大數據背景下高職院校精準教學模式構建研究 陳熔 袁橙

陳熔 袁橙

[摘要]傳統教學模式忽視學生個性化和差異化發展，培養的高職人才難以適應社會崗位需求。文章從精準教學的內涵入手，分析了精準教學的必要性，提出了大數據背景下高職院校精準教學模式構建的方法，包括構建遞進回歸的精準教學目標、優選推送基于精準目標實現的教學內容、設計差異學習的精準教學活動、開展基于精準目標的診斷與評價、精準監測與干預。

[關鍵詞]大數據;高職院校;精準教學;教學模式

[作者簡介]陳熔（1975- ），男，江蘇泰州人，江蘇農牧科技職業學院，副教授;袁橙（1986- ），女，江蘇射陽人，江蘇農牧科技職業學院，講師。（江蘇? 泰州? 225300）

[基金項目]本文系2018年江蘇省教育信息化研究資助課題“大數據支持的高職精準教學模式研究”的階段性研究成果。（課題編號：20180016）

[中圖分類號]G712? ? [文獻標識碼]A? ? [文章編號]1004-3985（2020）17-0108-05

大數據用全新的視角改變人們的思維方式、工作方式和生活方式，已經成為未來科技創新發展的引擎。高職院校以往通常采用課堂授課制，在標準化課堂上使用必要的理論知識教材，統一學習時間和地點，教師主導課堂，通過標準化考試，培養標準化人才。大數據背景下，高職院校可以基于教學數據的挖掘與分析，構建精準教學模式，根據學生的學習特征進行個性化、適應性教學指導，從而培養發展型、復合型和創新型技術技能人才。

一、精準教學的內涵

精準教學是由Ogden Lindsley于20世紀60年代基于行為學習理論提出的方法，逐步發展為用于評估任意給定的教學方法有效性的框架。精準教學不是一個具體的教學方法，而是精準、系統地評估教學目標、教學策略和教學過程的方法。本文致力于通過教學大數據與信息化教學的互動構建精準教學模式，研究范疇涉及以下核心概念。

一是教學大數據。教學大數據主要包含教與學行為大數據、教育教學評價大數據。利用大數據技術對學生學習行為、學習表現、學習結果進行測量、分析與比較，即可預測學生未來的學習表現趨勢，對其學習表現進行評價和干預，從而推動教育教學行為的診斷與改進。

二是信息化教學。信息化教學是以現代教學理念為指導，以信息技術為支撐，開發信息化資源，優化教學過程，培養學生信息化素質的教育方式。高職院校普遍采用基于常規多媒體的教學，往往依據教師經驗在課堂授課環節應用，應用層面較為單一，不能精準滿足學生的個性化學習需求。開展信息化教學是大數據研究的基礎，在教學大數據的導向作用下，有效運用信息化教學將有力助推精準教學。

三是精準教學。基于因材施教和情境主義理念，可以將大數據技術和信息化教學融入教學模式，構建教師可借鑒的精準教學模式。大數據技術和信息化手段融入高職院校產教融合、校企合作，形成精準教學范式，可以促進高職教學的內涵質量不斷提升。

二、精準教學的必要性分析

傳統教學模式下教師大多采用“共性化”的培養方針，往往忽略學生的個性化發展和差異化發展，并不能做到真正的因材施教。在信息時代快速發展的背景下，依托大數據技術，改變傳統教學模式，實施精準教學，可以提高課堂教學質量，培養高素質人才。

（一）精準教學是信息時代發展的必然趨勢

教育部于2018年印發《教育信息化2.0行動計劃》，強調通過采集、分析大數據，將人工智能融入教育教學中，實現因材施教、個性化教學。開展精準教學既是對高職教育發展提出的新要求，也是高職教育的新機遇，更是今后高職教育發展的新常態。阿里巴巴集團創辦人馬云認為，教育必須個性化、特色化，讓每個孩子都能發揮自己的強項，而不是淪為學習的機器。未來三十年不是考試、知識的競爭，而是創造力、想象力的競爭。未來教育必將是建立在大數據、云計算、人工智能等新一代信息技術基礎上的智慧教育，要堅持“以人為本、全面發展、個性學習”為邏輯起點，構建終身學習環境，讓人人享有平等接受高質量教育的權利，讓人人都有出彩的機會。

（二）精準教學是高職學生人才培養的有效途徑

傳統課堂教學學生參與度較低，不能有效利用課堂教學環節，滿足學生個性化、差異化的學習需求，教學效果不理想。因材施教是教育的基本原則，也是教育的最高理想和境界。要體現“精準”教學，就必須實施以問題為導向的教學活動設計，最大化地滿足學生的個性化、差異化學習需求。通過大數據技術，采集學生課前、課中、課后的學習行為和學習狀態信息，形成學生全過程學習情況的數據。通過大數據模型對數據進行分析和比較，對學生學習進行診斷與評價，根據評價結果對學生的學習行為和學習過程進行干預，以滿足學生的學習需求。任課教師可分析學生的學習傾向、學習動機、學習風格、學習偏好和學習結果等，針對學生知識結構和學習盲區，實現個性化學習資源的推送，精準化地輔助學生學習，使其更加高效、精準地完成學習目標，強化學習優勢。

（三）精準教學是高職教師轉換角色的內在動力

實施精準教學是高職教育發展的必然趨勢和結果，這需要教師進行“角色”轉變。傳統意義上的高職教師停留在專業知識講授的層面，并不能完全滿足學生成長成才的需要。實施精準教學需要實現從“教師”到“導師”的身份轉換，教師不僅需要具有先進的教學理念、豐富的教學經驗、扎實的專業知識，更要承擔起學生學習規劃者和引導者的角色。借助于大數據工具，通過獲取學生學習的全過程數據，形成對學生知識、能力和素質的可視化診斷，幫助學生準確了解自己的專業學習情況;針對不同學生的個性化學習需求，制定不同的學習目標和學習內容，并給予針對性的指導。精準目標、精準內容、精準實施、精準評價、精準干預下的精準教學，才能提高整個專業教學的精準性。

（四）精準教學是高職學校轉變辦學職能的必然要求

隨著經濟社會的發展，“千校一面”的組織模式已經不適合高職學校的發展需要。特別是在百萬擴招政策的影響下，高職學校從單一的專業人才培養逐步轉變為向社會各類受教育群體提供服務，必然對原有的辦學體制有所撬動。面對不同的受教育群體，年齡、經歷、學習能力、學習偏好的差異，現有的線下、全日制、標準化的教學模式已經難以滿足需要。只有通過精準教學，分析不同的受教育群體，根據不同人群的個性化學習需要，采取更加個性化的教學安排和活動安排，才能實現教學內容和教學形式的多元化。

三、大數據背景下高職院校精準教學模式的構建

基于大數據的精準教學模式是利用大數據技術，以現代教育理念為指導，遵循教育教學規律的一套教學方法體系，在實施過程中要形成線上和線下相融合的教學大數據采集、分析模式。

（一）核心——構建遞進回歸的精準教學目標

教學目標的確定是精準教學模式最為重要的部分，是實施精準教學的邏輯起點和最終歸宿。傳統的教學目標主要由“了解”“理解”“掌握”等不同層次的文字組成，但在教學實施過程中，很難準確理解和把握這些詞的內在含義，更難找出正確的實施途徑。精準教學目標就是要把這些含糊、內化的詞，變為外在的、可見的、可測的過程，細化到學生從現有的知識水平狀態到精準教學目標之間的各個學習行為，通過技術手段挖掘學生的學習潛能，精準定位學生的下一級學習目標。

1.精準掌握學生學情。在課前，教師應對已有學生的教學大數據進行分析，提取并構建學生學習模型，主要包括學生專業基礎能力、文化基礎知識、認知結構、文化背景等，對影響教學目標實現的學習者特征進行分析，建立細化的學習者特征與教學目標維度的對應關系，并根據不同學生群體的差異性設計共性需求和差異化教學目標。

2.構建精準目標樹。高職教育通常將教學目標分為知識、能力與素質三個子目標。精準教學對每個子目標所包含的內容進行分解，形成目標樹，目標樹的根節點就是知識、能力、素質所要掌握的總目標，子節點就是學生學習的子目標。所以，精準教學的子目標是因人而異的，具有個性化特征，不同類型的學生應該有不同的教學目標。教師要為學有余力的學生選擇目標樹上層的節點，即復合型、拓展型的目標，主要培養學生的創新創業和創造能力;對于普通學生，則選擇目標樹底層的節點，即要求達到的必要性、基礎性目標，主要培養學生必備的基礎知識、基本技能、基本素質。

3.建立目標測試庫。精準的教學目標必須是明確、具體、可量化的指標，要將精準教學目標樹的每一個節點轉化為相對應的問題，每一個問題都可以分解為若干可量化的小問題，形成目標測試庫，通過測試判斷學生是否達到相應節點對應的目標要求。

4.尋找短板遞進定位。通過后續遍歷的方法，對精準目標樹的各個節點進行遞進定位。如果已經達到相應要求，說明該節點目標要求已經掌握，則無需遍歷其子節點。如果沒有達到相應要求，則需遍歷其子節點，并測試對應的目標是否達到要求，通過層層遞進就可以精準定位到短板節點。

5.多次回歸實現目標。精準目標樹的所有節點都是目標或者是學習的短板。當這些目標或者短板節點達到要求后，應從目標樹中刪除，剩余目標樹的節點就成為較為復雜的目標或者短板節點。所以，對于剩余節點可以采用多次循環的方法，逐一實現目標或者短板節點的要求，最終實現精準目標樹的總目標。

（二）基礎——優選推送基于精準目標實現的教學內容

教學內容是實現教學目標的基本保障。在構建精準目標樹、明確短板節點后，緊接著就要設計與之匹配的學習任務、學習內容。教學的目標應該以學習知識為起點，以應用知識解決問題為終點。因此，對教學內容的設計應該以問題為導向，對教學內容進行重構，將問題置于真實的職業崗位場景中，理實一體、工學結合，這樣學生的職業能力和職業素養才能得到提高。

1.優選教學資源。目前，國內有很多優秀的教學平臺，如中國大學慕課、智慧職教、學習通、智慧樹等，擁有大量豐富、優質的資源。教師可以根據教學內容遴選優質的教學資源，用于個性化、差異化教學。優質的教學資源應當具有以下特征：一是具有認知的梯度。具有認知梯度的教學資源才能夠適應精準目標樹節點設計需要，才能滿足個性化、差異化教學。二是具有心動的設計。教學資源要讓學生有怦然心動的感覺，這樣才能使學生對學習產生濃厚的興趣，促進學生自主學習，培養學生獨立思考的能力。三是具有不同的類型。不同類型的教學資源可以全面檢驗學生掌握知識的情況，盡量減少因資源單一而造成測量不準確的情況發生。四是具有良好的交互。教學資源要提供良好的人機交互控制，便于實現學習的“協作”與“會話”，適應學生學習的差異化。

2.精準推送教學內容。精準推送教學內容是根據學生學習特征，智能推送學生學習所需的材料。這些學習材料應精準對應目標樹中的知識、能力、素質目標。目前，基于大數據的精準教學內容推送的方式有三種：一是基于相似內容的推送。建立學習者特征與教學內容特征的對應關系，利用數據挖掘開展相似度計算，將相似度最高的教學內容推送給對應的學生。二是基于關聯學生的推送。建立不同學生之間的對應關系，將教學內容與學生對應關系建立關聯，為關聯學生推送相同的教學內容。三是基于關聯規則的推送。建立不同教學內容之間的對應關系，根據教學內容的因果關系和關聯性，將符合條件的教學內容推送給學生。

（三）關鍵——設計差異學習的精準教學活動

精準教學活動設計是精準教學實施的關鍵環節，通過教學活動設計可以激發學生的學習主動性，提升學生的課堂參與度。教學活動設計具有多元性和層次性，主要根據學生對知識點掌握程度的差異，層層遞進達到學習目標。在設計具體的教學活動時，應充分考慮學生的學習基礎、學習興趣、學習行為等因素。

差異學習的精準教學活動設計可按照以下步驟：第一步，差異檢測。通過大數據采集、分析學生的差異。差異又分為內差異和外差異。內差異是學生自身內在發展的差異，如個人學習能力、學習興趣、學習態度等;外差異是不同學生與學生之間的差異，如個人不同的學習風格、思維方式、行為特性等。第二步，動態分組。根據學生差異檢測的結果，結合開展的教學內容和教學活動，對知識水平、能力相近的學生進行同質分組。第三步，共性教學。針對精準目標樹最下層節點所對應的教學活動，或者針對某個教學目標普遍存在的認知問題，開展共性教學活動。第四步，差異教學。根據不同學生的學習能力、學習現狀以及個性化需求，針對精準目標樹上層節點開展差異教學活動。

（四）保障——開展基于精準目標的教學診斷與評價

教學評價是依據教學目標，通過科學的標準，對教學過程和教學結果進行測量的過程，是衡量教學質量的標尺。傳統的教學評價是通過考試或者經驗判斷學生的學習效果，這樣的評價無法滿足學生個性化、差異化學習的需求，也不能客觀反映學生真實的學習效果。

精準教學評價與傳統教學評價有著本質的區別，是一種多維度的評價，除了學習結果評價外，還對學習動機、學習習慣、學習偏好等進行評價。精準教學評價改變傳統教學以結果為導向的評價方式，采用大數據技術，通過采集、分析學生學習行為及所記錄的學習數據，對學生整個學習過程中的所有學習要素開展評價，客觀評價學生在不同學習階段的學習行為、學習習慣、學習偏好、學習效果等是否達到預先設定的目標，從而全面、客觀、真實地評價學生的學習效果。大數據技術使得教學評價更為精準、可行，同時可以兼顧學生的個性化、差異化發展需求，通過數據分析形成可視化學習報告，便于學生及時了解自身學習效果。

近年來，隨著教學信息化的快速發展，很多在線教學平臺都積累了海量的教學數據，為借助大數據技術開展精準教學評價提供了數據來源。目前，開展精準教學評價主要有以下幾種方式：第一，自報告和人工觀察。在課堂教學中，可以采用問卷調查、試卷、投票器、計數器等方式，獲取學生學習結果、學習動機、學習互動等數據。第二，教學過程分析與評價。通過在線教學平臺所記錄的學生學習行為數據，對學生在線學習情況進行采集與分析，包括訪問信息、瀏覽情況、學生作業測驗情況、學習投入時間、活躍度等數據。第三，數字化校園教學管理數據的分析與評價。通過數字化校園平臺，對開設課程、選課記錄、學生考試成績等進行分析。第四，課堂教學的錄播數據采集。通過視頻和音頻，從知識、能力和素質三個目標維度分析課堂教學質量。以上所采集的教學大數據，經過數據挖掘和數理分析，可以精準反映學生的全過程學習情況，為精準評價學生全過程的學習效果提供了可能。

（五）精髓——精準監測與干預

精準監測與干預是建立在精準診斷和評價的基礎上，針對學生學習過程出現的問題和個性化學習要求，所采取的有針對性的干預措施，這是精準教學與傳統教學最大的差別。傳統教學中，教師只能通過最終結果的反饋來判斷學生學習效果，對于學生學習過程卻一無所知。精準教學通過大數據和人工智能，采集學生學習數據和行為數據，可以精準評價學生是否達到當前階段的學習目標。如果達到，則繼續下個目標節點的教學;否則，對學生的學習行為和教學過程進行干預，形成“班級—小組—個人”三層精準干預策略，促使學生在精準教學目標的指導下，實現明確、高效、個性化的學習。

第一層干預針對班級全體學生，是在學生學習新的知識點之前，對教學內容的重難點進行講授，或對共性問題開展集中講授或示范。第二層干預針對第一層干預無效的學生，采用同質分組進行高強度干預，讓不同學習能力的學生均可以達到最初設定的教學目標。第三層干預針對第二層干預無效的，也就是同質小組中仍有學習困難的學生，對這些學生提供更加個性化、差異化、專業化以及更高強度、更高頻次的干預，這種干預是一對一開展的，直至達到最終教學目標。教師應當從“班級—小組—個體”三個不同的層次確保覆蓋到每一個學生，針對不同群體采取不同的干預措施。干預機制與教學目標形成一個循環迭代的關系，這個關系直至班級所有學生全部達到教學目標才能終止。

傳統教學模式下，教師的教學目標、教學策略、教學評價具有一定的主觀性，很難做到因材施教。要適應經濟社會的發展以及科學技術的更新，落實“以人為本”的教學理念，開展精準教學已經是大勢所趨。構建基于大數據的精準教學目標、教學內容、教學活動、診斷與評價、監測與干預，可以使各教學環節更加科學、合理、高效，從而提升教育教學質量，進一步增強高職院校人才培養的針對性和適應性，培養符合社會經濟發展需求的發展型、復合型、創新型技術技能人才。

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