辜 姣

(江南大學 理學院， 江蘇 無錫 214122)

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基于案例教學的大數據課程教學實踐探索

辜 姣

(江南大學 理學院， 江蘇 無錫 214122)

近年來，隨著大數據技術的蓬勃發(fā)展，企業(yè)、學校和社會都對大數據人才培養(yǎng)保持高度關注。為了更好地開展大數據課程的教學工作，本文結合大數據的真實案例，分析出大數據具有多維度和自洽性的特點；根據在教學過程中遇到的問題，提出引導學生學習機器智商、使用案例教學，采取多元融合教學模式的解決方案；對大數據課程的開展進行了一些教學嘗試和探索，為大數據課程的建設提供了一定的思路。

大數據； 案例教學； 機器智商； 多元融合

當今社會是一個科技高速發(fā)展、信息高速增長的社會，大數據是這個高科技時代的產物。近年來，隨著大數據的蓬勃發(fā)展，企業(yè)和社會都迫切需要大數據相關人才。隨著國務院《大數據發(fā)展行動綱要》發(fā)行，高校進行大數據課程建設勢在必行。根據中國商業(yè)聯(lián)合會數據分析專業(yè)委員會人才統(tǒng)計報告，大數據人才缺口在五年內將會達到1 300萬人左右。為了彌補大數據人才的巨大缺口，從學生中培養(yǎng)相關數據人才正是大勢所趨。目前，大數據方面的研究與教育在美國等發(fā)達國家已經上升為國家戰(zhàn)略，然而在我國許多高校并未開展大數據的相關課程和專業(yè)，社會亟需具有大數據視野的綜合性人才。為了更好地開展大數據相關課程教學，根據實際課堂講學，我們發(fā)現大數據具有多維度、自洽性的特點。此外，針對大數據課程教師教學和學生學習現狀，我們探索出學習機器智商、使用案例教學與傳統(tǒng)教學相結合、對學生進行多元教學和評價的三條解決方案，希望對這門課程的建設提供一些思路。

1 大數據簡介

1.1 大數據定義

大數據(Big Data)即多數據或海量數據[1-3]。

1.2 大數據特征

業(yè)界通常用4個V來概括大數據的特征,具體而言：Volume，即數據體量巨大；Variety，即數據類型多樣；Value，即處理速度快；Velocity，即價值密度低。根據實際課堂講解以及相關案例分析，我們發(fā)現大數據還具有其他特征，即在復雜性(Complexity)層面上具有多緯度(Multi-dimension)和自洽性(Self-consistency)的特點。

1.2.1 Multi-dimension 即數據由多維度構成。當人類進行某項活動時，產生的海量數據存在于多個維度，并且互相呼應。以人類出行為例，人們可以使用公共汽車、地鐵、火車、飛機、私家車等交通工具外出。首先，由于實名制，由飛機和火車承載的個體出行軌跡可以根據出行記錄繪出。由地鐵、公汽、私家車承載的出行軌跡可以通過城市監(jiān)控錄像等找出。因此，人們出行這項活動可以通過交通維度上的數據進行記錄。其次,智能手機已經成為人們生活工作中不可缺少的工具，只要出行人攜帶手機，通過各地的基站和手機連接的數據即可描繪出行軌跡。這些數據從地理定位這個維度記錄出行活動。此外，在個人出行中不可避免會進行吃飯、住宿、游玩、購物等項目。隨著互聯(lián)網支付的普及，在相應的網絡支付運營商以及酒店運營商的商業(yè)記錄里也會體現出與此次出行相關的數據。由于某項活動的數據往往同時在多個維度上產生，因此我們說大數據具有多維度的特點。

1.2.2 Self-consistency 即不同維度上的數據可以互相呼應，互相驗證。仍以個體出行為例，如果個體的交通數據反映出個體在某特定時間段內在城市A和城市B活動，那么因為吃住產生的支付維度上的數據以及基站對手機地理定位維度上的數據應該僅限于城市A、城市B以及途經城市。這也意味著隨著大數據技術的提高，人們對過去覺得只有“自己知道”的事情進行掩飾的難度將會越來越大。

2 “大數據”課程現狀

由于大數據課程是新開課程，教學方法尚不成熟，在學習和教學過程中普遍存在以下特點：

2.1 學生學習熱情高漲

社會對大數據專業(yè)人才的需求隨著互聯(lián)網技術的進步、全球信息產業(yè)的崛起而日益增大。加之媒體對大數據等互聯(lián)網新名詞的頻繁使用，導致學生普遍對大數據的相關知識有著迫切的學習熱情。大學生作為年輕人，對新生事物保持著較高的關注度。此外，隨著一批互聯(lián)網經紀公司的快速發(fā)展，也出現了大量與大數據相關的崗位招聘。因此，越來越多的學生急切地希望從學校環(huán)境中學習大數據的相關課程，掌握大數據的相關理論知識和數據處理技術。

2.2 教材相對滯后

大數據是近些年互聯(lián)網的新興事物，目前已經出版多本由互聯(lián)網領域里領軍人物所編著的相關書籍。如《大數據時代》[4]、《爆發(fā)：大數據時代預見未來的新思維》[5]等。這些書籍通過生動有趣的實例講解大數據的歷史與相關概念，更適合作為讀物，很難作為教材，讓學生集中學習相關理論、掌握相關算法以及相關數據處理技術。

2.3 大數據應用范圍廣泛，知識迭代較快，教學難以深入

大數據這個領域本身也在蓬勃發(fā)展，知識迭代迅速。為了讓學生學習科技前沿，課程應與實際社會現象相關。而兼顧理論知識講解和數據處理技術的展現則成為一個難點。此外，由于大數據本身也是一門正迅速發(fā)展和變化的新興事物，許多知識形成體系呈現在課本上已經“過時”，因此教學上難以深入講解。

3 在理論與實踐教學中的探索

3.1 引導學生學習機器智商

大數據進行數據處理的主要媒介是計算機，而計算機解決問題的思路與人類大腦擅長使用的歸納總結往往背道而馳。計算機的優(yōu)勢在于高速的運算速度，以及大容量的數據存儲。因此，教師應該引導學生在設計算法時更多地從計算機的思考模式出發(fā)，即提高機器智商。以識別圖片中的狗這一任務為例，人類通過歸納總結出狗的外貌特征，能輕松識別出圖片中的狗。而計算機識別圖片中狗的能力需要建立在與大量現有狗的圖片數據對比上。在程序設計時，很難通過總結歸納并變成可執(zhí)行的語句。如果要通過算法讓計算機識別狗，往往需要進行大量的數據比對，如果相近，則認為狗在圖片中，反之圖片中沒有狗。因此，按此思路設計算法比歸納總結出狗的特征并讓計算機明白這個思路去設計算法要更加合適。在大數據課程學習中，我們發(fā)現部分學生仍然追尋歸納總結的思路，而不考慮看似繁復，卻能充分利用計算機快速計算和大存儲容量特點的算法。因此在教學中，我們應該讓學生進行機器智商的學習，只有這樣，才能使用計算機更好地對大量數據進行處理。

3.2 使用案例教學法

在現代教學過程中，案例教學法是一種常見的教學方法[6]。我們采用案例教學法與傳統(tǒng)教學相結合，讓學生扮演系統(tǒng)設計人員，分析用戶的需求，根據所學的理論，對實際問題進行分析和討論，并設計解決方案，完成從理論知識學習到實踐和應用的過程。例如，Facebook從2010年陸續(xù)公開相關數據以來，如今有超過1 000萬個應用使用其相關數據于社交網絡上。我們可以使用Facebook的部分數據，設計開放性問題，如通過社交數據分析，提出有價值的市場建議。學生可以尋找小范圍的Facebook數據進行分析，通過在線活躍用戶量的分析找到集中社交上網的時間，對企業(yè)選擇電視廣告播出時間提出建議;也可以從多個熱點話題分析出人們最關心的領域，為投資公司對項目的選擇提出建議等。此外，雖然是開放性問題，但均建立在使用一定計算工具上。學生可以使用R、Matlab、C等不同程序語言，從而深入體會出各程序語言作為數據分析工具時的優(yōu)勢。使用案例教學法與傳統(tǒng)教學相結合，不僅可以提高學生的興趣，也能使學生提高解決現實問題的能力。

3.3 使用多元融合的教學手段和評價體系

為了提高學生的學生興趣，大數據課程應該采取多元教學手段。不僅應該體現在知識學習上，還應該體現在教學手段和教學評價上[7]。在知識學習上，理論概念的講解仍以傳統(tǒng)教學為主要模式，而算法的應用則應以案例為主線組織教學，兩者相結合才能更好地滿足不同階段的學習需求。在教學手段上，充分利用多媒體技術，便于學生對于知識的理解。特別是在算法的講解中，使用動畫展示算法執(zhí)行過程，使學生更容易理解數據處理過程。在教學評價上，考核方式應該多元化，上課表現、案例的分析與解決、小組表現、期末考試等多元考試方式綜合運用。同時理論成績和實際成績相結合，以小組形式，共同完成綜合大作業(yè)，通過自評、互評、教師評價加權的方式進行效果評價。

4 結語

隨著互聯(lián)網技術的快速發(fā)展，大數據分析已成為現代高端人才應當具備的基本技能之一，大數據課程的建設與開展勢在必行。本文先簡要介紹了大數據的特點，提出除了“4V”，大數據還具有多維度、自洽性的特點。然后，對現有大數據課程現狀進行分析。針對教學中出現的問題，我們認為有下列三種途徑可以使大數據課程更好地進行。首先，引導學生學習機器智商，使學生能更好地駕馭計算機這個數據處理工具。其次，使用案例教學法與傳統(tǒng)教學相結合，在不同階段采取不同的教學組織形式更能適應課程需要。最后，采用多元融合的教學手段和評價體系更適合大數據這門課程的開展。我們將繼續(xù)進行探索和研究，希望在同行的共同努力下，為該課程的建設和發(fā)展做出貢獻。

[1] 涂新莉，劉波，林偉偉.大數據研究綜述[J].計算機應用研究，2014，31(6)：1612-1616.

[2] 劉智慧，張泉靈.大數據技術研究綜述[J].浙江大學學報(工學版)，2014，48(6)：957-972.

[3] 蔣亦樟，錢鵬江，謝振平.“物云大智”在現代教育中的應用與思考[J].無錫職業(yè)技術學院學報，2016，15(4)：1-6.

[4] Mayer-Sch?nberger V. 大數據時代 [M].盛揚燕, 周濤，譯.杭州：浙江大學出版社，2013：27-94.

[5] Barabási A L. 爆發(fā)：大數據時代預見未來的新思維 [M].馬慧,譯.北京：中國人民大學出版社，2012：245-307.

[6] 陳玉榮. 試論案例教學法[J]. 中國職業(yè)技術教育, 2004(31)：19-21.

[7] 張善新. 基于多元融合的數據結構課程教學方法初探[J]. 無錫職業(yè)技術學院學報，2016，15(6)：39-42.

責任編輯 俞 林

Exploration on the “Big Data” Teaching Practice Based on the Teaching Case

GUJiao

(School of Science, Jiangnan University, Wuxi 214122, China)

With the rapid development of big data technology in recent years, companies, universities and the whole society begin to pay close attention to education of talents in the field of Big Data. In order to carry out the course of Big Data well, this paper analyzes some real cases and finds that Big Data has its own characteristics of multi-dimension and self-consistency. According to the problems encountered in the teaching process, three suggestions are provided: guiding students to learn the machine intelligence quotient, employing the case teaching, and adopting the teaching mode of multi-integration. This paper discusses the attempts and explorations of the Big Data course, which provides some ideas for the construction of the Big Data course.

Big Data; case teaching; machine intelligence quotient (MIQ); multi-integration

2017-03-14

中央高校基本科研基金項目“復雜網絡的歸一化拉普拉斯譜性質研究及其應用”(JUSRP115A16)；江南大學教改項目“大數據背景下信息與計算科學專業(yè)創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式研究與實踐”(JG2015063)

辜姣(1983— )，女，湖北黃石人，講師，博士，研究方向：數據挖掘。

10.13750/j.cnki.issn.1671-7880.2017.03.007

G 40-012； G 712

A

1671-7880(2017)03-0023-03