大數據背景下高職課堂精準教學研究

毛 燁 陳 熔

（江蘇農牧科技職業學院農業信息學院，江蘇 泰州 225300）

0 引言

2016年教育部印發的“教育信息化‘十三五’規劃”中提出“對學生日常學習情況的大數據采集和分析，優化教學模式”和“培養教師利用信息技術開展學情分析與個性化教學的能力”。 2020年年初，新型冠狀病毒肺炎疫情的爆發使在線教育呈現井噴式發展，教育大數據的獲取及應用有了更廣泛的空間。在此基礎上，大數據技術及相關開發應用也越來越多地應用于高職教育教學，對高職教學課堂產生了深切影響。

1 大數據與精準教學

1.1 大數據

國內外學者對“大數據”的定義不甚相同。一般認為“大數據”最早由Michael Cox 和David Ellsworth 在學術文章中正式提出，認為“大數據難題”是可視化給計算機系統帶來的對主存儲器、本地磁盤甚至遠程磁盤帶來的很大負荷。但目前普遍認為大數據不單指海量數據，更是指海量數據形式之復雜、處理方式之繁多、處理時間之快速和數據之價值等內容[1]。

1.2 大數據技術

大數據技術是一種全新的數據科學領域的技術架構或模式，運用各種現代信息技術，對需要處理的大量的、復雜的、即時的數據進行價值提純操作，以從中獲得有價值的規律，指導人類社會生產實踐。 按照大數據的生命周期，可將大數據的核心技術分解為數據采集、數據處理、數據存儲和數據分析等技術[2]。

1.3 教育大數據

信息技術促進高職教育的信息化發展，各類教學管理系統、在線課程平臺、社交平臺等的廣泛應用，產生并記錄了海量的教與學的數據，使教師授課過程、在線資源、教學手段、教學方式和學生學習行為、學習狀態、學習結果等變得可虛擬互動、可數字傳遞、可量化衡量、可決策支持的存在[3]。

1.4 精準教學

精準教學是借助現代信息技術手段準確把握施教者與受教者的學習狀態，重構教學模式，設計精準學習目標，遴選學習內容，支持個性化學習，多維量化評價，監測干預學習行為，使整個教學過程可衡量、可調控，最終達到科學決策、因材施教，提升教學效果的目的[4]。

精準教學是一種結果驅動型教學，通過分析學習者的學習行為過程數據及結果數據，判斷學生的短板或盲區，進而智能推送學習資源，進行強化練習，提升學習效果。

大數據、大數據技術及精準教學關系如圖1 所示。

2 高職課堂現狀

課堂是高職學校教書育人的主陣地。經過多年的發展，“以學生為主體”和“信息化教學”的思想已經深入人心，現代化的教學硬件裝備也很普遍。 但在具體課堂實施過程中仍存在一些問題。

2.1 學生

近年來高職院校的擴招使生源質量不可避免地有所下滑，學生入學時基礎不高，自律能力較差。上課常有遲到、早退，甚至曠課的現象發生。上課過程中也會出現睡覺、聊天、看小說等情況。加之手機等智能設備的普及，高職學生在課堂上利用手機完成簽到或觀看任務后，就用手機娛樂或打游戲的現象也頻繁發生。當然，也有部分學生是想在課堂上學習的，但由于自控能力稍弱，上課碰到不懂的，或者受到旁邊同學的影響，也漸漸失去學習的興趣。

2.2 教師

高職教師要求有豐富的實踐經驗，這樣才能培養高職學生的實踐動手能力。但隨著整個社會教育水平的提高，入職高職院校的專業課教師大部分都是碩士甚至是博士。 經過簡單的崗前培訓，這些高學歷的教師直接走上講臺。他們理論水平較高，但教學經驗、課程設計及教學信息化運用能力水平能稍顯不足。部分教師授課前未完全了解學生情況，教學內容理論有余，實踐不足，致使課堂枯燥無味。且課堂上部分學生不配合教學，教師未有足夠經驗，付出一定努力后仍無法有效管理課堂。 久而久之，教師也就放松課堂管理，只要課堂上師生“相安無事”即可。

2.3 信息化支撐

圖1 大數據、大數據技術及精準教學關系

從在線開放課程到智慧校園建設，教育信息化的發展推動建設了很多在線課程、課程資源庫、慕課、微課等。 可不少高職課堂上仍沿用傳統的投影儀播放PPT 課件，配合以教師講解。 不少在線課程和課程資源庫是為了建設而建設，是為了教師各類信息化教學比賽而建，沒有成為課堂之外的教學延伸手段，沒有成為精準教學的數據來源支撐。 此外，不少學校建設了“智慧教室”或給教室配備了交互式電子屏，但沒有發揮應有的作用，大部分的時候還是用于PPT 或視頻的播放。

3 大數據對高職課堂精準教學的影響

“大數據”作為近年的熱門詞匯，不僅在各行各業獲得成功應用，也使大數據成為一種信息數據思維。應用大數據于高職教育，使教育研究對象由宏觀整體轉變為微觀個體，為學生提供更為精準和個性化的教育，是提升高職教育質量、推動教學改革的必然選擇。

3.1 大數據推動教育教學改革是大勢所趨

信息技術在教育中的廣泛應用是利用各種信息化平臺提高教學效率、提高資源共享率、提高學校管理效率，未能引起教育教學形態的質的改變，仍處于量變層面。當以大數據為代表的新的信息技術手段與教育深度融合時，教育教學改革才會產生質的飛躍，實現個性化教學的“因材施教”，實現教學流程的優化，實現教學生態的重構[5]。

大數據環境下的教學參與主體更加多元化，除了學校、教師和學生外，其他學校和輔導機構、家長、教育主管部門、資源、評價體系等要素也通過大數據，以學生為中心，緊密形成一個整體，實現教學環境一體化、教師數字化、方法多元化、資源碎片化、評價科學化。

以學生為中心，以大數據為支撐的新型教學生態如圖2 所示。

圖2 以學生為中心，以大數據為支撐的新型教學生態

3.2 大數據為高職課堂精準教學提供技術支撐

傳統高職課堂教學存在“人灌”和“電灌”的現象，學生參與度不高，不能有效利用課堂教學環節，更談不上學生個性化、差異化學習，致使教學效果不理想。精準教學的基礎是先要有數據，而后對數據進行有效分析以得到科學決策支持。 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，通過大數據技術，采集教學全過程數據，建模并分析出有效信息，反饋并指導教學實踐，以最大限度滿足學生個性化、差異化學習需求。

3.2.1 大數據使數據采集更精確

大數據未廣泛應用前，學生行為數據的采集以手工為主，即課堂點名、課堂測試成績記錄、作業完成情況記錄及課堂表現等。 學生相關數據的采集、分析及可視化呈現受限較多。各類教學相關信息化平臺的應用，促使教育大數據時代的來臨。 教育大數據不僅使學生的學習行為、學習過程、學習狀態、學習結果得以全程數字化記錄和保存，使教學擺脫人工測量和經驗的束縛，加之大數據處理技術使相關結果以可視化、圖形化的形式科學呈現，為精準教學提供了更為確切的數據支撐[6]。

3.2.2 大數據使教學環境更開放

以學生為主體的精準教學參與者眾多，學校、教師、教育管理機構、校外教輔機構等都是教育大數據的生產者、應用者和受益者。 由各類教學平臺、學生管理平臺、學生社交平臺、教輔機構平臺等匯集而成的教育大數據，不僅使教學資源變得即時可取、隨地可取、隨時可取，也推進了線上教學與線下教學深度融合，使教學環境從傳統的教室延伸到家庭、 教輔機構或圖書館等其他地理位置，實現了教學環境地理位置、資源位置和社交空間的一體化，也保證了教學時間上的延續性，在學生離開學校后仍能與教師保持密切聯系。

3.2.3 大數據使教學干預更精準

教學過程中的各類數據記錄、保存、傳輸、分析等在大數據的支持下立等可取，全程可追溯查詢。 教師根據大數據技術保存的數據和分析的結果，精準判斷學生是否達到預期學習目標，精準記錄學生學習過程中遇到的問題。 教師也可以及時查看相關數據，積累以往靠時間積累的經驗，提高時間效率。 針對不同學生群體，采取不同的干預措施，如是普遍問題，則通過群體社交媒介發布糾正信息，統一進行干預矯正；如是個別問題，則即時進行點對點的、有針對性的干預。在小規模的干預過程中，可重復“練習—測驗—評價—干預”的過程，循環反復，直至學生完全達到預期的教學目標和要求。

3.2.4 大數據使教學評價更科學

基于大數據的精準教學評價是一種全員、 全過程、全方位的實時評價。 大數據背景下，學習分析技術、數據挖掘、人工智能等信息技術的融合應用，使得教學評價的數據來源采集于不同平臺、 不同階段、不同人員的教學過程，各類智能教學系統依據設定的分級分類標準自動監控、自動分析學生的學習情況，很大程度上擺脫了以往以教師主觀為主的評價方式，提供較為科學客觀的學習評價，并且教師、學生、家長以及其他教學參與者可按需由大數據系統實時生成可視化的評價報告。

3.3 大數據推動個性化教育的實現

大數據系統生成的評價報告中不僅包含學生最終學習效果的精確評價，還包含學生階段性學習動機、學習習慣、學習偏好等的精確判斷。這些判斷提示了學生在成長過程中的同等條件下所處水平，個性化推薦資源，有助于教師、學生、家長等人員幫助學生補短板、揚優長。 而且根據學生呈現出來的階段性學習表現和學習偏好，一方面對學生未來的學習表現進行預測，進而根據預測結果，“量身定制”提出學習改進建議和對策，因材施教。另一方面，高職學生入學初不知如何將專業學習與未來職業發展相融合，有了大數據相關技術對能力與興趣等方面的評估，可有針對性地提示教師和學生，有目的地引導學生，使教學和學習過程不再盲目。

大數據背景下，學生學習行為數據的實時采集、存儲、分析與預測已成現實，不僅為高職課堂的精準教學提供技術支持，更為高職課堂提供了一種新的思維理念。隨著“教育信息化2.0”時代的到來，大數據對于高職課堂的精準教學的積極作用將不斷展現。