分布式存储算法 GIS云计算人才培养模式探索(2)

数据可视化作为从数据获取到发现知识中的一个重要环节，其关键作用不可视。GIS学生需要了解视觉编码原理及可视化的设计原则，并在此基础上掌握时空数据可视化技术。同时，需要掌握三维可视化技术和可视化交互技术，以满足多维角度呈现数据及数据可视分析的需求。

2基于“以赛促学”的云计算能力培养模式

以计算机竞赛为平台，推动学生云计算能力的培养，已成为培养GIS云计算技术人才的有效途径。参加云计算相关大赛可以很好地解激发学生对当前云计算技术学习、交流和应用的热情，拓宽学生们的思维，锻炼学生的动手能力。根据不同计算机类竞赛的特点，有针对性地提高学生云计算技能，能够保证学生最大化收益。下面通过分析相关云计算大赛，探讨“以赛促学”的云计算能力培养模式。

2.1典型云计算大赛分析

2.1.1天池大数据竞赛

天池大数据竞赛是由阿里巴巴集团主办的面向全球的算法竞赛，比赛分为算法大赛和可视化大赛。大赛采用独立赛制和联赛赛制相结合的形式，不同主办单位在平台上发布比赛题目，让选手用算法解决实际社会或业务问题。

算法大赛主题较为丰富，涉及数据预测、安全算法、路径规划等方面。针对不同主题分别考查学生的算法设计、分布式计算、机器学习、分布式存储、性能优化、数据安全、图计算等技术，能对学生的海量空间数据存储及数据分析处理能力进行培养。

2.1.2全国高校云计算应用创新大赛

全国高校云计算应用创新大赛是由教育部科技发展中心主管，互联网应用创新开放平台联盟主办，面向全国高校开展的云计算竞赛活动。

该比赛设置创意赛、技能赛、命题赛和创业赛。创意赛主要对学生的创新能力及云计算技术应用系统的设计能力进行考察。技能赛主要考察学生的算法设计和大数据分析处理技术能力。命题赛从企业生产实践中所面临的实际问题出发，由企业参与命题，形成具体赛项内容，考查学生从需求分析、系统设计到系统实融能力等创业所需要的各项能力。学生可以根据自己的实际情况，有针对性地选择比赛题目，通过参赛提高相应的云计算技术能力。

2.2“以赛促学”培养模式

2.2.1培养理念

“以赛促学”的培养理念，是以学生为中心，通过计算机竞赛的方式，以小组或团队的形式，解决目前云计算方面的实际问题，在竞赛的过程中促进学生理解和掌握相关的云计算技术，提升自身的云计算能力，从而达到培养云计算人才的目的。

参加计算机竞赛和传统教学的区别见表1。传统教学的培养模式是以教师为主导，以教师授课的形式为主，通过讲解、视频、作业、实习、考试等方法对学生进行教学和培养，是一种比较被动的培养模式。分布式存储算法而参加计算机竞赛的培养模式则是以学生为主体，学生自主的选择不同竞赛，以参加比赛的形式，通过自学、讨论、协作、探究等方式对自身能力进

行提升，更多地注重学生自身的主观能动性。

相比于传统教学，“以赛促学”的培养模式能够很好地弥补传统教学模式带来的局限性，其优势有以下几点:首先，权威的计算机赛事吸引了大量来自不同的人才，能够促进学术交流，拓宽视野；其次，多样化的参赛主题，可以让学生选择自己感兴趣的方向，从而调动学习的主动性和积极性；然后，通过比赛，能够有效地提高学生云计算技术水平，培养学生团队精神及创新精神；最后，竞赛奖金及赛事证书等奖励形式也能充分调动学生的参赛积极性。

2.2.2培养方法

“以赛促学”在GIS云计算人才培养中的具体培养方法，则要根据学生自身能力，选择需要提高的云计算技术知识模块。分布式存储算法然后对比不同的云计算大赛所涉及的知识点，并选择合适的竞赛，在老师的指导和队友的合作下参与并完成比赛，并与其他团队交流比赛和学习经验，在这一过程中提升自身的云计算能力。

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