大数据时代应用型本科数学类课程教学改革研究

徐济科

摘 要 大数据技术在当今社会中的应用愈发普遍，地位也愈发重要。由于一方面，很多大数据技术需要从业人员掌握相当程度的数学知识;另一方面，大数据技术也可以被直接用于教学活动进而提高教学质量，因此高校数学类课程的改革在当前环境下的必要性不言而喻。本文将紧密的结合大数据时代的特点，深入地探讨应用型本科数学类课程在当前环境下的教学改革方向与具体实践策略。

关键词 大数据 应用型本科 数学类课程

中图分类号：G642                                   文献标识码：A    DOI：10.16400/j.cnki.kjdkz.2020.05.009

Abstract The application of big data technology in today's society is becoming more and more common and important. On the one hand， a lot of big data technology needs practitioners to master a considerable degree of mathematical knowledge; on the other hand， big data technology can also be directly used in teaching activities to improve the quality of teaching， so the need for the reform of college mathematics courses in the current environment is not obvious. This paper will closely combine the characteristics of the big data era， in-depth discussion of the application-oriented undergraduate mathematics courses in the current environment of the direction of teaching reform and specific practical strategies.

Keywords big data; applied undergraduate; mathematics course

1 大数据时代的特点

研究机构Gartner针对大数据给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有下列几个典型的特征，其一是多元化，不难发现在当今社会，人们可以通过各类渠道获得多样化的数据类型与数据格式，这样便大大促进了信息媒体化;其二是个性化，庞大多样的数据是一种可以人人共享的信息资源，每个人都可以在“数据海洋”中获取相关信息进而满足自身发展需求;其三是可量化，当今社会几乎万事万物都可以转化成数据从而录入计算机程序进行一系列分析、可视化等操作;其四是预测性，由于人们拥有了海量的数据，将这些数据结合在一起便可以系统全面的反应诸多事物的全面特征，人们进而依托这些多元化的原始数据以及越来越完备的分析工具，便可以比较精确的作出预测与判断。这些特点无疑加深了人与人之间联系的紧密程度，最终则会把人类社会引领向一个新高度。

由于大数据的这一系列特征以及其无可限量的前景，越来越多的高校学生选择了大数据相关专业。因此，随着大数据时代的全面到来，大数据对于高校教育的改变将会是一个大大的补充。一方面史无前例地，广大高校可以利用大数据技术去追踪每一个个体的具体情况，获取每一个个体的具体数据，从而使得研究分析每一个个体成为可能事件;另一方面，大数据技术的普及以及现阶段大数据人才的匮乏也给高校的各类课程建设带来了新的机遇与挑战，为高校教育迈入一个全新的阶段铺平了道路。

2 应用型本科数学类课程的现状

应用型本科以培养应用型人才为主要目标，教学方面强调技能性和应用性。对于应用型本科来说，核心数学类课程主要包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计、复变函数和离散数学等。其中，同一门课一般会开设面向经管类学生与工科类学生的两个不同版本。

（1）现阶段应用型本科数学类课程的课堂教学方式。随着计算机等现代化信息技术的全面普及，现阶段的数学课程教学较之以往有了长足的进步与提高，其中一个典型的例子便是幻灯片（PPT）的广泛应用。在传统的教学模式中，教师需要把每一个定义，定理和图形等课堂元素手动抄写或绘制到黑板之上，这不仅会耗费大量的课堂时间，而且教师的手写与绘图的质量也会严重左右学生的理解与学习，故而幻灯片的大量使用无疑是一个进步。然而，任何事物都具有两面性，幻灯片的普及也带来一个不可避免的问题，部分教师在进行教学活动的时候过于依赖幻灯片，使得原本应当生动有趣的课堂变成了教师站在讲台上“过幻灯”。数学类课程的知识点普遍具有严谨的逻辑性，教师带领学生对各个知识点进行详细的推导非常重要，因此“过幻灯”现象必然不能满足高校数学类课程教学的基本要求，同时也严重打击了学生的学习积极性。

（2）现阶段应用型本科数学类课程所面临的问题与困难。如前文所述，应用型本科的核心是培养学生的应用与动手能力，而大数据时代对应用型人才的要求则更甚以往。然而，显而易见的是，数学类课程中的绝大部分知识点都具有极强的理论性。在教学活动开展的过程中，教师们往往会选擇花更多的时间推导和分析它们的理论意义，同时却弱化了对知识点的实际应用的介绍以及对实际问题的分析能力的培养。这样的教学模式便导致了理论与实际的严重脱离，很多学生反映在学完了几门核心数学课之后，他们只会去解具体的数学理论习题，而不懂得怎样在一个实际问题中去利用相应的数学知识点。

目前绝大部分应用型本科的数学类课程都采用了“平时成绩+期末成绩”的方法来考核学生，其中平时成绩的内容主要包括出勤情况与作业情况等。而由于我国特殊的国情，绝大部分数学教师需要带3～4个班，而每个班都拥有超过100名学生，这便导致了教师很难具体认识每一个学生，进而使得平时分的可靠性与科学性大打折扣。另一方面，期末考试则采取的是传统的闭卷纸质形式，其题型主要包括选择题、填空题、证明题和计算题等，由于期末考试所占比重极大而应试性又极强，这样便导致了相当一部分的学生平时学习积极性不高，考前依靠临时突击勉强过关。学生们这样的学习心态显然不利于他们满足大数据时代社会对人才的要求。

（3）大数据时代下数学类课程改革的必要性。通过前文的论述我们发现，目前的教学模式的弊端正日益显现出来，而随着科技的不断进步和大数据时代的全面到来，学校针对学生的培养目标则在潜移默化中不断地变化与更新着。如果学校不主动积极地作出革新以适应这样的变化，依然遵照传统模式去培养学生，则很有可能被这个高速前进中的社会所淘汰。因此，在大数据时代下，应用型本科的数学类课程的教学改革是势在必行的。

3 结合大数据的应用型本科数学类课程的教学模式研究

大数据相关技术中有很多都应用到了数学知识，这样就使得二者的内在关系十分紧密，因而大数据也直接影响着应用型本科数学类课程的前进方向。对于一名应用型本科的学生而言，如果其可在几门数学课程中打下一个坚实的基础，则其在日后尝试走向大数据相关岗位的时候就会事半功倍，即高校数学类课程的学习是在为大数据人才的成功输出服务。而反过来说，大数据相关技术也可以直接用于数学类课程的教学活动，进而在各方各面提高教学水平与质量，亦即大数据也是在为高校数学类课程的学习服务。

（1）教师的观念与学校的目标需要与时俱进。由于绝大部分高校数学教师均是数学专业科班出身，受自身教育背景的限制，部分数学教师养成了一个不好的习惯，即刻板不灵活，这样的习惯在实际教学中便体现为培养出的学生擅长做题和计算，但不擅长应变和独立思考。而在大数据时代下，大数据的相关应用在不断的精进与完善，伴随着的便是其核心技术与核心思想几乎是无时无刻不在变动，好的技术与思想会被保留并被广泛推广，不好的则自然会被淘汰。更进一步说，即使某技术或思想在一定时期内被认为是好的，到了下一个时期它依然很可能由于某种原因被突然摒弃。因此，作为一个新时代的数学教师，其思想观念一定要转变，一定要努力积极的去查阅资料获取最新最全的知识进而不断地进行自我提高与突破。

另一方面，部分高校在实际教学中的培养目标已然跟不上时代的步伐，他们的思想依然停留在上一个时代，认为既然是数学课，那一个学生在修完此门课之后会背定义，会证明定理，会利用公式进行计算那便是学的“好”。然而正如前文所述，这样的学生是不可能满足大数据时代对人才的要求的。为此，部分高校需要将自己的视野拓宽，详细地去了解大数据时代具体需要相关人才们都懂些什么做些什么，进而再因地制宜地制定出合理的培养目标。

（2）将大数据相关知识引入课堂。针对大数据相关专业以及应用型高校的特点，在其数学类课程之中可以适当的减少理论部分所占的比重，如略讲一部分复杂定理的证明或适当降低理论证明题的要求等。而与此同时则应当在合适的地方初步地介绍各个知识点所对应的大数据应用。一个可行的方案是在每一章的末尾添加“知识纵横”项目，在其中给出具体应用实例，如在线性代数课程中的矩阵这一章的末尾初步地引入和介绍多元线性回归模型的矩阵形式，又如在高等数学中的多元函数微分学的末尾给出最小二乘法的简单概念。再者，广大应用型高校也可以考虑为数学类课程添加实验课，让学生们有限的学习具体的分析工具如SAS、R和SPSS等的使用方法，进而让学生们上机并安排他们针对一些实际问题做一些简单的分析并最终得出一定的结论，从而让学生们为未来更深入的学习打下坚实的基础。

（3）利用大数据技术提高数学类课程的教学质量。大数据时代下的数学类课程的课堂应当是多元化与动态化的，高校不应当再拘泥于传统的教学模式，而应是积极的去探索线上教学与在线学习这一新型模式。在当前背景下，利用大数据技术搭建线上教学平台并大规模投入使用已成为可能，高校可以在平面搭建好之后为其进行细致的分区以提高教学质量与学生的学习积极性，如针对性的设置预习专区、重难点学习专区、基础知识专区与巩固提高专区等子版块，其后再由教师们负责在它们之中放置各类教学资源。另一方面，对学生的考核办法也可局部施行数字化，即在云端实时录入存储学生的作業或考试成绩，进而利用大数据技术加以分析从而得出一系列结果或结论，最终成为教师们在给出总评时的一个重要参考。

4 结语

大数据时代的全面到来对应用型本科数学类课程的影响是全方面的，各高校应当积极主动的进行探索进而跟上时代的步伐。而在摸索的过程中则不可避免的会遭遇困难与挫折，此时则需要高校的全体人员知难而进，共同进退。随着困难的克服与经验的积累，广大应用型本科最终必然可以大数据时代下探索出最为科学的教学模式。

项目名称：2018年安徽省质量工程项目《大数据课程体系中数学与其他课程的相辅关系》2018jyxm0149

参考文献

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