新文科背景下“大数据分析”课程“Π型”教学模式探索

第16期2021年6月No.16June，2021

新文科背景下

“大数据分析”课程“Π型”教学模式探索

王磊，陆倩

（南京林业大学经济管理学院，江苏南京210037）

摘要：面向新文科建设背景，文章提出了“大数据分析”课程“Π型”教学模式，将坚实宽广的文科专门知

识与系统深入的大数据分析方法两部分的教学内容相结合，进而实现培养精英型新文科人才的目

的。文章从培养目标和教学方法两方面详细给出了“Π型”教学模式的实施方法，并分析这一教学模式

的创新之处。所提出的方法对我国高校开展新文科建设，提升文科专业同学的大数据分析处理能力，

培养更具创新能力的文、理兼长新型复合型人才，实现跨学科发展，具有重要的参考价值。

关键词：新文科；大数据分析；“Π型”；教学模式；线上线下

中图分类号：G64文献标志码：A江苏科技信息JiangsuScience&TechnologyInformation

基金项目：南京林业大学2019年度教学质量提升工程项目；项目编号：2019ktjx016。南京林业大学大

学生创新训练计划；项目编号：2019NFUSPITP0250。

作者简介：王磊（1979—），男，江苏盐城人，副教授，博士；研究方向：大数据分析，服务计算。0引言

随着信息技术的发展，数据更新的速度不断加

快，全球每天会产生大量的数据，其中绝大多数都是

非结构化数据。各类体量巨大的社会数据被应用到

各个领域，如：电子商务、社会治理、突发事件管理等，

正推动着这些领域向数据驱动型管理模式转变。大

数据分析技术已成为推动各个行业跨越发展的重要

手段。

目前，我国高校有关大数据分析的课程教学以及

相关技术的应用主要集中在理工科专业，对于文科专业

尚较少涉及。随着我国高等教育事业的发展，目前国家

正在大力开展新文科专业建设，这一计划旨在借助信息

技术实现文理交叉、跨学科发展，培养更具创新能力

的新型文科复合型人才。面向新文科专业，研究“大

数据分析”的课程教学模式，以提升文科专业人才大

数据分析技能，满足国家对新文科人才的迫切需求，

对我国高校实施新文科战略而言，显得尤为重要。

面向新文科专业的“大数据分析”课程的教学，需

要紧跟最新的信息技术发展趋势，为有力提升新型文

科人才的培养质量，以及新文科人才的科研能力、社会

服务水平做好服务［1］。然而，“大数据分析”的相关理论

及技术体系正处在高速发展阶段，相关课程的知识体

系日新月异，这就给教学过程带来了挑战。在教学过程

中，就需要不断补充新的知识，紧跟技术发展的步伐。

尽管相关的教学资料不断出现，然而适用的高质量文

科“大数据分析”课程的教学资料仍然相对较少，文科“大数据分析”课程的教师资源相对不足，这些问题给

新文科“大数据分析”的课程教学带来了严峻挑战。

本文提出一种面向新文科专业的“大数据分析”

“Π型”教学模式，旨在通过线上、线下混合式教学模

式，从教材的选择、教学方法的设计、课后练习、课程

设计及实训等多个环节综合施策，旨在有效提高该课

程的教学效果［2］。这一教学模式能够帮助文科学生有

效了解“大数据分析”的发展前沿，掌握基本的理论和

技术开发方法，提高解决文科实际问题的能力。由此

可见，面向新文科的“大数据分析”“Π型”教学模式的

有效应用，不仅有利于文科学生拓宽知识面、文理兼

修兼长，提升学生应对实际问题的能力，并且在学生就

业、读研和论文写作等方面都具有重要的促进作用。

有关教学模式，对高等学校提高文科教学质量有启发

意义，更有利于推动高校文科科研能力的发展。1培养目标

大数据分析因其所分析的数据真实性很难识别、

数据体量大、数据累积的速度快、数据多样、能创造

新的价值等特征，已成为当前热门的研究领域。大数

据分析技术主要关注的是如何通过分析海量数据

来洞悉隐藏于数据背后的知识，具有重要的理论价值

和应用前景。通过大数据分析，可以使得历史数据产

生新的价值。这一技术应用于人文社会学科，能够全

面提升其分析问题、解决问题的能力，提升文科人才

的竞争力。

新文科背景下“大数据分析”课程，应基于目前大

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数据分析的关键技术，重点介绍互联网、社会大数据

分析的基本方法。课程侧重于大数据人工智能方法

论、模型及方法的讨论。通过这一课程的讲授，使学

生掌握智能计算、大数据计算的基本思想［3］。学生在

今后能够熟练运用大数据分析技术为人文社会学科

服务，创造惊人的价值。

面向新文科人才培养目标，“Π型”教学模式旨

在通过在学生掌握坚实宽广的文科（包括哲学、经济

学、法学、教育学、文学、历史学、管理学、艺术学等学

科门类）专门知识的基础上，系统深入地学习先进的

大数据分析技术基础理论及开发技术，最终能够培

养精英型新文科人才，全面提升我国高校文科人才培

养方面的质量，进而实现我国高校文科大数据人才的

集聚［4］。

值得注意的是，“大数据分析”的课程教学和文科

专门知识（学生学习的其他专业课程）的教学是相辅

相成，互相促进的。即“大数据分析”课程所分析的文

科大数据，需要学生对相应的领域知识有深入的了

解，同时，通过“大数据分析”课程的学习及相关实践，

可以进一步验证学生所学的文科专门知识。基于数

据的分析可以发现新的问题、新的“知识”，进一步深

化文科专门知识的教学效果。2教学方法

为实现精英型新文科人才的培养目标，本文给出

新文科背景下“大数据分析”课程“Π型”教学方法（见

图1）。总体而言，“Π型”教学方法就是通过先进的课

堂教学过程以及课后的练习、实践等手段，通过线上、

线下相结合、理论与实践相结合的教学方式，激发学

生对文科大数据分析方法的学习热情，培养学生解决

文科领域所面临的实际问题的能力，进而实现培养有

竞争力的新文科大数据人才的教学目标。

首先，针对当前相关适用于文科专业的“大数据

分析”课程的教学资料较少、专业化程度不够、相关知

识体系不断发展的问题，本文建议在教学过程中可以

考虑引入国际先进的教材及教学资料，如美国斯坦福

大学在线课程CS246：MiningMassiveDataSets（http://www.mmds.org/）等。当然，考虑到课程知识体系的更

新速度较快，授课教师在讲授课程的过程中应尽可

能补充最新的技术以及针对相关技术的理解。在介

绍相关模型、方法的过程中，应注重案例教学。可以

选取一些在文科领域实际应用的方法，形成教学案例，系统地讲授大数据分析的一般流程和具体的实

施方法。在课堂教学过程中，是以教师讲授为主；

在课后应尽量提供开源的网络课程资料供学生课

后学习、跟进［5］。值得注意的是，在选择教学材料的

过程中一定要预先仔细审查，保证网络资料内容的

思政性。

其次，作为课堂教学的补充，课后的教学过程同

样重要，这关系到课堂讲授的相关“知识”是否能够顺

利地转化为“能力”。具体而言：（1）课后可通过微信、QQ等互联网工具建群，建立讨论组，师生随时讨论互

动［6-7］。指导学生围绕一个实际的问题，通过GitHub等

开源平台获取源代码，在线调试、共同学习。（2）学生

（文科专业的本科生、研究生）参与大数据方向的研究

课题，开展联合研讨。对于有较高要求的本科学生，

邀请其参与大数据方向的研究生组会，进行更深层次

的交流。（3）多与企业合作，例如与企业联合开发实

训、课程设计类课程。通过示例项目，让学生快速掌

握实际的大数据开发技术。同时让学生参与大数据

开发项目的企业实习等。（4）目标导向的教学。课后

可以鼓励学生围绕一个具体的问题，开展实际的大数

据分析实践。为了达成分析目标，锻炼学生分析问题

解决问题的能力，同时树立学生对学习大数据分析相

关知识的信心。

针对本课程的特殊教学手段，课程的考核方法也

应有所创新。课程的考核手段可以包括以下几个方

面：（1）理论知识考核，考核数据科学、机器学习、神经

网络、深度学习等相关理论知识。（2）实践应用考核，

要求学生自主获取与自身关注的人文社科类课题相

关或相近的数据，并利用Python等编程语言，结合TensorFlow、自然语言处理（NLP）等方法，分析处理数

据，得出结论。（3）论文，对于有较高要求的学生，邀请

其参与研究生组会，鼓励并指导学生发表高水平学术

论文，提升学生解决实际问题的能力。

在以往的教学实践中，文科大数据课程教学的主

要难点在于文科学生对该课程具有畏难情绪，很多学

生没有编程基础，部分学生甚至因此对该课程失去兴

趣，在认识上具有抵触情绪。因此，在开展文科“大数

据分析”课程教学的过程中，对教师的教学方法、教学

能力具有很高的要求。需要教师能够尽量激发学生

的学习兴趣，使学生能够很好地掌握相关知识、技能，

树立信心。针对这一问题，应主要关注以下几点。首

先，本课程可作为选修课程（如全校公选课）开设，让

真正感兴趣的学生选修，进而在学生中形成品牌效

应，吸引更多的同学参与学习。其次，在教学过程中

应避免繁杂的数学推理，可采用示例代码演示数据分

析方法，培养学生的自信心和兴趣。在培养兴趣的基

础上，以实际问题（如当前的社会热点问题）驱动，层

层深入，引导学生针对相应问题编写代码，解决问

题。总体而言，面向新文科的“大数据分析”课程的教

学应以应用为导向，鼓励学生针对文科问题开展集成

创新。图1精英型新文科人才培养模式江苏科技信息·科教研究

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