大数据时代高职“数据分析基础”课程的改革研究与探讨探索构架

叶昱希

（成都职业技术学院 四川 成都 610000）

在大数据时代背景下，很多高职院校对于一些特定的专业开设了数据分析基础课程，该课程的初衷是：学生在了解数据分析原理的基础上，可以使用一定的数据处理和分析手段，解决一些数据应用的问题。很明显，这是学生信息素养提升的重要课程之一。但是从实际数据分析基础课程开展现状来看，实际课程效益并不是很理想，存在很多与大数据时代发展不吻合的界定，对此就需要积极采取措施去进行改善，以便引导学生数据分析基础课程的质量能够不断提升。

1.大数据时代高职数据分析基础课程改革的必要性分析

1.1 高职数据分析基础课程教育效益有待提升

对于当前高职院校数据分析基础课程教育的情况进行归结，发现存在的问题还是比较多的，其集中体现在：课程内容与大数据时代发展存在不吻合的情况，这样就导致数据分析基础课程处于低效化的状态。对于当前数据分析基础课程的内容进行梳理，会发现其都是依照本科统计学教材来进行适当改编的，大致框架都是一样的，教学版块主要可以归结为：统计调查版块、统计整理版块、描述统计版块、推断统计版块，获取数据的方式，多数是以抽样的方式来进行，数据分析上多数都是将已经整理好的数据作为样板来进行，在此基础上去进行统计推断，在课堂讲述的过程中，也多数从传统数据处理的角度来进行概述，很少有教师会将大数据技术与数据处理课程关联起来，这样就可能使得实际的数据分析课程处于严重落伍的状态，这对于实际专业课程的持续发展而言，是很不利的。还有就是，教学内容往往过于关注理论的学习，实践性的课程很少，教学方法也比较死板，多数都是先去讲述理论，再去引入一些案例来佐证，学生体验感比较差，学生实践能力也不是很理想，有时候连基本概念理解都处于模糊的状态，自然难以保证进入到理想的数据处理素养发展格局，这些都将对于实际的数据分析基础课程的高效化开展造成极大的不良影响。

1.2 大数据时代对于高职数据分析基础课程提出更高的要求

大数据时代已然到来，大数据技术也开始不断的被使用到各个领域和环节，我们的生活和工作方式都在潜移默化的改变，这就是大数据技术的巨大效用。在这样的背景下，未来的高职院校毕业人才必然是要懂得大数据技术运用原理，掌握一定数据分析技巧，具备使用大数据技术工作能力和素质的人才，这样才能够确保他们能够在未来的工作岗位上更好的发挥自身的效能。也就是说大数据时代对于高职院校学生素质培育提出了更高的要求，而数据分析基础课程作为此方面理论素养、专业素养培育的重要课程，自然要能够跟上时代发展的节奏，切实的进行此方面课程内容的优化，以保证数据分析基础课程的质量可以不断提升，学生才能够在这样的课程中学有所成，学有所获。

2.大数据时代高职数据分析基础课程改革策略

无论是从高职数据分析基础课程质量提升的角度来看，还是从大数据时代背景下高职院校学生素养培育的角度来看，都需要积极主动的在高职数据分析基础课程改革方面进行投入，以确保此课程的综合效益得以不断发挥。从这个角度来看，需要在此过程中关注的焦点有：

（1）重塑数据分析基础课程的教学目标

课程教学目标，是课程价值的阐述，是课程教育教学的方向，必须要结合大数据时代对于学生数据分析素养的要求作为基准，切实的进行数据分析基础课程教学目标的优化。在此过程中需要注意的节点有：其一，要关注学生数据意识的分析。在大数据时代，技术的应用是以数据为中心的，数据作为重要的资源类别，其已然成为重要的净资产，这一点是毋庸置疑的。确保在实际数据分析基础课程开展的时候，学生可以正确理解数据的价值，树立正确的数据意识，这样可以为后续更加深度的教育教学奠定基础；其二，确保学生在实际数据分析基础课程学习的过程中，可以掌握一定的数据处理能力和数据分析能力，也就是说可以在数据资源获取的基础上可以对于数据进行分析，发现数据背后存在的问题，并且找到解决问题的方案。在此过程中可以鼓励学生去进行中小数据的处理和分析，积极依靠数据来进行管理行为的优化，积极使用数据去进行创新体系的构建，积极使用数据来进行工作效率的提升。

（2）优化数据分析基础课程的教学内容

数据分析基础课程在教学目标在重塑之后，还需要能够切实的进入到实际课程内容优化中去，确保实际的内容与当前大数据时代保持吻合，这样才能够确保学生可以更好的认识当前的大数据时代，并且在未来的工作岗位上迅速适应数据分析的工作，继而发挥自身在此方面的效能。在数据分析基础课程教学内容优化的过程中，需要积极主动的做好如下几个方面的工作：其一，要看到的是高职院校是一群特殊的学生群体，要结合他们的学情，他们的专业发展诉求，设定校本化的数据分析基础课程或者教材，不要总是模仿统计学专业的知识架构，删减统计学专业名词，关注数学推理计算版块的嵌入和拓展。对于高职院校学生，如果在课堂上接触的大多数内容都是理论性的，往往会使得他们丧失兴趣，还有就是他们也不擅长逻辑推理，复杂的数学公式或者推理对于他们都是短板。相反要将数学推理，数据计算方面的知识作为重点来进行，继而确保实际的课程体系是符合高职学生认知和发展诉求的[1]；其二，对于当前大数据技术的发展趋势进行研判，思考当前大数据技术应用岗位的要求，在此基础上将与大数据相关的数据分析方法引入到课堂，将其作为实践课程的重要方向，继而切实的进行此方面教育教学内容的优化。需要注意的是大数据中的数据是海量的，数据之间的关系也是比较复杂的，并且有的数据之间并非简单的因果关系，此时就需要能够更好的在此方面进行优化；其三，高度重视数据处理、数据展现、撰写数据分析报告等实践性工作的开展，要求学生去体验数据收集的过程，数据处理的过程，数据分析的过程，数据展示的过程，数据报告的过程，这样的实践活动中，他们的感知是更加深刻的，也可以因此形成更加健全的数据分析知识体系；其四，在实际课程内容布局的时候，还需要依照案例或者项目的方式来进行科学组织和优化，坚持理论联系实践，确保设定更加多数据分析的案例，让他们在这样的实践性探究性的环境中，更好的掌握对应知识，实现对应技能的锻炼，继而进入到数据分析素养发展的格局。

（3）调整数据分析基础课程的教学方法

在数据分析基础课程教学方法优化方面，也需要积极主动的采取措施去进行改善：其一，要能够坚持以学生为本的基本原则，高度关注他们自主性的激发，鼓励他们成为课堂任务的行为主体，营造相对自由平等的课堂氛围，鼓励他们在课堂上去交流，去沟通，去辩驳，去思考，解放他们的眼睛[2]，解放他们的耳朵，解放他们的大脑，解放他们的双手，解放他们的时间和空间，继而使得他们可以在更加理想的课堂学习氛围中，了解什么是数据分析，如何去进行数据分析。其二，在教学方法方面，要树立创新意识，要能够将案例教学法、情境教学法、任务驱动教学法、小组合作教学法、微课教学法、角色扮演教学法、自主学习教学法、先学后导教学法等融入到实的专业课程学习中去，这样可以使得学生意识到自己是学习的主体，自己需要在此环节进行更加多的努力，这样才能够确保自身在此方面的能力和素养得以锻炼，以更好的应对未来的各种挑战[3]。

（4）建立数据分析基础课程的评价体系

数据分析基础课程评价体系的建立，可以归结为两个方面：一方面，就是在对于专业教师专业课程评价的时候，要能够积极建立对应的健全评价机制，要求评价小组可以定期对于数据分析基础课程进行听课，从教学内容、教学方法、师生互动、课堂效果、学生评价多个维度来进行打分，指出教师在实际教育教学过程中存在的问题，鼓励他们积极进行优化调整，以确保实际数据分析基础课程的评价工作能够朝着更加理想的方向进展[4]；另外一方面，在对于学生数据分析基础课程学习进行评价的时候，要积极建立多元评价机制，鼓励以自我评价、相互评价、教师评价方式融合的方式，科学的设定对应权重，得出对应的分数，在此基础上使得学生可以意识到自身在学习过程中存在的不足，鼓励他们树立反思意识，确保在以后的学习过程中可以进行针对性的调整和改善，依靠这样的方式学生也可以以更好的状态参与到实际专业课程学习中去[5]。

结语

综上所述，在大数据时代背景下高职院校要能够正确认识专业课程改革的必要性，对于数据分析基础课程而言，要改变传统的教育教学理念，依照大数据时代发展诉求，进行全面的调研工作，确保实际课程内容和方式不断被为优化，数据分析基础课程的开展环境也会越来越好，数据分析基础课程系统也会朝着更加健全的方向进展，这样数据分析基础课程的综合效益才会不断呈现出来。