大数据理论与技术基础课程线上教学改革实践研究

贾舒宜，王海鹏，毛忠阳，唐田田

(海军航空大学航空作战勤务学院 a.信息融合研究所；b.通信教研室，山东 烟台 264001)

“互联网+”时代为高等教育的混合式教学发展提供了机遇，线上教学成为了高校教学改革的方向，线上线下融合教学将成为未来高校教学的主流[1-4]。2020年，海军航空大学航空作战勤务学院研究生选修课程大数据理论与技术基础课程组组长负责组织成员进行网络教学平台的培训，要快速适应从传统的线下教学模式到线上教学模式的转变。经过一周的讨论和研究，课程组最终确定了“录播+直播+研讨”的教学模式，并围绕教学内容设计了合理可行的教学方法和手段，积极开展线上教学改革实践，帮助课程组成员对线上教学管理有一个全新的认识[5-9]。

1 课程简介

大数据理论与技术基础是一门新兴的交叉学科课程，属于数据科学范畴，授课对象为电子信息专业、信息与通信工程及其他学科专业的硕士研究生；课程地位是专业选修课，是大数据技术的入门课程；先修课程有概率论、编程语言(C语言、JAVA)、数据库基础；后续课程有人工智能、神经网络等。该课程内容涉及广泛，除了编程的相关知识，还涉及数学、通信方面的知识，需要学生具有一定专业背景。

目前，大数据专业普遍存在以下问题：(1)部分教师是计算机、电子信息、通信等专业毕业的，对大数据的理论虽然有一定研究，但在实践方面缺乏经验和创新；(2)一些高校对于该领域的人才培养体系还没有一套成熟的规划方案；(3)一些高校缺少可以用于学术研究方面的高品质数据；(4)进行大数据技术研究所需要的资源配置条件较高，需要投入大量的资金和场地，但一些高校在这方面没有投入太多预算。海军航空大学航空作战勤务学院自2017年开设了大数据理论及技术基础这门硕士研究生课程，设立这门课程的基本目标就是为了给同学们搭建起通向大数据知识空间的桥梁和纽带。整个课程在设计和安排上遵循以下原则： 构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用。通过对课程的学习，让学生掌握大数据处理的基础框架和前沿技术，把握大数据技术发展动向，提升数据分析能力。课程主要内容包括：(1)大数据概述。主要讲大数据的基本概念、主要影响、应用领域、关键技术、计算模式，还有云计算、物联网、人工智能的概念及其与大数据之间的紧密关系；(2)数据采集与预处理。这是大数据分析全流程中的关键一环，直接决定了后续环节分析结果的质量，主要介绍了数据采集方法、数据清洗、数据转换和数据脱敏的方法；(3)大数据计算框架。主要讲Hadoop的发展历史、重要特性、应用现状、项目结构及其各个组件、平台的安装；NoSQL数据库与传统的关系数据库的差异以及NoSQL数据库的四大类型；Spark的基本概念、相比Hadoop的优势、生态系统和设计架构； 流计算、图计算、云数据库及可视化技术；(4)大数据挖掘技术。主要讲数据挖掘概述、数据预处理、关联、分类、聚类、神经网络技术、深度学习、深度信念网络等内容；(5)大数据在各个领域中的应用。重点讲大数据在互联网、军事和工业方面的应用。

2 开课前的准备

2.1 对学生进行调查

课前准备是课堂教学较为重要的环节，课前调研有利于调动学生的学习兴趣，会决定教学效果，要做好课前资料的准备工作。课前阶段，教师以问卷调查的方式对某班次学生的教育背景和研究方向进行了调研，并收集学生对课程教授内容的要求和期望，让学生带着问题进课堂，结合学生的毕业方向在师生之间实现经验共享、多向交流，培养学生的创造性思维。调研结果显示：(1)该班次学生全部是硕士研究生，具有较高的学识基础；(2)该班次学生前期均学过C语言、统计学等课程，已经具备了一定的数学基础和相关专业知识基础，并且对大数据处理技术具有较高的学习欲望，比较热衷于大数据在各领域的应用；(3)对每一个学生的科研方向进行了调研，决定选取几种通用性大数据前沿技术来作为直播授课的内容；(4)学生遵循课程知识体系结构，系统地学习了大数据的基本框架、机理和算法，注重理论与实践，强调在科研中提出问题、分析问题、解决问题的能力。

2.2 明确教学目标

理解大数据基本框架结构、数据挖掘的基本概念，掌握大数据挖掘技术中分析问题和解决问题的方法，能够运用聚类、分类、关联等数据挖掘算法解决实际问题，掌握大数据处理的前沿理论和技术，把握大数据技术发展动向，提升数据分析能力。

2.3 制订教学方案

开课前，课程组组长组织全体课程组成员通过钉钉平台研讨教学方案和方式，并根据教材内容和教学基本要求，在开课前针对包括教学内容的教案和PPT按照适应网上教学的方式进行了详细整改。考虑到单独使用一种教学平台或方式可能存在一定局限性，而录播和直播混合的授课方式正好可以节省学生时间，学习时间可以由学生自由分配(录播)，又能增强学生之间的互动(直播)。因此，课程组决定采用“录播+直播+研讨”的方式进行线上授课，并为课程组成员分配任务，分别完成电子教材的制作、视频资源的录制、文档编辑、课件制作、课后实验素材汇总、教学平台软件筛选等工作。

2.4 选择教学平台

课程组对现阶段主流的教学平台进行了考察，包括智慧树、超星、雨课堂、中国大学慕课、钉钉、腾讯视频等，经过反复实验、筛选、对比，发现钉钉平台的空中课堂功能非常多，有强大的技术和资源支持，交互性强，具有很强的扩展能力，最终确定直播课程以钉钉平台为主，并建立钉钉群与学生进行实时交流，为学生答疑解惑。

千聊平台由腾讯众创空间孵化，是微信上领先的直播平台，是国内领先的在线知识社区，各领域人才每天直播分享彼此的专业知识和经验，可实时进行互动交流。该平台支持现场在线，可听课，可和学友讨论，可向讲师提问，使用较为方便。它的录播功能简单易操作，学生通过微信就可以随时随地进行学习，因此，课程组选择以千聊和钉钉为在线教学主平台，其中，录播课以千聊为主，直播课以钉钉为主。

3 线上教学实施过程

(1)在大数据理论与技术基础课程教学中，始终围绕课程目标来预设讲授的重点内容框架，选择适合学生的教学方法，结合实际案例形象生动地阐述现有大数据技术、平台及框架。课程中部分数据挖掘算法具有基础理论性强、推导过程繁琐等特点，加大了学生的学习难度，教师在讲的同时要将理论知识和实际应用相融合，引导学生尽快步入自主性、学导式学习的轨道，使学生能够用所学方法分析解决实际问题；(2)在替代式教学策略的基础上，教师要将主动参与教学策略和合作教学策略相结合，提倡学生主动思考、主动参与、主动实践，提高学生的搜索能力、自学能力、合作沟通能力。在实践性教学环节学习过程中，要求学生开拓思路，大胆尝试，根据自己的体会写出实验报告，包括实验目的、任务、原理、实现思路、结果分析及感想等内容，帮助学生进一步领会和掌握在课堂上学到的与数据挖掘算法相关的基本概念、基本原理及分析方法，激发学生的好奇心和求知欲，使他们乐于实践并深化理论，为今后智能计算的学习奠定基础；(3)在教学手段上，对于理论性通用性强、没有太大理解难度的内容(如大数据平台基础框架)，可通过千聊录播的形式发给学生，学生可以自由选择学习时间和学习内容，大大提高了学习效率；对于互动性较强的内容(如数据挖掘技术、大数据前沿技术)，可采用直播课的形式，通过探讨式、启发式的教学方式将理论知识介绍给学生，同时将一些优质的大数据方面的网络视频推送给学生，使学生既掌握了必备的知识和技能，又提高了自身能力和素质；(4)在直播课上，根据每个学生的研究方向与学生进行针对性交流和沟通，激发学生的学习兴趣，提高直播课堂的互动效果，这样能够达到预期的教学目标，顺利完成教学任务；(5)课程组对一系列大数据处理方面的科研项目数据和实验成果进行总结提炼，直接应用于大数据课程的教学中，其中先进的算法能够帮助学生了解现在大数据技术在实际中的应用情况，以最先进的科研成果促进课程建设，提高教学水平和人才培养质量。

4 教学总结

课前，对学生的组成、学习兴趣和遇到的困难进行了调研，发现少数学生对与自己研究方向无关的讲授内容兴趣不够，接下来将进一步加强与学生的沟通。通过这次网络授课，让任课教师积累了一定的经验，在发现问题的同时也找到了一些好方法。网络授课比传统线下授课模式更加多样化，方式更加灵活，互动频率更高，可作为线下授课的有益补充，教师也可以借助网络平台不断更新自己的知识体系，提高教学能力。目前，一些网络平台已经上线了一些关于提升教学水平的课程，如比较热门的“逻辑链”“思维链”“高效教学”等新理念教学方法，这些对于教师的专业素养提升具有较大帮助[10]。网络教学平台涉及的领域很广，教师不但可以对各类专业知识进行多次反复学习，还可以通过国内外访学、跟产跟研、专家讲学、高校调研等多项举措及途径来提高自身的能力素质。在线上教学的讨论环节中，由于学生思维的发散性，可能出现一些突发情况，这也对教师的应变能力和对课堂的掌控能力提出了更高要求，教师不仅要对授课内容了如指掌，还要拓展一些课外的知识背景。另外，在教学方法的改革过程中，教师要把握好对课程内容的调整力度，加深对课程的探索，不断优化教学方法。