大数据时代对计算机专业教学体系的影响与建议

来源:用户上传      作者:黄炜

　　摘 要：近年来，随着我国社会经济的快速发展以及科学技术水平的提高，互联网技术开始广泛应用于人们日常生活与工作。同时，随着互联网技术的发展，网络终端的应用范围不断扩大，而电子信息技术的发展，大量的数据信息得到累积与传输，最终形成大数据。当前大部分行业的主要研究方向便是大数据的应用方式，文章针对大数据时代下计算机专业，研究了其教学体系的改进方式。
　　关键词：大数据时代;计算机专业;教学体系
　　0 引言
　　随着计算机技术的快速发展，许多行业对计算机专业人才的需求量快速上升。市场环境的不断变化对计算机专业人才素质提出了更高的要求。对于大数据时代来说，计算机专业教学应随着时代的发展以及市场环境的变化对教学体系进行优化与改进，使用具有大数据时代特点的教学方式，提升计算机专业的教学效率以及教学质量，提高计算机专业人才的教学效果，推动社会经济的可持续发展。
　　1 计算机专业教学现状概述
　　1.1 教学内容落后
　　对于部分高校的计算机专业而言，其设置的课程内容十分落后，依然在实际课堂教学过程中使用传统的教学内容以及课程体系。而对于计算机专业来说，由于计算机技术的快速发展以及市场环境的不断变化，实际的教学内容往往落后于计算机技术的发展速度，导致学生花费较大时间与精力所学习的知识无法满足社会的发展需要，并且许多计算机专业没有积极引入新的技术与理念。
　　1.2 缺乏先进的教学理念
　　在实际课堂教学的过程中，大多数教师仍然使用传统的教学理念，主要对书本上的理论知识进行讲解，知识涵盖范围较广，急于将所有专业知识灌输给学生。学生只能跟随着教师的教学节奏来学习，没有独立思考的时间与机会，这种传统的教学方式扼杀了学生的创造性与主动性，导致学生的学习兴趣下降，影响学校效果[1]。
　　1.3 创新意识培养不足
　　对于计算机专业教学而言，需要协调理论知识讲解与实践能力培养之间的关系。在实践学习的过程中，可帮助学生掌握所学的理论知识。但目前大部分高校计算机专业并未设置相应实践教学课程。因此对于基础知识掌握水平较高的学生来说，没有机会也没有时间实践中将所学知识进行运用、巩固与提高，无法在实践操作的过程中对自身的创新意识与动手能力进行培养。一些高校计算机专业教学的实践课程考试内容较为死板，答案比较固定，教师也无法通过考核结果来对学生的学习进度进行掌握。
　　2 大数据时代计算机专业教学受到的影响
　　2.1 教学内容影响
　　随着大数据技术的快速发展，大数据时代已经来临，因此当前计算机专业教学的主要内容便是培养学生应用大数据、分析大数据以及搜集大数据的能力。因此计算机专业教师不仅应对计算机专业的基础知识进行讲解，还应定期要求学生进行数据信息的实践操作。例如，建立可存储大量数据信息的数据库等，教师可对相关的数据要求进行设置，引导学生使用所学知识开展基础的筛选、编辑与分析工作，从而针对教师所提出的要求来对数据库进行处理。
　　2.2 教学理念影响
　　传统的教学理念主要使用以教师为中心的填鸭式教学，其教学手段较为单一、落后。而在大数据技术迅速发展的时代背景下，教师不仅应培养学生的基础知识能力与实践操作能力，还应培养学生的创新能力以及分析能力。针对大数据时代来说，可看做数据信息数量迅速上升，用户可通过计算机以及互联网的方式来对多样化的信息与知识进行获取。因此当前高校计算机专业学生首先要具备的能力便是如何对现有的数据信息进行分析与研究，并使用其创造更大的价值。基于这种现象教师可实时引导学生对身边的数据进行分析，例如针对高校选课系统来对不同专业学生所感兴趣的课程进行分析与研究;组织学生研究分析图书借阅系统，对不同群体学生的阅读习惯进行分析。
　　2.3 教学模式影响
　　随着大数据时代的来临，传统的计算机专业教学模式受到了较大的冲击。而随着网络信息技术的发展以及时代的进步，教育研究人员的研究重心开展转移到开放型的教学资源中。开放型教学资源主要依托于互联网平台开展远程视频教学，为学生提供多样化的学习方式与多种学习资源。开放型教育资源的使用可有效完善传统教学模式中的不足，提高教学效率和教学质量[2]。
　　3 大数据时代下的计算机专业教学建议
　　3.1 构建科学的教学体系
　　大数据时代的环境中，由于各行各业对于计算机专业人才的需求量快速上升，因此计算机工作人员不仅应具备扎实的理论基础知识，还应拥有较高的技术操作能力以及数据储存能力。在实际课堂教学过程中，首先对学生开展德智体美方面的课程教学，确保培养出综合素质水平过硬的计算机专业人才;再提高学生的实践动手能力，使其可以对相关程序以及计算机功能进行熟练操作，从而为国家与社会培养高素质人才。
　　大数据技术是尖端IT企业发展到一定规模下的产物，与计算机学科具有十分密切的联系。一些大数据关键技术例如NoSQL，Hadoop生态系统中的分布式文件系统HDFS，HBase数据库、分布式数据处理框架MapReduce等都在一些尖端的IT企业中诞生的，例如亚马逊、谷歌、Facebook等。因此对于计算机专业的学生来讲，在学习大数据技术的过程中具有十分明显的优势。但与传统的计算机数据信息处理技术相比，大数据处理技术存在较多的不同之处。比如算法设计方面是针对庞大的数据量进行分类、分析，并且在处理过程中需要对全部样本进行分析，十分注重数据的处理效率，并在数据相关性的基础上将数据库转换为强调键值以及非关系型的NoSQL数据库。因此高校计算机专业在构建教学体系的过程中应积极引入“数据库原理与应用”“算法设计”以及“计算机科学导论”等课程内容。
　　3.2 大数据教学的应用
　　大数据技术的迅速普及与快速发展对计算机专业人才的实践操作能力提出了很高的要求。因此高校计算机专业在开展课程教学的过程中可将实践操作与理论知识进行融合，在课程教学前期主要对学生开展理论知识教学，在课程教学后期对学生开展专业实践教学，将理论与实践进行有机融合，从而培养学生的软件开发能力以及自主设计能力。在实际教学的过程中，应提高师生交流频率，教师应提前将计算机专业课程中的方法、原理以及概念向学生进行传授，此外，还可通过教学案例的方式来帮助学生巩固所学知识，加深学生对理论知识的印象。例如，在对物联网工程概率这门课程学习的过程中，教师可使用大数据技术积极在课堂教学过程中使用音频以及视频等教学材料，培养学生数据处理、数据存储以及数据采集的能力[3]。
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