高校大数据技术专业实训课程安排与实操能力培养效果测评调研

本调研旨在评估大数据技术专业实训课程的实际安排与对学生实操能力的培养效果。请根据您的真实情况和感受作答，所有题目均为必答题，满分100分。您的回答将为我们优化课程体系提供重要参考，感谢您的参与！

Q1:您所在年级是？

大一

大二

大三

大四

Q2:在您已完成的实训课程中，主要使用了以下哪些大数据技术栈或工具？（可多选）

Hadoop (HDFS, MapReduce)

Spark (Spark Core, Spark SQL)

Flink

Hive

HBase

Kafka

其他 (请在填空补充)

Q3:请补充上题中提到的“其他”大数据技术栈或工具名称。

填空1

Q4:您认为实训课程中，理论讲解与上机实操的时间比例是否合理？

非常合理，以实操为主

基本合理，但实操可更多

不太合理，理论过多

非常不合理，严重失衡

Q5:实训课程的项目案例是否贴近真实产业场景？

非常贴近，有真实数据和企业案例

比较贴近，经过简化但逻辑完整

一般，与理论结合但场景较理想化

不贴近，多为演示性小例子

Q6:通过实训，您在以下哪些实操能力上得到了显著提升？（可多选）

集群环境搭建与配置

数据采集与清洗 (ETL)

分布式计算程序开发

数据仓库建模与SQL优化

实时流数据处理

数据可视化

问题排查与性能调优

Q7:实训过程中，遇到技术难题时，您最主要的解决途径是？

查阅官方文档和技术博客

请教授课教师或助教

与同学讨论

在技术社区提问

暂时搁置

Q8:请简要描述一次在实训中令您印象最深刻的、成功解决技术难题的经历。

填空1

Q9:实训课程采用的考核方式主要是？

个人实验报告

小组项目答辩

期末上机考试

平时作业累计

多种方式结合

Q10:您认为当前实训课程的硬件资源（如服务器、计算节点、网络）是否充足？

非常充足，完全满足需求

基本充足，偶有排队

比较紧张，经常需要等待

严重不足，影响学习进度

Q11:您希望未来的实训课程在哪些方面进行加强或改进？（可多选）

引入更多企业真实项目

增加前沿技术（如AI集成、湖仓一体）内容

提供更详细的实验指导与排错手册

加强与企业导师的互动交流

延长单次实训的连续时长

优化集群资源分配策略

Q12:总体而言，您认为本专业的实训课程对您未来从事大数据相关工作的帮助程度如何？

帮助极大，奠定了坚实基础

帮助较大，掌握了核心技能

帮助一般，有所了解但深度不够

帮助很小，与实际工作脱节

Q13:经过系列实训，您认为自己最擅长的大数据技术领域或方向是什么？（例如：离线批处理、实时计算、数据治理等）

填空1

Q14:您是否愿意参与更长时间（如暑期）的、与企业合作的大数据项目实训？

非常愿意

比较愿意

一般，视具体情况而定

不太愿意

Q15:对于大数据技术专业实训课程的安排与实施，您还有哪些其他意见或建议？

填空1

Q16:您对本次实训课程指导教师的总体满意度如何？

非常满意

满意

一般

不满意

Q17:请列举您认为在大数据领域就业或深造前，最迫切需要补充学习或强化的1-2项技能。

填空1

Q18:相比传统理论课程，您认为实训课程的学习压力和挑战？

大很多，但收获也大

稍大一些，在可接受范围

差不多

反而更小，更轻松

高校大数据技术专业实训课程安排与实操能力培养效果测评调研

介绍

本模板旨在提供高校大数据技术专业实训课程效果的综合评估解决方案。帮助您量化实操能力培养成效、分析课程安排合理性、收集学生优化建议，适合高校教务部门和专业教师用于持续改进实践教学质量。

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