大數據下的交通類專業實踐教學改革
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摘要：針對交通類專業實踐教學體系存在的不足，在大數據背景下優化實踐課程體系。從實踐內容、實踐教學方法和考核方式3個方面提出改革措施，將交通大數據與交通實踐課程融合，加速推進高校智能交通教學體系建設。基于交通大數據的實踐教學方法不僅能提升學生自主學習能力和創新能力，更能適應智能交通行業的人才培養需求。
隨著科學技術的不斷發展，人類社會逐漸進入大數據時代，交通行業與人工智能、云計算和互聯網不斷融合，持續萌生新業態。2019年9月中國《交通強國建設綱要》，推動交通發展由追求速度規模向更加注重質量效益轉變，特別提出推進數據資源賦能交通發展，構建綜合交通大數據中心體系[1]。目前的智能交通系統中，視頻監控、全球定位系統（GPS）、射頻識別系統（RFID）、自動售檢票系統（AFC）、地理信息系統（GIS）、實時路況監測云平臺等數據采集終端，每天會產生PB級別的交通大數據，為交通行業從業人員提供了豐富的數據資源。了解這些數據的獲取原理，深入挖掘利用這些數據，已成為交通類專業學生應掌握的基本理論和實踐技能。因此，大數據時代下交通類專業課程體系亟需進一步優化，特別是交通調查與分析、交通管理與控制、交通規劃等方面課程，無論理論知識體系還是實踐教學內容，都應深度融合交通大數據，以適應交通行業的發展需求。智能交通行業分析報告顯示，未來幾年智能交通將保持20%左右的市場規模增速，智能交通市場將對學生專業知識、素質和能力提出更高的要求[2]。改革傳統的交通類專業實踐課程體系，創新適應新時代的實踐教學方法，構建全方位、立體化的交通類專業實踐教學體系迫在眉睫[3-4]。
一、交通類實踐課程體系優化
（一）實踐課程設置中南大學交通運輸工程學院交通運輸專業和交通設備與控制工程專業培養方案，實踐類課程如表1所示，其中包括課內實踐和課程設計。通過上述課程的學習，學生可以了解并初步具備研究城市軌道交通、城市綜合交通中某一學科方向專業知識和相關技術，獲得在交通領域從事科學研究、規劃設計、技術開發和教學等方面工作的能力。但是，部分課程的銜接仍然存在一些不足，如數據庫原理及應用與智能交通系統。智能交通系統中數據不僅僅是單純的時間序列或橫截面數據，而是具有高度時空復雜性的面板數據，傳統的SQL在數據挖掘方面具有無與倫比的優勢，但難以處理面板數據中的空間信息。再如，智能交通系統與交通規劃原理與方法課程的銜接有欠缺。智能交通系統要求學生掌握交通數據智能化采集流程，如借助應用程序接口（API）獲取交叉口實時流量監控數據，借助程序插件獲取交叉口附近興趣點（POI）和道路信息等，在交通規劃原理與方法中仍需學生耗費大量時間實地采集交叉口相關信息數據。以上問題在實踐教學內容中較為典型，還有很多課程教學內容與交通行業現實需求不符，需要進一步調整和優化。
（二）實踐內容改革為適應智能交通時代對學生大數據技術的需要，交通類專業實踐課程可以從以下方面進行改革。在智能交通系統和交通規劃原理與方法課內實踐課程中，對交通數據獲取應該從偏重于視頻數據處理。例如，通過高清視頻監控獲取有效交通大數據；從電子地圖獲取道路靜態信息，如道路線形、車道數量和交叉口形狀等；從開放數據庫中獲取有效數據，如滴滴出租車GPS數據及訂單數據等。交通數據標準化體系尚未完善，數據格式、字段五花八門，數據存儲格式、檢查數據的一致性是大數據清洗工作的重要步驟。此外，缺失值和異常值處理也是必備的技能。另外，借助開源程序包如“Tensorflow+Protobuf”識別視頻中物品信息，如車牌號、車型、行人、自行車等，乃至獲取某時段內斷面流量。這些技能在智能交通系統中都可以進行嘗試運用，進而為交通運輸安全管理、交通規劃原理與方法等課程提供技術支撐。因此，在校期間應加強數據處理能力方面的實踐訓練。在地理信息技術的背景下，數據時空復雜度越來越高，因此，在“數據庫原理及應用”實踐課程中，不應局限于單獨的SQLsever軟件應用，還應該借助PostgreSQL軟件對大量交通時空數據進行可視化分析。同時，也可以借助ArcGIS、QGIS等GIS平臺對小批量數據進行可視化分析。例如，在“交通規劃原理與方法”中關于借助TransCAD軟件從網絡層面分流交叉通負荷的教學內容，可以將GIS模塊引入TransCAD軟件，讓學生更直觀地使用數據并掌握數據之間的關系。
二、實踐教學方法、考核方式改革
一是翻轉課堂。翻轉課堂指重新調整課堂內外時間，將學習決定權從教師轉移給學生[5]。在翻轉課堂模式下，學生有更多時間專注于邏輯思維能力培養和主動實踐學習，從而獲得更深層次的理解，這對基于大數據的智能交通體系建設尤為重要[6]。在交通規劃原理與方法實踐課程教學中，可以通過短小精悍的教學視頻進行“信息傳遞”，讓學生專注于“吸收內化”。增加課堂互動環節，讓學生走向講臺，講述項目數據獲取、數據處理和數據分析流程。二是項目式教學。項目式教學法可以在短時間內有效增強學生自主學習能力和師生交流效果。其最顯著的特點是“項目為主線、教師為引導、學生為主體”，轉換師生角色，借助項目背景，讓學生提出問題，確定目標，獨立進行資料收集、整理、研究工作[7-8]。在交通大數據背景下，項目式教學尤為適應交通類實踐專業的教學體系。例如，在智能交通系統課程教學實踐中，根據本文科研課題，如基于軌跡數據的網絡關鍵節點識別，可以讓學生以個體形式獨立進行數據收集、處理和分析，然后在團隊研討小組中將自己的成果展示。三是考核方式多元化。對于大數據背景下的交通類專業實踐課程，考核方式應當多元化。強調操作技能和應用能力的重要性，加大實踐考核的比例。細化考核分值，不能以單獨的調研報告為考核成績的主要評定標準。學生的語言表達、項目訓練、交流能力、操作能力、團隊合作等，在考核總評中都應占有一定的比重。對于專業技術的掌握程度，應該設置階段性考核或者隨堂測驗，以實現公平、合理的考核機制。
三、結語
通過對交通類專業實踐課程體系在大數據背景下的問題分析，依次從實踐內容改革、實踐教學方法改革和考核方式改革3個方面提出教學改革方法，進一步優化現有交通類實踐課程體系，以適應智能交通行業對學生、學校提出的新要求。通過改革現有實踐教學體系，讓學生了解并掌握交通大數據的獲取、分析和應用方法，著重培養理論與實踐結合的能力。
參考文獻：
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作者：唐進君 高凡 彭勇 姚松 單位：中南大學
