大数据时代下的计算机专业高等代数教学研究性论文

Word第第页大数据时代下的计算机专业高等代数教学研究性论文【关键词】大数据时代；高等代数；教学方法

0引言

这是一个如火如荼的大数据时代，大数据早已不是空中楼阁，其分析和预报力量为群众开启了智能化时代的大门，正在商业领域发挥着巨大的作用，但在教育领域大数据技术还没能得到充分利用。大数据独有的规模性、多样性与高速性等优势，为高校计算机专业人才培育供应了有利条件，也对老师如何有效的利用这些海量数据提出了挑战。当今国内高等本科院校大都依据高校和相关专业需求来对人才的培育进行定位并确定人才的培育目标到底是应用型还是学术型。计算机科学由其专业的特别性确定了大多数高等院校的人才培育目标必定是应用型。在大数据时代下，计算机专业培育出来的应用型人才还应符合大数据时代的需求，具有自主利用数据学习的力量。大数据的直观表现就是海量数据。海量数据的最好组织方法就是矩阵。而高等代数课程的主要讨论对象就是矩阵。鉴于高等代数对计算机专业同学后续课程〔如科学计算、优化方法等〕学习的重要性，本文以高等代数〔有的本科院校计算机学院设置的是线性代数课程〕为例，分析了其在当前教学中的问题，探讨了大数据时代背景下该课程教学方法与模式的一些改革思路。

1当前教学中的问题和老师教学力量的提升传统的计算机专业数学类课程

〔高等代数为其中之一〕由于受教材本身的限制，教学形式往往是灌输式填鸭式等单一形式。在教学过程中，大都是以老师课堂讲授为形式的理论教学，即使加入多媒体教学手段，同学学习仍旧很被动，无法触类旁通。高等代数作为计算机专业本科基础课程，很多老师常年用同样的教材同一套课件甚至布置同样的作业，也从不举实践工程实例，忽视了与同学的沟通与互动，从而导致同学在诸多的理论推导过程感觉枯燥乏味甚至消失昏昏欲睡等不良现象。同学由于数学基础不同接受力量和学习力量有所区分，对这类理论性强的教程的学习主动性并不高。假如存在开放的大数据平台使得同学可以实时学习，并依据每次学习的结果实时修正，然后依据自身的学习节奏和学习状态，适时地调整自身学习方法，学习效果必将与之前大不相同。高校老师作为高等教育工，应当谨遵清华高校施一公教授“育人在育心”思想，在培育同学的过程中“以同学为本”，以身作则，言传身教，通过阅读更多的课外书籍来拓展自身视野，通过研读更多的科研论文与相关专业文献来把握最新讨论动态，不断提升自身理论水平和科研水平，从而提升自身教学力量。以高等代数这门课程为例，坚实的数学基础，必要的工程学问，丰富的教学阅历和良好的编程力量是任课老师应当具有的基本素养。任课老师在教学过程中结合自身的科研项目，将其中涉及矩阵应用的案例〔比方矩阵QR分解、LU分解问题及相关应用〕讲解给同学，从而激发同学的学习爱好，提升同学在今后计算机专业工程应用方面的理论基础以及实践动手力量，以领会理论与实践结合的真谛，从而以昂扬的热忱和主动性投入到后续计算机专业课程〔比方优化方法、计算机视觉等等〕的学习中去。

2大数据时代高校老师的着手点

“大数据协作互联网对教育产生了重大冲击”[1]。大数据顾名思义即海量数据，这需要经过肯定程度的数据积累才能实现。比方高等代数作为计算机专业的基础课程已经教授了许多年，但是鲜有留下有效数据。这是由于，首先，这么多届同学的大量课程数据或者是没有收集，或者是被搁置、遗忘，少量数据达不到大数据应用的要求，即充分的大规模和多样性，或者是积累的数据仍存在很多缺乏。另外，大部分高等院校关于大数据的.管理学问尚不够完善，而以什么样的目的来应用这些海量数据确定了大数据会成为垃圾还是宝藏。为此，高校老师应首先从建立大规模的数据库着手，开头收集同学学习过程中产生的数据，比方同学关于特征值求解，线性空间的基、矩阵的运算等不同的章节内容的作业状况，比方同学在某一章节内容学习中的实时反馈信息，比方老师结合同学的反馈信息对授课内容进行实时修正之后的教学效果对比，比方课程结束后的同学教学评价等等。事实上，教育评价方式作为高校人才培育模式的八个组成要素[2]之一，发挥的作用始终都很微弱，是时候考虑其影响力从而提上教学改革日程了。老师在逐步建立数据仓库的同时，可以参考互联网上的优质资源。“互联网与扫瞄器为群众开启了利用信息的平台：处理来自各种渠道的多种类型数据，需要高级的分析力量，接近数据的便利性”[3]。大数据时代应提倡同学通过网络查找最新的技术来解决问题。

3教学改革探讨

3.1改编适合本校同学、符合时代要求的教材

由于各个高校计算机专业的定位与培育目标不同，高等代数这门计算机专业的基础课程并没有统一的教材。高校老师在选取教材的时候假如没有考虑本校同学自身的特点，也没能与时俱进的结合当下时代进展的需求，教材往往存在肯定的不合理性。比方某高校计算机学院选取的是北京高校数学系前代数小组编写的《高等代数》。该教材虽然内容丰富、学问点全面。但是对刚上高校的大一新生来说由于其三维空间概念还有待建立，思维模式还没有方法马上转换到矩阵或线性空间等层面，所以具有肯定的难度。由于大一新生〔第一学期〕高中的数学基础参差不齐，假如老师在选用教材的时候能够先广泛查阅已出版教材〔尤其是出版社反馈众多高校老师评价良好的教材〕，同时参考多种相关的专业教材，再结合网上优秀资源，并充分考虑本校同学的接受力量和学习力量，选择或者改编一本适合本校同学的教材。在大数据时代，除了基础学问点之外，还可以在教材中围绕基础学问点绽开包括该数学思想的进展历史、工程应用实例等在内的介绍，并加入教学互动环节。高校老师可结合这种改编教材，依据同学的教学反馈，实时修正，对同学感爱好的点进行拓展，也可利用MOOC〔也被称为“慕课”〕或SPOC等多种网络资源，对基础理论的讲解中加入动画与案例，使得课程更加生动好玩。

3.2大数据对教学的影响

从2023年开头，MOOC作为一种大规模开放式的在线教育形式正在受到教育工的广泛关注和应用。同学可以利用这个平台自主进行学习，而不再受到时间空间的限制。清华高校的张莉指出[4]，“借助大数据，老师能随时观看和分析同学的学习行为，可以从中发觉传统模式无法发觉的教学规律，同时可以借助信息技术向同学供应独特化的在线学习过程；同学不再盲目地根据固有习惯去学习，可以通过分析、反思自己学习过程中产生的数据，发觉自己的特点和优势，适时调整学习方法，甚至调整专业方向，进而在学习中更开心更好地发挥自己的力量。”这种做法值得认同，它事实上指出了预报作为大数据的核心[5]在教育中的主动作用：通过分析海量数据预报将来，预备应对之策。数字化时代，数据的采集方式多种多样：电脑，Ipad或其他平板电脑，数码笔，可穿戴设备等都可以用来实时的数字化同学的学习数据。高校老师在教学过程中如能实时收集正在学习同学的当前动态信息：包括同学基本信息，哪一章节学问点，同学学习中遇到的困难及可能的解决方案，同学的作业和练习以及老师的指导过程及评价等，并参考以往同学的历史学习数据，运用状况信息进行筛选和整理、计算和挖掘，并对接下来的教学进行微调和修正，使其适合当前同学的特点和需求，将会对当前同学乃至下一届同学的教学产生主动的影响。另外，教学评价系统也可随之建立并完善，“大数据供应了多方参加评价的途径”[6]，多种来源与结构的评价数据贯穿在课程的整个学习过程中，这样建立起来的教学评价系统模型又反过来应用于同学的学习和老师的教学决策。

3.3引入计算机软件，培育同学抽象思维力量

如前所述，海量数据的最好组织方法就是矩阵。MATLAB是基于矩阵运算的软件，因此在矩阵求解问题方面具有特别的优势，可以很好的用于数学建模。对高等代数这门课来说，用MATLAB软件可以对海量数据进行连续的多次处理，即使对低阶运算，用矩阵运算〔而不是代入法或消元法〕求解，效率都可大大提高。大数据时代高等代数教学改革的目标定位为：在保持原有理论和实践水平的基础上，使同学学会高效的求向量相关性，求解高阶〔比方6阶以上〕特征值之外，能够结合时代需求，对遇到的工程问题能用矩阵建模：从问题的提出，到问题的分析，模型的预备，模型的建立与MATLAB求解，最终用计算机模拟情境。这一切都从写出矩阵表达式开头。这也是抽象思维形成的基础。高校老师在教学过程中，如能通过MATLAB引入大量矩阵建模案例，使抽象概念形象化，培育同学抽象思维力量，从而学会对更浅显的问题进行抽象思索。比方全市交通巡警的服务平台的设置与调度案例，可以依据路口个数、警台个数建立矩阵。依据第i个路口是否在第j个警台管辖范围设置决策变量，采纳相关算法〔比方Floyd算法〕求解第i个路口是否在第j个警台的最短路程，从而建立模型。〔具体建模过程可参考相关书籍，这里不再赘述。〕

4结语

本文商量了大数据对高等