韩舸 张淼
【中图分类号】G649 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089(2017)45-0237-01
数据被誉为21世纪的新石油,将推动新一次的信息革命,大幅提高人类社会的生产力。正如勘探石油需要石油勘探工程等一系列专业配套学科,想要从大数据中抽取有价值的信息和知识也需要一套成体系的理论、方法和硬件[1]。大数据分析需要面临的挑战包括数据获取、存储、分析、搜索、共享、传输、可视化、查询、更新和信息隐私等。作为一门新兴学科,目前高等学校在教学上并没有形成统一的共识,而是处于各自结合自身优势进行积极探索的阶段。
“一带一路”倡议是新时期以习近平同志为核心的党中央治国理政新战略的代表之作。随着该倡议的落实,中国与“一带一路”相关国家的人员交流日益频繁,合作日趋紧密。在这一时代大背景下,武汉大学国际软件学院作为教育部、国家计委首批批准成立的国家示范性软件学院,积极响应党中央号召,扩大了在“一带一路”国家的招生。以2014级“软件工程”留学生班为例,超过80%的学生来自俄罗斯、巴基斯坦、泰国和蒙古等“一带一路”沿线国家。来自这些国家的留学生不仅与普通中国学生有着显著的差别,同欧美等发达国家留学生也存在差异。综上来看,向“一带一路”国家学生讲授“大数据分析”这样一门新兴学科是一项具有极大创新意义和应用前景的教学任务。
一、“一带一路”国家学生特征分析
在2016年,“一带一路”沿线国家GDP在全球GDP中的占比为16%,而人口的占比则达到43.4%[2]。除捷克外的其他国家的发展相较中国处于落后的态势。以武汉大学国际软件学院2014级“软件工程”留学生班为例,除两人来自俄罗斯和泰国这样发展程度略微落后中国的国家,其余20余人皆来自发展程度明显落后中国的国家。相对落后的经济社会发展状况,在留学生身上打上了明显的烙印。通过前期与辅导员和其他任课老师的沟通以及与学生的交流来看,与中国学生相比,“一带一路”国家留学生的编程能力、学习能力和视野存在一些不足。具体体现在:(1)普遍缺乏预习和复习的习惯;(2)对C语言及各类其他编程语言的掌握程度不足;(3)对大数据领域一些经典案例缺乏了解。但是,他们也有自己独特的优点。例如,他们在课堂的交互方面比中国学生更活跃,更愿意直接参与教学的互动过程。同时,他们的英语平均水平高于中国学生,特别是在听说方面有较为明显的优势。因此,需要因材施教设计不同于中国学生的课程大纲和教学方法。
二、“大数据分析”课程内容分析
数据科学的发展有两支不同的流派——即方法研究和应用发展,并最终重新汇聚。从应用的角度看,所谓大数据处理包含了针对特定商务事件的规划、架构、完善和部署系统,同时也需要涉及数据的采集、清洗、分析、应用和管理监控的全企业层面智能商务平台。从方法研究的角度看,除具备基本统计学知识外,学生需要掌握分类、回归、相似性匹配、聚类、相关性测试、链接预测和数据约简等多种不同知识,在有余力的情况下应当进一步了解深度学习和人工智能等当下流行技术。综上所述,大数据分析所涉及的硬件构架、软件组成和算法分析都是目前科技前沿内容。显然,不可能在单一课程中全部讲授完毕。而如果泛泛而谈的全面覆盖这些知识点,则可能使得课程落于俗套,使学生无法掌握任何技能。特别是考虑到“一带一路”国家留学生基础较之中国学生比较薄弱,课程深度和广度同学生学习、认知能力之间的矛盾决定了需要进行特殊的课程设计。
三、课程内容设置和教学方法变革
结合上述的学生特点和课程特征,“大数据分析”课程的重点将放在分析方法的介绍和应用,其次是介绍知名案例,最次是概念的讲解。“一带一路”国家留学生学习能力普遍不强,但是互动性好,因此如果按中国学生课程的设计,将概念讲授放在首位,很容易造成他们无法理解,进而脱离教学过程。但是,将应用放在首位,能够迅速将他们的注意力集中在教学过程。在实践过程中及过程后,穿插进行概念的讲解,此时他们已经对该事物有了直观的认识,能够更好的理解相关的概念和知识。案例教学也是一个重要的工具,这不仅能够帮助留学生们更好的巩固所学到的知识,也能够有利于扩展他们的认知视野,帮助他们理解“大数据”在他们身边的应用。目前,我国在大数据应用领域同国际领先水平基本保持一致,涌现了诸如华为、阿里和腾讯等一大批优秀企业,这些企业提供的诸如滴滴出行、饿了么和淘宝网等服务受到留学生的欢迎。因此,将这些优秀企业的知名产品中涉及到“大数据分析”技术的部分作为经典案例展现给留学生,不仅能够帮助他们掌握相关技术、拓宽视野,更能够在无形中宣扬中国的软实力,在国际上培养更多乐意走中国发展道路的同伴。
四、总结
本文就“一带一路”国家留学生的“大数据分析”课程教学展开分析和研究。通过调研和走访发现先进技术涉及到的巨大知识储备和学习难度与相关国家留学生较弱的学习能力之间存在一定的矛盾。針对这一矛盾,设计了以实践教学为主,案例教学为辅,穿插概念讲解的创新教学模式。这一新模式有望使得学生更好的掌握课程知识,同时也能够为世界培养更多的中国道路追随者。
参考文献:
[1]牛瑞卿,韩舸.基于数据挖掘的滑坡监测数据处理流程[J].武汉大学学报(信息科学版),2012,37:869-872
[2]中国一带一路网: https://www.yidaiyilu.gov.cn/
作者简介:
韩舸(1987.6-),男,汉族,湖北人,博士,讲师,研究方向:数据挖掘与激光遥感。
课程教育研究·上2017年45期