关于高校大数据专业教学模式初探索
大数据背景下的大学计算机基础课程教学模式研究
习兴 趣受 到 严 重的 影 响。针 对这 一问 题 ，学 校 应 当为学 生 举办 丰 生的 学 习效 果得 以提升。
富 多彩的 教学 活动 。例如 ，学校可举 办计算 机 应用 比赛 ，在 比赛 中
学 校 可 以建 立 多个 比赛 项 目，使 更 多的 学生 可以 参与 到 比赛 中。 参考 文献 这样的方式会帮助学生提升学习热情，并建立良性的竞争氛围。 【１】倪静 ．新课程改革下小学计算机教学模式的创新 ［Ｊ】．高考 （综合
社 会发 展也 产生了影 响。大 数 据以其 数量 大 、类 型多样 ，速 度快和 它基于建构 主义理论 和多元智能理论 ，旨在通 过学生 的互动 、协 作，
多元 价值 的特 性，促使 教育界深恩 其对传 统教 学模式 的冲 击，许多 教师的 引导达到 知识的建 构，最 终为培养个 性化 、创新型人 才奠定
研 究者 认 为在信 息 多元 化 的时代 ，高 等学 校 的教 育模 式和 理 念应 了基础 。基于 项 目化教 学可以培 养学生 的实 际操作应 用能力，它通
顺 应时代 的发展 ，注重个 体的 多元化 培养 ，造 就出一批 符合大数 据 常由教 师提 前拟 定好 项 目内容 ，项 目如 何实 施，评 价，最 终在 师生
３大学 计算机 基础课 程的教 学现 状
网络游 戏 ，通过 这样 的 方式 ，学生 的学 习兴趣将 得 到有 效 的激发 ， 基 础能 力存 在较 大 差异 ，使得 教 学进 度 较难 把 握。其次 由于 教学
同时 网络游 戏 需要 学生 运 用创 新思维 ，因此学 生创 新能 力将 得 到 内容 较 为 落后，以至 学生 难 以掌握 到 先进 的计 算 机 知识 。再 有 由
ห้องสมุดไป่ตู้
基于“大数据”的数字化时代教学模式的研究
基于“大数据”的数字化时代教学模式的研究
随着信息技术的不断发展，数字化时代已经成为教育领域中必不可少的一个重要部分。
大数据技术的应用为数字化时代教学模式的实现和深度发展提供了有力支持，因为它可以
帮助教师了解学生的学习情况并进行个性化教学。
本文旨在探讨“大数据”技术在数字化
时代教学模式中的应用。
1.个性化教学
大数据技术可以通过收集和分析学生的学习数据，为教师提供实时反馈和个性化服务。
这有助于教师更好地了解每个学生的需要，量身定制教学方案，以提供更有效的学习体
验。
2.教学改进
教师可以利用大数据分析收集的数据识别学生在学习上面临的难点和问题，并解决它们。
同时，教师可以查看数据，以便更好地处理课堂教学和课程设计，以达到最佳的助教
效果。
3.共享知识
教师可以通过大数据收集的信息和数据进行知识共享，与其他教育工作者进行合作。
多学科教学可以得到提高，并加强学校间合作，提高教学质量。
1.在线教育模式
在线教育是数字化时代的一个重要的教学模式。
由于其灵活性和可定制性，它可以改
变传统的学习方式。
2.移动教学模式
移动学习是目前最广泛应用的教学模式之一。
它利用移动设备和无线网络提供无处不
在的学习体验，让学生更加自由，方便地学习。
三、结论。
基于“大数据”的数字化时代教学模式的研究
基于“大数据”的数字化时代教学模式的研究随着信息技术的快速发展和互联网的普及，数字化时代的到来改变了传统的教学模式。
基于“大数据”的数字化时代教学模式研究，是为了更好地利用大数据技术和方法，提升教育教学质量，促进学生的个性化发展和创新能力的提高。
一、大数据技术在教学中的应用大数据技术能够对大量的数据进行快速处理和分析，从而提供更精准的教学方法和策略。
在教学过程中，通过收集学生的学习数据，如学习的进度、学习的时长、学习的难点等，对学生的学习情况进行实时的监控和分析，从而可以根据学生的个性化需求和学习情况，提供相应的辅助教学措施。
可以通过大数据技术对教学资源进行分类整理和优化，使学生能够根据自己的兴趣和需求进行选择和学习。
二、基于“大数据”的数字化教学模式的特点基于“大数据”的数字化教学模式具有以下几个特点：1. 个性化定制：根据学生的学习特点和需求，提供个性化的学习路径和资源，使学生能够更加高效地学习；2. 实时反馈：通过大数据技术收集和分析学生的学习情况，并及时反馈给学生和教师，以便及时调整和改进教学方法；3. 优化资源：通过对教学资源的分类整理和优化，提供更加丰富和适应学生需求的资源，提升学习效果；4. 异地教学：利用大数据技术的互联互通特性，打破时空限制，实现远程教学和资源共享，提供更多的学习机会。
三、基于“大数据”的数字化教学模式的实施基于“大数据”的数字化教学模式的实施需要先从教学设计和内容准备开始，包括设计个性化的教学路径和教学资源，并结合学生的学习需求和兴趣进行调整和改进。
需要建立学生学习数据的采集和分析系统，对学生的学习情况进行实时监控和分析，为学生提供相应的个性化辅导和指导。
还需要建立起师生互动的平台和机制，使教师能够及时了解学生的学习情况，并给予学生及时的反馈和指导。
四、基于“大数据”的数字化教学模式的影响和问题基于“大数据”的数字化教学模式的实施将对传统的教学模式产生深远的影响，为学生提供更多元化的学习机会和资源。
基于大数据的教育教学模式研究
基于大数据的教育教学模式研究随着科技的不断发展和人们的普及程度的不断提高，互联网时代已经逐渐进入到人们的日常生活中。
大数据作为互联网时代的重要组成部分，已经被广泛应用于各行各业。
教育也不例外，基于大数据的教育教学模式已经成为目前教育领域的研究热点。
本文将从以下几个方面对其进行讨论。
一、大数据在教育中的含义与应用大数据是指在传统数据库技术、数据挖掘技术和人工智能技术的基础上，结合云计算、分布式存储、并行计算等技术，对数据进行采集、管理和分析，以期获取有用信息的一种技术。
在教育领域，大数据的主要应用在以下几个方面：1.学生分析：通过大数据技术采集学生的个人信息、学习成绩、行为数据等，分析学生的优势和劣势，制定个性化的学习计划，提高学生的学习效果和学习兴趣。
2.课程设计：通过对历史课程数据的统计分析和预测，设计出更加适合学生学习的优质课程。
3.教学评估：通过大数据技术收集学生对教学的反馈意见和课堂表现等，实现对教学的全面评估。
二、基于大数据的教育教学模式的优势1.提高教学效率：通过大数据技术对学生学习情况进行深度分析，教师可以更好地理解学生的学习能力和问题，及时调整教学方法和内容，提高教学效率。
2.制定个性化的学习计划：通过大数据技术采集学生的个人信息、学习成绩等，制定出适合学生的个性化学习计划，提高学生成绩和学习积极性。
3.提高教学质量：通过对历史课程数据的统计分析和探索，教师可以得到更加详尽的教学反馈，并制定更加优化的教学计划，提高教学质量。
4.促进学生的参与和互动：通过大数据技术，教师可以得到学生的详细信息和学习反馈，设计更加智能的互动式课程，促进学生的参与和互动。
三、基于大数据的教育教学模式面临的挑战随着大数据技术的广泛应用，教育领域也面临着不少问题和挑战。
1.数据隐私：在大数据教育教学模式中，数据隐私问题是不可避免的。
学生和教师的个人信息等隐私数据容易被不法分子窃取和滥用。
2.数据的准确性：在应用大数据技术进行教育教学时，数据的准确性是至关重要的。
大数据视角下高校教学质量评价模式研究
大数据视角下高校教学质量评价模式研究1. 引言1.1 研究背景随着信息技术的不断发展，大数据技术在各个领域的应用越来越广泛。
在高校教学质量评价方面，传统的评价模式往往存在主观性强、数据获取难、评价指标单一等问题，难以全面客观地反映教学质量情况。
研究如何利用大数据技术来改善高校教学质量评价模式，成为当前教育界面临的一个重要课题。
传统的高校教学质量评价主要依靠学生评教、教师自评、领导评议等方式，评价结果往往受到评价对象主观意识、评价者专业水平等因素的影响，容易产生误导性和不客观性。
而大数据技术的应用可以通过海量的数据采集、分析和挖掘，提供更加客观、全面的教学质量评价指标和分析结果，有助于提高评价的准确性和客观性。
研究如何借助大数据技术构建高校教学质量评价模式，实现教学质量的科学评估和有效改进，对于提升高校教学水平、促进教育现代化具有重要意义。
【字数：224】1.2 研究意义高校教学质量评价是高等教育领域中非常重要的一个环节，它直接关系到教学质量的提升和学生的学习效果。
而随着大数据技术的发展，越来越多的高校开始尝试使用大数据技术来开展教学质量评价工作。
这种新的评价方法不仅可以更加客观地评估教学的效果，还可以为高校提供更加精准的改进建议和方向。
探讨大数据视角下高校教学质量评价模式的研究对于推动高校教学质量的提升具有重要的意义。
在过去的教学质量评价中，往往存在主观性较强、数据获取困难和评估不够全面等问题。
而引入大数据技术后，可以通过收集学生在学习过程中产生的各种数据，如学习行为、学习成绩、在线作业提交等，结合机器学习和数据分析技术，可以更加客观地评估教学的质量和效果。
大数据技术还可以帮助高校实时监测教学过程中的问题和风险，及时进行调整和改进，从而提高教学质量。
研究大数据视角下高校教学质量评价模式，对于推动高校教学质量的提升和提高学生学习体验具有深远的意义。
通过结合大数据技术，可以建立更加科学、客观和有效的教学质量评价体系，为高等教育的发展和教育质量的提升提供有力的支持和保障。
基于大数据的精准教学模式探究
基于大数据的精准教学模式探究基于大数据的精准教学模式探究近年来，随着大数据和人工智能的快速发展，教育领域也出现了一些创新的教学模式，其中包括基于大数据的精准教学模式。
这种教学模式通过收集、分析和运用大量学生数据，能够更好地理解学生个体差异和学习特点，从而选择最适合的教学方法和资源，提供个性化的学习体验。
一、大数据在精准教学中的应用基于大数据的精准教学模式依赖于数据的获取和分析。
在传统教学中，教师通常只能依靠自己的经验和观察来了解学生的学习情况。
而借助大数据技术，教师可以通过学生的学习记录、作业成绩、课堂表现等数据来全面了解学生的学习水平、学习习惯和学习偏好。
大数据分析技术可以处理和挖掘这些数据，帮助教师发现学生的学习特点和问题，并进行相应的个性化辅导。
比如，通过学生的学习记录，可以发现学生在哪些知识点上掌握较好，在哪些知识点上存在困难，从而对学生进行有针对性的辅导。
另外，大数据分析还能够预测学生未来的学习进展和潜在问题，提前采取措施进行干预和帮助。
二、基于大数据的精准教学模式的优势1. 个性化教学：基于大数据的精准教学模式能够针对每个学生的学习特点和需求，提供个性化的教学方法和资源。
这种个性化的教学能够满足学生不同的学习风格和速度，提高学习效果和兴趣，激发学生的学习动力。
2. 及时反馈：传统教学中，学生通常需要等待考试或作业的结果才能了解自己的学习效果。
而基于大数据的精准教学模式可以实时监测学生的学习情况，及时给予反馈和指导。
学生可以立即知道自己在学习过程中的问题和不足，及时调整学习方法。
3. 教师个性化指导：大数据分析技术可以帮助教师更好地了解学生的学习情况和需求，从而提供个性化的指导。
教师可以根据学生的学习特点和问题，制定相应的教学策略和辅导方案，帮助学生克服困难，提高学习效果。
三、基于大数据的精准教学模式的局限性尽管基于大数据的精准教学模式有诸多优势，但也存在一些局限性。
1. 隐私保护问题：大数据的收集和分析需要学生的个人信息和学习数据，这涉及到学生隐私保护的问题。
新工科视角下农业院校大数据专业建设模式探索
第３５卷第６期２０２１年１１月兰州文理学院学报(自然科学版)J o u r n a l o fL a n z h o uU n i v e r s i t y ofA r t s a n dS c i e n c e (N a t u r a l S c i e n c e s )V o l ．３５N o ．６N o v ．２０２１收稿日期:２０２１Ｇ０４Ｇ２８基金项目:甘肃农业大学２０２０年度校级新工科研究与改革实践项目新工科产教融合㊁校企合作机制模式探索与实践 (２０２０Ｇ１２);２０２０年甘肃省高等学校创新基金项目(２０２０B Ｇ１２２);２０１８年中华农业科教基金教材建设研究项目(N K J ２０１８０２０１９);全国高等院校计算机基础教育研究会２０１９㊁２０２０年教学研究项目(２０１９ＧA F C E C Ｇ０１８,２０２０ＧA F C E C Ｇ０１９);甘肃农业大学２０２０年混合课程建设项目 M SO f f i c e 高级应用 (G S A U B C ２０２０D ４７)作者简介:赵霞(１９７９Ｇ),女,江苏徐州人,副教授,硕士,研究方向:计算机应用技术㊁数据科学．E Ｇm a i l :z i r x i a z h a o ＠１６３．c o m．㊀㊀文章编号:２０９５Ｇ６９９１(２０２１)０６Ｇ０１１３Ｇ０６新工科视角下农业院校大数据专业建设模式探索赵㊀霞１,魏霖静１,周㊀慧１,逯玉兰１,王㊀敏１,张亚琦２(１．甘肃农业大学信息科学技术学院,甘肃兰州７３００７０;２．甘肃省军区数据信息室,甘肃兰州７３００００)摘要:数据科学与大数据技术专业是我国的 新工科 专业之一,社会人才需求潜力巨大．通过对比国内外数据科学与大数据专业建设情况,着眼我国普通高校开设 数据科学与大数据技术 专业建设所面临的挑战,进一步分析农业院校开设数据科学与大数据技术专业的目标定位,提出基于产出导向为目标的人才培养全过程的闭环设计．以甘肃农业大学数据科学与大数据技术专业建设为例,介绍校企融合协同育人机制应用于大数据专业人才培养的实施方案,提出以学科竞赛和专业认证促进创新型大数据人才培养方式,并阐述了大数据专业可持续发展需要不断完善与改进的工作内容,包括:在课程中融入思政教育元素,以本为本提高专业教育水平,以培养大数据专业应用技能为基础,采用 互联网＋ 和 智能＋ 等在线教学模式助推专业教育 双声道 ．关键词:数据科学与大数据技术;专业建设;农业院校;课程体系中图分类号:G ６４０㊀㊀㊀文献标志码:A㊀㊀权威期刊N a t u r e 于２００８年开设了大数据(B i g D a t a )特辑,自此数据科学与大数据应用相关技术进入我国科学研究机构和各行业的 视野并引起广泛关注．全球I T 和互联网行业都已经意识到数据在资本运行中的的重要作用．纷纷通过收购和建立相应的大数据研发机构等手段实现技术整合[１]．随着大数据人才缺口的不断增大,企业和市场亟需国内高校培养出合格的数据科学与大数据技术人才．教育部于２０１８年增设了 新工科 专业点,其中 数据科学与大数据技术 专业成为教育部新增设的 新工科 专业之一[２]．高校开设 数据科学与大数据技术 专业,需要在如何建设好 新工科 专业,以及如何培养出符合行业和产业所需要的合格大数据人才等方面进行深入研究,并提出行之有效的实施办法．1㊀数据科学与大数据技术专业发展历史与现状1.1㊀数据科学专业建设背景２００７年,北卡罗来纳州立大学开设了第一个与数据科学相关的硕士学位 数理分析(M a s Ｇt e r o fS c i e n c e i n A n a l yt i c s ),主要研究方向为数学专业中的底层数据问题．２０１３年,纽约大学在此基础上开办了数据科学硕士专业(M a s t e ro fS c i e n c e i nD a t aS c i e n c e)[３],自此数据科学研究进入了专业教育领域．与国外数据科学专业发展对比,我国的数据科学与大数据技术专业教育相对滞后,需要大力发展．２０２１年４月,教育部高等教育司吴岩司长在２０２１年高教处长会议报告中提出,国家发展教育先行,计划到２０３５年时,我国要建设成为教育强国,目前高等教育正处在全面提质创新的新阶段,要不断努力向高质量教育方向发展．大数据专业作为我国新兴的工科专业,同时大数据中心建设是我国新基建的七大领域之一,国内高科技新技术企业和尖端科技行业对大数据和人工智能等人才的需求缺口巨大,因此大数据专业人才培养模式研究任重道远．Copyright©博看网 . All Rights Reserved.1.2㊀国内高校数据科学与大数据技术专业建设情况㊀㊀２０１６年我国３所高校获批建立 数据科学与大数据技术 本科专业,其中北京大学大数据专业授理学学士学位,对外经贸大学和中南大学的大数据专业授工学学士学位;２０１７年有３２所院校获批该专业,到了２０１８年,获批此专业的院校数量猛增为２４８所,截止２０２０年,我国开设 数据科学与大数据技术 本科专业的高校共计６１２所,是２０１６年第一批获批该专业高校数量的２０４倍,并且有６位院士作为专业学科带头人,助力人才培养,该专业获批情况如图１所示．图１㊀２０１６－２０２０年获批开设 数据科学与大数据技术 专业的高校[４]㊀㊀２０２０年６月,我国拥有了第一批 数据科学与大数据技术 专业的本科毕业生．目前,如何将大数据专业办好,如何培养出更加符合社会需求的大数据专业合格人才,仍然是众多高校面临的难点问题．过去的４年中,教育部和大数据教育联盟等多个教育指导部门召开了多次专业建设讨论会议,众多数据科学与大数据技术领域专家和教育专家提出了宝贵意见[５],如校企协同育人,立足标准认证㊁以赛促学㊁实践育人等切实可行的人才培养措施和方案．各普通高校在践行教育机制改革的同时,也不断接收来自教学方法改革㊁人才能力需求㊁政策落实与实施等各方面的挑战与考验．2㊀农业院校 数据科学与大数据技术 专业建设2.1㊀农业院校开设大数据专业定位我国是一个拥有悠久历史和文化传承的农业大国,面对信息化产业的快速发展,国内农业发展正在由传统以人力为主的农耕模式向智慧农业方向快速转变．随着数字生态㊁智慧农业和农业信息化技术等先进信息技术手段深入参与农业生产的全过程,农业㊁农村大数据技术及智能化技术已成为农业现代化的重要手段．例如生物信息分析㊁农作物动物育种基因测序㊁农村土地资源分析㊁动植物表型信息分析㊁作物模型统计分析和地区污染治理等现代农业技术中,大数据技术与应用都起到了关键性作用．现代农业的发展通过大数据技术的支持,向着更加精准㊁智能㊁高效㊁安全与生态的方向发展．因此,农业院校很有必要开设大数据专业,而且培养目标必须与学校办学定位和农业信息化发展需要相一致,专业建设应当发挥农业院校的特色优势,同时还要遵循工程教育理念,构建应用型新工科培养方案;与学校人才培养目标衔接,找准专业定位;结合优势学科,建设多方协同㊁交叉融合的学科新体系．2.2㊀基于OBE的人才培养方案建设２．２．１㊀以产业对人才的需求为导向过去高校培养人才是先建立人才培养目标和课程体系,从理论研究层面论证本专业建设方向,人才培养模式更适合研究型人才培养需要．久而久之,学校培养出的本科毕业生实际产出能力与社会和企业需求严重脱节,甚至一度出现企业拒绝接受没有从业经验的应届本科毕业生的现象．与此同时,接受高等教育的学生人数却呈现逐年增长趋势,毕业生过剩与单位用人缺口加大的矛盾日益突出．一方面是高校应届本科毕业生很难找到满意的工作,另一面却是企业和用人单位招不到符合条件的合格员工,这对社会资源和人才资源都是巨大的浪费．随着信息技术在社会生产生活中的深度应用,传统教学模式下培养出的 理论型人才 已经不能满足日益增长的信息化技术应用需求,企业与社会更加需要 产出型 人才,为信息化社会做作出更大贡献．因此高校培养模式急需进行深度改革,要由传统的面向学科目标培养人才转变为面向社会需求培养人才,由以目标导向建立专业培养体系转变为以产出导向建设专业培养体系．２．２．２㊀专业人才培养目标及毕业要求数据科学与大数据技术专业培养学生的目标应兼顾学校人才培养定位和学科期望两个方面,根据社会职业需求明确服务目标,制定突出职业能力体现的毕业要求;在课程体系建设㊁课程教学过程和课程考核评价的培养全周期中支撑毕业要求的达成．根据学生毕业就业后３~５年的和综合４１１㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀兰州文理学院学报(自然科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第３５卷Copyright©博看网 . All Rights Reserved.表现和发展反馈,检视培养目标是否达成,对培养目标动态调整,以期制订出更加符合职业和行业需要的人才培养方案,实现从人才培养定位到综合素质提升全过程动态循环的闭环设计,如图２所示．图２㊀培养定位与毕业要求的闭环设计2.3㊀农业大学建设大数据专业实施方案数据科学与大数据技术专业属于交叉融合专业,专业知识体系中包含了计算机科学㊁数学与统计学,结合农业大学在农业农村科学技术及应用方面的优势资源,开设体现农业大数据应用的数据科学与大数据技术专业,这是国家对农业农村现代化发展的需要,也是现代信息化农业大学学科发展的迫切需要．以甘肃农业大学为例,在数据科学与大数据技术专业建设过程中,通过专业课程体系设计㊁校企协同育人方案制定及产教深度融合机制建设等方面制定了符合农业院校大数据人才培养需求的详细实施方案．２．３．１㊀课程体系设计甘肃农业大学数据科学与大数据技术专业课程体系设置将所有课程归并为通识教育㊁专业教育㊁实践教育和个性化发展教育四大平台,实现分层分类培养．在人才培养过程中,除了加强基础素质培养,还加入了农业信息化和农业大数据应用等个性化课程,重点培养学生的工程实践应用能力和实践技能创新能力[６]．为了与企业人才需求相适应,在课程体系设计中,充分考虑企业人才培养意见,合作研发大数据实训平台和在线课程,开展产教融合㊁协同育人的深度合作[７]．２．３．２㊀高素质专业化师资队伍建设均衡化㊁适应性和高质量的教育教学是我国教育一直追求的目标之一．教师的知识需要不断更新,专业技能也需要与理论知识相结合才能相互支撑并产生实际效益．因此大数据专业教师除了完成必要的日常教学㊁科研任务以外,还要着重进行专业师资培养及专业技能提升,这是实现教育强国的前提和保障．２．３．３㊀产教融合,校企协同育人机制建设甘肃农业大学数据科学与大数据技术专业是国家设立的 新工科 专业之一,为了培养出合格的大数据应用型人才,同时打破人才供给侧和产业需求侧的壁垒,一定要坚持深化产教融合,实行校企协同育人模式．整合企业优势资源,实行 ３＋１ 人才培养模式,并且联合企业和行业专家参与到专业培养方案的论证和调整过程,反复修改形成了最终的２０２０版专业培养方案．同时在校企联合培养模式㊁人才培养创新工程㊁新工科专业课程教育资源㊁学生教育管理创新体系以及研发团队素质培养等方面开展了深度合作,制定了相应的合作计划并正在实施．大数据专业产教融合培养机制如图３所示．3㊀以赛助学,组织学生积极参与高质量认证㊀㊀多年的教学实践研究表明,师生通过积极参加科技竞赛,参与认证学习和考试,能够拓宽视野㊁提高实践技能㊁培养创新意识和提升创新能力,同时也是全面提高专业培养质量的一种有效方式[８]．除了可以弥补在校内固定培养课程体系中缺失的部分专业技能和知识外,通过参加本专业科技竞赛和专业认证考核,还能使学生加深对专业理论知识的理解,理论联系实践,提高大数据技术实际应用水平,逐步成长为真正符合企业和用人单位需求标准的大数据人才．国家教育管理部门和信息科技领先企业纷纷为助力大数据人才培养举办了数据科学与大数据技术领域的相关竞赛和认证．国内企业为了支持产教融合,也开设了不少面向国内高校本科生的专业科技竞赛,例如华为科技有限公司联合华为授权培训中心面向高校大数据相关专业举办的 华为中国大学生I C T认证大赛 ,以及进阶级别的 鲲鹏 认证㊁ 鸿蒙 认证等,鼓励并组织学生积极参与到专业技能竞赛和认证考试中,助力高校培养出更加符合行业需求的大数据专业人才．国际知名权威培训机构和研究型企事业单位也开设了不少含金量很高的大数据相关专业认证学习和培训．表１列举了部分代表性的国内外知名机构开设的认证信息．５１１第６期赵霞等:新工科视角下农业院校大数据专业建设模式探索Copyright©博看网 . All Rights Reserved.图３㊀新工科产教融合培养机制表１㊀部分国内外大数据与数据科学领域的竞赛和认证竞赛/认证名称主办方学习地址D a t aF o u n t a i n 中科院计算机所h t t p ://w w w．d a t a f o u n t a i n ．c n /＃大数据分析师认证工业与信息化部教育与考试中心h t t p s ://w w w．m i i t e e c ．o r g ．c n /p l u s /l i s t ．p h pt i d ＝１５B i g D a t aC e r t i f i c a t eP r o g r a m O n l i n e U C ID i v i s i o no fC o n t i n u i n g E d u c a t i o n h t t p s ://c e ．u c i ．e d u /a r e a s /i t /b i g_d a t a /C A PI N F O R M Sh t t p s ://w w w．c e r t i f i e d a n a l y t i c s ．o r g /i n Ｇd e x ．p h pC C AD a t a A n a l y s t /C C A S pa r ka n d H a Ｇd o o p D e v e l o pe r C l o u d e r ah t t p s ://w w w．c l o u c l o u ．c o m /m o r e /t r Ｇt r a i n i /c e r t i f i c a t i o c /c c a Ｇd a t a Ｇa n a l y s a ．h t m l h t t p s ://w w w．c l o u c l o u ．c o m /m o r e /t r Ｇt r a i n i /c e r t i f i c a t i o c /c c a Ｇs pa r k ．h t m l M i n i n g Ma s s i v eD a t aS e t sG r a d u a t eC e r Ｇt i f i c a t eS t a n f o r dC e n t e r f o rP r o f e s s i o n a l D e v e l o pm e n t h t t p s ://s c p d ．s t a n f o r d ．e d u /pu b l i c /c a t e Ｇg o r y /c o u r s e C a t e g o r yC e r t i f i c a t e P r o f i l e ．d o m e t h o d ＝l o a d &c e r t i f i c a t e I d ＝１０５５５８０７D a t aS c i e n c eC e r t i f i c a t e H a r v a r dE x t e n s i o nS c h o o lh t t ps ://w w w．e x t e n s i o n ．h a r v a r d ．e d u /a c a d e m i c s /p r o f e s s i o n a l Ｇg r a d u a t e Ｇc e r t i f i Ｇc a t e s /d a t a Ｇs c i e n c e Ｇc e r t i f i c a t e4㊀大数据专业教育可持续发展4.1㊀立德树人,专业教育融入思政元素我国的教育一直坚持将德育放在首位,高校教育更是要以人为本,立德树人．课堂是教师传道授业的 舞台 ,也是学生学习成长的 苗圃 ．在专业课程教育教学的设计中,充分利用课堂这个主阵地,在理论课程和实践课程设计中充分融入思政元素,关注于核心价值观导向和知识传播统一的课程目标[９]．专业课程教学设计的过程中深度挖掘思政教育元素,培养学生的辨证思维能力,坚定大学生的爱国情怀,牢固树立为祖国繁荣昌盛而努力奋斗的学习目标,增强历史使命感和历史责任感,全面提高大学生综合素质,这是培养新时代具有民族气魂的青年科技创新人才的重要要素[１０Ｇ１１]．4.2㊀以本为本,高质量专业教育核心要素本科不牢,地动山摇,本科教育是专业教育的根基．专业㊁课程㊁教材和技能是本科人才培养的四个核心要素．在农业院校中,大数据专业的定位６１１㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀兰州文理学院学报(自然科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第３５卷Copyright©博看网 . All Rights Reserved.是培养农业现代化大数据应用型人才．专业课程设置除了体现大数据专业课程体系外,还要加入农业大数据㊁农业信息化等课程,添加智慧农业和农业产业数据分析实习实践项目,同时将专业教师的最新研究成果引入专业教学,提升学生的综合应用能力,体现本学科的交叉专业特色,同时不断完善专业课程体系,调整课程结构,加强课程的系统化,避免碎片化．教材是人才培养的主要剧本,是知识传播的载体,是课程教学的依据,也是师生教学的工具,更体现着一个国家㊁一个民族的价值观体系,教材建设也是专业教师需要持之以恒投入精力和热情完成的事业．编写㊁录制和选用更新的㊁高质量的㊁形式化多样的教材和电子教材进行教学和辅助教学,可以帮助教师和学生拓宽视野,提升教育教学水平,达到良好的学习效果．另外,专业学生的培养过程中,以产出为导向,重视实践技能教育,加大实践技能学分,增加创新教育和创新学分,培养出符合产业需求的应用人才．4.3㊀应用能力,大数据专业培养基础转变传统教学中输入性知识导入教学模式,以培养专业能力,着重应用型产出为教学目标．这就要求一方面专业教师要不断提升自身能力水平,理论知识和专业应用技能均达到教学能力要求,这样才能够清晰认知大数据专业培养的人才具体需要满足什么样的社会需求;另一方面,还要充分应用课程改革以及校企合作等手段,重点加强和培养学生解决复杂工程技术问题和实际农业信息数据处理和分析问题的能力水平．因此,改革传统课堂教学 知识输入 的单向模式,增加互动教学环节,融入创新课程和专业技能竞赛及认证,激发学生主动学习的精神,努力将理论知识应用在具体农业大数据项目开发中．把过去以教师教学为主导,逐步转变为以学生学习为主体,这是由 术 到 道 的转变．4.4㊀ 互联网+ 和 智能+ 在线教学模式助推专业教育 双声道㊀㊀疫情改变了传统的线下课堂授课模式．随着疫情防控的常态化,大学更深刻的认识到多种教学模式㊁多种教学手段和多种教学环境将在专业教育领域中承担更重要的 角色 ．无论是课堂教学还是线上教学,学习的主角永远都是学习者本身．互联网和人工智能技术将更多地应用于教学的各个环节,例如慕课教学,网络教学平台㊁虚拟仿真试验环境和智慧教室等等多种教学资源,辅助传统课堂教学,以期达到更好的学习效果．5㊀甘肃农业大学大数据专业建设成效㊀㊀甘肃农业大学自２０１８年招收第一批数据科学与大数据技术专业本科学生以来,目前已连续４届共招生２４５人．为了优化专业结构,加强专业内涵建设,学院自主设计了专业建设方案,并邀请校外同专业专家和行业企业内专家共同评审修订,目前已形成了２０１８和２０２０两版专业培养方案与相应的教学计划,与３家企业达成以交叉融合㊁产学研合作为目标的校企 ３＋１ 联合培养计划,主要培养目标为大数据应用技术高素质人才．在具体培养过程中,学院根据不同类型的人才特点,结合甘肃省对大数据人才的需求,凝练具有西北农业特色的大数据人才培养体系,初步定为 大数据＋绿色 农业服务,助力地方经济的发展．以就业为导向,开展全方位立体式(专业拓展模块 技能认证模块 集中实践模块)大数据专业实践教学体系,培养理论与技能并重的大数据高素质人才．与此同时,组织师生积极参加职业技能考证培训,如数据挖掘工程师㊁高级大数据分析工程师和大数据系统运维工程师等．在教学团队建设方面,以课程建设为基础,以专业教学领域的专家为团队带头人,实行内培外引的人才培养策略,将青年教师派驻企业学习,逐步形成以教授㊁副教授㊁讲师㊁助教组成的结构合理的教学团队．6㊀结语在国家现代信息技术高速发展的转型时期,新工科专业 数据科学与大数据技术 需要制定科学合理及有效的专业建设方案和人才培养体系,才能够更好地满足国家现代化发展对信息化科技人才的需求．甘肃农业大学数据科学与大数据技术专业建设团队立足于 新工科 建设背景,面向智慧农业㊁生态大数据㊁数字甘肃及西部农业物联网等国家和地方经济社会发展需求,努力优化专业师资队伍,完善专业实践教学平台,践行校企协同育人机制,及时总结办学经验,调整优化人才培养方案．未来,甘肃农业大学数据科学与大数据技术专业将继续秉持 敦品励学,笃志允能 的校训,不断完善和优化专业结构,提高大数据应用型人才培养质量[１２]．７１１第６期赵霞等:新工科视角下农业院校大数据专业建设模式探索Copyright©博看网 . All Rights Reserved.参考文献:[１]牟少敏,温孚江,宋长青．农业大数据研究生培养模式探索[J]．大数据,２０１６(１):５３Ｇ５８．[２]吕小光,姜乐,成青松．数据科学与大数据技术专业人才培养模式探析[J]．淮海工学院学报(人文社会科学版),２０１８,１６(９):１３２Ｇ１３５．[３]朝乐门,邢春晓,王雨晴．数据科学与大数据技术专业特色课程研究[J]．计算机科学,２０１８,４５(３):３Ｇ１０．[４]王红．我省大数据产业竞争力明年力争迈入第一方阵[N]．«郑州日报»,２０１９Ｇ４Ｇ１９(２)．[５]同济大学 数据科学与大数据技术专业建设研讨会 召开[J]．信息网络安全,２０１９(１):９６．[６]卿中全．新加坡职业教育现状与发展趋势[J]．深圳职业技术学院学报,２０１７,１６(６):１９Ｇ２４．[７]张燕,刘鹏,赵海峰,等．大数据专业建设的思考与探索[J]．中国大学教学,２０１９(４):３８Ｇ４１．[８]宗士增,曹洪．优化实践教学体系㊀建立大学生创新实践长效机制[J]．中国大学教学,２０１１(９):８１Ｇ８３．[９]吴有龙,徐楠,杨忠,等．新工科背景下物联网工程专业 电路与电子学 课程思政教学实践与探索[J]．物联网技术,２０２１,１１(２):１１８Ｇ１２０．[１０]杨丹,徐彬,闫欣． 新工科 背景下自动化专业 模拟电子技术 课程思政教学初探[J]．工业和信息化教育,２０２０,８(５):５３Ｇ５７．[１１]刘涛,牛慧芳．模拟电子技术课程思政建设探究[J]．教育现代化,２０１９,６(５８):２１４Ｇ２１５．[１２]许明春．借鉴台湾科技类大学办学经验,提高应用型人才培养质量[J]．赤峰学院学报(自然科学版)．２０１３,２９(９):２１６Ｇ２１７．[责任编辑:李㊀岚]C o n s t r u c t i o n M o d e o fB i gD a t aM a j o r o fA g r i c u l t u r a lU n i v e r s i t i e s f r o mt h eP e r s p e c t i v e o fN e wE n g i n e e r i n gZ HA O X i a１,WE IL i nＧJ i n g１,Z H O U H u i１,L UY uＧl a n１,WA N G M i n１,Z HA N GY aＧq i２(１．S c h o o l o f I n f o r m a t i o nS c i e n c e a n dT e c h n o l o g y,G a n s uA g r i c u l t u r a lU n i v e r s i t y,L a n z h o u７３００７０,C h i n a;２．D a t a I n f o r m a t i o nO f f i c e,G a n s u M i l i t a r y R e g i o n,L a n z h o u７３００００,C h i n a)A b s t r a c t:T h em a j o r o fd a t as c i e n c ea n db i g d a t a t e c h n o l o g y i so n eo f t h en e we n g i n e e r i n g m a j o r s i n C h i n a,a n d t h e d e m a n d f o r s o c i a l t a l e n t s i sh u g e．B y c o m p a r i n g t h e c o n s t r u c t i o no f d a t as c i e n c ea n d b i g d a t a s p e c i a l t y a t h o m e a n d a b r o a d,f o c u s i n g o n t h e c h a l l e n g e s f a c e d b y t h e c o n s t r u c t i o n o f d a t a s c iＧe n c e a n db i g d a t a t e c h n o l o g y s p e c i a l t y i n c o l l e g e s a n d u n i v e r s i t i e s i nC h i n a,t h e g o a l o r i e n t a t i o n o f s e tＧt i n g u p d a t a s c i e n c e a n db i g d a t a t e c h n o l o g y s p e c i a l t y i na g r i c u l t u r a l c o l l e g e s a n du n i v e r s i t i e s a r e f u rＧt h e r a n a l y z e d,a n d t h e c l o s e dＧl o o p d e s i g n o f t h ew h o l e p r o c e s s o f t a l e n t t r a i n i n g b a s e d o n o u t p u t o r i e nＧt a t i o na r e p u t f o r w a r d．T a k i n g t h ec o n s t r u c t i o no fd a t as c i e n c ea n db i g d a t a t e c h n o l o g y s p e c i a l t y i n G a n s uA g r i c u l t u r a lU n i v e r s i t y a sa ne x a m p l e,t h e i m p l e m e n t a t i o ns c h e m eo f s c h o o lＧe n t e r p r i s e i n t eＧg r a t i o na n d c o l l a b o r a t i v e e d u c a t i o nm e c h a n i s ma p p l i e d t o t h e t r a i n i n g o f b i g d a t a p r o f e s s i o n a l s a r e i nＧt r o d u c e d,t h ew a y o f p r o m o t i n g i n n o v a t i v e b i g d a t a t a l e n t s t r a i n i n g b y s u b j e c t c o m p e t i t i o n a n d p r o f e sＧs i o n a l c e r t i f i c a t i o n l e a r n i n g a r e p u t f o r w a r d,a n d t h ew o r kc o n t e n t s t h a tn e e d t ob e c o n t i n u o u s l y i mＧp r o v e d a n d i m p r o v e d f o r t h es u s t a i n a b l ed e v e l o p m e n to fb i g d a t as p e c i a l t y a r ee x p o u n d e d,i n c l u d i n g i n t e g r a t i n g i d e o l o g i c a l a n d p o l i t i c a l e d u c a t i o ne l e m e n t s i nt h ec o u r s e,i m p r o v i n g t h e l e v e l o f p r o f e sＧs i o n a l e d u c a t i o n,c u l t i v a t i n g t h e a p p l i c a t i o ns k i l l so f b i g d a t a s p e c i a l t y,a n da p p l y i n g I n t e r n e t＋a n d I n t e l l i g e n t＋o n l i n e t e a c h i n g m o d e s t ob o o s t d o u b l e c h a n n e l o f p r o f e s s i o n a l e d u c a t i o n．K e y w o r d s:d a t a s c i e n c e a n db i g d a t a t e c h n o l o g y;m a j o r c o n s t r u c t i o n;a g r i c u l t u r a l u n i v e r s i t y;c u r r i c uＧl u ms y s t e m８１１㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀兰州文理学院学报(自然科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第３５卷Copyright©博看网 . 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基于大数据技术的高校英语教育教学模式探究
基于大数据技术的高校英语教育教学模式探究在当今数字化时代，大数据技术正以前所未有的速度渗透到各个领域，教育领域也不例外。
高校英语教育作为培养高素质国际化人才的重要环节，面临着新的机遇与挑战。
如何有效地将大数据技术融入高校英语教育教学模式，提升教学质量和效果，成为了一个值得深入探究的课题。
一、大数据技术在高校英语教育中的应用现状目前，大数据技术在高校英语教育中的应用已经初现端倪。
许多高校纷纷建立了数字化教学平台，收集学生的学习数据，如在线课程的学习时长、作业完成情况、考试成绩等。
这些数据为教师了解学生的学习状况提供了一定的参考，但在实际应用中仍存在一些问题。
首先，数据的收集和分析不够全面和深入。
大多数平台仅关注学生的学习结果数据，而对于学习过程中的行为数据，如学习路径、学习策略的选择等关注较少。
其次，数据的应用主要集中在教学评估方面，对于教学内容和方法的优化改进作用有限。
再者，教师和学生对于大数据技术的认识和应用能力有待提高，很多教师不知道如何有效地利用数据进行教学决策，学生也不清楚如何根据数据分析调整自己的学习策略。
二、大数据技术为高校英语教育带来的机遇大数据技术为高校英语教育带来了诸多机遇。
其一，能够实现个性化教学。
通过对学生大量学习数据的分析，教师可以精准地了解每个学生的学习特点、优势和不足，从而为其制定个性化的学习方案，提供有针对性的辅导和支持。
其二，优化教学资源配置。
大数据可以帮助学校和教师了解学生对于不同教学资源的需求和使用情况，从而更加合理地分配教学资源，如教材、课件、在线课程等，提高资源的利用效率。
其三，促进教学方法的创新。
基于大数据的分析结果，教师可以尝试新的教学方法和手段，如翻转课堂、混合式教学等，以更好地满足学生的学习需求。
其四，提升教学评估的科学性和准确性。
大数据能够全面、动态地记录学生的学习过程和表现，为教学评估提供更加丰富和客观的依据，避免了传统评估方式的片面性和主观性。
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关于高校大数据专业教学模式初探索
摘要：在如今大数据技术高速发展的背景下，社会上的个各个行业对于大数据
人才的需求十分迫切，为了适应社会的潮流趋势，高校纷纷开始对校内开展大数
据教学的模式进行探究。
关键词：高校大数据教学模式探索
基于计算机网络的变革，大数据技术已经被社会的各行各业所看重，但是对
于人才的稀缺的问题，一直以来都是教育界所关注的热点。
近些年来，许多高校
在大数据专业的教学模式探索重取得了一些科研成果，但是对于进一步完善自身
的教学的模式的步伐却一直没有停下。
一、浅析当今大数据专业教学模式中尚存的漏洞
1.1教学的基础设备不完善
虽然近些年，许多高校为了适应社会对于大数据人才的极大需求，开始在院
内开设大数据专业和学院的教学目标，但是对于刚刚开始建设的这门学科，其所
需的基础设备并不是十分完善的。
对于源自社会行业的大数据资料来说，是无法
单靠一个或几个高校来进行储备的，其需要对社会的各个阶层和行业进行系统的
调研和考察，以此来开展对于大数据的探究分析，这是一个极其庞大的研究量，
需要社会和高校相合作来共同完成建立大数据的基础。
除此之外，对于学习大数
据专业的学生来说，不仅仅需要数据基础，还需要相关的学习工具和教学设施。
目前，一些高校凭借自身长远的目光优势，已经开展教育平台的建立、教育资源
共享以及计算机的数据处理等等科研项目。
但是缺少经济支持和国家的科研不住
的高校来说，无法实现基础设备的高度完善，这对于该教育模式的发展来说，是
个极大的阻碍。
1.2缺乏高质量的师资储备
由于目前高校开展的大数据专业的教学尚处于萌芽时期，因此与之相关的一
些教学资料和系统的知识构架都尚未完成建立，进而导致师资力量极度的匮乏。
就目前实际的课堂教学来看，教师对于学生的知识传送尚存于表面的理论，对于
一些实际的操作等深层次的教学缺失极少涉及。
对于大数据专业的学生来说，教
师确实算是其学习的一大基础，对于教师的要求直观的反应了学生们的学习质量。
但是由于高校处于开展大数据教学的初级阶段，一些教师并未接受过系统的培训，而且由于大数据有着其独特的交叉复杂性，要求老师精通多门学科知识，以此才
能在极大程度上完成大数据专业的教学任务，除此之外，社会上在近段时间内，
出现了一些大数据教学的培训组织，只需要一些学习费用，教师们就可以得到系
统的教学指导和学习，但是这些组织机构的培训质量有好有坏，也处于建设发展
的整合时期，因此教师在进行培训和教学的过程中，都需要加以自身的考虑，斟
酌之后再进行下一步细致的工作，以此来符合时代对于大数据教学的需求。
1.3课程的整体系统不完善
由于大数据属于交叉学科，涉及社会上许多领域的应用和推广，因此一部分
高校为了满足社会对于人才的需要，开始在校内展开关于大数据教学。
但是对于
刚刚出现的的大数据教学来说，其相关的课程编排以及学科指导等核心课程的编
排尚不成熟，以至于在教学课程这一范围内，只是对学生们讲述一些有关数据采
集处理、数据的管理和储备等等基本知识和技能，对于社会急需的数据探究应用
等等方面缺失极少涉猎，以至于大数据专业的许多毕业生在迈入社会之后，很难
触及大数据工作的核心工作地位，仅仅滞留于基础的工作单位，致使这一部分人
员的能力得不到锻炼，也制约了大数据在社会的发展。
虽然，社会企业对于数据
收集岗位也是十分需要的，但是对于这些且也，最为迫切的还是对于掌握更深层
次技术的高质量大数据人才。
所以，完善大数据专业课程的整体系统建设十分有
意义的。
二、探究优化如今大数据专业教学模式的措施方案
2.1优化大数据专业教学的基础设备
对于大力开展大数据专业教育的高校来说，对于教育资金等方面的需求十分
迫切，因此导致和大数据教学相关的诸多基础设备的缺失。
因此，高校应该和社
会上的一些大型企业进行合作，通过对其进行人才资源的输送，来实现获得资金
的目的，也在这一过程，使得学生们可以进行实践，来磨练自身的学习知识和技巧。
除了和企业进行和合作交流的方式来获得资金，高校也应该积极地加强对于
大数据专业的科研，以此来向国家申请科研奖励和扶持资金，进而来丰富高校自
身的基础设备的储备，使得学生们获得足够的学习资源，以此来培养自身的能力
和技巧，进而填补社会对于大数据人才的需求的空缺。
2.2加强社会实践教学
大数据是由多门知识相结合的交叉科目，可以被广泛地引用于社会的各行各业，因此大数据和社会的接轨十分紧密，这也要求了大数据专业的学生，要由很
强的社会适应能力。
高校为了培养学生们对于社会的适应力，不应该仅仅满足于
对学生们进行单一的课堂教学，更多的还是需要让学生们接触实际的操作，以此
来消除学生们对于专业和未来从事的行业工作的陌生感。
对于大一大二还在进行
基础知识学习的学生来讲，可以进行一些校内的实验，来使其渐渐接触大数据。
而对于基本完成专业知识学习的大三学生，更多的是让其和社会接触，通过安排
其进行实际的大数据操作，以及和企业的老职员进行经验知识的交流，来使其完
善自身的技能和专业素养。
2.3完善专业的课程体系
大数据有着其独特的领域广泛性，因此在进行大数据专业的课程编排时，因
该尽可能多的让学生们接触社会上各行各业的主流知识，以便其在今后的工作中，可以更好的应对各种工作难题。
高校可以通过对不同的时期的学生进行不同领域
的知识教学方式，来使得学生们渐渐适应这个含域广泛的新兴技能专业。
与此同时，高校管理者在进行课程体系建设的过程中，要尽可能多的让学生们接触大数
据的核心技术，以此来提升学生们的专业质量。
三、结束语
简而言之，大数据技术对于社会的发展有着极其重要的作用，高校在进行大
数据人才培养的教学探究，应该以着让学生学到知识，让学生适应社会的原则加
以教学开展，以此来推动高校有关大数据专业教学模式探究的建设发展。
参考文献：
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