淺談大數據在高職教育學科教學中的應用模式

瞿小寧

（長沙商貿旅游職業技術學院，湖南長沙 410019）

近年來，大數據技術快速發展，并在各個領域發揮出應有的效能，在帶來人們生活便捷性的提高等優勢之外，還深刻地改變了部分領域的整體狀態，在教育領域同樣如此。近期，我國教育部出臺了“雙減”政策，對校外補習機構行為進行規范，對職業教育體系進行加強。在可以預見的未來，以高職為核心的職業教育必然進一步提升其在教育系統中的地位，成為培養社會合格人才的堅定力量。基于此，探究大數據在職業教育中的應用價值尤為重要。

一、大數據對高職學科教學的影響

在教學過程中應用大數據技術主要有三種方向，可以總結為對課堂、對學生以及對學科。對課堂的應用較為簡單，更多傾向于對數據的應用，如將互聯網資源作為教學內容的背景資料或補充，將慕課、微課等作為特定知識點的展示材料等；對學生的應用則需要建立在對應的學生個人動態數據庫上，對學生的綜合行為進行分析與管理，找到學生的學習動態與不足之處，進而為下一步的管理及教學引導提供必要的基礎。針對學科的應用在現階段還屬于探索階段，也是未來大數據進入高職院校的一個應用重點。從現有的應用模式中不難發現大數據的應用對于各個方面均存在較為明顯的影響。

對專業建設的影響：高職的教學核心是面向就業，為此其對于社會人才需求的動態甚至是預判要求相對較高。進一步提升專業建設水平就必然需要與社會的實際需求產生互動，進而反作用于學科教學、學生培養、實習安排等教學活動，使得對于學生的培養效果達到更高水平。從這一角度出發，大數據的引入能夠切實幫助學校在進行學科建設的過程中提供更多的數據參數維度，進而保證學科建設的總體方向，并為后續的人才培養提供堅實依據。

對教師的影響：大數據時代是一個高科技、高效能的時代，對教師的要求越來越高，教師不能只有講課的本事，還應具備利用數據分析問題的能力，使教育更加科學化、個性化。首先，教師必須增強大數據意識，轉變教育觀念，更新思維方式，投身于新課改浪潮，主動了解新事物，利用各種有利條件強化專業知識，迎接大數據時代的挑戰。其次，教師的職能重心要由講課逐漸轉變為課堂設計、組織、幫助和指導，這就要求教師積極向專業化發展。教師要學習新的教學理論、教學設計等內容，不斷提高專業能力、文化素養和教育素養，形成自己的教學特色。在大數據時代，學生獲取知識的途徑越來越多，知識面也很廣，不認真備課、授課的教師將逐漸被淘汰。最后，教師要當好課堂教學的“導演”，組織好學習材料，注重收集學生在課堂學習中產生的數據資源，并加以統計分析和利用，了解學生的思維特點和真實想法，為完善自身知識結構和提升素質打基礎。

對考核的影響：隨著教育改革的不斷推進以及社會對于人才定義的轉變，傳統教學考核已經不能夠適應當下的教學需求。將大數據引入到學生的考核環節中能夠形成能力對應成績，平時對應臨時的考核思路轉變，通過大數據技術對學生的日常學習行為進行記錄，用高頻次、多點位的日常考核代替傳統的期末“突擊型”考核。應用大數據技術能夠更為立體地呈現出學生的能力水平而非單一的理論知識體系，進而構建更為全面與科學的評價體系。

二、建設大數據應用體系

（一）確定建設導向

大數據技術的應用并非單純地利用數字化技術對相關信息進行管理，而是需要通過明確的方向性設計理清在大數據技術應用過程中的各類問題，如需要解決何種問題，需要采用何種應用模式，技術引入時遇到什么困難以及采用什么解決方案等。只有在上述問題具有清晰答案后才能夠保證后續應用的科學與合規。在高職教育的總體背景下，核心導向是利用大數據系統輔助學科教學，這必然會對教學目標與核心內容進行深度挖掘，從而通過大數據系統對市場需求信息的收集來調整教育內容的合規性，進而提升學生的核心競爭力。

（二）構建數據模型

在完成了總體導向性設計的基礎上，需要建立必要的模型來實現對具體數據的分析。所謂的數據模型建立是將不可描述或量化的信息加工為可以進行橫縱對比的數據體系，進而實現后續分析的根本目標。以與高職教學質量息息相關的學生就業信息為例，社會需要何種人才便是一個不可定量描述的問題，需要在大數據技術應用的過程中對該問題進行有效的分解，并建立定量關系體系。在具體的建設過程中可以按照崗位建設集合α，集合數量表示了崗位類型與工作差別；在α 下增設A-X 的子集，子集是崗位所對應的能力需求矩陣，矩陣內的因子以基于頻次統計的權重為核心指標，從而實現“崗位—能力—重要性”的評價體系。利用相同方式建立β 集合，該集合為學校當下教學過程的能力建設集合。通過α 與β 集合之間的共軛演算對其匹配度進行評價與分析，找到當前學科教育體系的不足以及未來改進方向。

數據模型及獲取流程示意圖

（三）動態監控數據

建立好數據模型后，就需要通過對數據的調取進行實時的監控。數據模型下的大數據技術僅僅是完成了框架的搭設，要想其真正意義上提供結論并發揮功能需要通過不斷地分析數據來實現。這就需要根據實際的應用場景確定有效的數據獲取路徑。從當下的大數據應用體系來看，數據的獲得分為專項數據與公共數據兩種。其中專項數據主要是指為了分析一類問題而獨立提供的數據體系，如為了應用大數據系統對學生學習行為進行刻畫則需要專項收集本校學生的行為數據。公共數據則主要是指按照一定的數據規則在特定范圍內對互聯網數據進行“爬取”（利用爬蟲軟件進行抓取）。高職科學教育大數據系統需要掌握職業的能力需求數據進而對本校的學科建設提供指導，故而適宜于使用公共數據。專業的招聘網站是一種有效的數據來源。

（四）有效挖掘信息

在獲取了有效數據并帶入到大數據模型中后便可以得到一般性結論。從本文大數據體系設計中可以發現，在學科教育領域內一般性結論包括了如下三個方面：其一是就業的宏觀結論，即市場對于不同崗位就業人才的需求規模現狀及預測。這一數據可以指導學校不同專業的招生規模，便于學生進行有效的職業規劃；其二是就業的核心能力結論，能夠分析出不同就業崗位對應的能力及技能需求，并按照重要程度給出指導排位；其三是學科教育匹配結論，通過就業能力需求與學校學科教育的能力提供匹配程度來分析當下學科教育的有效性并給出指導意見。在上述三方面基本性結論的基礎上需要對數據進行深度挖掘，以提供更多的信息資料，如不同核心技能掌握情況下的職業發展、不同崗位/職位的薪資差別、能力培養的路徑及有效方式、學科教育的構建模式與實現方法等。對這些數據信息的深度挖掘能夠實現從數據到現實的有效銜接，將獲得的大數據結論與實際學校的學科建設與學科教學相對應，切實從根本上改變學科的組織方式與教學內容，真正達成技術服務于教學、教學服務于就業、就業服務于學生的個人成長的教學目標。

三、基于就業能力目標的應用實踐

為進一步展現大數據技術在高職學科教育中的應用方式及價值，筆者以信息技術學科為例探討其應用過程與所取得的結論。信息技術學科是當下較為熱門的學科之一，其就業范圍、就業規模以及就業前景相對較好。不同于傳統的編程教學，當下社會對于信息技術專業人才的能力要求更加綜合，對其進行有效的市場分析與大數據挖掘有助于確定下一步學科教學方向，也有助于提升學生的核心素養。

（一）確定數據模型，綜合收集數據

按照上文的方式確定了社會需求與學生能力兩個集合，并匹配相關的數據模型。按照數據模型需求，主要需要對市場就業信息、能力需求信息及學生能力信息進行收集。為此，以信息技術學科為具體案例，以58 同城招聘網站為數據來源，利用fetch 數據收集工具，對招聘條目、能力需求等數據進行收集。在對學生能力水平的數據分析上采用了簡單乘法評價模型的方式來進行，即能力得分=是否涉及（0/1）* 主觀評分*績點權重的方式來進行。

（二）信息技術學科教育市場匹配度結果

在完成了基礎數據收集的基礎上，利用Citespace 軟件對數據進行深度分析與統計，得到如下結果：

能力需求及教學匹配結果統計表

上表中，分別計算了基礎能力與核心素養權重，匹配結果中認為超過6 分的項目為當前教學體系可以適應社會人才需求，學校在該學科教育中投入較多，學生掌握情況良好；3-6分（不含）則認為該學科存在一定缺失，存在可加強之處；3 分以下則代表學科建設中存在重大缺失，需要填補此方面的空白以達到提升學生核心競爭力的目的。從數據挖掘結果中不難發現，高職院校中該專業課程體系對于學生的基礎能力培養較為到位，其中諸如文檔處理、一般數據處理、信息檢索等內容存在學生自學現象。在核心素養上，學科建設中的拓撲算法存在嚴重缺失，項目管理、大數據、物聯網等項目也存在較大缺失，需要在后續的學科教育中予以加強。同時，我們發現云計算、AR 技術、數字媒體以及通訊技術屬于學科強項，能夠為學生后續的就業競爭提供充足的競爭力。

（三）信息技術學科教育優化建議

上文分析僅以單一專業的招聘信息作為實際的數據來源，其重點在于展示大數據系統在學科教育中的應用方式。實際上，部分專業或部分崗位在對于學生的能力需求中存在很大的交叉與融合部分，這就需要學校在傳統學科教育的體系下提供更多的選修課，使得學生有目的地補充自身的能力短板，進而在未來的求職競爭中表現更為突出。與此同時，在學校的學科教育中也應該向市場需求靠攏，部分傳統技能，如B/S 程序設計等均應該納入到基礎課程當中。對于項目管理、AR 技術、云計算等較為前沿且社會需求較大的能力，我們要進一步投入教學力量以保證學生競爭力的有效發揮。

四、結語

高職面向就業的教學目標將在中國未來教育體系中占據越來越高的地位。將大數據技術引入到高職院校的學科教育體系中能夠有效理清社會對人才的需求，從而與現有學科教學匹配進一步提升教學體系。本文以此為基本目標，首先討論了大數據技術的應用對于專業教育、教師以及考核的具體影響，隨后以學科教育為代表詳細探討了大數據技術在學科教育領域內的應用模式與方法，并以信息技術學科為例展示了大數據技術的應用成果及其對學科建設的功能及作用，為高職院校學科教育體系建設提供了必要指導。筆者希望通過本文的研究能夠幫助更多決策者意識到大數據在教育中的應用前景，助力大數據技術在該領域的推廣與使用。