摘 要：本文探讨了当前线性代数在教学中存在的问题。通过加强产学合作，提高学习兴趣;调整课程安排、编制针对性讲义，提升课程质量;线上线下结合教学，加强学习交流;增强评价指标多样性、激励性等方式，将注重对理论知识的讲授和考查转变为与应用创新相结合的教育和考查模式，探索线性代数教学改革路径。

关键词：大数据;线性代数;教学质量;评价体系

中图分类号：O151.2;G642.0  文献标识码：A

Discussion of Linear Algebra Teaching Reform in the Context of Big Data

Xu Yang

Hongshan College，Nanjing University of Finance & Economics JiangsuNanjing 210000

Abstract：Our study discusses the current problems of teaching linear algebra.Strengthening cooperation between industry and academia，increasing interest in learning;adapting the organization of curricula and preparing targeted lecture notes to improve the quality of the curriculum;combining online and offline learning to strengthen learning exchanges;We should strengthen the diversity and incentive of evaluation indexes，change the emphasis on teaching and examination of theoretical knowledge into the mode of education and examination combined with application innovation，and explore the path of teaching reform of linear algebra.

Keywords：Big data;Linear algebra;Teaching quality;Evaluation system

当今社会信息技术快速发展，大数据时代已经来临。从客户需求分析、金融市场交易、医疗服务，再到城市交通建设等，无一不存在着大数据技术的身影。大数据技术已不只存在企业之中，它已经渗透到我们日常生活，影响着我们的“衣食住行”。在国家战略层面，随着大数据、云计算、人工智能等技术不断取得突破性进展，新一轮产业革命和科技革命正在蓬勃开展。历史表明，每一次工業革命都会极大地推动科技进步和社会发展，同时也改变着世界政治格局。未来数年将是工业化和信息化相互交织，传统工业和新型工业交替转化与融合的时期。为此，一些发达国家率先提出“工业4.0”“工业互联网”，中国也敏锐地发现了这次信息化发展的机遇，适时提出“新工科”概念，大力推进新工科专业建设。在这种背景下，越来越多的院校增设数据科学与大数据技术等新专业。在原有计算机科学与技术、软件工程等专业的基础上增设数据科学与大数据技术、物联网专业，以及校企合作成立了大数据学院等。建设和完善学科体系，促进学科融合，提高师资水平等问题愈加凸显。数据分析处理、学科基础知识、专业技能等综合能力也给未来从业主力军的在校学生们提出了新的挑战。

1 大数据技术与线性代数课程

长期以来，数学作为科学研究的重要工具，为理工科各专业的研究发展提供了不可缺少的重要基础，也为大数据学科的创建与发展奠定了很多基本的理论依据和方法指导。线性代数在大学数学课程体系中则是大数据等很多专业必备的数学知识。本文以线性代数为例，针对现有线性代数课程教育教学中存在的问题，探讨在大数据的背景下高校数学课程的教育教学改革。

2 线性代数课程教学现状分析

2.1 课程内容枯燥，教学任务重

线性代数课程有着清晰的结构和严密的逻辑性。对于已经学完课程的人来说很容易形成知识体系。可对于正处在学习过程中的学生来说，却会有不识庐山真面目之感。这是因为线性代数中存在着大量的基本概念、性质以及公式推导。比如第一章介绍行列式，很多教材都是单纯地给出了定义和运算性质，然后就要介绍它的计算。这种安排往往会给学生带来困惑，不知道为什么要定义它，难以直接接受抽象的定义。

事实上，数学概念之所以抽象，是由于这些概念都是数学家通过对实际问题中所具有的共性，经过长期推理，抽象出来的。所以在教学时如果不结合一定的背景单纯讲概念定义，学生很难理解，长期如此就会丧失学习兴趣。另外线性代数的内容丰富，结构完整，然而目前各高校对该课程的课时安排并不算多，任课教师要在相对较少的课时里带领同学完成各种学习任务，就存在一定难度，在实际教学中往往会出现重知识讲授，轻自主探索、课堂练习的现象。

2.2 教学方法传统，手段单一

线性代数作为众多专业学生的公共课，教学对象众多。受客观因素的制约，很多高校在教学安排上，往往是三个班合并起来进行线性代数的学习，数学教师人数相对于学校学生数来说比较紧张。这就导致教师在教学时，很难做到因材施教。实际教学中往往采用讲授法，课堂主要由教师主导，学生处于倾听者的状态。讲授法一方面有利于提高教学效率，减少学生在自主探究学习时走弯路的时间成本，体现了教师在教学中的主导性。但另一方面，这种方式使用不当也有可能演变为传统的灌输式教育。当教师主动地把知识传授给学生，而忽略学生的独立思考和交流互动时，学生就容易形成依赖性，导致探索能力下降。从而出现看似听懂了，可在独立解决问题时却发现困难重重等现象。

此外，目前高校数学课堂的教学手段往往单一，多数是一成不变的PPT加板书的传统方式。难以从多维度启发学生的思维。真正的教学不光要教会学生现有的知识，还应该培养他们拥有学习新知识和探索创新的能力，以及克服困难的勇气，教育出符合大数据时代下的新型复合人才。因此在教学中要注重双向沟通，采用更适合的教学方法，同时丰富教学手段。

2.3 学生学习缺乏自主性

线性代数的课程内容和以往学生所学过的其他数学课程连接性不强，所以学生在刚开始接触的时候会觉得有一定困难。但线性代数课程内在又有很强的逻辑性和连贯性，一旦前面没有学好，后面也很容易产生疲惫感，进而掉队。此外，在学习动机上，虽说经过教师的引导，学习者能够明白大数据等新技术依托于数学，但在实际教学中，往往是重理论而轻实践，缺乏理论与实践的结合，這样也就很难让学生感受到数学知识在工作中应用的价值，致使学生对学习线性代数的重要性意识不够，进而导致学习提不起精神，自主性较差。

2.4 评价体系不够科学

科学的评价体系可以较准确地反映教师的教学效果，检测出学生的学习能力和对知识技能的掌握情况。在教育改革中，评价体系的完善是不可或缺的一部分。科学合理的评价体系一方面能够督促教育者不断开拓创新，提升教学和管理的本领，另一方面，能够促进学习者的学习自驱力，提升学习质量。

课程评价体系，对教学具有诊断、激励、调节等重要意义。目前各院校在线性代数课程的考核成绩主要是期末考试和平时成绩综合得到，既有过程性评价也有总结性评价，看似很健全，但在每个环节上实施得并不尽如人意。比如平时成绩，很多依据的是作业情况，其中难免有发生学生抄袭作业而不易发现的情况。因此，在现有的考核评价标准中，不仅要有对知识的掌握和运用的考核，还要有对学生诚信、学习态度、自主探究等方面的测查。成绩评价方式应该与时俱进，创新与完善，以便能够教育出大数据时代所需要的专业技术人才。

3 线性代数课程教学改进策略

3.1 理论联系实际，增强学习动力

要想唤起学生学习数学的自主意识，除了教师引导，更主要的可以从专业融合和产学融合方面入手。为此教师要始终坚持提高自己，跨学科相互交流，关注前沿科技，增加知识储备，以便给学生带来最新的知识，培养学生对具体问题的分析和求解能力。数学是其他学科进行深入研究的工具，应用型高校各专业学习数学的目的，是为其专业学习做准备。因此在教学时可以适当融入建模案例、增加校企合作，将企业提供的技术支持和实训环境转化为课程资源。事实上，在专业融合中，大数据技术的开发与线性代数知识关系密切。在网络技术中，很多对象都可以抽象出来，利用线性代数的矩阵进行表示。诸如矩阵、转置、秩、矩阵的正交性、特征值等核心概念，在计算机领域中都具有重要的应用。加强专业融合和产学合作既符合国家新工科战略，又是提高学生学习动力的重要保障。

3.2 优化课程内容，提高教学质量

为了适应不同层次学生的学习需求，针对本校教学对象，教师可自主编写适应学生能力水平的讲义。课堂上优选例题，提高课堂教学质量，课后再进行针对性练习，从而高效地达成教学目标。合理设置教学内容，比如以往很多教材往往把向量作为一章单独教学。这样的安排，虽然可以较为深入地阐释向量的知识理论，但由于前后知识关联性不强，不利于学生快速准确地掌握该概念，理解向量在这门课中的作用。鉴于研究向量的线性相关性，主要是为了解释线性方程组解之间的关系，建立解的结构，因此在实际的教学中，可以把向量的知识浓缩到一节，放到线性方程组的求解之后讲。这样学生更容易明确学习向量的目的，从而提高学习动机和学习效率。

3.3 丰富教学手段，提高教学效率

在教学中应当根据学生特点，不断改进教学方法。当今高校学生，视野更广阔，求知欲更浓，独立意识更强，因此教师在教学中要结合学生的心理特点，制定相应的教学策略。比如设计问题情境，由学生参与研究，引导和鼓励学生得出自己的学习成果，最后教师加以补充和系统讲解，体现学生的主体性，并培养自主学习能力。

如今高校的在校生很多都是“00后”，他们成长的环境是信息化高速发展的时代，生活中离不开各种电子设备，获取知识的途径也更加趋向网络化，相比传统的教学方式，采用互联网资源作为教学媒介传播知识，更能够对学生产生吸引力。因此，我们可以将线上线下结合，利用网上教学平台，将平时学生反映存在困难的知识点，制作成知识小视频，供同学们学习，并通过网络平台，发布一些练习测试，了解学生的学习进展。目前各种学习平台，微信公众号也有数学课堂，教师可以先对资源进行归纳整合，再分享给学生学习。课后，学生通过简讯或网络留言提问，教师及时回复，对重复率高的问题，定期统一答疑。这样，既解决了课时有限带来的教学困扰，提高了学生对知识的把握，又调动了学生的学习兴趣，增强了学习交流。

3.4 科学设置考核标准，培养综合能力

为了改善现有侧重对知识结果考查的评价方式，忽视对学习过程和能力考察的现状，转变学生应试教育的理念。可以增设对学生多方面能力的综合考量，比如查阅资料，书写小论文，以及小组合作完成学习任务。结合当下网络教育的优势，除了考察平时线下学生的课堂表现，包括出勤率、回答问题、听课态度等，也可以对网络教学的情况进行测评，比如视频课观看情况，在线回答问题次数和质量，在线测试的情况等。同时，根据学生能力水平来安排分层作业，达到因材施教的目的;设置教学勉励机制，对于一些自主意识强、学习程度高的学生，作业可以有所减免，提高学生的学习积极性。

对于期末考试，实行教考分离，教改分离。试卷的题型设置多样化，多一些综合分析，应用类题型，并适当与专业知识结合命题，减少学生长期以来死记硬背的习惯，强调重视概念、定理的学习，达到深度理解。这种方式能够提升学生学习的主动性，能够较为灵活地掌握知识，锻炼思维准确性和表达能力。为未来能够学以致用，在大数据技术的学习和工作中形成创新能力打下基础。

结语

線性代数等数学知识不仅能培养学习者的数学素养，在从事大数据技术的工作中，也能为其模型建立、算法研发提供理论支撑。因此响应教育部“新工科”的号召，培养适应大数据时代的专业人才，掌握扎实的数学知识必不可少。笔者对线性代数课程教学进行了一定探索，然而任何课程的建设和教育改革都是一项长期复杂的工程，需要教育管理者和教师的共同努力。在教育工作中不断适应社会发展对教育提出的新课题，加强教育理论研究，提高教学能力，在理论和实践上不断地创新与完善。

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作者简介：徐阳（1991— ），女，汉族，安徽宿州人，硕士，助教，研究方向：函数逼近论。