[摘           要]  随着大数据时代的来临，高校肩负着培养具有实践能力与创新能力的复合型大数据人才的重任，如何充分挖掘大数据的潜能，提供全面、有用、精炼的信息，满足后续决策判别是大数据专业人才培养的核心技能之一。针对智能处理类课程教学难题，从课程培养目标、课程模块设置、课程教学设计和教学实验平台构建四个方面提出基于大数据的智能处理类课程模块，完成模块内各课程“纵向贯通、横向关联”的交叉融合，采用课程教学、实践教学、网络教学和以研促教的混合立体化教学方式，构建智能处理教学实验平台，打造高层次大数据师资队伍，对提高智能处理实战化教学能力和人才培养质量具有重要的理论、现实意义和推广应用价值。
　　[关    键   词]  大数据;智能处理类课程;立体化教学;教学实验平台
　　[中图分类号]  TP311.1                   [文献标志码]  A                      [文章编号]  2096-0603（2021）15-0196-02
　　 一、发展现状
　　 2015年国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》中对大数据的定义是：大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。“大数据”逐渐成为比石油、煤炭等更有价值的资源，将对政治军事、经济社会、科学研究等产生革命性影响。
　　 近年来，大数据、人工智能等新兴科技发展迅猛，全球的大数据人才处于极其稀缺状态[1-2]，目前，国内外许多高校，例如美国旧金山大学、英国华威大学、国防科技大学、清华大学、北京大学等纷纷开设了大数据相关专业和智能化处理类课程，在课程体系建设、教学方法、实验平台建设等方面做了有益的尝试，主要成果如下[3-6]：
　　 （一）课程体系方面
　　 各高校根据人才培养方向不同，建立了分层次的大数据课程体系，每个层次大致包含三到四大模块，包括通识课程、基础课程（核心课程）、提高课程（实践课程），模块间课程相辅相成，逐层递进。
　　 （二）教学方法方面
　　 由于大数据课程内容繁多复杂，且包含大量的实践操作，传统的教学方式很难在短时间内将所有大数据相关内容传授给学生，许多高校构建了线上线下相结合的教学模式，既发挥了线上课程资源丰富的长处，又保留了传统实体课程对重点、难点讲解细致的优势，取长补短。
　　 （三）教学实验平台方面
　　 一些高校以阿里云大数据平台为核心构建了数据挖掘课程实验教学体系，提出了线下编程和线上操作相互结合的实践方法，帮助学生将理论知识用于实践。
　　 二、现阶段存在的主要问题
　　 近年来，大数据、人工智能等新兴科技发展迅猛，对数据人才方面的需求非常大。不止中国，全球的数据人才都处于极其稀缺的状态。所以很多高等院校都已经开设了大数据专业，2015年教育部开设了“数据科学与大数据技术专业”，首批只有北京大学、中南大学和对外经济贸易大学3所学校申报成功，2017年有32所高校申报成功，2018年新增250所，2019年新增196所。根据2019年《中国新一代人工智能发展报告》，全国已有30多所高校成立了人工智能学院，75所高校自主设置了89个人工智能相关二级学科或交叉学科。多层次人工智能培养的格局正在成型[3、7-9]，但是目前各高校普遍存在以下问题：
　　 （1）现有智能处理类课程忽略了课程间的纵向贯通和横向关联，存在课程分散不成体系、基础理论重复讲授的问题。（2）智能处理类课程涉及多学科交叉，教学内容繁多复杂，，对传统的教学方式和学习方式提出了挑战。（3）大数据实验教学平台滞后，导致实验教学只能在虚拟机环境下以伪分布式方式部署，学生难以体验到大数据技术的优势，无法真正掌握大数据技术的问题。
　　 三、基于大数据的智能处理类课程模块培养目标
　　 人才培养目标是专业培养方案和课程设置的基本依据。基于大数据的智能处理类课程模块的培养目标为：掌握数据科学的基本理论，掌握面向大数据应用的统计、计算机、人工智能等学科基本知识，具备大数据采集、处理、分析、展示与应用的基本能力。具体要求如下：为能够运用大数据思维考虑本领域的需求，能够搭建大数据平台（存储、计算、交互、安全等），能够构建人机交互软件架构（配置、搜索、爬取、可视化等），熟悉运用大数据编程语言（Java、Phython、Scala等）和核心算法（关联、分类、聚类、预测等），能够熟悉用于大数据处理平台的国产化硬件芯片（华为升腾310＼210，Atlas 200＼300等）的复合型技术人才。
　　 四、主要采用的理论与方法
　　 （一）建立适应大数据能力培养的智能处理类课程模块
　　 大数据作为新兴的专业，既带来了机遇也遇到了挑战。当前，国内大数据智能处理类课程体系存在着课程分散不成体系、基础理论重复讲授等问题，因此需要在课程设置体系上做出改革。该课程模块根据课程培养目标将课程分为4个层次，如下表所示，该课程模块结合智能处理教学实验平台可以帮助学员构建知识体系，奠定系统平台管理基础，培养学员的数据智能处理能力，提升学员大数据智能处理实践能力。
　　 （二）采用课程教学、实践教学、网络教学和以研促教相结合的混合立體化教学方法

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