大数据技术与应用专业建设调研报告

大数据技术与应用专业建设

调研报告

自党的十八大以来，我国提出了实施国家大数据战略的重大决策。国务院和相关

部门先后印发了《促进大数据发展行动纲要》、《大数据产业发展规划（2016〜2020年）》

等指导性文件。各部门、各地方高度重视，据不完全统计，我国已有20多个省级地方

和10余个部委出台了本地区、本行业大数据发展规划，我国大数据发展已经正式驶入

快车道。

2015年9月5日经李克强总理签批，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以

下简称《纲要》），系统指导我国大数据发展的国家顶层设计和总体部署大数据发展工

作。《纲要》提出从政府大数据、新兴产业大数据、安全保障体系三个方面着手推进大

数据领域十大工程建设，将我国大数据发展推向了另一个制高点。

职业教育服务经济与社会发展，必须紧跟产业发展步伐，随着经济增长方式转变

而“动”，跟着产业结构调整升级而“走”，围着企业技能型人才需求而“转”，适

应市场的需求而“变”。在大数据技术飞速发展的今天，职业教育必须紧跟大数据产

业发展步伐。为了更好地了解相关行业企业对大数据人才的需求，促进大数据技术与

应用专业教学与专业建设，大数据技术与应用专业教学资源库建设团队在国内外针对

大数据在行业企业的需求开展了调研。

一、调研目的

1、了解大数据行'业企业对大数据技术与应用专'业人才的需求倾向、人才需求规

格预测、就业预测、人才的市场定位等；

2、了解大数据行业企业对大数据技术与应用专业人才培养模式、培养目标的意

见，以与对专业知识、岗位分工、职业技能等的要求;

3、了解往届相关专业毕业生在工作单位的表现与用人单位对往届毕业生的工作、

岗位能力评价；

4、与相关企业建立校企合作模式，促进教学与社会实践的联系，为大数据技术

与应用专业教学资源库的专业建设、课程体系建设与培养模式寻找更完善的发展方向。

二、调研方式

1.问卷调查：印制问卷涵寄或面交，请企业相关人员作答。

2.实地调研：教师到企业和用人单位实地调研。

3.座谈调研：邀请用人单位的技术人员、管理人员到系里开展座谈交流。

4.网上调查：到网上搜索有关人才需求、课程设计、教学计划等信息。

三、国内外大数据发展现状

(-)大数据产业呈现爆炸式增长

由IDC和EMC联合发布的CTheDigitalUniverseofOpportunities:RichData

andtheIncreasingValueofInternetofThings》研究报告中指出，2011年全球

数据总量已达到1.8ZB,并将以每两年翻一番的速度增长，到2020年，全球数据量将

达到40ZB,均摊到每个人身上达到5200GB以上。

93中国大败据市场规模及增速(单位：亿元)

700

■■市场规模—城速

数里梆：中国信息通信积究院

图2120142020年中国大数据市场规模与增速

在“2017年世界电信和信息化社会日大会”上，工信部总工程师张峰指出，我国

的数据总量正在以年均50%的速度持续增长，预计到2020年，我国数据总量在全球占

比将达到21%0美国市场研究公司TDC发布的报告称，全球大数据技术和服务市场将

在未来儿年保持31.7%的年复合增长率，2016年总规模达到238亿美元。

(二)大数据产业应用需求扩张

大数据产业应用包括了政府/公共事业、物流零售、文化娱乐、能源/制造、金融

/保险、旅游、IT互联网电信等行业，可以看出大数据已经受到广泛的行业关注。

图2-2大数据在中国的行业分布

参与大数据调查的行业中，来自能源/制造行业的最多，比例达44.9乐其次是政

府与公共事业部，比例为17%,第三则是金融与保险行业，为10.3%。接下来，分别是

物流零售(8.7%)、文化娱乐(6.3%)、H7互联网/电信(5.8%)、旅游(3.36%)。与数

据规模的调查数据相对比，我们发现50TB以上的数据容量主要分布在能源/制造

(47.8%)、金融/保险(20.5%)与政府/公共事业(15.9%)。

从各个行业对大数据调研的参与程度其实已经可以反映出各行业对大数据的关

注程度，能源/制造行业对于市场行情的数据更为敏感，历史的商品行情对于未来的产

品设计、风险评估以与市场导向都有较强的参考意义。而随着政府与公共事业的服务

意识的强加与转变，以与更智慧的执政与管理理念的带动，对于数据的管理与分析的

需求也在日益加强。在金融与保险行业，则是传统的数据量大户，而在新时代更好更

快的发现客户金融习惯，将是金融与保险行业未来竞争必须要做的事情。其次，物流

零售的数据价值也在日益显现，成为排名第四的参与调查的行业，而新兴的，数据积

累（尤其是非结构化数据）历史尚浅的文化娱乐、IT/互联网/电信行业则分列第五和

第六。看来大数据已经成为众多行业关注和探讨的话题，其影响力己经覆盖了从传统

的制造行业到新型的文化娱乐、IT、互联网行业。

（三）人才供不应求

美国人才招聘市场的数据分析领先者WANTEDAnalytics和Forbes对来自150个

国家的10亿个岗位信息进行了统计，基于“数据分析”、“数据采集”、“数据挖掘”

和“数据结构”四项技能的大数据专业人才市场需求分析，在对过去12个月美国就业

市场“大数据”相关岗位的分析中发现：需要“大数据”技能的岗位空缺呈现高速增

长。

麦肯锡全球研究所（MGI）和麦肯锡商业技术办公室在对医疗、公共、零售、制

造业和个人定位等五个领域内详细研究了大数据发展趋势后发布的研究报告预测：由

于大数据的引入，会造成信息分析人才的缺乏，预计到2018年，仅美国就需要14〜

19万信息分析专业人才以与150万懂得大数据的管理人员和分析师。大数据不仅提高

了产业价值，还能够大幅度的拉动就业。

随着各大公司纷纷上马大数据业务，对大数据人才的需要，市场上正处于十分旺

盛的阶段。据Gartner预测，全球将新增440万个与大数据相关的工作岗位。大数据

的发展也会催生出一些新职业如大数据分析师、首席数据官等，然而人才供给的缺乏

正是大数据发展面临的一个瓶颈。目前企业发展大数据已步入初级阶段，不论是拓展

大数据'业务的百度、阿里、奇虎360等互联网公司，还是专业提供数据服务的大数据

服务商，对专业的大数据人才均有较高的需求量。而今生，这一“人才荒”的情况正

在愈演愈烈，从一定程度上说，人才匮乏已经成为制约大数据应用产业发展的重要因

素。

■同位科

■理如

缺口数量：430万

全年供求比：1:6.4

图2-3大数据人才市场需求分析

（四）大数据技术与应用专业系统化课程资源匮乏

就目前来看，在互联网上已经拥有了较多的单体资源，例如Java程序设计、

MapReduce程序设计、Hadoop，本系框架等课程资源非常丰富，但是缺少资源的系统性,

很多学习者不知如何去养成职业岗位能力要求。从目前来看，建设一个大数据技术与

应用领域的优质资源库，同时为学习者提出科学合理的学习建议，是非常有必要的，

四、典型工作岗位与能力分析

由于我国大数据产品正处于起步阶段，市场对技能型、操作性的人才需求相对较

高，从统计数据上看，大数据行业求职者学历与招聘需求出现错位，主要表现为大专

的招聘需求高于求职者占比，而硕士以上的需求则正好相反。

目前；大数据相关工作按照专业范围和工作特点大致可分为如下

1）、数据处理类：

该类职位要求对数据存储方式和数据存储结构有一定的理解，了解数据的定义，

并且可以通过多种采集方式获取原始数据，按特定要求处理数据。该职位应了解基本

的统计学方法，能应用统计学的工具，同时掌握大数据平台的相关操作技术，能将数

据处理方法通过大数据平台实现。

对于企业来讲，这部分人群在工作中对专业的熟练程度要求也是非常高的，例如

能熟练做出因子分析，聚类等基础技术处理，包括类似的各类数据统计处理技术。完

成业务中数据的前期预处理和处理基础工作，提供高质量的数据供数据分析和解读，

2）、大数据运维类：

该类职位要求具备人规模服务器集群的运维能力，同时具备人型数据库运维能

力。服务器运维包括维护并确保服务器的可用性，不断优化系统架构、提升部署效率

和优化资源利用率等。数据库运维包括具备软件安装、配置优化、数据恢复和迁移、

数据库故障排除、预防性巡检等一系列能力。

运维工程师面对的最大挑战是大规模服务器集群的管理问题，如何管理好几十万

台服务器上的服务，同时保障服务的高可用性，是运维工程师面临的最大难题。因此,

作为运维类工作，特别是大数据级的运维工作，职位要求应该具备扎实的基础知识。

包括掌握如Java/Python等至少2种编程语言、熟练掌握常用的算法并能灵活运用、

熟悉网络基础知识、深入理解Linux操作系统等。同时，在大数据环境下，还应该掌

握熟悉分布式计算或者存储系统。

3）、大数据技术支持类：

大数据技术支持类包括售前技术支持和售后技术支持。售前技术支持能够在大数

据应用系统实施前遇到无法解决的问题时提供技术支持；售后技术支持能够在大数据

应用系统部署完成后，为客户提供售后服务，帮助工程师诊断并解决大数据应用系统

使用过程中出现的问题。

该类职位需要掌握大规模服务器集群知识，以与大数据相关基础。具体包括掌握

至少1门编程语言、掌握Linux操作系统、掌握分布式计算和存储系统等。同时技术

支持需要面对客户，应具备一定的沟通和团队协作能力。

校企专家通过对上述典型工作岗位的能力要求分析研讨，形成大数据技术与应用

专业岗位职业能力分析表。

表3-4大数据技术与应用主要工作任务描述

典

型

工

能力要求知识要求技能要求课程

作

任

务

1、掌握计算机基础知1、能够配置和数据处理技

通过系统识；管理网络设备，术（Python）

监控、集群2、掌握网络基础知识、完成网络搭建数据库基础

大配置等技中小型局域网组建和运2、能够配置和Linux操作

数术手段，保维技术；管理服务器和系统

据证大数据3、掌握服务器与存储基存储，完成相关大数据概论

平平台能够础知识,设备的维护网络技术

台长期稳定4、掌握主流操作系统3、能够完成操大数据平台

运的支撑企（如Linux、Windows）作系统的安装构建

维业大数据5、掌握主流数据库基础和配置大数据安全

业务的工技术（如oracle>4、能够完成大管理

作能力MySQL、NoSql等）数据平台的日Hadoop综合

6、掌握脚本编写方法常维护实训1

(如shell,Python等)5、能够使用工云计算与虚

7、掌握Hadoop/Spark具完成大数据拟化

相关组件的基础理论知平台的软硬件Spark综合

识与运维工具的使用；平台运行状态实训

8、掌握HDFS、Hbase、监控

hive、yarn等组件的基6、能够完成大

本操作数据平台的故

障应急处理

1、能够使用工应用程序开

通过数据

具从数据源抽发基础

抽取、整1、掌握计算机基础知

取所需数据(Java)

理、传输、识；

2、能够使用工数据处理技

加载、校验2、掌握主流数据库基础

具对数据进行术(Python)

数等技术手技术(如Oracle>

指定操作，如转数据库基础

据段，结合工MySQL、NoSql等)

换、清洗、校验Hadoop综合

预具，保证高3、掌握shell脚本编

等实训

处效的为大程，熟悉Java、Python

3、能够使用工Spark综合

理数据分析等开发语言

具完成数据加实训1

提供高质4、掌握Hadoop/Spark

载，如传输、建爬虫技术实

量的数据相关组件的基础理论知

库、校验等训

资源的工识与运维工具的使用；

4、具备分布式云计算与虚

作能力

ETL过程调优能拟化

力概率论与数

理统计

数据清洗

数据库基础

通过综合Linux操作

1、掌握计算机基础知

运用服务1、能够配置和系统

识；

器、交换管理网络设备，大数据概论

2、掌握网络基础知识、

机、存储、完成网络搭建网络技术

中小型局域网组建和运

大虚拟化、云2、能够配置和大数据平台

维技术；

数计算、大数管理服务器和构建

3、掌握服务器与存储基

据据等基础存储，完成相关大数据安全

础知识,

平知识，保证设备的维护管理

4、掌握主流操作系统

台快速、高效3、能够完成操大数据测试

（如Linux、Windows）

部的完成大作系统的安装技术

5、掌握主流数据库基础

署数据平台和配置Hadoop综合

技术（如Oracle、

环境等搭4、能够完成大实训

MySQL、NoSql等）

建和部署数据平台的搭Spark综合

6、了解大数据基础知识

的工作能建、测试与调优实训1

和基本框架

力云计算与虚

拟化

可通过数据1、掌握主流操作系统1、能够使用Web应用程序开

视可视化报（如Linux、Windows）开发框架进行发基础

化表技术、商2、掌握数据可视化报表可视化应用开(Java)

设业智能报技术，如EchartSs发数据处理技

计表工具、常llighcharts等2、能够根据行术(Python)

与用Web开发3、掌握商业智能报表工业领域需求进数据库基础

开框架以与具的设计和使用行可视化设计大数据概论

发程序开发4、掌握Web开发框架和3、能够使用BI数据结构与

语言，能够程序开发语言，如PHP、工具进行商业算法

进行可视Java、HTML5、CSS、智能报表设计、软件工程

化应用的JavaScript等开发与展示Web开发技

设计、开发5、掌握数据库相关知识术

与展示，直大数据可视

观的为客化技术

户呈现大大数据分析

数据的价技术

值流式计算技

术实训

大数据测试

技术

概率论与数

理统计

大数据后台

应用开发实

战

OLAP数据分

析实战

大数据仓库

与数据挖掘

应用程序开

发基础

1、掌握软件工程和软

通过对大1、能够搭建好(Java)

件开发基础知识

数据进行大数据程序开数据处理技

2、掌握数据库开发基

分析处理、发的环境术(Python)

础知识

大结合软件2、能够根据用数据库基础

3、了解大数据开发平

数开发流程，户需求利用开大数据概论

介

据按照业务发语言进行大数据结构与

4、掌握开发环境的设

应需求完成数据分析和预算法

置

用大数据应处理软件工程

5、掌握HDFS文件存储

开用开发的3、能够进行大Web开发技

操作

发相关软件数据应用程序术

6、掌握

设计与实开发大数据可视

MapReduce/Spark编程

现的工作4、能够完成功化技术

7、了解专业领域的数

能力能性测试大数据分析

据分析方法

技术

流式计算技

术实训

大数据测试

技术

概率论与数

理统计

大数据后台

应用开发实

战

OLAP数据分

析实战

大数据仓库

与数据挖掘

1、能够熟练使

用Hadoops

1、掌握计算机基础知

具备综合

Saprk等大数据

识；数据处理技

型的大数

组件和模块的

2、掌握网络基础知识、术（Python）

据相关基

功能

中小型局域网组建和运数据库基础

础知识,快

2、可以根据大

维技术；Linux操作

速故障分

数据常见组件

大3、掌握服务器与存储基系统

析定位、基

安装部署手册

数础知识,大数据概论

本日志阅

进行系统部署

据4、了解主流操作系统网络技术

读理解的

并解决安装部

售（如Linux、Windows）大数据平台

能力，结合

署中的基础问

后5、了解主流数据库基础构建

项目文档，

题；

技技术（如Oracle>大数据安全

对大数据

3、能够根据项

术MySQL、NoSql等）管理

平台完成

目售前技术方

支6、掌握Hadoop/SparkHadoop综合

故障排查，

案与客户沟通

持相关组件的基础理论知实训

采取相应

业务具体需求，

识与运维工具的使用；云计算与虚

措施，保障

撰写项目实施

7、了解大数据基础知识拟化

大数据平

方案和测试方

和基本框架Spark综合

台稳定高

案；

8、项目实施文档撰写和实训1

效运行

4、具有项目整

项目管理知识

体管理能力，能

够进行项目整

体规划、执行、

风险管理、项目

验收等项目管

理相关工作，熟

练使用常见项

目管理工具如

project等；

5、了解网络的

交换技术、路由

技术以与出口

技术等，可以完

成中小型网络

的规划与设计；

6、能够熟练使

用Linux、

Windows等常见

操作系统

7、能够使用

Oracle>

SqlServcr>

MySQL、NoSQL

等主流数据库

1、掌握计算机基础知

识；

参与产品2、掌握网络基础知识、

开发和项中小型局域网组建和运

目运行全维技术；

过程中，综3、掌握服务器与存储基

数据处理技

合运用大础知识

大术（Python）

数据相关4、掌握主流操作系统

数数据库基础

技术知识，（如Linux、Windows）

据能够按照正确大数据概论

按照正确5、掌握主流数据库基础

文格式和行业要软件工程

格式和行技术（如Oracle>

档求书写文档大数据测试

业要求，完MySQL>NoSql等）

编技术

成大数据6、掌握脚本编写方法

写概率论与数

产品和相（如shell>Python等）

理统计

关项目文7、掌握Hadoop/Spark

档编写的相关组件的基础理论知

综合职业识与运维工具的使用；

能力8、掌握HDFS、Hbase、

Hive、Yarn等组件的基

本操作

大通过大数1、掌握主流操作系统，1、能够完成测应用程序开

数据测试工如Linux、Windows试文档编写（如发基础

据具，实现对2、掌握主流数据库基础测试用例、测试(Java)

系大数据应技术，如Oracle>报告等）数据处理技

统用的功能、Mysql、Nosql等2、能够完成测术(Python)

测性能和可3、掌握测试脚本编写方试脚本编写，协数据库基础

试靠性的测法，如shellsPython助开发人员或大数据概论

试，输出测等系统维护人员软件工程

试文档，4、掌握Hadoop/Spark完成bug修复与大数据测试

辅助分析相关组件的基础理论知调优技术

并反馈测识3、能够使用自概率论与数

试结果5、掌握大数据相关测试动化测试工具理统计

方案与流程完成大数据系

6、熟悉自动化测试工具统相关测试工

的使用，如bigtop、作

hibench等

通过数据1、掌握数据安全理论知1、能够对数据应用程序开

大

安全相关识进行细粒化授发基础

数

技术手段2、掌握主流操作系统和权管理与配置(Java)

据

和策略，保系统安全保证技能，如2、能够熟练管大数据概论

安

证大数据Linux、Windows理系统认证网络技术

全

合理化的3、掌握HDFS、HBase、kerberos组件大数据平台

管

安全管理，Yarn、Hive等大数据相和通过LDAP.AD构建

控

避免恶意关组衅的基本操作对用户进行统大数据安全

入侵、伪装4、掌握大数据安全功能一认证管理管理

盗取和内使用，如数据授权、安3、能够对大数大数据测试

部越权访全策略制定、统一认证据系统进行审技术

问等行为功能、数据加密、数据计管理Hadoop综合

造成任何审计等4、能够对HDFS实训

数据损失，数据、元数据和Spark综合

全方位保其他敏感数据实训

护大数据进行加密操作云计算与虚

的安全5、能够制定和拟化

实施大数据安

全策略

五、调研总结

综上所述，市场对大数据人才的需求量日益加大，但是高校的专业培养却供不应

求。为了适应大数据产业的快速发展，2016年9月，教育部向普通高等学校、高等职

业教育（专科）专业目录增补13个专业，其中就包括大数据技术与应用专业，正式批

准“高职”《大数据技术与应用》专业作为《普通高等学校高等职业教育（专科）专

业目录2016年增补专业》（专业代码：610215）o经过一轮探索后，国家开始加大力

度，扩大面积，积极寻找和催生大数据专业人才的培养方式来填补大量人才缺口，但

仍不满足需求。

各大高职院校的人数据技术与应用专业均处于起步阶段，人才培养课程体系不够

完善，教学科研资源匮乏，专业师资力量不足。因此，建设大数据技术与应用专业教

学资源库势在必行。

附件1:

关于大数据技术与应用专业人才培养方案的

调查问卷（院校版）

尊敬的学校领导/老师：

您好！我们现正在进行高职学校大数据技术与应用专业教育教学情况的问卷调研,

目的是要通过调研掌握大数据技术与应用专业人才培养的情况，用以指导今后工作，

耽搁您一些时间请您填写我们的问卷，希望了解您对这些问题的一些看法和评价。谢

谢！

学校名称:___________________________

学校联系电话:______________________

一、大数据技术与应用专业相关情况

1.贵校在开办软件技术专业/专业群的过程中遇到过哪些困难？（）（可多选），其中

最大的困难是（）（单选）

A.招生困难;B.实践环节难以开展；C.学生就业困难;D.经费不足;

E.没有困难;F.其它（请注明）;

2.贵校软件专业/专业群学生学习的积极性表现为（）

A.非常积极；B.比较积极；C.一般；D.不愿学习；

3.贵校软件专业/专业群学生对未来的就业前景的认识是（）

A.非常好；B.比较好；C.一般；D,不理想；

4.贵校认为在大数据技术与应用专业人才培养模式中应重点关注学生（）

A.当前就业；B.升学；C.兼顾就业和升学；D.中高职衔接班；E.多岗迁移就业；F.职

业发展。

5.贵校在校企合作方面学生顶岗实习般如何安排。

A.校方安排；B.企业安排；C.学生自主选择；D.其他o

6.贵校在校企合作方面学生顶岗实习一般如何安排在什么时间。

A.第五学期；B.第六学期；C.根据学校需要安排;D.根据企业需要安排。

5.贵校认为大数据技术与应用专业学生毕业后主要从事的岗位有（）（可多选，请在

下表相应位置打V）

大数大数据大数云计算大数据大数据媒数数据测数据其

据运处理工据开运维工广告销体营销工据试工程安全他

L-LJ

冈维师程师发工程师售程师处师控制

位程师理员

员

二、大数据技术与应用专业学生能力具备的职业能力

请您对表格中所列能力项对大数据技术与应用专业学生未来发展的重要程度作出

评判，在相应的内容处打“。

能力项（请写出您认非常重比较重不重

序号类别一般

为的）要要要

1职业能力

大数据运维

2

师

大数据处理

3

工程师

大数据开发

4专

工程师

业

云计算运维

5能

工程师

力

大数据广告

6

销售

r数据处理员

数据测试工

8

程师

其他能力

9

（请说明）

三、大数据技术与应用专业课程

以下是大数据技术与应用专业的专业课，请您对其重要程度作出评判；此外，以

下课程贵校是否都有开设，请在开设的课程后打“，未开设的课程可不做重要程

度评判。

非常比较不重贵校是否

序号课程一般

重要重要要已开设

1Java程序设计

2Linux操作系统

3网络与云计算基础

4数据库基础

5大数据导论

6Hadoop平台配置实训

7数据建模

8数据分析

9项目管理文档编制技巧

10可视化表工具

11Python程序设计

12数据挖掘基础

13算法设计基础

14互联网+创新创业案例分析

15数据清洗

除以上课程外，贵校还另外开设了或者您认为还需要开设哪些专业课，主要作用

（目的）为何？

其它专业课主要作用（目的）

1

2

3

四、大数据技术与应用专业与专业群教师对教学资源的获取情况

1.贵校大数据技术与应用专业与专业群建设和教学过程中，最希望得到哪些硬件教学

资源？（）

A.专业实训设备：B.图书资料；C参考文献：D.场地。

2.贵校软件技术应用专业与专业群教师希望获取哪些基本教学资源（）

A.教材；B.电子教案；C.题库；D.学生实训手册；E.教学大纲；F.其他。

3.贵校大数据技术与应用专业与专业群教师想获取哪些辅助教学资源（）

A.教学软件；B.视频；C.案例；D.动画；E.微课件；F.其他。

五、大数据技术与应用专业与专业群教师在自身提高方面的情况

1.贵校大数据技术与应用专业与专业群教学中的最大困难是什么？（）

A教学资源不足B缺少指导教师C学生学习兴趣不足D其它

2.目前大数据技术与应用专业与专业群教师提高自身专业水平的途径主要（）

A.学历教育深造：R.自发科研活动：C.参加学术会议：

D.参与企业实践;E.学校组织科研活动；F.参加培训班;

G.各类资格考试;H.国内外校际访问交I.到企业挂职。

流；

3.将来贵校大数据技术与应月专业与专业群教师应如何提高自身专业水平（）

A.学历教育深造；B.自发科研活动；C.参加学术会议；

D.参与企业实践；E.学校组织科研活动；F.参加培训班；

G.各类资格考试；H.国内外校际访问交I.到企业挂职。

流；

4.目前贵校大数据技术与应月专业与专业群教师认为最需提高自己的是（）

A.教学方法；B.专业知识；C.职称；D.专业技能。

六、以下是贵校教学模式方面的情况，请填写。

1、目前贵校在教学中，是否使用过以下的教学方法：（单选）

（1）演示法经常用口B偶尔用口没用过口

（2）讲授法经常用口B偶尔用口没用过口

（3）任务驱动教学法经常用口B偶尔用口没用过口

（4）多媒体教学法经常用口B偶尔用口没用过口

（5）实训操作教学法经常用口B偶尔用口没用过口

（6）启发式教学法经常用口B偶尔用口没用过口

（7）案例教学法经常用口B偶尔用口没用过口

（8）项目教学法经常用口B偶尔用口没用过口

（9）情境教学法经常用口B偶尔用口没用过口

（10）自学辅导法经常用口B偶尔用口没用过口

2、从各类教学方法的课堂效果来看，哪种教学方法较受学生欢迎：（最多选五项）

演示法口实训操作教学法口项目教学法口多媒体教学法口情境教学法

讲授法口任务驱动教学法口案例教学法口启发式教学法口自学辅导法

□

3.贵校软件技术专业老师是否尝试运用新型教学模式：（单选）

一直在尝试摸索（尝试的是教学模式）口；公开课时有所尝试口

已有构思，暂未实施口；未考虑过口

4.贵校教学模式对学生学习效果如何（）（单选）

（1）对专业知识很有效口:较有效口:一般□:效果较小口；无效果口

（2）对专业技能很有效口；较有效口；一般口；效果较小口；无效果口

（3）对职业道德很有效口；较有效口；一般口；效果较小口；无效果口

（4）对综合能力很有效口；较有效口:一般口；效果较小口；无效果口

七、以下是贵校评价模式方面的情况，请填写。

1、目前贵校软件技术专业教育教学主要采用的评价方式有哪些（）（最多选

五项）

纸笔考试或考查口；德育考核□:作业、作品实践考核口；观察记录口；课堂表

现口；实训考试或考查口；档案袋评价口；企业对学生实习的反馈口；其他____一

2、贵校目前的评价模式能否激发学生的学习激情和动力（）（单选）

总是口；经常口；一般口；极少口；不能口

3、你认为有效的评价模式对促进学生专业学习的效果如何（）（单选）

非常有用口:比