新文科背景下《數據新聞》課程線上線下混合式教學路徑探索

楊 珊

數據新聞是目前融媒體時代里非常受關注的一種新的新聞表達方式。自從“中國數據新聞第一人”黃志敏老師創建第一屆數據新聞工作坊至今，不過6年時間，數據新聞課程的教育仍然還在發展初期。目前，數據新聞課程面臨學科跨度大、知識體系復雜等難題，基于學生的學科背景、學習基礎等具體情況，對課程內容進行重構，充分做到因材施教，以期達到讓學生既要掌握與融媒體記者基礎技能相適應的數據新聞識別、數據使用、信息圖表呈現等基礎理論和知識；又要掌握與數據新聞記者專業技能相適應的數據新聞選題、技術可交互的數據可視化的前沿專業技術知識。

一、數據新聞課程教學目標

綜合數據新聞課程特點和性質，提升學生的專業綜合素養及實踐能力，重點提升學生三大能力：一是培養“數據素養”以加強學生對于選題的社會責任感；二是提高“數據思維”以增強學生對于數據信息的駕馭能力；三是訓練“數據可視化” 技能以提高學生對于數據新聞作品的展現能力。因此，本課程教學目標有二：

（一）強化價值引領：將思政教育有機融入數據新聞課程之中

著眼于學生數據素養綜合能力的提升與的全面發展，牢記“為黨育人、為國育才”的課程思政標準和“文理結合”的新文科教育理念，遵循“四個服務”發展方向，根據卓越新聞傳播人才教育培養計劃2.0的意見，落實“立德樹人”的根本任務，來推動課程內容升華和信息化改革，通過參加中國數據新聞比賽、“數說中國”項目、公益比賽、獻禮融媒體作品展演等，培養擁有家國情懷、有時代擔當、能夠講好中國故事、傳播中國聲音的優秀的數據新聞傳播人才。

（二）綜合能力提升：以實際項目真正提升新聞學子的數據綜合能力

重點要提升學生兩方面的能力：一方面，提高內容生產能力。要求學生適應媒體深度融合和行業創新發展，需掌握有一定難度的資訊內容生產傳播技術，具備制作一個完整數據新聞作品的能力，包括：從數據中尋找新聞價值，數據查找、數據預處理、數據分析、數據可視化工具實踐等。另一方面，培養綜合實力。培養“線上”自主學習的習慣和自控力；具備社會的洞察力和選題敏感度；擁有數據素養和量化研究思維；具有團隊協作精神和高效溝通力；良好的配色審美和設計創新力。

二、數據新聞課程建設存在的難題

目前，數據新聞教育已普遍開展，已成為新聞傳播專業的必修課程，但總體而言數據新聞人才的培養仍然落后于實踐，在具體實施層面癥結頗多，主要表現在以下三個方面：

（一）“跨學科的前沿交叉”課程，內容涉及廣

從數據新聞制作的流程上來看，要創作一個完整的數據新聞作品往往需要一定的數據抓取能力、數據清洗能力，數據分析能力和數據可視化能力。因此，數據新聞課程涉及新聞傳播、統計學、可視化設計、計算機科學等學科的相關內容，國內高校普遍認識到開設數據新聞需要跨學科的師資隊伍，但真正能勝任數據新聞教學的師資鳳毛麟角。老師們大多擅長于自己的專業領域，橫跨這么多學科的師資比較缺乏，多數高校師資力量存在不足。

（二）課程內容文理兼容，難度較大

根據課前問卷，經過兩年的新聞傳播專業學習后，許多新聞專業的學生已經具備基本的采寫能力，但是沒有學過數據分析相關知識，對于數理統計、數據處理等相關知識不太熟悉，并且新聞傳播專業學生大多數以文科生為主，對于和數理知識存在一定“畏懼心理”。

（三）教學資源不足，教學模式亟須創新

除了極少數高校會開設數據新聞專業，大多高校都是設置的本科課程，但是課程內容多，難度大，一個學期的學習往往難以實現教學目標，但因目前國內數據新聞教學剛剛起步，學生缺乏足夠的自主學習資源，且網絡資源的開發和挖掘利用還不足。只有線下的一方授課知識渠道存在一定的單一性，而單純的線上學習又存在只看不做的單調性，因此不僅要挖掘網絡學習資源，還要與線下的授課有機結合起來。

三、線上線下混合式“RIBOM”教學模式路徑探索

針對這一門“學生難學”“老師難教”的課程，本教學團隊提出并實踐了“RIBOM”教學模式的創新，即：重構課程內容（Reconfiguration）以適應學生背景和需求，打造定制化數據新聞課程內容；引入優質線上資源 （Introducedand-utilised）以解決跨學科師資不夠的問題，充實教學資源庫；采用BOPPPS教學方法以提高線上線下混合式教學的效果，助力學生深入理解每一堂課；以OBE理念引入項目助力解決實際問題的能力；以線上線下行為數據重塑一個立體多維的評價體系（Multidimensional evaluation）（見圖1）。

圖1 線上線下混合式教學的RIBOM模式思路圖

“RIBOM”模式包括：重構課程內容（Reconfiguration）；引入優質線上資源（Introduced-and-utilised）充實教學資源庫；采用BOPPPS教學方法以提高線上線下混合式教學的效果，助力學生深入理解每一堂課；以OBE理念引入項目助力解決實際問題的能力；以線上線下行為數據重塑一個立體多維的評價體系（Multidimensional evaluation）。

（一）課程體系重構方案（Reconfiguration）

針對“課程內容難度較大，文理兼容，以文科生為主的新聞傳播類學生對量化分析存在畏難情緒”的特點，我們把教材的內容重新排列，課程安排上，根據認知規律把課程內容分成“感性認知周期”“理性認知周期”“復雜數據表達與應用周期”和“完整數據新聞作品制作周期”四個階段，以學生為中心，在建構主義學習理論的指導下進行教學（見圖2）。這四個周期在內容上由淺入深層層推進，循序漸進地培養學生的數據素養，實踐證明這種方法取得了明顯的效果。

圖2 課程內容重構后四階段教學周期示意圖

在感性認知周期，我們通過分析疫情期間數據新聞的人文關懷，讓同學們真切感知數據新聞給社會帶來的重大意義；在理性認知周期，我們采用探究式學習方法，先給出數據的使用規范和分析規律，強調數據使用中的道德和法律底線，然后讓學生自行嘗試通過努力把數據分析出來。在復雜數據表達與應用周期，用支架式教學法引導同學們獨立制作疫情地圖、兩會詞云圖等數據可視化作品，逐步提升學生的數據新聞表達能力。在作品制作周期階段，學生將會遇到一次性格的磨煉，我們采用中國航天事業的“工匠精神”激勵學生，讓學生不畏艱難，堅持完成一個完整的作品。自2018年起，還開展了“數說中國”計劃，每年圍繞一個主題，用數據記錄中國的繁榮發展。讓學生根據已有知識，通過自身經驗的積累、主動建構數據新聞的意義。

這四個周期的學習過程，符合同學們的學習規律，既能夠打消同學們對數據的初始“畏懼”，又能夠充分利用時間，盡早開展上機操作部分的實踐。

（二）優質線上資源庫建設方案（Introduced-and-utilised）

引入優秀線上資源的引入，來強壯師資力量。一是引入優質中國大學慕課平臺的精品在線課程，比如目前MOOC上的在線精品開放課程——江西財經大學的《數據新聞與可視化》，通過挑選內容、調整順序，將在線課程內容有機融入課程知識體系之中，以適應本校學生的需求。二是在實際操作環節，引入優質虛擬仿真項目，也能提高新聞選題的尋找效率。湖南理工學院的“負面輿情應對演練虛擬仿真”項目，其“真實輿情大數據系統”具有較高的可信度，可作為選題的重要參考。而數據可視化部分可以選擇武漢大學的“數據新聞寫作流程虛擬仿真實驗教學”項目，其中的“跟隨范例制作”部分，適用于學生在線下使用，一邊跟隨課程老師的講解一邊跟著實際操作。 三是實時關注數據新聞的一流媒體，不斷豐富案例庫。充分利用中國大學MOOC平臺+泛亞超星學習通等平臺，打造混合式金課。

（三）教學方法創新途徑（BOPPPS）

1.BOPPPS模型助力線上線下混合式教學更高效率

在PBL理念的指導下，結合MOOC和學習通等軟硬件的支持，我們上課采用源自加拿大哥倫比亞大學、一種以教學目標導向、以學生為中心的教學模式——BOPPPS模型進行線上線下混合式教學設計。它由導言（Bridge-in）、學習目標（Objective/Outcome）、前測（Pre-assessment）、參與式學習（ParticipatoryLearning）、后測（Post-assessment）和總結（Summary）六個教學環節構成（見圖3）。打造“線上自學+教室研討+實驗室實踐”三者有機結合的教學模式。

圖3 《數據新聞》課程BOPPPS教學模型示意圖

根據《數據新聞》課程需求和學生學習特點，規劃BOPPPS大致流程如下：

課前：學生通過自學方式完成課程知識點的視頻和相關教學案例的學習，了解章節學習目標，完成在線小測驗或話題討論。

課中：以學生為中心，實施研討式教學和實踐。基于問題探究法，以前沿科研、人文關懷、數據新聞創新等話題，通過在線測試、小組合作、討論等互動，加強知識的鞏固與延展；在實驗室實踐環節，根據學生自身情況，采用任務式教學法，逐步升級實踐的難度，因材施教。通過課堂后測和總結講解，以達到掌握知識點，并熟練應用的教學目的。

課后：安排具有難度的實踐活動，圍繞一個主題，記錄中國的繁榮發展。讓學生能在“做中學”，在學中更加堅定“四個自信”，增強學生對黨的創新理論的政治認同、思想認同和情感認同。

這種集課前、課中、課后于一體的教學模式，充分體現了課程教學知識傳授+能力培養+價值塑造的高階性，課程內容、教學形式和學習結果的創新性和挑戰度。

2.線上+研討式教學助力線上線下混合式教學更有深度

章節的培養目標支撐總體培養目標，因此在每一個章節進行具體教學時，利用成熟的精品在線課程的視頻課程，讓線上教學資源與線下研討式教學的有機結合，加深對知識點的理解，達成人才培養目標。

在教學過程中，教師與學生對話、交流，同時，督促學生與學生之間的合作交流。在整個教學過程中，教師對學生起協作、指導的作用。學生在任何一個環節遇到問題，教師需要及時糾正和幫助。學生需要學習數理統計的知識，然而新聞專業都是文科生，為了幫助學生克服畏懼心理，讓學生在線上先行了解，激發興趣然后再到課堂上解決重難點的問題，講授方式由淺入深，根據研討和實踐的表現，再逐步加大授課的難度，層層推進進行研討和學習，效果事半功倍。

（四）實踐教學平臺構建方案（OBE理念）

1.“OBE項目式學習”理念下的實訓項目配合

以項目的形式組織教學，以“比賽”為項目做的項目化訓練，培養學生“以終為始”的學習習慣。以項目的形式組織教學，以“比賽”為項目做的項目化訓練，培養學生“以終為始”的學習習慣。分成“階段式任務”和“期末任務”：“階段式任務”包括以下六個：網絡數據的搜集和抓取、數據的檢驗和清洗，數據規范分析，數據圖標制作，可視化地圖和詞云圖的制作等，而“期末任務”則是指的完整的數據新聞的呈現，學生所做作品直接參加“數據新聞大賽”，以賽促學，以賽促教。從選題的確定到項目的實施由教師指導，突出實踐性，根據實際情況進行調整，期末進行分組答辯認定成績。利用MOOC反復可觀看的優勢，解決實踐中存在的理論問題。

2.創建“數說中國”特色線下活動，把思政教育“鹽”溶于“水”

“奮進新時代，躬行探真知”通過在課外開展“數說中國”計劃，讓學生用真實的中國數據來制作長圖、圖文、視頻、H5等融媒體作品，并參加比賽或者展演。不僅打通了學生和老師的課后溝通橋梁，更提升學生的思想境界，學生們在主動踐行“四個服務”的同時，也收獲了不少好作品，強化學生講好“中國故事”的專業能力。

（五）“線上線下全方位度量”的多維評價體系建設方案（Multidimensional evaluation）

1.全過程記錄

利用泛雅和超星學習通平臺，能很好地對學生的學習情況進行掌握，我們通過把知識矩陣分成不同階段，結合數據動態調整課程進度。可供分析數據包括：線上的課前在線學習數據、課中教室內的主題研討、小測驗、實驗室的實訓結果反饋、以及課后答疑和作業提交，都能得到很好的記錄，保證能對學生進行過程性考核，保證每一位學生的學習效果。

2.標準化評價

針對數據新聞作品的考核，選取了“中國數據新聞大賽的考核標準”。以專業標尺對作品進行衡量，更能科學客觀對作品進行評價。評價內容包括：選題、數據質量、數據分析、數據表現、設計、技術，一共六個方面。并且將這六大標尺分解放入學習通的“打分”環節中。由此，讓學生在量化標準的指導下逐漸進步，切實培養學生的數據新聞作品內容的創意設計與制作能力。

3.多維評價體系

《數據新聞》課程充分發揮多元考核的手段，構建了集形成性評價和終結性評價于一體的綜合性評價方式，體現動態性、全面性（見圖4）。

圖4 《數據新聞》課程評價構成

形成性評價：通過學習通進行學習數據的記錄，包括線上的課程視頻的學習達成度、課前測試、搶答、測試等個人任務完成后都可以及時進行積分獎勵； 線下的案例分享、研討、課堂小游戲排名、第二課堂（公益）的參與度、實訓任務的完成度等都活動都被納入量化考核。

終結性評價：期末作業即完成一個完整的數據新聞作品，本課程選取了“中國數據新聞大賽”的評比標準。評價內容包括：選題、數據質量、數據分析、數據表現、設計、技術，一共六個方面，在此基礎上進行了細化，以專業標尺對作品進行衡量，對期末作業進行科學客觀的評價。

多元評價：課程納入多元評價。期中期末的小組任務均采用老師評價、組間評價、組內評價的方式，同時引入外部評價：作品獲獎、成功發表到澎湃等主流媒體會有額外加分。

四、結語

新聞傳播類專業課要注重學思結合、知行統一，增強學生勇于探索的創新精神、善于解決問題的實踐能力。因此，通過RIBOM教學模式的創新實踐，整合重構課程體系，革新升級培養模式，將傳統的知識講授向素質培養、能力培養進行轉移，進一步深化“說得出口、拿得出手、站得住腳”的人才培養目標內涵：將教學成果顯現化；拓寬學生視野、轉變思想觀念、培養思維方式；提高學生的學習主動性，提升學生的數據思維和制作“選題有溫度”“在線可交互”的數據新聞融媒體作品的實踐能力。