摘 要：在大数据时代，我们的生活方式发生了很大的变化，同时，高校教学也根据当今社会科技的发展与时俱进。大数据时代下，各专业根据其自身特色及发展规划积极与大数据相融合。在将教学模式与大数据融合的过程中，由于受到教学方式、教学方法等影响，会产生许多问题，本文将以计算机编程科目为主，其他学科为辅，从多个学科、多个角度对基于大数据的教学模式进行研究。
关键词：大数据；教学模式；计算机编程
中图分类号：TP391.6 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2018）12-0140-02
Study on Teaching Mode Based on Big Data
XIA Dehong
（Information Engineering Department，Jiangxi Water Resources Institute，Nanchang 330013，China）
Abstract：In the era of big data，great changes have taken place in our lifestyle. Meanwhile，the teaching in colleges is keeping pace with the times in line with the development of science and technology nowadays. In the era of big data，various majors are planned according to the professional characteristics and development to promote majors and large data fusion. In the progress of teaching mode and big data fusion，many problems will appear with the influence of teaching mode and teaching methods. Based on computer programming mainly and other subjects minorly，this article will study the teaching mode based on big data from multi-angle and multi-subject.
Keywords：big data；teaching mode；computer programming
0 引 言
大数据，是现在社会主要推行的理念，其主要是指通过数据的综合分析，获得相应的结论。在高校各类教学中，对于大数据的需求不断增大，但受到诸多因素的影响，大数据与教学模式的融合存在一定的推行障碍。在大数据的背景下，各学科各专业对于人才的培养要求不再是简单的数据处理，而是要求其对数据进行内在联系的分析，这就需要对目前的教学模式进行探索与改革。
1 大数据与课堂的关系
1.1 大数据的特点
大数据，有别于普通数据，它是多种数据的集合体，相对于传统的数据库而言，它集成了多样化的数据信息，在实际使用上，可以对相应的数据进行针对性的分析，获取自己所需的信息。同时，相比于传统数据库而言，大数据还具有其他一些重要特性，如数据传输急速性、数据类型多样性、价值密度超低性以及数据规模宏大性。这些特性的存在，让大数据在实际使用中具有更广更深的数据采集能力、重要数据的深度挖掘能力、超强的数据存储能力，优化的数据管理能力以及智能化的数据分析能力。这些能力，体现在诸多方面，如：企业制定销售策略前，对企业现有销售客户资料进行扫描整理，形成大数据等；在高校的教学中，大数据的使用可以让学生提早接触当前行业各类数据的变化动态，对于学生就业有着重要的作用。现在，各行各业越来依赖大数据，在对大数据进行分析、清洗、脱敏和可视化的操作后，大数据的价值得以呈现，合理利用大数据可以带来巨大价值，让企业等掌握更多的战略信息，为企业之后的决策做出贡献。
1.2 大数据与计算机编程的关系
目前的计算机编程课堂对于大数据的使用率较低，出现这种问题的主要原因是部分学校未能及时改进教学设施，优化教学方法。在实际的课堂上，许多模拟软件使用的数据为虚拟数据，无法完全复原现实的操作环境。在教学方面，许多教师对于实验的讲解是在普通知识的基础上进行的。在学生实际操作方面，只是单纯通过模仿教师操作而获得相应的操作体验，这对于学生而言，是一种被动的学习，难以激发其学习兴趣和创新意识。在课程安排方面，由于受各种条件限制，许多学校对实验课程的排课比例较小，无法满足学生对于进一步实验的需求，使得学生对在大数据背景下的计算机编程的深层次实验难以掌握，其学习效果受到一定的影响。在实验考核方面，许多学校将实验考核成绩作为辅助成绩，在考核过程中，使用的实验考试仅为基础实验，无法满足多样化的计算机编程操作，这对提高学生的实际操作水平，以及帮助学生适应大数据背景下的计算机编程产生不利影响。随着科学技术的不断发展，以及大数据时代的到来，计算机编程将越来越依赖大数据，应用大数据进行计算机编程对学生的实际操作能力提出了更高的要求，如何把握好这种变化并做出及时有效的应对，是大数据对计算机编程从业人员提出的挑战。
1.3 大数据与其他学科的关系
目前对于高校而言，大数据仍是一个较为新鲜的事物，部分高校对于大数据重要性的认识不足，许多高校在对自身专业教学设置与大数据的结合改造上，都存在着一定程度的问题。许多专业在改造过程中对于大数据的认识不够，且应用经验不足，在各专业与大数据的融合方面，许多专业及高校还做得不够细致和深入，其并没有将两者相互融合形成的优势体现出来。比如会计专业，由于其专业特性，在与大数据的结合上，其更需要及时更新自身的教学模式。大数据的大量使用，有利于会计专业学生建立相应的计算模型，通过实际操作，可以加强学生对于大数据的深入理解，并增强其实际操作水平，有利于其操作经验的积累。在使用大数据时，各专业还可以根据学生数据建立相应的学习模型，及时掌握其学习情况，根据不同学生的数据变化，对其轨迹进行预测，及时发现其异常行为并进行干预。在实际使用中，还可以依托大数据，建立相应的智慧化教学系统，为教师及时调整教学及改进教学方法提供技术支撑。
2 大数据下教学模式的探究
2.1 大数据下的计算机编程教学模式改革
在大数据背景下，计算机编程学科需要对自身的教学模式进行改革。并且在改革上要多管齐下，才有可能达到好的效果。例如，在教材使用方面，要根据社会的实际发展情况选择最新版本，不断更新相应的教材，使教材贴近生活，充满趣味；在课堂教学方面，要转变师生的角色，赋予学生更多的学习自主权，激发学生对于学习的兴趣与探索意识。在大数据背景下，计算机从业人员不再仅负责简单的程序编制等业务，还需要根据程序编制项目的变化，综合分析数据，提取出相应的数据结论，为企业的程序改进提供技术理论参考。在实际工作中，计算机编程行业的从业人员分为不同的工种，在高校教学中，要结合大数据，对不同岗位的工作进行相应的模拟，为学生营造良好的实训环境，提高学生的实际操作水平。在考核方面，要结合学生的大数据进行分析，不能将实验考核视为辅助成绩，考核方式要多样化，考核过程中应充分考查学生的实际操作水平。大数据的发展，为学校营造更真实的实训环境提供了条件，学校可以利用大数据，与其他企业进行校企联合，使用真实企业数据供学生实践，培养学生对于实际问题的解决能力。
2.2 大数据下的第二课堂建设
第二课堂作为对学生日常学习的一种补充，可以通过多开展实践教学活动等方式提高学生的实际操作能力。而在大数据背景下，学校可以通过网络媒介等中介，对第二课堂的数据进行收集和传输，从而掌握学生的实际学习成果，并对其进行改善和提高，这实际也是一种远程教学模式的应用。在第二课堂上，可以组织学生使用社交软件等发表自身的学习感受，最后通过大数据对学生的活动轨迹进行分析，获取学生的实际学习情况，从而建立一个学生实际学习效果反馈机制。在大数据背景下，还可以通过学生在校的活动轨迹，使用物联网、互联网，建立智慧校园。大数据背景下的第二课堂活动可以在学生的空余时间进行，不必专门组织相应的教学时间，从而节省了师生的时间。在大数据背景下，学生的综合数据会被记录在案，对于不同学生的数据做差异化对比，可以让教师在设计相应的教学计划时，有所侧重，在实际考核过程中，可以根据大数据所得出的结论，对学生的性格进行个性化培养，使学生德智体美得到全面发展。
2.3 大数据下的智慧教学系统建设
大数据其集成了多样化的数据信息，通过大数据可以综合获取特定用户的活动轨迹，并对其活动进行建模分析。在高校教育中，可以充分发挥大数据这一特性，通过运用大数据来降低教学质量监控的难度，教师通过对学生数据进行收集、整理和分析，可以有效地监控学生的学习情况，及时调整自身的教学进度；在学习资源的分配方面，教师可以根据大数据模型分析结果来总结不同学生的特点，并依此推送不同的学习资源，提升学生的学习积极性，促进学生的学习主动性，帮助学生形成自适应的学习系统，模型分析结果也可以有效捕捉细粒度学习者行为流，为教师之后的教学安排提供有力的参考。
3 结 论
大数据，作为现代科技发展的一个重要标志，对我国教育的发展有着重要作用。在大数据时代，各行各业都在积极与大数据相融合，高校教学也是如此。在大数据的背景下，教师可以通过收集整理学生的数据信息对学生进行分析，找到其学习中存在的问题，并根据问题及时更正自己的教学计划，建立个性化学习模式和系统，在发学生的学习积极性与创造性的同时，可以有效提高教学质量和效率。本文对大数据教学模式进行了分析，以期为教师及高校掌握学生学习规律，建立科学合理的教育系统提供理论参考。
参考文献：
[1] 黄晓武，邱月，胡胜红.基于大数据平台的高校智慧教学模式应用研究 [J].信息通信，2018（5）：54-55.
[2] 范迎迎，汪江桦.大数据环境下的C语言课程教学模式研究 [J].电脑知识与技术，2018，14（3）：136-137+159.
作者简介：夏德宏（1984-），女，江西南昌人，硕士，副教授。主要从事计算机应用技术等研究。
