大數據課程總結

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大數據課程總結范文第1篇

應用統計專業學位的設立是為了適應現代統計事業發展對應用統計專門人才的需要而設置的，它的培養目標主要是讓學生掌握扎實的理論基礎和系統的專業知識和技能，具備數據采集、整理、分析和開發的能力，能夠從事統計調查咨詢、數據分析等“應用型”統計專門人才[5]110-111。然而，在大數據環境下實現的數據分析已不再局限于某一類特殊的行業統計分析需要，各行各業的運作發展都越來越依賴于大數據環境的存儲、計算、統計分析與決策。對于多樣化的大數據集，其所涉及的內容和知識結構必然是不同學科的交叉應用。大數據時代的數據分析專業人才的培養目標并不僅僅是傳統的數據收集、整理與分析，而是需要掌握能適應大數據特點的新的研究方法和獨立分析的能力，能很好地融會貫通其他專業的知識內涵，成為真正意義的專業大數據分析人才。然而傳統的統計學人才培養目標和教學模式并不符合社會對大數據分析專業能力的要求。參考和借鑒文獻[6-7]8-9,226提出來的一些建議，筆者探索從以下幾個方面對人才培養目標和教學培養模式進行改革：（一）走出校園，深入社會，挖掘并歸納出社會用人單位對數據分析專業職位技能和能力素質要求，進而制定符合社會需求的人才培養目標，以市場需求為導向更好地指導教學實踐活動。為了更好地為用人單位輸送符合大數據時代需求的專業數據分析人才，嘗試對高年級學生的培養方案設計中考慮以崗位需求為標準靈活調整和制定相應的培養目標和內容。（二）參考國外本科生專業人才培養的先進理念，引入“協作式”培養模式，大力支持大型企業與高校合作或高校與高校合作培養復合型和開發型人才。各個高校、企業可以發揮各自專業特長來實現合作，高校的不同專業之間也應該加強溝通和協作，例如在制定應用統計專業數據分析人才培養方案及實施過程中，可以以統計學科所在的學院為主導，讓計算機學科、經濟、金融及管理學科等相關學院協作參與完成[8-9]60-64。（三）總結教學過程存在的不足，探索新的知識學習和能力培養的創新模式。目前的教學活動主要以老師獨立授課，學生被動接受知識為主的方式，培養過程計劃性強，缺乏彈性，培養的評價也過于單一。在本科生培養中可以引入課程學習、導師指導和科學研究三個階段，考慮采用導師指導與集體培養相結合的方式，一門專業課程的講授不再局限于單個老師完成，在培養方案中考慮主題分組方式，鼓勵授課教師根據自己的專業特點和知識背景共同參與一門課程的教學活動。多名教師協同工作的模式可以取長補短，在大數據分析的實際案例設計及課程內容上都更加貼近實際需求，產生更好的教學效果[6]8-9。

二、基于大數據分析的特點科學構建課程體系

大數據背景下，人們可以通過互聯網、數據庫以及各種通信工具獲得海量數據，人們日常生活、學習和工作的各類事物都可以實現信息化，世界幾乎是由各種信息和數據所構成的。大數據的特點可以歸結為四個V,數量大（Volume）、類型繁多（Variety）、價值密度低（Value）、速度快時效高(Velocity)[6]8-9。大數據的真正意義不在于能提供龐大的數據量，而是對海量的數據進行專業的處理和分析，并從中獲取用戶關注的信息。結合當前互聯網應用中大數據本身的特點，從大數據中挖掘出重要知識并對之深度學習和分析的工具和方法也應與時俱進地發生改變，傳統的統計方法和統計分析工具已無法滿足大數據分析的需要。然而，在大多數高等院校中，統計學專業人才培養的課程體系并沒有考慮社會的實際應用需求，仍然停留在以傳統的統計模型框架為主導的課程體系設置，本科生教育的主要專業課程包括：數學分析、高等概率論與數理統計、應用隨機過程、回歸分析和多元統計分析等[10]248-249，這些課程內容和知識結構還不足以滿足大數據時代對數據分析專業人才知識結構的要求，課程體系設置中缺少能有效整合的數據分析能力培養模塊[11]66-68。因此，有必要針對各類院校師生各自的專業特點和學科基礎，分層次、分階段地展開課程體系改革。（一）參考國內外先進高校大數據分析專業的課程設置，結合本校的師資和專業結構特點采取靈活的策略制定課程計劃，在實施學分制改革的高校中各類學生可以在學業導師指導下實施符合學生自身特點的課程學習方案。（二）以大數據分析人才需求驅動的課程體系改革要考慮市場的行業需求變化、大數據應用中跨學科的特點。素質好的數據分析人員不僅僅要具備專業的數據分析能力，還應該對具體數據中涉及的學科知識有較好的儲備，能將不同行業的專業知識與數據分析緊密關聯起來，實現大數據分析的效用最大化。此外，在充分借鑒國內外大學成功經驗的基礎上，課程設置應該與學生的學術傾向和基礎能力緊密結合，注重基礎課程教育的同時強調文理滲透，同時要兼顧學生的興趣與學習的聯系，在課程體系的設置中需要增設一些多領域、跨學科的選修課程，如經濟學、金融學、保險學、管理學和會計學等。因此，校內跨學科或高校與高校之間聯合培養是實現跨學科課程建設的有效方法之一。（三）科學構建課程體系的主要思路還包括根據大數據時代需求，對專業必修和專業選修課程在課程時間、順序及內容等方面進行改革。專業必修課程重點內容為統計學和計算機科學的交叉部分，在講授統計基礎理論（如多元統計、決策樹、時間序列等）課程基礎上設置大數據案例分析課程，在案例分析過程中讓學生實際操作企業當前應用的大數據計算平臺[6]8-9，從而增強學生大規模分布式計算技能。為提高學生的實際動手和二次開發能力，專業選修課程需更多地開設與數據挖掘及面向數據的編程語言相關的課程，如數據挖掘算法、C++、Java和Python等課程，強化學生的數據挖掘和分析能力。

三、基于協同創新的理念開展實踐教學改革

近幾年，隨著應用型、創新型人才培養目標的提出，學校越來越重視和加強對各類專業人才實踐教學能力的培養，以“數據分析”為方向的專業人才需要運用統計分析軟件對數據進行分析和決策，其實踐教學的重要性更是不言而喻。然而，在大數據被廣泛應用的時代背景下，高等院校中的實踐教學仍然是培養高層次“大數據分析”人才的薄弱環節，實踐教學教材及內容不規范、教學方法單一、軟硬件的更新以及師資儲備等方面都存在著一些問題[12]96-97。例如以模型驅動為主的實踐教學模式已不適應大數據時代的要求，大數據時代數據是海量且復雜的，用簡單的SPSS、Eviews為主的軟件教學已無法處理大數據[5]110-111。因此，學習其他知名高校構建的協同創新的理念，結合財經類院校的統計學科及人才培養的特點，開展實踐教學改革[13]248-249。對“數據分析”專業人才實踐教學改革，筆者的建議如下：（一）根據協同創新理念，解決實踐教學環節存在的實驗教材（教學內容）缺乏實用性的問題，一方面可以參考企業對數據分析師、調查分析師資格認證相關培訓教材，開發實用性強的《數據分析》實踐教材，另一方面學校可以和企業或其他高校定期舉辦交流座談會，面向企業需求甄選實踐教學內容。（二）高素質的師資隊伍對人才的培養無疑起著至關重要的作用，在提高指導教師理論和實踐能力方面，借鑒協同創新聯合培養的模式可以有效充分地利用企業、學校的各方面師資資源。例如北京大學、中國科學院、中國人民大學、中央財經大學、首都經濟貿易大學5所高校已經與政府部門和產業界簽署了聯合培養大數據分析應用人才的合作協議[14]。廣東財經大學也可以參照類似聯合培養的做法，和廣東其他高校、政府和企業合作。一方面企業或政府可以利用自身的資源為高校提供人才培養實習基地，并且引薦相關的技術人員聘為校外實習導師，指導學生在實習實踐中建立以問題為導向，以項目為牽引的運作機制，讓學生能夠理論聯系實際，切身體會數據分析的商業操作體系。另一方面，由于高校的專業教師缺乏社會實踐的機會和經驗，高校應該制定政策鼓勵并推薦相關專業教師走出學校、走進企業，密切與企業合作交流，從而更進一步地提高教師對復合型專業學位人才培養的能力[15]29-32。（三）為了激發學生的學習熱情，減少對實踐操作的畏難情緒，實驗課程的教學方法也需要探索創新性實踐教育模式。教學過程可以考慮靈活的制定團隊教學計劃、案例實戰分析、模擬實訓等多樣化的方式，減少單一的課堂內容講授，在理論和實踐教學環節中積極調動學生的主觀能動性，提供更真實的企業大數據應用環境，并以學生為主完成實際案例分析。此外，基于不同的授課對象的特點，老師在教學過程中也要適當考慮學生的興趣和需求，隨時調整實驗教學策略[9]。

大數據課程總結范文第2篇

關鍵詞：大數據時代；地方應用型高校；軟件工程專業；課程體系

0引言

大數據作為繼云計算、物聯網之后IT行業又一顛覆性的技術，備受人們的關注，大數據技術正從概念轉向實際的應用，涌現出越來越多的大數據技術應用成功案例，大數據的價值也在迅速增長。2015年，中國大數據市場規模達到115．9億元人民幣，增速達38％，預計2016～2018年中國大數據市場規模將維持40％左右的高速增長［1］。大數據時代的到來，使得軟件行業對人才的應用能力和綜合素質提出了更高的要求。咸陽師范學院作為咸陽市地方應用型高校以服務咸陽地區經濟社會發展為己任，肩負著培養滿足咸陽地方社會需求軟件人才的使命，需要把培養面向大數據時代的軟件工程專業人才作為戰略任務來抓。而課程體系的建設是軟件工程專業人才培養體系最重要的一個方面。本文通過分析我院傳統軟件工程專業課程體系，以及大數據時代下企業對軟件工程專業人才要求，找出大數據時代下軟件工程專業應用型人才中課程體系存在的問題，探索出我院面向大數據環境的應用型軟件工程人才中課程體系的建設。

1我院軟件工程專業傳統的課程體系

自我院計算機系成立以來，軟件工程專業一直是我院重點建設專業。2013年，“‘3＋1’校企合作軟件人才培養模式創新實驗區”被確定為省級人才培養模式創新實驗區。一直以來，該專業以培養“厚基礎、強能力、高素質”應用型人才的為培養目標，以企業、市場需求為導向，重視實踐、技能和應用能力的培養，與尚觀科技、中軟國際、華清遠見、藍鷗科技等西安多家企業聯合，采取3＋1嵌入式校企聯合教育培養模式，將課程教學、工程實踐、行業理念進行無縫結合。課程體系是一個專業所設置的課程相互間的分工與配合［2］，主要反映在基礎課與專業課，理論課與實踐課，必修課與選修課之間的比例關系上［3］。地方應用型本科院校的課程體系設計既要體現基礎知識的傳授，也要體現實踐能力的培養，同時還要考慮學生的職業能力規劃發展問題。我院2013－2015級軟件工程專業課程體系結構圖如圖1所示。圖12013－2015級軟件工程專業課程體系結構圖從圖1可以看出通識教育必修課程的教學階段共3個半學年，主要涉及思想政治基礎知識、體育、人文歷史、外語應用能力等；相關學科基礎類課程主要包括高數、線性代數、數字邏輯等數學類課程；本學科基礎類課程主要涉及程序設計語言、計算機網絡、操作系統、數據結構、計算機組成原理等；專業技能教學階段強調對學生工程性、實用性、技術性和復合型能力的培養，主要安排專業必修課程和專業選修課程。專業必修課程包括面向對象程序設計、軟件工程、數據庫原理與應用、軟件設計與體系結構、算法分析與設計等，專業選修課程包括Web軟件開發、Linux系統應用程序開發、移動終端開發等。根據教育部專業教學指導委員會軟件工程行業規范［4］，本著“輕理論，重實踐”的原則，我院在一定程度上壓縮理論課課時，增加實踐課課時，優化專業課程體系結構。我院2015級軟件工程專業的人才培養計劃中，各類課程學分設置與所占比例。

2大數據時代企業對軟件工程專業人才的要求

大數據時代所需要的人才是一定擁有數據處理、分析技術的，也就是對數據有敏銳的直覺和本質的認知、能夠運用統計分析、機器學習、分布式處理等技術，從海量、復雜的數據中挖掘出有用的信息，以清晰易懂的形式傳達給決策者，并創造出豐富有價值的專業人士［5］。在大數據時代下，對軟件專業人才培養，應具備以下四個方面的技能。（1）具有厚實的數學、統計和計算機學科的相關知識，能夠根據具體案例大數據分析任務的要求，運用大數據處理、分析平臺，收集整理海量數據并加以分析，挖掘出有價值的信息。（2）掌握大數據處理技術及可視化工具，能根據具體任務的需求，對數據進行選擇、轉換、加工等處理操作，采用有效方法和模型對數據進行分析并形成數據分析報告，用易于用戶理解的方式，提供科學的決策依據。（3）熟悉行業知識、專門業務及流程，將大數據技術和企業文化相結合，充分利用大數據分析處理的結果，挖掘出海量數據中隱藏的價值并應用于企業市場領域。（4）團隊合作精神，大量數據的收集整理、存儲、分析和處理，一個人是很難完成的，需要一個由團隊成員合理分工、共同協作完成。

3大數據時代我院軟件工程專業傳統的課程體系存在的問題

地方高校一直以來受傳統的“學術型”、“研究型”人才培養模式的影響較大，形成了適合于“精英教育”為培養研究型人才的課程體系，無法適應以工程實踐能力、創新創業意識、新技術新方向為目標的人才培養，課程體系中理論教學占主導地位，實踐教學往往處于次要地位［6］。而目前處于大數據時代，信息技術的不斷創新、企業需求不斷變化、綜合型人才需求巨大等因素的影響下，傳統的培養研究型人才的課程體系，無法適應大數據時代以工程實踐能力、創新創業意識、新技術新方向為目標的人才培養。通過了解大數據環境企業對軟件工程人才的要求，分析我院2013－2015級軟件工程專業人才培養課程體系結構，發現存在以下問題：（1）缺少大數據技術方面的課程。傳統的課程體系中主要包括軟件工程專業一些傳統的課程，如數據結構、軟件工程、軟件體系結構等，而且課程內容較陳舊，所開設的一些應用軟件的學習不能緊密貼合行業和技術發展，軟件工程專業教育必須適應互聯網時展和大數據技術的需求，關注企業發展及大數據系統的建設問題，以滿足企業對應用型人才的需要。（2）實踐類課程學時所占比例較少。我院2015級軟件工程專業實踐類課程占總學時的10．8％，是因為傳統的課程體系注重知識傳授，而忽略了學生解決問題、動手能力的提高。地方高校在人才培養中重視理論內容、計算機編程能力，而忽略學生探索能力的培養，這些都不利于學生對新技術、新方向發展的把握，學生難以應對各種層出不窮、錯綜復雜的海量數據，很難挖掘出隱藏的數據價值并有效利用。（3）課程體系結構設置方面，一是存在通識教育類課程教學階段持續時間長，一直到第7個學期，這就影響了后面專業類課程的學習；二是專業基礎類分為專業必修和選修，沒有從課程教學階段不同來劃分，不能體現課程先后的銜接關系。

4大數據時代我院軟件工程專業課程體系建設改革

在大數據時代，軟件工程專業教育必須適應企業發展和大數據行業的需求。教學內容的設置應與行業需求接軌，根據我院學生特點調整2016級軟件工程專業課程體系。具體做了以下幾點的調整。（1）課程體系結構更合理。一是通識教育類課程的調整。一方面將教學階段全部調整到第1、2學年完成，這樣在第3學年學生就可以重點學習專業類技能課程；另一方面此部分增加了大學生心理健康和創新創業教育課程，主要可以加強學生團隊合作精神的培養。二是專業類課程結構的調整。將專業類課程分為專業（學科）基礎課程和專業技能課程兩大類，專業（學科）基礎課程主要包括數學類課程、計算機導論、程序設計語言、數據結構、操作系統、軟件工程、運籌學、數據分析與處理。專業技能課程又分為專業核心課程和專業方向課，專業核心課程包括面向對象程序語言類、軟件設計模式、算法分析與設計、軟件測試等軟件工程專業要求的核心課程，而專業方向課分為3個方向：大數據分析、Web技術應用、移動終端開發，鼓勵學生在學好專業基礎和核心課程的同時，發現自己專業類的興趣，選擇一個自己感興趣的方向集中學習，大數據分析方向是重點向學生推薦。在教學階段安排上，一般專業（學科）基礎課程要優先于專業技能課程，這樣可以讓學生在掌握了學科、專業基礎上，充分了解軟件工程專業技能的訓練。（2）增加了大數據技術方面的課程。在新調整的課程體系中，專業（學科）基礎課程和專業技能課程都增加了大數據相關內容。基礎課設置增添運籌學、數據分析與處理等，使學生了解大數據行業基礎知識，激發學生對大數據行業發展及大數據應用前景的興趣；專業技能課設置了數據倉庫與數據挖掘、大數據統計分析與應用、數據挖掘算法與應用等前沿科學技術相關課程以滿足大數據系統建設與應用的需要，培養更多企業需要的大數據管理分析軟件專業人才。院級選修課鼓勵研究大數據方向的教師積極申請大數據案例分析、大數據安全與隱私保護、HadoopMap／Reduce技術原理與應用等實用性強的課程，以補充對大數據方向特別感興趣學生的學習內容。（3）增加實踐類課程所占比例。相比較2015級，以培養地方應用型人才為總目標，實踐類課程課時由19課時增加到28課時，所占總課時比例提高了約50％。實踐類課程包括校內（課程設計和實訓）和校外（見習、實習、實訓、畢業論文），種類多樣化，使得學生多方面提升自己解決問題和動手操作能力。針對校內實驗我院教師結合大數據教學實驗平臺，根據課程內容設計實驗項目，從初級到高級，安排合理的階梯式學習，實驗內容持續更新，加入最新、主流的分析建模工具和挖掘算法，學生在免費、開放的平臺環境下進行大數據構建、存儲、分析統計等實驗內容，使學生熟練掌握Ha－doop、HBase、Spark等關鍵技術，提高大數據理論分析及技術應用的能力。做好校內實踐的同時，校外實踐更是尤為重要，首先在實習、實訓企業的選擇上，盡量選擇“口碑好、技術強、理念先進”的單位，目前我院已與鄰近城市西安與尚觀科技、中軟國際、華清遠見、藍鷗科技等西安多家企業聯合，第四學年分批組織學生到合作企業的實訓基地參加真實的實訓項目，體驗IT企業真實的工作環境、工作流程和企業文化，了解互聯網大數據、零售大數據、金融大數據等領域知識，學習海量數據搜集、分析、存儲技術，引導學生按照項目的需求、總體設計、詳細設計、編碼、測試等流程完成實踐內容，規范化文檔和代碼的編寫，培養學生的行業、職業素養。

5應用效果

目前應用此方案有2016和2017級兩級學生，雖然這兩級學生都還沒有就業，但在創新應用能力方面都較2015級之前學生有顯著提升。近兩年有10余組學生團隊獲得國家級、省級、校級“大學生科研訓練項目”立項資助，有8名同學獲得“藍橋杯”程序設計大賽國家級二等獎、三等獎，省級一等獎2項，二等獎、三等獎多項。2016年有兩隊學生獲得陜西省高校“互聯網＋”創新創業大賽三等獎，一隊學生獲得咸陽市青年創業大賽二等獎。數十名學生在核心期刊上公開發表學術論文。從目前取得的成績來看，課程體系結構的調整，使得學生不僅獲得扎實的理論知識，而且具備了過硬的實踐和創新能力，我院軟件工程專業畢業生一定會深受用人單位喜歡。

6總結

針對大數據時代下地方本科院校軟件專業人才培養中課程體系存在的一些問題，筆者分析了大數據環境對軟件工程專業人才的要求，以地方本科院校咸陽師范學院為例，改革調整了課程體系，主要在在理論教學和實踐教學中增加大數據相關理論及技術內容，通過近年來的探索與實踐，此課程體系結構有效提高了學生的創新應用能力，為大數據時代企業發展培養了高水平、高素質的大數據分析人才，新的課程體系適應了大數據環境下軟件工程人才的培養。

參考文獻

［1］孫琳．大數據應用的創新路徑［N］．人民政協報，2016－05－17．

［2］潘正高．地方應用型高校軟件工程專業課程體系的研究［J］．西昌學院學報，2017，31（3）：94－97．

［3］潘怡．應用型本科院校軟件工程專業課程體系設置探討［J］．長沙大學學報，2008，22（5）：98－100．

［4］教育部專業教學指導委員會．高等學校軟件工程專業規范［M］．北京：高等教育出版社，2011．

大數據課程總結范文第3篇

“互聯網+”應用于教育領域所產生的表征教育管理者、參與者、以及教育環境的數據日漸增加，面向教育領域的大數據分析發現及應用對于提升教育教學質量尤為重要。本文針對大數據的不同采集方式，對其特點及特性進行分析。結合教育領域中參與者的實際需求，描述了教育大數據在其中的應用。

關鍵詞:

互聯網+；多源教育數據；軟件工程；教學模式

隨著大數據技術正在廣泛應用于各行各業，“互聯網+”與教育的結合所產生的大數據將會對教育領域各個參與者產生深刻影響。通過對教育大數據的特點及特性進行分析，構建多源教育數據的分析及處理方法已經成為影響教育發展戰略的科學力量。鑒于教育領域本身的特點，教育大數據來源廣泛、采集形式各異，呈現出不同的特征及應用模式。與傳統領域的大數據相比，教育大數據本身呈現高度的復雜性[1]。與傳統領域的大數據應用相比，教育大數據的應用需要高度的創造性。教育領域的數據應用是以培養人才為其主要目的，所以，針對大數據的應用不僅要切實可行，還需要從根本上洞察教育問題產生的原因。

一、教育大數據的特點及特性分析

1.1“互聯網+”環境下的教育大數據分類

隨著感知、計算、通信、控制等技術的發展，“互聯網+”環境下的教育數據包括由不同的感知設備采集到的教育環境數據、通過定期采集存儲的基礎信息數據、以及在線的教育資源數據等。

1.教育環境數據

智慧校園作為“互聯網+”的典型應用之一[2]，通過智慧校園的信息化平臺，可以采集到各種類型的數據。GPS定位、情境感知、移動通信等技術使得各種教與學行為的日志信息更加豐富，不僅僅可以記錄什么人在什么時間什么地點做了什么，還可以采集到行為發生時周邊的環境信息、個人體征信息、情緒狀態等。

2.靜態基礎信息數據

基本信息數據主要包括教師和學生的個人信息、課程信息、成績信息、習題信息、行為信息等。基礎信息主要通過定期的采集實現數據的定期更新和維護。此類信息是進行以數據為中心的教育教學模式探索和發現的最基本的原料，涉及學籍、人事、資產等信息具有高度的隱私性和保密性，屬于國家重點保護的教育數據之一[1]。

3.在線的教育資源數據

隨著移動與開放教育浪潮的興起，在線教學資源數據包括課件、微課、微視頻、精品課程、教學論壇、試題試卷等[3]。

1.2“互聯網+”環境下的教育大數據特點隨著采集方式的變革，“互聯網+”環境下的教育大數據具有如下特點：

1.海量性

與傳統的領域相似，隨著學生規模的增加，課程類型的多樣化，“互聯網+”環境下的教育數據包括由不同的移動設備所采集的教育管理控制數據、靜態的人才培養相關數據、以及監控學生實時狀態的數據等。

2.時空相關性

在時間上，根據產生的時間不同，教育數據具有時間相關的變化和分析。因此，在進行教育數據的分析和應用時，一方面需要考慮時間和空間兩個維度的數據演化特性；另一方面，還需要充分利用時間和空間不同維度之間的數據關聯關系。

3.多尺度與多粒度

除了利用教育數據除了要考慮時間和空間等維度之外，還需要考慮數據尺度和數據粒度對于數據特性的影響。在規模的尺度上，可以分為專業、年級、學院、學校等；在時間尺度上，可以分為月、學期、學年、屆等。

4.異構與相關

教育數據無論是從結構上、組織方式上、維度尺度與粒度上都會存在巨大差異，即數據的異構性。教育數據的來源各不相同，教育系統內容各個對象之間緊密相關，表征教育系統狀態的數據源之間也緊密相聯。

二、教育大數據在軟件工程專業教育教學中的應用

為充分發揮多源數據的作用，從數據和特征等多個層次對多源異構信息進行深度融合，挖掘大數據內在的演化趨勢和潛在模式，將其用于課程教學、決策者服務、個性化學習等應用中。如圖1所示，為了構建面向軟件工程課程教學應用，首先，需要對多源異構的教育數據進行分析處理；其次，結合數據挖掘、機器學習等相關理論基礎，構建多源異構教育數據的清洗及發現方法，探索適合于具體應用的分析模型及方法；最后，結合領域知識，結合所構建的分析模型，通過對數據的分析發現，為教師、學生、決策者等提供滿足其個性化需求的服務。

2.1面向學生的應用

根據學生的學習情況，以及課程涉及到的知識等情況向學生推薦適合的課程。通過多源數據的協同分析及用戶建模，為學生提供滿足其個性化需求的服務。

2.2面向教師及決策者的應用

通過對教育大數據的分析及處理，教師根據學生學習情況的反饋進行有針對性的備課。通過對學生及教師信息的相關統計分析、挖掘發現，為教育管理者及決策者提供依據[2]。

三、總結

“互聯網+”的應用為面向信息物理融合的多源數據協同分析創造了條件。本文從“互聯網+”環境下的教育大數據的分析及特點的角度進行了分析，并簡單介紹了教育大數據的分析及發現方法，分別從學生、教師、決策者的角度對教育大數據在軟件工程課程教學中的應用進行了描述。

參考文獻：

［1］楊現民,唐斯斯,李冀紅.發展教育大數據:內涵、價值和挑戰［J］.現代遠程教育研究,2016年1期,50-61.

［2］鄔賀銓.大數據時代的機遇與挑戰［J］.求是,2013(4):47-49.

［3］陳池,王宇鵬,李超等.面向在線教育領域的大數據研究及應用［J］.計算機研究與發展,2014,51(增刊),67-74.

大數據課程總結范文第4篇

關鍵詞：大數據時代；環境特征；廣告設計；教學；改革

1 大數據時代的環境特征

各類信息在計算機運作系統下，產生了各式各樣的信息流、數據流。信息系統作為孕育數據的“母體”，信息系統的數據爆炸導致大數據時代的到來。另一方面，大數據時代又衍生出了更龐大、復雜的信息系統。大數據，實際上就是指軟件無法提取、共享和分析的海量數據。

大數據有數據量大、數據種類多、數據有效值低以及數據處理速度快的特點。

數據量大主要是因為各種計算機設備、移動終端產生的實時數據，無法及時清理或有效使用使數據越積越多，導致數據量變大。數據以成千倍的數量累積上升，企業網絡甚至會產生PB、EB量級的數據。

傳統的數據儲存都是以文本為主的結構，隨著互聯網技術的深入發展，圖片、音頻等數據都已成為數據結構的主要構成因素，甚至占據了超過一半的比例。數據類型越來越多，就需要數據平臺擁有更強大的信息處理能力。

大數據環境下，為人們提供了諸多潛在的信息，在激烈的市場環境下，信息的占有量，是競爭力強弱的體現。目前數據已經成為各行各業的重要組成部分。

大數據時代的處理框架建立在云計算的基礎之上，利用高速運轉的方式，通過分布處理，以數據流的形式傳遞在系統之間，為用戶構建大量的數據庫，而且可應用于大多數的程序。

2 廣告設計教學改革的必要性

廣告設計作為視覺傳達設計和廣告傳播這兩個專業的核心課程，建立在印刷、網絡、影像等多種載體之上。研究國內外的廣告設計藝術，是一種較為新穎的課程。但是當下的廣告設計課程仍沿用傳統的媒體廣告內容進行教學。例如，只對報紙、雜志、電視以及廣播這類傳統媒體進行研究，新媒體的各種形式、特征、設計手法等都沒有被徹底地納入廣告學的設計教學中。學生在課堂中無法準確、迅速地了解新媒體廣告教學的設計規律。媒體形式日新月異，這也給我們的教學帶來了一定的影響，給我們提出了新的問題和任務。過去廣告設計教學模式服務于傳統媒體，而當下的課程我們要去探索新的方式，從知識框架、教學重點上實現質的突破。廣告設計觀念教學要順應新媒體時代的需求。筆者根據大數據時代下的環境特征，研究大數據時代的特征與當下廣告設計教學的聯系，進一步提出大數據時代下加強廣告設計教學改革的方式方法，以此來更新廣告設計的教學體系。

3 大數據時代下的廣告設計教學改革策略

3.1 構建大數據時代下的廣告設計教學體系

通過長期的廣告教學實踐，筆者認為理想的教學框架應貫穿于學校教育和社會實踐兩個方面，實現核心課程、重點課程以及輔助課程的三項并進。在學生的每個學習階段，讓學生的各個層面都積極地接觸實踐，最大限度地為學生創造實踐機會，盡可能為學生提供觀察和動手學習的機會。

構建大數據時代下的廣告設計教學體系，要改變以往的實習策略。讓廣告實踐穿插在每一個學期當中，讓學生帶著問題走入課堂，真正了解每個課程中的廣告設計實踐的重點、難點。所以，對于廣告設計課程教學改革，要從兩個方面入手。

首先，要為學生創造實踐的機會。通常情況下，這對于學校來說有一定的難度，讓他他們到廣告公司實踐圖形創意，在版式設計時到報社去學習和參觀，這些總的來說較為困難，但是這是幫助學生實現高效學習的最佳途徑。在這個過程中，讓學生充分了解到他們應該學習的內容，認識到自己的不足，學會如何使用知識點，讓學生能真正做到學以致用，探尋學生從校門走向社會的捷徑。

其次，要加強對核心課程的強化。廣告設計的功底在于美術功底，這是實現影視廣告設計、平面廣告設計的基礎。在大數據時代，依然逃脫不了這個基礎。廣告設計專業的學生無論其他學科知識再怎么扎實，如果沒有基本的構圖能力、繪畫能力，他就不會有太多的發展空間。所以，要想實現課程的優質教學，一定要夯實學生的基礎，練好手上功夫。

3.2 建立一支高質量的教師隊伍

任何院校要想提升其教學質量，首先要從教師入手。培養打造一支高素質、高層次的廣告教學隊伍，是學校廣告設計教學改革的重點。學校應積極組織培訓，提升教師們的專業素質，建立研究和培訓基地，加強各個院系之間的相互合作，加強學校與企業之間的合作，實現優勢互補。目前還可以向外拓招兼職教師，在發達國家，很多優秀的教師都來源于廣告企業的兼職教師，他們有工作經驗，同時還積極與社會接觸，可以帶給學生們最新的廣告素材和知識。在校內的全職教師，可以積極地借鑒他們的經驗，采用雙重標準加強廣告設計專業的師資力量建設。在大數據時代下，廣告設計專業面臨著更多的挑戰和機遇，我們應積極地吸納廣告業、傳媒業的人才，充實教師隊伍，以此來推進大數據時代下的廣告設計教學的改革。

3.3 建立互動式教學

大數據時代下，傳播內容有個性化、海量化的特點，在傳播渠道上也有一定的交互性。所以，互聯網作為學生們使用、接觸最多的媒體，我們需要對此加以重視。在網絡環境下，手機、電腦、平板電腦等載體已經成為信息傳播的重要組成部分，在這樣環境下成長起來的學生，是新媒體的受眾。他們對于網絡廣告有著獨特的體驗，在一定的程度上，他們比教師更具發言權。所以，在廣告設計教學改革中，教師要積極地適應大數據環境特征，建立互動式教學。

首先，要變被動為主動，讓學生成為課堂主體，充分調動學生的學習積極性。讓學生結合自己的體驗、經驗去總結、歸納大數據時代下的廣告設計特點，并總結相關的設計方法。例如，在講國內外廣告設計對比時，我們可以先布置一項學習任務，讓學生自主搜尋相關的內容，讓學生列舉一些具有代表性的內容，以此來加深學生們的理解，增強教學成果。為了增強學生們的創造性，教師也可以鼓勵學生為自己喜歡的某個人物設計臉部頁面廣告。

在這個過程中，教師要加強與學生的溝通。在大數據環境下，教師的角色在發生改變，教師要盡可能貼近學生的需求，積極與學生進行互動，可以利用微博與學生互粉、建立語音課堂討論、實現作業及時修改等策略來豐富課堂形式。

4 結語

大數據時代下的傳播特點，極大地影響了人們對于廣告的認知。教師也應及時更新廣告設計教學模式，豐富教學的內容與形式，提升學生的創新思維、實踐能力。面對大數據時代的沖擊，教師要積極把握新媒體廣告的優勢，在傳統的教學模式上不斷革新，加強實踐教學，結合學生的能力，充分調動學生的學習熱情，為學生今后的發展打下堅實的基礎。

參考文獻：

[1] 趙永立.新媒體時代廣告設計教學的改革研究[J].學周刊，2016（13）：203-205.

大數據課程總結范文第5篇

關鍵詞：低年級本科生;公共選修課;教學模式改革

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）42-0103-02

一、低年級本科生前沿全校公選課的背景和特點

低年級本科生前沿全校公選課《大數據時代的管理》是筆者于2014―2015學年秋季學期申請開設的一門全校性公共選修課，該課程是北京郵電大學第一門以“大數據”為主題的前沿課程，也是全國高校中較早開設的大數據相關課程，面向各個專業的大一本科生開設。該課程由于其課程受眾及講授內容的特點，通常具有以下一些低年級本科生前沿全校公選課共同的特點和問題：（1）課堂學生人數較多（通常150人以上），一般以教師講授知識為主，難以實現充分的課堂參與、課堂互動;（2）學生專業背景知識差異很大，課程內容涉及面及深度不好把握;（3）低年級本科生（特別是大一新生）的數學、計算機基礎相對較薄弱，前沿教學內容不適合特別專業、深入。

二、《大數據時代的管理》課程的教學模式改革措施

1.教學模式改革的依據。《大數據時代的管理》課程是筆者于2014―2015學年秋季學期第一次面向北京郵電大學2014級本科新生開設，由于是首次開設該課程，在教學過程中授課教師仍然采用了較為穩妥的“以教為主”的傳統教學模式。

通過整理學生提交的課程論文中有關對該課程建議和意見的內容后發現，220人中有169名學生（76.8%）提交了有效的建議和意見內容;169條反饋意見中，有109條（64.5%）反映“以教為主”的教學模式會影響課堂互動和學生的學習積極性，有55條（32.5%）反映應當增加課堂提問次數和課后思考題來調動大家的學習主動性，有53條（31.4%）反映教學過程中使用的實際案例和視頻等多媒體材料很吸引學生的學習興趣。

2.教學模式改革的具體措施。（1）教師授課與學生自主探索式學習相結合的教學模式探索。大班授課課堂，如果采用教師授課為主的方式，一般會帶來課堂互動較差、學生參與感不強的問題;而如果希望利用分小組討論、分小組報告展示的形式增加課堂互動，提高學生參與度，也容易帶來諸如分組較多、討論展示時間倉促的問題。本研究采取新穎的“教師授課與學生自主探索式學習相結合”的教學模式探索：即根據教學內容和進度，前4次課由授課教師進行課程入門內容介紹同時安排分組及后續周次安排;從第5次至第15次課將每次2個學時的上課時間分為前后兩段，前面1個課時讓學生以小組的形式匯報、展示根據特定主題總結、整理的相關材料，后面1個課時由授課教師點評并擴展介紹該主題的相關內容;第16次課由授課教師進行課程總結和展望介紹。選課的同學按照每3―5人分一組，可以分為30―40組;第5―15次課分組匯報展示，每次課確定1個“大數據時代的管理”相關的前沿主題，并安排3―4組學生就這一主題提前搜集、整理材料并準備匯報、展示;為保證每次課匯報展示及討論的充分性，每次上課開始從準備展示匯報的3―4組中隨機抽出2組進行現場展示匯報，其他1―2組作為“評委嘉賓”進行現場提問及評分，其他同學也可以積極參與匯報內容的提問。對于現場展示、匯報的小組，其評分依據是其匯報的情況及“評委嘉賓”的評分;對于臺下作為“評委嘉賓”的小組，其提交的展示、匯報材料及現場提問情況，均納入對其評分依據。（2）專題領域案例與實際分析工具相結合的教學手段探究。《大數據時代的管理》課程涉及的內容相對前沿，而授課對象的本科生是剛進入校園的各個專業的大一新生，其數學、計算機基礎相對較薄弱，因此課程內容及深度的把握也著實有些“眾口難調”，需要有針對性地進行教學手段的創新。本課程針對“大數據時代的管理問題”涉及的多個應用領域和場景進行專題討論，針對每一個專題討論和場景分析，一方面讓學生根據專題內容準備匯報展示，另一方面授課教師要精心選取針對該專題的領域案例或實際研究分析項目，使用實際的大數據分析和管理的方法、技術進行處理，讓學生在實際問題中切實領會大數據分析的內涵和精髓。（3）多媒體材料與課前分享相結合的教學材料探究。與授課教師僅僅使用PPT講授知識相比，適當使用視頻、Flash等多媒體材料更能吸引學生的注意力，活躍課堂氛圍，提高學生學習的積極性。在2014―2015學年秋季學期的《大數據時代的管理》課程授課過程中，筆者使用了《淘寶數據盛典》、《未來的云計算生活》等視頻資料加強學生對于相關概念的直觀化理解，受到了學生們的歡迎和好評。在2015―2016學年秋季學期的課程中，筆者擴大了視頻等多媒體材料在課堂授課內容中的分量，例如針對技術細節較多的大數據分析的技術方法，選取合適的多媒體材料（如TED論壇相關視頻），輔助學生了解相關技術方法的內涵和精髓，并努力將多媒體材料與專題討論聯系起來。此外，授課教師還引入了“課前分享”這一新穎的環節，即每次開始上課講授具體內容之前，首先分享1―2個授課教師最近看到的“大數據”相關的例子、新聞或趣聞，以達到吸引學生學習興趣、把握時效性前沿動態的目標，例如“十張世界地圖帶你重新認識這個世界”、“BBC大數據告訴你：怎樣獲得諾貝爾獎”、“全球航空網絡與（埃博拉Ebola）病毒傳播”、“拼數據的雙十一”、“大數據讓‘馬云們’知道了太多的秘密”等，力求將最新、最前沿的知識和新聞融合在課程的教學過程中，以激發學生學習興趣和主動性，加強師生互動，提高學生學習滿意度，提高教學質量。

三、教學模式改革效果評估

通過采取以上打破“以教為主”的傳統課堂教學模式的改革措施，本研究希望并預期能夠激發學生學習興趣和主動性，加強師生互動，提高學生學習滿意度，提高教學質量。為此，筆者從北京郵電大學教務處獲取了2014―2015學年秋季學期以及2015―2016學年秋季學期《大數據將時代的管理》課程的選課學生對于該課程課堂教學評估的匿名打分數據。基于該數據，筆者將兩學期選課學生對于與教學模式改革效果相關指標的打分做了獨立樣本的均值t檢驗，結果見表1：

從表1中可以看出，在實施教學模式改革之后，學生對于課堂教學的內容充實性、教學效果及教學氣氛活躍性、課堂師生的交互性以及教學手段的合理性和多樣性的打分都有統計顯著性地提高，也反映出《大數據時代的管理》課程教學過程中采用的教學模式改革措施基本達到了激發學生學習興趣和主動性，加強師生互動，提高學生學習滿意度，提高教學質量的目標。

參考文獻：

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Teaching Mode Reformation Exploration of Frontier Public Selective Courses for Junior Undergraduates

―Using the Course of “Management in Big Data Era” as An Example

MA Bao-jun

（School of Economics and Management，Beijing University of Posts and Telecommunications，Beijing 100876，China）