摘要：近年来，在技术革新、产业需求与教育体系的多重推动下，大数据技术专业呈现蓬勃发展态势，成为数字经济的核心驱动力之一。随着国际形势演变，各类型企业愈发注重信创背景下的技术应用，人才需求也随之发生深刻变化。《关于加强新时代教育管理信息化工作的通知》明确提出，要全面落

近年来，在技术革新、产业需求与教育体系的多重推动下，大数据技术专业呈现蓬勃发展态势，成为数字经济的核心驱动力之一。随着国际形势演变，各类型企业愈发注重信创背景下的技术应用，人才需求也随之发生深刻变化。《关于加强新时代教育管理信息化工作的通知》明确提出，要全面落实《网络安全法》等法律法规及政策要求，优先选用具备自主核心技术且安全性达标的国产化产品，全面加强数据安全保障，建立覆盖全生命周期的数据安全保障机制。

为响应大数据技术专业快速发展及国产化信息安全保障的要求，全面落实 “学生中心、产出导向、持续改进” 的理念，尤其在教师教育特色鲜明的高校中，需着力提升工科专业学生的实际工作场景适应能力与工程实操水平。基于此，应以现有专业培养目标和课程体系为依据，探索信创背景下 Hadoop 大数据技术课程的教学改革路径，为大数据技术专业教学改革提供借鉴；同时，逐步尝试替代该专业的国产化软硬件，培养学生在国产平台上的工程技术能力，力求走出一条适应未来挑战的新工科人才培养之路。

一、大数据技术专业发展现状

据教育部网站数据，自 2016 年首批 3 所高校获批开设大数据技术专业以来，截至 2025 年，全国开设大数据相关专业的高校已近 1600 所，其中本科院校 800 余所，高职院校 860 余所，整体呈增长趋势，且高职院校相关专业的增速尤为显著。

大数据技术专业的课程设置通常涵盖计算机科学、数学、统计学及大数据相关技术的综合应用，旨在培养学生掌握大数据采集、存储、处理、分析和可视化的核心技能。专业基础课程包括编程、数据库技术、操作系统、计算机网络及数学基础等，与其他计算机类专业的基础课程高度重合；而体现专业特色的核心技术课程，则以大数据技术框架为核心，融合了数据采集、数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据可视化等内容 —— 其中，大数据技术框架多以 Hadoop 为核心生态体系。

Hadoop 是 Apache 基金会开发的分布式系统基础架构，作为开源框架，其在国内获得了广泛支持与应用：国内头部高科技企业普遍基于 Hadoop 进行二次开发，以满足特定业务需求；中小型数据技术相关企业为开展大数据服务、应对海量数据存储与分析及实时计算需求，也普遍采用这一开源、活跃且可控的平台。因此，在大数据技术相关专业中，Hadoop 可作为可靠平台开展教学与科研工作。

二、Hadoop 大数据技术课程面临的三大挑战

1.课程内容更新滞后，迭代难题待解

Hadoop 大数据技术作为大数据技术专业的核心课程，其核心支撑平台 Hadoop 发展势头强劲，迭代更新极具颠覆性与创新性。从 Hadoop 1.x 到 2.x 的升级，堪称一场架构层面的重大变革。核心组件从最初的分布式存储（HDFS）和计算模型（Map Reduce），拓展为 HDFS、YARN 和 Map Reduce。YARN 的横空出世，实现了资源管理与任务调度的分离，为 Spark、Flink 等多种计算框架提供了有力支持，大幅提升了资源利用率。后续版本则持续聚焦于性能优化、新计算模式支持、存储效率提升、资源管理灵活性增强、大规模集群支持以及流处理和 AI 等领域的深度融合。

不同版本间的更新带来了 API 的显著变化，这使得面向 Hadoop 的编程也产生了巨大差异。随着时间的推移，Hadoop 大数据技术课程内容会发生较大且持续、跳跃式的改变。然而，课程迭代速度过快，导致教师备课常常滞后。教师好不容易熟悉某一版本的内容，新版本又接踵而至，备课难以形成知识积累的叠加效应，往往需要从头开始，工作量巨大。

为应对这一挑战，教师需立足当下现实，着眼未来技术发展方向，紧密结合行业现状，与企业开展深度合作。通过梳理 Hadoop 大数据技术的主要发展脉络和高频应用分支，构建一条可持续改进的课程内容规划路线图，确保课程内容紧跟技术发展步伐。

2.信创平台适配难题凸显，资源探索亟待加强

大数据技术专业课程通常依据既定的教学大纲和实验大纲开展教学。尽管 Hadoop 具有开源特性且在行业内应用广泛，但在国产化替代的大背景下，其在信创领域面临着诸多亟待解决的问题。

首先是硬件适配难题。随着国产硬件在企业场景中的应用日益广泛，Hadoop 适配国产化硬件成为一项关键技能，这涉及到对 CPU 等核心硬件的选型与配置。目前，国产 CPU 如鲲鹏、飞腾等已逐渐成熟，但如何将 Hadoop 顺利迁移至这些硬件平台并确保其稳定运行，是需要深入研究和思考的重要问题。

其次是操作系统适配挑战。Hadoop 需要适配国产操作系统，如 open Euler、麒麟、统信 UOS 等。这就要求在 Hadoop 的编译、安装和配置过程中，充分考虑操作系统的特性，以保障与国产操作系统的兼容性。

最后是中间件与数据库适配问题。需要探索如何实现 Hadoop 与其生态系统中中间件和数据库的国产化适配，确保 ZooKeeper、Hive、HBase 等组件在国产环境中能够正常运行。然而，目前无论是教材资源还是网络资源，面向信创平台的 Hadoop 相关课程探索都十分匮乏。虽然理论上这些技术存在互通性，但若不进行深入摸索和磨合，就难以发现潜在的适配问题。

在当前“卡脖子”的严峻形势下，许多企业已经意识到信创平台的重要性并开始逐步迁移。如果教学不能及时跟上这一趋势，学生将产生知识短板。同时，长期依赖非信创平台进行教学，也会对课程思政教育产生不利影响，在教学过程中缺乏有效的切入点，难以将思政内容与教学内容有机融合。

3.工程应用能力薄弱，教学与实践脱节

作为一门工科课程，Hadoop 大数据技术课程旨在培养学生具备较强的产业和行业适应能力。但就目前的教学情况来看，学生普遍缺乏解决工程问题的能力，难以快速满足企业对工程实践能力的需求，这反映出该课程存在工程应用性不强的问题。

这一问题主要源于教学与实践的脱节。课程往往过于侧重 Hadoop 的底层原理，如 HDFS 存储机制、Map Reduce 执行流程、Name Node 与 Data Node 的交互机制以及 Map Reduce 的 Shuffle 阶段等，却缺乏将这些理论知识转化为实际工程问题解决方案的教学内容，也缺少实际业务场景的案例。部分课程虽然提供了案例，但大多仅停留在基础功能实现层面，未能涵盖真实企业级项目的复杂性。

此外，Hadoop 生态系统庞大，为了让学生掌握更多技能，Hadoop 大数据技术课程内容通常较为繁杂。虽然相关模块之间存在一定相似性，但深入学习后会发现差异巨大。因此，在教学过程中，有时难以形成完整的知识体系，导致学生忙于在各个模块中浅尝辄止，无法通过一个完整的项目将各个部分有机串联起来，从而影响了学生工程应用能力的培养。

三、Hadoop大数据技术课程改革目标

在大数据技术专业蓬勃发展的当下，Hadoop大数据技术课程改革目标的设定，需深度契合行业发展需求、精准把握技术进步趋势，并聚焦于人才培养的核心能力，主要从以下三个关键维度展开。

（一）课程内容：紧跟前沿，融合特色，强化思政

Hadoop大数据技术课程的改革，首要任务是对陈旧内容进行深度优化。这一优化并非局限于软件版本的简单升级或模块的常规更新，而是要在紧密追踪技术前沿动态的同时，深度结合企业发展的实际需求。特别是在国产化设备日趋成熟的大背景下，充分考量企业在信创领域涌现的新需求。

具体而言，课程内容优化应积极融入大数据领域的前沿技术与新兴应用场景，大力强化交叉学科的深度融合，凸显行业应用的特色与价值。同时，要紧密结合学校自身的办学特色与定位，既注重培养学生解决普遍性工程问题的能力，又着力提升其在特定领域的差异化竞争优势。此外，在课程思政建设方面要深耕细作，将爱国情怀的培育融入课程教学的各个环节，助力学生成长为德才兼备的社会主义建设者和接班人。

（二）教学模式：创新驱动，多元赋能，培养能力

为有效培养学生解决工程问题的能力，需着重培养学生的数据思维与创新能力，引导其树立终身学习的理念，形成以行业需求为导向、能够快速适应技术迭代的能力。针对这一目标，教学模式的革新势在必行。

一方面，要以学生为中心，积极推行翻转课堂的教学模式，实现师生角色的有效转换，充分激发学生的自主探究精神和学习能力。另一方面，要以项目为载体，精心设计具有实用性和真实性的项目任务，让学生在实践中提升解决实际问题的能力。同时，要广泛运用数字化教学工具和资源，开展个性化的教学探索，满足不同学生的学习需求。此外，要采用动态评价机制，适当弱化传统考试（尤其是笔试）的比重，增加项目成果展示、团队协作表现、创新实践能力等多元评价维度，全面、客观地评价学生的学习效果。

（三）持续改进：反馈驱动，精准施策，优化提升

为实现课程的持续改进，需对考核评价体系进行全面改革。在每个具体的教学模块中，要紧密结合企业需求，建立健全学生反馈机制。通过问卷调查、座谈会等多样化方式，广泛收集学生对课程目标的意见和建议，精准掌握学生的学习状况和需求。

建立有效的反馈机制后，要将阶段性反馈结果及时传达给教师和学生，让教师清晰了解自己教学过程中的优点与不足。在此基础上，教师应根据反馈结果制定切实可行的改进措施，并将其落实到后续的教学工作中。通过这种持续的反馈与改进循环，不断提升课程教学质量，实现课程的持续优化与升级。

四、Hadoop大数据技术课程改革实施

以Hadoop大数据技术课程为突破口，构建基于国产操作系统的Hadoop集群平台。紧密结合企业实际需求，与企业携手打造技能图谱，并围绕该图谱开展项目驱动式实践教学，引导学生自主探索，培养其解决工程问题的能力，进而持续优化课程内容与教学方法。

通过与企业的深度合作，精准掌握企业常用的国产化操作系统类型，挑选契合企业基础需求的Hadoop模块，搭建虚拟与实际两套平台系统。在此基础上引入企业实战化项目，采用“模块化学习、项目化贯通”的模式，按步骤推进项目的调研、需求分析、整体设计、具体实施及测试工作，提升学生对工程的宏观认知与实际开发能力，为后续企业实训课程筑牢根基。

（一）信创平台搭建

以虚拟机形式在单台个人电脑上搭建Hadoop集群，旨在方便教学过程使用与实验开展，同时为后续搭建实际集群平台积累经验。

（二）教学内容设计

在企业协助下构建技能图谱，以此作为Hadoop大数据技术课程的主线。课程主线既紧跟课程内容迭代更新步伐，又保留传统脉络，同时选取企业高频使用部分作为课程支线。

教学内容依据技能图谱展开，根据后期实际项目需求进行取舍，主要模块包括：

基础理论模块：以大数据特性与行业应用为核心，同时涵盖Hadoop基本架构、HDFS存储机制、Map Reduce计算模型和YARN资源调度原理等内容。

核心技术模块：包含HDFS实战应用（如命令行操作、Java API开发、副本策略优化）、Map Reduce编程（如Word Count案例）、YARN与高可用性（如Resource Manager HA配置、动态资源分配）等。

生态系统工具模块：涉及Hive与数据仓库、HBase实时存储、数据迁移与采集（如Sqoop数据导入导出、Flume日志采集系统）等。

行业实战模块：包含电商用户行为分析（如基于Hive的UV/PV统计、Spark Streaming实时推荐）、智慧交通数据处理（如利用HBase存储实时交通流量、结合Flink进行拥堵预测）等。

以上模块采用以点带面的方式，挑选重点内容，兼顾旧知识体系传承，保持内容线索性，培养学生探究与思考能力，构建兼具实战性与普适性的课程内容体系。

（三）教学评估设计

采用多元评估体系，将平时表现、实验与作业、项目成果和期末考试作为学生成绩综合评价的主要指标，并赋予相应权重。评估内容涵盖基础概念与原理、集群配置与测试、Map Reduce程序编写、Hive/Pig数据分析、调优策略实施和解决方案独创性等。重点考查学生课堂讨论贡献度、在线测试成绩、代码质量、团队协作评价和口头表达能力。

建立动态反馈机制，实行阶段性反馈。每个模块结束后，通过问卷等形式收集学生学习难点，针对性调整教学内容。邀请行业专家参与项目答辩，提供实战视角建议，根据评估结果优化教学内容与方法，完善课程内容体系。

最终根据教学效果整体反馈及企业满意度，有针对性地调整课程重点和难点，优化技能图谱，建立“评估—反馈—改进”的闭环机制。通过这套全面教学评估体系，有效衡量Hadoop大数据技术课程教学效果，促进学生全面发展，为课程持续改进提供科学依据。

五、总结

本文以培养新时代信创背景下的大数据实用型人才为目标，通过与企业深度合作，精准把握企业对应用型本科大数据专业学生核心技能的需求，构建技能图谱，并依据图谱有针对性地选择教学内容。

在教学过程中，以企业实例为依托，持续进行评估与考核，及时发现并纠正教学中存在的不足与偏差。通过分组项目实战对学生能力进行综合考核，在此基础上不断优化技能图谱，进而优化教学与实践大纲、教学内容及教学课件，持续提升教学质量与效果，确保人才输出质量，提升学生综合竞争力。

课程中对信创的探索具有重要价值，既为学生综合素质培养和工程能力提升奠定基础，又自然融入课程思政教育，为社会输送政治素养与专业技能兼备的信创技术人才，同时为大数据技术专业其他课程改革提供良好示范。然而，在信创领域的探索仍任重道远，目前虚拟机、数据库以及计算机硬件适配等方面尚有许多课题有待深入研究与摸索。此外，大数据技术与人工智能的融合已成为热点话题，这也是未来值得深入探究的重点方向。

来源：小成顾事多