摘要：在AI 技术迅猛发展的背景下，传统实践教学面临挑战。《数据局原理及应用》课程需紧跟时代步伐，进行实践教学改革。本文首先分析AI视域下课程实践教学改革的必要性与可行性，指出改革是解决现有问题、提升教学质量与学生就业竞争力的必然选择，且 AI 技术的发展与学校支持为改革提供了条件。随后，提出改革策略，包括优化实践教学内容体系，融入 AI 前沿知识，设计分层项目；创新实践教学方法与手段，引入项目驱动教学，利用虚拟仿真技术。

关键词：AI 视域；数据局原理及应用；实践教学改革

一、AI 视域下课程实践教学改革的必要性与可行性

（一）改革的必要性

1. 解决现有实践教学问题的迫切需要

当前《数据局原理及应用》课程实践教学存在诸多亟待解决的问题。一方面，实践教学内容更新滞后，仍以传统的数据处理方法和基础工具应用为主，未能及时融入 AI 技术相关的实践案例，导致学生所学知识与行业实际需求脱节。例如，在数据挖掘实践环节，多数实验仍停留在使用传统算法进行简单数据分类，而忽视了 AI 驱动的深度学习算法在复杂数据挖掘场景中的应用。另一方面，实践教学模式较为单一，多采用“教师演示—学生模仿”的被动式教学方式，学生缺乏自主探究和创新实践的机会，难以培养独立解决实际数据问题的能力。

2. 提升课程教学质量与学生就业竞争力的必然选择

从课程教学质量提升角度来看，将 AI 技术融入《数据局原理及应用》课程实践教学，能够丰富教学内容和教学手段。借助 AI 技术搭建的虚拟仿真实践平台，可模拟真实的数据处理场景，让学生在沉浸式实践环境中深化对数据局原理的理解，提高实践操作的熟练度，进而推动课程教学质量的整体提升。从学生就业竞争力角度而言，当前数据相关行业对人才的需求已从传统的数据处理能力转向“数据处理 +AI 应用”的复合型能力。通过课程实践教学改革，使学生掌握 AI 技术在数据局领域的应用方法，如利用 AI 算法优化数据存储与管理、通过 AI 模型实现数据可视化分析等，能够让学生具备符合行业需求的专业技能，在就业市场中更具优势，有效提升就业竞争力。

（二）改革的可行性

1.AI 技术的发展为实践教学改革提供技术支撑

近年来，AI 技术在数据处理、机器学习、虚拟仿真等领域取得了突破性进展，为《数据局原理及应用》课程实践教学改革提供了坚实的技术基础。在数据处理方面，AI 驱动的数据清洗工具能够自动识别和处理数据中的异常值、缺失值，大大提高数据预处理的效率，可融入课程实践教学，让学生学习先进的数据处理技术；在虚拟仿真方面，基于AI 技术的虚拟数据中心平台能够模拟数据存储、传输、分析的全流程，学生可在该平台上开展自主式、探究式实践操作，无需受限于实体实验室的设备和场地条件，拓展了实践教学的空间和时间。

2. 学校对实践教学改革的重视与支持

学校作为人才培养的主体，对实践教学改革的重视和支持是《数据局原理及应用》课程实践教学改革得以实施的重要保障。一方面，学校在政策层面鼓励课程实践教学改革，出台了一系列支持措施，如设立实践教学改革专项基金，为课程改革提供资金支持，用于购置 AI 实践教学设备、开发实践教学资源等；另一方面，学校加强了实践教学师资队伍建设，通过组织教师参加 AI 技术培训、邀请行业专家开展教学指导等方式，提升教师将AI 技术融入课程实践教学的能力。

二、AI 视域下《数据局原理及应用》课程实践教学改革策略

（一）优化实践教学内容体系

1. 结合AI 技术更新教学内容，融入前沿知识

传统《数据局原理及应用》实践教学内容聚焦数据存储、基础处理等传统模块，与 AI 赋能下的行业需求脱节。改革需以 AI 技术为纽带，重构实践内容框架：在“数据预处理”模块，新增 AI 驱动的数据清洗实践，引入 Python 的 Pandas 库结合机器学习算法（如孤立森林）识别异常数据，替代传统人工筛选方式；在“数据存储与管理”模块，加入智能存储优化实践，指导学生利用 AI 算法分析数据访问频率，实现存储资源动态分配；同时，紧跟行业前沿，融入 AI 大模型在数据局场景的应用案例，如利用 ChatGPT 类模型实现数据查询智能问答，让实践内容与技术发展同频。通过知识更新，确保学生掌握的实践技能贴合行业实际，缩短从校园到职场的适应周期。

2. 设计分层递进的实践项目，满足不同层次学生需求

学生实践基础存在差异，统一难度的项目易导致“基础弱学生跟不上，基础好学生难提升”的问题。需按“基础—进阶—创新”三层设计实践项目：基础层侧重 AI 工具基础应用，如让学生使用 AI 数据可视化工具（Tableau 结合 AI 插件）完成简单数据报表制作，夯实操作基础；进阶层聚焦 AI 与课程核心知识融合，设计“基于 AI 的数据分析报告撰写”项目，要求学生运用机器学习算法（如线性回归）分析数据局真实业务数据，输出具有决策参考价值的分析结果；创新层鼓励自主探索，设置开放性课题，如“AI 技术优化数据局能耗方案设计”，允许学生组建团队，结合所学知识自主设计实验、验证方案。

（二）创新实践教学方法与手段

1. 引入项目驱动教学法，以实际项目为导向开展实践教学

摒弃传统“教师讲、学生练”的被动模式，以真实项目为核心组织实践教学。联合合作企业，获取数据局实际业务项目，如“某区域数据局用户数据安全检测”项目，将其拆解为“数据采集—AI 安全检测—结果反馈”等实践任务。教学中，教师仅扮演“引导者”角色，指导学生分组认领任务，自主查阅资料、制定方案、解决问题：例如在“AI 安全检测”环节，学生需自主选择合适的AI 检测模型（如卷积神经网络），调试参数、验证效果。项目完成后，组织企业专家与教师共同评审，从项目实用性、技术规范性等维度打分。

2. 利用虚拟仿真技术，创建沉浸式实践教学环境

数据局核心设备昂贵、操作风险高，实体实验室难以满足全场景实践需求。可依托 AI 技术搭建虚拟仿真实践平台，还原数据局真实场景：平台内置 AI 驱动的虚拟数据中心，包含服务器、存储设备等三维模型，学生通过 VR 设备或电脑端即可进入虚拟环境，开展“AI 故障诊断”实践——模拟服务器突发故障，系统自动生成故障数据，学生需运用 AI故障诊断算法分析数据、定位故障点，并完成虚拟维修操作；同时，平台具备 AI 交互功能，学生操作失误时，虚拟导师会实时提示错误原因及改进建议。沉浸式环境打破时空限制，学生可随时随地开展高风险、高成本的实践操作，既保障实践安全性，又提升操作熟练度，解决实体实验的局限性问题。

三、结语

在 AI 视域下对《数据局原理及应用》课程实践教学进行改革与探索，是顺应时代发展、解决现存问题的必要之举。通过分析改革的必要性与可行性，明确了改革的方向与基础。提出的改革策略，从优化实践教学内容体系到创新教学方法与手段，旨在提升课程教学质量，增强学生的实践能力和就业竞争力。未来，需持续关注 AI 技术发展，不断调整和完善改革措施，确保课程实践教学紧跟时代步伐，为社会培养更多适应AI 时代需求的高素质数据人才。

参考文献：

[1] 钟永友 , 任民宏 . 数据库原理及应用混合式教学过程中数据分析与教改策略探索 [J]. 中国多媒体与网络教学学报 ( 上旬刊 ),2024,(11):23-26.

[2] 刘识 , 任俊达 , 皮志贤 , 等 . 数字化背景下基于 A1 技术的数据挖掘技术研究——评《人工智能与数据挖掘的原理及应用》[J]. 中国科技论文 ,2023,18(06):704.

[3] 丁楠 . 数据包络分析原理及应用情况综述 [J]. 内蒙古科技与经济 ,2023,(03):116-118.

作者简介：张傲（1994.08-），男，汉，辽宁省阜新市，讲师，本科，研究方向：计算机软件。

基金项目：“AI 赋能的《数据库原理及应用》实践教学改革研究”（编号：JYJXGG202507）