随着数字经济的蓬勃发展，大数据技术在各行业的应用日益广泛，市场对高素质大数据专业人才的需求愈发迫切。为紧跟技术发展潮流，优化《大数据系统》课程教学体系，提升课堂教学实效，助力本科教学合格评估工作扎实推进，大数据教研室《大数据系统》课程组于9月8日在勤者楼404教室开展了专题磨课活动。

活动开始，《大数据系统》课程组负责人肖遥老师率先进行说课展示。他从课程定位、教学目标、内容设计、教学方法及考核评价五个维度展开详细阐述，强调《大数据系统》作为大数据专业核心课程，需兼顾理论深度与实践应用，既要让学生掌握 Hadoop、Zookeeper等核心技术框架的原理，又要具备搭建大数据处理平台、完成数据清洗与分析的实操能力。肖遥老师提出“理论精讲+案例实战”的教学模式：理论环节聚焦技术原理的重点突破，结合行业典型案例拆解技术应用场景；实战环节依托实验室大数据平台，让学生动手完成数据采集、存储、计算全流程操作。

随后，课程组独潇老师结合自身教学经验，补充了课程实践环节的设计思路。他指出，考虑到学生技术基础存在差异，课程将实验内容分为 “基础验证型”“综合应用型”“创新探究型” 三个层次：基础层帮助学生熟悉工具操作，如HDFS文件系统部署与管理；综合层引导学生完成完整数据处理任务；创新层鼓励学生结合兴趣拓展研究。同时，刘成成老师提到将联合企业引入真实数据集与项目需求，让教学内容更贴近行业实际，帮助学生提前适应职场工作场景。课程组独潇老师则针对课程中的技术难点补充说明，建议在Hadoop集群搭建等模块增加可视化教学工具，通过动态演示帮助学生理解复杂技术逻辑，降低学习门槛。

说课环节结束后，课程组全体教师围绕课程设计展开热烈研讨，胡宗容、张欣雨老师与其他教师共同针对教学中的重点难点问题提出优化建议。在理论教学方面，刘成成老师提出可增加 “技术演进史” 模块，通过梳理大数据技术从分布式计算到实时流处理的发展脉络，帮助学生建立系统的技术认知框架，同时结合最新行业动态补充Flink实时计算、云原生大数据平台等前沿内容，确保课程时效性；在实践教学方面，张欣雨老师建议优化实验室平台资源配置，搭建线上实验模拟环境，方便学生课后自主练习。此外，针对如何提升学生自主学习能力，教师们计划搭建课程在线学习平台，上传教学视频、实验指导手册、行业前沿资料等资源，方便学生课后复习与拓展学习。

本次《大数据系统》课程组磨课活动，不仅明确了课程教学的优化方向，更促进了教师之间的教学经验交流与专业能力提升。通过集体打磨，课程教学方案的科学性与可行性得到进一步增强，为后续课程教学的高质量开展奠定了坚实基础。

图：许濛萌

文：肖  遥

大数据教研室供稿