为进一步优化课程教学实施效果，破解课程教学重难点问题，落实OBE教育理念，提升学生专业实践能力，2026年9月4日，大数据工程系刘涛、李静两位教师开展《Hadoop大数据应用开发》课程教学研讨活动，围绕课程现存教学痛点、教学内容优化、教学进度调整等方面展开深入交流。

研讨会上，刘涛老师结合往届授课经验，梳理课程教学过程中暴露出的现实问题。在实践教学环节，Hadoop 集群搭建作为课程入门实操任务，学生实操难度大，问题频发，集群部署耗时较长；课堂节奏稍有加快，就会出现较多学生跟不上教学节奏，集群搭建失败的现象，直接影响后续全部实验任务开展。在理论教学方面，HDFS、MapReduce 组件底层工作原理抽象，学生理解难度较高，直接造成 MapReduce 编程学习困难，大部分学生难以独立完成程序编写，仅有少部分学生可以读懂代码逻辑。同时也发现学情优势,得益于学生在先修课程中已经学习过 SQL 相关知识，因此 Hive 模块的 HQL 语句学习上手更快，相比其他代码类实践内容，学生理解掌握程度更好。

针对以上教学痛点，两位老师立足课程标准要求，结合学生学情共同研讨确定本学期课程教学优化方案。一是调整教学节奏，放缓前期Hadoop集群搭建模块教学进度，细化操作讲解与实操演示，保障绝大多数学生能够完成集群搭建任务，筑牢课程实践基础，为后续HDFS、MapReduce、Hive、Flume、Sqoop等组件实践学习提供运行环境支撑。二是发挥学生已有SQL知识基础，依托Hive HQL模块建立学生学习成就感，以此为切入点反向带动学生理解大数据处理思想，降低MapReduce相关内容的学习畏难情绪。三是依托 4S 在线教育平台，落实线上线下混合式教学模式，搭建学前预习、学中跟踪、学后巩固的全流程教学督促机制，课前推送预习资源，课中跟进学习状态，课后落实作业、实验任务监督，实现教学过程闭环管理，力求最大化提升课程教学效果。

下一步，课程组将持续立足学生实际学情，落实课程标准要求，持续打磨教学内容、优化教学方法，坚持理论与实践并重，深度融合课程思政，切实解决学生学习难点，不断提升课堂教学质量，着力培养具备扎实技术能力与责任素养的大数据专业人才。