面向大数据可视分析人才培养的创新实践课程教学探讨*

史晓颖，黄彬彬，刘 庚

(杭州电子科技大学计算机学院，浙江杭州310018)

面向大数据可视分析人才培养的创新实践课程教学探讨*

史晓颖，黄彬彬，刘 庚

(杭州电子科技大学计算机学院，浙江杭州310018)

创新实践课程是顺应当前高等工程教育深入改革与发展所提出的一门新型课程，关注于训练学生的科学思维和创新能力。本文研究面向计算机专业的创新实践课程教学，以数据可视分析人才培养为切入点，详细讨论课程理论授课内容的设置和以项目为驱动的实践环节实施方案。在杭州电子科技大学计算机学院实践后，取得良好的效果。

创新实践课程；项目驱动；大数据

一、引言

随着高等学校工科教学改革的深入，各大高校高度重视培养学生的创新意识和创新能力。创新实践课程是顺应当前高等工程教育改革与发展所提出的一门新型课程，关注于训练学生的科学和创新思维，增强解决工程实际问题的能力。

全国各大高校针对不同的专业，开设了多门创新实践课程[1][2][3]。不同于传统课程，它具有形式灵活、小班化教学等特点，要根据实际需求灵活设置授课内容。为了加强学生的创新精神和实践能力，提高人才培养质量，杭州电子科技大学在计算机专业面向大二学生开设了创新实践课程。任课教师根据自身的学科背景，基于社会热点需求问题，申报课程要完成的课题内容，再通过师生间的双向选择，组建授课班级。

随着大数据时代的到来，大数据产业发展对培养高层次的数据科学人才提出了新的需求[4]。在未来3-5年内，我国数据分析师的缺口将达100万人左右[5]。但是，目前国内高校对数据型人才的培养规模和质量还远远达不到要求。本文研究了在创新实践课的教学过程中，以培养大数据可视分析人才为目的，探讨如何设置理论授课与项目实践环节，通过解决实际问题，提高学生的创新意识和创新能力。

二、创新实践课题的选择

大数据可视化与可视分析是大数据分析中重要的组成部分，通过有机融合人的智能与计算机的处理能力，帮助人们洞悉大数据背后的知识与智慧，已经成为数据分析和科学决策的有效手段。基于个人的专业背景和研究方向，笔者选定以大数据可视分析作为创新实践课题，主要基于如下考虑：

（1）对于本科学生来说，可视分析中采用直观的图形化表示、所见即所得的交互方法，更容易激发他们的学习兴趣，不会觉得枯燥难懂。

（2）该课题与社会热点紧密结合，社会对该类人才需求较大。学生若能掌握并运用相关知识来解决实际问题，对更好地就业有很大帮助。

（3）数据分析与实际项目紧密结合，而寻找数据内部蕴含的特征又具有未知性，需要学生具有创新意识和探索精神，正好和创新实践课程的设置宗旨不谋而合。

三、课程教学内容与实践形式设置

与传统的仅采用理论教学的授课模式不同，笔者将创新实践课程划分为理论授课和项目化实践两个部分。首先讲解基础理论，让学生了解课程目的及课程实施过程。然后通过项目化的课程设计培养学生工程意识，提高综合运用知识来解决实际应用问题的能力。

理论授课是让学生了解和熟悉课题的前提。基于可视化分析大数据的各个步骤，细分授课内容，将数据分析过程拆解并贯穿于整个教学中，为解决实际问题提供理论保证。

具体来说，包括如下几个方面：（a）大数据的概念：包括大数据出现的历史；大数据的特征；大数据与其他学科的关联；大数据时代面临的挑战等。（b）数据可视分析的案例介绍：介绍数据可视分析成功用于解决实际问题的典型案例，从案例的实际需求出发，通过描述案例的主要目的和设计思想，介绍案例采用的具体方法，指出完成过程中遇到的关键问题，帮助学生理解课程学习的价值所在。（c）数据可视分析所要掌握的关键技术：包括数据存储和管理技术，数据可视化展示语言、人机交互技术等。

由于课程学时所限，在授课过程中，需要不断引导学生利用课外时间，进一步学习和巩固相关编程技术，为实施项目化的课程设计打好基础。

在理论授课的基础上，实践环节是培养学生创新能力最重要的步骤。只有让学生在参与完成某一具体任务的过程中，才能深化其对数据可视分析流程的理解，主动学习相关知识，提高动手能力，不断地探索并解决未知的问题。

在实践阶段，纳入项目化的教学模式，将学生组成创新研究小组，通过“分组——选题——制定和实施方案——撰写分析报告”的实践过程，鼓励学生开展自主式、探索式、合作研究式的学习，促进知识的迁移和科学思维的养成，同时培养学生的团队协作精神。

具体来说，分为如下几个步骤：

1）合理进行人员分组。一个复杂的数据分析任务要求学生以团队合作的形式来完成，让学生根据各自的技术优势，合理分组，每个小组选出一个小组长，组员通过分工与合作实现既定目标。

2）选取有价值的分析任务。以“交通大数据可视分析”为主要目标，通过小组讨论拟定感兴趣的分析子任务，由教师进行内容把关。要求所选取的项目任务具有一定的复杂度和综合度，可以从数据分类、趋势预测、历史规律挖掘等方面着手，明确要研究的主要问题和预期的分析目标。

3）制定和实施分析方案。要求学生设计详细的实施方案，考虑方案的可行性和合理性，主要包括：分析目的及内容，方法及步骤，计划进度安排，如何分工等。在该过程中，教师指导学生检索和阅读科学文献，一起讨论采用何种技术或方法分析数据，引导学生逐步实现项目任务。在学生碰到问题和困难时，鼓励其通过自主学习所需知识、与小组成员讨论，与指导老师探讨来解决问题。

4）完成分析报告。以小组为单位，完成分析报告，阐述分析任务的执行流程，人员分工情况，给出分析结果，并讨论分析方法是否合理及未来的改进建议。

5）课程考核。课程考核结合教师评价（50%）、小组间互评（30%）、组内自评（20%）多种方式综合给出课程分数。

在以项目为驱动的实践过程中，教师的任务从“传授知识为中心”逐渐向“引导学生探索知识，有体系、有目的地应用知识”转变，学生成为了学习的主体和发展者，极大地调动了学生的积极性和参与度，培养了学生的团队协作精神和创新能力。

四、教学效果及存在问题分析

本课程自开课以来，取得了一定的教学效果。授课班级共有14人，其中有2位学生在老师的指导下将项目的实施成果，整理成论文发表在计算机相关的学术会议上，有1位学生申请了发明专利。

为了更好地收集大多数学生的反馈意见，在课程结束后，让学生投票选择自己在哪方面的能力有所提高，并撰写一份学习心得。投票结果为：编程能力（11票）；团队协作能力（9票）；创新和探索能力（8票）；自主学习新知识的能力（13票）；完成实际工程的能力（10票）。从结果中发现，大多数学生认为通过课程学习能提高自己多方面的能力，包括自学、编程和工程实践能力。部分学生认为提高了自己的创新和探索能力、团队协作能力，这部分学生相对基础较好，能够针对分析任务得出自己的结论。而其他有些学生基础知识储备不足，还处于不断学习编程技术的阶段，因此对问题的探索不够深入。

图1 课程报告中文词云

图2 课程报告英文词云

图1和图2分别为从学习心得中提取的中英文词云。从图1中发现，大多数学生描述了对数据可视化的学习，掌握了“技术”，得到了“信息”和“知识”，其他关键词包括“分析”，“学会”，“理解”，“实现”，“任务”等。从图2中可以看出学生实现项目时所采用的主要技术，这表明学生在上课过程中，根据实际需求自学了解决问题所用到的相关技术。下面摘取了部分学生的心得。学生1：“通过课程学习，我意识到事情有很多方法去解决，一个方法不通，还有其他的解决方法”；学生2：“集体的力量是无穷的，好的队友是成功的一半，和大家一起做事情，能从别人身上学到自己没有的”；学生3：“在这门课程上学到的东西比其他任何课程都要多，更有用”；学生4：“在后半学期，经过老师的提点，自己慢慢摸索，再加上同学的帮助，一个个任务难题渐渐被解决，我也逐渐有了继续探索的动力。”从上述反馈来看，正是通过项目化的实践，潜移默化地提高了学生的自主学习能力和探索未知的精神，培养了学生的综合能力。

但是作为一门新型课程，课程在实施过程中遇到了一些问题，具体表现为：

（1）由于不同学生的学习效率与动手编程能力存在差异，因此部分学生进展较快，能针对项目制定方案，设计新的可视化表示来展示数据特征，探索数据规律。而部分学生始终处于编程技术的学习阶段，影响到课程完成质量。

（2）本课程面向大二学生，虽然数据可视分析入门较快，但解决实际问题时涉及多种专业技术的学习与应用，部分学生感觉到知识储备不足，项目实践有难度。

因此在今后的教学过程中，应事先做好摸底调研工作，针对不同学生进行层次化教学，同时要进一步研究如何更好地激发学生的学习热情，鼓励他们在遇到困难时勇于克服困难。

五、结语

随着高校工科教育改革的深入进行，创新实践类课程对传统的理论教学进行了很好的补充。课程对培养学生创新意识、解决实际工程问题能力起到积极作用。本文针对作者所承担的计算机专业的创新实践课程，围绕数据可视分析人才培养展开，深入研究了课程理论教学内容的设置、项目化实践的实施模式，同时也分析了目前课程取得的效果和存在的问题。由于该门课程开设时间较短，还处于探索阶段，接下来要进一步完善目前的理论教学体系，研究层次化的教学方案，通过总结经验，应用于新一轮的教学。

[1]黄雪梅.围绕机电实验平台的创新实践课程[J].实验室研究与探索,2011,30(3):140-144.

[2]陈妙,陈敏,余日安,等.公共卫生创新实践课程的构建及作用探讨[J].基础医学教育,2014(12):1031-1033.

[3]汪东风,林洪,曾明滂,等.创新实践课程的实施步骤[J].实验室研究与探索,2009,28(3):107-109.

[4]程学旗,靳小龙,王元卓,等.大数据系统和分析技术综述[J].软件学报,2014(9),1889-1908.

[5]谢然.大数据人才 “求贤若渴”[J].互联网周刊, 2014,(10):22-23.

（编辑：郭桂真）

G642

A

：1673-8454（2017）04-0022-03

杭州电子科技大学2016年高等教育研究资助项目（YB201625）,浙江省公益技术应用研究计划项目(2016C33G1290001)。