基于大数据的校园教学方法研究

刘尚懿

摘 要：针对大数据与移动互联网系列课程的教学现状和存在的问题，结合多年的教学实践，提出了切实可行的教学改革方案，旨在激发学生的学习兴趣，提高学生的实践技能，培养严谨的逻辑思维能力和创新能力，使学生具备基本的项目开发能力，为更好地实现应用型人才培养目标奠定了基础。

关键词：大数据 教学方法 兴趣课程

一、前言

培养大数据人才，用大数据深化高校管理，推动高校改革发展，利用大数据平台提高高校科研水平和效率，既是高校的重要任务，也是高校的战略机遇期。大数据正逐渐成为社会基础设施和每个组织的标准配置。“大数据”中的“大”更为重要：人类能够“分析和利用”的数据正在大幅增加。通过这些数据的交换、整合和分析，人类可以发现新的知识，创造新的价值，使许多规范化的认知、判断、思维方式、产品形态和服务模式形成新的面貌和演进方向。

二、教学内容

本教学的目的在于提供一种基于大数据的智慧校园用教学系统，本教学通过结果导向思维用社会就业需求使学员有目标的强化自己，提高自己的短板，全面均衡地发展自身的知识眼界，有利于提高校园整体的教学质量和就业竞争力。

本教学主要通过以下技术方案实现：课程推荐模块包括基于课程的智能推荐模块和基于数据的择业推荐模块。就业技能课程推荐子模块通过历年的就业岗位分配获取所需的就业技能，并通过关联方式获取就业技能课程;或者得到需要强化的课程子模块学生成绩较低的课程主题，通过对学生历史课成绩的整理，再根据推荐教师的成绩得出需要加强的课程。

三、设计思想

本教学在使用过程中，课程推荐模块包括必修课程推荐模块，必修课程推荐模块由学校统一设定。就业技能课程推荐子模块根据统计的历年就业岗位分布提取得到就业技能分布，从而得到排名靠前的就业技能，然后将就业技能关联相应的课程、教学老师;就业技能课程推荐子模块可以根据就业技能排序进行推荐或者根据教学老师的历史评分进行推荐;而且在教学的整个时期内轮流推荐不同就业技能的课程，一旦学员本学期选择了其中之一的就业技能课程，则就业技能课程推荐子模块则将该就业技能课程的顺序调到最后。通过就业结果反向加强教学，实现有目的地加强学员学习能力、社会能力，实现毕业与就业的良好衔接，不至于出现毕业就失业的局面，而且使學员的校园生活更加具有明确性。

四、实现方式

当学员首次用该系统时，兴趣课程推荐子模块通过分析历年学校学员选课方向分布或者学校学员历年选课成绩分布的课程主题进行推荐兴趣课程主题，兴趣课程主题关联相应的课程，根据课程关联到教师，确定课程主题后，则关联得到多门课程，然后按照教师评分的高低排序进行推荐具体的兴趣课程。当学员不是首次使用系统时，则兴趣课程推荐子模块通过分析该学员历史选课方向分布或者该学员历史选课成绩分布得到感兴趣的课程主题，关联得到多门课程，然后按照教师评分的高低排序进行推荐具体的兴趣课程。

包括大数据分析模块，包括数据准备组件、信息资源目录动态管理组件、数据质量管理组件、数据处理与分析组件、数据分析服务配置组件。系统支持主流关系数据库RDBMS、Excel/Cvs文本数据源、基于Hadoop的大数据平台数据源等JDBC数据源连接。

数据源建好之后，支持对数据表进行数据建模，构建BI分析需要的维度、指标;可视化分析平台支持星型模型，拖拽式可视化建模;模型创建后，系统自动生成Cube，供可视化分析使用。

数据源建立后，支持数据表的数据建模，建立BI分析所需的维度和指标;可视化分析平台支持星型模型和拖放式可视化建模;模型建立后，系统自动生成Cube，一个可进行视化分析的立方体。

五、结语

第一，本教学通过结果导向思维用社会就业需求使学员有目标的强化自己，提高自己的短板，全面均衡地发展自身的知识眼界，有利于提高校园整体的教学质量和就业竞争力。

第二，课程推荐模块通过就业结果反向加强教学，实现有目的地加强学员学习能力、社会能力，实现毕业与就业的良好衔接，不至于出现毕业就失业的局面，而且使学员的校园生活更加具有明确性。

第三，待加强课程推荐子模块通过不同主题课程的均衡教学实现学员的全面发展，打开学员的眼界，更加符合当代教育理念。本教学通过明星教师教学的模式提高教学质量，带动学员的学习积极性。当学员首次用该系统时，则待加强课程推荐子模块不推荐课程，因为此时没有历史数据可供分析。

第四，心理生活指导模块发送报警信息给教务管理中心对应的校园管理职工，由校园管理职工针对性地找学员了解情况并根据最终的结果反馈到年度评估模块。本教学实现综合评估、人员监督保底的方案防止测评系统故障以及其他误会的产生，同时有利于及时发现问题、处理问题，正确疏导学员心理和生活方面的问题。

参考文献

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