李宇佳
上海电机学院
摘要：近年来，很多高校均开设了大数据相关专业，但是整体上，我国大数据人才培养相较于西方发达国家还处于初级阶段，专业建设及课程体系也处于探索阶段。本文介绍了上海电机学院电子信息学院面向数据科学导论课程的改革，包括 “课程分析”“实验与案例”和“教学计划” 三大建设的构想和实践。在此基础上， 重点介绍了“数据科学导论”课程的建设情况，包括课程的目标、课程教学计划、案例、实践环节设计等。 作为导论课程，将以培养学生专业认知基础为目标，采用课程分析、实验与案例、教学计划相结合的方式进行多方式教学，成效显著。
关键词： 数据科学;导论课；课程教学;
一、背景
我们已经身处于一个数据爆炸的时代，在新的信息社会发展下，需要运用新的理论和知识来学习和解决复杂问题。大数据科学，作为一门正在蓬勃发展的新的计算机学科，所侧重的正是如何在大数据时代背景下，运用与大数据相关的技术和理论，服务社会，让我们可以更好地利用身边的大数据来解决实际生活问题。
二、传统课程特点
理论知识抽象
在实际教学过程中发现，即使是数据科学相关专业（如计算机科学、数据工程等）的学生，对于数据科学导论预设课程知识掌握情况的差异也非常大，学生对大数据知识体系的认知程度不够，认为大数据理论入门门槛高，大数据知识望而生畏。
学生能力培养方式单一
大数据中关于Hadoop、文件系统等核心部分的内容理论性较强，单纯通过老师在课堂上的讲授，很容易让学生感觉抽象而且教条化，从而失去学习的热情。
知识体系复杂。
数据科学导论是一门内容丰富庞杂的课程，仅主要内容模块就涵盖数据获取、数据预处理、数据分析与模型应用以及数据可视化等方面和众多知识点。以数据获取为例，包含从文本、数据库、网页、网站等多个源头获取所需的数据内容。
传统授课方式效果与效率比较差。
传统的授课方式是以老师为教学中心，学生课前预习、课中学习、课后复习为辅。课中老师掌控绝大部分时间，学生填鸭式接受知识，而对于数据科学导论这种实操少、讲授多的课程来说，被动的知识接受方式让学生失去对课程的兴趣 ，动手操作的能力得不到锻炼。因此，如何提高学生在学习、练习过程中的主动性和主体性，是数据科学导论课程改革关键所在。
三、改革措施：
该课程建设将在已有的教学大纲、教学任务基础上，增加课外实验和课堂讨论环节。通过课外实验和课堂讨论来调动学生对大数据科学的积极性与兴趣。针对已有理论课程，在课外增设相应的基础实验、案例分析。
实验建设：
1）基础语言学习实验（Phthon） 2）数据分析与挖掘基础实验 3）大数据基础实验（Hadoop基础实验）
案例建设（示例）：
1）泰坦尼克号乘客生存预测
2）声音预测性别
3）优秀员工离职原因分析与预测
四、更改教学计划
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五、结论
针对国家对数据科学人才的迫切需求，本文介绍了上海电机学院电子信息学院面向数据科学导论课程的改革的教学实践，探讨了“数据科学导论”的课程体系建设以及教学模式，今后我们还将进一步针对该问题进行探讨、总结和分析实践经验，构建更好更加科学的课程体系。
参考文献：
1、曹淑艳.数据科学与大数据技术专业 课程体系与教学环节探讨[R]. 2017.
2、朝乐门，杨灿军，王盛杰等.全球数据科学课程建设现状的实证分析[J]. 数据分析与知识发现， 2017(6): 12-21.
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