Page 115 - 计算机应用软件开发技术研究
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第三章 软件工程与大数据研究
时反馈，优化教学流程。考核不唯分数，多元评价，提高教学效果和质量。
4.面向大数据的实训体系
实训体系和平台要重构，作为软件工程专业的学生，提高编程水平是重中
之重，上机实训至关重要。大数据背景下的软件工程除了要有传统实训环境外，
还要搭建与大数据配套的基于 Hadoop 的实验平台和实践基地。在实训环节中，
除了让学生熟练掌握大数据分析、储存和管理的关键技术和流程外，还要重视
实操中可能出现的技术问题，引导学生探究解决问题的方案。实训项目要结合真
实的企业案例，训练学生独立解决问题的能力。还应寻求合作伙伴，与企业共建
实训基地，建立协同创新理念，激发学生和自主创新的动力，挖掘学生的潜力和
特长。
5.倡导个性化学习
传统的教学模式单一和流程化，对于每个学生而言，学习内容和方法都是教
师按课程标准预定好了的，学习环境和目标都是一样的，学生学习缺乏个性化和
主动性。大数据时代的降临，将冲击传统的教学模式，教育将更具针对性和个性
化，对软件工程专业教育影响更大，因为软件工程专业知识面广，发展方向多，
更需个性化地学习，更要强调个性化差异化成长。大数据背景下，软件工程教育
要以学生为核心，推行大数据分析下的个性化发展和学习，采取大数据技术深入
分析每个学生的学习兴趣和情状，预测他们专业发展方向，有针对性地推送专业
资源，保证学生在学习过程中的主体地位，发展学生的个性化特质，提升学生的
专业水准和实践能力。
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