大数据技术对智能制造的重要性不言而喻，不仅提供了海量的数据支撑，还通过数据挖掘、分析和预测等手段，为智能制造提供了关键的信息支持。为了培养智能制造方向具有核心竞争力的本科生，机械工程学院经过反复论证创建了智能制造方向《大数据技术》课程。历经2年建设，该课程在教学方案、课程材料、教学模式、教学队伍等方面不断完善，有了长足的进步。为了进一步提升课堂教学质量，提高教师教学水平，在工程制图名师工作室的倡导和协助下，课程团队于2024年5月15日，在兴庆西二楼组织召开了一次《大数据技术》课程教学研讨会。

会议由《大数据技术》课程负责人张留洋主持，主讲该课程的8名教师参会，特邀了西安交通大学本科教学督导组专家董渭清教授参会，名师工作室负责人郑镁教授列席了会议。

研讨会上，课程负责人张留洋教授介绍了本门课程的培养目标和智能制造方向的定位、课程授课内容、产教融合授课方式、课程考核方法、未来技术学院产教融合教材建设、以及课程取得的成效等。参与本门课程的杨彬和冯珂两位年轻教师分别就大数据课程中大数据Hadoop计算框架、风力发电机大数据智能运维进行了试讲。

围绕本门课程内容及年轻教师试讲，董渭清教授指出，《大数据技术》课程概念较多，要通过引入实际案例和通俗易懂的语言加深对概念的理解，要通过提出问题引出课程主题并引导带动学生，用最短的时间把学生笼住，让学生跟着老师的教学思路走，要采用多元化的教学方法，在授课过程中要关注学生的学习反馈，改进教学策略。

郑镁教授指出，作为教师要认真做好课前准备，要注意授课内容的逻辑性，要在教学中不断增加阶段性小结，以强调重点和提高学生的注意力。同时还要把课堂组织好，通过互动、答题等多种方式让学生“忙”起来，以提高教学效果。

与会教师纷纷表示，此次研讨会为年轻的《大数据技术》课程教学团队提供了一个学习和交流的良好平台，让大家对大数据技术在智能制造方向的重要性有了新的认识。目前虽然该课程在教学和建设中取得了一定的成绩，但仍有许多需要提高和改进的地方。未来教学团队将不断优化课程内容、教学方法和教学手段，适应大数据赋能智能制造的发展需求。同时加强与其他院系、高校和企业的合作交流，共同推动课程的发展，不断提升《大数据技术》课程的教学质量和师资授课水平。