OBE 理念引领下计算机应用技术专业教育创新

摘要：文章针对大数据时代对专业人才的需求，探讨在计算机应用技术教育中应用成果导向教育（OBE）的方法，通过“三全育人”策略培养适应大数据分析的全能型人才。以“智析农场，数耕未来”项目为例，结合实际农场的数据化改造，不仅使教学内容贴近行业需求，还通过项目驱动学习，利用大数据平台实现个性化教学管理。团队运用多种方法，深入分析项目实施效果，证明OBE理念能有效促进学生知识、技能及素质的全面提升，特别是在数据分析能力、创新思维及职业素养方面成效显著。

关键词：obe理念；三全育人策略；计算机应用技术；实践探索

中图分类号：G642 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）02-0141-03 开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：

0 引言

在信息化时代背景下，计算机应用技术成为推动社会发展的关键，尤其在物联网、人工智能、云计算等技术蓬勃发展的当下，对数据处理和洞察力的需求日益增长，促使该领域人才不仅要掌握技术，更要引领创新。教育体系因此迎来变革，成果导向教育（OBE） 成为焦点，强调通过明确学习成果来设计教育路径，紧密对接行业需求，确保学生毕业后能胜任高技能岗位。

面对挑战，计算机应用技术教育需要实践OBE理念进行全面改革，涉及教学内容与方法的创新、过程优化、多维评价体系建立，以及积极学习环境的创造，旨在通过实战项目、情境学习和校企合作等手段，培养学生成为知识、技能、态度全面发展的高技能人才，以满足时代的迫切需要。

1 文献综述

OBE理念，即成果导向教育，自20世纪80年代末提出以来[1]，已成为国际高等教育改革的主流趋势。它强调以学生学习成果为核心，明确教育目标，并设计相应的教学活动和评估体系。美国、澳大利亚、英国等国家广泛采用OBE模式，通过具体、可衡量的学习成果提升教育质量和学生能力。例如，美国的ABET工程认证体系[2]要求基于成果导向设计，确保学生满足毕业要求。

在中国，OBE理念也在高等教育领域得到重视和推广。2018年教育部提出推进OBE教学改革，强调教育质量与学生能力培养。浙江大学的“竺可桢学院”项目[3]和北京大学的“元培计划”[4]等都是OBE理念的实践案例，注重个性化、小班化教学，强化学生综合能力培养。

“三全育人”理念，即全员育人、全过程育人、全方位育人，是构成中国特色社会主义教育体系的重要组成部分。

该理念基于马克思主义教育观，强调人的全面发展，包括德、智、体、美、劳等方面。实施策略包括构建全员参与的教育生态系统，实施全链条教育，以及构建多元评价体系。例如，清华大学青少年德育研究中心聚焦立德树人与“三全育人”研讨，注重学生综合素质的全方位考量[5]。

2 案例简介

“智析农场，数耕未来”旨在通过大数据分析技术推动农业现代化的教学项目，包括数据读取、清洗、异常处理、类型转换、数据融合等技能教学，并利用Echarts和DataV进行数据可视化。课程采用视频教学、实践操作、小组合作等多元化方式，强化学生在智慧农业中的数据分析应用能力，最终通过项目展示综合技能，实现理论与实践的深度融合。案例在课程中的定位如图1所示。

3 研究方法

团队采用案例研究法，以“智析农场，数耕未来”项目为核心，旨在深入探索OBE理念与“三全育人”策略在计算机应用技术教育领域的实际应用价值。该项目融合大数据分析技术与实践性教学环节，搭建了一个高度适配的观察与研究平台。

3.1 数据收集流程

1） 在线教学大数据追踪：借助在线教学大数据平台，动态跟踪学生的学习行为，实现学情的实时分析。

2） 多维度项目评估：依据项目完成度、成果展示等多种指标，综合评判教学设计的实效性。

3） 问卷调查设计：精心设计问卷，广泛征求师生对于案例教学法的实际感受，以收集宝贵的反馈意见。

4） 深度访谈实施：通过开展深度访谈，直接获取项目执行期间的一手信息，以加深研究的深度。

3.2 数据分析方法

数据分析环节结合了定性与定量两种方法：

1） 定量数据分析：利用统计软件对收集到的数据进行处理，旨在识别学习趋势，探寻学习过程中的难点与瓶颈。

2） 定性资料解析：通过对问卷调查结果的频次分析，归纳总结师生的主要反馈点；同时运用内容分析法对访谈记录进行汇总分类，精准提炼关键主题。

整合上述分析结果，形成对OBE理念及“三全育人”策略在本专业应用效果的整体认知，并在此基础上提出具体的优化策略与改进建议，以期进一步提升教育质量和促进学生全面发展。

4 OBE 理念下的教学整体设计

在成果导向教育（Outcome-Based Education，OBE） 理念的指引下，本课程设计紧密围绕实际工作项目——“智析农场，数耕未来”，实现了教学内容与农场真实数据化转型项目的深度融合，从而在理论与实践之间构建了无缝衔接的桥梁。该项目使学生能够深切领会数据采集、清洗、分析等技术在现代农业领域的具体应用，促进了知识学习向职业技能的自然过渡。

教学目标精准对接数据分析师职位能力要求，除传授核心数据分析技巧外，亦高度重视问题解决、判断思维及职业道德等综合素养培养，旨在培养毕业后即可独立承接数据处理项目、兼具出色团队合作与沟通能力的专业人才。

教学策略采取多维度融合方式，营造生态化的学习氛围，并通过三个递进的教学阶段——案例引入、实战演练、自主探究——来激发学生的学习热情，增强其自主学习能力。

评价体系则侧重学生能力的成长与反思，融合过程评价、结果评价及增值评价机制，利用学习平台全面记录学生的学习轨迹，据此动态调整教学安排，确保教学活动与内容的持续迭代优化。

5 教学实施过程与三全育人策略的融合

5.1 全员参与：跨领域合作，工学交融，全员沉浸式劳动教育实践

在“智析农场，数耕未来”项目实践中，全员育人策略通过深度跨学科合作得以体现。计算机应用技术专业的学生与来自建工专业、园林设计专业等不同专业背景的同学携手，共同投身于农场智能化升级的过程中。特别是在劳动教育环节，全体参与者亲身经历了从数据采集、处理、分析到应用的每一步骤，这一过程不仅拓宽了学生的专业视野，促进了专业知识的交叉融合，还通过实际操作增强了学生对理论知识的实践应用能力。

5.2 全过程覆盖：采用“预探拓”教学模式，系统性能力培养路径

教学活动遵循“预习-探索-拓展”的模式，确保学习过程的完整性覆盖。学生首先以微课学习与自我测试等方式完成课前预习，来奠定理论基础。进入探索阶段后，学生在工镰农场实地操作，如亲手部署数据采集与传输装置，更深化了对理论知识的理解，锻炼了解决实际问题的能力。最后，在拓展阶段，老师鼓励学生主动探索新知，比如人工智能在数据分析上的应用，以此提升创新思维。这一循序渐进的学习流程，确保了学生在各阶段能力的积累与提升。

5.3 全方位培养：均衡发展知识、技能与职业素养，构建综合教学体系

教学过程中，团队老师特别注重知识传授、技能训练与职业素养培养的平衡，构建了一个包含知识、技能、素养与精神在内的四位一体教学框架。在“智析农场，数耕未来”项目里，不仅有数据分析理论与Python 编程等专业技能培训，还融入了数据诚信教育、环境保护意识及工匠精神等素养培养内容。项目实践让学生在掌握专业技能的同时，认识到数据的真实性与责任性，通过大数据可视化展示加深了对数据驱动农业现代化的理解，全面提升了学生的综合职业素养。此外，综合团队合作和项目汇报，学生沟通交流能力也得到显著增强，形成了一个综合性的四位一体人才培养体系，保障了学生的全面发展。

6 知识与素养综合培育

6.1 知识体系整合：数据处理技能与理论-实践融合

在“智析农场，数耕未来”项目框架内，学生在实际操作的驱动下构建了一套全面的数据处理知识架构。这一过程涵盖了数据的获取、清洗、预处理直至最终的可视化展示，使得学生不仅熟练掌握了Python 等编程工具的运用，更重要的是学会了将抽象理论知识转化为解决实际问题的具体方法。通过全程参与农场数据的综合分析，学生对数据处理的每一环节均有了深刻而直观的认识，有效促进了理论与实践的有机结合，为数据分析能力的构建奠基铺路。

6.2 职业道德与价值观培育：诚信、匠心精神及社会责任

该项目不仅在技术能力上对学生进行了锤炼，还在塑造其职业素养方面发挥了深远作用。在处理真实农场数据的实践中，学生深刻体会到数据准确性对于决策的重要性，这一认识促进了诚信原则在数据处理工作中的内化，强调了严格准确性的必要性。同时，通过工学结合的劳动教育模式，学生也体会到了对工作专注与追求的工匠精神，这种精神的体验对于培养细致入微的工作态度至关重要。在努力提升农场运营效率与效益的探索中，学生进一步深化了对技术服务于社会的认知，增强了作为未来数据分析师所应肩负的社会责任感，明白了自身工作对社会进步的正面推动力，这为培育既精通技术又具备高尚职业操守的高素质人才奠定了坚实基础。

7 特色与创新要素分析

7.1 理论教学与工程实践的深度融合

教学改革的关键在于建立了理论与实践的深度整合模式。“智析农场，数耕未来”项目通过让学生参与农场智能化实践，将理论知识融入真实的数据处理流程，实现了“学以致用”，有效解决了理论与实践分离的问题，极大增强了学生的实践应用能力。

7.2 岗位导向、课程优化、赛事激励与证书认证的综合培养体系

本项目创新实施了“岗课赛证”四位一体人才培养模式，紧密联动岗位需求、课程设计、技能竞赛和证书获取。课程内容紧贴数据分析师实际技能，借助农场项目模拟真实工作环境，有效提升学生实践能力。项目鼓励参赛，利用专业竞赛的高强度提升学生操作能力和创新思维，并对接行业认证，辅助学生获得职业证书，实现在校期间知识与资质的双重准备，顺畅过渡到就业阶段。

7.3 科技创新、工程素养与劳动教育的创新融合

本项目的独特性在于将劳动教育与科技创新、工程教育创新融合。工镰农场作为科技与劳动教育的双重平台，使学生在应用高科技进行数据作业的同时，体验劳动乐趣，领悟科技进步与劳动价值。此融合模式通过农场实践，让学生直面科技对农业现代化的推动力，工程技能与劳动观念同步提升，弘扬工匠精神，树立尊重劳动、崇尚创新的价值观。此模式为学生提供了全面发展环境，旨在培养兼具专业技能、创新思维和劳动热爱的高素质复合型人才，满足社会对跨领域综合人才的需求。整体如图2所示：

8 结论

团队探究了成果导向教育（OBE） 理念与全方位、全过程、全员育人的融合策略，在计算机应用技术专业中的实施效果。“智析农场，数耕未来”项目作为案例，展现出该策略能有效建立专业知识架构，加强岗位专业技能，并提升学生的职业综合能力，强有力地证明了OBE与三全育人策略协同执行的积极作用。这不仅是教育改革措施可行性的证明，更为教育创新勾画出清晰路径，对教育模式的革新与高素质人才培养模式具有重大推广价值和深远意义。

参考文献：

[1]SPADY W G. Outcome-based education： Critical issues and an⁃swers[M].Arlington：American Association of School Administra⁃tors，1994：1-10.

[2] 郄海霞，陈艳艳.秉承卓越：美国工程教育专业认证标准的变革路径与价值趋向[J].现代教育管理，2021（2）：63-69.

[3] 楼杨钇.创新与坚持：深化竺可桢学院拔尖创新人才培养模式[J].科技资讯，2015，13（13）：190.

[4] 赵正元“. 元培计划”培育创新人才[N].中国教育报，2002-10-02.

[5] 汪倩.新时代青少年德育工作的机遇、挑战与探索：清华大学召开立德树人与“三全育人”学术研讨会[J].北京教育（普教版），2019（8）：42-45.

【通联编辑：光文玲】

基金项目：2023 年度高校哲学社会科学研究一般项目（2023SJYB1006） ；江苏省2024 年“青蓝工程”——中青年学术带头人资助项目；无锡城市职业技术学院2021 年校级“青蓝工程”——中青年学术带头人资助项目