大數據視域下開放大學在線教學模式改革構想

那 勇

（吉林省遠程教育技術科技創新中心（吉林開放大學），吉林 長春 130022）

在新冠疫情防護常態化背景下，全國各級教育為保證教學順利開展，“停課不停學”的在線教學模式成為應急之舉，“互聯網+教學”模式被大眾普遍接受。開放大學（原電大系統）自上世紀70 年代建校起就始終采用遠程教育教學模式，至今已經積累相當豐富的教學經驗，但在全信息時代，其短板也日益突出。外防輸入內防反彈仍然是我國新冠疫情防疫的重點，抗疫必將是一個長久任務。因此，后疫情時代，在線學習將成為遠程教育的主要形式，學習者在疫情期間已經逐步熟悉在線學習的方式，學習者的學習行為也將發生改變。開放大學應該借助此次“東風”，融合網絡信息技術與在線教育理念，整合共享優質教育資源，構建大數據視域下在線教學模式為主的一體化學習平臺，推動開放大學辦學質量進一步提高。

一、為什么開放大學要進行在線教學模式改革

1.現行教學模式存在的問題

開放大學建校以來始終秉承遠程教育模式與理念，無論從最初的“面授+電視錄播課”還是到現在的“線上線下混合式”教學。教學模式隨著社會發展也在與時俱進，但開放大學的社會評價始終處在較低的位置，雖然有一定的客觀原因所致，但如不加以改變，將促使開放大學的整個系統辦學體系遠離社會發展需要。辦社會認可、受人尊敬的大學，就要從根本上抓教學質量，而現有開放大學絕大多數學生的有效學習嚴重不足，教學質量亟待提高。

開放大學目前采用線上線下相結合的教學方式，但線上線下的教學并沒有有機結合，主要表現在：

線下學習以面授課和學生自主學習為主，但實際上每門課程面授課時平均只有4—8 課時，加之開放大學的學生多已參加工作的客觀事實，真正參與面授課的學生少之又少。學生自主學習的情況更是寥寥無幾。學生線下學習的參與度難以達到實際教學需要。

線上學習主要以學生登陸國開學習網為主，國家開放大學近年來加強課程資源建設，網絡課程的質量越來越高，課程資源也越來越豐富，但學生登陸平臺也只是用最少的時間來進行課程所要完成的形成性考核，總體登陸次數、登陸時長仍然處于較低的水準，學生學習的主動性不強，學生在線上學習的參與度也不高。

由此可見，學生在線上和線下的學習參與度都不高，也就導致學生有效的學習行為嚴重缺失。究其根本原因在于線上線下的教學并沒有有機結合起來，造成學生學習監督不到位。與普通高校不同，盡管開放大學主要學生是以完成學歷提升為主要目的，學生整體素質不高，學習動力不足，但不能以此為借口而不重視學習監督。總體來說，目前開放大學采取的線上線下相結合的教學模式效果并不理想。

2.開放大學線上教學暴露出的主要問題

開放大學采用線上線下相結合的教學模式進行日常教學，且以線上為主，線上教學經過多年的探索，應該已經積累了足夠多的經驗。但從新冠疫情爆發以來，學習者真正進行全網絡直播學習時，開放大學的線上教學也隨之暴露出一些問題，主要表現在：

線上資源形式單一、枯燥、課件缺乏交互性。國開學習網課程均遵循主持教師制定的教學大綱、實施方案、課程考核等要求來建設網絡資源，呈現方式大多采用靜態方式，缺乏實時交互功能。課程資源基本也是單一的把教材內容轉嫁到網絡上，知識的拓展性不夠，整體質量并不高。這種簡單的教材內容網絡化呈現方式，對于開放大學生源構成復雜、專業背景、行業背景、知識架構不同的學習者來說，很難吸引其主動學習熱情，其個性化學習需求也無法滿足。

學習平臺布局分散、學習行為數據龐大，尚未挖掘數據內部價值。開放大學是系統辦學實體。隨著信息技術的發展，辦學規模的不斷擴大，全國各省市開放大學分部根據自身辦學需求也開發了不同的在線學習平臺，如老年開放大學在線學習平臺、學分銀行、數字圖書館等。這些平臺功能相互獨立，短時間內無法共享學生學習數據，在大數據、云計算、數據挖掘等技術廣泛應用的背景下，平臺相對分散的特點已經脫離了建設大規模個性化學習型社會的需求，這也成為多數省份由廣播電視大學向開放大學轉型發展的屏障，亟待建立統一的全網絡一體化學習平臺，整合各分散學習平臺數據，挖掘數據內部價值，向廣大學員科學合理的推送個性化學習服務，提升學生整體學習參與度。

二、基于大數據的開放大學在線教學模式改革構想

開放教育作為國家終身教育體系的重要組成部分，在當前形勢下，需要創新網絡學習平臺、課程資源，建設方式打造基于大數據分析的全網絡在線學習模式。

1.基于大數據的開放大學一體化學習平臺設計

為解決平臺分散化、數據相對孤立化等弊端，開放大學需借助5G、人工智能、工業互聯網等新興技術，構建基于大數據的一體化學習平臺。顧名思義，數據將作為一體化學習平臺的基礎，是決策的重要依據。大數據時代，數據并非傳統意義的結構化數據，它還可以由文件、圖片、視頻等非機構化數據組成。一體化學習平臺將以這些數據為基礎進行“數據倉庫”設計，整合現有分散的平臺且獨立的數據，就可以形成數據倉庫。開放大學數據倉庫可包含教育教學及相關管理服務各個環節產生的海量數據，如教學計劃、課程資源、教學行為、學習行為、考核評價、學籍管理等。利用區塊鏈技術分布式、數據不可篡改、去中心化的特點，進行傳輸保證所有數據的真實可信，在此基礎上，對數據倉庫中的數據進行清洗、挖掘和分析，篩選出有價值的信息，為后續學分認證、過程診斷和改革決策提供依據。

通過大數據算法為不同學員提供個性化的學習需求，也是一體化學習平臺的重要功能。根據不同用戶以往登陸平臺的各種學習行為數據，如登陸時間、選課傾向、學習時長等信息，利用算法對其進行分析，獲取學員學習規律，準確為學員推薦優質學習資源。

綜上所述，基于數據倉庫的一體化平臺設計，根據平臺不同用戶需求，通過算法提供優質解決方案，避免因不同需求而建設的多種平臺，也是一體化學習平臺設計的目的與優勢。

2.構建線上線下學習行為數據同步機制

開放大學教學模式強調“自主學習”，但學與不學、線上學還是線下學沒有有機結合，兩方面都缺乏有效的監督，沒有嚴格的考核機制，導致學生有效學習行為缺失。即使保證了有效學習行為，線上線下的數據也沒有同步，給日常教學和考核評價造成了困擾。因此，開放大學要在未來構建能夠保證學生線上線下學習行為數據同步機制，基于一體化學習平臺，收集全網絡學生學習行為（全網絡是指學生學習行為的全網絡、教師教學行為的全網絡、考核評價的全網絡和教務管理的全網絡），如一體化平臺登錄次數、學習時長、選課情況、發帖回帖情況、線上作業完成情況、課程綜合考核情況等。學生在參加線下面授課或參與其他各類網絡平臺的學習行為，可通過掃碼簽到或各類網絡平臺提供的數據接口進行對接，將數據同步且存在一體化學習平臺的數據倉庫中。只有對學生線上線下所有學習行為進行數據分析，才能更準確的發現學生在整個教學過程中存在的主要問題，并對學生精準推送課程資源，實現不同學生的個性化學習需求，用數據驅動對教學改革、完善教學服務，提升開放大學教學質量。

三、結束語

在疫情防控常態化的特殊背景下，2020 年成為各類在線教育的考核之年、創新之年，人們摒棄了質疑和阻力，對在線教育有了新的認識。新形勢下，在線教育將成為教學方式的主要形式之一，將一定程度上改變人們傳統的學習習慣。因此，開放大學要直面當前所開展的在線教育存在的問題和挑戰，抓住時代賦予的機遇，利用大數據技術，構建開放大學全網絡一體化學習平臺，通過數據分析找出問題、精準施策，用新技術、新思維大力推進教學深層次改革，大幅度提高開放教育教學服務質量，真正把開放大學辦成“受人尊敬的大學”。