大数据技术在中职计算机教学应用初探

摘 要：随着信息技术的迅猛发展，大数据技术已经成为当前社会的热门议题。中职计算机作为培养高素质计算机应用人才的重要途径，如何利用大数据技术来提升教学质量、改革教育模式，已经成为当前领域研究的焦点之一。该文旨在探讨大数据技术在中职计算机教学中的应用，以提高学生的专业技能和综合能力，为培养具备大数据技术能力的中职计算机人才提供参考。

关键词：大数据技术；中职计算机教学；数据分析；实践与创新能力

Abstract：With the rapid development of information technology，Big data technology has become a hot topic in the current society.Secondary vocational computer is an important way to cultivate highquality computer application talents.How to use Big data technology to improve teaching quality and reform education mode has become one of the focuses of current research in the field.This article aims to explore the application of Big data technology in computer teaching in secondary vocational schools，so as to improve students' professional skills and comprehensive ability，and provide reference and guidance for training computer talents with Big data technology ability in secondary vocational schools.

Keywords：Big data technology；computer teaching in secondary vocational schools；data analysis practice and innovation ability

隨着科技的不断发展和应用，大数据技术正在成为当今社会的重要组成部分。在计算机教学领域，大数据技术正逐渐改变着中职教育的方式和方法。中职计算机教学作为培养学生计算机技能和思维的重要环节，也需要借助大数据技术来提升教学效果和质量。

1 大数据技术概述

大数据技术旨在从海量数据中提取有价值信息，并支持决策和创新［1］。它包括数据采集、清洗、存储、管理、处理、分析、可视化等环节，涉及数据挖掘、机器学习、深度学习、人工智能等技术。其特点是数据量大、速度快、多样性高、价值密度低。通过运用大数据技术，可以发现数据中的模式、趋势和关联性，从而为决策提供更准确、全面的支持大数据技术在生活中有广泛的应用领域，如健康医疗领域、零售和电商领域、交通和城市规划领域、金融和风险管理领域、社交媒体和网络安全领域等。

图1 大数据核心技术

大数据技术在教育中的作用重要且多样化。它与新一代智能技术的结合正在改变整个教育领域，并推动智慧教育的发展。

大数据技术可以根据学生的学习数据和特点，提供个性化的学习推荐和教学策略。通过分析学生的学习数据，教师可以为每个学生制订个性化的学习计划，并根据学生的学习需求和兴趣提供相应的教学资源和活动。通过收集和分析学生的学习数据，如学习行为、进度和成绩等，教师能够更好地了解学生的学习情况。这样，他们可以及时发现学生的学习困难和问题，并为学生提供个性化的学习支持和指导。

大数据技术通过分析教学资源的使用情况和效果，帮助教师优化教学资源的分配和使用。教师可以找到最有效的教学方法和资源，从而提高教学效果和学生的学习成绩；与此同时教师能够了解自己的教学优势和不足，发现改进的方向和方法，从而提高自己的教学能力和专业素养。

当前学者们对于大数据技术展开了多方面的研究。王倩［2］结合教育挖掘实例，论述了教育大数据分析与挖掘路线，研究如何有效地处理和分析大规模的教育数据，并为教育数据的决策和预测提出了建议。赵景欣［3］等从大数据隐私与安全出发，论述如何保护大数据的隐私和安全；介绍了数据加密、访问控制、数据共享和隐私保护算法等方面。赵珏［4］等就数智校园中大数据可视化与交互展开了研究，其文章分析了可视化赋能教育管理的优势与存在的问题。研究如何将大数据以可视化的方式呈现，帮助用户更好地理解和分析数据，同时探讨如何设计交互界面，使用户能够与大数据进行互动和探索。凡景强［5］等从大数据伦理与法律的角度展开论述，研究大数据技术所带来的伦理和法律问题，如数据隐私、数据使用的合规性等，完善了已有的大数据伦理研究建构假设框架图，提出未来研究展望。

图2 大数据技术在教育教学中运用领域

这些研究方向旨在推动大数据技术的发展和应用，解决大数据时代面临的挑战，并为相关领域的决策和发展提供理论和实践支持。

2 中职计算机教育现状分析

中职计算机教育的目标是培养学生具备扎实的计算机基础知识和技能，能够适应信息技术快速发展的社会需求，具备解决实际问题和创新能力，为就业和继续深造做好准备［6］。中职计算机教学是为中等职业学校的计算机专业教育而设计的，旨在培养具备计算机应用和开发能力的技术型人才。课程设置包括计算机基础知识、编程语言、数据库管理、网络技术、程序设计等内容。

传统中职计算机教育存在以下问题：缺乏个性化教学、缺乏实际应用场景、缺乏跨学科融合以及缺乏实时更新和适应性。个性化教学方面，传统教育方法无法满足学生个体差异和学习特点。实际应用场景方面，传统教育停留在理论层面，难以将计算机技术与实际问题结合。跨学科融合方面，传统教育与其他学科相对独立，无法将计算机技术与其他学科有机结合。此外，传统教育滞后于技术的发展，无法及时更新和适应新的技术需求。因此，需要采用项目驱动、实践性教学等方法，注重培养学生的实际操作能力和解决问题的能力。

3 大数据技术融入中职计算机教学方法与策略

3.1 大数据技术融入中职计算机教学的可行性

在中职计算机教学中融入大数据技术应用是非常可行的，首先，滿足行业需求：大数据技术在各个行业中得到广泛应用，企业对具备大数据技术能力的人才需求量大。将大数据技术应用融入中职计算机教学可以使学生具备符合行业需求的技能，提高他们的就业竞争力。校企合作提供大数据技术实习机会，帮助学生将所学知识应用到实际工作中，提升实践能力和职业素养。其次，充盈教学资源：随着大数据技术的发展，相关的教学资源和教材已经逐渐完善。学校可以借助这些资源来开设相关的课程，为学生提供系统和全面的大数据技术教学。

3.2 推进大数据技术应用于中职计算机教学的策略

通过持续推进大数据在中职计算机教学中的应用，可以提高教学质量和学生的实践能力，更好地适应社会需求和技术发展［7］。同时，也可以为学生提供更多的就业机会和发展空间。推进大数据技术在中职计算机教学中的应用有以下几个方面内容。

（1）引入案例和实践项目：在计算机教学中，可以引入一些与大数据技术相关的案例和实践项目，让学生通过实际操作来了解和应用大数据技术。这样可以让学生更加直观地理解大数据技术的应用场景和原理。同时在教学过程中，可以引入一些创新的教学方法，如项目驱动学习、合作学习等，让学生通过小组合作或者实际项目来学习和应用大数据技术。

（2）丰富课程内容：在计算机课程中增加相关的大数据技术内容，包括大数据存储、处理、分析等方面的知识。通过讲授大数据的理论知识，帮助学生建立起对大数据技术的基本概念和理解。这将为他们打下坚实的基础，使他们能够更好地理解和应用大数据技术。

（3）提供实践机会：为学生提供实践机会，让他们亲自动手使用大数据技术进行数据处理和分析。可以设置实验课程或者实践项目，让学生通过实际操作来掌握大数据技术的应用方法和技巧。

（4）开设专业课程：对于对大数据技术感兴趣的学生，可以开设专业的大数据课程，涵盖更深层次的知识和技能培养。这样可以为学生提供更多的学习机会和发展空间，培养他们在大数据领域的专业能力。这将有助于他们在未来的职业发展中取得更好的成就。

3.3 大数据技术融入中职计算机教育的价值与意义

中职计算机教学的发展仍需要不断探索和改进，以适应社会需求和技术发展的变化。大数据在中职计算机教学中具有重要的应用价值，可以提升教学质量和学生的实践能力［8］。通过引入大数据技术，学生可以更好地理解和应用计算机知识，培养数据分析和解决问题的能力。这将有助于他们在未来的职业发展中具备竞争力。

（1）在数据分析与决策支持方面：通过大数据分析技术，可以对学生的学习情况、成绩、行为等数据进行分析，帮助教师了解学生的学习特点和需求，为个性化教学提供决策支持。这些数据可以包括学生的学习进度、知识掌握情况、学习习惯、兴趣爱好等方面的信息。基于这些数据分析的结果，教师可以更好地了解学生的学习特点和需求，从而进行个性化教学。例如，根据学生的学习进度和知识掌握情况，教师可以提供有针对性地辅导和指导，提高学习效果。同时，通过分析学生的学习习惯和兴趣爱好，教师可以设计更具吸引力和针对性的教学内容，激发学生的学习兴趣和动力。这将有助于提升教学效果和学生的学习成果。

（2）在实践项目与案例研究方面：利用大数据技术，可以为中职计算机教学提供更多的实践项目和案例研究，让学生通过实际操作和数据分析，深入理解计算机技术的应用和实际问题的解决方法。通过实践项目，学生可以亲自操作和分析大数据，掌握数据处理技术。他们将学习数据采集、清洗、存储和可视化等关键技能。这种实践能够帮助学生更好地理解和应用大数据技术，提升他们的实践能力［9］。例如，可以设计一个实际的数据分析项目，让学生收集和分析某个领域的数据，如销售数据、用户行为数据等，从中发现规律和趋势，提出相应的解决方案。

此外，案例研究法通过分析真实的大数据案例，学生可以了解不同行业和领域中大数据的应用场景和解决方案。例如，可以研究某个企业如何利用大数据技术进行市场分析、用户行为分析等，学生可以从中学习到实际应用中的技术和方法。

通过实践项目和案例研究，学生可以将所学的理论知识应用到实际问题中，培养解决问题的能力和创新思维。这种实践性的学习方式可以帮助学生更好地理解和应用知识，培养他们的实践能力和创新意识。通过解决实际问题，学生可以锻炼分析和解决问题的能力，培养他们的创新思维和团队合作能力。这将为他们未来的职业发展提供有力支持。同时，这也能够增强学生的实践能力和团队合作能力，提高他们在未来职业发展中的竞争力。

（3）在数据驱动的教学方法方面：教师可以根据这些数据，对学生进行个性化的教学调整。例如，对于学习进度较快的学生，可以提供更深入和拓展的学习内容；对于学习进度较慢的学生，可以提供更多的辅导和指导。同时，根据学生的知识掌握情况，教师可以有针对性地进行复习和巩固，帮助学生提高学习效果。此外分析学生的学习习惯，有助于教师调整教学方法，例如，对于喜欢视觉学习的学生，可以提供更多的图表和图像；对于喜欢听觉学习的学生，可以提供更多的音频资源。通过此种方式有助于提高学生的学习动力和参与度。

数据驱动的教学方法还可以帮助教师进行教学评估和反馈。通过分析学习数据，可以有效地评估教学效果和学习成果，帮助学生及时发现问题并加以调整。同时，教师可以根据学生的学习数据，提供个性化的反馈和建议，帮助学生改进学习方法和提高学习效果。

（4）在跨学科教学与合作方面：大数据技术涉及多个学科领域，如数据分析、机器学习、人工智能等，可以促进中职计算机教学与其他学科的融合，开展跨学科教学和合作，培养学生的综合能力和创新思维。跨学科教学和合作还可以促进学生的团队合作和沟通能力的培养。

（5）在提升就业竞争力提升方面：通过大数据相关的实训和项目经验，学生可以获得实际操作和解决实际问题的能力，这对于就业市场来说是非常有吸引力的。学生可以通过参与实际的大數据项目，学习数据采集、清洗、存储、处理和可视化等技术，掌握数据分析和机器学习的基本方法和工具。这样的实践经验可以让学生在求职过程中展示自己的实际能力和经验，增加就业的竞争力。大数据技术的应用也为学生提供了更多的就业机会。

4 总结与展望

大数据技术在中职计算机教学中的应用具有巨大的潜力和优势。它可以帮助教师更好地了解学生的学习需求，精准指导和教学；同时，也能够为学生提供个性化的学习支持和推荐。然而，大数据技术也是一个新兴的领域，将大数据技术应用中职计算机教学中也会带来一些挑战［10］。

（1）在教师专业素养方面：教师需要掌握数据库设计、数据模型、数据索引、数据备份与恢复等相关知识。运用Hadoop、Spark等软件处理数据并分析算法。学生需要学习数据清洗、数据转换、数据聚合、数据可视化等技术，以处理和分析大规模数据。因此，学校需要为教师提供专业培训和学习机会，以提升教师们的专业素养。

（2）在教学资源与设备方面：学校需要投入资金来购置和维护相应的硬件设备和软件工具，以支持学生的实践操作和项目开发。大数据技术需要相应的技术设施和资源支持，包括计算机硬件、软件工具和数据存储等。

（3）在课程设计和更新方面：大数据技术发展迅速，相关的技术和工具不断更新换代。学校需要不断更新和调整整课程内容，确保教学内容与行业需求保持同步，以培养学生的实际操作能力和适应能力。目前中职计算机教材和教学资源中大数据相关的内容可能较少。建议学校更新教材和教学资源，增加大数据相关的内容和案例，以及相关的数据分析工具和编程语言的介绍。

（4）在数据隐私和安全方面：大数据技术的应用涉及大量的个人和敏感数据，保护数据隐私和安全是一个重要的挑战。中职学校需要制定相应的数据隐私保护措施，确保学生在学习和实践过程中遵守相关法律法规，保护用户的隐私和数据安全。

通过克服这些挑战，并根据实际情况进行调整和改进，可以更好地推进大数据在中职计算机教学中的应用，提高教学质量和学生的实践能力。综上所述，大数据技术在中职计算机教学中具有巨大的潜力和优势，我们应积极探索和应用这一技术，为中职学生提供更好的教育和发展机会。

参考文献：

［１］李露露.系统论视域下大数据技术在社会科学研究中的应用分析［J/OL］.系统科学学报，2024（02）：5054.

［2］王倩.教育大数据的数据挖掘分析及问题研究［J］.中国教育信息化，2018（13）：79.

［3］赵景欣，岳星辉，冯崇朋，等.基于通用数据保护条例的数据隐私安全综述［J］.计算机研究与发展，2022，59（10）：21302163.

［4］赵珏，张胜，樊国伟.数智校园中大数据可视化技术赋能教育管理［J］.现代教育技术，2022，32（11）：6775.

［5］凡景强，邢思聪.大数据伦理研究进展、理论框架及其启示［J］.情报杂志，2023，42（03）：167173.

［6］余越凡，周晓云，杨现民.职业教育线上线下混合式实训教学模式设计与实践——以中职“计算机组装与维护”实训课程为例［J］.中国职业技术教育，2022（02）：4954+77.

［7］许颖，孙琦.大数据时代计算机应用基础课程创新教学探讨［J］.信息与电脑（理论版），2015（13）：172173+175.

［8］钱秋荣.大数据下的中职计算机基础课程教学改革分析［J］.教育教学论坛，2019（12）：267268.

［9］李雪梅.大数据背景下的中职计算机课堂教学浅探［J］.现代职业教育，2016（26）：85.

［10］孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战［J］.计算机研究与发展，2013，50（01）：146169.

作者简介：刘立（1986— ），女，湖北武汉人，硕士，中学二级教师，研究方向：多媒体信息处理和中职计算机教育。