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新工科背景下程序设计课改助推大数据专业人才培养研究

中图分类号：G642.3?文献标识码：A?论文编号：1674-2117（2024）12-0096-05

大数据行业作为互联网软件产业中最具先导性与战略性的新兴产业之一，对经济社会发展具有重要的支撑和引领作用，其高速发展需要大量的大数据处理与分析人才。随着信息化和数据产业的发展，大数据专业有着明显的社会需求和就业优势，但由于该专业是一门新工科专业，其人才培养模式还处于探索阶段，人才培养模式需根据院校特色以及地方经济进行探索与构建。

程序设计课程教学现状

程序设计课程具有技术更新快、实践性强等特点。从人才培养角度来看，目前的程序设计课程培养目标普遍缺乏针对性，与大数据专业核心知识及课程体系融合不够，与大数据专业群的人才培养目标结合不够。从课程教学角度来看，目前的程序设计课程教学没有建立起成熟的混合教学体系，没有同项目应用场景结合起来，没有同院校特色与学科竞赛结合起来。[1]综合来看，传统的教学方式主要存在以下几点不足，从而影响了大数据专业人才培养质量的提高。

1.专业学生整体信息技术素养参差不齐

程序设计课程作为专业基础课大多开设在大一阶段，该阶段学生整体信息技术相关素养差距较大。而高职院校大部分学生的计算机基础与操作技能都很薄弱，并且由于高职院校招生途径多样，学生间的信息意识、知识水平和实际操作能力参差不齐，对程序设计相关知识的理解能力和接受能力出现较大差异性。

2.教学内容缺乏与专业知识的相互渗透

部分教师在上课前缺乏适当引导与铺垫，导致学生认为大数据专业必须具备的编程技能与程序设计课程关联度不大。学生没有熟练掌握专业所需的编程技能，实践应用水平较低；他们也没有体会到该类课程对后续专业学习的帮助，缺乏主动学习的意识，学习积极性欠佳。

3.教学方式有局限，教学内容不够丰富

程序设计课程是操作性与实践性很强的课程，传统教学方式以教材为依据展开教学，教师按教学大纲和教材内容教授知识点，教学内容不够丰富。教师只设计枯燥的编程语法知识，不能充分锻炼学生的实际操作能力，学生跟不上大数据、人工智能等新兴技术的发展速度，也无法掌握程序设计语言的新技术应用。

4.课程考核系统或评价方式单一、不完善

传统的重理论轻实践的教学方式导致评价方式单一，重分数轻能力，缺乏过程性记录，无法深层次反映学生的真实水平，不利于培养学生的实践能力，无法调动学生学习积极性。

大数据技术专业对程序设计课程的要求

大数据专业涉及的目标岗位均需要相应的编程开发基础，尤其是在新一轮数字化转型的背景下，多数企业在招聘时非常重视应聘者的程序设计能力。由此看来，程序设计语言是大数据技术应用的基础，该类课程的设置将直接影响着专业人才培养的质量。[2]在大数据技术专业升级转型的过程中程序设计课程发挥着重要的作用，其对程序设计课程的要求主要体现在以下三个方面。

第一，对编程技能的迁移程度要求更高。传统的大数据技术专业课程设置相互独立，缺少整体的课程体系结构，使得不同课程间的知识无法触类旁通。[3]课程体系的构建面临着如何系统整合大数据平台运维、数据挖掘和系统应用开发等多元化大数据技术的挑战。课程内容的深度和广泛性要求教师调整教学计划，以实现知识的合理布局和连贯性，达到不同程序设计语言之间的知识迁移。

第二，对掌握程序设计语言的种类要求更广。目前，针对大数据技术专业人才培养目标，职业院校大数据技术专业通常会开设Python程序设计、Java程序设计等程序设计类课程。Java语言能够支撑大数据平台架构的搭建以及大数据的处理、分析和存储等工作，主流大数据技术框架如Hadoop、Spark、Flink等很大程度上都依赖于Java平台，大数据平台运维与开发岗位通常都要求使用Java语言。[4]Python语言语法较为简单，代码运行高效，目前在大数据采集、数据挖掘建模和数据可视化分析等方面发挥重要作用。

第三，对运用相关程序设计语言解决实际问题的能力要求更高。在新工科建设的要求下，高校程序设计课程教学需要将工程教育人才培养模式融入课程教学体系，通过一定的教学改革，实现以学习成果为中心，以实际项目产出为导向，培养面向未来的高素质工程人才。[5]

程序设计课程体系的设计

大数据专业理论知识体系庞大，如上页图1所示，其核心有Hadoop、Spark、Flink等大数据生态计算框架，又包含大数据分析与挖掘、数据预处理与数据可视化等大数据处理相关技术，而学生的编程基础很大程度上决定了其能否熟练掌握上述核心专业知识与技能。因此，将程序设计课程融入整个大数据专业理论知识体系，与其他课程内容融合，构建程序设计类课程体系至关重要。

结合职业院校对培养应用型人才目标与新工科建设要求，笔者将OBE工程教育人才培养模式融入程序设计课程，着重构建大数据专业程序设计类课