基于大數據的高校精準教學模式應用探析

尹奎 常州工業職業技術學院

一、引言

（一）大數據概述

數據（Data）也被稱為數值，一般是指人們通過實驗、觀察、統計、計算所獲得的數字、文字、聲音、圖文等。人們通過方案設計、變量控制等措施長期、大規模地記錄、分析的這些海量數據，被稱為大數據（Big Data），借助于大數據，人們可以開展相關的技術分析、項目研究，最終形成某種決策。大數據在高等教育領域的應用，已經被列入國家教育信息化的重要工作之一，教育將成為大數據應用的一個重要領域，大數據的應用將會突破原有的課堂教學理念、教學思維、教學評價，給優化教育決策提供便利和科學的依據，將會給教育帶來革命性的突破。

（二）精準教學模式概述

精準教學模式起源于20 世紀60 年代的美國，是由林斯利基于斯金納的行為學理論而總結歸納出來的教學方法，這種教學方法的主要目的是通過針對不同的人群，設計不同的目標，精選不同的教學內容，通過測量過程來追蹤學生的學習表現和學習效果。精準教學既是教學目標，又是達到目標的方法和過程。這種教學方法最早的時候是應用于一些特殊學校的特殊學生人群身上，隨著實驗的成功，教學效果的明顯改善，這種教學方法被逐漸引入了普通的中小學課堂，目前已經被多個西方國家在教育領域運用，但是我國在這方面的研究只是處于起步階段，涉及研究成果不是很多。對于精準教學來說，認識精準是前提，設計精準是基礎，評價精準是保障。首先是要了解學生的個體狀況，精準掌握目標需求；其次是內容精準，即課前精準備課；再次是過程精準，即精準實施教學活動；最后是評價標準，精準教學采用“流暢度”來衡量學生掌握知識和技能的狀況，它主要包括耐久性、應用性、穩定性、持久性和生成性五大指標屬性。

二、大數據在精準教學中應用的現狀

精準教學的研究已經經歷了半個多世紀，然而精準教學的實際應用卻十分緩慢，并未取得明顯的成效，這主要是因為精準教學需要大量的數據，是建立在測量、記錄學生學習行為和學習效果基礎上的一種結果驅動型教學方法。它需要在分析不同學生的頻率數據的基礎之上的，大量采集、分析教學實施全過程中廣泛存在的各種類型的教學數據，并依據數據對學生的學習行為、學習效果進行測評和判斷。在大數據技術未成熟之前，教師的精準教學的記錄、測量主要是依靠傳統的手工操作，數據的收集、分析存在著一定的難度，工作效率不高，因此很多人對這種新型有效的教學方法產生了懷疑，隨之敬而遠之。

隨著我國將教育大數據工作列入教育信息化的重要工作之一，大數據與高等教育的深度融合將成為我國高等教育事業發展的必然趨勢。隨著大數據在高等教育領域的運用，各種動態教學數據的收集、應用和分析變得更加方便，也改變了原有的依靠經驗和理念來傳授知識的固有教學思維，給高校課堂教學帶來了革命性的變化，成為高校教學改革的重要推力之一。通過分析海量的大數據，教育的決策者可以充分地挖掘隱藏在課堂教學現象背后的有價值的信息，可以有的放矢地制定、執行高校的相關教育教學政策。教師可以清晰地得知學生的學習態度、學習能力、學生的家庭環境、學生的社交關系以及教學工作中需要改進的地方，從而讓精準教學的運用變得更加現實和有效。

三、大數據與精準教學的關系

精準教學需要收集、分析學習者的相關數據信息，比如：學生的學習行為、課堂學習表現、作業完成情況、考試成績等，借助大數據應用系統能夠有效地收集、匯總、分析，而且更加系統和全面，從而形成了教育大數據。教師通過實時精準分析這些數據，就會發現學習者的學習需求、學習行為、學習規律及學習效果，從而制定個性化的教學目標，精準實施教學策略，達到提高學習者學習成績、優化學習者學習行為的目的，因此大數據為精準教學模式的應用提供了有效的技術支撐。

此外，大數據技術還能保證海量教育數據的有效存取，具有明顯的技術優勢，為精準教學的開展提供了技術保障。可以幫助建立集測量、題庫、記錄等為一體的教學資源庫，可以為精準教學模式的開展提供客觀的教學評價平臺。原始教育數據經過提煉、分析，構建相關的數據模型才能發現其中的規律，才能為精準教學的開展提供相關信息和依據，才能給高校教學模式的變革和教學方法的創新提供新的發展機遇，才能改變傳統的高校教育思維理念，從而優化教學評價方法。大數據技術的運用還將推動實現教師教學、學生學習的個性化和差異化，實現高校教學管理的精細化和科學化，從而有效推廣精準教學模式。

四、基于大數據的精準教學模式的運用

（一）精準學情分析

傳統的教學模式下，教師對學生的學情的了解主要來源于平時的感覺和考核的分數，無法有效地開展學情的調查分析，教師無法及時、準確地獲知學生的學習狀態和知識的掌握情況。傳統的高校課堂教學只能一刀切、滿堂灌，無法因材施教，很難做到教學的個性化和差異化。從學生角度來看，由于理解力和學習能力的差異，學生會覺得教師講授的知識單調、統一，學生學習進度差異很大，學習中遇到的問題無法準確地與老師或同學有效交流，部分同學甚至會出現越發嚴重的學習障礙。進入大數據時代，教師可以借助大數據支撐的智慧課堂信息技術平臺或者APP 自動記錄的數據，精準查詢、分析學生的性格特點、以往學習基礎和水平、作業完成情況、學習心理特點等數據，建立學生基本信息數據，有針對性的開展精準分析。根據精準掌握的學生的學習特征、能力水平，預測學生的學習結果，對學生進行精準分組，給予個性化的指導和幫助。依據大數據分析，制定出每個學生的學習路徑和最佳目標方案，使以學習者為中心的“精準滴灌”式的個性化教學方式得以實施，從而提高學生理解知識的能力和效率，更加有效地進行深度學習，滿足學生多樣化、個性化的學習需求。

（二）精準教學設計

隨著大數據技術在高校課堂教學中的應用，教師的身份將由教學過程的主導者變為課程的開發設計者和引導者，學生學習效果的評價者。大數據技術支撐的“翻轉課堂”技術，也使得教室里學習的學生，也不再是“大水漫灌”式教學的接受者，學生有了充分的選擇自由權，學生在課堂學習中的主體地位更加突出。高校教師可以借助教學平臺和大數據技術，以大學生的學習特征、學習任務為出發點來設計不同的教學資源。教學資源的設計必須有利于學生檢索和發現，必須有利于學生在學習過程中發現問題和解決問題，必須有利于完整的知識體系的構建。教學資源的設計還必須體現層次化的特點，滿足不同學生個性化學習需要，激發學生學習動力。教學資源設計完成后，借助大數據技術，實施“先學后教”的“翻轉課堂”教學方法，教師將資源上傳系統和平臺，讓學生實名登錄，點擊學習不同的教學資源，并與教師在線互動，完成相關的學習任務，最后系統自動記錄每個學生的學習行為和學習表現，形成每個學生學習效果的分析數據。在課堂的教學中，教師依據學生前期學習形成的大數據結論，對照教學目標，對學生學習實施精準干預，通過預習、練習、測量、記錄、干預形成一個良性循環的教學實施過程，直至學生掌握全部的知識點和技能。

（三）精準教學評價

美國的教育部門在2001年頒布了《不讓一個孩子落后》的法案，開始大力推廣大數據在各級教育教學評價中的運用。高校的教育管理部門可以借鑒運用美國的這種科學的教學評價方法，運用技術層面采集的各種課堂教學的數據來進行歸納、總結，找出日常教學活動的規律，從而改進、優化高校的課堂教學，幫助學校、教師、家長客觀地掌握學生的學習效果及教師的教學效果。高校要想進行精準教學評價，首先，高校必須科學地選擇數據的來源。在實際的高校教學活動中，必須建立一個以具有行為記錄和學習誘導功能的學習平臺為核心的教學評價數據提取模型，將與教學質量相關的數據的多個子業務系統，如各類網絡教學平臺、移動教學平臺、教務管理系統等統一納入數據庫管理，形成綜合大數據庫?？梢酝ㄟ^網絡爬蟲技術抓取學生課前、課堂及課后在各種教學平臺的登陸和點擊留下的痕跡、學習的時間、課堂的言行、師生的互動、作業準確率、同學之間互動的情況等行為所產生的大數據，了解學生對不同知識點的掌握情況，以及學生在學習過程中心態和行為的變化的數據，從而發現學生的學習效率、學習的過程中存在的優點和缺點，發現每一個學生的成長規律和過程，實現結果評價向過程性評價的轉變，這些客觀的數據，可以及時反饋給所需要的人。其次，教師或者教學管理者可以及時查詢大數據形成的學生學習評價報告，預測學生在未來一段時間的學習表現，有針對性地對不同的學生提出不同評價結果及發展建議。最后，高校的教師也可以結合采集的大數據對自己的日常教學活動進行反思，從而優化教學實施。