为持续提升教师教学水平，夯实专业课程教学质量，大数据教研室于2025年10月14日至15日，集中开展了为期两天的磨课教研活动。本次活动聚焦数据科学与大数据技术专业的核心课程，分别由罗成、肖遥、姜豪三位教师进行教学展示，大数据教研室骨干教师参与观摩、交流与研讨，共同打造高质量专业课堂。

10月14日，在实训楼309教室，肖遥老师进行了《大数据系统》磨课。本节课紧密围绕“HDFS分布式文件系统命令操作与实战应用”展开，目标直指提升学生在数据存储层的核心操作能力。肖遥老师巧妙设计了以“数据仓库运维”为背景的教学情境，将繁杂的HDFS命令体系化地梳理为“文件管理”、“数据传输”、“集群监控”三大模块。通过“电商日志上传”、“临时数据清理”等贴近实际的应用案例，他详细讲解了Hadoop文件上传、删除、复制等关键命令的参数配置与使用技巧。

磨课教师团队在评课环节建议，在讲解命令操作的同时，可适度融入HDFS的底层架构与工作原理分析，帮助学生实现从“会用”到“懂原理”的跨越，避免机械记忆，从而为后续学习MapReduce、Spark等计算框架打下更为坚实的根基。

10月15日，磨课活动在实训楼312教室迎来姜豪老师的《AI大模型实训课程》。姜老师以当前业界热点“AI生成智能体”为主题，展开了一场技术前瞻性与教学互动性并重的精彩授课。课程伊始，他从智能体的基本定义切入，并通过巧妙的提问与学生互动，有效激活了学生已有的AI知识储备，实现了新旧知识的无缝衔接。随后，他借助阿里云平台，现场逐步演示了智能体应用从配置、提示词编写到最终部署的完整流程。

演示过程中，当进行到系统提示词填写环节时，学生们思维活跃，主动提出“尝试更口语化的指令”和“加入角色设定以增强回应生动性”等创新想法。姜老师及时捕捉并采纳了这些课堂生成性资源，现场调整代码并进行对比演示，让学生直观感受到提示词细微差别对智能体行为的显著影响，深刻理解了提示工程的精髓。

在学生独立开发实验环节，姜老师还穿插介绍了智能体的发展脉络与大模型技术的演进历程，并从“工匠精神”的角度自然融入课程思政，引导学生树立严谨求实、精益求精的技术价值观。整堂课内容紧凑，逻辑清晰，形成了“教师引导、学生主体、互动生成、理实一体”的良性循环。

同日，在实训楼310教室，罗成老师带来了《大数据编程设计模式》的磨课展示。本节课以“单例模式”为核心，罗老师从该模式的定义、特点、结构入手，层层深入，系统阐述了其在软件开发中的重要性。在理论铺垫之后，通过清晰的代码演示，直观对比了“懒汉式”与“饿汉式”单例在实现机制与适用场景上的关键区别，将抽象的设计理念转化为可触达的实践认知。课程尾声，罗老师下达了围绕单例模式的实验任务，引导学生将理论应用于实践。

在随后的研讨中，听课教师们从案例选择的典型性、代码演示的节奏把控等方面提出了中肯建议，旨在进一步优化教学效果。

此次磨课活动不仅是一次常规的教学研讨，更是一场深入的专业建设交流。通过集中观摩、坦诚评议与反思优化，教师们相互启发，共同精进，有效促进了教学理念的更新与教学方法的创新。大数据教研室将以此次活动为契机，持续深化教学改革，将磨课成果转化为日常教学的生产力，不断提升人才培养质量，助力学生专业成长。

图:朱德君、许濛萌

文:罗成、肖遥、姜豪

大数据学院大数据教研室供稿