基于大數據分析的高職藥物制劑課程精準教學模式探究

毛秀華，宋海燕

（東莞職業技術學院，廣東 東莞 523808）

隨著“互聯網+教育”的快速發展，多媒體等現代信息技術及教學平臺的應用，傳統教學模式已經難以適應教學需求，開展教學改革、構建新的教學模式是當前高職院校研究的重點問題。目前，我國高職藥學專業教學改革主要集中在翻轉課堂、信息化教學設計、仿真情景模擬教學等方面，基于大數據分析的高職藥學專業精準教學模式研究非常少。

1 構建精準學習者模型

基于大數據對學生基礎信息、認知水平、學習風格等個性化信息進行有效分析，從而構建精準學習者模型，是實現精準教學的基礎。教師根據學習者模型設計不同的教學策略，推薦個性化的學習資源，真正滿足學生的學習需求[1]。學生通過學習者模型清楚認識到自身的不足，調整學習行為，提高學習效率。學習者模型見圖1。

圖1 基于學習通平臺的學習者模型

課程學習前對學習者應用羅門學習風格量表進行測量，學習過程中利用貝葉斯網絡方法挖掘學習者瀏覽的學習內容類型、異步交流行為、同步會話行為，確定其學習風格。由初始認知水平和動態認知水平組成認知水平。初始認知水平指學習者在本課程學習前已具有的相關藥學專業知識，可以在學習前通過測試來確定；動態認知水平是指學習者在學習后對藥物制劑相關知識的實時掌握情況，可以通過練習、測驗及學習行為綜合評價來確定。學習者處于不同的情感狀態學習效果不同，通常情感因素一般表現為學習者的歸因類型、動機水平、焦慮情況等，通過學習通平臺提出一些簡單的問題由學習者回答來進行測量[2]。本研究將學生分為三好學生型、勤奮型、中規中矩型和消極型4種模型。

2 設計程序化教學框架

精準教學起源于Skinne的程序教學，設計程序化教學框架是精準教學的核心，是保障精準教學順利實施的關鍵。本課題研究的程序化教學框架主要包括實施精準教學的規則與流程[3]，具體見圖 2。

圖2 藥物制劑課程精準教學框架

2.1 設定精準教學目標

在精準教學中，應根據藥學專業畢業生就業崗位能力要求及學習者模型類別層次化和量化不同的教學目標，設定精準教學目標，精準解釋和描述學生對知識或技能的掌握程度，將每個教學目標轉化為對應的問題，并且細化成可量化描述的小問題。如藥物制劑傳統教學中某一節課的教學目標為“大部分學生熟練掌握壓片機的操作方法”，可將其轉化為“90%的學生在5分鐘內使用7沖壓片機壓出14片合格片劑”。

2.2 建立藥物制劑課程平臺

課程平臺包括課程資源庫、仿真實訓平臺、監控系統、交互系統等。其中課程資源庫是由專業教師負責建設，包含文檔庫、視頻庫、課件庫、圖像庫、案例庫、試題庫、數據庫等；仿真實訓平臺是由學校專業教師與軟件開發企業合作開發或通過采購方式建立，包括藥品生產GMP虛擬實訓仿真平臺、藥品質量檢驗虛擬實訓仿真平臺等。另外，課程平臺提供關于藥品生產技術、檢驗技術相關學習資源的網站鏈接，便于有能力、有興趣的學生進行自主學習，拓寬視野。

2.3 構建精準教學路徑

藥物制劑課程平臺應用于整個學習過程。課前，教師根據教學目標、教學內容及學習活動的不同，結合學習者模型進行同質化或異質化分組，通過課程平臺推送課件、圖片、文本、微視頻、慕課等個性化學習資源，布置預習任務及測驗。學生線上自主學習后完成課前測驗，并反饋預習中遇到的問題，教師及時給予解答。同時，教師根據學生預習進度和效果調整教學方案。課中，借助學習通平臺實行線上線下混合式分層教學，教師創設問題情景，設計個性化任務，學生通過分組討論、協作探究方式完成不同的學習任務。教師進行講解與點評，并通過平臺推送隨堂測試題。課后，學生完成課程平臺的通關環節，教師設置基礎、提高、培優3個不同層次的作業進行鞏固訓練，并且根據學生知識掌握情況差異化推送復習資料。

2.4 實施精準教學干預

利用藥物制劑課程平臺的智能仿真系統、交互系統等記錄的學生學習風格、學習行為、學習結果等方面的數據，分析學生在自主學習、課堂表現、學習狀態等各個維度的表現，從而獲得其學習行為的潛在特點與規律，判斷學生是否達到教學目標，挖掘在學習過程中存在的問題與缺陷，采取針對性的干預措施。根據普遍性問題和個別性問題采取不同的干預方式，對于大多數學生存在的普遍性問題，通過線下教學、教學博客、學習通平臺等統一干預糾正；對于個別學生存在的特殊性問題，通過微信、電話等即時通信工具點對點干預糾正。如對于學習動機差的學生，線下一對一指導激發其學習興趣，提醒其按時完成作業和瀏覽學習資源。

2.5 構建精準評價體系

藥物制劑課程采用多維評價體系，評價內容包括理論知識、操作技能、自主學習、合作能力、探究能力、分析及解決問題能力等。應用大數據分析列出相關圖表，展示藥物制劑課程學習過程中所有評價內容，客觀評價學生的學習效果、學習心理、學習習慣等方面是否達到預期目標，將目標考核與過程考核相結合。考核評價包括學生自評、互評與教師評價等，并且在教學過程中適當增加考核次數與頻率，實行“分層過關”考核，使不同層次的學生都可以獲得成功的體驗，激發學習興趣[4]。依托課程平臺的仿真系統及交互系統等，應用大數據采集、數據挖掘和數據可視化技術等手段，生成可視化評價報告。可以根據學生的綜合評價進行未來一段時間學習表現的預測，及時調整干預措施。

3 精準教學的反思

3.1 精準教學的局限性

目前的精準教學是利用時間節點獲取去情景化數據，預測學生未來可能的發展趨勢，甚至給學生貼上某些特征標簽，忽略了學生本身是處于不斷發展變化狀態的個體。所以，在精準教學中應考慮情景內涵在預測中的作用及數據生命循環中的時間特性。

3.2 精準教學的倫理問題

精準教學中對學生學習風格、學習行為、認知水平等測量與記錄的數據具有多元化特點，一方面它服務于教學，有助于精準教學干預糾偏；另一方面也可以解讀出其他信息，如學生的心理、生理及學習行為的特征和可能存在的缺陷，可能會涉及隱私或給學生造成消極影響，對學生的學習干預甚至未來發展起到反作用。因此，當前各學校開展精準教學時需要認真考慮如何正確使用數據，著力提高教師的數據基礎知識水平及數據處理能力，形成正確的數據思維方式，增強數據倫理意識，最終能挖掘教學過程中產生的海量數據隱藏的價值。

3.3 精準教學數據的安全問題

互聯網時代，電商平臺、銀行、學校、醫院等遭受黑客攻擊，用戶數據泄露事件時有發生。精準教學測量、記錄學生的數據涉及部分隱私問題，一定程度上反映了學生的行為和心理，如果泄露并被不法分子利用則后果嚴重。因此，開展精準教學時，應從信息安全技術、制度等多個方面著手，確保學生的個人隱私及學習數據安全。

4 結語

本課題利用大數據分析學生的學習風格、認知水平、學習行為等，建立學習者模式，根據藥學專業畢業生就業崗位能力要求及學習者模型精準確定教學目標，以互聯網技術為支撐，建立集優質課程資源庫、強大的交互系統、智能仿真系統及監控系統為一體的藥物制劑課程平臺，探索符合高職擴招后藥學專業特點的精準教學模式，以期提高教學質量。但如何正確使用精準教學中的各類數據以及保障數據的安全，需要我們在實踐中繼續探索和完善。