大数据背景下教学模式改革的研究与实践——以《数据库应用技术》课程为例

关键词：侧重于高职数据管理

大数据背景下, 数据库不仅仅是对数据的存储与管理, 而今更侧重于应用数据分析及预测来指导具体业务。此外, 数据的组织、存储、管理的理论与方法也发生了巨大的变化。而在高职计算机类课程教学, 仍然以关系型数据库为主, 这也为目前数据库课程的教学带来了全新的挑战。

一、大数据

大数据是指数据量大、形式变化多样的非结构化数据集, 它在进一步的存储、分析和可视化过程中具有更大、更加多变和复杂的结构[1]。大数据的核心特征被概括为“5V”, 即数据多样性 (Variety) 、数据容量 (Volume) 、数据输入和处理速度 (Velocity) 、价值 (Value) 以及Veracity (准确性) 。随着人们积累的数据信息越来越多, 人们希望能够对其进行更深层次的分析, 以便更好地利用这些数据, 从急剧增长的数据背后发掘出隐藏着的重要信息, 大数据分析应运而生。

二、大数据对《数据库应用技术》课程教学的影响

(一) 传统教学模式的弊端日益突显

传统教学模式的课堂上, 教师是主角, 学生是配角, 教学过程没有趣味, 老师教学形式固定化, 没有新意。每堂课都按照固定的步骤进行, 教学内容导入没有新意, 无法激发学生的学习兴趣;对于讲授课内容的解, 也是照本宣科, 学生被动接受知识, 教师授课无法顾及学生接受能力的差异;课堂测试形式单一, 教师对于测试结果的统计也只能局限于数字;传统教学中的课后作业对于学生知识获取能力的测试相对较弱, 对于专业技能的习得测试难度也较大。传统教学模式在《数据库应用技术》课程授课中的弊端日益突显, 亟需一种新型的教学模式来激发学生学习的积极性以及创新性。

(二) 教学内容滞后于实际应用

数据库技术是计算机领域中最为广泛的应用技术。在传统的数据库应用技术教学中, 主要研究和解决计算机信息处理过程中数据有效组织和存储的问题, 同时培养学生进行信息管理、分析和开发应用等诸方面的能力[2]。由于大数据技术的广泛应用, 数据库处理的数据量越来越大, 同时, 数据的结构也不再仅仅是结构化数据, 越来越多的非结构化数据被获取。传统的数据在处理这些数据时没有优势, 在要求高扩展性和大吞吐量的业务面前, 显得力不从心。

三、《数据库应用技术》课程教学改革措施

(一) 结合 移动云教学平台实施基于SPOC的混合式教学模式

数据库应用技术课程教学采用基于SPOC (Small Private Online Course小规模限制性在线课程) 的线上+线下混合教学模式, 教学活动的实施分为线上在线学习和线下课堂教学两个环节。依托教学平台和移动“蓝墨云班课”, 以教学资源为基础, 进行“课前-课中-课后”三阶段的混合式学习。

线上活动学习的主体是学生, 学生课前观看教学平台上的教学视频;线下活动则是进行课堂的翻转, 教师作为引导者, 组建讨论答疑和课堂作业的展示和讨论。教学过程中使用移动“蓝墨云班课”APP开展即时反馈的信息化教学, 开展头脑风暴、讨论答疑、随堂测试、投票问卷等课堂活动, 改变传统课堂, 激发学习兴趣。学生评价包含线上和线下两个方面的评价。线上评价通过在线学习平台后台收集学生观看视频的完成情况、测试情况、作业以及讨论的活跃程度, 通过数据分析技术对学生一系列的学生行为进行分析, 并给出分析结果。教师平台的分析结果, 对个别学生进行有针对性地辅导或推送学习资料。线下评价包括课堂表现的评价、过程性考核、期末考核。

(二) 融入大数据相关的新型数据库知识

大数据时代, 数据库应用的关注点从追求计算机的计算速度转变为追求大数据处理能力, 从以软件编程为主转变为以数据为中心。随着大数据技术的发展, No SQL方案和New SQL方案等新型的在线事务处理系统也应运而生。在《数据库应用技术》教学过程中, 利用翻转课堂融入新型数据库知识。主要知识框架包括数据存储技术、数据仓库、No SQL简介、图存数据库以及New SQL数据库相关内容。