《高校的数据库课程群改革和》
该文是关于课程和大学开题报告范文跟数据库课程类论文范本.
摘 要：数据库类课程群是计算机类专业的重要必修课,数据库技术也是数据工程流程链上的关键技术之一.以上海杉达学院信息科学与技术学院的相关专业为例,探索在大数据背景下,应用技术型本科高校数据库类课程群的改革及深化路径.项目组与业内知名企业开展深度合作,共同探讨并制定了以数据库技术为主导的课程群改革方案,对传统的数据库类课程进行了深化和更新.所给出的教改方案能提升学生的学习兴趣,完善学生的知识体系.方案不仅对该校相关专业学生有良好的效果,对同类高校类似专业的数据库类课程改革也具有积极的借鉴意义.
关键词：数据库类课程群; 数据工程; 应用技术; 教学改革
中图分类号： Q334
文献标志码： A
Abstract：The database curriculum module consists of compulsory courses for computer majors; database technology is one of the key technologies in data engineering process chain. On the basis of the practice of College of Information Science and Technology, Shanghai Shanda University, this paper explores the background of big data the reform and deepening path of the database curriculum module in applied technology-oriented undergraduate universities. The college has, through in-depth cooperation with well-known enterprises, explored and developed a curriculum module reform plan dominated by database technology to deepen and reform the traditional database curricula. As a result, the reform plan has enhanced students' interest in learning and improved their knowledge system. In the authors’ view, the reform plan not only has good effectiveness for students of related majors in their university, but also is a significant reference for the reform of database curricula modules for relevant majors of university of its kind.
Key words：Database course cluster; Data engineering; Applied technology; Teaching reform
0 引言
在計算机技术的各类应用领域中,几乎都要以强大的数据库作为其软件系统的有力支撑,因此数据库类课程在计算机类专业的教学过程中占有非常重要的地位,是核心专业课之一[1].随着科技的进步与发展,人类社会正经历着一场由大数据引发的革命,而数据库技术正是数据处理的关键技术之一.在就业市场上,熟练掌握数据库技术的人才也供不应求[2].
上海杉达学院（以下简称“我校”）于2016年获批教育部数据中国“百校工程”项目,建成“杉达-中科曙光”大数据学院（以下简称“大数据学院”）,并于2017年9月首次招生.我校是上海地区唯一获批该项目的应用型本科高校,拟以大数据学院为依托,培养数据工程方向的专业人才.
我校信息科学与技术学院的计算机类专业（或方向）包括：计算机科学与技术、软件工程、计算机科学与技术（数据工程方向）.数据工程方向同时隶属于大数据学院,以培养数据工程流程链的前端人才为主要教学目标.相较于计算机科学与技术和软件工程专业,数据工程方向更重视数据库技术在整个数据工程流程链中的贯穿和衔接.因此,传统的数据库类课程设置已不能完全满足数据工程方向的教学要求.因此,针对该方向的教学目标,课题组依托2016年上海市民办高校重点科研项目（“数据工程”应用技术型人才培养模式研究）和2017年教育部高教司协同育人项目（在大数据背景下探索“数据库原理及技术”的课程改革）,与业内知名企业开展了深度合作,以培养应用技术型本科人才为导向,设计出一条以数据库技术为主导的课程群主线.
1 核心概念界定
1.1 数据工程流程链
数据工程流程链可视为面向数据的全流程处理的体系工程.简略描述如图1所示.
对图1分析如下：
1） 经大量前期调研及分析发现,国内外不同高校对于流程链环节的重点把握各异,故对于“面向数据的全流程处理”的名称也不尽相同.有称“数据工程”[3];有称“数据科学”[4,5];还有的提法比较笼统,称之为“大数据”[6].本文结合我校的实际情况,采用“数据工程”的提法.
2） 从流程链的位置及其技术深度来考虑,可将流程链分解为前端和后端.前端包括数据采集、数据存储及数据管理、数据预处理、数据分布状态分析等;后端包括数据建模和数据挖掘、人工智能及其行业应用等.对我校本科生的培养将主要定位于该流程链的前端,同时兼顾其后端的课程设置和人才培养.
3） “数据可视化”可置于该流程链的多处位置,故单列为一旁支.比如,在进行数据预处理、数据分布状态分析以及数据建模、数据挖掘之后,均可利用数据可视化技术进行效果展示.
4） 流程链上各环节所需的能力涉及到多学科交叉,如计算机科学、统计学、应用数学及各应用领域.每一学科都提供了“数据工程”人才所需的必要能力[7-9].
数据库技术主要位于该流程链的“数据存储及管理”环节中（虚线框内）.我校计算机科学与技术专业现行本科教学计划中,数据库类课程主要包括数据库原理及技术（64学时）和软件课程设计（32学时）.针对数据工程专业方向的教学要求,课题组基于计算机科学与技术专业的教学要求,设计了一条以数据库技术为主导的课程群主线.
1.2 数据库课程群
数据库课程群可理解为以数据库技术为核心的,融合其前驱和后续课程的,能够较合理地培养学生相关能力的一套完善的课程体系.欲设计合理的数据库技术类课程群,先要厘清该类课程的前驱和后续课程的关系.表1针对于数据工程方向的教学要求,列出了其主要的前驱及后续课程.
尽管数据工程方向的学生是以学习数据工程流程链上的技术为主,但也不可忽视学生的软件开发能力.因此,在设计数据库课程群时也应将软件开发技术列入其中,进行综合考虑.
我校对于数据工程方向学生的培养有两个主要分支,即数据分析类和平台运维类,且以前者为主.因此在设置课程时也须有明显体现.由于本科生的培养应遵循“厚基础”、
“宽口径”的思路,不宜区分得太细,故以上两个分支的区别将在选修课中加以体现.
2 传统的数据库类课程设置及其不足
2.1 传统的数据库类课程设置
传统的数据库类课程主要包括数据库原理及技术（64学时）和软件课程设计（32学时）组成.后者一般利用数据库管理系统（DBMS）结合相应的编程语言,是对前者的强化和深入.
数据库原理及技术课程的主要内容如图2所示.
由图2可见,数据库原理及技术课程主要内容包含：关系数据库的基本概念、关系运算、SQL语法、范式与数据库设计等.基本命令主要有数据库对象操作、表和视图操作,以及基本的增、删、改、查等命令.学生的上机实践,一般是基于Windows平台下的Server SQL或MySQL環境来练习.学生通过理论授课和上机实践,完成本课程的学习.
2.2 存在的不足
不足之处表现为以下三个方面.
首先,传统的数据库课程中,一般只是针对某一章节来设计上机内容,这样不易让学生构建起全面、完整的数据库知识体系,从而导致其数据技术的实践能力差,不具备数据库应用系统的开发能力,难以满足行业对数据库人才的需求.故需设置专门的课程设计环节来提升学生的综合应用能力.
第二,随着物联网、云计算和大数据技术的发展,各行业数据增长迅猛.数据的海量化、多类型化、多维化使得数据库技术从关系型数据库向非关系型数据库、单机处理向分布式处理的方向发展[10].数据形式由传统的数值类型变为图像、文本、音频、视频等非关系型数据.为适应大数据时代的需求,数据工程专业方向应将非关系型数据库技术（NoSQL）纳入教学计划中.
最后,许多优秀的数据库管理系统都是免费、跨平台的[11].它们不仅可用于Windows平台,在Linux平台下的性能更为优越.因此,有必要让学生尽早熟悉Linux操作系统,并学会在该平台下熟练运用数据库管理系统.
3 数据工程类应用技术型本科高校的“数据库”课程群设计
3.1 课程群设计
根据以上分析,课题组以数据库技术为主导,设计出数据工程类应用技术型本科高校的“数据库”课程群.如图3所示.
对图3做如下的分析.
1） 数据库原理及技术,由原先的64学时缩减为48学时.在精简理论课程的同时,对上机学时略有削减.上机环节将在后续课程中得以专门加强.另外,将在本课程中讲授非关系型数据库NoSQL的基本概念.
2） 增设Linux操作实践.该课程是“操作系统原理”的延伸和扩展,也为后续若干门课程打下基础.
3） 增设基于Linux的数据库课程设计.该课程是对前述两门课的综合和提高,是数据库技术的主要实践环节,旨在培养学生对于数据库的综合开发和应用能力.可以看到,该课程之后又延伸出两条支线,分别是偏运维方向的Hadoop平台技术和偏数据分析方向的数据挖掘及人工智能.值得注意的是,这两条支线所涉及的课程内容无法截然分开,平台运维和数据分析的知识往往是融为一体的.
4） 增设分布式数据库,课程内容包含分布式及非关系型数据库,是数据库原理及技术和Hadoop平台技术的重要后续课程.
5） 如1.2小节所述,数据工程方向的学生虽以学习数据工程流程链上的技术为主,但也不可忽视培养其软件开发能力.因此,在程序开发语言和数据库课程设计之后,开设了软件课程设计.软件开发能力对于后续的人工智能及其行业应用等课程也不可或缺,是这些课程的重要基础.
可以看出,本课程群不仅涵盖了数据工程流程链上的“数据存储和数据管理”环节,还对流程链上诸多环节（如数据建模和数据挖掘、人工智能及其行业应用）加以贯穿融合,使得该流程链各环节不再是孤立的个体,成为一个有机的整体.
3.2 方案实施
上海杉达学院是应用技术型本科高校,信息科学与技术学院于2017年成功申请到上海市属高校应用型本科试点专业建设项目.故我校培养的学生不但应具备扎实的理论基础,更应深度契合人才市场的业务需求.因此,数据库技术课程群的设计和落实,不仅调动了课题组内专业教师全力参与,还与甲骨文、中科曙光、华为等业内知名企业的富有经验的工程技术人员通力合作,共同制定课程改革计划并加以落实.
由于该课程群所涉及的课程内容相对较新,且具有较强的实践性,因此除了让专业教师加强自学和参加培训以外,在授课模式上也采取“校企1+1”的模式.即,专业教师和企业工程师各带一个班,工程师授课时,专业教师须随堂跟课[12].同时,针对企业工程师讲解理论不够深入的问题,专业教师也应及时提出并协助解决.
3.3 方案验证
1） 针对2016—2018届计算机科学与技术专业的本科生进行小样本测试
项目组采用随机抽样的方式,在计算机科学与技术专业的学生中进行了小样本测试.具体形式为：
（1） 随机抽取大四毕业生,以“自主学习+教师指导”的方式开展数据库领域的毕业设计课题研究.毕业设计选题汇总表,如表2所示.
（2） 在学生中成立兴趣小组,利用寒暑假期间开展数据库领域的应用课题研究.
（3） 指导学生开展数据库领域的“双创”活动.表3为2016—2017年市级“双创”项目表.
结果显示,参加试验的学生遵循“以数据库技术为主导”的课程主线,自主学习了其中的部分环节,取得了较好的试验效果.他们或是毕业设计成绩为优秀,或是在“双创”活动中表现突出.
2） 针对2017级数据工程专业方向的本科生进行单环节测试
2017级数据工程方向的本科生严格按照上述思路来执行教学计划.虽尚未学完全部课程,但学生已能厘清数据工程流程链及数据库课程群的设置思路,对课程间的关联十分明了,学习目标也十分清晰.据2018年10月的一次调查显示,2017届数据工程共有学生56人,近一半学生将数据库、数据挖掘或人工智能作为未来考研的方向.项目组将继续追踪这批学生的学习情况.
4 總结
论文以上海杉达学院信息科学与技术学院的相关专业为例,探索了在大数据背景下,应用技术型本科高校应如何深化改革数据库类课程的教学.项目组依托教育部及若干市级项目,与业内知名企业展开合作,探讨并制定了以数据库技术为主导的课程群改革方案.小样本、单环节的测试表明,本文所提出的教改方案能有效提升学生的学习兴趣,完善学生的知识体系,对同类高校类似专业的相关课程改革也具有一定的借鉴意义.
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（收稿日期： 2019.03.04）
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课程和大学引用文献:
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