高職院校大數據教學管理現狀與發展趨勢研究

蔣才鋒

（無錫工藝職業技術學院，江蘇 宜興 214206）

畢達哥拉斯說過，世界的本質是數。今天，我們的時代，被稱為大數據時代，萬事萬物都可數據化，似乎在一定程度上驗證了這位先哲的觀點。同時，大數據技術的誕生，讓人類有了更為強大的掌握事物的工具。目前，大數據技術已經廣泛地運用于許多領域。教學領域，作為一個重要的社會領域，同時也是社會發展的重要動力，應當受到我們高度重視。目前，我國高職院校的發展已經到了一個新的瓶頸期，教學模式，教學思維，教學內容，學習方式等，均不能滿足社會發展的核心需求。鑒于大數據在多個領域內產生的重大積極效用，我們當積極思考大數據高職教學應用相關問題，以從根本上促進高職院校教學的發展。

一、當前高職教學主要問題及其分析

1.教學模式單一，教學效果單薄

目前，高職院校的生源主要有三個方面，一是來自高考，二是來自對口單招，三是“3+2”模式。不同生源，其原本的知識層次是不同的，其原本的學習基礎是不同的，故采用傳統單一的教學模式，在沒有有效數據分析的基礎上，教師根本無法根據學生當前的知識層次、學習傾向、性格特點、心理類型調整其教學內容，開展有效的教學活動，產生有效的教學結果。

2.教師主體缺席和學生主體消極

唐代文學家韓愈曾說，聞道有先后，術業有專攻，師不必賢于子弟。其意是在教學的過程中，教師和學生都是主體，不存在誰是主導者、誰是被主導者的關系。當前的高職教育模式是以教師為主導的。“主導”與“主體”一字之差，但存在本質上的差別。主導模式下，教師不是主體，學生也不是主體。教師只是教學任務的執行者，學生只是教學任務的接受者。當學生的學習基礎不能滿足教學任務的要求時，教師也不能主動地調整。學生在學習的過程中，由于負面評價的增多而會產生消極情緒。久而久之，教學任務不能有效地完成，同時學生的學習積極性受到嚴重的挫傷。

3.師生交流障礙，教學反饋受阻

古人云，教學相長也。相長是師生交流的結果，沒有交流，教師不能發現自身的教學問題，學生也難以發現自身的學習問題。但由于受到目前教學模式的限制，教師和學生都不是教學活動的真正主體，因而也就不存在有效的教學交流。另外，高職學生，由于原本的知識層次低于普通高校的學生，他們實際上是更需要有效教學交流的群體。而以目前的師資力量和教學技術，顯然無法滿足他們的實際需求。

4.教學行為主觀和教學評價單一

高職教育的目標是培養職業技術人才，因此高職教學行為必然是不同于普通高校的。但目前高職教學行為存在高校化的特征。盡管，有利于學生向更高學歷層次發展，但不利于學生向更高職業技能發展。同時，由于教學評價標準的單一，針對當前教學行為的有效反思是遠遠不夠的。再者，由于受到技術水平的限制，多數高職院校尚未采用科學的數據搜集和數據分析工具，因而教學行為的有效性始終無法有效地分析和改善。

5.分析技術落后，不利于發現問題

高職院校的教學問題由來已久，且久久不愈，究其原因，是因為沒有對癥下藥。但對癥下藥的前提是找準病因。不同于個體的疾病，管理問題是復雜的，綜合的，多元的。目前高職院校教學管理主要依靠傳統技術，以人力搜集、整理各類數據。一方面，是不可能全面的，另一方面，是不可能客觀的，所以也就不可能是有效的。針對這一問題，必須引入新的技術。

二、大數據應用優勢分析

大數據，嚴格來說，它不是一種技術，而是一群技術，其是多種數據技術的綜合，其基本功能是搜集、整理、分析數據，尤其是海量數據。傳統理論注重搜集大的數據，而大數據注重搜集小的數據，甚至是極小的數據。表面上看，小的數據幾乎是沒有價值的，但所有大的數據實際上都是小的數據構成的。一旦小的數據變成了大的數據，其就結構化了，很難應用于其他的領域。而大數據，基于數據庫技術，可以根據需要，將小的數據組合成不同的大的數據。具體到高職教學領域，大數據的優勢是非常明顯的，其具體表現為以下幾方面：

1.有利于教學行為分析的客觀化

教學行為分析的問題首先是分析主體的問題，即誰來分析的問題。其次是分析基礎的問題，即用什么來分析。以傳統方式，教學行為分析的主體，或是同校的教師，例如以觀察員的身份，以自身的教學經驗，對其他教師的教學行為進行分析或評價。或是根據學生的成績，對教師的教學行為進行反向的推測或評價，或是收集學生的反饋，據此進行分析和評價。無論是其中哪一種方式，從根本上來說，其都是一種主觀性大于客觀性的分析方式，而科學的分析必須是以客觀材料為基礎的。同樣，任何不客觀的分析和評價，對于促進教學行為的發展都是不利的。利用大數據技術，則能有效地解決這一問題，使教學行為分析從主觀性變為客觀性。另一方面，傳統教學分析所搜集到的數據都是大的數據。無論是同行教師的觀察，或是學生成績，或是學生評價，都是大的數據，因為人的認識方式是整體性的，結構化的。正如人眼看不到微生物，人腦也無法處理小的數據。因此，利用人腦收集到的數據進行分析，其必然是主觀大于客觀的。因此，想要客觀地分析就必須利用大數據。

2.有利于促進師生互動交流

以傳統技術，教學中產生的信息是無法保存的，也就意味著教學活動是一次性的，教師和學生只能憑自己的記憶去思考教學。如上所述，人腦無法處理細微的信息，因此大量細節的缺失既不利于教師反思，也不利于學生學習。采用大數據技術，如上所述，大數據不是一種單一的技術，其中包括數據搜集和數據管理技術，能夠有效地搜集教學中產生的一切信息。能讓教學活動反復再現，且信息完整。當教師和學生有了相關的信息以后，其交流也就有了基礎，同時也有了客觀性的保障。另外，采用大數據技術以后，教師和學生都將轉變成教學的主體。教師方面，由于傳統知識不再是教師的主要工作，因此教師可以有更多的時間，更多的精力為學生提供其他方面的輔導。同樣，學生也不會因為受記憶的影響，而忽略教學中的細節，從而更深地理解教學內容。另外，當所有的學生都參與到教學活動中，教學的內涵將極大地豐富，從而為今后的教學奠定物質基礎。

3.有利于教學評價方式的多元化

教學評價，大致可分為兩個方面，一是教師教學評價，二是學生學習評價。傳統教學評價，其基礎是學生的行為和結果，主要包括出勤情況、課堂表現、階段性測試，期末考試等。以上教學評價只能主觀地把握學生的學習情況，并不能為學生學習問題提供有效的分析。利用大數據技術，則能夠有效地解決這一問題。目前，大數據技術已經能夠做到實時收集學生的學習行為的數據，根據這些數據，教師可以清楚地指導學生學習問題產生的整個過程，從而制定有效的解決方案。同樣，利用大數據技術，教師的教學行為，尤其是教師和學生的交流行為對教學活動的影響，將以數據的形式被觀察和分析。總而言之，數據化的評價方式是客觀的、科學的，是過程的、動態的。

三、大數據高職教學管理應用與發展趨勢

目前，已有一些高職院校采用了大數據技術，在推進智慧校園建設方面，取得了重大的進展。同時，人類學習模式和生活模式，在互聯網的影響下，已經發生深刻的改變。利用新技術開展教學是一個必然的趨勢。同時，新技術的教學優勢也有目共睹，因此加強相關研究是提升教學質量的必然選擇。具體而言：

1.利用大數據技術，創建智慧型課堂

教學管理，本質上是一種行為管理。行為是動態的，且是瞬間的。如果不知道管理的對象是什么，也就不可能有效地管理。大數據技術，其能夠有效地數據化教學中的行為，如此教學管理就有了靜態的、持久的、可管理的對象。為了實現這一目的，首先要建立以大數據技術為核心的數字化教學空間，即智慧型課堂。智慧型課堂不同于目前的數字化課堂。智慧型課堂是數據化的，盡管數據和數字只有一字之差，但兩者在本質上是不同的。數據化針對的教學行為，數字化針對的教學內容。前者的對象大于后者，前者的功能優于后者，因此前者的作用勝于后者。作為大數據教學管理的一大趨勢，創建智慧型課堂是實現大數據管理的第一步。走好這一步，應當注意以下幾點：一是加強硬件投資。由于課堂上產生的數據是海量的，其同時傳輸大量的數據需要強大的帶寬能力，因此必須引入最新的5G網絡技術。二是注重學生的隱私保護。數據搜集的目的是改善教學，但如上所述，大數據所搜集到數據是小數據，如果不慎泄露，很可能會給學生或學校造成消極的影響。因此必須加強網絡安全和數據安全。第三，注重學生的心理。根據行為心理學理論，行為是心理的表現。分析行為，即能分析心理，改變行為，即改變心理。因此教學管理，作為一種行為管理，其必然會改變學生的心理。心理改變往往需要一個較長的過程。在全面掌握學生學習情況的基礎上，要考慮到學生的心理適應情況，應當根據相關科學理論，制定科學的行為糾正方案，不能急于求成。

2.利用大數據技術構建新型師生關系

人和人的關系，本質上，是行為和行為的關系。當兩者的行為目標一致時，兩者的關系是和諧的。同樣，當兩者行為的目標不一致時，兩者的關系就是分離的。在傳統教學模式下，教師是主導者，學生是被主導者。由于生源的多元性，一部分學生必然無法和教師的教學目的保持一致，他們和教師的關系也就不可能完全和諧。利用大數據技術，教師不再是主導者，即便是在傳統教學模式下，教師也不可能是一個完全的主導者，因為教師畢竟是個體，其能力是有限的，不可能完全有效地主導整個教學活動，其將是教學活動的主體之一。當教師成為教學主體，其和其他學生的關系，也就不再是主導和被主導的關系，而是合作關系。實現這一目標，應當注意以下幾點：一是轉變觀念。傳統教學有其優勢，但有利必有弊。傳統教學最大的弊端是不能有效地滿足學生的客觀需求。究其原因，是因為學生的客觀需求是多樣的，復雜的，甚至隱蔽的。利用大數據，教師將有效地了解學生的需求，但教師們可能因為習慣于傳統教學模式而消極于改變自己的教學方式。如此，大數據管理將形同虛設。二是提高大數據分析能力。數據分析能力不是一種天生的能力，盡管相關技術已經存在十多年，但對于多數人來說，其是一種陌生的，甚至有點難度的技術。因此，開展相關管理有必要為教師提供系統性的培訓，提高其數據管理和分析的能力。

3.利用大數據技術完善教學評價體系

表面上看，教學評價體系和教學管理沒有直接的關系，而且評價，是人的評價，其必然是主觀的。而且在采用大數據技術以后，教學管理是以數據為基礎的，而非以評價為基礎的。因此教學評價體系似乎已經沒有了存在的必要性。但恰恰相反，由于數據是海量的，且數據的意義，最終需要人去闡釋，因此教學評價體系的重要性，不但沒有降低，反而更加重要。具體來說：以大數據為基礎的教學評價體系是以人為本的，其更加注重被評價者的需求和感受。教育的目的，從根本上來說，是發展人。教學評價的目的也是如此，不是為了否定人，而是為了培養人，消除影響其發展的因素，從而促進其發展。傳統教學評價體系，從根本上來說，也是為此目的服務的，但由于受技術條件的限制，而無法有效地實現這一目的。引入大數據技術，能夠有效彌補傳統教學評價體系的不足，從而使之完善，更有利于為實現人之發展的目的服務。其次促進教學評價體系的科學化。科學的評價是以物質為基礎的，沒有真實的物質，就沒有科學的評價。數據是真實物質的數據，是抽象的物質，因此利用數據分析，就是利用物質進行分析。同時，大數據能夠有效地將更多的物質數據化，豐富分析的基礎和分析的內容，提高分析的質量。再者，利用大數據技術有利于實現評價主體的多元化和評價客體的多元化。傳統評價體制下，評價的主體主要是校方，是內部評價。內部評價其最大的局限是主觀性過高。引入大數據以后，分析的客觀性增加了，同時分析的主體也增加了。由于數據是可以共享的，在基于保密協議的基礎上，學校可以和第三方，例如用人單位共享相關信息。如此，第三方便可參與評價，從數據中找到自己所需的人才。

4.利用大數據技術改善教學策略

高職教學是復合型教學，既要注重理論，又要注重實踐。因此高職教學策略也是復合的。但理論和實踐的互動是微妙而復雜的。傳統教學模式是計劃型的，教學任務，教學內容，執行步驟，往往有明確的規定，其優點是具有極強的操作性，其缺點是缺乏適應性。對于普通高校來說，由于是基礎性學科，這樣的教學模式仍舊是有效的，但對于高職，尤其是前沿技術領域的高職院校，采用相同的教學策略將是不利的。引入大數據以后，將有效地解決這一問題。大數據將從根本上提升學校的數據管理能力。利用這一技術，學校不僅能有效地搜集教學管理所需的信息，同時也能有效地搜集教學相關信息。教學策略的改變同樣是以數據為基礎的，有了客觀數據的支持，教學策略的改變才可能是有針對性的，才可能是有效的。其次，大數據技術有利于豐富課堂教學內容，為更多的教學策略開展提供必要的物質基礎。教學策略，本質上，是一種教學資源配置模式。在沒有資源的情況下，任何策略都不可能發生作用。大數據技術是高效的數據收集工具，能夠為課堂教學提供豐富的教學資源，從而讓教師能夠有更大的教學空間。