基于CDIO的云计算与大数据课程教学体系构建

吴婷

摘 要：云计算是建立在海量数据存储基础平台上，依托大数据的分布、分发、共享与使用来实现多种应用目标。文章引入CDIO理念来架构课程教学体系，强调信息产业技术人才培养与行业服务方向、岗位需求的关联，以提高人才培养质量。

关键词：高职；CDIO；云计算与大数据；课程建设

信息技术的革新与发展，将云计算与大数据喻作“钻石矿”，可见其学科价值与特点。从技術领域来看，云计算是对分布式处理技术的综合应用，改变了传统IT架构独占使用的模式，特别是在大数据环境下，依托多种类型的海量数据实现分布式存储与分析，为各个行业提供科学、准确、有价值的决策依据。面对行业人才急需的背景，高职院校在优化学科定位，构建云计算与大数据课程教学体系中，应该走出盲目跟风、课程随意设置的弊病，关注学科前沿、把握学科教学特色，优化人才培育模式，提升人才综合职业技能水平，提高市场竞争力。

1 云计算与大数据课程教学现状

高职院校在学科课程教学体系构建中，要强调理论与实践的融合，要突出人才的就业导向，强调学生职业能力的提升，打造特色学科。藉由云计算与大数据课程教学现状，目前开设该类课程的院校较多，很多高职院校在招生计划中开设云计算与大数据课程。但也有较为有实力的高职院校，并未开设该专业。究其原因，一方面为规避专业风险，另一方面存在观望。近年来，云计算与大数据人才需求激增，但对于多数高职院校，在学科专业建设，课程体系完善等方面，还有较多不足，特别是学科实训室、师资人才欠缺，成为云计算与大数据专业特色化发展的主要阻力。一些对外开设云计算与大数据课程的院校，据抽样调查发现，多数是在计算机相关专业基础上，增加云计算与大数据相关课程，或者修改课程教学大纲，融入云计算、大数据相关知识，并未真正构建云计算与大数据课程教学学科体系，甚至一些院校，直接引入本科院校云计算大数据专业课程，作为自身专业课程，但其教学成效有待检验。从河南信息统计职业学院学科专业建设实际来看，为了减少走弯路，为了避免出现课程设置随意性、课程结构衔接不畅等问题，引入CDIO教学理念，将“工程教育”模式纳入云计算与大数据课程教学体系中，将学生的职业技能、学科知识、团队协作等素养进行整合，从“构思”（conceive：C）、“设计”（design：D）、“实现”（implement：I）和“运作”（operate：O）4方面来贯穿，优化课程教学模式，提高该课程教学质量，深受社会和企业的认可。

2 基于CDIO理念对云计算与大数据课程的规划

CDIO理念强调人才培养要满足行业岗位需求，能够具备职业胜任力。结合云计算与大数据课程，在深化“厚基础、宽口径”过程中，需要从3方面来规划[1]。

2.1 联系行业人才需求标准，突出岗位素能培养

从近年来各大型人才招聘网站及大型行业门户用人需求分析来看，云计算大数据人才需求旺盛。联系具体岗位要求，在云实施、云应用、云平台管理、测试及维护等方面，对技能型人才需求超过70%；在云平台开发与应用、云架构、运规划及大数据系统分析等领域，对知识性人才、研发类人才、本科以上学历人才需求超过25%；在智能算法、网络架构优化等领域专家岗位需求小于5%。可见，高职院校在培养云计算与大数据产业对口人才上，要注重专业岗位技能，特别是高职类应用型人才的培养定位，化解行业人才不足难题。这种“倒三角”人才结构与需求，迫切需要高职院校能够顺应课程改革创新实际，拓展人才培养的渠道和视野。

2.2 依托云计算与大数据专业方向，调整学科定位

从“倒三角”人才岗位需求来看，对云计算技术、大数据系统管理与运维人才的培养，应该作为学科人才的重点素养，并依托校企合作，引领学生参与部署云计算平台，加强云端网站的开发与管理，协同学生应用云计算软件，实施云管理。同时，结合云系统应用开发商、云服务提供商对云计算系统测试、管理、运维工作要求，加强毕业生对该岗位相关工作能力的培养，拓展更宽的就业渠道。另外，大数据作为云计算的基础，还应该立足当前大数据管理实际，能够搭建数据库，加强学生日常数据库维护、管理，能够胜任不同电商企业、应用服务企业、大数据开发企业及相关IT部门的岗位要求。

2.3 创新课程教学模式，提高学科竞争力

在云计算与大数据课程教学模式上，结合当前云计算平台，能够开展模块化教学，注重学科岗位实践技能的学习，突出工科教学特点。同时，围绕云计算与大数据学科，能够整合多种教学方法。如角色分配、分层教学、案例教学等。让学生能够从具体、真实的实战学习中，挖掘学生动手潜能，提升学科知识应用能力。如引入在线课程资源库建设，整合多种教学资源，搭建基于程序员的岗位技能教学体系，开展线上、线下学习，提高学科教学的先进性、互动性、高效性和前瞻性。建立规范的云共享资源库，包括数据标准、使用模式、数据安全等；搭建基于云平台的虚拟实验系统，引入数据筛选分析、挖掘课程，提炼精品案例，提高资源利用率和教学效益。

3 基于CDIO理念构设云计算与大数据课程结构体系

遵循CDIO理念，彰显学科能力本位，注重职业技能、职业素养和团队意识的协同发展。为此，在云计算与大数据课程结构设置上，以3年6个学期划分为4个阶段。第一阶段为第一、第二学期，强调基本素质教育，即平台阶段；第三、第四学期，突出专业素养教育，即模块阶段；第五学期为专业综合素养教育，即综合模块阶段；第六学期为专业实习阶段，即实践阶段。同时，为了强调学生在每个阶段开展相应的动手实践操作，在每一学期都要设置实践周，突出学科技能的熟练度[2]。遵照教育部相关专业课程设置要求，云计算与大数据学科课程结构内容如下。

云计算专业课程体系，在第一学期，以初级程序设计能力为目标，包含云计算与大数据专业英语、Java程序设计与实践课程。第二学期，以初级系统服务器管理能力为目标，包括云计算网络基础、云计算与大数据导论、Windows服务器管理、Linux服务器管理及实践课程。第三学期，以初级云平台管理能力为目标，包括数据库计算、Hadoop管理与应用、交换机与路由器配置、开源云平台部署与管理等课程。第四学期以2级云平台管理与应用能力为目标，包括云计算组网、Web应用设计、云存储系统管理、云部署与应用等实践课程；第五学期，以3级云应用开发能力为目标，包括虚拟化平台应用、云平台测试技术、企业云部署及应用课程。另外，在第五学期还要设置强化实训月，注重学生云部署应用、云平台测试、虚拟平台的综合实践等课程。第六学期为毕业实习。

大数据课程体系，也遵循6个学期，第一学期为初级程序设计，课程包括Java程序设计、云计算与大数据专业英语以及程序实践。第二学期为初级系统服務器管理，课程包括“云计算网络”“云计算与大数据导论”“Windows服务器管理”“Linux服务器管理”。第三学期，为初级大数据平台管理，课程包括“并行计算”“分布式数据库技术”“云存储技术”“Hadoop管理与应用”等。第四学期为2级大数据管理应用，课程包括“数据中心构建”“分布式Web系统开发”“数据挖掘”“分布式流数据计算及实践”。第五学期为3级大数据应用能力，课程包括“虚拟化平台应用”“大数据分析语言”，以及“大数据综合应用”等课程。另外，增加实训周教学，主要对学生大数据综合应用及虚拟化平台、数据库分析等进行实践教学。第六学期为毕业实习。

从课程结构设置上，云计算与大数据课程都强调3种能力的培养，即基本能力、2级应用开发能力、3级应用开发能力。在课程类型上分为公共基础课、专业基础课、专业拓展课和专业核心课，课程实操与实践贯穿整个教学体系。各个课程在知识构成、学分、学时分配上，要结合学生、实训、校企合作、师资力量等进行合理优化，确保各项课程扎实、有序、高效落实。

4 结语

CDIO理念在云计算与大数据课程体系中的运用，顺应信息化产业发展需求，强调“做中学、学中做、做中会”职业教学特色。结合上述课程结构设置，可以看到一些课程会在不同学期进行“重复”设置，体现了“1+3≥1”的螺旋上升教学模式，更好地化解学生认知、学科逻辑间的碎片化问题。所谓“1”，就是公共课平台，由教务处进行统一规划，涵盖学科公开课程、人文课程、自然科学等课程。所谓“3”，就是专业课程组模式，将专业基础课、核心课程，以低、中、高三阶段向上推进，体现课程知识的螺旋上升特点。最后的“1”，归结为人才出口，体现在高素质、强专业、熟技能人才目标上，最大化胜任行业岗位需求。总之，依托CDIO理念，来优化云计算与大数据课程结构体系，更有助于凸显学科特色，规避人才同质化问题。

[参考文献]

[1]彭颖，梁俊斌.以CDIO教育理念为引导的程序设计基础教学改革研究[J].大学教育，2016（1）：27-28.

[2]曾文英，曾俊威，李斌宁，等.基于云计算与大数据的高职教育资源共享研究[J].计算机教育，2018（4）：148-150，155.