大數據背景下文獻學教學的實踐與運用

摘 要：大數據深刻影響著社會的方方面面，作為高校也不能置之度外。文章從大數據的定義、類型與特征解釋詮釋了大數據的時代意義及其對教育的啟迪，提出了應改革文獻學現有的教學手段和模式。

關鍵詞：大數據；文獻學；教學；實踐

科技的飛速進步和社會生產力的迅猛發展，使全球化成為不可逆轉的歷史潮流，使人類從彼此分隔的多中心時代逐步走向全球性社會。經濟全球化帶來了資本、貿易、企業、市場經濟的全球化和金融國際化，直接推動人類向信息化社會演進，深刻地影響著人們的生產生活。信息化社會所表達出來的是全球數據信息量的驚人增長，海量信息的噴涌，最終撲面而來的則是大數據時代。在這個時代里，大數據無時無刻不與人類生活息息相關，影響著社會生活、發展的方方面面，引發的是信息技術領域的革命，引領著的是各行各業的改革、發展與創新，更深層次的是對人們的生活方式、學習途徑、行為模式和思想觀念等產生深遠的影響。

大學不是脫離社會的一角，它與社會有著千絲萬縷的聯系，大學生也不是不食人間煙火的一群，既來自社會，最終也要進入社會，作為思想活躍、熟悉網絡的高智商群體，大數據對大學生的影響更深刻、更直接、更全面。大數據時代的到來也將對大學課堂教學中的課堂管理、課程設置、教學評估、服務模式與思維路徑等產生深刻而久遠的影響。從事文獻學教學的高等教育工作者，在大數據的背景下，應該順勢而為，了解大數據時代的特點，借助大數據的優勢，改良我們的教學，助推文獻學教育更好地服務于人才培養。

一、 大數據的內涵

（一） 大數據的界定

目前，有關于大數據的定義，業界還沒有形成一致的看法，但學界大多集中從數據的體量、復雜性程度、數據的價值這三個維度來進行界定。

麥肯錫全球研究院（MGI）的《大數據：創新、競爭和生產力的下一個新領域》從“數據體量大”的角度來界定大數據，大數據指不用隨機分析法這樣捷徑，而采用所有數據進行分析處理。[1]羅伯特·福萊從“復雜性程度大”的角度來界定大數據定義。他認為可用的數據源排列數量非常龐大，進行有用數據查詢相當困難，同時復雜的相關關系使得排除無用數據又很困難。復雜性是大數據的第一屬性，大數據不光是數量大，更是復雜性的龐大。[2]維克托·邁克舍恩伯格在《大數據時代》中從“價值大”的角度來界定大數據。他認為大數據是人們在大規模數據的基礎上可以做到的事情，而這些事情在小規模數據的基礎上是無法完成的。[3]這一定義認為通過對海量數據的分析和挖掘，可以獲得巨大價值。綜上所述，業界認為，大數據其實就是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，這些數據集合需要通過不同以往的新的數據處理模式，只有如此，才能在其中挖掘與發現出更有價值、更有洞察發現力、更能優化流程和更好決策的信息資產。

（二） 大數據的特征與類型

信息化是時代和社會發展的重要成果。互聯網助推大數據運用于社會，推動各個行業的發展，IBM公司和互聯網數據中心IDC用“4 V”來概括大數據的特征，即大量化（Volume）、多樣化（Variety）、快速化（Velocity），其中，IBM認定的第四個“ V”是真實性（Veracity），而IDC認為第四個“V”是價值高（Value）。將大數據的特點歸納為5V即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

根據數據來源，大數據可以分為科研數據、網絡數據和感知數據，因為大數據的重要性和廣泛性，有關于大數據的研究與使用，特別是大數據的密集型研究已然成了繼理論預測、實驗發現和計算機模擬三大科學研究范式之外，快速成長起來的第四大科學研究范式。

二、 大數據影響著教育與人才培養

（一） 大數據支撐教育信息的全方位顯現

大數據讓教育信息更全面客觀。教育工作者可以通過大數據手段進行數據的采集、歸納與分析來了解師生實時、動態、真實的信息。這對傳統的教學測評體系來說，是一大進步。在傳統的教學評價中，教學測評是以學校和上級教育主管部門根據督導、聽課情況和考試成績的基礎上對教師的教學質量來進行考評，部分學校在這種評價基礎上進行了創新，采取師生進行網絡評教的方式對老師的教學質量進行評價。以往的課程效果評價，是由老師通過學生課堂表現、考試成績和作業情況來對學生進行綜合評價。這些綜合評價在一定時期曾起到重要作用，但總的來看，并不能真實、全面地反映任課教師和課程的質量。受階段性認知的影響，師生評教認知未達到一定程度，而不能反映教學效果長期性，由于學生會受主觀性感受影響，學生在評教過程中會受到各種影響，而這種影響所產生的干擾都會對結果的可信度和真實性產生影響。

大數據技術因為其大量化、多樣化、真實性等特點，不僅能夠彌補傳統數據采集方式和應用中的不足，避免傳統形式的信息采集時人們可能出現的刻意性、掩飾性，從而實現師生的實事數據采集。還可以通過信息檔案的追蹤，實現人才培養的可追溯，達到不以一時一次狀況論成敗，而以人的成長軌跡，長久影響來論英雄，讓原本不好量化的信息，如學生的感受、情緒、態度、成功的累積等通過大數據技術進行量化，讓無法直觀的信息通過大數據進行挖掘和分析而顯現。

（二） 大數據支持使個性化培養與發展成為可能

個性化需求是人們在信息時代一個鮮明的寫真，大數據為人們個性化培養與發展提供了最直接的可能。在這個時代，通過對感知數據的匯總與整理，信息技術讓我們更加的透明而越來越了解自己，通過對感知數據的研究與分析，不斷的突破與提升又讓我們越來越不了解自己，有意無意間，我們就成了大數據收集的樣本對象。在大數據的支持下，我們就能夠對具體的、不同個體的人提供較個性化、全面的預測、建議、推薦和服務等。如果將這些功能遷移到教育中，利用大數據技術對學生的學習興趣點、難點、關注時段和強度、回答問題的情況、與老師互動的頻率和時長、開小差的次數、聽課時的表情變化等數據都可以實現實時捕捉和評估，還能將評估結果進行整合后反饋給教師和學生本人，就能夠起到點石成金的作用，實現真正意義上的個性化培養與教育。如在下發課后作業時，能夠依據每個學生的學習層次、認知水平和學習習慣等不同差異，差異化設計不同的作業或定制差異化的復習方案。當然，在以往的傳統教育環境下，老師要做到這一點是很難的。大數據技術還可以發揮跟蹤和預測功能，實時分析學生對知識點的掌握情況，哪些沒有掌握需要再學習并練習，哪些基本掌握但需要通過練習鞏固和加強，哪些已熟練掌握不需要再做同類練習等。通過捕捉這些信息形成數據檔案，能夠幫助學生更好地了解自己的學習情況，針對性地開展自主學習，提高學習效率；也可以幫助老師了解學生學習的全過程，并向學生提供個性化的教育。再比如：利用大數據技術可以了解每個學生對什么感興趣、擅長什么，從而有針對性地進行引導和教育，充分發揮每個學生的潛能，實現個性化教育。

（三） 大數據助推新教育模式形成

互聯網時代使得獲取知識的途徑不再局限于課堂教學，教師也不再是單純的知識普及者，互聯網的線上教學將越來越普遍。薩爾曼·可汗創立的可汗學院將從小學到大學的數學、化學、物理、歷史、金融、生物、天文等學科的知識在網上分享，以供全世界的學習者免費使用。同時開發了一套基于大數據上的練習測評體系，通過記錄學生練習情況，自動繪制出曲線圖像，并標注出學習者學習的情況，通過該記錄，老師能夠輕松實現精準輔導。比爾·蓋茨評價可汗“他是一個先鋒，他借助技術手段幫助大眾獲取知識、認清自己的位置，這簡直引領了一場革命。”

三、 大數據運用于文獻學教學的實踐模式

（一） 文獻學教學的困擾

當前，沿用傳統教學理念，文獻學教學中仍然存在一些問題，困擾著文獻學教學與學生的學習。

首先，困擾文獻學教師的是教學重點、難點不明確。因為文獻學材料大多是古典文獻，這些文獻資料浩如煙海，量大且久遠，教學與學習本來就是任重而道遠。在信息技術支持下，文獻學研究范圍又得到了大大的拓展，不光擴大了文獻學的研究領域和教育范疇，還增加了相關課程的難、重點的辨識與篩選的難度。

其次，承繼傳統教育模式，文獻教學手段單一、粗暴，課堂互動較少，填鴨式教學，教師“一言堂”的現象非常普遍，這一方面是因為“文獻學”這門課所涉及的專業知識，大都不屬于學生的原有知識背景結構，特別是他們高中階段基本上就沒有接觸過文獻學相關知識點，諸如文獻的類型、載體和形成與流布，以及文獻目錄、版本、輯佚、注釋、校勘、辨偽、檢索及出土文獻的整理等方面的內容，學生之前沒有關注或接觸過，難以形成教學的共鳴，加之文獻學教學的總課時少，教學內容豐富，這就造成課堂教學中，教師客觀上只能是邊普及文獻基本知識邊講解文獻學理論，不由自主地漸漸形成了以教師為主的基本教學模式。

再次，因教學內容多，涉獵范圍廣，教學側重不一，專業需求各異，導致目前文獻學教學仍然缺乏合適的教材。

鑒于目前文獻學教學的現狀，文獻學教學需要大數據的支持，依據大數據技術的“5V”特色，在有限的時間與場景中，加大文獻學信息的傳輸量，提升文獻學教學的實效性。

（二） 大數據支撐文獻學教學改革

將大數據知識運用于傳統講授模式中，可以提高文獻學教學效率，提升文獻學教學質量。教師可以通過大數據技術，匯總學生在文獻學學習中的難點，了解學生的關注點，學習的興趣點，教學的切入點，結合教學的目標，進行深入淺出的講解與教授。

通過大數據技術，教師在備課時可以將講授內容用文本、圖片、音頻或視頻等形式收集并儲存起來，再進行大數據分析，獲取網民點擊率高的資料，設計學生樂學的文獻學課堂，通過圖表、影像、視頻、動畫等多種途徑，來加深學生的理解。使文獻學的備課大數據化、講課內容網絡化、教授方式多媒體化，多途徑增強學生的學習感受，使得課堂教學的學習效率大幅提高，將文獻學教學從老師講授的被動教學轉變為學生自主學習的主動教學，從而提高學生學習文獻學的積極性。

文獻學“翻轉課堂”教學成為大數據背景下文獻學教學的應然之路。鑒于文獻學知識的博大精深，目前，大部分的高校都無法讓學生實際接觸古籍本身，也因此無法讓學生形成實體體驗和切實感受，這就很容易導致學生在課堂學習文獻學知識中產生距離感和枯燥感。但是有了大數據支持，情況就可以得以改變，因特網的大規模普及使網絡上的文獻資源類型與形態越發多樣，學生可以運用網絡獲取比傳統文獻學更為廣泛的資源，這些都使文獻學的課堂教學的翻轉成為可能，文獻學教師可以通過翻轉課堂，要求學生將海量的文獻學知識的習得在課外完成，指導學生通過文獻學專業網站、博客論壇的輔助來學習。學生們加大課堂準備，老師通過大數據匯總整理學生預習情況，審閱學習情況，從而使翻轉文獻學課堂的教學成為可能。同時，老師還可以根據課堂教學情況反饋，選擇性進行課后的個別輔導采用微信群及QQ模式，有效的開展課后練習，從而將課堂講授與課后討論結合起來。因此，通過微信群及QQ模式保持對專業問題的有效溝通，對于學習上的及時求助、提高學習效率有極大的幫助。不光局限于此，老師還可以將相關的專業材料打包上傳到互聯網，讓同學們可以在QQ群和微信群中進行共享。

參考文獻：

[1]郭少科.大數據[M].北京：清華大學出版社，2013.

[2]陸璟.大數據及其在教育中的應用[J].上海教育科研，2013（9）：5-8.

[3]維克托·邁克-舍恩伯格，肯尼斯·庫克耶，著.盛海燕，周濤，譯.大數據時代[M].杭州：浙江人民出版社，2013.

作者簡介：

賀三如，廣東省惠州市，惠州學院。