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面向数据科学与大数据技术本科专业的Linux编程课程建设初探

2020-03-23高子林刘志强熊江冯玉明

卷宗 2020年2期
关键词:大数据教学方法

高子林?刘志强?熊江?冯玉明

摘 要:随着大数据技术快速的发展,越来越多的高校开设了数据科学与大数据技术这一本科专业。值得注意的是,Linux操作系统是大数据技术最主要的支撑平台,所以本文以重庆三峡学院应用型数据科学与大数据技术专业人才培养方案为导向,针对Linux在传统编程教学中存在的问题,通过引入信息化的教学理念,提出了在Linux编程教学中采用新的“理论+实验”的教学方法。实践表明,该方法既改进了教学模式,又有利于调动学生学习的积极性,同时也防止出现产学脱节的情况。

关键词:大数据;Linux编程;教学方法

1 引言

目前,中国正在经历科技高速发展的阶段,国内对大数据、云计算、人工智能等新兴技术的研究脚步也日益加快。学术界围绕着大数据技术进行激烈地讨论,已然成为诸多学者的研究热点。与此同时,企业界也纷纷在大数据技术方向慷慨解囊,持续加大投入[1]。值得注意的是,这些新兴技术特别是大数据技术绝大多数都是以Linux操作系统为平台建立起来的。

事实上,Linux操作系统及编程早已被应用于各个领域。例如在服务器操作系统中,Linux被用于网络管理、文件存储、Web服务、数据库系统等;又如在嵌入式系统中,由于Linux系统具有可裁剪性、移植性强、工具链齐全等优势,因此Linux系统及编程广泛应用于嵌入式系统的设计之中(包括操作系统和应用软件的设计)。当然,在大数据时代,Linux不但被当做大规模数据处理的基础架构,如在Spark、Hadoop等数据处理中被大量运用,还在TensorFlow、Caffe等深度学习框架中崭露头角。

考虑到如今大数据技术以Linux系统为主流平台,因此要培养大数据技术方向的人才,掌握Linux系统及编程至关重要。据全球著名IT咨询公司盖特纳(Gartner)咨询公司预测,大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。不难看出,市场对大数据方面的人才需求巨大。为了走出这一困境,能够尽快给社会提供更多具有大数据实践运用技能的优质大学生人才,部分高校(包括“985工程”大学和各类高职高专院校)开设了大数据相关专业,如数据科学与大数据技术专业,这些高校均把Linux编程课程设定为专业核心课程。值得注意的是,传统的Linux编程讲授相对于学生来说非常晦涩难懂,甚至会出现单调乏味等情况,导致学生接受此类知识的兴趣不高,因此对该课程的教学改革与重新规划十分必要。本文从大数据相关专业对Linux编程课程的教学需求出发,为了防止出现新技术与课堂教学脱节的情况,要求对Linux编程的课堂教学方式做出改变,充分利用信息化模式来讲授课程,为后续大数据技术相关课程的学习打下良好的基础。

2 课程教学特点

2.1 课程性质与定位

Linux源于UNIX,从一开始就继承了UNIX的先进性,是一个真正的多任务、多用户、具有复杂内核的操作系统。利用现行的CPU任务切换功能,它可以实现多个用户同时使用一台计算机系统,同时,它还是自由软件项目的重要组成部分。目前,Linux已被广泛运用于计算机科学研究、软件技术研究、网络服务后台系统等需要高可靠性、高复杂度的环境中。

Linux编程课程是计算机科学与技术、数据科学与大数据技术等专业的专业基础课程,在学习该课程之前需先修《计算机应用基础》、《操作系统》等相关课程。由于Linux操作系统是以大数据、云计算为代表的众多新技术的主要支持平台[3],学生只有在熟悉Linux系统及编程的前提下,才能逐步实现在该平台上完成大数据、云计算以及人工智能等新兴技术的部署和开发。因此,它是学习众多新技术的基础,特别是对培养大数据技术人才至关重要[4]。

2.2 课程目标

该课程以软件工程学科“十三五”建设发展规划为导向,以提高学生Linux操作系统下的实际编程能力以及工程能力为总体目标。具体的教学目标是:首先使学生熟悉Linux系统的运行环境和常用的基本命令;然后让学生掌握Linux编程工具(包括GDB、MAKE、GCC、GNU等)、应用编程(包括系统结构、文件及目录操作、进程管理、网络编程等)以及Linux系统管理(包括文件系统管理、用户管理、进程管理、软件安装管理);最终让学生完成内核配置及编程、驱动编程、I/O端口操作等任务。

3 教学过程中存在的问题

以重庆三峡学院计算机科学与工程学院的教学班为例,在本人教授Linux系统及编程这一课程的过程中,存在以下比较突出的问题:

1)课堂教学手段不合理。在传统的课堂教学中,老师往往把教学授课的过程看成是学生配合老师完成教案的过程,易于用“灌输式”的教学方式来直接给学生讲解书本上的Linux基本指令是如何运用的。但是,Linux基本命令既多又复杂,这容易使学生们学得“晕头转向”,长久下去必然会产生厌学情绪,从而影响学生学習的积极性和主动性。而且老师也往往为了完成教学任务,在不了解每个学生的实际情况下,容易把课堂进度拉得较快,导致部分学生直接选择放弃该课程的学习。

2)实验课程学时安排较少。实验课学时安排得不合理使学生在课堂上学到的Linux基本操作命令没有得到巩固练习,从而产生遗忘。特别是在后续学习大数据技术相关的专业课程时,往往需要很多的Linux知识,而这样的遗忘会让学生大脑一片空白、毫无头绪。再加上实训课学时安排的较少和老师在理论课上只是碎片化的知识讲解,这样很难让学生掌握其真正的深层内容,只是走马观花地学习到了一些表面知识。这不仅降低了教学效果,而且不能达到市场对于相关岗位人才的要求。

3)授课内容没有与时俱进。传统Linux系统及编程课程的教学内容并没有与大数据技术专业课程相结合,只是“以本为本”,教材上怎么写,老师就怎么教,而且教师对大数据技术相关知识知之甚少,让学生们学习到的Linux编程知识无法和大数据技术课程的教学要求相匹配,这很容易使得教学内容与新技术发展产生脱节,影响教学质量。

4 教学模式的改进

4.1 理论教学的改进

1)重新构思和设计课程教学方案。课程教学思路应该以大数据技术核心课程和市场需求的大数据人才为指引。可以向Linux编程和大数据技术专业课程的任课教师、互联网、学生、学校和行业内的相关专家了解情况、收集意见,也可以去人才市场了解各个用人单位对于Linux的岗位要求等,通过把多种渠道收集的信息加以整合,来帮助任课教师重新构思设计Linux课程教学。

2)要依据对大数据行业的专业调查报告来选取教材内容。对于课程内容的编写要紧密结合当下的新技术,编写出既满足大数据技术教学要求又满足就业市场对于Linux岗位要求的课程内容。

3)现在是互联网时代,可以用信息化的方式进行理论教学“三步法”。第一步:在课堂讲授前,用微信群和QQ群等聊天工具给学生发一些课件和音/视频资料,让他们及时预习。同时安排他们通过慕课来提前学习Linux基础课程,学习后并完成Linux相应的网上题库来进行课前小测验。然后把答题结果上传至云服务端,教师通过实时查看学生答题结果以及预习的情况来调整授课内容,达到提高教学效率的目的。第二步:在课堂进行授课时,老师可以利用之前搜集到的学生答题情况分为几个专题,除了有针对性的向学生讲解专题,还可以通过列举解决方案的方式,启发学生思考,达到锻炼学生自主学习能力的目的。第三步:在课堂讲授之后,老师不但可以根据本堂课的授课内容布置相应的书面作业,而且要让学生在网上完成Linux相应的题库来强化对知识的理解与记忆。特别是对于那些学习能力差、知识掌握不牢的同学,鼓励他们在线咨询老师的同时,也建议他们可以通过一些虚拟学习平台(如超星学习平台和慕课等)来巩固练习和弥补不足。

4.2 实验教学的改进

1)增加实验课时。要让学生充分利用实验课时间来练习巩固Linux命令,强化记忆,为下一步学习大数据技术相关课程打下坚实基础。并且对于课程中的实验,老师可以先进行演示操作,让学生近距离观看实验操作过程,然后再让学生在实验室所提供的环境下进行相应操作,增强对实验和理论知识的理解。

2)要培养学生动手开发能力。为了充分调动学生实验积极性,同样可以将实验课程分为三步来进行。第一:采用学生分组的方式,将实验任务分为几个过程,然后把不同的过程交派给不同的任务小组。第二:在圆满完成实验任务的小组中挑选出一个代表进行现场演示,并且老师对其演示结果进行点评。通过学生自己带头进行实验示范,在学生之间形成良性竞争,进一步提高学习效率。第三:让在实验中表现出色的学生在全班上与其他同学深入探讨、互相交流实验心得,这样可以进一步提高学生的知识掌握程度和实验能力。特别地,针对学生在试验过程中遇到的各种困难,老师不必马上进行解答,可以先让小组内进行讨论,然后老师再进行指导。这种学生之间的交流可以激发他们的学习兴趣。

3)以Linux项目开发的方式,让学生积累项目开发经验。一个实际的项目开发,通常需要大家齐心协力共同来完成,为了学生能够胜任市场上对于大数据技术相关的Linux开发岗位,可以在实验中给各个任务小组安排不同的项目。具体而言,每一个项目以小组为单位,每个小组内部选举产生一名学生作为组长,负责统筹组织组员,以及给其他组员分派任务并监督项目的完成情况,项目成员之间可以互相学习交流,共同进步。对于完成项目较好的小组,可以在实训成绩项加分,这样更能激发同学的实验热情。

4)提高实验成绩在总成绩中的占比。综合(总)成绩的评定能决定学生的实验态度,为了激发学生的实验热情和提高学生的实践能力,需要提高实验成绩在总成绩中的比例,如将原来的20%提高到40%。学生在实验室完成老师所交待的实验任务之后,还要在课后继续完成实训作业和实验报告。通过完成作业和实验报告来检查自己到底对实验有没有掌握,并总结自己的学习过程。

5 结束语

随着科技的飞速发展,Linux不仅运用于科研领域,也在各个行业崭露头角。当前我校正处于向应用型技术大学过渡的关键时期,所以竭力支持每位老师去探索应用型人才的培养方式。特别是在理论教学方式的创新和实验教学方式的改革上,要着重突出教学的针对性和实用性。本文针对Linux编程课程在教学过程中普遍存在的问题,从满足大数据市场需求的角度出发,探讨了新兴专业“数据科学与大数据技术”中Linux编程这一核心课程的教学教改问题。在信息化不断深入的前提下,要学会充分利用互联网、大数据、云计算等先进技術来提高教师教学和学生学习的效率和质量,弥补传统教学模式存在的不足,进而完善学生相关知识体系结构,达到提高教学质量的目的。

参考文献

[1]魏建英.基于云计算与大数据处理课程教学模式探究[J].科技创新导报,2016(36):213-214.

[2]山东职业学院.国家级精品课程-Linux网络操作系统[EB/OL].http://www.icourses.cn/coursestatic/course_2843.html.

[3]苏朋程.云计算研究虚拟化技术的研究[J].计算机技术与发展,2017,27(4):29-33.

[4]陆钊.面向大数据技术的Linux课程内容甄选探讨[J].信息技术与信息化,2017(5):119-121.

作者简介

高子林(1986-),男,重庆万州人,工学博士,讲师,研究方向为复杂动态网络分析与控制。

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