數據驅動教育范式下的混合式教學研究與探索

梁婷婷 潘英花 黃勇萍

摘 要：人類從信息時代走向大數據時代，教學范式逐漸從計算機輔助教學走向數據驅動教學。混合式教學模式正在經歷著教育大數據和大數據挖掘分析技術的革新。基于數據驅動教學范式，混合式教學模式有機結合5個主體，在教學分析、設計、實施三個階段中，協助教師教得更精確，輔導學生學得更精準。此外，基于智慧教學平臺和工具，選擇受眾面較廣的程序設計課程，探索混合式教學改革，打造精準教學。

關鍵詞： 數據驅動;教育大數據;混合式教學;教學改革

【Abstract】 From the information age to the big data age， the teaching paradigm has gradually changed from computer-aided teaching to data-driven teaching. Hybrid teaching mode is experiencing the innovation of educational big data and big data mining analysis technology. Based on the data-driven teaching paradigm， the mixed teaching mode combines five subjects organically. In the three stages of teaching analysis， design and implementation， it helps teachers to be more precise and instructs students to learn more accurately. In addition， based on the intelligent teaching platform and tools， the paper chooses the program design course with a wide audience， explores the hybrid teaching reform， and creates accurate teaching.

【Key words】 ?data-driven; educational big data; blending learning; teaching reform

0 引 言

大數據時代，各行各業均有大量的數據產生，并隨即迅速融入大數據的應用，且在大數據技術的加工處理后得到了創新性的科研成果。據現有研究可知，在教育領域，數據驅動教學則將成為大數據時代的教學范式。

隨著數據驅動的差異化教學等計劃的提出和實施，數據驅動教育改進專題研討會等會議的召開，個性化教學等相關教學模式的研究與實踐，智慧好課堂邀請賽等活動的開展、網奕信息科技的醍摩豆（TEAM Model）等智慧教育平臺的落地應用，綜上可見，數據驅動教學的理論與實踐正呈現出迅猛蓬勃的發展態勢。

國家教育信息化戰略持續推進，各地陸續建設和開發了各種學習平臺、數字化教學資源，而將各種數字教學終端和技術引入至日常教學活動應用中，大量的教育數據也在不斷地積累、并且與日遞增著。故而在教學結構改革、教學流程再造、教學生態的新型構建等方面，大數據及其挖掘和分析技術，也尤為突顯出在此方面研究中的重要性和實用性[1]。

現有研究指出，混合式教學是面對面課堂教學和網上交互輔助教學形成的一種混合模式[1]。近年來贏得了頗高的關注度。該種模式既保留了傳統教學面對面的互動交流模式，又合理利用了在線MOOCs 和微課等資源，進行交互輔助教學，同時結合線上和線下教學的優勢，在時下的高校課堂教學改革中發揮著不可替代的有效推動作用。本文對此擬做研究論述如下。

1 數據驅動教學范式

“數據驅動教學有望超越計算輔助教學，逐步成為大數據時代主流的教學范式”[2]。信息時代教學范式有4個主體，分別是：教師、學習者、教學媒介、教學內容。數據驅動教學范式框架在此基礎上又增加了一個主體：教育大數據。教育大數據的數據來源于其他四者。其中，教學者提供各種教學數據;教學內容含有各種多媒體信息數據;學習者在教學內容的學習中生成的過程性數據，包括點擊、分享、做題、提問、回答等，而教學平臺、移動終端、各種可穿戴教學設備、教育機器人等教學媒介則可采集和傳輸教學終端數據。經過數據挖掘、分析、可視化的技術，將教育大數據挖掘出有價值的信息，呈現在教學媒介上。此外，充分整合教學資源給教師用于智能備課、并將學習者的需求、偏好、學習進度等信息提供給教學者，協助教師進行教學效果的全面評估，吸取先進教學理念，調整教學進度和方案，因材施教，使得教師的教學更加有的放矢;針對不同學習者，推薦個性化學習資源，監督和引領學習過程，給予自適應學習路徑和方法指導，幫助學習者科學地制定學習計劃，使得學習者的學習也能獲得卓著成效。

2 基于翻轉課堂的混合式教學模式

2.1 實施過程

混合式教學模式混合了線上和線下的教學資源、時間、空間和過程，充分結合教師主導-學生主體本位，同時借鑒翻轉課堂教學方法，教學實施過程如圖1所示。課件、微課、習題等課程教學資源存儲在線上，教師在課前推送的學習任務單，指明資源網絡位置和自主學習目標或者任務，讓學生提前完成預習和課前測試;課中采用集中面授，在保證教學知識體系完整性的基礎上，通過面對面的交流互動，引導和啟發學生，監控學習過程，指導學生展開合作學習、自主探究，同時引入隨堂測試，檢驗學生學習效果;課后，鼓勵學生積極溝通反饋，進行投票調研、知識測試、作業實驗等，鞏固所學，教師最終評價教學效果。

2.2 混合式教學的挑戰

混合式教學有機結合了線上和線下的教學組織形式，可以引導學習者從淺入深地進行深度學習，同時具備線上和線下教學的兩種優勢。然而這個過程面臨著諸多挑戰。研究推得闡釋詳述如下。

（1）教學資源多，難于找到適合自己的資源。隨著中國在信息化教育方面的不斷投入，線上的教學資源日益豐富。雖然教師提供了部分教學資源，但是由于學情不同，其認知能力、學習風格和習慣也存在差異，對教學資源的需求也各不一樣，若離開教師指導，有可能迷失在海量的信息里。

（2）教師難于把握教學效果。在整個學習過程中，學生會反饋諸如學習軌跡、問題等多方面信息，教師需依據這些信息來調整教學內容和教學方法，有針對性地指導和協助學生來理解和掌握課堂知識。然而，在實際教學過程中，卻會由于技術、環境等條件帶來的限制，線下的信息難于存儲和采集，線上的教學數據可能會存在不同的平臺環境中，這就需要教師具有較強的數據處理能力。這些因素都將直接影響教師對教學進程的準確判斷、預測和評價。

（3）統一布置課后作業和練習，批改和反饋滯后、且缺乏個性化。部署課業任務時，是面向學生整體，點評時只講解共性問題，是課程教學的傳統。但若能實現個性化的布置練習、輔導、以及有針對性的點評，則會更加高效地促進學生的個體成長。

3 數據驅動教學范式下的混合式教學模式

在整個教學過程中，教育大數據深度融合數據挖掘與分析技術，打通線上和線下以及課前、課中和課后的教和學兩個過程，作用在教學分析、設計、實施三個階段中，勢將深化混合式教學的教育質量改革，讓教學有跡可循，從以往的依靠經驗和直覺轉向數據幫助科學決策[3]。研究給出剖析分述如下。

（1）教學分析階段，前期數據有學生的學情數據或知識點前測數據，包括學生基本情況、學習進度、測試點的正確和錯誤率等，并于匯總歸類后分析得出每個學生的學習基礎、學習能力以及對知識點的掌握情況。

（2）教學設計階段，包括4個部分。研究內容詳見如下。

① 教學內容設計。針對教學目標，基于學情和普遍的實際問題，梳理各章節的教學重難點，適度拆分、解構、增刪、篩選、調整和重構知識點，二次整合教材。精心設計和篩選出新穎、貼合實際需求的、不同層次的、相對獨立的教學單元或知識點。

② 教學策略和過程設計。貫穿課前、課中和課后三階段活動，規劃統一教學目標、組織、方法、程序、手段等。包括篩選資源、制定學習任務、組織教學活動方案等;綜合多樣化的教學組織形式，采用新型教學模式、分組協作、討論辯論等教學方式;編排測試內容、學習反饋和形式設計。在現有的技術、環境基礎上，基于低耗高效、輕負高質的角度，選用合適的平臺或工具，輔助教師采集數據、智能評價或改卷、差生預警等。

③ 教學評價設計方面，與傳統成績單制定方案不同，綜合考核工程素養、自主學習、協作學習等方面的表現，對比分析個體和整體的知識架構和表現，進行師生多元化評價。教育大數據中即時存儲學生學習過程的多模態數據，包括學習行為、認知、生理、心理情感等，經過動態的分析和診斷，形成學習評估報告，描述學生知識架構輪廓和整個評測系統中的層級，協助教師科學決策，實時調整教學策略，進行高效互動教學。

④ 在學習輔導方面，采用具有智能閱卷評卷等平臺或工具，分層布置作業，實時批改學生作業習題，精準采集錯題;教育大數據分析技術根據教學需求和學生特征，針對不同的學生推薦學習資源，自適應錯題輔導，輔助學生個性化學習和自我測試;若有課外輔導教師團隊，融通校內外教學數據，可視化學生課堂表現和學習效果，幫助教師團隊針對不同學生進行輔導。

（3）教學實施階段，依據教學設計，教師可按部就班地有序進行混合式教學。一些常規化的機械勞動，比如批改作業等，由機器自動完成，教師依據教育大數據和數據挖掘分析技術提供的功能，精準識別學生的個體和掌握班級的學習狀態、明確存在問題的共性和個性，做出精準教學干預。教師的工作重點轉移到個性化教學、輔導和創新性教學設計上。

4 數據驅動教學范式下的混合式教學改革探索

程序設計基礎課程是高等院校計算機相關專業的核心課程，也是其它理工科普遍開設的一門重要課程，受眾面廣，對后續課程影響較大，很多教師致力于該課程的教學改革。該課程具有獨立的理論體系，重視實踐，以實際應用為最終目的，要求師生有較高的邏輯思維。在教學方面，主要存在以下問題：教學課時有限，教法單一;以教為主，學生缺乏自主思考鍛煉;課內外結合教學效果不理想。

“打造基于大數據的智慧學習平臺，支撐教師開展數據驅動的精準教學”[4]，是楊現民教授提出的數據驅動教學實施建議。基于此，研究進行了數據驅動教學范式下的混合式教學改革探索。

在現有的技術、環境基礎上，基于“低耗高效、輕負高質”的角度，選用科大訊飛公司博思智慧教學云平臺以及超星學習通系統。該平臺提供多門適合混合式教學的“金課”，供學生自主學習，在此教學大數據平臺上，可以自動分析與評價教學過程中形成的數據，利于教師針對學生特點實現個性化教學。超星學習通為教師提供課程管理、簽到、課堂互動、測試、課堂報告、資料推送等多種功能，豐富的課堂活動控件有利于幫助教師激活課堂氛圍。

依托科大訊飛公司博思智慧教學云平臺以及超星學習通，采用項目驅動進行講練一體化，教師引導學生探究式地進行實例開發測試。篩選或制作優質的教學資源，利用博思智慧平臺及超星學習通來共享所有的教學資源，推送課前預習任務單、面授的課件和課后習題測試等資料，保障師生實時互動及數據采集、分析和統計。最后，收集和整理教學實踐過程中的各種信息，如學生在課堂上搶答、測試等表現、學習進度、自主學習能力、協作學習評價等，師生對混合教學方式的滿意度等。探討在程序設計基礎課程混合式教學中輔助學生自主學習、資源利用、雙向溝通、教學反饋和評價等方面的經驗和價值。在此基礎上，繼而完善教學模式設計，再次選擇實踐對象，實施教學改革實踐，分析、總結并推廣成果。基于教育大數據，轉變過去的“同一個套路”、“靠經驗直覺”的教學方式，從而打造新型的面向智能化教學管理、差異化的教學內容、標準化的教學流程、可視化教學行徑的特征模式。

5 結束語

對程序設計基礎課程進行系統化的教學設計，整合各種學習資源，構建適當的混合教學模式，并采集在此模式下的學習數據來優化目前形勢下的數據驅動式的教學研究，分析學習行為，挖掘有益學習因素，度量學習有效性，探索普適方法，評價課程效用，進而為教師提供更準確、更及時、更全面的支持，有助于科學調整教學方案、改進評價設計、以及合理選擇教學資源，如此則不僅提高了課程學習效率，而且也可推進數據驅動的精準教學和精準學習。

參考文獻

[1]ANDERSON J Q，BOYLES J L，RAINIE L.互聯網對高等教育未來的影響[J].王景枝，王寶華，譯.高等工程教育研究，2013（3）：38-45.

[2]楊現民，駱嬌嬌，劉雅馨，等. 數據驅動教學：大數據時代教學范式的新走向[J].電化教育研究，2017，38（12）：13-20，26.

[3]賴志欣. 基于智慧教學平臺雨課堂的混合式教學設計與應用研究[D]. 長沙：湖南大學，2018.

[4]楊現民. 教學大數據：推動教育的科學變革[N]. 中國信息化周報，2018-10-22（014）.