基于大數據的高校在線課程建設思路研究＊

高 飛，韓祥柞

（盤錦職業技術學院，遼寧 盤錦124000）

在線課程為教育提供了全新的廣闊空間。在線課程教學具有大批注冊用戶、海量真實數據及動態數據分析等大數據特性，大數據技術的有效介入，不僅有助于提升課程資源的建設質量與使用效能，而且有利于優化課程資源的研發機制，因此具有巨大的研究和推廣價值。

1 構建基于大數據的課程資源體系

網絡在線課程的主要優勢在于可以最大程度地滿足學習者自主學習的需求。這種自主學習不僅體現在學習的時間和地點上，更體現在學習內容、學習進度、學習模式及學習方法的自主性上。然而，當前網絡在線課程以設計課堂教學的思想來制作網絡課程，與線下課堂教學無二，沒有考慮到學情特點，學生對在線課程內容不感興趣。基于大數據的在線課程應建立系統化、個性化和動態化的課程資源體系。

1.1 系統化課程資源

在線課程應包含微課、視頻、動畫、課件、案例、習題、任務單等多樣化資源形式。但在線課程不是線下課程的照搬，也不是相關社會課程資源的集合。在線課程具有完備的課程體系，教師應對課程需建設的各種類型的資源進行規劃，用微課群串起整個項目教學內容，最終通過大數據的統計，以邏輯清晰且完整的單元任務點進行歸結和展示。在資源的開發過程中，應當盡量讓學生參與，既增加了學生的興趣和參與度，也鍛煉了學生的能力。

1.2 個性化課程資源

不尊重學生的學習風格，就不可能獲得良好的教學效果。在線教育中的課程內容建設要以學生的需求來進行設計，因為具有最終選擇權的是學生，一旦設計的教學內容不能滿足學生的興趣和求知欲，學生可能選擇其他的在線課程進行學習。而通過學習平臺對學生的學習數據進行采集后，可以依據這些數據統計結果設計課程資源模式。例如，什么樣的資源學生喜歡看、視頻時長多少效果最佳、教師的語速多少最為恰當、教師出鏡是否必要、什么形式學生喜歡等等。

1.3 動態化課程資源

教師應以大數據的分析結果為基礎，不斷了解學生對相關領域的熟悉程度以及市場需求，銜接好新的內容與學生已經掌握的知識，同時，結合時代和專業發展、學生學習情況，對在線資源進行更新和拓展。在這種情況下，教師不要局限于傳統的課堂教學內容，眼界要放寬放遠，當學生再學習了某個知識以后，會去搜索相關知識內容，這時結合大數據分析結果，教師可以在課程平臺中直接推送將相關知識內容，不斷完善課程資源，提高學生的學習積極性。

2 構建基于大數據的多渠道交互模式

在線課程依賴于教師和學生的積極參與，好與壞取決于實際效果，因此，交互活動是影響網絡學習效果的一個重要因素。當前的網絡在線課程中基本上都設計有互動學習模塊，以便學習者進行交流和分享。

然而當前網絡課程發揮的互動效果并不盡如人意，表現為人機交互多、學習合作效果不佳、思想交流深度不夠。基于大數據的在線課程應從具體到抽象，構建操作式、協作式、創造式三種多渠道的交互模式，實現平臺、師生、資源的高度聯動。

2.1 操作式交互

操作式交互是教師與媒體平臺的交互及學生與媒體平臺的交互。教師通過媒體平臺上傳視頻、圖片、案例等課程資源，學生通過平臺學習這些資源。媒體平臺作為連接教師和學生的重要媒介，實現了在線學習的核心功能。通過大數據的分析，教師能通過平臺數據得出學生是否學習、什么時間學習、學習了多久、對什么內容感興趣、成績高低等，為教師的教和學生的學提供了最有力的支撐。但是對于學生是如何學習、如何思考、掌握到什么程度的信息反饋并不顯著。

2.2 協作式交互

協作式交互是指教師與學生協同學習、學生與學生的合作學習。由于學生的知識基礎、認知風格、思維方式等方面不盡相同，對同一學習內容就會有不同的看法，所以為了更加深刻、全面理解知識，常常需要教師協作或與其他學習者合作學習。學習平臺可以提供分組、項目、教師督學等學習方式，實現教師與學生的合作及協作學習。通過大數據的分析，教師可以了解哪些學生在學習上更傾向于教師協作、哪些更傾向于合作學習等，以形成最佳的教學和學習策略。

2.3 創造式交互

創造式交互是指在完成學習任務的基礎上，對解決問題的理念、方法、工具等進行的更深層次的思考交互。線下教學常常采用頭腦風暴等方式激發學生思維，線上教學往往只注重完成常規學習，忽略了對問題的深層次思考。其實，非面對面的方式更有利于一些在現實生活中比較害羞、交流有障礙的學習者表達自己的思想。教師應涉及一些能引起深度思考、針鋒相對的話題，吸引學生激發思維，展開不同觀點的交鋒。

3 構建基于大數據的開放評價體系

學習評價是網絡在線課程學習的重要環節，是檢驗學習者學習效果的重要手段。缺少了學習評價環節，不僅難以判斷學生的學習是否完成，也不能給學生任何改進的建議。在大數據背景下，學生的線上學習行為都是量化和可視化的，這就有效地保證了學習評價的公正和公平。但是當前在線課程的學習評價還不成熟，沒有構建完善的評價體系，學習評價的功能還需要進一步挖掘。

3.1 全過程評價

在線課程的考核應將學生學習的全過程納入考核范圍，使學生重視每個學習環節和每項能力培養過程。通過大數據可以對學生的日常學習記錄實時統計，教師可從平臺的成績管理中得知學生的綜合成績。由于過程考核是依靠課程平臺來完成的，操作方便、及時快捷，還可以隨時了解學生學習進度，及時反饋學習情況，有效督促學生學習，顯著提高學習效果。

3.2 多角度評價

在線課程相較比傳統課堂而言，更應該體現評價的多元性，教師可以在學習平臺設置各項成績權重，包括簽到、訪問次數、視頻學習、任務點完成、線上作業、單元測試、討論參與情況、課堂表現等學習環節的所有內容，利用大數據進行動態統計。但應該注意，避免以客觀的統計數據作為全部成績，應多考慮主觀評價，如教師評價、學生互評、企業評價等。

3.3 人性化評價

教育要秉承服務學生的理念，堅持以學生為本。網絡在線課程同樣也應把學習者作為主體放在首要位置，在制訂評價標準和反饋評價信息中均添入了人性化元素。評價標準要結合課程教學環節、教學目標及學習者的交互反饋數據進行調整，避免千篇一律。評價反饋能夠讓學生明白其存在的問題，為他們提供如何改進的信息，及時反饋則是在線教學人性化的體現，也是對在線學習者的人性化關懷。以大數據為背景，在線課程可以依據智能化數據分析手段將學習者的學習數據及時推送給在線學習者，同時還可以依據不同學生的知識背景數據，給出學習診斷報告，有效促進學生的持續、全面發展。

4 結語

通過對學習行為大數據的挖掘與分析，可以及時了解學生的需求，感應學生學習狀態的微妙變化，從而真正實現個性化教育。大數據技術的出現不僅改變了在線課程教學的課程資源體系，豐富了交互的形態，也為教學交互信息的分析與評價提供了新的思路。在線課程并不能完全取代教師的作用，要建設好一個讓大學生容易學習的在線課程，還需要教師適應角色的轉變，對在線課程平臺的數據分析功能進行深入挖掘，借助大數據的分析結果，不斷完善在線課程。