《Scala编程开发》课程标准(高职).docx

《Scala编程开发》课程是针对高职层次大数据技术与应用专业的一门重要专业基础课程，旨在培养学生的专业能力和方法能力。该课程分为四个部分：基础篇、中级篇、高级篇和分布式框架，涵盖了Scala从入门到进阶的全方位学习。 在专业能力目标方面，学生需掌握Scala的核心概念和技术，包括面向对象编程、高阶函数、模式匹配、集合操作、类型参数、高级类型以及隐式转换。同时，课程还要求学生能够进行Scala的并发编程，理解并运用Actor模型，这是Scala在处理并发问题时的独特机制。 在方法能力目标上，学生应具备在有限条件下独立思考和理性分析问题的能力，能运用定性和定量相结合的方法解决大数据相关的问题。 课程设计上，理论授课与实践环节相结合，确保学生能够理论联系实际，更好地理解和应用所学知识。课程内容分为十个主要任务，包括Scala入门、面向对象编程、高阶函数、模式匹配、集合、类型参数、高级类型、隐式转换、并发编程以及Kafka的设计理念与基本架构。每个任务都有明确的知识目标和能力目标，如Scala入门涉及环境配置、基本语法，而并发编程则涉及Actor模型和并发控制。 在实践教学方面，课程设置了16个学时，占比25%，让学生通过实际操作加深对理论知识的理解。例如，任务一让学生掌握Scala环境搭建和基本语法，任务二则深入到面向对象编程的各个方面，任务三至任务八逐步介绍高阶函数、模式匹配、集合操作等进阶主题，任务九则涉及Scala的并发编程模型，最后的任务十则引导学生了解广泛应用于大数据领域的Kafka消息队列系统的基本架构。 《Scala编程开发》课程是一门系统全面的Scala学习课程，旨在为学生提供扎实的编程基础，培养他们在大数据领域运用Scala解决问题的能力。通过这门课程的学习，学生不仅能够熟练掌握Scala语言，还能了解并运用相关的并发技术和大数据处理框架，为未来从事大数据相关工作打下坚实基础。