郭娟 陈莹

摘  要：大数据发展在我国当前处于起步阶段，因此企业对大数据发展的需求一方面是利用创新手段应用大数据技术，另一方面是有效培养满足企业需求的大数据创新驱动型人才。目前对大数据创新驱动型人才的培养的具体措施在各高职院校虽有提及，但是教学资源和实验条件严重匮乏，鉴于此，本文以大数据专业实验教学与创新驱动型人才培养为研究对象，分析当前创新型人才培养的基本要求和实验教学现状，论述了大数据专业实验教学具体项目实训及案例，并提出相应对策，以期为大数据专业实验教学创新驱动型人才培养提供借鉴与参考。

关键词：大数据技术;大数据专业实验教学;创新驱动型人才

中图分类号：G652;TP311.13-4      文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）21-0174-03

Abstract：The development of big data is in the initial stage in China，so the demand of enterprises for big data development is on the one hand is to use innovative means to apply big data technology，on the other hand，effectively cultivate big data innovation driven talents to meet the needs of enterprises. At present，although the specific measures for the cultivation of big data innovation driven talents have been mentioned in various vocational colleges，but the teaching resources and experimental conditions are seriously deficient. In view of this，this paper takes the experimental teaching and innovation driven talents training of big data specialty as the research object，analyzes the basic requirements and the current situation of experimental teaching of the current innovative talents training，discusses the specific project training and cases of experimental teaching of big data specialty，and puts forward the corresponding countermeasures，in order to provide reference for the innovation driven talents training of experimental teaching of big data specialty.

Keywords：big data technology;experimental teaching of big data specialty;innovation driven talents

0  引  言

根據当今信息技术的发展进行分析，大数据时代已经悄然来临。数据科学研究对人们生活的影响越来越大，大数据的广泛应用迎来了新的信息革命。从实际发展情况来看，大数据行业在国内外的发展应该遵循国内外发展形势，以满足市场需求。而具体人才需求除了包括数据科学家和数据工程师之外，还应该侧重培养数据分析师等专业人才。学生学成后，就业前景广阔，包括大数据相关工程应用开发、互联网领域的数据科学研究工作，或者大数据技术管理和咨询工作等，可以在计算机领域大展身手[1]。

1  当前大数据创新驱动型人才培养现状

2006年有32所国内高校坚持以市场为主导，对国家大数据创新驱动战略予以了深入贯彻和实施，力求为国家培养大数据创新驱动技能型高素质人才。这种情况下，建立大数据技术创新驱动教学模式势在必行，要求人们尤其侧重大数据创新驱动型人才培养方案的实用性，同时要有效设置课程体系[2]。

1.1  培养思路与目标设定

对大数据人才的培养应该设立不同的培养目标，具体设立应该依据学生的学历层次展开，具体培养方式主要是对创新驱动技能型高素质专门人才进行培养，具体学习内容包括大数据分析与应用的生产、服务管理等相关方面，同时还要求学生熟练掌握大数据技术原理、关系型以及非关系型数据库技术和分布式文件系统等相关计算机知识，从提升实践运用能力的角度，有效培养学生的数据分析与处理能力、系统研发和应用能力，进而有效提升其大数据服务的综合应用能力。

1.2  培养方案的构建

关于大数据技术专业知识的培养，不仅要培养学生对Java语言编程、Hadoop、Spark、Storm以及MySQL数据库等知识的学习和掌握，还应该学习多维大数据集、数据挖掘方法等知识，要求他们能够熟练掌握关系型数据库和非关系型数据库系统基本原理，能够熟练运用R语言编程，有效掌握数据统计分析方法。专业知识的提升不仅需要他们能够有效学习数据分析和数据挖掘理论，还要会有效搭建相关大数据应用的平台，并且能够独立进行相关大数据的分析和处理。

1.3  构建大数据专业实验教学体系

综合评定实验课程主要涉及5个方面，包括实验预习、操作、记录、报告以及实验态度和表现。就大数据实验教学体系设立进行分析，实验课程的设置主要是为了训练并增强学生的实践能力，具体实施应该分4个层次进行，训练方面主要涉及实现数据挖掘展示、算法实现、数据分析以及大数据技术综合应用等。大数据实训专业内容包括10个模块，共100多个实验项目，大数据专业实验教学体系如图1所示。

2  创新型人才培养的基本要求和实验教学现状

就其所属内容进行分析，大数据隶属于计算机学科，是一个新兴专业，要求学习者有较高的实践动手能力[3]。其中，实验教学是其主要的教学内容体现。学生在学习过程中，要具备丰富的专业知识，同时应该具备创新性。这主要体现在以下方面：创新意识，专业知识的学习要与生活相联系，创新意识要时刻存在;创新精神，创新要贯穿整个学习过程;创新思维，借助敏锐的观察力和丰富的想象力，将思维创新体现在常规专业学习中;自主学习，自主学习理念贯穿于学习的整个过程，同时要确立终身学习理念。围绕专业理论知识展开教学，是当前传统实验教学的主要特征体现。它的学习过程与相应的实验课程相结合，体现着理论知识和现实需求的差异，无法将相关学科进行有效联系，更无法对此进行必要扩展。在实际专业课程教学中，教师往往沿用比较传统的教学方法和手段，因此在实际培养过程中缺乏新意，造成学生的学习过程缺乏创新意识的渗透。无论是作业和课程设计，还是实验课程学习，均缺乏明确的学习目标，因此学生更多时候是在被动地接受学习。随着信息技术的发展，大数据技术高速发展，对大数据方向的实验教学进行改革已经势在必行，创新型人才培养实验教学现状如图2所示[4]。

针对当前创新型人才培养实验教学，其教学内容主要分为四个方面，即面向领域多层分布式项目设计、项目环境搭建、分析处理数据以及项目测试与总结。

3  大数据专业实验教学具体项目实训及案例

学生对大数据知識内容和原理的学习，需要在多角度、多层面以及多方位的项目实训过程中提升掌握程度，尤其是对大数据分析工具、大数据分析方法等技术的掌握。通过数据挖掘分析创建有效数据模型，通过数据探索和模型输出分析，利用图形化工具，有效展示数据间的复杂信息。关于数据的抓取、存取、清洗、重构、处理、挖掘、可视化以及数据的基础架构、统计和分析，构成了实际操作的实施步骤[5]。

4  构建全方位立体培训体系，推进大数据高技能人才队伍建设

关于大数据人才队伍建设，因其内容涵盖广泛，需要从3个方面入手[6]：具有很强编程能力的大数据技术支持人才，要在数据存储、管理及处理平台的搭建方面表现不俗;精通处理大数据分析的人才;高校人才的培养还应该注意培养大数据技术人才。

培养具有高素质的复合型人才是大数据技术发展所需。这些人才不仅要精通理论知识，还要有充足的实战经验。实际教学过程中，综合训练的展开应该包括典型算法的展示，包括算法实现结合数据分析的应用场景和案例，要有理论教学，更要有实践辅助，学校实验体系的建立应该体现全方位性。

依据市场对大数据人才需求的特征，学校教学的开展应该使用全方位立体式教学，应立足对大数据高素质人才的培养，以就业为导向，侧重开展职业技能考证培训工作，具体包括数据挖掘工程师、数据分析工程师等。

5  教学手段与措施

具体教学中，应树立创新教育理念，围绕“创新驱动型”办学战略展开。课程设置应体现模块化和系统化，同时要注意学科间的均衡发展，学习理论，并将其运用于实践。在实际教学中，要准确把握两者间的结构比例，通过与企业合作，提升学生的实践应用能力，有效推进大数据技术的发展。在实践教学手段应用方面，要不断优化实验教学，打造具有创新性的实践教学模式。大数据平台搭建过程中，要注意各类型的业务需求，因此具体搭建过程要进行全方位考虑，包括架构设计、环境搭建、数据处理分析以及Spark技术在实际项目中的应用等。

5.1  围绕创新构建多层次且模块化的实验教学体系

创新意识和创新能力的培养需要有一定的教学体系作为支撑，且不可能在短时间内达成。实验教学改革的开展首先需要有完善的实验教学体系作为辅助，除了基础知识和专业课程之外，大数据专业知识体系还应该包括计算机开发等相关技术。由于传统实验教学的开展局限性明显，所以实验教学的改革应该体现拓展性，应该有效调整大数据方向现有的实验体系，构建新的适应时代发展的实验教学体系。而构建体系需要包含3个部分，即基础平台、技能平台和扩展平台，具体体现为学科基础实验、综合性和设计性实验以及专业创新实验[7]。

（1）基础平台——学科基础实验。因为是基础课程教学，所以学习对象应该是大数据方向的低年级学生。教学内容包括数据库技术、编程技术以及各技术之间的关联性，多为计算机技术的基础知识，同时包括基础的实验方法的操作执行。通过构建基础平台，学生简单了解大数据基础知识，明确学习目标，提升学生的创新意识和学习主动性[8]。

（2）技能平台——综合性和设计性实验。主要教授数据库系统原理、Hadoop大数据处理等课程，具体包括数据库设计实验和综合实验。教学对象为中年级学生，实际教学中还侧重了联合课程设计。这种方式的运用主要是为了锻炼学生的创新思维和创新能力，提升他们分析问题和解决问题的能力。

（3）扩展平台——专业创新实验。该平台主要教学专业课程包括MapReduce、HBase编程、数据仓库与挖掘技术等，教学对象为高年级学生。在实际教学实施中，教学要结合大数据相关竞赛展开。学生的综合训练经常与企业需求相关联，学生的实习基地大都为实际企业，因此学生在实践过程中可有效提升专业创新实践能力。

5.2  加強专业教师团队建设

开展大数据专业实验教学的教师应该秉承不断学习的理念，经过专业培训和企业参观交流，提升自身的创新意识，时刻保持专业的先进性。积极开展教研室的教研活动，探讨交流相关教学问题，这是大数据专业教学提升专业能力、获得业界认可的有效方式。

6  结  论

本文一方面侧重阐述大数据专业实验教学以及教学内容的设置，另一方面阐述实训平台建设，目的是呈现大数据专业实验教学与创新驱动型人才的培养方案。今后大数据专业实验教学的开展可以此为鉴，因为这种设计不仅对大数据专业人才的培养能力予以有效提升，增加科技创新人才，也能在很大程度上满足社会对人才的需求。

参考文献：

[1] 彭湘蓉.新常态下高职机电专业创新驱动型人才培养模式分析 [J].现代盐化工，2018，45（6）：139-140.

[2] 唐小勇.新工科背景下地方高校大数据技术专业课程体系建设 [J].电脑知识与技术，2018，14（24）：122-123.

[3] 左艳芳.创新驱动型经济下高职院校创新创业人才培养模式探索与研究 [J].江西电力职业技术学院学报，2018，31（5）：127-128+130.

[4] 陈耿新，林若波.新常态下创新驱动型机电高职人才培养模式探究 [J].职教通讯，2018（2）：6-9.

[5] 石晓爽，姚三秋，钟薇.探索“互联网+标准资源”的创新驱动型发展道路——基于“互联网+”环境下标准资源整合运用的实践思考 [J].中国标准化，2018（1）：56-59.

[6] 梁柏榉.大数据技术专业实验教学与创新驱动型人才培养 [J].物联网技术，2017（10）：113-114.

[7] 卓泽林.国际化视野下高等教育创新驱动型人才的培养 [J].高校教育管理，2015，9（6）：27-34.

[8] 曹泉，曹苏.专业导师制创新驱动职业院校人才培养模式 [J].商，2013（20）：363.

作者简介：郭娟（1981-），女，汉族，湖北鄂州人，副教授，硕士，研究方向：信息技术;陈莹（1980-），女，汉族，广西南宁人，讲师，硕士，研究方向：智能系统、信息技术。