基于线上线下混合式教学的云计算课程教学改革

0 引 言

云计算是一种商业计算模型，将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务[1]。云计算自2006年提出，至今仍不断发展，已成为高性能计算、大规模存储、医疗、金融、教育领域不可或缺的组成部分。云计算变革了传统的本地计算模式，无须购买硬件设备即可使用云中的海量计算、存储、网络资源，具有压倒性的成本优势。我国云计算市场近年来呈现爆发式增长，2020年整体市场规模增速达到56.6%[2]，公有云和私有云市场规模均显著增长。国内云计算技术和产业发展的迫切需求促使高校越来越重视云计算人才的培养[3]。

在以上发展形势下，国内高校陆续开设了云计算课程，介绍云计算概念、云计算系统及应用等，在计算机、软件工程、物联网等专业的学科体系中具有重要的地位和作用。如今，线上线下混合教学模式已成为国内高校主流的教学方法，依托网络平台的教学资源，将传统课堂教学与在线学习相结合。学生课前线上预习教师上传的学习资料，教师再在课堂上进行重点讲解、答疑与研讨，课后学生线上完成教师布置的作业并通过网络平台的优质教学资源进行拓展学习[4]，既发挥教师的主导作用，也能体现学生的主体性。现有云计算课程大多以云计算的概念、典型系统及核心算法为主要内容，忽视了云计算的底层原理和支撑技术，教学方法以教师讲授为主，学生参与度较低，难以与混合教学模式的需求相吻合。

1 云计算课程的教学现状

云计算课程是计算机科学与技术、软件工程、物联网工程、人工智能专业的选修课程，主要介绍了云计算范式、云计算的核心机制以及各种云计算系统。通过对该课程的学习，学生能够理解云计算的计算模型和优势以及为提高云计算效率和容量所采用的策略与算法，有助于学生后续学习以云计算为基础能力的大数据、人工智能、物联网等课程。同时，云计算也是一门实践性很强的课程，课程包含实验课时，通过实验操作加深学生对云计算模式和应用的理解。随着线上线下混合教学模式的引入，当前的教学方法在课程内容、课程实验、教学方式、考核环节等方面仍存在着一些问题。

（1）课程内容局限于云计算本身，无法适应云计算技术的最新进展。现有教材大多从云计算的概念和特征入手，介绍云计算核心机制和典型系统，然而，云计算是众多计算范式中的一种，云计算的“云”则是分布式系统的特例，脱离云计算所处语境使得课程内容成为孤岛，难以与其他课程有效交互。此外，云计算模式的正确运行依赖于底层的基础设施和多种机制的支持，脱离底层机理使得课程内容过于抽象而难以落地，易陷入空泛理论学习的误区[5]。最后，部分课程内容陈旧，所涉及的技术已经被业界淘汰，而对于近年来广泛应用的新技术如Spark、流式计算等涉及较少。

（2）工程实践能力培养不足。我校云计算原理课程由于总课时数的限制，只能包含16个实验课时；并且由于实验条件限制，难以在实验过程中进行同步指导和现场调试，需要学生用自己的电脑完成，实验内容受限。课程实验使用的平台主要是伪分布式Hadoop平台，采用一台主机虚拟出多台主机搭建和配置云系统，进行分布式编程和计算，然而，伪分布式Hadoop平台在物理结构上与云计算本身的分布式架构不符，主节点与从节点均位于一台物理主机上，导致在实验过程中学生难以理解逻辑结构和过程，从而难以将所学理论应用于工程实践。

（3）教学方法缺少创新，不适应线上线下混合教学模式。当前云计算原理课程的教学方法主要为讲授法，教师在课堂上向学生讲授云计算理论知识，授课手段主要为PPT和板书，与学生的互动较少，难以持续地吸引学生的注意力。线上教学主要形式为网课，教学方法与线下教学基本一致，未构建网络平台的学习空间，也没有遵循翻转课堂的教学模式引导学生线上自主学习和线下研讨；并且缺少及时反馈学生听课情况和效果的环节，无法及时干预学生注意力不集中或无法跟上课程内容的情况。

（4）缺乏课程思政设计。2020年6月，教育部印发《高等学校课程思政建设指导纲要》，提出建设高水平人才培养体系，将思想政治工作体系贯通其中，抓好课程思政建设[6]。当前云计算原理课程以专业内容为主，没有系统设计思政内容和教学方案，未充分挖掘课程蕴含的思政元素，思政内容的引入随意且生硬，未能和专业内容有机融合。

（5）考核环节比较单一，难以考查学生对课程的整体掌握情况和实践能力。当前云计算原理还是采用传统的考核环节，包括期末考试、平时作业、实验报告等，这些环节主要为结果的考核，缺少过程考核，易导致学生重结果而轻过程，平时学习不积极而在期末突击学习的现象。考核内容着重考查学生对知识点的掌握，缺少对学生综合运用知识解决问题能力的考查，学生在学习的过程中容易陷入细节，忽视知识点间的联系，与培养系统理论能力和实践能力的教学目标不符。

从上述分析中可以看出，目前云计算课程内容抽象，难以与大数据处理、人工智能等相关技术和相关课程联系，课程实验没有完全贴合课程内容，教学方法与考核环节较为陈旧，难以适应线上线下混合教学模式和新形势下云计算人才培养的要求，因此，非常有必要对云计算的课程教学进行改革。

2 云计算课程的教学改革方案

2.1 课程教学内容设计

2.1.1 教学目标

目标1：使学生深入理解大数据与云计算的基本概念和特征，掌握分布式存储和计算系统的体系结构及运行原理，云计算的底层基础设施、支撑技术和算法，以及典型云平台的应用服务模式[7]。

目标2：使学生掌握分布式文件系统HDFS、分布式编程模型MapReduce 和分布式并行计算框架Spark 的基本操作，能在其基础上编写程序解决实际的大数据处理和存储问题[7]。

2.1.2 教学内容

针对以上教学目标，选取计算范式、分布式系统、虚拟化技术、云数据中心、谷歌云计算系统、亚马逊云计算系统、微软云计算系统、Hadoop、Spark作为主要教学内容，见表1。①在讲解云计算和云的概念、特征、分类之后，将其放入一般计算范式和分布式系统的大背景中，将云计算与集中式计算、分布式计算、并行计算、边缘计算、普适计算等计算范式对比，将云和集群、网格、P2P网络等分布式系统对比，理解云计算和云的设计理念和优势。②通过具体的应用举例（如工业自动化流程）说明云计算与大数据、人工智能、物联网、5G等先进信息技术的关系。③虚拟化技术是云计算的核心支撑技术，云数据中心是云计算的核心基础设施，介绍虚拟化的原理、技术和实现方法，以及云数据中心的计算、存储、网络架构和节能技术，对于理解云计算具有很大帮助。④在底层机理的基础上，介绍典型商业云计算平台，包括谷歌云、亚马逊AWS、微软Azure、阿里云、华为云等，并重点讲述这些平台采用的计算、存储、数据库架构和关键技术。⑤介绍典型的开源云计算系统及其技术思想，包括Hadoop、Spark等，重点讲述MapReduce、流式计算等先进编程模型和应用实例，培养学生在云平台上编程的实践能力。

2.2 课程思政内容设计

与教学内容同步设计思政内容，针对每堂课的教学内容确立思政主题，挖掘思政元素，嵌入思政内容，开展思政教育。面向云计算原理课程，要培养学生科技报国的爱国情怀，探索未知、勇攀高峰的创新精神，吃苦耐劳、精益求精的工匠精神，对祖国科技发展的自豪感等，与专业内容对应的思政点和思政资源见表1。结合线上线下混合教学模式，在网络教学平台上发布思政材料，如国内外云技术发展资讯、介绍视频等，要求学生课前观看，并在课堂内结合知识点讲解其包含的思政内涵。灵活采用案例教学法、演示法、提问法、比较法、启发教学法等帮助学生深入理解思政元素。

2.3 课程实验设计

选择真分布式Hadoop作为实验平台，将课程实验由每位学生独立完成改为小组合作完成，在原实验任务基础上扩展分布式计算功能实现。提前在线上发布实验要求和教程，课上重点讲解实验步骤和可能遇到的问题。由学生自由组队，每个小组3人，将3台主机联合部署为真分布式的Hadoop平台，1台作为主节点，2台作为从节点；在真分布式Hadoop平台上配置并运行HDFS和Yarn，编程实现单词计数、矩阵相乘等大数据处理任务及学生自选任务，由小组成员分工完成，实验课时安排见表2；现场验收结果并撰写实验报告分析实验过程。真分布式Hadoop平台完全符合云计算的分布式物理结构，学生能够更加清晰地理解Hadoop编程模型，小组合作也能够实现更多功能，锻炼了学生的编程能力和团队合作能力。

2.4 教学方法设计

雨课堂是清华大学和学堂在线共同推出的智慧教学平台[4]，本课程通过雨课堂实现线上线下混合教学模式。课前挑选符合本节课内容的预习资料（如课件、MOOC平台云计算课程视频），通过雨课堂网页端上传并布置预习作业；设计课堂互动环节，通过雨课堂插件在课件中适当插入课堂练习题。在课堂教学过程中，重点讲解预习作业中出错较多以及学生标注不懂的PPT内容；利用教师端随机点名功能进行提问，并让所有学生在雨课堂回答练习题，根据学生回答的情况立刻对考查的知识点展开讲解，保持学生的专注力并及时了解学生的掌握情况。课后给学生推送作业题并设置完成时间帮助学生巩固知识，也可以上传拓展资料供学生课后自主学习。

以MapReduce编程模型的讲授为例，课前推送学堂在线“大数据平台核心技术”视频课程中MapReduce编程模型一讲作为预习资料，让学生列举MapReduce的工作流程作为预习作业；课堂重点讲解Mapper、Reducer的分工及数据映射方法，以海量数据排序作为分析案例（如图1所示），以每个阶段的作为课堂习题；课后要求用MapReduce处理新的案例作为作业，并推送《Google MapReduce》作为拓展资料。

2.5 考核环节设计

为全面考核学生在各个环节的学习效果，根据课程教学目标对学生进行综合考核，考核标准见表3。针对目标1的理论掌握情况，主要通过课堂表现、平时作业以及期末考试中的重要知识点考查题目来考查；针对目标2的综合运用知识解决问题的能力，主要通过期末考试的实际应用案例和系统设计题目以及课程实验来考查。在实验考核方面，以现场验收结果和实验报告考查学生实践能力；在课堂表现方面，利用雨课堂统计学生到课情况、回答问题的次数、习题的得分情况，通过加权平均计算每位学生的课堂表现分数。将期末考试、平时作业、课程实验和课堂表现的分数进一步加权平均得到学生最终成绩。

3 教学改革效果分析

该教学改革方法已应用在我校2019级本科生课程“云计算原理”的教学中。课程结束时，达成度分析显示课程达成度由原来的79%提升到85%；在考试的难度与往届试卷基本相同的情况下学生考试成绩有了明显提高，85分以上学生比例由26%增长至40%，70分以下学生比例由5.7%降低至3.8%；学生的课后反馈也表明对线上线下混合教学模式较为认同，对改革后的教学内容、课程思政、教学方法和考核方式等高度认可。

4 结 语

笔者提出的教学改革方案选取一般计算范式和分布式系统背景知识、虚拟化技术和云数据中心底层机理、商业云平台和开源云系统上层应用作为主要教学内容；以科技报国、创新精神、工匠精神和家国情怀为思政点，与教学内容同步设计思政内容；利用雨课堂的课件/作业/资料上传、PPT标注、课堂练习题、随机点名、总结报告等功能设计课前预习、课堂互动、课后作业环节，实现混合教学模式；选择真分布式Hadoop作为课程实验平台，小组合作完成平台搭建、配置运行、分布式编程任务；在期末考试中设置知识点考查、实际应用案例和系统设计题目，以现场验收结果和实验报告统计课程实验得分，通过雨课堂统计学生课堂表现、平时作业分数，加权得到学生最终成绩。实践结果表明，改革后的混合式云计算教学提高了学生的学习成绩、学习主动性和实践能力，显著提升了教学效果。在未来教学研究中将进一步验证线上线下混合教学中不同环节对教学效果和学生成绩的影响，并根据反馈结果进一步调整和完善教学模式。

参考文献：

[1] 刘鹏. 云计算[M]. 3版. 北京: 电子工业出版社, 2018: 3-4.

[2] 中国信息通信研究院. 云计算白皮书[EB/OL]. (2021-07-27)[2022-04-06]. http: //www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202107/t20210727_381205.htm.

[3] 许娟, 袁家斌. 云计算课程教学内容和教学方法的选择[J]. 现代计算机, 2014(3): 22-25.

[4] 丁进, 孙勇智. 基于雨课堂的“C++ 语言程序设计”课程线上线下混合式教学实践[J]. 创新创业理论研究与实践, 2022, 5(9): 49-51.

[5] 王全福. 应用型本科高校“大数据与云计算”教学改革实践[J]. 现代计算机, 2020(6): 114-116, 123.

[6] 龙诺春. 课程思政理念下的“Linux操作系统”课程教学研究与实践[J]. 工业和信息化教育, 2022(5): 85-88, 94.

[7] 万烂军, 彭召意. 研究生课程大数据与云计算技术教学改革研究[J]. 福建电脑, 2020, 36(5): 28-31.

基金项目：南京航空航天大学2020年线上线下混合式课程建设专项（202016XY05）。

作者简介：张彤，女，南京航空航天大学副研究员，研究方向为数据中心网络和云计算，zhangt@nuaa.edu.cn；陈兵（通信作者），男，南京航空航天大学教授，研究方向为网络安全和云计算，Cb_china@nuaa.edu.cn。

引文格式：张 彤，许 娟，陈 兵. 基于线上线下混合式教学的云计算课程教学改革[J].计算机教育,2023(4)：97-101.

转自：“计算机教育”微信公众号

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