基于移動群智感知的大數據分析課程實驗體系研究與探討

劉媛妮　李慧聰　段潔

摘要：針對大數據課程的教學現狀和問題，結合多年的教學實踐，本文提出了切實可行的教學改革方案，旨在激發(fā)學生的學習興趣，提高使用技能，培養(yǎng)嚴謹的邏輯思維能力和創(chuàng)新能力，從而為實現應用型人才培養(yǎng)目標奠定基礎。

關鍵詞：大數據分析；移動群智感知；課程改革；實驗平臺

隨著大數據時代的到來，企業(yè)信息化建設從信息系統(tǒng)的開發(fā)和應用轉移到建立大數據處理平臺的數據中心方面，企業(yè)對數據工程師的需求也逐漸增多。國外許多知名大學如卡耐基梅隆大學、麻省理工學院都開設了數據學專業(yè)，國內的一些著名大學也相繼開設了大數據分析課程。因此，在高校推廣、建立大數據分析系列課程，培養(yǎng)大數據分析人才已迫在眉睫。

一、大數據分析課程教學現狀及存在的問題

當前大數據分析課程教學存在的問題主要有以下幾點：

第一，數據源缺乏，數據不具有背景意義?，F有用于分析的數據大都基于已有的數據源，數據的真實性、數據質量無法考證，且缺乏相關的背景意義，對數據分析過程中的場景推斷缺少輔助作用。

第二，數據分析的方法與目的本末倒置。目前大數據分析實驗課程的建設思路大都是對現有數據分析方法的驗證而不是利用這些方法實現對數據價值的挖掘。

第三，靜態(tài)數據不具有可持續(xù)性。目前用于數據分析的數據大都是靜態(tài)的、一成不變的，無法跟上日益發(fā)展的數據分析技術的步伐。

第四，學生課堂參與度較低。學生對課程實驗內容了解不夠深入，最終導致其對課程學習的參與興趣大打折扣。

二、教學改革的具體思路及目標

1.教學改革具體思路

基于以上問題，本課題以開發(fā)某些典型的實際應用（如人群密度監(jiān)測、用戶社交行為、交通狀況、環(huán)境監(jiān)測等）為驅動，基于移動群智感知技術進行數據收集，并構建數據分析平臺，最終將數據分析的結果反饋給相關的實際應用。該實驗平臺包含了大數據分析過程中數據的收集、分析以及結果反饋三個環(huán)節(jié)，一方面，使學生通過實驗掌握數據分析的完整流程；另一方面，以應用為驅動的數據分析平臺的建設使得數據的獲取、分析、反饋形成良性循環(huán)，并能夠使該實驗系統(tǒng)朝著可持續(xù)、可運營的方向演進，從而為新時期實驗課程及平臺的建設提供借鑒。

2.課程改革的具體目標

以應用開發(fā)為驅動，建立基于移動群智感知技術的大數據收集及分析實驗體系平臺，提高我校大數據分析相關課程的學科建設，探索大數據分析類型人才培養(yǎng)模式。主要包括：（1）開發(fā)相關的APP應用，建立移動群智感知網絡，進行數據收集；（2）建立大數據分析實驗平臺，利用數據分析方法對收集的數據進行分析；（3）研究并開發(fā)基于數據分析的移動APP應用；（4）探索大數據人才培養(yǎng)模式。

三、教學改革具體措施

實驗內容的建設首先從開發(fā)各種簡單的實際應用出發(fā)，如用戶行為分析、環(huán)境監(jiān)測（二氧化碳濃度、PM25、揚塵）、交通擁堵狀況等，以應用為驅動，建立數據收集、數據分析、數據應用的生產線，最終達到數據分析能夠物盡其用的目的。通過開發(fā)設計典型的以數據分析為基礎的移動應用，使數據分析的目的及所處的場景更具有針對性。以人群密度監(jiān)測的應用為例，通過對能夠反映人群密度的數據（如個體移動的加速度、方向、環(huán)境噪聲、溫度等）進行分析，獲得當前的人群密度，設置人群密度的預警。此類應用開發(fā)難度較低，且數據分析的過程具有實際應用意義，能夠吸引學生的興趣。主要包含以下幾個方面：

1.基于移動群智感知的大數據收集平臺建設

移動群智感知的含義是利用普通用戶的移動設備作為基本的感知單元，并通過移動互聯(lián)網進行有意識或無意識的協(xié)作，實現感知任務分發(fā)與感知數據收集，完成大規(guī)模的、復雜的感知任務，其目的在于以一種全新的感知模式為上層應用提供收據的收集。移動群智感知的數據收集的特點是“以人為中心”，即人將參與整個感知過程，既是感知數據的“消費者”，又是感知數據的“生產者”。以人為中心的移動感知數據的收集特性能夠充分調動學生實踐過程中的參與度，且能夠保證數據收集的真實性。

2.可持續(xù)、可運營的大數據分析實驗平臺建設

大數據真正的價值在于形成主動收集數據的良性循環(huán)，并帶動更多的數據進入該循環(huán)，其分析的目的是將數據分析的結果提供給上層應用，并且建立數據收集—數據分析—結果反饋—數據再收集這樣一個良性循環(huán)。因此，針對感知數據，利用大數據分析的方法進行分析并將結果提交給應用，將分析的結論用于指導或開發(fā)相關應用，并利用該應用不斷獲取新的數據，使得本數據分析平臺形成數據收集、數據運營（利用數據分析的結果去解決問題）、運營數據（以現有的數據創(chuàng)造更優(yōu)質的新數據，實現從用數據到養(yǎng)數據）的良性循環(huán)。最終，使該平臺達到可持續(xù)發(fā)展、可運營的目的。

3.教學方式及考核方式改革的建設

課程教學及考核不能輕視學生的學習過程并以結果為唯一衡量標準。針對目前學生學習輕過程、以考前突擊應付考試導致對知識的掌握浮于表面的現象，課程在授課及考核方式上可以以項目為驅動來督促學生學習。

四、教學改革的主要特色

1.數據收集質量源頭可控

一方面，基于移動群智感知的數據收集模式，使得數據的收集不再依賴于已有的數據源，而是可以通過自己構建的數據收集網絡進行數據收集，并通過研究相應的機制提高數據收集的質量；另一方面，基于各種應用需求的數據收集，使得數據具有一定的背景意義，為數據分析的結果提供了一定的指導意義。

2.以數據為驅動的大數據分析教學方法

針對相應的數據，探索合理的數據分析方法，從數據中得出有意義的結論或現象，而此思路正是數據分析的本質。

3.建立數據收集、分析、反饋、再收集的良性循環(huán)

移動群智感知網絡進行應用數據收集，并在大數據分析實驗平臺上進行分析，最后將分析結果反饋到相關應用，同時相關應用會發(fā)出新的數據收集任務。這種方式真正實現了數據從收集、分析、反饋到再收集的良性循環(huán)，達到了以數據養(yǎng)數據、用數據的目的，最終朝著數據運營的目標邁進。

4.學生參與度高

移動群智感知中的“參與式”數據收集模式需要學生參與到數據的收集過程中，利用大數據分析平臺進行分析，并開發(fā)相關的數據應用，這是一個環(huán)環(huán)相扣的過程，需要學生了解整個流程，能夠極大地提高學生對課程的參與度。

五、結束語

高校的教學改革是一個長期的、不斷探索的過程，為培養(yǎng)高素質的大數據創(chuàng)新型人才，應避免輕視實踐性環(huán)節(jié)的教學，注重激發(fā)學生的學習主動性，培養(yǎng)學生的研究開發(fā)興趣和科學創(chuàng)新精神。教師也應該時刻保持創(chuàng)新的頭腦，不斷學習、總結經驗和教訓，不斷改革教學模式和更新教學內容，為社會培養(yǎng)合格的大數據分析人才。

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注：本文系重慶郵電大學校級教改項目（項目編號：XJG1502）。endprint