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摘要：“地理大数据”课程是2018年北京林业大学面向自然地理与资源环境专业本科生增设的一门学位课程。针对“地理大数据”课程教学内容交叉性强、教学方式不确定等特点，探讨了该课程教学改革的思路。具体从以下3个方面实施：①基于前沿话题式引导，开展以问题讨论与交流为主的互动式专题教学；②建立“地理大数据”课程资源数据库，鼓励并督促学生丰富该课程数据库内容；③建立多元化的“地理大数据”课程考核评价体系。通过探讨“地理大数据”课程教学模式的改革，强化了与其他学科知识的交叉融合，提高了学生解决实际问题的能力，为社会输出了实用型人才。
关键词：地理大数据；实践教学；互动式教学；课程数据库
一、“地理大数据”课程开设的必要性
随着计算机、互联网技术的迅速发展，数据成为记录人们生活、行为的主要形式之一，已经深入到人们生活的各个领域，改变着人们的生活方式。在这个数据驱动的时代，每个人都有可能成为大数据的提供者与者。大数据表现为规模大、生产速度快、形式多样、数据细节丰富等特征，能够为人们提供详细、实时、动态的信息［1］。地理科学是一门研究地球表面自然现象与人类活动相互关系及其地域分异规律的科学。地理大数据指携带地理位置信息的大数据，是大数据时代下深入人们生活最为广泛的一类数据。地理大数据不仅为地理科学的研究提供了新思路，还为多学科交叉与协同创造了可能，具体表现在以下几个方面。①使地理数据的采集方式发生改变。大数据时代下，互联网数据和空间定位数据（比如GPS采点数据、智能手机位置信息等）逐渐取代了传统的统计年鉴数据和野外调查数据，使地理数据的采集方式发生了改变。②扩展了地理科学的发展方向。传统的地图制作服务已经不能满足人们的需求，它正向地图相关的知识服务转变，所携带的地图信息趋向于完整、丰富、精确的深层次特征规律信息，能够精准动态地揭示人的空间活动范围与空间行为模式，促进地理科学研究由静态空间转向动态空间、由土地空间转向行为空间、由地理信息系统转向地理信息服务，更加强调人地相互作用［2］。③对跨学科协同研究产生影响。比如，融合地理大数据与其他学科的数据，能够预测未来某种政策下的经济问题、社会问题等。④对地理学科自身发展产生影响。地理学科的发展经历了综合－分化－再综合的过程，目前所处的再综合阶段是在学科各分支深入发展之后，全球环境变化、社会经济发展等现实需求以及学科自组织作用驱动的结果，地理大数据在这个综合过程中起到催化剂的作用［3］。在这样的背景下，北京林业大学水土保持学院于2018年面向自然地理与资源环境专业本科生开设了“地理大数据基础”和“地理大数据分析与应用”2门地理大数据课程，探讨以学生为课堂主体的教学理念，为社会输出符合新时代需求的应用型人才。
二、“地理大数据”课程教学的特点
大数据时代要求社会人才的培养趋向复合化、实用化，对应到“地理大数据”课程的教学目的，即为社会输出适应于各行业能够熟练应用地理大数据的人才。这就要求在该课程内容设置上应该涵盖尽可能多的地理大数据的应用行业，比如城市交通、城市规划、疾病免疫、地质灾害、地理数据平台服务等。在该课程教学中应鼓励学生参与甚至融入其中，发挥学生的自主性，增强师生间的互助性，培养学生的实践能力。
（一）课程教学内容交叉性强
地理科学的综合性、交叉性和应用广泛性决定了学科各课程教学内容的多样性和复杂性。“地理大数据”课程作为融合、连接其他学科的重要桥梁，其教学内容除了涵盖地理科学的基础理论和大数据的前沿知识外，还应涉及经济、社会、计算机等学科的相关知识以及地理大数据在这些学科中的应用。只有这样才能确保学生掌握的地理大数据知识广泛，形成该课程教学的良性循环。
（二）课程教学手段丰富，但教学方式不确定
大数据时代下，地理信息系统逐渐转向地理信息服务，从“位置与空间”转向“人、活动与空间”。比如，基于互联网、云计算技术，传统的客户端地图查询已经涵盖了结合手机APP交互应用的复杂信息。这些复杂信息的载体———地理大数据多数是动态实时的，它们种类繁多、形式多样，比如文字、图片、视频、音频等。这些多样的地理大数据要求“地理大数据”课程教学手段丰富，根据教学资源类型以及学生掌握知识的情况实时选择合适的教学手段。“地理大数据”课程教学方式的不确定性主要源于大数据本身发展中存在的问题。比如，大数据面临的主要挑战之一是“数据处理与分析方法准备不足”，由于数据的不断累加，尤其是非结构化的空间数据积累，导致数据分析方法（特别是地理信息系统技术）与传统的分析方法之间无法有效对接，至今仍未形成统一有效的地理大数据管理方法。然而，从复杂的地理大数据中挖掘有用信息，是“地理大数据”课程的基本目标。因此，该课程的教学方法应秉着鼓励学生发现、创新地理大数据分析方法的理念，实现对学生进行“数据获取－过滤－分析”全过程的培养。
三、“地理大数据”课程教学改革的思路
（一）开展以问题讨论与分析为主线的互动式课程教学
紧扣地理大数据量大、快速、实时等特点，笔者开展了以问题讨论与分析为主线的互动式教学，将地理大数据的收集和行业应用贯穿于“地理大数据”课程的各个教学环节，具体做法如下。1．以前沿话题为引导，加强基础知识教学教师在课堂教学中承担着多种角色，包括知识的传授者、学生发展的促进者、课程开展的组织者。在“地理大数据”课程教学中，教师主要承担引导学生学习的职责，尽可能地激发学生在学习过程中的主动性。比如，教师可以从学生关注的前沿话题入手，对大众点评上学校附近美食排行榜的形成与效应进行介绍。首先，从大众点评上学校附近美食排行榜的现象出发，激发学生的学习兴趣；其次，对数据进行挖掘，引导学生对相关地理大数据进行收集、提取、分析，培养学生处理地理大数据的能力。2．从学生自主选题入手，强调教学向“因人施教”转变当学生掌握“地理大数据”课程基础知识之后，需打破个体封闭式的学习习惯，采取小组合作式、专题研究式的学习模式。小组内学生的选题更多来自于生活，教学内容和教学资源从网络获取，比如从文献而不是从教材中获取，教师在这一过程中主要起支持、协助和监督的作用。教师可以向学生推荐选题，学生也可以自行选择自己感兴趣的课题进行分析。比如：①搜集社交平台上网友的位置数据与内容，分析城市居民日常生活的活动规律、社会空间结构；②共享单车所使用的地理信息技术，以及共享单车发展在城市交通发展中的推动作用；③根据人群分布范围与口味特征，预测咖啡馆、甜品店的日畅销产品，帮助店面合理预算、提前准备材料、减少资源浪费。因此，“地理大数据”课程教学实现了课前探索话题、课中讨论、课后实践的教学模式。3．融合学生选题，提升多学科基础知识间的协同“地理大数据”课程教学内容交叉性强、应用范围广，直接导致学生自选题目涵盖多学科内容。因此，在“地理大数据”课程的最后阶段，笔者采取融合学生选题的教学模式，对学生所选课题按照行业或应用领域进行分类，并从中选取有代表性的课题，让学生以小组合作的方式在课堂上进行知识的共享，不仅夯实了学生对地理大数据基础知识的掌握，而且还有效地拓展了知识的广度和深度。
（二）建立课程资源数据库，并鼓励学生积极参与其中
“地理大数据”课程是一门新兴课程，数据资源是该课程的基础。为了保证该课程的延续性，教师可以充分利用学生自主选题所搜集的各类地理大数据资料，建立“地理大数据”课程资源数据库。教师通过搭建数据库互动平台的方式，将学生所选课题进行分类，鼓励学生将课题实施过程中的“数据－方法－结果－分析”内容等置入数据库中，形成“地理大数据”课程的专题数据库，丰富“地理大数据”课程资源数据库内容。
（三）完善课程考核评价体系
依托大数据建立的教学互助平台，促进了教师与学生、学生与学生之间的信息共享和学生之间的协作。教师应时刻保持数据意识，实现以数据分析为核心的教学督促。学生在地理大数据教学互助平台的表现可作为他们“地理大数据”课程考核成绩的一部分，目的是鼓励学生随时随地将自己对“地理大数据”课程的想法与建议、在课题执行过程中遇到的问题及时反馈给授课教师，教师在课后分析学生反馈的信息，调整教学方案，以满足学生的学习需要，实现教学相长的目标。另外，教师还可以将学生在“地理大数据”课程资源数据库建设中的表现作为学生成绩的一部分，一方面督促学生重视该课程数据库的建设；另一方面巩固学生在计算机类课程中所学知识，实现知识与技能的融会贯通，提高学生的实践动手能力。“地理大数据”课程的成绩＝教学互助平台表现（30％）＋资源数据库建设（30％）＋课程考试（40％）。
四、“地理大数据”课程教学改革的效果
（一）建立了引导式课程教学体系
“地理大数据”课程教学模式改革充分考虑了大数据对地理学科的发展和人才培养的要求，从“教学前－教学中－教学后”各阶段建立了引导式课程教学体系。在教学前，通过大数据互动平台的建设为学生自主学习创造了空间，并为学生自主选题做足了准备；在教学中，通过建立课程资源数据库将“地理大数据”课程基础知识融入到小组选题中，增强了学生的学习兴趣；在教学结束后，已创建的大数据互动平台和“地理大数据”课程资源数据库，丰富完善了教学资源，为学生和教师提供了交流沟通的平台，实现了学生和教师的双赢。
（二）加强了与交叉学科知识的融合，提高了学生解决实际问题的能力
“地理大数据”课程交叉性强、内容丰富等特点决定了学生自主选题涵盖面广，学生要完成选题需学习不同学科或者不同课程的知识，从而增加了多学科知识的融合，使“地理大数据”课程真正成为了协作型、应用型课程。另外，学生在自主选题及实施过程中，通过与教师、学生进行交流、讨论、分享，开展头脑风暴，不仅提高了发现问题、解决问题的能力，而且激发了他们自主创新的能力。
参考文献
［1］甄峰，王波．“大数据”热潮下人文地理学研究的再思考［J］．地理研究，2015，34（5）：803－811．
［2］李精忠，陈凯．大数据时代“数字地图制图”课程教学改革的思考［J］．测绘地理信息，2017，42（3）：121－123．
［3］马振刚，李黎黎，许学工．自然地理学的大数据研究［J］．地理与地理信息科学，2015，31（3）：54－64．
作者:郝蕊芳 史明昌 齐元静 姜群鸥 单位:北京林业大学水土保持学院
