“大數據+”繼續教育：繼續教育如何擁抱大數據時代

郜盼盼+賈偉+馬鳳濤

摘 要：通過調研繼續教育目前的現狀和問題，分析大數據技術對繼續教育教學產生的影響，探索繼續教育在大數據時代應如何創新教學模式，實現個性化教育管理與服務，提升繼續教育的核心競爭力。

關鍵詞：大數據；繼續教育；個性化；學習評價

中圖分類號：G726 文獻標識碼：A

黨的十八大以來，習近平總書記多次強調中國要堅定實施科教興國戰略，創新教育方法，努力發展全民教育、終身教育，建設學習型社會。高校積極搭建繼續教育平臺，探索形式各異的繼續教育模式。伴隨云計算、移動通訊、物聯網等新一代信息技術的高速發展，大數據的獲取保存成為可能，這將為社會各個領域帶來深刻影響，與國家終身教育息息相關的繼續教育更是站在了大數據時代的風口浪尖。在這種形勢下，繼續教育只有創新教育方法，順應時代發展，才能擺脫僵化被動的狀態，張開雙臂擁抱大數據時代。

一、繼續教育目前的現狀和問題

（一）教學內容與教學方法單一

目前我國繼續教育普遍依附于傳統的普通高等教育，仍以學歷教育為主，沒有根據職業化需求突出崗位培訓、成人教育的特色，體現出實踐性、技能性、行業性優勢，學生雖然在學歷上有所提高，但實踐技能并無太大長進。檢驗繼續教育效果的方式也是以“普教化”為標準，沒有在發展中形成自己的特色。

在專業設置和教學內容上，缺乏現代教育意識與通識教育觀念，教學設置單調、陳舊、脫離實際，缺乏活力和吸引力。在教學方法上，面授教學是全日制課堂教學的壓縮版；使用的教材基本套用高職全日制；教學計劃、考試形式等沒有脫離普通高等教育的教育模式，沒有體現在職人員學習的特點。日常教學也只是傳統意義上的說教式教學，缺乏現代意義的柔性服務，不能因材施教。

（二）教學互動反饋機制缺失

對于教學而言最為關鍵的就是教與學之間的互動，互動效果如何直接影響著教學效果。遠程繼續教育把傳統課堂的教學內容平行搬移到互聯網上，屬于以知識傳遞為中心的接受認知，是單向的課程資源共享平臺，老師無須組織教學活動，僅提供數字化教學資源即可。教學形式為單一的線性教學方式，學生在網上點播老師的授課錄像，遇到問題時無法與教師或其他同學互動交流，不能及時解決學習中遇到的難題，老師也了解不到學生具體的學習情況和學習進度，不能及時輔導，缺乏師生互動，生生互動，因此大部分繼續教育的網絡教學效果并不是很好。

（三）教育評價機制單一

教育評價是根據一定的教育價值觀或教育目標，運用有效的評價技術和手段，通過系統地搜集信息資料和分析整理，對教育活動滿足教育主體需要的程度作出的價值判斷活動。

我國目前的繼續教育基本上是只抓招生和發證兩頭，限于數據來源和評價信息的數量規模，難以獲取量化的數據支持。教學評價更多是基于學生考試成績、作業成績和平時課堂表現進行的結果性評價與經驗性評價，并未形成發展性教育評價觀，從學生的需要出發，重視學習過程、學習體驗和師生交流，量身定制學習方案，更好地達成學習目標。

（四）專業課程設置與市場需求不符

繼續教育的目的或是提高學生的任職能力，或是為跳槽、轉崗后的個人發展提供支撐。明確的目標指向決定了高校繼續教育在內容上既要有針對性，也要有層次性，必須貼合企業實際和市場需求，做到“實際需要什么，就教授什么”。

然而目前我國各高校繼續教育在專業開設、課程設置、教學方式和手段等方面辦學同質化嚴重，依舊是傳統的課程內容和教學方法，與市場需求脫節。在培養模式上仍以應試教育為主，缺少順應時代發展的非學歷教育，不能很好地適應市場和社會對人才的需求。

二、“大數據+”繼續教育

20世紀90年代，印度著名的教育學家蘇伽特？米特拉在做過大量實證試驗后提出“學習是一種自組織行為”。大數據時代是建立在通過互聯網、物聯網等現代網絡渠道廣泛大量數據資源收集基礎上的數據存儲、價值提煉、智能處理和展示的信息時代，更是充分演繹了新時期自組織的個性化學習過程。大數據時代的到來，促使傳統的“經驗式”教學模式向“數據服務”教學模式轉變。通過對學生相關數據進行分析，關注每個學習者的微觀表現，有針對性地調整教學方案，發展優勢潛能，實現個性化教育管理和服務。

（一）教育評價的客觀性

發展性教育評價觀需要及時有效地把握學生日常學習過程中的表現、所取得的成績以及所反映出的情感、態度、策略等方面的發展，但如何獲取產生于課堂、作業、師生或生生互動過程中的相關信息是一大難題。

大數據時代以云計算、物聯網作為載體，在后臺默默記錄學生整個學習過程中產生的不同層面數據和信息，以全面的大數據為基礎依托于相關的評價模型進行分析，全方位了解學生的過程性學習信息。大數據有能力關注每一個學生每時每刻的學習活動中產生的微觀表現，如記錄提問的教學內容、重復審題和修正答案的次數、視線停留在教師身上的時間、合作學習討論的頻率等等。更為可貴的是，這些數據的記錄是悄然進行的，學生不愿在實驗情境下表現出來的行為也能得到完整的呈現，因此數據也更為真實自然。大數據的應用使我們可以更多地關注學習過程， 了解是哪些因素影響了學業水平并找出這些因素間的關系，從而提高教育評價的客觀性。

（二）教育方式的個性化

國際個性化教育協會將個性化教育定義為：為受教育者量身定制教育目標、教育計劃、教育培訓方法、輔導方案并加以執行，組織相關專業人員為受教育者提供學習管理策略、知識管理技術以及整合有效的教育資源，幫助受教育者突破生存限制，實現自我成長、自我實現和自我超越。個性化教育要求施教者必須了解學生已有的知識儲備、學習能力以及興趣特長等，盡管過去我們也強調因材施教，但真正做到這一點并非易事，大數據時代為這一切提供了可能。

在大數據時代，繼續教育學習者可以按照自己的偏好，不固定時間地點，靈活地進行個性化學習。在線學習平臺會自動留存學習者的學習行為數據，系統后臺根據不斷更新的行為數據進行分析預測，評估學生的優缺點，分析學生的思考習慣，創建心理測量圖，并根據學生的學習進展實時調整之后的學習內容和重點，從而實現對學習者的學習行為及時自動提示、引導和評價。在大數據的支撐下，面對同樣的教學內容，每個學生的不同表現和反饋內容被傳送到后臺，系統可以對學生進行分門別類，總結出各類的特點和相應最優的學習方法。通過對大量教學數據的歸納分析，也可以起到預測效果，什么樣的學習內容、什么類型的教學方法更適合當前學習的學生，結合對市場數據的分析，能夠明晰當下的市場需求，有助于為學生按需推薦課程內容，真正做到繼續教育課程內容與市場需求同步化。

三、繼續教育如何擁抱大數據時代

（一）改變教學模式，提高教育質量

1.改變教學模式，實現混合式教學

大數據時代，教師在固定的場所以一對多的教學模式對學生進行單向灌輸式教學，必將變為翻轉課堂與在線學習互動相結合的混合式教學模式。與按部就班、限定時間空間的傳統課堂教學模式相比，在線學習能為學生提供更加自主的學習空間，10分鐘左右的交互式短視頻配套相應的測試學習模式，能有效減少在線學習過程中產生的視覺疲勞，促進學生集中注意力。

在線學習平臺會留下寶貴的學習行為數據資料，比如鼠標的點擊情況，在視頻某處的重復觀看和暫停，答錯的題目是否會回顧復習等等。當數據量積累到一定程度，繼續教育者通過對群體的學習行為模式進行數據挖掘，就會得出學習規律，判定出哪些知識點需要重點強調，有針對性地開展教學和指導。通過大規模教學數據與課程資源的反復檢驗和改進，進一步提高在線教學資源的優質性。這種在線學習與課堂教學相結合的混合式教學模式，可以使參加繼續教育的學生更加合理地安排學習時間，用課堂上的探究式學習鞏固在學習平臺上的學習效果，最大程度地提高繼續教育教學質量。

2.優化教學互動，提升教學效果

繼續教育開放的在線學習平臺為生生、師生、師師搭建良好的交流途徑，鼓勵學生協同學習、發表觀點、交流看法，培養互相學習的氛圍，在探討中提出問題，在相互質疑與論證中得出正確的結論，共同進步。這樣的互動過程也有助于老師掌握學生的學習情況，便于老師對學生有針對性地答疑解惑，解決其學習過程中的問題。此外，老師之間也可以通過交流平臺對課程的教學重點、難點進行分析探討，以促進產生新的更加科學合理的教學方式。

教師可以通過大數據技術對學生學習行為、學習愛好等非結構化數據進行分析及挖掘，做出預測并及時做出決策調整，規劃出最有效的學習路徑，設計彈性的教學運作機制，使教育更具特色和個性。學生可以借助大數據，更好地了解、總結自己的學習狀況，不斷調整學習策略，有針對性開展自主學習，大大提高自己的學習效率。

（二）建立資源共享機制，實現教學資源互通

我國繼續教育應逐步實現資源共享機制，可以借鑒MOOC的發展模式。目前MOOC在線教育模式已經從原來的課程展示與免費學習階段邁向學分認證階段，這也是MOOC可持續發展的關鍵，美國三大MOOC平臺已經先后推出了學習成果認證機制。繼續教育也應推進學歷教育與非學歷教育的協調發展，推進教育資源共享。參考MOOC平臺的運營模式，建立教育資源共享機制。首先，建立標準統一、形式多樣、滿足經濟社會發展和適應各類人群教育需求的辦學模式。利用高校多種教育形式并舉的優勢，實現校內各種資源的共享使用，避免重復建設造成浪費。其次，適當引進MOOC平臺課程，選取合適的課程進入課程體系，鼓勵學生進行選修或作為專業課的教學輔助。高校應挖掘內在優勢，理順管理體制和運行機制，打破各形式獨立辦學的堡壘，提高教學資源的共建共享力度。

（三）結合數據分析，實現按需定制

1.以市場需求為導向制定培訓計劃

高校繼續教育以滿足市場需求為人才培養的目標，因此繼續教育人才培養制度要以市場需求為導向。

大數據時代的到來，使高校可以在廣泛大量數據資源的收集基礎上，進行數據挖掘分析，掌握市場需求情況，從而在政策引導下，緊密圍繞需求制定培訓計劃，準確定位，充分調研，開發能夠滿足各種需求的培訓項目。在發揮高校學科、行業優勢的基礎上開展繼續教育辦學，利用學校優勢學科形成的產學研平臺和教學資源，將前沿理論與實踐應用緊密結合，為行業企業提供訂單式的形式豐富的繼續教育服務。

2.實現個性化課程定制

建立于基礎教育之上的繼續教育要進一步遵循個性化教育理念，通過對被教育對象進行綜合調查、研究分析，根據學生的潛質特征和自我價值傾向，制定出符合其目標與要求的培養方案。

與基礎教育不同，參加繼續教育的學生大多已經積累了一定的行業知識技能，有了相對豐富的工作經驗，參加再教育的目的或是希望解決工作中的難題，或是接受新領域新知識，或是進行學歷提升。繼續教育者應當根據學生不同的需求實現個性化課程定制，在較短時間內使學生在專業知識、行業技能、工作方法、學習觀念等方面獲得突破性進展，并具備更強的獨立創新能力。

（四）成果互認，實現多方位教育銜接

多方位教育銜接包括不同學歷層次、不同學習形式、學歷教育與非學歷教育的銜接，學歷教育與職業資格認證的銜接，相近專業課程銜接等，關鍵點在于成果互認的學習評價制度。

通過設立以學分互認為標志的學分銀行制度，有計劃地推進不同類型繼續教育之間的學分互認。學生可在“學分銀行”中開戶，自主調節學習進度、學習年限，將獲得的學分存入“銀行”積累起來且終身有效，達到一定學分后即可獲得學位或進入相應層級的高校進修，也可與就職條件相關聯。完善配套的學分政策及繼續教育質量保障政策，踐行教育起點、過程及結果的平等，必將顯著增強大數據時代下的繼續教育吸引力。

四、結語

繼續教育作為我國構建學習型社會終身教育大體系的重要部分，目前受限于資源與技術，存在教學內容與評價機制單一，缺少教學互動反饋機制，專業課程設置脫離市場需求等問題。大數據時代的到來為繼續教育破解困境提供了一把利刃，使傳統的“經驗式”教學模式向“數據服務”教學模式轉變有了可能。借助大數據時代的東風，繼續教育必將抓住機遇在新形勢下迎來一輪新的大發展。

參考文獻

[1]陳煒煜.MOOC為繼續教育戰略轉型帶來的新契機[J].成人教育， 2015（2）.

[2]黎志華.教師教育評價研究[D].上海：華東師范大學，2011.

[3]張燕南，趙中建.大數據時代思維方式對教育的啟示[J].教育發展研究，2013（21）.

[4]朱建平，李秋雅.大數據對大學教學的影響[J].中國大學教學， 2014（9）.

[5]趙燦，賈偉， 王世燕. 基于MOOC的高校繼續教育改革探析[J].繼續教育，2016（1）.

[6]劉麗瑩.MOOC視域下普通高校繼續教育發展改革的探討[J].繼續教育，2015（3）.

[7]祖靜.構建創新型繼續教育模式的探討[J].繼續教育研究， 2014（2）.