校企合作背景下大数据技术原理及应用课程改革探索

卢志翔　邱素贞

[摘 要]大数据行业快速发展，高等院校的大数据技术人才培养也应与时俱进，实现人才供给侧和产业需求侧的对接。文章基于校企合作背景，以学生学习成果产出和能力发展为导向，对大数据技术原理及应用课程从教学目标优化、教学内容重构、课程资源建设、课堂教学模式创新、课程评价方式改革、教学团队培育六个方面提出系统化的改革思路，构建课程教学新形态，提高应用型人才培养质量。

[关键词]校企合作;大数据技术;课程改革

[中图分类号]G434 [文献标识码]A [文章编号]1008-7656（2022）02-0032-06

引言

为贯彻落实《国务院办公厅关于深化高等学校创新创业教育改革的实施意见》（国办发〔2015〕36号）[1]和《国务院办公厅关于深化产教融合的若干意见》（国办发〔2017〕95号）[2]精神，教育部组织企业支持高校开展产学合作协同育人项目，深化产教融合、校企合作，以产业需求推动高校人才培养改革，打造校企协同育人的长效机制，最终提高人才培养质量。2018年，南宁学院与企业融合共办数据科学与大数据技术专业，在课程建设上采用“一课双师”共建、共管、共实施的深度融合模式。本文以大数据技术原理及应用课程改革为例，探讨校企深度融合建设课程模式。

一、当前课程体系建设面临的新情况

（一）实验设备与服务器集群架设需求

大数据技术原理及应用课程内容涵盖了大数据平台集群架设大部分内容，分布式集群架设实验对服务器节点性能要求高、需求节点数量多、实验连续性要求高。目前实验室设备配置不高，多数单机环境配置，没有专门的分布式集群架设环境。为了便于维护和管理，实验室管理员在每个设备上均安装有还原软件，当计算机重启或关机时，实验数据难以保存，导致学生难以连续操练完成整个实验。

（二）仿真实验平台与企业实际需求

目前采用的仿真实验主要为单个知识点的验证性实验，考核工作流程和配置代码的准确性。而在实际工作中，设备型号、软件版本、配置需求等与仿真实验环境存在差异，导致在后期环境中的实效与仿真实验结果存在差距。

（三）教学目标与行业需求

大数据技术是新兴技术，集群架构技术迭代更新的速度快，学生系统学习的部分专业技术到毕业时往往已经更新，这造成学生就业能力与行业需求存在差距。应用型本科人才培养，应以行业需求为教学目标，以职业能力为导向构建应用型教学体系。

（四）教学过程与工作逻辑

目前，授课的模式很大程度上取决于教材的课程知识体系，基本上是理论加验证性实验，针对单一的知识模块或技能点，对实际工作过程实践不够，没有按照工作逻辑编排实践性的知识体系，这导致学生掌握的有关知识难以适应实际工作需要。

二、基于工作过程的课程体系设计

课程设计的指导思想是依据南宁学院“应用型、开放式、新体验”的办学理念和数据科学与大数据技术专业的人才培养目标，建立“专业”与“产业” 对接、“课程”与“真实岗位” 对接、“课堂”与“工作情境”对接的跨界思维，实施“教学流程对接工作流程”的教学改革策略，以能力为本位，按照职业岗位能力重新梳理教学内容，以情境为载体创设真实工作环境、以项目为中心组织教学，培养学生解决复杂问题的综合能力和高级思维。

基于工作过程系统化设计能够建立教育与工作的跨界整合。这里所指的工作过程，是指个体“为完成一件工作任务并获得工作成果而进行的一个完整的工作程序”“是一个综合的、时刻处于运动状态但结构相对固定的系统”[3]。基于工作过程系统化课程设计的目的就在于寻求工作过程与教学过程之间系统化的纽带[4]。课程围绕教学目标优化、教学内容重构、课程资源建设、课堂教学模式创新、课程评价方式改革、教学团队培育等六个方面进行改革和建设，使课程发挥支撑人才培养目标和达成毕业要求的作用，实现助推本科专业内涵建设和本科人才培养整体质量提升。为此，提出相应的课程改革的理念、路径和措施。

（一）优化教学目标，提高人才培养质量

调整和优化教学目标以满足专业培养所需要达成的毕业要求是课程教学改革的重要前提。按照课程设置的目的和必要性，学生通过本门课程的学习，必须要掌握大数据平台开发技能，以适应大数据平台开发岗位能力需求。随着大数据技术的发展，对大数据平台开发岗位的能力提出了更深层次的要求。因此，课程教学目标对标能从事大数据开发、大数据运维领域工作的高素质应用型人才培养，要从以下几个方面进行“深層细化”的优化。

1.理解大数据基本概念，大数据平台框架构成和工作原理，能够针对不同的情境需求选择合适的软件架构大数据平台。

2.熟悉大数据平台开发流程，能够独立进行大数据HDFS分布式文件系统、Map Reduce分布式并行计算、数据分析和数据仓库等集群架设，能够读懂集群配置文件。

3.能够运用所学的大数据概念、原理、集群架设技术，对大数据平台开发制定合理的方案，能够进行集群故障检测、分析、恢复等平台维护工作。

4.学会自主学习，跟进大数据新技术，了解国家大数据技术相关政策、法规，了解大数据国际形势，培养科技强国的爱国情怀。

以上四个目标的修订，均以学生为中心，让学生在掌握大数据概念、原理、架设方法的同时灵活运用相关知识来分析问题、解决问题，从而培养学生解决复杂问题的综合能力和高级思维，为从事大数据开发、大数据运维领域工作打下良好的基础。

（二）系统化设计课程体系，培养技术应用能力

优化课程内容是实现教学质量提升、达成教学目标的重要保障。课程内容优化落实为教学内容的更新和重构，其改革的切入点应从分析大数据平台开发岗位的典型工作任务入手，以能力为本位，基于行业需求引进企业工程项目、新技术和新技能来充实教学内容，通过对技术理论与技术能力的逻辑梳理，使课程与实际岗位相对接，授课内容模块与工作模块对接，从而形成基于行动逻辑的课程内容新体系。在此基础上，依据大数据平台开发岗位能力需求，构建四大教学情境：HDFS分布式文件系统集群、Map Reduce分布式计算集群、Hive数据仓库分析集群、HBase分布式数据库集群，从而形成新型的教学结构和教学流程。通过教学情境结合工程项目的实施过程，使学生理论联系实际，能够运用理论分析工程平台开发问题，培养学生逻辑思维能力和主动学习能力，这不仅有利于后续专业课程的学习，也能提升学生的大数据处理的能力。基于行动逻辑的教学情境构建如图1所示。0723286A-5B83-4F80-B02E-0F2BDEADB449

情境教学流程按照工作流程进行，四个学习情境对应产出大数据四个子集群，四个阶段性成果涵盖了大数据平台开发所涉及的大数据采集、存储、处理、分析、应用技术全过程，完成四个集群搭建即掌握了大数据平台开发的基本规律、流程和技能。

（三）完善课程资源建设，体现教育的现代化

原有的教材在结构基本上是理论加验证性实验，缺乏实践项目和大案例，学生难以系统地实施集群架设，并且配套的实验框架版本不高，缺乏时效性。自2018年起，学校就探索基于工作过程系统化教学思想，对授课内容进行模块化重构，授课流程与工作流程对接，同时与企业师资团队共建课程，实施项目化教学模式。

依据培养大数据开发、大数据运维工作的高素质应用型人才教学目标，按照大数据开发工作逻辑梳理教学情境流程，根据教学流程编制课程内容，按照工作逻辑编制成四个知识模块，对应HDFS分布式文件系统集群架设、Map Reduce分布式计算集群架设、Hive数据仓库分析集群架设和HBase分布式数据库集群架设四个教学情境。每个知识模块按照集群架设工作流程编制学习任务，同步建设配套的PPT、教学视频、实验手册、线上学习资源。根据教学目标修订课程教学大纲、实验手册，编制教学方案，注重突出和优化应用型人才培养的实践教学环节、确定“智育”与“德育”有效融合的课程思政教育逻辑路线，进而形成完善的教学指导性文件。在相关企业智慧平台建设线上课程，按行动逻辑编排学习模块，以学生为中心，产出导向反向设计和完善教学资源，具体做法如下。

1.建设在线学习模块。以行动逻辑设计教学流程，重构课程内容，以教学情境划分学习模块，每一个模块涵盖大数据平台开发的工作流程。线上学习节点对应工作子任务，每个节点系统建设学习目标、自学视频、自学课件、自测习题、实验流程等资源。与此同时，收集国家政策资料、国际形势资料、新技术资料充实慕课平台，作为课前学习任务资料，培养学生自主学习能力和新技术跟进能力。

2.完善案例库。收集、整理企业项目资源建立脱敏项目库、半脱敏项目库，为开展实践项目教学提供丰富的资源。对每个入库项目进行规范建设，形成包含需求说明、设计要求、验收标准、评分标准等完备的项目实施要求体系。

3.建立系统化测评体系。通过收集学生的视频学习、测验、作业、讨论、考勤、抢答等学习记录，建立精准跟踪、数据驱动生成成长档案。实时监控学生在线学习状态，科学测评学生，促进学生学习质量持续改进。

4.建设教学基地。充分利用合作企业的资源，拓展建立校外实训基地，使学校的仿真环境实训和企业的实际工作环境相结合，从感性认识到理性认识的转变，提升学生实践能力。搭建校内实训环境和场所，与企业合作建立适合本专业课程实训的微格工作室。尝试基于分批次、多教师协同指导的工作坊授课形式的改革，旨在实验条件受到限制的情况下，提高项目化实验教学的连续性和有效性。

（四）改革课堂教学模式，体现基于行动逻辑的能力培养

1.教学模式的选择和设计

2019年发布《教育部关于一流本科课程建设的实施意见》（教高〔2019〕8号）[5]文件，大力倡导线上线下混合式优质课程申报，认定6000门左右国家级线上线下混合式教学的一流课程。可见混合式教学在提高学生学习质量的重要授课模式。混合式教学（Blending Learning）就是要把传统学习方式的优势和e-Learning （即数字化或网络化学习）的优势结合起来，二者优势互补，从而获得更好的教学效果。混合式教学可以充分发挥教师和学生的自主性，更能充分体现学生作为学习过程主体的主动性、积极性与创造性。

课程组前期主持有校级示范课程建设项目，对混合式教学进行了探索，学生反馈线上线下混合式教学资源丰富、任务明确，便于自主学习、更容易吸收知识。混合式教学应用形式较多，大数据技术课程工程实践性较强，因此，课程组采用“MOOC学习+技能实操”混合教学模式，教学活动安排如图2所示。

2.任务驱动教学设计

情境教学中工作流程的每一步骤对应一个学习子任务，围绕以学生为中心开展教学。学习子任务的教学过程如图3所示。

3.OBE教学设计

OBE是指教学设计和教学实施的目标是学生通过教育過程最后所取得的学习成果，强调学习成果产出导向。以最终目标为起点，反向进行课程设计，开展教学活动。综合性大数据平台集群架设作为学生实训的最终学习成果，可划分为4个子集群架设，即4个情境教学阶段性产物，每个子集群架设过程按照产业逻辑设计学习流程3大步骤、16个子步骤，每个工作步骤对应一个子学习任务，以子学习任务目标开展教学活动。

（五）教学评价方式改革，凸显学习成果和能力产出

1.关注评价的多元性，结合考勤、课堂提问、课堂讨论、学生作业、平时测验、实验实训、技能竞赛及考试情况，综合评价学生成绩。

2.注重项目阶段性考核评价（四情境四阶段考核），注重学生职业素质、岗位技能和专业知识的综合性评价，着重培养学生的综合素质。

3.规范化项目现场答辩考核模式，组建校企评委组。模拟公司开发团队，汇报仿真项目实训成果的展示报告会，组建由行业、企业、校内教师组成的评委组。每个情境考核从平时表现、团队合作、项目成果和现场答辩四个方面评定学生项目成绩，衡量学生的专业技能、团队合作、岗位能力、职业素养。情景考核比例：项目成果占50%、现场答辩占30%、平时表现占10%、团队合作占10%。

（六）混编教学团队建设改革，体现产教深度融合机制创新的新成效

在产教深度融合机制下，校内专业教师与企业工程师组建“校企混编师资”教学团队，在“教学方案制定、教学资源建设、教学组织实施、教学质量评估”等方面的建设和改革上实现深度融合。特别是在教学实施的组织形式上，尝试“一课双师”嵌入式授课模式、运作机制的改革和创新。在校内教师与企业教师共同实施教学的过程中，在教学技能与专业技术上建立一对一互助模式，形成产教深度融合的教学生态，提高专业教师的综合素质和能力，在课堂教学上实现产教深度融合效应的优化，为达成教学质量提升提供有力保障。0723286A-5B83-4F80-B02E-0F2BDEADB449

三、教学改革成效

南宁学院与相关企业于2018年合作办学至今，大数据技术原理及应用课程改革实施了4轮的教学实践，不断探索符合学校发展的校企深度融合共建课程模式，取得了较好的成效。课程组混编师资团队每年共同指导学生参加全国大学生计算机设计大赛、中国东盟数字创新大赛、省级人工智能设计大赛等省部级以上各类竞赛，并获奖400多人次。通过基于工作逻辑的课程项目训练，学生的学习兴趣、创新能力、团队协作能力等方面都有较大的提升，凸显了课程教学改革模式在学生实践综合能力培养方面的积极作用。课程组建立了由6个人组成的校企混编师资课程团队，在教学资源建设、教学实施等方面实施了共建、共管、共实施的“一课双师”深度融合。在校内教师指导帮助下所有企业教师参加培训并获得ISW国际认证、高校教师资格证。通过青年教师助教培育项目建立课程团队一对一帮扶模式，有两位企业教师分别获校内教学设计大赛一等奖、教学创新大赛二等奖，校内教师有8人次参与企业开展的大数据分析师训练营，教师在教学技能和专业技术能力均得到了提升。

四、结语

教学实践表明，从教学目标优化、教学内容重构、课程资源建设、课堂教学模式创新、课程评价方式改革、教学团队培育等方面进行教学改革，积极探索校企深度融合开展“一课双师”授课模式，并基于工作逻辑开展情境化教学，能有效激发学生的学习兴趣，帮助学生解决专业领域的复杂工程问题。

[参考文献]

[1]国务院办公厅.国务院办公厅关于深化高等学校创新创业教育改革的实施意见[EB/OL].（2015-05-13）[2021-12-16].http：//www.gov.cn/zhen gce/content/2015-05/13/content_9740.htm，2015-5-13.

[2]國务院办公厅.国务院办公厅关于深化产教融合的若干意见[EB/OL].（2017-12-19）[2021-12-18].http：//www.gov.cn/zhengce/content/2017-12/19/ content_5248564.htm，2017-12-19.

[3]赵志群.职业教育与培训新概念[M].北京：科学出版社，2003.

[4]姜大源.工作过程系统化：中国特色的现代职业教育课程开发[J].顺德职业技术学院学报，2014（3）：1-11+27.

[5]中华人民共和国教育部.教育部关于一流本科课程建设的实施意见[EB/OL].（2019-10-31）[2022-01-07].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A08/s70

56/201910/t20191031_406269.html.

[作者简介]卢志翔，南宁学院副教授，硕士，研究方向：教育信息化、数据挖掘;邱素贞，南宁学院副教授，硕士，研究方向：教育信息化、数据挖掘。

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