淺談高職院校中大數據課程的建設與發展

劉洪霞

摘要：當前海量數據涌現和大數據相關技術發展迅速，對高校各個學科、專業都將產生巨大沖擊，促使其進行變革。高職院校的“數據庫”課程也應該緊跟大數據時代的步伐，結合行業需求，積極開展課程改革研究。 在教學內容方面，分析當前“數據庫”課程體系中亟需解決的問題，并提出改革思路，完善高校數據庫課程教學體系；在教學模式方面，搭建基于云計算的網絡教學平臺。 更好地適應大數據時代的要求，培養出符合大數據時代數據庫技術崗位需要的人才。

關鍵詞：高職院校；大數據；課程；建設；分析

引言：

數據庫技術研究解決了計算機信息處理過程中大量數據有效組織和存儲的問題，也培養了學生進行信息管理、分析、設計、開發和應用等多方面的能力。但隨著云計算、移動互聯網、大數據的出現，傳統以關系數據庫為主的數據庫教學已不能適應行業的需要，怎樣引導學生更新數據庫知識，是當前高職數據庫教學工作中亟待解決的新問題。

1.大數據應用于高職審計教學的可能性

審計教學的重點是通過學習審計基本理論，使得學生掌握基本審計方法，樹立正確的審計理念，能運用審計知識和技能解決現實生活中的問題。具體而言，就是面對審計項目能清楚地描繪審計工作流程和各階段的內容，能綜合運用審計基本方法分析問題，具有審核能力和較好的書面表達能力。審計作為一門學科，就審計技術而言，先后經歷了詳細審計、抽樣審計。其中，在抽樣審計中，“依據抽樣的標準，又先后分為內部控制制度基礎上的抽樣審計、風險導向審計中的抽樣和電子計算機輔助抽樣等”。內部控制制度基礎上的抽樣審計是指審計的基礎在于內部控制評價的結果，內控好，抽樣數量少，內控失控或不好，抽樣數量多甚至是全部抽樣； 風險導向審計中的抽樣是依據對企業經營風險的評價，如果經過風險評價，某些領域或業務屬于高風險區域，則抽樣數量應增加，反之，某些領域或業務屬于低風險區域，則抽樣數量應減少；電子計算機輔助審計中的抽樣是借助計算機技術，將財務、業務、法律等各方面的系統做接口，導入到審計系統中，通過數據的分析結果，實現精準定位的抽樣，提高審計效率。審計離不開對數據的整理和分析，在對海量數量進行分析時，傳統的審計方法顯然不合時宜，因此，在企業管理的實踐中，管理越來越向在現實和未來維度上相向而行。簡言之，未來維度上要求企業做好戰略管理，明確未來三、五年甚至十年的戰略目標，在現實維度上，企業要圍繞戰略目標，將目標逐層分解，變成可實現的企業管理活動，這些活動從審計的對象上看，可以分成財務和業務兩大類，審計的作用在于洞悉財務和業務數據，通過財務數據與業務數據的比對，還原業務活動的原貌，依據審計準則和相關法律法規，對業務活動的真實性、合法性、效益性等進行再判斷，從而提出審計意見。通過以上分析和綜述，在企業管理制度化的今天，審計與大數據是形影不離的，因為制度化的落實在于將各項制度表單化，而表單化的執行必然是信息化，這樣基礎上的審計有權限將各業務（ 包括財務系統） 全部納入審計的范圍，做到財務、業務全覆蓋，在數據之間探究審計問題產生的根源，有利于審計的監督職能發揮作用。

2大數據及其對數據庫技術類課程的影響

傳統的數據庫技術教學先從學習 ACCESS、SQL數據庫入手，應用日常生活中學生能接觸到的事務舉例，通過理論教學和項目實踐，讓學生使用數據庫開發工具建立各種管理系統。傳統的高職數據庫技術都是關系數據庫系統，它擅長表示精確的、有良好結構的數據，卻很難解釋現實世界中大量存在的模糊信息。特別是隨著移動互聯網、智能終端、云計算技術、物聯網的發展，數據呈爆炸式增長，其結構也變得日趨復雜，出現了各種結構化、半結構化甚至非結構化的海量數據，傳統數據庫的管理能力已不能滿足需求。高職數據庫教學將傳統的關系數據庫拓展到非關系數據庫領域已經勢在必行。主要面臨如下問題：一是教學內容嚴重滯后于實際應用；由于教學慣性等各種原因，高職院校的數據庫技術教學還停留在關系型數據庫的理論與應用，基本不涉及到分布式文件系統、云計算、No SQL 的教學，遠落后于大數據時代的要求。二是教學模式嚴重沖擊傳統課堂教學；目前高職院校數據庫課程教學手段仍然比較單一，主要還是理論 + 實驗的課堂形式。將數據庫課程引入微課、MOOC 等教育教學服務范疇，輔助我們高職院校的課堂教學，體現“以學生為中心”的教育理念，在分析學生需求、教學內容、實際教學環境基礎上，充分利用在線教學和課堂教學的優勢來互補提升學生的學習效果，解決傳統數據庫教學的單一化和被動性、時空限制的問題。

3.數據庫技術類課程改革需解決的問題

我們依據大數據時代數據庫學科的特點對數據庫課程體系進行調整，增加非結構化數據、No SQL、前沿講座、開源數據庫系統平臺等教學內容。隨著數據庫學科的不斷發展來完善其教學體系，適應大數據下數據庫專業人才培養的新需求，建設高職數據庫課程群和教學團隊。同時，教學體系改革的實施也對師資及設備條件的提出了更高的要求。傳統的數據庫教學面臨下面幾個需要解決的問題：

3.1教師隊伍是實施數據庫課程改革的前提

由于關系數據庫的廣泛應用，數據庫課程的任課教師都擅長傳統的關系型數據管理技術，缺乏勝任海量數據分析和數據庫系統實踐課程教學的能力。所以，師資隊伍能否緊跟科技步伐，對No SQL等新興技術認可、掌握和熟悉是改革的關鍵。學校應進一步充實專業師資隊伍，除了通過自主學習與培訓相結合的方式提升現有師資的業務能力，還可從IT企業聘請講師，來達到補充骨干教師的目的，提高教學團隊的水平。

3.2對數據庫技術專業課程教學計劃的系統性調整，是實施數據庫課程改革的政策性保證

專業教師要站在全局高度，對數據庫專業課程進行全面考量，對數據庫課程群給予充分的重視，根據行業需求，進行優化專業課程和選修課程設置，合理安排教學時數和實踐環節等。

總結：

總之，“教無定法，教師對教學方法的探究永無止境，”必須在對課程進行研究、對學生進行研究的基礎上設計教學，尋找學生的興趣點，像一個魔術師，將教學內容渾然不覺地融入到學生活動當中。大數據影響著社會的各行各業，也包括高職院校的各個專業和課程，數據庫技術課程更是如此。為了適應行業人才需求，本文研究了在現有數據庫技術類課程的基礎上引入NOSQL等內容，改革數據庫課程體系，并引入微課、MOOC等以“學生為中心”的新興教學模式。這些探索都有利于保持高職院校數據庫技術課程體系的先進性，有利于數據庫技術人才的培養。

參考文獻：

[1]王崇剛.高職院校大數據技術與應用專業人才培養方案課程體系模塊化設計的探索[J].廣東蠶業，2017，51（12）：91.

[2]劉慶海，徐雪梅，晏小飛.大數據視野下的高職院校計算機專業《數據結構》課程改革淺談[J].電腦知識與技術，2017，13（27）：94-95.

[3]唐建國.大數據背景下的高職院校計算機基礎類課程教學改革探究[J].福建電腦，2016，32（09）：146+180.

[4]雷波.大數據時代高職院校計算機應用基礎課程教學探討[J].中國管理信息化，2016，19（16）：255.

[5]姜慶玲.大數據時代下高職院校E-learning課程質量評價體系的構建與應用[J].遼寧師專學報（自然科學版），2016，18（01）：21-22+87.

[6]甘麗新，李志剛，涂偉.大數據時代高職院校信息檢索課程改革的研究[J].職教論壇，2015（17）：78-82.