第1期2019年1月无线互联科技
Wireless Internet Technology
No.1January，2019
基于CDIO的云计算与大数据课程教学体系构建
吴 婷
（河南信息统计职业学院，河南 郑州 450008）
摘 要：云计算是建立在海量数据存储基础平台上，依托大数据的分布、分发、共享与使用来实现多种应用目标。文章引入
CDIO理念来架构课程教学体系，强调信息产业技术人才培养与行业服务方向、岗位需求的关联，以提高人才培养质量。关键词：高职；CDIO；云计算与大数据；课程建设信息技术的革新与发展，将云计算与大数据喻作“钻石矿”，可见其学科价值与特点。从技术领域来看，云计算是对分布式处理技术的综合应用，改变了传统IT架构独占使用的模式，特别是在大数据环境下，依托多种类型的海量数据实现分布式存储与分析，为各个行业提供科学、准确、有价值的决策依据。面对行业人才急需的背景，高职院校在优化学科定位，构建云计算与大数据课程教学体系中，应该走出盲目跟风、课程随意设置的弊病，关注学科前沿、把握学科教学特色，优化人才培育模式，提升人才综合职业技能水平，提高市场竞争力。
1 云计算与大数据课程教学现状
高职院校在学科课程教学体系构建中，要强调理论与实践的融合，要突出人才的就业导向，强调学生职业能力的提升，打造特色学科。藉由云计算与大数据课程教学现状，目前开设该类课程的院校较多，很多高职院校在招生计划中开设云计算与大数据课程。但也有较为有实力的高职院校，并未开设该专业。究其原因，一方面为规避专业风险，另一方面存在观望。近年来，云计算与大数据人才需求激增，但对于多数高职院校，在学科专业建设，课程体系完善等方面，还有较多不足，特别是学科实训室、师资人才欠缺，成为云计算与大数据专业特色化发展的主要阻力。一些对外开设云计算与大数据课程的院校，据抽样调查发现，多数是在计算机相关专业基础上，增加云计算与大数据相关课程，或者修改课程教学大纲，融入云计算、大数据相关知识，并未真正构建云计算与大数据课程教学学科体系，甚至一些院校，直接引入本科院校云计算大数据专业课程，作为自身专业课程，但其教学成效有待检验。从河南信息统计职业学院学科专业建设实际来看，为了减少走弯路，为了避免出现课程设置随意性、课程结构衔接不畅等问题，引入CDIO教学理念，将“工程教育”模式纳入云计算与大数据课程教学体系中，将学生的职业技能、学科知识、团队协作等素养进行整合，从“构思”（conceive：C）、“设计”（design：D）、“实现”（implement：I）和“运作”（operate：O）4方面来贯穿，优化课程教学模式，提高该课程教学质量，深受社会和企业的认可。
2 基于CDIO理念对云计算与大数据课程的规划
CDIO理念强调人才培养要满足行业岗位需求，能够具备职业胜任力。结合云计算与大数据课程，在深化“厚基
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础、宽口径”过程中，需要从3方面来规划。2.1 联系行业人才需求标准，突出岗位素能培养
从近年来各大型人才招聘网站及大型行业门户用人需求分析来看，云计算大数据人才需求旺盛。联系具体岗位要求，在云实施、云应用、云平台管理、测试及维护等方面，对技能型人才需求超过70%；在云平台开发与应用、云架构、运规划及大数据系统分析等领域，对知识性人才、研发类人才、本科以上学历人才需求超过25%；在智能算法、网络架构优化等领域专家岗位需求小于5%。可见，高职院校在培养云计算与大数据产业对口人才上，要注重专业岗位技能，特别是高职类应用型人才的培养定位，化解行业人才不足难题。这种“倒三角”人才结构与需求，迫切需要高职院校能够顺应课程改革创新实际，拓展人才培养的渠道和视野。2.2 依托云计算与大数据专业方向，调整学科定位
从“倒三角”人才岗位需求来看，对云计算技术、大数据系统管理与运维人才的培养，应该作为学科人才的重点素养，并依托校企合作，引领学生参与部署云计算平台，加强云端网站的开发与管理，协同学生应用云计算软件，实施云管理。同时，结合云系统应用开发商、云服务提供商对云计算系统测试、管理、运维工作要求，加强毕业生对该岗位相关工作能力的培养，拓展更宽的就业渠道。另外，大数据作为云计算的基础，还应该立足当前大数据管理实际，能够搭建数据库，加强学生日常数据库维护、管理，能够胜任不同电商企业、应用服务企业、大数据开发企业及相关IT部门的岗位要求。
2.3 创新课程教学模式，提高学科竞争力
在云计算与大数据课程教学模式上，结合当前云计算平台，能够开展模块化教学，注重学科岗位实践技能的学习，突出工科教学特点。同时，围绕云计算与大数据学科，能够整合多种教学方法。如角色分配、分层教学、案例教学等。让学生能够从具体、真实的实战学习中，挖掘学生动手潜能，提升学科知识应用能力。如引入在线课程资源库建设，整合
作者简介：吴婷（1983— ），女，河南新乡人，讲师，学士；研究方向：计算机科学与技术。
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第1期2019年1月
无线互联科技·数字教育
No.1January，2019
多种教学资源，搭建基于程序员的岗位技能教学体系，开展
线上、线下学习，提高学科教学的先进性、互动性、高效性和前瞻性。建立规范的云共享资源库，包括数据标准、使用模式、数据安全等；搭建基于云平台的虚拟实验系统，引入数据筛选分析、挖掘课程，提炼精品案例，提高资源利用率和教学效益。
3 基于CDIO理念构设云计算与大数据课程结构体系
遵循CDIO理念，彰显学科能力本位，注重职业技能、职业素养和团队意识的协同发展。为此，在云计算与大数据课程结构设置上，以3年6个学期划分为4个阶段。第一阶段为第一、第二学期，强调基本素质教育，即平台阶段；第三、第四学期，突出专业素养教育，即模块阶段；第五学期为专业综合素养教育，即综合模块阶段；第六学期为专业实习阶段，即实践阶段。同时，为了强调学生在每个阶段开展相应的动手实践操作，在每一学期都要设置实践周，突出学科技能
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的熟练度。遵照教育部相关专业课程设置要求，云计算与大数据学科课程结构内容如下。
云计算专业课程体系，在第一学期，以初级程序设计能力为目标，包含云计算与大数据专业英语、Java程序设计与实践课程。第二学期，以初级系统服务器管理能力为目标，包括云计算网络基础、云计算与大数据导论、Windows服务器管理、Linux服务器管理及实践课程。第三学期，以初级云平台管理能力为目标，包括数据库计算、Hadoop管理与应用、交换机与路由器配置、开源云平台部署与管理等课程。第四学期以2级云平台管理与应用能力为目标，包括云计算组网、Web应用设计、云存储系统管理、云部署与应用等实践课程；第五学期，以3级云应用开发能力为目标，包括虚拟化平台应用、云平台测试技术、企业云部署及应用课程。另外，在第五学期还要设置强化实训月，注重学生云部署应用、云平台测试、虚拟平台的综合实践等课程。第六学期为毕业实习。
大数据课程体系，也遵循6个学期，第一学期为初级程序设计，课程包括Java程序设计、云计算与大数据专业英语
以及程序实践。第二学期为初级系统服务器管理，课程包括
“云计算网络”“云计算与大数据导论”“Windows服务器管理”“Linux服务器管理”。第三学期，为初级大数据平台管理，课程包括“并行计算”“分布式数据库技术”“云存储技术”“Hadoop管理与应用”等。第四学期为2级大数据管理应用，课程包括“数据中心构建”“分布式Web系统开发”“数据挖掘”“分布式流数据计算及实践”。第五学期为3级大数据应用能力，课程包括“虚拟化平台应用”“大数据分析语言”，以及“大数据综合应用”等课程。另外，增加实训周教学，主要对学生大数据综合应用及虚拟化平台、数据库分析等进行实践教学。第六学期为毕业实习。
从课程结构设置上，云计算与大数据课程都强调3种能力的培养，即基本能力、2级应用开发能力、3级应用开发能力。在课程类型上分为公共基础课、专业基础课、专业拓展课和专业核心课，课程实操与实践贯穿整个教学体系。各个课程在知识构成、学分、学时分配上，要结合学生、实训、校企合作、师资力量等进行合理优化，确保各项课程扎实、有序、高效落实。4 结语
CDIO理念在云计算与大数据课程体系中的运用，顺应信息化产业发展需求，强调“做中学、学中做、做中会”职业教学特色。结合上述课程结构设置，可以看到一些课程会在不同学期进行“重复”设置，体现了“1+3≥1”的螺旋上升教学模式，更好地化解学生认知、学科逻辑间的碎片化问题。所谓“1”，就是公共课平台，由教务处进行统一规划，涵盖学科公开课程、人文课程、自然科学等课程。所谓“3”，就是专业课程组模式，将专业基础课、核心课程，以低、中、高三阶段向上推进，体现课程知识的螺旋上升特点。最后的“1”，归结为人才出口，体现在高素质、强专业、熟技能人才目标上，最大化胜任行业岗位需求。总之，依托CDIO理念，来优化云计算与大数据课程结构体系，更有助于凸显学科特色，规避人才同质化问题。
[参考文献]
[1]彭颖，梁俊斌.以CDIO教育理念为引导的程序设计基础教学改革研究[J].大学教育，2016（1）：27-28.
[2]曾文英，曾俊威，李斌宁，等.基于云计算与大数据的高职教育资源共享研究[J].计算机教育，2018（4）：148-150，155.
Construction of cloud computing and big data course teaching system based on CDIO
Wu Ting
（Henan Vocational College of Information and Statistics, Zhengzhou 450008, China）
Cloud computing is based on massive data storage platform, relying on the distribution, distribution, sharing and use of Abstract：
large data to achieve a variety of application goals. This paper introduces the concept of CDIO to structure the course teaching system, emphasizing the relationship between the training of technical personnel in the information industry and the direction of industry services, job requirements, in order to improve the quality of personnel training.
higher vocational education; CDIO; cloud computing and big data; course constructionKey words：
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