大数据时代下软件工程教学改革措施
大数据背景下的高校计算机专业课程教学改革研究
大数据背景下的高校计算机专业课程教学改革研究摘要：大数据战略是推动高等教育改革的有效手段，高校需紧跟时代发展步伐，抓住时代发展的机遇，通过创新教学手段、教学理念等措施，提高计算机专业课程教学的有效性，支撑学生的就业与职业发展。
本文主要对大数据背景下的高校计算机专业课程教学改革进行阐述，希望对高校计算机专业课堂的构建起到积极参照作用。
关键词：大数据；计算机专业；教学改革大数据背景下的高校计算机专业课程教学存在诸多的问题，包括教学内容滞后、课堂时间有限、教学模式不合理等，导致教学效果不尽理想。
还需教师加强实践经验总结，本着引进来和走出去的原则，借鉴优秀的经验，促使计算机专业教学体系更加完善，顺应专业教学改革与人才培养模式优化的需要。
一、大数据背景下的高校计算机专业课程教学改革的意义高校的智能化建设进程加速，灵活运用现代信息化技术去管理课程信息、教师基本信息、学生基本信息、学生成绩信息等各类数据。
校园网络平台的功能强大，有记录学生的线上学习时间、浏览网址等跟踪管理功能，可帮助教师了解学情，确保专业课堂教学设计的科学合理性。
从传统的教学模式入手分析，采取统一的进度、教材、大纲无法实现因材施教，更无法满足学生的个性化学习需要。
计算机专业课程的实践性强，要求学生具有较强的动手能力，但固化的教学模式无法激发学生的学习兴趣，难以达到理想的教学效果。
教师利用大数据的统计和分析等功能，充分了解学生的个体差异，个性化学习需要，从以往的宏观群体教育逐步向微观个体教育过渡，教学设计与方案的针对性更强，对学生实施因材施教、因需施教，更利于提高学生的学习质量。
教师线上收集学生的意见想法，以此作为教学方案调整的依据，更利于实现师生的共同进步[1]。
一、大数据背景下的高校计算机专业课程教学改革的对策1.革新教学内容高校人才培养目标逐步向应用型、创新型等人才标准过渡，培养社会发展所需的实践性人才。
但计算机技术的更新速度较快，为确保学生所学的知识技能能够支撑就业与职业发展，还需在计算机专业课程体系的完善方面下功夫，将计算机专业课程的内容对接时代发展的前沿知识技能，根据企业需求、市场发展趋势合理调整课程内容的占比。
应用型本科院校软件工程课程教学改革与实践
应用型本科院校软件工程课程教学改革与实践随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，软件工程已成为当前社会发展的热点之一。
在这样的大背景下，应用型本科院校软件工程课程教学面临着新的挑战和机遇。
为了适应社会的需求和培养创新型人才，各大院校纷纷进行软件工程课程教学改革与实践，以提高培养质量和教学效果。
一、课程设置与知识结构调整在软件工程课程的教学改革中，首要的问题就是课程设置与知识结构的调整。
由于信息技术的不断更新和发展，传统的软件工程知识结构已经无法完全满足社会需求和学生能力的培养。
教学改革需要重新审视软件工程课程的设置和知识结构，以更好地适应时代发展的需求。
从课程设置上看，应用型本科院校软件工程课程需要更加注重实践和创新。
原有的理论课程可以适当减少，增加实践的课程内容，如软件开发实训、项目管理等。
通过实践课程的设置，可以更好地培养学生的实际操作能力和团队协作能力，使学生更加贴近社会实际需求。
软件工程知识结构也需要调整和完善。
新的知识结构应该更加强调前沿技术和创新理念，增加云计算、大数据、人工智能等新兴技术的教学内容，使学生具备时代前沿技术的应用能力和创新意识。
应用型本科院校软件工程课程还需要加强软件工程的实践能力培养，包括需求分析、设计模式、软件架构等方面的教学，使学生在毕业后能够快速融入工作岗位。
二、教学方法与手段的创新教学方法与手段的创新是软件工程课程教学改革的重要内容。
传统的教学方法已经无法适应学生的学习习惯和社会发展的需要，因此需要通过创新教学方法和手段来提高教学效果和学生学习兴趣。
教学方法需要更加注重实践教学。
可以通过搭建实验室、模拟项目、企业实习等形式，使学生能够在实际操作中学习和提高技能。
通过实践教学，学生可以更好地体会软件工程的实际应用场景和工作模式，也能更好地提升实际操作能力。
教学手段需要更加多样化。
可以通过多媒体教学、网络教学、MOOC等手段，使学生能够更加方便地获取和学习知识。
特别是在新冠疫情期间，网络教学已经成为一种主流的教学手段，应用型本科院校软件工程课程也需要更多地采用在线教学手段，以适应社会发展的需求。
大数据背景下软件工程专业教学改革
大数据背景下软件工程专业教学改革作者：修晓玉来源：《信息技术时代·中旬刊》2019年第01期摘要：随着科学技术的不断发展，计算机已经得到了广泛的应用，大数据是目前比较关注的话题。
大数据时代的到来，大大提高了人们分析数据、处理数据的能力，给人们的生活带来的便捷是有目共睹的。
大数据产业的健康发展离不开综合素质高的软件工程专业人才的支持，在大数据背景下，为了能够培养更多高素质的软件工程专业人才，就需要对软件工程专业教学进行改革创新，这也同样适应软件工程专业的发展方向。
本文對大数据背景下软件工程专业的教学改革提出几点建议，仅供参考。
关键词：大数据；软件工程；教学改革1概述大数据时代随着新型网络技术的不断涌现和快速发展，计算机科技的进程也得到大跨步的发展，大数据时代对现下人们的生活、工作以及学习等产生的影响逐渐深入。
大数据具有十分广阔的发展前景，不仅为我国计算机行业做出了巨大的贡献，也为课程教学的改革提供了可能，其中以软件工程专业表现得最为明显。
通常情况下，大数据被用来统计网络中海量的数据，但随着GFS、Hadoop等基础架构的发布，大数据更多被运用于描述数据的处理速度。
现阶段各行各业的发展都离不开数据的应用，对教学来说，大量的网络数据支持，不仅能为课程的开展减轻压力，也能够使得教学手段变得更加丰富多彩。
大数据时代的到来，在为企业及各类组织机构带来多种机遇的同时，也为其带来了诸多的挑战。
具体来说，大数据使得人们可以更便捷、及时地获取各种所需资源，对于企业的稳定发展起到了巨大的推动作用，促使相应企业在市场中的核心竞争力大幅度提升，推进了社会的改革进程以及创新发展进程，却也使得企业及各相关组织机构在发展的过程中，所需要面对的人才方面的挑战越来越多，所承受各种战略带来的不良影响越来越大。
大数据时代所面临的挑战和机遇是共存的，只有不断探索创新出多条合理、科学的发展途径，才能保证软件工程的健康发展[1]。
基于大数据的高校教学改革策略
基于大数据的高校教学改革策略随着信息技术和互联网的快速发展，大数据已经在各个领域发挥着越来越重要的作用，高校教育也不能例外。
基于大数据的高校教学改革策略正是借助大数据技术，以数据为依据，改进高校的教学管理和教学质量，提高教学效果。
一、基于大数据的高校教学管理策略1. 数据化教学管理传统的高校教学管理主要依靠人工的观察和经验判断，存在主观性和片面性的问题。
而基于大数据的教学管理则可以通过对师生的学习数据进行收集和分析，实现对教学过程的全面监控和管理。
教师可以通过大数据分析工具了解学生的学习情况，对学生进行个性化的指导和教育，并及时发现和解决学习中的问题。
同时，学生也可以通过个人学习数据的反馈，了解自己的学习情况并进行调整和改进。
2. 高校课程优化基于大数据的高校教学改革策略还可以通过对大量的学生选课、学分修读情况和成绩数据进行分析，为高校课程优化提供依据。
通过分析学生的选课偏好和学分修读情况，高校可以调整课程设置，增加具有吸引力和实用性的课程，减少无效课程的开设，提高学生学习的积极性和效果。
同时，通过分析学生成绩数据，高校还可以对教师的授课效果进行评估和监控，为教师提供改进教学的建议和指导。
二、基于大数据的高校教学质量提升策略1. 学生成绩预测与干预基于大数据的高校教学质量提升策略可以通过对学生的历史成绩、学习行为和个性化特征进行分析，预测学生的学习成绩。
通过学生成绩的预测，高校可以及时发现有可能出现学业问题的学生，并进行干预和帮助，提供个性化的学习辅导和指导。
这样不仅可以减少学生的学业压力，提高学习积极性和自信心，还可以有效提升高校的教学质量和教育水平。
2. 教学资源个性化推荐基于大数据的高校教学改革策略可以通过对学生的学习兴趣、学习背景和学习目标进行分析，为学生个性化推荐教学资源。
通过精确的推荐，高校可以让每个学生都能够得到最适合自己的学习资源，提高学习效果和兴趣，避免资源的浪费和冗余。
个性化推荐还可以激发学生的学习潜能，培养学生的自主学习能力和创新能力。
大数据背景下软件工程专业教学改革
大数据背景下软件工程专业教学改革随着大数据技术的快速发展和广泛应用，对软件工程专业的教学改革提出了新的要求和挑战。
在大数据背景下，软件工程专业的教学应该与时俱进，紧跟行业发展的步伐，培养具有大数据思维和技能的高级软件工程师。
教学内容需要进行全面的更新和拓展。
大数据技术包括数据的采集、存储、处理和分析等方面，在软件工程专业的教学中，应该增加与大数据相关的课程，如大数据原理、大数据存储与管理、大数据分析和挖掘等。
也要注重培养学生的实践能力，设置大数据实验课程，让学生能够通过实际操作掌握大数据技术的应用。
教学方法需要进行创新和改进。
在大数据背景下，传统的课堂教学方式已无法满足学生的需求。
可以采用项目式教学，让学生参与到实际的大数据项目中，通过实践解决实际问题，提高学生的综合能力。
也要注重培养学生的团队合作精神和创新能力，鼓励学生参与到大数据竞赛和创新项目中，培养学生的竞争力和创业意识。
教学资源需要进行整合和优化。
在大数据背景下，教师应该利用自身的专业知识和实践经验，更新和完善教学资源。
可以开设在线课程，通过网络教学平台，为学生提供更多的学习资源和学习机会。
也要鼓励学生积极参与科研活动，提供学术论文和研究成果的发表机会，提高学生的学术水平和学术能力。
教学评价需要进行相应的改革。
在大数据背景下，传统的考试评价方式已无法全面评估学生的综合能力和实践能力。
可以采用多元化的评价方式，包括课堂讨论、实验报告、项目实践和学术论文等，综合评估学生的综合能力和实践能力。
也要注重反馈机制，及时给予学生评价和建议，帮助他们不断提高。
在大数据背景下，软件工程专业的教学改革是一个持续的过程，需要教师和学生共同努力。
只有不断更新教学内容，创新教学方法，整合教学资源，改革教学评价，才能培养出适应大数据时代需要的高级软件工程师。
大数据背景下高校计算机专业创新教学思路与方法分析
大数据背景下高校计算机专业创新教学思路与方法分析随着大数据时代的到来，计算机专业的教学也面临着新的挑战和机遇。
本文将分析在大数据背景下，高校计算机专业创新教学的思路和方法。
一、背景介绍随着科技的飞速发展和互联网的普及，数据量呈现爆炸式增长的趋势。
大数据作为一门新兴的学科，带动了相关领域的迅速发展。
在这样的背景下，如何培养具备大数据分析能力的计算机专业人才成为高校教学面临的重要问题。
二、教学思路在大数据背景下，高校计算机专业的教学思路应该注重培养学生的实践能力和创新精神。
具体来说，应从以下几个方面进行思考：1. 加强实践环节在传统的计算机专业教学中，实践环节往往是弱化的环节。
然而，在大数据背景下，实践能力对于学生来说变得尤为重要。
因此，高校应该加强实践环节的设置，开设更多与大数据相关的实践课程，并注重实践教学的质量。
例如，可以设立实验室，引入相关的实际案例，让学生亲自动手操作和解决问题，提高他们的实践能力。
2. 强化团队合作在大数据背景下，数据分析往往需要多人合作完成，需要软件工程师、数据科学家、数据工程师等多个角色协同工作。
因此，高校应该在计算机专业的教学中加强团队合作的培养。
可以通过项目驱动的教学方式，组织学生参与到实际的数据分析项目中，让他们领悟到团队合作的重要性，并培养他们的协作能力和沟通能力。
3. 提供跨领域的课程大数据的发展涉及到多个领域的知识，包括计算机科学、数学、统计学、数据库等。
因此，高校计算机专业的教学应该提供跨领域的课程，让学生能够全面了解和掌握相关知识。
例如，可以开设统计学、数据挖掘等课程，帮助学生全面了解大数据分析的理论和方法。
三、教学方法除了教学思路的调整外，高校还应采取一些有效的教学方法来提升学生的教学效果。
以下是几种可以采用的教学方法：1. 创新性评估为了激发学生的创新思维和动力，高校可以使用创新性评估的方法。
例如，可以要求学生在课程结束后提交一个创新性的项目，或者参与到一个真实的数据分析任务中。
基于大数据背景下高校智慧校园中的教学改革与建设
基于大数据背景下高校智慧校园中的教学改革与建设一、教学改革方向在大数据背景下，高校教学改革首先需要明确教学目标和课程体系的重要性。
利用大数据技术，可以对学生的学习情况进行全面、准确的分析和评估，从而为调整教学目标和课程内容提供有力支持。
通过分析学生的学习情况和兴趣偏好，可以实现个性化定制教学，满足学生不同的学习需求和兴趣爱好。
高校教学改革需要注重教学方法和手段的创新。
大数据技术可以为教师提供丰富的教学资源和工具，例如在线教学平台、虚拟实验室等，使得教师可以更加灵活地选择教学方法和手段，提高教学效果和学生参与度。
通过分析学生学习过程中的数据，可以发现学生的学习习惯和问题，为教师提供针对性的教学建议和指导。
高校教学改革需要注重教学评价的科学和客观。
利用大数据技术，可以对学生的学习过程和学习成果进行全面、准确的评估，不再局限于传统的笔试和面试形式。
通过对学生的学习数据进行分析，可以了解学生的学习动态和表现，为学生提供个性化的学习建议和辅导。
教师也可以根据学生的学习情况和反馈信息，及时调整教学策略和方法，不断改进教学质量和效果。
二、教学建设的关键高校智慧校园的建设是实现教学改革的重要手段，但在建设过程中需要注意以下关键问题。
建设应注重学生的参与和反馈。
智慧校园的建设不仅仅是引入智能设备和管理系统，更重要的是让学生参与到教学改革和建设中来。
通过调研和问卷调查等方式，了解学生的需求和意见，从而为教学改革和建设提供有力的支持和指导。
建设应注重教师的培训和支持。
智慧校园的建设需要教师具备应对新技术和方法的能力和素养。
高校需要通过培训课程和教学研讨会等方式，提高教师的教学水平和技能，让教师能够更好地利用大数据技术和智能化设备进行教学。
建设应注重教学管理和保障。
智慧校园的建设需要完善的教学管理体系和制度，以确保教学改革和建设的顺利进行。
建设过程中需要关注信息安全和隐私保护问题，采取相应的技术和措施，防止泄漏和滥用学生的个人信息。
软件工程 教改方案
软件工程教改方案一、教改背景随着信息技术的发展，软件工程的重要性日益凸显。
软件工程是一门研究和开发大型软件系统的学科，包括软件需求分析、设计、编码、测试、维护等方面。
在当今数字化时代，软件工程的应用已经渗透到各行各业，成为现代社会不可或缺的一部分。
因此，对软件工程技术的培养已经成为高等教育的重要任务。
然而，由于软件工程学科的发展较为迅速，传统的教学模式已经无法满足日益增长的人才需求。
在实际教学中，传统的理论教学与实际应用相脱节的情况较为普遍，学生在毕业后往往需要经过一段时间的实际工作才能真正适应实际工作需要。
因此，必须对软件工程的教学内容、教学方法和教学手段进行全面的革新，以适应当前社会对软件工程专业人才的需求。
二、教改目标1.提高学生的软件工程实际操作能力，使他们能够很好地适应社会实际工作需求；2.丰富软件工程专业的教学内容，使学生能够更好地掌握软件工程的理论知识和技术方法；3.培养学生的团队协作能力和创新能力，使他们成为具有创新意识和团队精神的软件工程专业人才；4.提高软件工程专业的教学质量，促进学生德智体美全面发展。
三、教改内容1.更新教学内容（1）加强软件工程相关的前沿技术知识，包括云计算、大数据、人工智能等领域的知识；（2）增加软件工程实践课程，包括软件设计、编码、测试、维护等环节的实际操作；（3）引入跨学科的知识，如心理学、管理学等，增加学生的综合素质。
2.改进教学方法（1）采用案例教学法和问题导向的学习方法，引导学生通过分析和解决问题来掌握知识，并培养学生的解决问题的能力；（2）增加实践性教学环节，例如开设项目实践课程，让学生参与真实项目的开发和管理；（3）开展课内外互动式教学，通过开展讨论、研讨、竞赛等形式，激发学生的学习动力。
3.拓展教学手段（1）利用现代教学技术，如多媒体教学、网络教学等，提高教学效果；（2）建立实验室和实训基地，为学生提供良好的实践环境；（3）开展实践教学基地与企业的合作，使学生能够接触真实的工作场景，拓展实践经验。
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大数据时代下软件工程教学改革措施
摘要：分析大数据对软件工程专业的影响，指出大数据时代软件工程专业改革的目标，从教学内容、师资队伍、教学方式3方面提出切实可行的改革方案，以适应大数据时代对高校软件工程专业教育的要求。
关键词：大数据时代；软件工程；教学改革
0引言
大数据[1]（bigdata）或称巨量信息，指的是所涉及的信息量规模巨大，以至无法通过目前的主流软件工具在合理时间内实现采集、管理和处理，并成为帮助企业经营决策以达到更积极目的的数据。
大数据这个术语最早的引用可追溯到Apache基金会的开源项目Nutch，当时大数据用来描述为更新网络搜索索引，需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。
随着谷歌MapReduce、GFS（googlefilesystem）以及Hadoop的发布[2]，大数据不再仅用来描述大量的数据，还表示处理数据的速度。
全球知名咨询公司麦肯指出，“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用预示着新一轮生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。
大数据的市场前景广阔，对各行各业的贡献也将是巨大的。
目前来看，未来大数据技术能否达到预期的效果，关键在于能否找到适合信息社会需求的应用模式以及能否建立起配套的教育培训体系，为大数据产业的发展输送合适的人才，使大数据产业保持创新能力和长
期可持续的发展[3]。
1大数据对软件工程专业教育的影响
大数据技术在企业界有广泛的需求。
未来大数据技术人才的需求者不仅是大企业，还有大量的中小企业，而目前能够掌握并运用大数据技术的企业数量不足3成，后发企业迫切需要对现有IT人员进行大数据方面的技术培训，人才缺口是长期且巨大的。
2013年是大数据元年。
从阿里巴巴的去IOE运动到“双11节”淘宝1天350亿元人民币的交易额，大数据时代开始席卷整个互联网。
在大数据技术迅猛发展的时期，系统掌握大数据技术的软件工程师必将成为整个互联网行业炙手可热的人才。
目前，很多高校都已经开设软件工程专业，培养了大批软件工程专业人才。
然而，大数据带来前所未有机遇的同时，也给现有的软件工程技术和软件工程专业教育带来一系列挑战。
为了适应日新月异的大数据产业对人才的需求，高校需要及时调整软件工程专业人才培养方案，培养系统掌握大数据技术的软件人才，这也是软件工程专业改革的必然趋势。
2大数据时代下软件工程专业教育改革
在大数据时代背景下，软件工程专业改革的目标是紧密贴合产业需求，培养既具备前沿软件工程思想，又具备大数据分析与处理能力，系统掌握大数据技术的高层次、复合型、创新型软件人才。
2.1教学内容的改革
1）教学内容的设置要紧密贴合行业和技术发展。
大数据时代，软件工程专业教育必须适应软件行业和大数据行业的需求，关注大数据系
统的建设问题，在大数据统计软件、程序设计、数据库系统等方面对学生进行训练，以满足大数据系统建设与应用的需要。
目前行业使用较为广泛的大数据平台是基于Apache开源社区版本的Hadoop生态体系，阿里巴巴、腾讯、百度、网易、Facebook、Twitter等国内外大名鼎鼎的互联网系统的存储及数据处理基本都采用Hadoop生态系统。
软件工程专业课程设置应该在原有经典课程体系中加入Hadoop生态系统中使用最为广泛的HBase、Hive、Zookeeper、数据交换、大数据查询、大数据项目实践等核心内容，以电商后端数据贯穿整个课程项目。
真正的大数据课程需要有分布式的实验环境支撑，为了达到良好的教学效果，还应该建立拥有大数据实验平台的大数据实验室，供学生完成专业学习和实验。
2）教学内容的设置要与企业的实际需求接轨。
在大数据时代，创新型人才是稀缺资源，企业需要员工不仅具备扎实的基础知识和专业理论知识，还具备较强的动手能力以及对新知识、新技术的学习能力和对新产品的开发能力。
因此，课程的教学应与企业真实需求接轨，通过融入大量企业实践案例，全方位提升学生解决实际问题的能力。
为了确保课程的教学内容根植于企业的真实需求[4]，教师可采取以下4种方式：①作充分的市场调研，了解各大企业真实的岗位需求；②定期到企业技术需求部门走访交流，获得企业人才与技术需求的第一手资料；③邀请知名企业技术总监与学生交流，现场了解企业人才需求；④回访在应聘过程中遇到困难的同学，了解他们遇到的问题，寻找解决方法，及时调整课程教学内容；⑤聘请知名企业优秀的技术专
家尤其是企业大数据高级软件工程师授课，这些技术专家来自一线，有丰富的实战经验，非常清楚地知道学生从事与软件和大数据相关工作需要掌握的知识与技能，这些经验是学生应该学习的精华。
2.2师资队伍的改革
大数据时代，学校需要不断增强师资队伍的实力。
软件工程专业的教师不仅需要扎实的理论基础、较强的实践能力和丰富的开发经验，而且需要熟练掌握目前软件项目开发和设计的新技术、新标准。
提高师资团队水平可以采取以下几种方式：①轮流选派教师到知名企业实践交流，让教师实际参与企业的项目开发，以便教师能充分了解企业对技术和人才的需求，在教学中引入真实的企业项目和案例，不断调整和更新教学内容，积极主动地培养适应企业需要的人才；②选派教师参加大数据系列课程培训，全面掌握Hadoop的架构原理和使用场景，从产学研角度推进大数据技术的进步与发展。
2.3教学方式的改革
1）改革实践教学方式。
（1）改革实验环境和实验平台。
企业在开发、测试、部署实际项目时需要有特定的软件环境。
在实践教学过程中，不但要让学生熟悉这些环境，还要特别注意在实际工作中容易出现的各种问题和错误，找到相应的解决方法。
为此，教师应该在校内搭建真实的实验环境，采用企业项目案例进行实践教学。
真正的大数据课程需要有分布式的实验环境支撑，基于Hadoop搭建大数据实验平台，给学生提供大数据分析、储存、管理的实验环境，让学生掌握Hadoop中HBase、Hive、
Zookeeper等关键技术并熟练掌握数据交换、大数据查询、大数据项目实践等核心内容，在此基础上再结合真实的电商企业数据，培养学生分析问题和解决问题的能力。
大数据环境下，传统的实验室无法满足教学需要，需要构建云环境下的虚拟实验室，结合云计算和虚拟技术，打破时空限制，为学生提供开放的实验平台，让教师和学生随时随地都能访问和使用实验资源[5]。
（2）加强校企合作。
当前，解读大数据已成为时代的任务，利用大数据是时代的机遇。
高校和企业虽然担任着不同的社会角色，但是同样肩负着推动社会进步的历史使命。
为了更好地促进软件工程专业人才与社会人才需求接轨[6]，与企业紧密合作将更加有利于以理论促进技术，以技术推动产业，实现高校提高教育质量，企业提升产业效益，校企共同谋求人类福祉的长远发展目标。
学校拥有大量的人才资源，企业拥有真实的环境和数据资源，学校和企业合作可以为学生提供真实的社会实践机会，一方面可以培养学生的实际操作能力，令学生学以致用；另一方面可以令学生通过企业实践深刻体会企业的需求[7]，促使自己更有目的地学习，激发学习兴趣，提高学习的动力。
通过实践还可以培养学生的团队协作精神，帮助学生毕业后更快地融入企业的工作团队。
企业在学生实践的过程中选拔优秀人才，树立企业形象，宣传产品，实现校企双赢。
（3）建立在线教学平台。
为了让学生充分利用课余时间学习，教师可搭建适合软件工程专业教学的在线教育平台[8]，实现如下功能：①学生留言。
学生可以随时向教师留言提问各种问题，并且其他同学
也可以看到这些问题以及教师的回复。
②在线交流。
学生可以利用在线交流平台适时和教师进行交流沟通。
③在线微课程。
教师将课程内容全部划分成微知识点，录制成微课程，通过考试检测学生学习知识点的盲区；学生通过在线微课程查漏补缺，弥补上课学习的不足。
2）引入分层教学理念。
与IT行业其他领域相比，大数据更需要复合型人才。
在软件工程相关学科的基础上，具备数学、统计学等专业知识的毕业生在大数据领域有广阔的就业前景[9]。
由于学生入学时基础各不相同，同时还存在学习水平和学习能力上的差异，为了达到更好的教学效果，可以采取分层教学方法：软件工程专业学生在经过一年的基础理论知识学习之后，通过分层考试，结合平时的学习状况，分成精英班和普通班；成绩优异的少数学生分到技术较难的大数据高级软件工程师精英班，其余的学生进入软件工程普通班学习。
精英班除了学习普通班的软件工程和大数据基础课程之外，还增加Hadoop 企业级应用开发技术、Hadoop项目规划部署与企业管理等专业和实践性较强的课程，目标就是培养优秀的大数据软件工程师。
3结语
大数据时代给现有的软件工程技术和软件工程专业教育带来了一系列挑战，高校软件工程专业教学的变革是必然的，培养系统掌握大数据技术的软件人才是软件工程专业改革的趋势。
笔者从教学内容、师资队伍、教学方式3方面提出切实可行的软件工程专业教学改革方案。
大数据时代背景下，软件工程专业教学改革需要从方方面面入手，循序渐进，最终培养出适应大数据时代需要并能真正为企业和科研作贡。