基于大数据背景下数据分析处理课程教学改革研究

陈加粮 吉首大学信息科学与工程学院

引言

大数据技术在本质上是模仿人类思维，对数据进行分析的一项技术，该项技术因为现代网络技术发达，使得所有实际信息可以以数据形式传输与网络环境中，相继可以进入技术系统，所以大数据技术具有较强的通用性，且该项技术应用可以提高数据分析处理效率、准确性、稳定性，因此受到了广泛应用。而现代数据分析处理课程教学，依旧围绕人工处理模式，该模式受人工能力所限，不满足当前海量数据处理需求，影响了学生未来就业问题，说明其有改革必要。

1 数据分析处理课程教学现状

大数据技术在现代行业中的应用十分广泛，导致各行业的运作需求发生变化，因此为了满足各行业要求，教学单位作为人才输出重要渠道，应当重视教学质量。针对数据分析处理课程，教学质量同样是值得重视的指标，而现代该课程教学依旧采用人工模式下的数据分析处理为基础进行教学，说明其教学与实际要求不符，所以需要进行改革。在这一条件下，本文认为现代分析处理课程教学的改革方向应当为：教学目的、教学内容、教学方式。

2 数据分析处理课程教学改革策略

2.1 教学目的改革

传统数据分析处理课程教学侧重于人工模式，即人工模式是面对任何数据都是以人工为主导，通过人工思维对数据的信息内涵、特征等进行分析，随后依照分析结果进行数据处理，但在现代背景下，因为各行业的数据产生量极其庞大，导致人工面对海量数据无法有效率的进行处理，且人工必然存在不稳定性因素的影响，所以处理结果未必客观、完善。在这一条件下，现代各行业都开始采用大数据技术进行数据分析处理工作，说明行业内各企业需要的是具有大数据技术操作能力的人才，由此可见传统数据分析处理课程教学的目的不符合现代要求，需要进行改革。在改革方案上，本文认为院校方应当重视大数据技术在当前行业中的应用，以解决学生就业为方向展开教学，旨在培养学生大数据理论基础、实践操作能力，同时要丰富教学层次、提高教学质量。

就措施来说，院校应当建立全新的教学管理制度，对教师教学目的进行引导，同时为了使教师认可改革后的教学目的，建议通过培训措施对教师传统观念进行改革，培训当中需要以解决就业问题为基础，分析数据分析处理课程的问题，由此实现扭转教师观念，提高教师对大数据技术的重视度，随后开展教学。例如某院校设立数据分析处理课程已经有五年，在前两年主要以人工数据分析处理模式为基础展开教学，并取得了良好的成绩，学生就业率达到了98%以上，而在第三年因为大数据技术的广泛应用，该校学生就业率开始大幅度下降，第三年～第四年就业率最低达到了81%，说明该校以往教学方式需要改革，而在改革方向上，该教学单位就必须重视以往教学目的造成的问题，随后将目光投向现代化大数据技术应用上，要求通过教学实现大数据行业人才培养目的。

2.2 教学内容改革

针对数据分析处理课程教学内容，在教学目的改革条件下，本文认为院校方应当以各行业对大数据技术的应用形式为内容展开教学。具体来说，大数据技术几乎在所有现代行业当中都有应用，而不同行业因为自身数据形式、类型不同，导致大数据应用方式存在偏差，因此在教学内容方面，不能将所有行业大数据应用混为一谈，应当将其分开，形成富有层次的教学内容，例如针对建筑造价管理行业，其大数据应用为：先搜集工程量、造价成本数据再做分析，后为工作人员提供造价管理方案决策信息；针对服务行业，其大数据应用为：先搜集用户信息、操作行为等，后当用户在技术系统中输入数据后，系统将识别输入数据，并智能给出对应的服务决策，由此可见两个行业的大数据应用形式不同，所以在教学内容改革方面一定要重视这一点，以此为教学内容展开教学是改革的核心思想。

就措施上，在理论教育内容上，院校应当以某个行业为基础，阐述其中数据形式，随后通要求学生对每个数据的逻辑关系进行思考，随后进入实践教育阶段，在该阶段当中要求学生对大数据技术进行应用，了解该项技术是如何运作的，且将技术结果与自身思考结果进行对比，检测技术结果准确性与深度，此举可以使学生领略大数据技术的“魅力”，有利于学生兴趣开发。举例来说，某院校以服务行业为基础，阐述了其中用户信息数据、用户需求数据等数据形式，同时要求学生对两者之间存在的逻辑关系进行思考（例如用户信息数据的变化，会影响用户需求的关系），随后采用大数据技术进行了展示，告知学生大数据技术是如何进行数据分析的，并将最终结果与学生思考结果进行对比，结果显示大数据技术结果更加全面、深入，由此提高了学生对于大数据技术的兴趣度。

2.3 教学方式改革

在数据分析处理课程教学当中，针对教学方式要以教学质量为核心来开展工作即首先要建立完善的数据分析处理课程教学质量指标，例如学生理论学习成绩、学生实践操作成绩，其次要避免可能对学习质量存在影响的因素，例如学生兴趣度、教学模式等。

具体来说，在就业问题上，学生在实际工作中的专业水平表现，取决于理论知识以及知识应用能力（实践操作能力），因此在教学方式上，要做到理论与实践并重，双管齐下的提高学生全面素质。同时为了保障教学质量，针对可能对学习质量存在影响的因素需要进行治理，即在不同行业大数据应用下，学生可能会对某个行业产生浓厚的兴趣，针对这一点结合教学内容改革部分，在不同行业大数据应用教学当中，可以观察学生的兴趣取向，随后“对症下药”针对学生兴趣来进行教学，此举可以避免学生兴趣低下而导致的教学质量产的问题。另外在教学模式上，要摒弃传统“以教师为主导、学生被动”的教学模式，建议采用引导式教学展开教学工作，即围绕某个行业的实际问题提出主题，要求学生利用自身所学思考解决问题的方法，此举可以加强学生思维主动性，可以给实践教学部分打下基础。

就措施上，本文认为数据分析处理课程教学可以先针对课本内容，以大数据基本原理、基本功能等为理论教学内容展开教学，在完成某个阶段的教学后，需要通过开始来检测学生理论知识是否达标，如果达标则需要进行实践教学，实践教学中建议采用“校企合作”模式，即与企业建立合作关系，随后组织学生进入企业某个岗位，通过实际问题来锻炼学生的知识应用能力，并以整个工作过程的表现来得到最终成绩。举例来说，某院校通过校企结合模式组织学生进入当地某建筑企业中，要求学生利用大数据技术帮助企业完成造价管理工作，工作结果将作为学生考评测试的成绩，与学生学分有关，同时教学当中教师不会主动插手学生工作，只是鼓励学生提出问题，不会激起学生负面心理。

3 结语

大数据技术作为现代行业运作的重要技术，其具有推动行业发展的意义，这说明在未来社会发展中，需要大量大数据人才，而传统数据分析处理教学侧重人工模式，所以不满足需求，需要进行改革。本文针对这一点，对大数据技术的基本原理进行了分析，证实该项技术在数据分析处理工作上的能力优于人工，后针对数据分析处理教学提出了改革方案，最终结合案例对本文方案有效性进行了验证，结果显示本文方案有效，且具有较高有效度。