大數據時代專業知識學習策略探析

王繼業+喬瑩瑩

摘要：本文分析了大數據時代專業知識的學習所面臨的危機及專業知識的呈現特點和價值變遷，并提出了一系列轉變專業知識的學習策略，要求學習者要加強自主學習，堅持碎片化學習，注重量化學習，進而不斷改善專業知識學習效果。

關鍵詞：大數據；專業知識；學習策略

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A 論文編號：1674-2117（2017）10-0082-02

● 大數據時代專業知識的學習特點

近幾年，隨著教育信息化和“互聯網+教育”的發展，專業知識的呈現形式、獲取渠道及其內涵都發生了重大的變化，主要表現在以下幾個方面：

①專業知識表征方式多元化。大數據的不斷發展，使專業知識的表征方式不僅局限于文字，視頻、圖片、音頻、郵件、網頁也成為專業知識的呈現方式，并且以碎片化的方式存在。這不僅改變了人們的認知方式、閱讀方式、學習方式、思維方式，而且促使人們對巨量的網絡信息進行拆解與重構，還原知識本來的面貌。

②專業知識獲取更加便捷。信息化時代，人們可以通過手機、便攜設備隨時隨地獲取信息資源，它們既存在于檔案、報紙、廣播等傳統信息載體中，也存在于互聯網和各種信息數據之中。人們通過專業的搜索引擎，可以快速檢索到海量的數據信息；通過專業統計分析軟件，能較便捷地挖掘大數據背后存在的規律和特點。

③專業知識內涵更加豐富。大數據時代，也是知識爆炸的時代，專業知識的內涵不斷豐富，研究視角更加多樣，更新速度加快，新的知識理念、認知方式、專業思想不斷替換傳統的理念、思想和模式，人們也更加全面、辯證地看待知識的存在、發展與變化。

● 大數據時代專業知識學習的問題及分析

大數據時代，人們對知識的獲取更加便捷，但對專業知識的學習也面臨危機。一方面，專業知識以碎片化形式存在，割裂了知識的系統性和整體性；另一方面，知識更新速度快，知識內涵更加豐富，制約了人們對專業知識的深度學習。

大數據時代學習者專業知識匱乏，主要表現在對專業領域的主要人物、代表著作、核心思想、學術刊物、學術規范等知識缺少系統的認識。另外，學習者雖然在專業知識的獲取方面投入較多精力，但缺乏甄別能力，在運用專業知識方面明顯不足。而這些現象的產生原因，既有學習者的主觀原因，也有學習客體和學習環境等客觀原因，筆者將其歸納為如下三點。

1.專業知識的呈現特點和價值變遷

專業知識的呈現特點和呈現形式影響了人們對專業知識的學習。首先，傳統的專業知識呈現方式單一，學習方式枯燥乏味，而大數據時代，人們學習專業知識的方式逐漸轉向為依靠信息技術的數據挖掘、定量分析。其次，大數據時代，知識以碎片化形式存在，在互聯網和各種媒體中快速傳播，打破了傳統的知識權威，人們對知識的認知價值發生了轉變。

2.學習者學習思維和學習方式的轉變

大數據時代，專業知識的獲取渠道更加便捷，人們在學習專業知識時更傾向于在需要時通過大數據搜索，而不是預先計劃展開學習。另外，由于知識的不斷更新，人們對新知識、新理念、新事物有了更多的期許，但卻忽視了對傳統的專業知識的深度學習和掌握。

3.傳統教學理念和教學模式的轉型

過去，專業知識主要靠教學傳遞，而隨著教育信息化和“互聯網+教育”的發展，課堂教學形式得到了創新，傳統的以課堂為中心的教學模式發生了改變，教學內容也從主要教授知識技能，轉向促進學生全面發展。然而，專業知識的學習要靠學習者的自主學習，但學生自主學習能力有限，學習效果很難保障，這就導致了學生專業知識的薄弱。

● 大數據時代專業知識的學習策略

1.加強自主學習

自主學習是終身學習理念下重要的學習能力。在自主學習過程中，學習者要指導和控制自己的學習行為，自主制訂學習目標、選擇學習活動、監控學習過程、評估學習結果。大數據時代下，專業知識的自主學習要求學習者首先要保持開放的、主動的、積極的學習態度，然后通過互聯網、移動客戶端隨時隨地自主學習，自主獲取專業知識，進而提升專業技能。

2.堅持碎片化學習

碎片化學習是大數據時代的重要學習方式。人們雖然每天在微博、微信、公眾號、微課、微電影中接觸信息，但未必發生了學習。碎片化學習專業知識應注重深度學習，學習者要從零碎、細小的知識單元中重新建構知識體系。學習者應在已有的認知圖式基礎上，堅持學習，將知識碎片建構成知識點，不斷形成新的知識體系。

3.注重量化學習

大數據時代，專業知識的量化學習需要具備以下技能：

①數據采集能力。根據自己的學習需要和興趣，通過機器學習方法、人工智能方法，從海量數據中采集到自己想要的信息。

②數據挖掘能力。用科學的方法，對海量數據進行深度分析，能夠發現新規律和新知識，挖掘數據背后的核心知識、本質和規律。

③數據管理能力。大數據的觀點是多元的，能夠對不同觀點、知識體系、思想理念的大數據進行管理、加工和處理并進行決策是一種重要的能力。當前，較為常用的大數據處理軟件有Citespace、Endnote、NoteExpress、R、Lisrel、Spss等。這些軟件為知識的存儲、讀取、加工處理提供了便利。

④數據運用能力。能夠根據大數據分析和呈現情況，合理預判，做出決策，改善自身的學習。

總之，大數據時代，學習者要加強自主學習，堅持終身學習；要堅持碎片化學習，利用碎片化時間、碎片化知識，建構知識體系；要注重量化學習，增強數據采集、數據挖掘、數據管理和數據運用能力，通過大數據量化學習，開展學習診斷、學業規劃，改善知識的學習，獲得自身的全面發展。