大数据技术环境下软件工程专业教学模式探索

马艮娟，卜言彬

（南京传媒学院，江苏 南京 211172）

0 引言

软件工程专业教学中对大数据技术的引进及应用，受此环境影响，重点培养学生在大数据技术环境下的专业素养及能力，通过实践教学引导学生主动学习、探究，掌握相关知识与技能，进一步强化学生的协调意识。同时，在理论知识与实践教育深度结合的情况下还能锻炼学生的专业技能，受大数据技术环境的影响，为教师教学、学生学习通过有效帮助，也会提升整体教学质量及效率。

1 大数据技术环境下软件工程专业特点

1.1 多元化

基于大数据技术环境下，软件工程专业教学任务的开展目标及要求进一步明确，还会通过实践教学突出数据类型多元化特点，强调教学计划需与电子信息行业技术发展保持一致。同时，根据社会人才需求，对软件工程专业知识、内容等科学化调整，保证教学内容更丰富，可多方面地满足学生学习需求。再加上教师对教学任务的设计，创造功能化的教育教学管理信息系统，体现软件工程专业的创造性，重点培养学生独立操作能力、创新能力等，利用数据类型多元化特点全面提升教学能力[1]。

1.2 海量化

在当今网络时代，海量数据处理已经成为软件工程专业的必要条件之一。软件工程专业须紧跟社会计算机技术发展步伐，培养学生具备高效的运算与处理能力，确保数据信息之间的高效整合，从而达到最佳的处理效果。

海量数据处理对软件工程专业来说是一个重要的挑战和机遇，在大数据技术环境背景下，各行各业在创新发展过程中产生了大量数据，需经过高效处理及分析从中提取有价值的信息，支持决策和创新。因此，软件工程专业需要培养学生掌握高效的算法和数据结构，了解并应用最新的数据处理技术和工具，提升数据处理和分析效率。

此外，软件工程专业还需重点关注数据的整合和交互性，在海量数据处理过程中，各个数据源之间可能存在差异，需整合及清洗数据，确保数据的一致性和可靠性。同时，软件工程专业也需要培养学生具备良好的交互设计能力，使用户能够方便地使用和理解数据，并从中获取所需信息[2]。

2 大数据技术环境对软件工程专业教学的影响

大数据技术环境对软件工程专业教学带来了许多冲击和改变，主要体现在以下几个方面（结构图如图1所示）：

图1 大数据环境下软件工程专业教学特点

课程内容调整：随着大数据技术的兴起，软件工程专业教学需调整课程内容，增加与大数据相关的知识点，包括数据处理、数据分析、数据挖掘等内容，可满足学生对大数据技术的需求。

实践项目更新：受大数据技术环境影响，要求学生具备实际应用的能力，因此软件工程专业教学需要更新实践项目，引入大数据相关的项目，让学生在实践中掌握大数据技术，提升解决实际问题的能力。

工具和平台引入：为了解大数据相关知识及技术，在软件工程专业教学引入相应的工具和平台。例如：Hadoop、Spark 等大数据处理框架和工具，可以帮助学生理解及掌握学科知识。

教学方法改进：大数据技术的学习需强调实践和实验，因此软件工程专业教学需要改进教学方法。例如：引入案例分析、团队合作等教学方法，让学生通过实际操作和合作来学习及应用新技术。

师资培养和更新：随着大数据技术的快速发展，学科教师需不断更新自己的知识和技能，保持与专业育人活动的同步发展[3]。同时，学校也需加强师资培训，提供相关的培训和学习机会，提升教师的教学水平和专业素养。

3 软件工程专业教学模式创新要点

3.1 信息采集

了解学生的需求和难点是制定软件工程专业教学计划的重要环节，可以通过数据信息采集和学生反馈来获取相关信息，并根据分析结果制定相应的教学计划，有助于提高教学效果。

比如：数据信息采集，可通过开展问卷调查、面谈、小组讨论等方式向学生了解其在学习软件工程专业中的困难，也是学生在学习中需强化的部分，教师询问学生对于不同课程的理解程度、学习困难、感兴趣的领域等意见或建议；对学生学习需求的分析，是根据数据信息采集结果将学生的需求分为基础知识、专业技能、实践能力等内容，根据不同需求制定相应的教学计划；强化学习难点，依据学生反馈结果及教师的实践经验，确定学生学习中的难点。如：学生对于某些编程语言的理解困难，或对于软件开发过程的掌握有困难等，在教学计划中加强对难点知识的讲解及练习，为学生提供更多的教学资源；个性化教学，在教学计划中考虑学生的个体差异，根据学生的兴趣和学习能力提供不同层次和内容的教学资源[4]。如：对于有特长的学生，开设专门的课程或项目，提供实践机会，均能提高学生的综合能力，也可保证各项信息内容真实、完善、可靠，为育人计划及目标的调整提供可靠依据。

3.2 需求分析

大数据分析可以实现教学过程的个性化，特别是对于学生不同方向学习需求的研究。比如：学生学习需求的分析，通过大数据分析学生学习数据，可以了解学生的学习需求和特点，掌握学生在不同方向上的学习表现，可以是对某一特定知识点的兴趣程度、学习困难程度等，发现学生在学习方面存在的潜在性问题，便于教师对个性化教学方案的设计，提供个性化的学习资源、学习活动、评价方式等，更好地满足学生的学习需求，提高学生的学习动力和学习效果，从而提升整体教学质量。

4 大数据技术环境下软件工程专业教学模式创新策略

4.1 丰富教学内容，提高学生学科能力

借助大数据技术对软件工程专业教材内容持续丰富，强调软件工程专业教学内容设计的合理性，注重实践和项目实践，培养学生软技能和创新思维，进一步提升学生的专业技术水平。

首先，教学内容紧跟时代的发展趋势，了解最新的技术和工具，并将其纳入课程中进行教学。如：加入云计算、人工智能、物联网等热门技术的教学内容，让学生了解并掌握这些新兴技术的基本原理和应用方法。其次，教学内容要注重实践和项目实践。学生通过参与实际的软件开发项目，更好地理解和应用所学知识，在学科教师的引导及组织下鼓励学生参与校内外的软件开发比赛、项目实践等活动，让学生在实际场景中锻炼自己的技能和能力。另外，教学内容还应该注重对学生软技能的培养，如：沟通能力、团队合作能力、问题解决能力等，提升学生在职场中的竞争力[5]。最后，教学内容侧重培养学生的创新思维和问题解决能力，通过在教学中引入一些创新性的项目和课程，鼓励学生提出新的想法和解决方案，培养学生创新精神和能力。

比如：为学生能够了解及掌握大数据技术相关内容，可以在软件工程专业教学中适当增添Hadoop 生态系统的核心知识，丰富教学内容的同时还会激发学生的好奇心。第一，Hadoop 分布式存储系统，介绍分布式文件系统的基本概念和特点，讲解Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的架构和工作原理，以及如何在Hadoop集群中进行数据的存储和管理。第二，MapReduce计算框架，介绍MapReduce的基本概念和编程模型，讲解Map 和Reduce 的工作原理，以及如何使用MapReduce 进行大数据的并行计算和分析。第三，Hive 数据仓库，介绍Hive 的基本概念和架构，讲解HiveQL 查询语言的使用，以及如何通过Hive 进行数据的存储、查询和分析。第四，HBase 分布式数据库，介绍HBase 的基本概念和架构，讲解HBase 的数据模型和操作方式，以及如何在Hadoop集群中使用HBase进行高性能的数据存储和访问。

通过增添Hadoop 生态系统的核心知识，可以帮助学生了解和掌握大数据处理和分析的基本技术，提升学生在大数据领域的竞争力和就业机会。同时，还可以为学生提供实践机会，让学生在实际项目中应用所学知识，提高学生的实际操作能力。

4.2 师资力量整合，发挥组织及引导作用

学科教师在育人方面发挥着重要作用，自身能力及素养的提升也能为学生学习树立良好的学习榜样，学校在此方面特别关注，强调对师资力量的整合，使其能够发挥组织和引导学生学习的作用，还可以提高教学质量，促进学生的学习效果。对此，建议从以下几点做出调整：

教师团队建设：组建一个由具有不同专业背景和教学经验的教师组成的团队，形成综合能力更强的师资队伍。在团队成员之间互相学习及借鉴的条件下共同提高教学水平。

教师培训：为教师提供培训机会，提高教师的教学能力和专业水平。培训内容包括教学方法、教学技巧、教学理论等。

教师评估和激励：建立科学有效的教师评估机制，对教师的教学表现进行评估、反馈。并通过激励措施，如：奖励优秀教师、提供晋升机会等，激发教师的积极性和创造力。

教师交流和合作：鼓励教师之间交流、合作，分享教学经验、教学资源，组织教师研讨会、教学观摩活动等促进教师之间的学习与成长。

在此基础上，保证学科教师主动承担育人职责与任务，会在日常教学阶段对学生学科能力及素养加大培养力度，尤其是在大数据技术环境影响下，能对教学模式大力创新，还能突出大数据技术的优势，在各类资源整合及共享的过程中为教师教学、学生学习提供便捷条件[6]。

4.3 校企深入合作，培养复合型优秀人才

通过与企业的深入合作，软件工程专业教学可以更加贴近实际需求，帮助学生掌握及应用专业技能，提升学生解决问题的能力和团队合作能力。同时，企业也可以通过与校企合作方式发现及引进人才，促进技术创新和业务发展。

比如：某学校就在软件工程专业人才培养方面做出大胆的创新，考虑学生未来就业及创业情况，在校园学习中就为学生提供了实践条件，提前锻炼学生的实践能力与专业技能，并设计完善的合作育人方案，具体内容如下：

第一，与企业建立实习项目，让学生在实际工作环境中进行实习，接触真实的项目和团队合作，学生将课堂学到的知识应用到实际项目中，并从实习中获得宝贵的实践经验。

第二，邀请企业专业人士作为教师或导师，参与软件工程专业课程的教学和指导，通过企业导师分享最新的行业动态、案例、经验等引导学生关注实际问题，培养学生解决问题的能力。

第三，企业合作设计课程项目，让学生在实际项目中学习并解决真实问题。企业为人才培养提供具体的需求及场景，学生通过设计和开发解决方案，提升实际应用能力。

第四，定期组织学生参观企业，了解企业的工作环境和实践应用，与企业人员交流、互动。同时，邀请企业代表来校园参与讲座、分享、招聘等活动，增加学生与企业的沟通机会。

第五，与企业合作建立创新实验室，提供实验设备和资源，鼓励学生开展及参与创新性的严谨项目研究，使学生在实验室中与企业合作，解决实际问题，培养其团队合作和创新能力[7]。

此外，软件工程专业教学与企业的深入合作还可以建立长期稳定的合作关系，双方共同投入资源和精力，共同培养复合型优秀人才，为软件工程专业教学创新注入更多动力。

5 结束语

结合上述内容分析，能了解大数据技术环境对软件工程专业教学的影响，重点考虑学生学习及发展需求，建议学科教师在教学模式创新方面有较高重视，强调现代化技术手段的引用，可丰富教学内容，持续提高学生的学科能力。再加上师资力量整合，重点锻炼学生的专业技能，也突出教师的组织及引导作用，选择校企深入合作方式为复合型优秀人才培养奠定良好基础，激发学生的学习兴趣及能动性，会对理论知识与专业技能扎实掌握，保证教学质量的同时还为学生日后学习及发展起到较强的推动作用。