基于大數據分析的教學診改研究與實踐

孫翠改，敖建華

（蘇州信息職業技術學院 計算機科學與技術系，江蘇 蘇州 215200）

0 引 言

在大數據時代下，首先教師應具有大數據意識，做好教學的引領者。基于大數據技術對傳統課堂教學模式的變革，教師應做好學生課前教學、課中教學和課后教學的引領，幫助、組織、設計教學環節，促進自身向專業化發展進程[1]。教學資源平臺突破了傳統“教、學、測”環節局限，擴展了“管、評”應用環節，解決實際問題能力更強，教學資源平臺上不僅有類型豐富的教學資源，而且有便捷的師生即時交流區域[2]，同時教師可以非常方便快捷地采集教學信息，在最短的時間內，利用最合理的處理方法進行數據分析，通過對比找到教學數據信息中的規律，優化教學活動，達到教學工作細致化管理目標，提高課堂教學的質量和效率。

1 教學資源平臺分析

目前，高職院校的學生都是在信息化時代成長起來的“00 后”，傳統的講課模式和學習模式已不被認同，學校的教學理念、教學環境、教學資源和教學模式都發生了變革和創新，變革和創新主要致力于互聯網“共建共享、互聯互通”，優質的教學資源平臺的搭建并共享。以Android 網絡編程課程為例，教學大數據的來源平臺如下。

1.1 E-model 資源平臺

在這個平臺上，承載了Android 網絡編程課程的教學資料，如課程標準、教學大綱、教學設計、教學案例和教學課件等，但總體上講，該平臺上課程資料單一化，只能放靜態內容，視頻類的由于占用內存較大而無法存放；該平臺上教師與學生無法互動，平臺無法統計學生的訪問量，無法跟蹤學生的學習進度，缺少移動端訪問，致使E-Moodel 資源平臺幾乎成為僵尸平臺。

1.2 藍墨云班課資源平臺

藍墨云班課，既是一款典型的移動學習平臺，又是一款時尚的智能教學助手，旨在把教學課堂打造的“輕松一點，有趣一點”。該平臺具有上課考勤統計，課堂隨機提問、課堂組織活動的開展、題目測試等活動。該平臺可上傳多樣化的教學資源：ppt、文檔、記事本、視頻、音頻、網址等類型，教學資源可按照一定的知識結構分章節有組織地擺放，讓學生在循序漸進的知識學習中達到較好的學習效果。學生的每一次資源查看和訪問、每一項課堂活動的參與、每套測試題的完成情況等平臺都會自動跟蹤并記錄，教師可通過自動生成的平臺大數據分析，隨時掌握學生情況。美中不足的是，藍墨云班課在創建班級時會自動生成一個邀請碼，為了方便教師進行課堂管理，教師往往只在授課班級中公布此邀請碼，而其他同學因為不知道邀請碼而無法進行平臺相關資源的學習，所以該平臺上課程資料具有局部性，缺乏廣泛性。

1.3 超星泛雅資源共享平臺

超星泛雅是新一代網絡課程共享平臺。泛雅是以“平臺+資源+服務”為基本研發理念，以學習空間為平臺支撐，整合海量教學資源：超星資源庫+互聯網資源+學校資源+個人資源。泛雅為用戶提供全方位的網絡教學服務，讓資源展示、教學支持、師生互動等都能協同發揮最大作用。其中，泛雅提供了一個深度立體化教學資源總庫。老師可以非常方便地在課程中引用這些視頻，實時推送給學生，學生可以同步自主學習。學習空間是一種基于互聯網的信息化教學與學習環境，記錄學生學習歷程。教學資源眾多，提供全面的網絡教學功能，包括作業、測驗、通知、答疑、討論、資料和評價等。泛雅通過統計教學過程中所產生的數據，可以對老師的教學情況、學生的學習情況、課程的訪問情況等進行全面的、可視化的統計分析，以幫助學校和老師更好地進行教學管理評估。

1.4 智慧職教云平臺

智慧職教是一個面向大眾的資源共享、課程學習平臺，該平臺上囊括了海量碎片化資源和示范性在線課程，由資源庫建設團隊建設課程，面向全社會發布，提供無差別在線學習服務，該平臺支持翻轉課堂、混合式教學模式等，為學生提供更好的個性化在線教學支持服務。其系統角色包括院校管理員、教師和學生3 類，每類用戶擁有不同的權限。該平臺上擁有人性化的課堂與教學應用，秉承“愉快地教，輕松地學”的宗旨，讓教師愉快地教，讓學生輕松地學。同時該平臺開通了移動端功能，支持測驗、討論、課堂表現、頭腦風暴、提問、評價等多項課堂活動，讓學生隨時隨地，隨心所欲學習。該平臺提供優質數字資源和在線應用服務，促進職業教育教學改革，擴展教與學的手段與范圍，提高教與學的效率與效益，推動學習型社會建設。

2 教學大數據分析

通過對以上資源共享平臺的分析，發現各種資源平臺靈活性、可控性、擴展性及資源復用性上都有很大的優勢。學生可以在任何時間、任何地點，采用任何設備登錄到資源平臺并開展自主學習，帶來全新的學習方式和良好的學習體驗。現以藍墨云班課教學資源平臺為依托，以Android 網絡編程課程為載體，授課班級為2016級計應1 班學生，共計36 人，教師上傳資源128個，組織測試2 次，小組任務作業3 個，頭腦風暴2 次，投票問卷2 個，討論答疑6 個，課堂表現6 個。對平臺自動生成數據的分析和解讀如下。

2.1 學情分析

教師在班課中上傳資源，為了鼓勵學生學習，每個資源都可以設置不同的經驗值，學生查看該資源后便獲得經驗值。教師發布測試題，參與測試的同學便會獲得該測試題的經驗值；教師發起簽到，學生簽到也會獲得經驗值；教師采用搖一搖的方式隨機選人發起課堂提問，答對者也會獲得經驗值。全班有36 位同學，成員中最高經驗值為基數，超過 80% (含) 的為優秀，60%(含) 至 80% 為及格，60% 以下為入門，通過平臺中的大數據分析，教師可得出班級同學的經驗值分布，如表1 所示。同時，我們也可以查看班課中成員經驗值的獲取方式，如表2 所示。此外，該平臺自動對班課中的學生按照經驗值排序，選取最優秀的一個學生和最差的一個學生，與班課中所有學生平均經驗值進行對比，以雷達圖的方式形象直觀展示出來，如圖1 所示，最好的學生課堂參與活動情況優秀，上課情況良好，最差的同學在資源查閱、作業小組任務、測試、討論答疑、投票問卷、頭腦風暴等活動從未參與過，曠課現象嚴重。在分析的同時，平臺也會以附件的形式展示全班成員經驗值清單，方便教師掌握全班學生情況。

2.2 教學資源分析

藍墨云班課中，教師根據教學需要會上傳各種不同類型的教學資源，在Android 網絡編程課程中，上傳的教學資源有：課件、案例文檔、案例視頻、案例資源圖片、知識點參考和網址鏈接等。資源平臺會自動對上傳的資源進行匯總：在資源構成方面，該平臺便會自動記錄并分門別類地統計資源構成，如表3 所示。在資源學習方面，平臺會跟蹤學生學習痕跡，對學生資源學習的進度和種類進行匯總，自動統計學生查閱資源獲得的經驗值與總發布資源總經驗值進行對比，將統計結果以圖片形式直觀展示，超過 80% 的、60%（含）至 80% 的以及 60% 以下的學生的數量以及占比如表4 所示。并自動生成資源學習前5 名的學生名單。在視頻資源學習方面，由于教師上傳視頻資源時設置為不可拖動，故視頻資源需要從頭看到尾查看，平臺會自動記錄觀看視頻的時長，并把視頻學習時長與占班課總視頻資源時長進行對比，自動統計并以圖片形式顯示超過 80%的、60%（含）至 80% 的以及 60% 以下的學生的數量以及占比。以班課中成員查閱視頻類資源時長從高到低排序，自動生成班級前5 名的學生記錄列表。除此之外，平臺會自動跟蹤學生資源查閱時間分布，并在瞬間自動生成資源查看分布圖，如圖2 所示。

表1 經驗值分布表

表2 經驗值獲取方式

圖1 經驗值優中差同學學情分析

表3 教學資源構成表

表4 查閱資源獲得經驗值報表

圖2 資源查閱時間分布

2.3 教學活動分析

藍墨云班課平臺上，教師可根據學生興趣點，開展豐富多彩的課堂活動，讓學生在快樂中學習，在享受中學習。同時根據學生課堂活動的參與情況，系統自動進行考核評價，通過對后臺大量數據的分析，發現除課堂簽到外，教師最喜歡開展的教學活動是討論答疑，圍繞教學中的一個主題讓學生暢所欲言的發表個人觀點，如表5所示。從平臺反饋的數據來看，活動參與度最高的不是討論答疑，而是投票問卷。由此可見，高職學生較懶惰，尤其不愛動腦筋思考，如圖3 所示。同時該平臺也會統計每次活動發起的時間及學生的參與度，并將一學期各種教學活動參與度情況以折線圖的形式反饋給教師，當同一天有多次活動時按先后順序分布。在活動統計圖中，也能夠清楚看到每次教學活動參與的學生人數，學生發布的消息量，獲贊的學生人數。并自動生成排名前5 的同學名單，參與活動的次數及發表言論的次數以及獲點贊的次數，如圖4 所示。在分小組任務活動中，會以小組為單位，對各小組提交的作業進行評分，因各小組上傳作業人員不同，評分時會自動記錄最高分、最低分、平均分3 條折線圖顯示小組任務活動成績。當同一天有多次活動時按先后順序分布。從教學活動中可以看出，學生簽到率較高，缺勤的學生較少。

表5 活動構成表

圖3 各類活動參與度

圖4 討論答疑活動統計分析

3 教學調整

教學大數據分析并不以得出結論為終結，事實上，在基于大數據分析的教學背后，還要針對暴露出的現象或問題提出相關措施或建議，并針對問題或現象提出教學診改，教學診斷滲透于整個教育活動之中，呈現出一個不斷循環往復的態勢；教學診斷不是抓偏態、找問題，更是抓常態、找潛能，通過學生的學習行為數據分析調整教學。

3.1 教學內容的調整

從教學活動的參與情況在教學過程中不斷診斷學生學習問題，及時調整后期學習策略，從而實現教學質量的螺旋式上升，通過平臺大數據反饋，及時進行教學調整，除了課前至課中、課中內部、課中至課后的診與改，還有本次課的診斷，到下一次教學策略的整改，更好地達到教學目標。

（1）課前到課中的調整，例如在Android 網絡編程課程中，教師課前發布了菜譜app 設計與實現的視頻資源，從藍墨云班課資源平臺返回的數據情況來看，本節課微課視頻資源查看量暴增，針對平臺返回的情況進行查看，發現很多學生重復觀看本節課微課，討論答疑區很多同學對ReyclerView 適配器、ViewPager 滑屏及JSON 解析展開討論，經學生中的高手指導，RecyclerView 問題得以消化，而ViewPager 滑屏及JSON 解析內容在討論答疑區愈演愈烈，根據學生課前自學學習情況反饋，發現學生對于頁面滑屏和JSON 解析能力偏弱，因此在課中增加了ViewPager 滑屏和JSON 解析方面的教學內容，解決網絡訪問后數據的解析和顯示問題，學生有效掌握菜譜app 的顯示方法和顯示過程。

（2）課中到課中調整，在講解菜譜app 實現過程中的菜譜收藏與取消收藏功能時，采用分小組任務方式進行，在云班課平臺發起課堂測試，請各小組將收藏和取消收藏功能的解題思路提交藍墨云班課平臺，通過各小組提供的解題思路發現，第2 小組能夠把收藏功能與數據庫中數據添加一一對應，第2 小組能夠把取消收藏功能和刪除功能一一對應的問題，第3 小組完成可以用按鈕交替方式實現數據的添加和刪除，而第4 小組完全沒有任何思路，此時教師重新調整組員，更好地實現異質分組，激發學習靈感。在小組完成任務的同時，根據不同小組的不同進度，由完成速度較快的小組對進度較慢小組互幫互助，培養學生團隊合作的敬業精神，營造和諧的班級共同體，實現共同進步。

（3）課后調整，根據學生在課堂上的學習情況，發現部分學生靈活運用知識的能力較弱，為了鞏固學生知識的熟練度，布置了慕課網課程app 的設計與實現，并將慕課網課程的收藏課程列表與取消收藏課程列表由原來的課后完成調整為課中完成，有效鞏固學生的學習效果，同時調整新課后任務為完整版的慕課網課程管理系統的應用，更適應學生的拓展需求。

3.2 教學手段的調整

傳統教學模式中，“以教師為中心”，教師是課堂主角，一言堂、滿堂灌的情況很常見，一支粉筆和一塊黑板占據了滿滿45 分鐘的課堂，學生只能被動地聽，師生之間缺乏有效的互動。采用藍墨云班課平臺，從大數據分析數據得知，教學重心轉移，從教師主動教和學生被動學轉化為學生自己要學和要做，教學手段也隨之發生了巨大的變化，通過動畫、游戲、微課、交叉點評等手段，增強學習趣味性、知識形象性。同時根據學生課堂活動的參與情況，系統自動進行考核評價，對于學生不喜歡的教學活動，及時調整教學內容，改變教學策略，更改過去教師教授知識的盲目性，提升學習的有效性。

3.3 教學活動的調整

在授課過程中，借助藍墨云班課平臺，教師可以通過各種形式與學生進行互動。互動的類別有投票問卷、答疑/討論、頭腦風暴、測試、分小組作業等。

（1）在Android 網絡編程課程授課過程中，每次上課結束，便可開展問卷調查，調查學生對本節課的滿意度，通過大數據分析得知，此項活動學生非常喜歡，參與率100%。

（2）討論答疑活動學生參與度較低，一方面有些學生上課無認真聽課，對老師發起的討論答疑活動的主題不明確；另一方面有些學生實在是太懶惰，不喜歡動腦筋思考，不愿參與此項活動，不愿發表自己的觀點。

（3）頭腦風暴學生參與積極性較高，經調查研究，學生喜歡頭腦風暴模塊的界面，鮮美靚麗，成員之間可以點贊加分，頭腦風暴主題趣味性強，能夠調動學生參與的熱情。

（4）測試題是藍墨云班課中教師最喜歡的一個活動，教師發布測試題，學生便可利用手機開始答題，老師可以設定測試的時間，一般為2～3分鐘，學生在時限內完成測試，提交結果后可以看到自己的測試分數，也可以看到提交測試結果的其他同學的分數，還可以看到自己成績在班級中的排名。該平臺自動對測試結果進行分析，自動統計班級學生測試平均分數、測試平均用時。學生的成績分布狀況也會以圖表的方式更加直觀地展示。在分析表的下方，會對每道題目進行單獨的分析，統計出班級學生做本題的正確率，單擊正確率右側的題目內容，會顯示本題學生答題詳情和答案解析。老師通過對學生的測試結果進行分析，了解了學生對所學知識的掌握程度，并對其中錯誤率較高的題目進行講解，測試效果非常明顯。學生參與度很高，看起來學生喜歡在知彼知己中挑戰自我。

（5）分小組任務在整個活動中學生參與度最差的一項，每組同學中，存在不作為、推諉現象，某些組員缺少積極主動性，缺少擔當責任意識。調整教學，采用異質分組，每個小組都安排有學習能力較強的學生，通過他們的引領，各小組能更快、更好地實現學習目標，通過案例分析、思維導圖繪制、角色分工等組內活動的互助和協作，充分發揮小組式學習共同體的作用，縮小差距，保證各項活動順利實施，提高學習效率。

4 結 語

大數據背景下課堂教學診改，教師通過可視化的反饋結果，為學生提供個性化的學習策略，同時，還能為教師進行智能診斷，調整教學方法，因此，基于大數據分析的課堂教學不僅幫助學生從模糊學習走向精準學習，而且幫助教師從經驗教學走向精準教學[3]，促進教師和學生雙方改進課堂的“教”與“學”，真正實現因材施教與個性化學習，也給高職課堂教學的診斷與改進注入了新活力，進而不斷提高人才培養質量。大數據開啟了一個時代的大變革，在大數據時代環境下，如何轉變辦學思想，如何利用大數據平臺進一步發展高等職業教育，服務未來社會，是一個值得深思研究的課題。