大数据背景下的实验教学改革
一、大数据
（一）大数据的概念
一般比较公认的“大数据”概念是：数据量大；数据处理迅速；数据类型多样；数据价值高，密度低。美国互联网数据中心（IDC）将大数据定义为：为更经济地从高频率的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术[3]。
（二）大数据的特征
简称4V特征。为Volume（数据量大）、Variety（种类多）、Value（价值低）、Velocity（高速处理和响应）[4-7]。（1）Volume。指的是由网络应用、科学研究产生的数据量，及从这些数据衍生出来的数据非常庞大。（2）Variety。数据有多种数据源，数据类型多样，结构复杂。（3）Value。在大量数据中，有价值的不多，即价值密度较低。（4）Velocity。大量的数据要求对数据快速处理，实时分析，从分析结果中解释并预测事物的发展。
（三）大数据的现状及发展
随着社交网络的兴起，互联网上每天大量非结构化数据的出现以及物联网中大量数据的产生，比如对用户个人信息、位置、生活信息等这些详细数据的记录，这些海量数据让我们进入了大数据时代。2015年9月，经李克强总理签批，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作，《纲要》明确，推动大数据发展和应用。
二、非线性编辑实验教学
（一）非线性编辑的概念
非线性编辑是视频节目的一种编辑手段，它是相对于传统上以时间顺序进行的线性编辑而言的一个概念。非线性编辑具有信号处理数字化、编辑方式的非线性和素材存取的随机性三大特点。
（二）非线性编辑的实验教学现状
非线性编辑实验硬件投入成本高，需要计算机平台、非线性编辑板卡等，软件更新快，且必须有一套大容量高速存储的数据共享方案。
三、大数据时代非线性编辑实验教学改革
（一）建立实验室大数据的存储和处理系统
大数据提供了丰富庞大的数据资源的同时也对硬件设备提出了要求，相应的硬件设备电脑等的处理能力要求更快、更强。在采集数据中要做到采集的完整性和实效性，需要建立实验室大数据的存储和处理系统。
（二）建立实验室大数据的采集系统
配备良好的设备，在大数据的支撑下，在实验教学中可以更全面的建立例如学生信息体系、教师信息体系、实验素材体系、实验方法体系、实验成绩录入查询体系、实验预约开放体系等涵盖更广的体系，探讨开放性试验，利用对数据的分析，掌握学生学习过程中的喜好，适合的教学模式、方法，促进实验教学改革。
（三）大数据支撑实验教学方法改革
非线性编辑实验中可以采用多种新颖的教学模式，包括：自主学习、探索学习、协作学习、创作学习等。其中开放性试验将得到更好的支撑，有了大数据采集系统开放性实验对实验场地的排班管理、人数限制、预约机制等能够更好的提供技术支持；有了大数据的存储和处理系统开放性试验在学生自主决策、实验素材获取、实验内容、时间和方式、方案设计上都得以更好的发挥，突出学生探索性学习的方式。
四、结语
大数据下云技术的实现使资料存取更便捷，加以精准的搜索筛选技术使实验素材更丰富，实验教学中新颖的云课堂、慕课、公开课等资源共享方案的多样化亦必推动实验教学的改革。紧随大数据时代发展的步伐，稳中求进的走好实验教学改革之路，更好的服务于人才培养，服务于科教兴国与人才强国战略，为建设创新型国家提供坚实的人才培养基础条件。
（作者单位：广西民族大学传媒学院）
参考文献：
[1]崔德凤，张永红，沈红.浅谈高校重点实验室信息化平台建设[J].北京教育，2013，（2）：48-49
[2]李密生，忻圣婷，肖欣.基于校园网的实验教学管理系统的设计[J].实验室科学，2014，（4）：61-66
[3]张意轩，于洋.大数据时代的大媒体[N].人民日报，2013-01-17.
[4]霍梦兰.大数据时代的问题挑战与应对策略[J].科技视界，2014，（34）：206，311.
[5]王萍丽，吴政，吴英昊.大数据时代军队现代远程教育发展问题研究[J].继续教育，2014，（12）：47-49.
