李晓丹 刘云翔 原鑫鑫 徐琛
上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院，上海 201418
近年来，许多高校相继开设了大数据相关专业或增设了相关课程，这是一个很好的趋势。《国家中长期教育改革与发展规划纲要（2010—2020 年）》指出，高等教育要重点扩大应用型、复合型、技能型人才培养规模，地方高校应以地方需求为主，服务地方经济建设，以培养应用型人才为主要目标。校企合作课程建设是实施教学质量与教学改革工程的重要组成部分，通过高起点、高要求的改革举措和扎实有效的工作，建设符合应用型人才培养目标要求，并适应新的人才培养模式的富有创新特色的校企合作课程，受益学生、服务企业、修炼教师、贡献地方。
部分高校在建设大数据专业的同时，配套建设了相关技术实践教学平台，为教师教学和学生学习提供了良好的辅助平台和工具。然而新专业的诞生和新技术的发展并不能促使课程教学的快速改革，课程教学仍然存在一些问题，需要授课教师不断学习和提升教学水平。
（一）传统教学模式仍然占主导地位
当下翻转课堂式教学等现代教学模式备受推崇，但由于其对教师的要求比较高，大部分课堂仍然采用传统的、以教师为主导的教学模式。这种教学模式集中表现为教师站在讲台上讲，学生坐在座位上听，整个课堂教师处于主导地位，而学生处于被动接受理论知识的地位。传统教学模式不能“一刀切”，因为有些课程内容还需要这样的授课模式，但对于大数据背景下的许多新技术课程，单一的教学模式不仅使教师授课受限，而且容易导致学生缺乏自主学习的能力和探索精神。而学生的学习动力和创新精神对培养其自学能力、创新能力、合作能力、分析与解决问题能力至关重要。
（二）师资水平达不到专业要求
大数据相关技术在企业已经被广泛应用且趋于成熟，目前各高校也逐步开设相关课程。但相对而言，学校在此方面落后于企业，并且在师资队伍建设方面也明显欠缺，这成为学校开设大数据技术相关课程的局限。因此，学校不得不招兵买马、引进人才，同时还要花费一定时间培养本土的师资队伍。师资方面的不足对整体课程规划、课程设置、课程授课等各个环节都有很大的影响。
（三）校企合作的深度不够
鉴于学校在大数据技术相关方面师资力量的不足，与企业合作进行校企联合授课是目前较为流行的一种做法。校企合作一方面可以弥补学校师资不足，另一方面可以将企业优秀的项目案例和技术经验与学校进行交流。但由于企业的大部分项目工程时限性较强，若要派出一定的人力、抽出一定的时间有一定的困难，所以，在合作过程中，通常企业的表现并不积极，大部分的课程设计工作仍然是由学校教师完成。这就容易产生校企合作存在深度不够、企业授课与学校授课无法紧密衔接等问题，从而影响授课效果。
不管是新兴专业还是新兴方向都非常重要，其决定了学生培养的总体方向和总体目标。因此，在制订课程规划前，学校要进行广泛的社会调研和岗位需求调查。以上海应用技术大学（以下简称“我校”）大数据与信息处理方向的建设为例，课程团队提前两年多就开始进行各项准备工作，开展了资料查阅、培训学习、高校调研、企业调研等，并结合我校培养应用型人才的特点，逐步明确了课程内容、课程规划。
（一）课程体系建设思路
课程体系应能够反映当前社会技术水平和职业岗位资格要求。高校应以适应社会需要为目标，以应用为主旨构建课程体系和教学内容，即按照技术领域和职业岗位（群）的实际要求，设置课程及精选内容。要以学生能力培养为核心，确定课程设置；
以职业能力培养为主线，组织课程内容；
以典型岗位工作为载体，设计教学活动。通过在校内搭建企业化的培训环境，由企业职业讲师和校内专业教师共同引导项目实践，督导教学实践过程，形成一个有机的、协调的培养和管理体系的实践教学模式。同时，要以职业能力标准为参照，改革评价方法；
以企业发展需求为导向，创新培养模式；
以教师素养修炼为目的，建设双师队伍。
以我校培养应用型技术人才的培养战略为例，在制订培养方案时，需明确每门课程的人才培养目标，明确每门课程的知识、能力、素质的教学任务和教学目标，形成理论、技术、应用、实践四位一体的教学有机体系。基础理论课要以应用为目的，以必需、够用为度；
专业课要加强针对性和实用性，以职业能力作为课程设置的基础，使学生所获得的知识、技能真正满足职业岗位的需求；
实践课程要注重结合实际和理论应用，提高学生的分析能力和动手能力，并在教学计划中占有一定的比重。
（二）“四位一体”课程体系构建
以下以我校大数据与信息处理方向的建设为例，对课程体系构建以及课程内容设计进行详细说明。
我校的大数据与信息处理方向侧重培养具有大数据技术和数据分析能力的计算机专业本科生。因此，学生需要具备计算机科学与技术的理论基础以及大数据和信息处理的能力。除基础课程外，与大数据相关核心课程体系主要包括数据分析与挖掘、大数据技术及应用、大数据应用案例分析、实训课程等，分别培养学生数据分析的基本理论素养以及掌握数据分析技术的应用、数据分析实战、动手实践的能力。
课程体系的构建遵循“理论基础—技术基础—实际应用—综合实训”的建设主线，培养学生的理论、技术、应用、实践四位一体的综合能力。通过完整的课程学习，使学生能够理解数据分析和挖掘的基本算法，掌握大数据分析的分布式技术框架和常用工具，了解大数据分析的具体步骤和开发方法，最后能够针对实际问题，使用数据获取、数据管理、数据预处理、数据建模、模型评估等方面的知识解决实际项目问题，为学生今后从事相关岗位工作提供理论学习和实际操作训练。
笔者以我校大数据技术及应用课程为例，详细阐述课程内容建设。
（一）课程目标
大数据技术及应用是计算机科学与技术专业的核心课程之一。在专业基础课程学习的基础上，本课程要求学生能够掌握大数据技术的基本知识，了解Hadoop分布式系统基础架构，掌握HDFS 原理、MapReduce 原理、HBase 数据库、Hive 技术、Spark 原理与应用，了解基于大数据平台的开发语言和开发工具，能够与实际应用相结合开展基于大数据架构的数据分析和挖掘。培养学生的实践动手能力，让学生了解大数据技术的发展现状，掌握大数据分析的技能，为他们今后的工程实践打下良好的理论基础。随着科学技术的进步，该课程的内容也在不断扩充和更新，理论不断丰富和深化，分析方法不断完善和发展。
课程目标——知识：学生能够了解大数据概念与关键技术，掌握Hadoop 架构的体系结构、HDFS 原理、MapReduce 原理、Hive 技术、HBase 数据库、Spark 原理与应用等。
课程目标——能力：学生能够掌握大数据分析的基本算法、原理、实现方法，并能基于大数据平台进行算法的实现，使学生具备良好的实践动手能力和解决问题的能力，为其今后的工程实践打下良好基础。
课程目标——素养：培养学生良好的学习态度、专业责任感和职业道德，让学生具有综合运用大数据平台、大数据分析的能力，包括其对社会、健康、安全、法律以及文化的影响，并了解开发和数据分析工程师应承担的责任。
（二）课程内容建设
大数据技术及应用课程涉及当前大数据的主流技术。该课程的教学团队由校内教师和企业讲师组成，依托与企业共建的大数据实验室，开展课程建设和课程教学。此外，该课程内容在技术更新过程中不断扩充和更新，理论不断丰富和深化，方法不断完善和发展，从而促进了课程和教学的持续建设和改革。
本课程教学内容主要涵盖三个方面：（1）大数据技术基础Hadoop 的相关知识，主要包括分布式文件系统HDFS、分布式计算框架MapReduce、数据仓库Hive、数据库Hbase 等。培养学生掌握大数据技术的基本技能，并设置相关实验项目。（2）基于内存计算的分布式计算框架Spark 与数据挖掘。该模块在数据挖掘基础课程学习的基础上，让学生进一步学习Spark计算框架，提高其数据分析的能力。（3）大数据分析应用案例分析。在学习大数据技术、开发语言和数据分析算法的基础上，让学生结合项目实际，掌握综合应用的能力。
校企合作课程的教学方法灵活多样，如校企联合授课、实验室环境授课、随时随地在线学习、课外参加竞赛等。以一个42 人的授课班级为例，班级80%以上的学生对整体教学表示满意，85%以上的学生希望开设更多的校企合作课程。
（一）教学实践与效果
1.学生获取知识方面。本学期的课程主要围绕大数据Hadoop 生态系统、Spark 架构及简单编程展开。大多数学生表示从课堂上学到的大数据相关技术、热门技术、前沿知识等，对拓宽知识面、了解市场情况、选择未来就业方向等方面都有很大的帮助。
2.教师获取知识方面。大数据技术属于新兴技术，通过校企课堂教师可以学到很多新知识、新技术，实践能力能得到提高，这也是培养学校大数据教学团队的良好契机。
3.加强校企交流，不断改进和升级教学实验平台。通过本次校企合作，校企教师可以更好地交流和沟通，促进课程内容的改进和完善，增加符合学生实际水平的实验项目，设计更多的实际应用案例，使学生更容易接受和掌握知识点。
（二）教学反馈与总结
1.线上授课有利有弊，应线上线下相结合。因为新冠肺炎疫情的特殊形势，部分课程开展线上授课，有一部分不够自觉的学生未能集中精力学习。但对于自觉的学生来说，这是一个很好的学习机会，因为视频可以反复观看，他们可以更好地消化和理解某个知识点。后续课程开设可以考虑采用线上和线下相结合的方式开展。
2.内容多，进度快，这对于没有接触过大数据的学生来说，接受起来稍有困难；
一些基础薄弱的学生学起来比较吃力或感觉枯燥。后续课程会对该课程内容进行改进和精简，设计更为合理的授课内容。
3.实际应用案例讲授不够透彻。目前课程学时安排为6 个理论授课学时和4 个实验授课学时，课程设计较为合理。但有部分学生反映需要加入一些有趣的、实际的应用案例，增加课程的趣味性和实践性。在后续课程设计中，我们需要和企业进一步沟通和策划，考虑如何更好地展现企业实际案例，让学生从整体操作上掌握工作的流程和步骤。
4.听取学生意见，及时调整授课方法。在课程结束时项目组收集到了学生很多有用的建议，这对课程改进有很大的帮助。在后续的授课过程中，可采用匿名的方式多渠道收集或听取学生的意见，及时调整或改进授课方法，更好地为学生服务。
文章从分析当前课程教学中存在的问题入手，阐述了校企合作的重要性和必要性。以我校大数据与信息处理方向的建设为例，探讨了课程体系构建与建设思路，并详细阐述了课程的建设目标和具体内容。每学期通过教学实践，不断反馈，不断改进，持续优化。通过学生的问卷反馈，学生表示愿意参加更多的校企合作课程，希望可以开阔视野，了解更多一线知识。而企业也可以利用资源优势，培养更多贴近企业实际需求的人才，为企业所用。可见，校企合作共建课程对人才培养和社会服务都非常有益。
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