转眼间，线上教学已开展6周有余。从开始时的一筹莫展到现在的逐渐熟练，无论是老师还是员工都在摸索中逐步适应了新的教学方式。在这里和老师们一起分享一下开展《大数据与云计算概论》的心路历程。

一、  分析课程性质，找到适合线上教和学的方法。

《大数据与云计算概论》课程是一门理论和实践相结合的课程，其中24小时理论和12小时上机学习，因此必须提供上机环境保证理论和实践同步进行。

1、在针对没有机房环境的情况下，保障理论和实践相结合的学习方式，在开学第一周给同学们准备了《安装和熟悉Linux系统》的内容，让员工在机器上自己布置实验环境，为第二周的线上课程做准备。

2、针对有部分同学们反应对于部署个人机器实验环境较困难的情况，从第四周开始，给同学们提供了EduCoder平台作为备选，老师可以在线上布置HDFS、HBase、MapReduce的实验，另外还可以布置大数据案例作为拓展，供同学们参考。经过几周的实验，越来越多的同学使用此平台，如图所示：

3、为了保证直播的流程，选择了斗鱼直播平台，并且及时将课程进行分段录制，共享到QQ群，一方面可以让同学们做线下复习，另一方面，可以作为未来同学们想重新查看大数据某个知识点时的一个备选资源。如图：

一、  线上教和学，如何保障实践和理论课程质量及效果？

1、精心备课，为了将抽象理论讲得更通俗易懂，重新制作课件，并且加入了更多的动画，来了解抽象的理论。（与前处标黄是否重复？）

结合当前疫情，用抗疫实例来代入大数据课程，提高同学们学习的兴趣。

2、大数据课程的（Hadoop,HDFS,HBase,MapReduce，Spark章节）对应一些动手编程实验，会布置与同学们自己学号相关的作业，每次课堂授课之前，也会针对同学们实验报告的情况进行汇总解答；更重要的是耐心回答同学们在QQ群中的实验问题。

3、在上课之前增加回顾环节，针对上一节课的重难点和实验报告的问题，做统一解答。

4、班级课代表也会及时沟通和反馈教学效果（比如讲课太快，理论怎么和实践结合，Educoder平台效果等），倾听采纳并及时调整教学方案。例如：在Educoder平台上布置HDFS、Hbase及MapReduce的实验，同学们反馈该平台对环境依赖少，效率高，且有数据集可以测试，而且每个问题的知识导入都讲解得非常详细，对于解决问题的帮助非常大，因此逐渐对此平台进行深入研究，找到适合的实验题目和案例。

5、在QQ群将PPT、课程视频、实验报告、课程代码展示等数据及时分类上传，让同学们感受到老师的用心细心和耐心，他们没有理由拒绝用心学习。

一、  严谨治学，促进教学成长。

   大数据团队是一批青年教师的团队，大部分老师都是近3年引进的博士。在教学经验上他们可能稍有欠缺，但是对于教学的执着和探索一直鼓舞着每一位青年教师。我们要认真钻研教学方法，不断提高自己的教学素养，员工们在我们的带领下逐步成长，我们青年教师又何尝不是呢？特殊时期开展线上教学，让我们探索到教学的另一条途径，同时也根据教学环境和反馈意见及时反思调整，虽然过程辛苦，但是柳暗花明说不定又是一村呢？员工们可塑造性很强，认真对待教学，定会换来员工们的学有所成。（陈欣、刘晓鹏、李倩倩等）