新工科背景下的《大数据与云计算技术》课程建设研究.pdf

在新工科背景下，《大数据与云计算技术》课程建设的研究主要是为了解决现有教学体系存在的问题，并适应大数据与云计算技术领域的快速发展。研究背景及意义部分阐述了大数据和云计算技术的重要性，以及新工科人才培养模式的必要性。目前，大数据行业正在经历迅猛发展，大数据工作岗位的需求激增，但大数据人才缺口巨大，这要求教育体系必须加快培养与行业需求紧密对接的工程技术人才。 教学内容设计方面，研究提出基于实例项目驱动的教学内容设计方案。这种方法通过引入丰富的项目案例，结合在线实践平台，使得课程能够从课堂教学有效过渡到实际项目的设计与实现。通过这种方式，学生可以更好地掌握云计算的基本概念、大数据处理平台Hadoop的环境配置和集群搭建、MapReduce技术的理论知识以及大数据的机器学习和数据挖掘方法。 课程建设研究中强调了课程考核评价体系的重要性，提出了以能力培养为导向的考核评价体系。这种体系旨在细化对学生多方面的考核，比如知识理解、技术运用和实践操作等。通过这样的考核，能够更全面地评价学生对课程的掌握情况，并且鼓励学生在理论和实践两方面都能有所进步。 课程内容被分为初级、中级和高级三个能力级别。初级阶段的培养目标是让学生掌握云计算的基本概念和Hadoop的环境配置和集群搭建。中级阶段则更注重应用，围绕大数据处理的分布式存储和并行计算，学习Hadoop平台的主要组件及其使用方法，以及基于大数据的机器学习和数据挖掘技术。高级阶段则面向基础较好的学生，深入探讨大数据处理中的关键问题，并进一步强化技术应用和项目组织能力。 研究还指出，随着大数据技术的不断进步，教学内容设计必须与行业技术发展同步，以确保教学内容不过时。该研究认为，课程建设不仅要更新教学理念，还需要与行业发展紧密联系，并采用与时俱进的教学方法。通过项目驱动的教学方法，可以有效加强课程与企业及行业之间的联系，提高课程的实践性和应用性。 该课程建设研究针对大数据与云计算技术领域的人才培养，提出了结合行业需求的课程内容、能力培养导向的考核评价体系，以及多形态的课程教学方法，旨在优化教学效果，满足大数据时代对工程技术人才的需求。该研究不仅具有理论意义，而且在实际应用中具有较高的价值，为新工科背景下大数据与云计算技术课程的建设提供了可行的路径。