè)。并且存在賽事周期較長(zhǎng)，獲獎(jiǎng)困難等問(wèn)題，容易使部分學(xué)生比賽中途放棄、甚至不敢報(bào)名。更為重要的是，學(xué)生對(duì)很多賽事的比賽內(nèi)容、規(guī)則并不了解，也不知道自己所學(xué)的專業(yè)知識(shí)有什么用，可以解決什么問(wèn)題，適合報(bào)名參加那項(xiàng)比賽。因此，對(duì)大數(shù)據(jù)類學(xué)科的競(jìng)賽信息進(jìn)行分析整合，指導(dǎo)并鼓勵(lì)學(xué)生參加熟悉、專業(yè)相關(guān)且感興趣的賽事，意義重大。

⑵ 師資隊(duì)伍建設(shè)有待提升

大數(shù)據(jù)課程里面的理論內(nèi)容，會(huì)涉及到各種數(shù)據(jù)分析挖掘算法，如線性回歸分析、主成分分析、聚類分析、推薦算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，內(nèi)容偏重理論和公式推導(dǎo)，如果只根據(jù)教材講解，就會(huì)使人感覺(jué)枯燥乏味。因此需要結(jié)合大量的實(shí)際案例，通過(guò)應(yīng)用實(shí)例分析，加深學(xué)生對(duì)重難點(diǎn)知識(shí)點(diǎn)的理解和掌握。但是，當(dāng)前大部分高校老師，主要精力都在理論研究上，接觸實(shí)際工程項(xiàng)目的機(jī)會(huì)較少，實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)缺乏。因此，需要建立一批具有大數(shù)據(jù)分析挖掘項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)的師資隊(duì)伍，才能更好的滿足后續(xù)教學(xué)和競(jìng)賽指導(dǎo)的需求。

⑶ 教學(xué)內(nèi)容及方式有待改進(jìn)

大數(shù)據(jù)課程目前的教學(xué)仍然是按照傳統(tǒng)方式進(jìn)行，以教師為主體，按照教材上的內(nèi)容進(jìn)行單方向知識(shí)傳輸。在這種教師為主體的教學(xué)模式中，主要時(shí)間是用來(lái)進(jìn)行理論知識(shí)的講授，難以體現(xiàn)出學(xué)生在教學(xué)中的主體地位，沒(méi)有足夠的互動(dòng)教學(xué)內(nèi)容，難以提升學(xué)生的實(shí)踐操作能力。并且，僅依靠課堂內(nèi)的理論和實(shí)驗(yàn)教學(xué)，時(shí)間有限，無(wú)法讓學(xué)生自己動(dòng)手編寫稍微復(fù)雜點(diǎn)的大數(shù)據(jù)分析挖掘算法，不利于學(xué)生創(chuàng)新思維的培養(yǎng)，也無(wú)法真正解決工程中的實(shí)際問(wèn)題。

2 課賽融合教學(xué)設(shè)計(jì)

競(jìng)賽是從實(shí)際應(yīng)用的角度出發(fā)，可以促使學(xué)生在全面掌握理論知識(shí)后，向?qū)I(yè)應(yīng)用型人才發(fā)展，學(xué)生在實(shí)踐過(guò)程中尋求理論和方法上的創(chuàng)新，畢業(yè)后能夠?qū)⑺鶎W(xué)知識(shí)直接運(yùn)用到工作中。

同時(shí)，競(jìng)賽可以推動(dòng)課程教學(xué)，讓學(xué)生實(shí)現(xiàn)從課堂上的被動(dòng)聽(tīng)課，到課下的主動(dòng)學(xué)習(xí)、開(kāi)發(fā)項(xiàng)目的轉(zhuǎn)變。因?yàn)樵诟?jìng)賽的過(guò)程中，總會(huì)存在一部分知識(shí)、方法是學(xué)生不了解或沒(méi)接觸過(guò)的，學(xué)生要想完成競(jìng)賽就需要主動(dòng)查找相應(yīng)的資料，學(xué)習(xí)相應(yīng)的方法。在此過(guò)程中，學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性就會(huì)得到有效提高，會(huì)主動(dòng)學(xué)習(xí)甚至鉆研某方面知識(shí)。

2.1 教學(xué)思路

根據(jù)專業(yè)培養(yǎng)計(jì)劃和課程教學(xué)目標(biāo)，將競(jìng)賽和課程進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，建立學(xué)科競(jìng)賽習(xí)題庫(kù)、學(xué)科競(jìng)賽知識(shí)圖譜、編寫課程教學(xué)大綱、優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容和方法、改進(jìn)課程考核，鼓勵(lì)和輔導(dǎo)學(xué)生參加競(jìng)賽，推進(jìn)教學(xué)改革。

通過(guò)上述舉措，一方面可以很好的提升學(xué)生解決實(shí)際工程問(wèn)題的能力，對(duì)大學(xué)生培養(yǎng)創(chuàng)新能力、自主學(xué)習(xí)能力、動(dòng)手能力及團(tuán)結(jié)合作能力的培養(yǎng)，發(fā)揮積極的作用。另一方面，能夠有效提高教師的教學(xué)質(zhì)量，極大程度上激發(fā)學(xué)生的科技創(chuàng)新熱情，從而潛移默化地培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維，滿足“新工科”專業(yè)人才的培養(yǎng)需求，培養(yǎng)出高素質(zhì)的綜合性專業(yè)人才。

2.2 教學(xué)方法

遵循課賽融合的教學(xué)思路，采取優(yōu)化課程教學(xué)內(nèi)容、任課教師參與競(jìng)賽指導(dǎo)、競(jìng)賽參與課程考核等培養(yǎng)措施，提高課程的教學(xué)水平?？傮w設(shè)計(jì)如圖1所示。

⑴ 建立學(xué)科競(jìng)賽習(xí)題庫(kù)

調(diào)研當(dāng)前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的各類學(xué)科競(jìng)賽，分析每種賽事的報(bào)名要求、比賽時(shí)間、場(chǎng)所、試題范圍、試題難度等信息，建立學(xué)科競(jìng)賽檔案，為學(xué)生提供全面的賽事報(bào)名指導(dǎo)服務(wù);在此基礎(chǔ)上，研究各類大數(shù)據(jù)分析挖掘比賽的歷年賽題，分析賽題涉及的知識(shí)點(diǎn)，分析賽題解題思路和方法，建立學(xué)科競(jìng)賽習(xí)題庫(kù)，供學(xué)生使用，進(jìn)行針對(duì)性教學(xué)和訓(xùn)練。

⑵ 建立學(xué)科競(jìng)賽知識(shí)圖譜

通過(guò)分析各項(xiàng)賽事的比賽內(nèi)容、歷年真題，建立基于課賽融合的學(xué)科競(jìng)賽知識(shí)圖譜，搭建一套完整的知識(shí)體系，幫助學(xué)生更好的了解本專業(yè)的培養(yǎng)方案、知識(shí)框架和重難點(diǎn)內(nèi)容，學(xué)生也能根據(jù)自己報(bào)名參加的比賽，依據(jù)知識(shí)圖譜，自主查閱相關(guān)資料學(xué)習(xí)。

⑶ 優(yōu)化課程教學(xué)內(nèi)容和方法

根據(jù)本專業(yè)學(xué)生的培養(yǎng)方案、課程教學(xué)目標(biāo)等要求，結(jié)合建立的學(xué)科競(jìng)賽習(xí)題庫(kù)和知識(shí)圖譜，找出與本門課程知識(shí)點(diǎn)相關(guān)聯(lián)的地方，優(yōu)化課程教學(xué)內(nèi)容，突出重點(diǎn)，貼合競(jìng)賽進(jìn)行課程設(shè)計(jì)，使每一個(gè)教學(xué)內(nèi)容都能夠與專業(yè)競(jìng)賽相關(guān)聯(lián)，努力形成學(xué)后賽、賽輔學(xué)的科學(xué)發(fā)展局面。同時(shí)，教師教學(xué)進(jìn)度應(yīng)當(dāng)循序漸進(jìn)，從實(shí)現(xiàn)最基本的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法開(kāi)始，到機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等進(jìn)階方法，最終給學(xué)生構(gòu)建一個(gè)相對(duì)完整的大數(shù)據(jù)分析挖掘知識(shí)體系。

⑷ 任課教師參與競(jìng)賽指導(dǎo)

授課老師參與競(jìng)賽指導(dǎo)，從前期的賽事宣傳、賽事報(bào)名、隊(duì)伍組建、賽事培訓(xùn)，到參賽過(guò)程中的知識(shí)點(diǎn)串講、重難點(diǎn)答疑、解題思路討論等，教師都發(fā)揮著相當(dāng)重要的作用。教師對(duì)學(xué)生進(jìn)行競(jìng)賽指導(dǎo)，可以使人才培養(yǎng)達(dá)到重難點(diǎn)事半功倍的效果。另外，發(fā)揮學(xué)生之間的“幫扶帶”的作用，讓上一屆比賽獲獎(jiǎng)的學(xué)生，帶領(lǐng)下一屆，并通過(guò)比賽宣講會(huì)，分析比賽經(jīng)驗(yàn)，傳授解題技巧。

此外，數(shù)據(jù)挖掘分析類競(jìng)賽往往對(duì)學(xué)生的專業(yè)基礎(chǔ)要求較高，學(xué)生自行研究而缺少指導(dǎo)，容易在摸索階段就失去學(xué)習(xí)的積極性和主動(dòng)性。為此，教師在課堂上結(jié)合實(shí)際的大數(shù)據(jù)分析挖掘案例和競(jìng)賽真題，講授一些難以理解的理論知識(shí)，加深學(xué)生對(duì)所學(xué)理論知識(shí)的理解程度，幫助學(xué)生快速度過(guò)初始階段，進(jìn)入算法實(shí)現(xiàn)與創(chuàng)新階段，使學(xué)生體驗(yàn)到參加人工智能競(jìng)賽的樂(lè)趣。同時(shí)，可聘請(qǐng)?jiān)诖髷?shù)據(jù)工程應(yīng)用領(lǐng)域有豐富經(jīng)驗(yàn)的高校老師、企業(yè)專家講解實(shí)際項(xiàng)目中的大數(shù)據(jù)分析挖掘經(jīng)典案例，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣。

⑸ 競(jìng)賽參與課程考核

課程與競(jìng)賽之間不能各自孤立，將競(jìng)賽融入課程考核可以激發(fā)學(xué)生參與學(xué)科競(jìng)賽的積極性?？梢愿鶕?jù)學(xué)生的競(jìng)賽成績(jī)，免除學(xué)生的課程考試，或者提高實(shí)踐操作的成績(jī)比例，鼓勵(lì)學(xué)生參加各類學(xué)科競(jìng)賽。但需要注意的是，激勵(lì)是適度的，要權(quán)衡好課程教學(xué)與競(jìng)賽的關(guān)系，讓學(xué)生明白參加競(jìng)賽是為了更好地學(xué)習(xí)課程，由此激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情，提高學(xué)習(xí)能力和專業(yè)水平。

⑹ 基于課賽融合的人才培養(yǎng)方法

根據(jù)“新工科”、“工程教育專業(yè)認(rèn)證”里提出的培養(yǎng)創(chuàng)新人才、應(yīng)用型、復(fù)合型和技能型人才的要求。結(jié)合專業(yè)培養(yǎng)計(jì)劃、課程教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)目標(biāo)，分析課程涉及到的知識(shí)點(diǎn)與競(jìng)賽賽題之間的聯(lián)系，歸納總結(jié)解題思路，編寫基于課賽融合的課程教學(xué)大綱，幫助授課教師在課堂上進(jìn)行理論與賽事的融合教學(xué)，加深學(xué)生對(duì)知識(shí)的理解和掌握程度，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和實(shí)際動(dòng)手能力。

3 結(jié)束語(yǔ)

大數(shù)據(jù)人工智能時(shí)代，缺乏的不是數(shù)據(jù)，而是數(shù)據(jù)背后隱藏的價(jià)值。顯然，對(duì)于大數(shù)據(jù)專業(yè)的學(xué)生來(lái)說(shuō)，僅靠教材內(nèi)容，掌握課堂上講授的大數(shù)據(jù)架構(gòu)、基本原理和常見(jiàn)大數(shù)據(jù)分析挖掘方法，很難將所學(xué)知識(shí)融會(huì)貫通，靈活運(yùn)用，無(wú)法解決實(shí)際工程項(xiàng)目問(wèn)題。

從近三年的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)和成果來(lái)看，課賽融合式教學(xué)，為上述為問(wèn)題提供了有效的解決途徑。課賽融合可以促使我們?cè)诮虒W(xué)上有全面的思考，如優(yōu)化課程教學(xué)內(nèi)容，改進(jìn)教學(xué)和考核方式，課內(nèi)進(jìn)行大數(shù)據(jù)架構(gòu)、原理及相關(guān)算法的理論講解，課后鼓勵(lì)和指導(dǎo)學(xué)生參加各項(xiàng)大數(shù)據(jù)學(xué)科競(jìng)賽;把傳授知識(shí)和培養(yǎng)技能、課堂內(nèi)教學(xué)和課外實(shí)踐結(jié)合起來(lái)，讓學(xué)生把學(xué)到的知識(shí)靈活運(yùn)用在實(shí)際項(xiàng)目中，有效提升學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和自學(xué)能力。

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