大数据背景下经管类实验教学研究与探索

大数据背景下经管类实验教学研究与探索

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时间:2018-11-10

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1、大数据背景下经管类实验教学研究与探索摘要:大数据时代的来临,不仅对掌握大数据思维和技术的人才需求增加,而且对经管类人才培养提出新的要求。为了适应大数据背景下经管类学科发展的新方向,培养学生在数据处理方面扎实的实践能力,当前实验教学改革势在必行。本文首先分析大数据背景下经管类专业实验课程存在的问题,在此基础上从教学方式、课程体系、技能与经验方面进行创新,提出切实可行的改革思路,更好地培养经管类学生的数据分析的专业能力,以适应大数据环境下知识管理与智能决策的需要。关键词:实验教学改革经管类大数据实验教学

2、是培养经管类专业学生实践能力的重要手段。经济管理类专业学生不仅要熟练地掌握理论知识,更要具备较强的实践能力,特别是大数据时代的到来,强调以数据为基础进行研究,并快速做出决策[1],不仅对掌握大数据思维和技术的人才需求量扩大,而且对经管类专业人才培养提出了新的要求[2],因此在大数据背景下应充分认识实验教学对经管类专业学生实践技能的重要性,科学全面地构建面向数据分析和管理的实验教学体系,以适应大数据背景下经管类专业人才的培养需求。大数据扩宽了信息的来源,提高了信息获得的速度,分析对象从传统的结构化数据

3、过渡到非结构化数据,因此对经管人才需要更全面地掌握大数据思维方式和分析流程。对工商管理、企业管理专业而言,需要其更注重利用多种类型的企业运作的数据,通过对其进行整理分析,帮助企业进行业务流程改革,提升企业运营效率,提高经济效益[3]。对于电子商务、市场营销专业而言,应学会利用大数据技术探索新商业模型,分析营销网络,评估投资风险及创新服务模式[4]。而对于和大数据技术紧密相关的信息管理专业来说,需要更全面地从数据采集、分析到数据挖掘多个方面转变传统的数据分析思维,以适应大数据环境下知识管理与智能决策的

4、需要[5]。1.实验目的不合理,实验设计不当。目前,对于经管理类专鼎的大数据实验教学体系还处于基本概念阶段,与科研前沿脱节,实验0标大多只要学生掌握数据采集、统计分析等基本概念和方法,就学会对给定的数据进行分析。但是在大数据环境下,数据分析和挖掘需要针对结构化数据、非结构化数据等用创新性的思维方式解释分析结果,并用于智能辅助决策及知识发现。因此,大数据实验课程应与时倶进地适应大数据的要求,开展多样化、启发式的实验项0,不仅让学生掌握如何收集信息和整理信息,还要解释隐藏在数据背后的潜在规律。2.实验教

5、学方法和手段陈旧。传统实验课是学生按照老师的要求和给定的数据,学习各种数据分析方法。实验内容设计单一,没有针对不同知识结构的学生开展有针对性的实验训练项0,学生学习积极性不高。因此,在大数据实验教学中,要以培养学生创新实践能力为主要目标,在教师的帮助下,通过团队协作、自主设计完成。同时,分层次制定针对不同知识结构背景的实验项目,便于学生根据自身的特长和能力自主选择实验项0。由此可以看出,传统的实验教学已不能满足大数据背景下的经管类专业人才对数据分析和处理的新需求,在实验教学方式、实验教学内容等多方进

6、行创新和改革,才能培养出顺应时代背景的优秀经管类人才。在大数据背景下,经管类人才应该具备:发现问题的能力,收集整理数据和信息的能力及理解分析数据的能力。对此,我们从教学方式、课程体系、技能与经验三方面入手,开展实验教学改革,以适应大数据时代对于经管人才培养的要求。3.创新实验教学方式。大数据时代,书本和课堂不是获取信息的唯一选择,网络资源、各种移动端应用程序等方式都扩展了学生获取信息的方式,在这种情况下,实验教学不仅需要让学生掌握如何搜集、整理数据的技术,还要培养学生观察、分析问题的能力,从而真正调

7、动学生的学习积极性。例如可以提供多种获取大样本数据的渠道,学生组队进行数据分析和挖掘,设计算法,进行相关分析直到最后撰写出分析报告,整个流程全部由学生独立完成。4.完善大数据实验课程体系的构建。对于经管类专业的学生而言,实验目的主要是让他们掌握数据分析的主要流程、主要算法的基本原理,具备大数据应用的初步能力。另外,考虑到不同专业的学生知识结构不同,我们构建多层次的经管类大数据实验课程、基础实验,以验证和演示实验为主,强调掌握数据分析工具和分析算法,理解数据分析基本流程。专业实验,以简单设计性实验为主

8、,强调利用现有的数据分析工具,较完整地体验从数据采集、数据整理、数据分析到数据挖掘的全过程,并编写简单的数据分析代码。综合性实验,采用自助式、合作式模式,让学生自己动手收集数据,团队合作分析问题,在实验教师的指导下,综合运用各种数据分析工具,自主设计算法,进行相关分析,直到最后分析报告,初步具备大数据的应用能力。3.培养专业技能和增加实践活动。积极开展大数据应用相关的实践活动,提供多种形式让学生参与大数据的实践环节,在提高专业水平的同时,提高实践操作能力。合理利用现有

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