1.“新基建”对高职教育发展提出了新挑战
“新基建”七大领域分别指的是5G基站建设、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网。新型基建与传统基建相比，新型基础设施建设内涵更加丰富，涵盖范围更广，更能体现数字经济特征，能够更好推动中国经济转型升级。
早在2018年的中央经济工作会议就把5G、人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设列为2019年经济建设的重点任务之一。从2019年开始，在中国宏观经济发展“六稳”的总基调下，新型基础设施建设必将为新一轮经济增长提供强劲动力。
在当今智慧经济时代，以新发展为理念，以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系正在发展建设中[1]。“新基建”的“蓝图”绘制从信息基础设施、融合基础设施到创新基础设施建设都离不开数据的支撑。数据作为新的生产要素，必将在助推“新基建”落地过程中发挥重要作用。
“新基建”战略部署，对新一代信息技术提出了新的要求。而作为“新基建”的七大领域之一,“大数据中心”已延伸出新的内涵,与“ 5G”、“人工智能”、“工业互联网”等“新基建”多个领域都有着紧密的关系，对以产业数字化转型、智能化升级为支撑的新一轮经济增长将提供强劲动力。高职教育服务经济与社会发展，要紧跟产业快速发展步伐。
这一新形势必将导致市场对数据科学类人才的需求发生新变化、新要求，这一人才需求的新变化、新要求，必将给高职教育发展带来新挑战、新机遇：一方面，要求高职院校大数据技术专业的人才培养目标、人才培养规格、课程体系等也须随之发生变化；另一方面，相关课程的目标、内容、教法等必须要进行综合改革。
面对多个领域的交叉融合，面对 “新基建”对人才培养的新需求、新理念、新标准、新质量的挑战，针对高职学生理论基础薄弱、善于动手操作等特点，程序设计类课程被提出了新的要求：第一，要结合“新基建”对新一代信息技术的新需求，对课程的内容进行重构；第二，课程目标不仅仅是掌握一门语言，而是能熟练运用程序设计语言在多行业场景中，使之成为学生就业的保障；第三，课程的教学方法应避开数学基础薄弱的问题，要积极探索多元化融合的教学方法和手段改革，发挥高职学生动手实践的优势，充分调动学生的内驱力。
那么，作为数据智能学科领域中重要的基础课程《JAVA程序设计基础》，如何通过路径、方法、手段、措施等方面的改革，来实现课程目标、内容、教法的创新，以适应“新基建”、新技术、新经济形势对大数据技术专业人才的需求，从而培养既勇于创新又具有“工匠”精神的大数据技术技能人才呢？“新基建”背景下大数据技术专业的《JAVA程序设计基础》的课程内容要在大数据技术专业的JAVA课程基础上，按照人才市场的新需求，遵循“教学内容与岗位需求对接、教学过程与生产过程对接、实践项目与工作任务对接”的原则，以“校企合作、工学结合、专业教育与职业教育融通”的理念重新拟定课程目标与内容。
2.《JAVA程序设计基础》课程目标的新定位
未来的大数据与人工智能从业者将服务于各行业发展，每个行业经过数字化转型都可能会形成一套崭新行业生态系统。
程序设计是IT工作领域中必备的基本技能，程序设计类课程是数据智能专业课程群中一门重要的基础课程，是后续专业课程的基础和必备的工具类的技能课程，是培养学生综合跨领域的综合工程素养极为重要抓手。
目前，高职院校程序设计课程以JAVA与Python两种语言为主。JAVA更适合作为面向对象语言的先导课，它不仅是IT人才需求岗位数量最多的编程语言，也是大数据分布式系统Hadoop、大数据流式计算框架FLink的开发语言，还在大数据与人工智能综合开发项目中得到广泛的应用。
JAVA的课程培养目标被重新定位为：按照大数据JAVA应用开发岗位的技能需求为指引，培养学生从事大数据行业应用开发的基本编程知识与基本技能，激发解决实际问题的能力，形成自主学习的习惯，提高学生创新能力，为大数据专业专业核心课和综合实践实训课程打下坚实的基础。
3.《JAVA程序设计基础》课程内容的新设计
目前,无论是本科还是高职院校,程序设计课程在有限的课时下，偏重讲解基础理论,与人才市场的岗位要求脱节,学生缺乏解决复杂问题的能力。从高职学生在学习主动性和自学能力的角度考虑，课程内容的设计要更具吸引力，知识点要更加全面。
改革后的JAVA课程内容以编程技术知识点为主要线索，以大数据、人工智能应用场景应用开发案例为载体，让学生在大数据人工智能应用背景下，掌握JAVA的编程技能。
JAVA课程内容设计为72学时课程教学+36学时综合课程设计。
教学内容被分为两个模块:JAVA基础与JAVA进阶。每个部分配以JAVA在大数据与人工智能应开发场景的实训案例，部分进行了如下设计：
表1.大数据技术专业JAVA 课程内容新设计
课程设计包含基于JAVA数据智能应用开发通过综合实训案例，以提高学生最新的工具与平台的快速适应能力，激发学生对跨界学习的积极性，养满足企业岗位需求的人才，增强学生的就业竞争力。
4.《JAVA程序设计基础》课程教学的新设计
4.1 《JAVA程序设计基础》理论基础“拉链式”教学设计与“智能化”考评设计
该门课的教学设计要解决的不仅是实验实践内容的“质”的问题，还要解决“量”的问题。首先，在有限的课时量的条件下，必须重构教与学。在JAVA基础与增强阶段，借鉴O2O闭环教育模式[2]和翻转式教学[3]，重置在教学过程中教师和学生的任务分配。
4.1.1 “拉链式”教学设计
课前准备是教师一直非常重视的问题，但往往我们将重点更多聚焦在教师的课前准备上，而对学生的课前准备要求较少，或监管不足。在基础部分的教学过程中，科学地设计以学生为中心的线上学习与以教师引领的课堂教学两个链条，这两个部分的学习内容要紧密咬合，将线上线下内容呈拉链式设计。
利用在线教育的线上智能管理和线下指导答疑功能，更好的打造优质的闭环教育模式。学生的闭环体现在线上（课后）可以享受到优质内容提供的智能匹配，进行自我学习，并形成反馈指导；线下（课堂）再与老师进行答疑，高效解决学习问题。教师的闭环体现在线上对学生进行精准评测、个性化定位；同时，还可以分享优质教案，线下则进行个性化辅导，对教学过程可控可管理，同时形成自我淘汰机制，积累优质资源。
图１.拉链式教学内容设计与师生教与学的闭环
JAVA课程的MOOC资源非常丰富，网上文档、视频、与在线测评平台众多，但考虑到网络资源质量良莠不齐，知识点分散，为了保证合理、有效、严谨的课前学习，既需要教师提前为每个学习单元甄选出适宜的主干学习内容资源，找确保学生的学习目标明确，学习内容准确，还需要给学生留有部分增强的学习内容，让学生自主搜集资料，培养解决问题的能力。对线上资源的利用，要考虑多种形式的资源呈现，最好以文字、视频、训练、闯关等多种感官方式调动学生学习的兴趣。
如何保证学生真正完成有效的课前准备，利用好线上资源，怎样进行有效的督导监控则是一个难点。要及时掌握每个学生课前学习的状态和效果，注重学生的反馈，并将这些反馈信息作为学习数据进行分析，及时对每个学生的阶段性学习情况进行总结，针对不同的学生进行个性化的引导。
在课堂学习环节，突破原有的讲－练的授课形式，借鉴翻转式学习，开展以实验为主的“学思交融”的学习模式。在这个环节，需要教师根据学生的学习准备的情况，精心设计带有场景的实验案例。这里，案例的设计变得十分重要，要以梳理和巩固自学知识为基础，以增强深度学习为主。设计要以启发学生为主，将知识点揉入真实案例的完成过程中，由浅入深的递进式完成实验实践任务，最终以提高学生对知识点的运用能力为目的。
4.1.2 “智能化”考评设计
代码量必须累积到一定的量才能达到灵活运用，仅仅依靠课上练习是远远不够的，但给学生布置课后练习又会遇到部分学生没有自觉性，不能达到老师要求的任务量，更严重的问题是部分学生直接抄袭其他同学的代码，应付了事。借助在线测评平台是一个解决办法，在线测评平台可以对学生的编码进行自动评分、查重，应用于世界各地高校学生程序设计的训练、参赛队员的训练和选拔、各种程序设计竞赛以及数据结构和算法的学习和作业的自动提交判断中。
为了更好督促学生完成自主学习部分，将期末成绩分配到平时的过程化考核中，使得考核过程贯穿整个学习阶段，用高频次的小测监测学生的学习质量，激发学生的学习动力，督促学生端正学习态度，使得课内课外的教与学的良好效果得以保证。
4.2 《JAVA程序设计基础》实训案例“行动法”教学设计与“换位法”考评设计
该课程的建设要求以产业需求为导向，培养多元化、创新型卓越工程人才，要求学生毕业后具备解决复杂工程问题的能力。为此，能力的培养是教学设计和实施中研究和探索的重点，JAVA是一门实践性很强的课程，大量的以问题为导向的实验与实践对培养工程能力有着决定性的作用。在大数据JAVA阶段，借鉴行动学习法的模式，在以实践活动为重点，以学习团队为单位，以真实案例为对象，以角色扮演为手段，指导学生开展项目实战任务。
4.2.1 “行动法”教学设计
在熟练掌握基础理论知识之后，应进入以项目实战实训为主的阶段，为后续大数据相关课程做准备。新基建背景下，大数据专业的JAVA课程要“问技术发展改内容”，教师需要选取与技术发展相符合的实战任务，要选取贴合大数据技术专业课程体系的需求，应用在大数据实际场景问题的案例，要根据学习情况决定难易度，不宜做难度过大的实战实训。大数据JAVA这部分的高阶学习的目的是引领学生认识JAVA在大数据领域中角色，了解大数据领域中JAVA的具体应用场景，以实战项目激发学生对专业学习的兴趣和创新思维。项目的选取需充分考虑到学生的接受能力和速度；精心打造适宜的项目案例，使学生在递进式的项目开发中能体验到用JAVA解决大数据实际问题的成就感；鼓励学生在实战项目中，引入新的方法、工具和平台。
在项目实战的教学中，参考行动学习法[4]（Action Learning），通过行动来学习，即通过让学生参与实际工作项目，解决实际问题。行动学习建立在反思与行动相互联系的基础之上，是一个计划、实施、总结、反思进而制定下一步行动计划的循环学习过程。在熟练掌握基础理论知识之后，应进入以项目实战实训为主的阶段，在大数据后续相关课程的项目实战中，本着以行动学习的主要目的，以实践活动为重点，以学习团队为单位，以真实案例为对象，以角色扮演为手段，指导学生开展项目实战任务。项目实战鼓励团队独立制定方案，鼓励学生采用新技术、新手段、新方法。
4.2.2 “换位法”考评设计
这些主观类实践任务对教师的评改考核提出了更高的要求，学生互评作为评价主观类作业的一种手段被广泛采用，合理规范的互评机制对于JAVA课程的实践作业的评价是适用的。互评可以让学生跳出自己的思维模式，从其他角度重新思考问题，对知识点有更深刻的理解。这种“换位法”互评结束后，学生可以进行学习交流与总结，还有助于所有同学针对一个问题、一个任务、一个项目，在最短的时间里学习到更多的方法。但是，互评机制还存在很多亟待解决的问题，需要教师进行最终的审核和评估。
5.《JAVA程序设计基础》课程持续改进方案
“新基建”背景下高职院校的在数据技术专业的《JAVA程序设计基础》课程改革仍处于实践探索阶段，还需要不断的改进：
从粗粒度上看，要根据专业人才需求的变化不断改进课程内容，不断改进实验与实战案例，要根据学生学习效果不断改进教学方法和考核评价机制。
从细粒度上看，在教学过程中收集积累学生反馈信息，如：线上讨论中学生提问的内容、问题难易水平、时间、次数等具体信息，短期内，便于教师及时调整课程内容和教学方法，便于教师及时监控学生的学习状态，再将这些信息进行长期积累形成学生学习数据，进而，可以用来挖掘更有价值的信息以指导课程改进。随着积累数据的增加，在数据样本足够多的情况下，可以对学生的情况建立学生用户画像、问题画像等,如图2，这些信息可以让教师对学生进行针对性较强的指导，还可以结合问题的反馈和阶段考试的成绩进行分析，对各单元教学的难点进行针对性的改进，从而，通过多轮课程改革后，为后续课程的持续改进提供依据。
图 2.根据信息反馈难点问题画像及排行榜样图
6.结语
“新基建”建设背景下，在对大数据技术专业的JAVA程序设计课程的教学改革中，从传统教学模式转换到全新的融合式教学模式，从传统的单一角度教学评价到多层次教学反馈评价，教师和学生都投入比以往更多的精力和热情，与改革前相比，学生的学习效率和效果有质的飞跃，传统的JAVA课程内容只包含“JAVA基础”模块，改革后的JAVA课程内容增加了JAVA进阶和JAVA数智应用开发模块，是原有课程内容的三倍；传统的JAVA课程案例与实际应用严重脱离，改革后的课程案例源于行业企业实际应用场景，极大激发学生学习的主动性、积极性，学生在学习了该课程后，在各大竞赛中取得了优异的成绩，在大学生创新项目中开展自主研发，获得国家级立项；在校企深度合作项目中，担任研发骨干。实践证明，高职院校完全有能力培养出优秀的代码工程师，培养出的代码“工匠”不仅能写出简洁高效，有严谨之美的代码，而且具有工程素养和职业道德，实现毕业时与企业的无缝对接。
当然，在改革过程中，教师和学生也会面临一些问题和挑战，课程改革仍将逐渐根据实际情况进行调整并持续下去，不断探索多种教学手段的最优化组合，最大程度地提升学生的工程应用及实践能力。
参考文献
[1] 张海生.“新工科”的内涵、主要特征与发展思路[J].山东高等教育，2018年第一期：36-42.
[2] 吴文雅.基于O2O教学模式的高职技能操作类课程项目化教学方案[J].现代职业教育，2019年11期：94-95.
[3]曾明星,蔡国民,覃遵跃,王晓波,陈生萍,黄云.基于翻转课堂的研讨式教学模式及实施路径[J].高等农业教育,2015(01):76-81.
[4] 张振亭,李冬.行动学习法是值得提倡的学习方法[J].教育与现代化,2005(01):34-37+55.
作者简介：张彦俊，1979，女，黑龙江哈尔滨人，原黑龙江大学数据科学与技术学院博士、副教授，现中山职业技术学院大数据技术专业主任、学科带头人，研究方向：大数据、人工智能、职业教育
