由于大数据技术及应用专业是新开设的新兴专业，不同高校根据自身教学资源与办学条件制订相应的人才培养目标，虽然有各自特点，但总的来说，该专业主要培养具有信息科学、数理统计和数据科学的基础知识与基本技能，掌握大数据采集、预处理、存储、处理、分析、可视化和数据安全等技术，具备一定的数据科学研究能力以及数据科学家岗位的基本素养，能胜任数据分析与挖掘算法研究和数据系统开发的应用型和创新型人才。
一、任务驱动与翻转课堂教学模式教学意义
将任务驱动与翻转课堂相结合起来并应用到大数据技术课程的教学实践过程中，无疑也是非常有益的探索，理由如下：首先，大数据的生命周期来看，大数据技术是综合了采集、预处理、存储、分析及可视化等多个环节所需的很多项涉及信息技术的多个子领域的众多知识，要求学生围绕分布式存储和分布式计算两个层面，理解或掌握将先修课程（操作系统、数据库、语言编程、数据结构与算、数据分析等）的知识综合应用起来处理大数据场景的问题，特别适合教师按照课程目标要求，把多个知识点串在一起，设计出一个个大小合适的任务，不仅可以让学生有明确的学习目标，也可以实现多课程联动，更好地培养学生的大数据实践技术能力和综合应用能力。其次，信息技术的快速发展给翻转课堂提供了良好的便利，通过课前设计、课中实践和课后互动实现翻转课堂。
二、教学现状
大数据技术课程教学中，理论教学学习各种基础计算机、数学统计知识、数据科学的模型，专业教学学习大数据概念、形式、方法，在当前，大数据的各类平台层出不穷，计算模型更是多种多样，为了应对数据的爆炸式增长，算法方法更新升级也越来越快。现在各高校普遍在大数据专业教学上无经验可循，大部分都在探索阶段，这在一定程度上就要求理论学习和专业实验实习实践教学要及时地根据新形势新方法进行设定。实验实践教学能紧跟时代步伐，就要建设好教学的平台和实验实践内容。校外各种大数据相关的培训机构良莠不齐，其中不乏有高质量的学习经验，可以考虑从中学习合适的实验教学经验。
三、任务驱动与翻转课堂教学模式在大数据技术课程中应用探索
（一）数据技术课程的翻转课堂设计
翻转课堂的实践步骤可以分成：课前设计；课中实践；课后互动三个阶段，在任务驱动的翻转课堂教学模式下，教师完成任务设计之后，就要在课前设计阶段将任务布置给学生，并做一些相关的学习引导工作，比如简单讲授本章知识点，还要讲解不涉及但任务中又提出要求的背景知识以及任务的核心要求；在课中实践阶段，学生以小组形式先进行课下实践，与此同时，教师对每组学生的实践过程进行巡视，及时了解学生的学习进展和任务完成情况，同时给学生提供引导性的指导；等各个小组任务基本完成后，教师召集学生在课堂进行课后互动，各小组汇报自己小组的工作，并接受教师和其他小组的点评和提问。
（二）搭建大数据“一站式”公共服务平台
“双高计划”要求提升信息化水平，加快智慧校园建设，促进信息技术和智能技术深度融入教育教学和管理服务全过程，改进教学，优化管理，提升绩效。消除信息孤岛，保证信息安全，综合运用大数据、人工智能等手段推进学校管理方式变革，提升管理效能和水平。以“信息技术+”升级传统专业，及时发展数字经济催生的新兴专业。适应“互联网+职业教育”需求，推进数字资源、优秀师资、教育数据共建共享，助力教育服务供给模式升级。教育教学和管理的智能化体现了大数据“以人为本”“面向服务”的观念逐步深入人心，将大数据服务覆盖到校园的每个角落是大数据技术与应用专业的职责所在。大数据服务平台主要解决与现有数据库的数据传输、数据预处理、数据存储、数据分析等问题，搭建大数据服务平台使得“一站式服务”成为可能。
（三）大数据技术课程的翻转课堂设计
翻转课堂的实践步骤可以分成：课前设计——课中实践——课后互动三个阶段，在任务驱动的翻转课堂教学模式下，教师完成任务设计之后，就要在课前设计阶段将任务布置给学生，并做一些相关的学习引导工作，比如简单讲授本章知识点，还要讲解不涉及但任务中又提出要求的背景知识以及任务的核心要求；在课中实践阶段，学生以小组形式先进行课下实践，与此同时，教师对每组学生的实践过程进行巡视，及时了解学生的学习进展和任务完成情况，同时给学生提供引导性的指导；等各个小组任务基本完成后，教师召集学生在课堂进行课后互动，各小组汇报自己小组的工作，并接受教师和其他小组的点评和提问。在作者的翻转课堂教学实践中，绝大多数学生能在老师的帮助下，都能以小组的形式较好地完成每章设计的任务。
（四）在线教育
此模块为静态内容，管理员对教师上传的教育资源进行存储，使各个章节内容生成目录树，并且创建链接。使用coures文件夹实现教案的上传，使内部每个子文件夹和章节对应。菜单页中具备链接，便于教师与学生迅速定位相应的教育与学习资源。管理员与教师都能够实现资源的上传，判断课程是否满足学校教改需求和课程内容。假如通过教师进行上传，上传之后通过管理员审核录入到数据库中。用户在前端页面对课程信息观察，如果管理员对资料上传，实现数据库录入，在登录系统之后，教师与学生都能够对信息观察。
（五）课后巩固巩固拓展
利用演练数据和演练视频学员自主查找问题、分析原因、探究对策，巩固提高知识、提高教学效果。利用网络课程与学员课后互动讨论答疑，拓展学员知识能力。在原题所有条件不变基础上，添加一些新的约束条件。例如，航母一次最多保障5架飞机；飞机连续起飞3次后，需要进入检修间检修60min，请计算2天的起飞降落架次。此时，需要将记录飞机数据的二维数组变成三维数组，难度提升，锻炼学员知识拓展能力。课后作业。依托信息化网络平台，可采用主客题搭配，客观题直接批阅，主观题文字作答、语音回答、图片拍照等多种形式上传在线平台。教员通过网络平台进行学员答疑、文字或语音批改作业、教学评价等活动。
结束语
大数据技术是一门知识交叉性和应用综合性很高的课程，学生需要对前修课程知识掌握得非常扎实才能取得良好的学习效果，通过实施任务驱动的翻转课堂这种教学模式，在翻转课堂的三个环节中，教师的启发和引导，学生的主动学习不仅能提高本门课的学习效率，还能有效促进学生回忆巩固前修课程的相关知识，通过任务进程中的巡视辅导，教师给予学生更个性化的指导，从而有针对性地弥补学生能力的短板，同时，在教师点评、各小组的交流和讨论中，同学们开阔了视野，训练了沟通与表达能力、批判思维能力。
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