在教育领域，个性化教学模式是指根据学生的学习习惯、能力、兴趣等特点来进行有针对性的教育。个性化教学与传统教学模式的最大不同，在于它强调以学生为中心，注重学生的主动性和创造性，旨在激发学生的学习主动性和创造性。而大数据技术的出现，为个性化教学提供了新的可能性。大数据技术具有海量、高速、多样、低价值密度和真实性等特点，能够有效挖掘信息，对于个性化教学模式的改革和实践具有重要意义。
大数据技术概述中提到，大数据是指无法在可接受时间内用主流软件工具进行抓取、存储和搜索等操作的海量数据的集合。大数据技术的发展始于2008年Nature和Science分别出版的大数据专刊，随后，2011年麦凯锡全球研究所发布的研究报告第一次提出了“大数据时代”的概念，大数据技术已经在教育、地学、医学、经济学等领域获得了广泛应用。大数据技术在教育领域的应用，使教育团体及各大高校均开展了多年的教育大数据技术研究。
在软件工程专业中，传统的教学模式忽视了学生的学习习惯和学习能力等差异，这不利于激发学生学习的主动性和创造性。为了培养个性化实用性人才，文章提出了基于大数据技术的软件工程专业个性化课堂教学设计方案，方案融合了课堂基础理论教学和大数据网络资源，通过推荐相关领域的慕课资源，引导学生自主地分组学习某一领域的相关算法知识。通过课堂讨论，引导学生深入掌握特定领域大数据挖掘的相关理论和技术基础。学生可以结合本专业所学理论和实践知识，实现特定领域大数据的挖掘，完善学习成果与总结，并设计针对个性化教学生的考核体系。
在个性化教学设计与实践方面，大数据技术的应用包括两个方面：一是教学资源大数据，即随着线上教学的发展，互联网已具有海量的不同高校的资料、各种专题讲座等教学资源，由此构成教学资源大数据。另一方面是大数据问题，即算法设计面向的大数据问题，主要针对地学遥感大数据、经济大数据及医学记录等开展针对性算法教学改革与实验。
个性化教学方案的具体内容包括课程背景介绍、学生个性化分组、网络慕课资源推荐、翻转课堂讨论、个性化成果总结和个性化考核体系。教师通过推荐相关领域的慕课资源，引导学生自主地分组，学习某一领域的相关算法知识。通过课堂讨论，引导学生深入掌握特定领域大数据挖掘的相关理论和技术基础。引导学生结合本专业所学理论和实践知识，实现特定领域大数据的挖掘，完善学习成果与总结。设计针对个性化学生的考核体系，最终形成个性化实用型人才培养模式。
在大数据背景下，教师的角色也从传统的知识传授者转变为“专家”和“杂家”，不仅要对各种大数据类型的特点有充分的了解，还要能引导学生根据自己的兴趣点来学习。对于大数据类型中的常用算法和分析模型，教师应有所掌握，如分治算法在地学中的应用、动态规划算法在医学中的应用等。
通过个性化教学设计方案的实施，软件工程专业的学生将能够在大数据环境下进行有效的学习和实践，提高其分析和解决实际问题的能力，从而为社会培养出更多实用型的软件工程专业人才。
