基于OBE理念的線上線下混合式教學課程設計

楊雪云 金文龍

［摘 要］ 大數據時代的來臨，對傳統教學模式提出了挑戰。有效地培養相關專業學生數據分析思維和能力是數據分析類課程在大數據時代面臨的重要課題。基于OBE理念，在數據分析類課程教學中，通過引入線上線下混合式教學方式，重新增加、調整、組合教學內容，可實現學生學習主體化、教師教學參與化的教學目標。基于OBE理念的線上線下混合式教學課程設計，突出了學生主體與成果導向，改變了傳統教學活動過程以及師生在課堂上的任務與角色，提高了學生學習的積極性與主動性。

［關鍵詞］ OBE理念；線上線下；混合式教學；數據分析

［基金項目］ 2019年度安徽省教育廳高等學校省級質量工程項目“《女性學》互動式、本土化教學模式的探索與實踐”（2019jyxm0075）；2020年度安徽省教育廳高等學校省級質量工程項目“女性學教學團隊”（2020jxtd018）

［作者簡介］ 楊雪云（1969—），女，安徽阜陽人，社會學博士，安徽大學社會與政治學院教授，博士生導師（通信作者），主要從事女性社會學研究；金文龍（1987—），男，安徽安慶人，社會學博士，安徽大學社會與政治學院講師，主要從事經濟社會學研究。

［中圖分類號］ G642.0 ［文獻標識碼］ A［文章編號］ 1674-9324（2023）18-0141-04［收稿日期］ 2022-12-13

引言

當前大數據分析的使用場景越來越廣泛，基于小數據的傳統數據分析類課程教學面臨著巨大挑戰。如何有效地培養包括社會學等相關專業學生的數據分析思維和能力，是數據分析類課程在大數據時代面臨的重要課題。

一、大數據時代數據分析類課程面臨的困境

首先，大數據應用場景越來越廣泛，傳統課堂教學形式已經無法滿足大數據時代對相關專業的培養要求。數據規模龐大、增長迅速、類型繁多、結構各異已成為數據分析無法回避的現實問題。如何把繁雜的大數據轉換成我們能夠快速處理且有效的小數據，即針對特定問題構建一個干凈、完備的數據集，變得尤為重要。目前，社會科學相關專業的“數據分析”課程以小數據為基礎，以軟件操作教學為主要內容。盡管該教學模式能夠在一定程度上培養學生的數據分析能力，但是基于結構簡單、類型單一的小數據的數據分析訓練遠不能滿足大數據時代對從業者能力的要求。

其次，大數據時代的數據分析方法層出不窮，傳統課堂教學無法滿足現實場景對分析方法的需求。數據分析的傳統教學形式主要是教師講授，學生聽課、做課后習題。但是課堂時間有限，授課教師很難跟進前沿的數據分析方法，同時這種“授課—聽課”的方式遏制了學生的探索與創新精神，讓學生無法適應未來多元化的應用需求。在實際研究過程中，研究者要先確立研究問題，明確達到分析目標需要運用的方法，再根據研究問題所需要的目標變量，對數據進行必要的“清理”。只有在明確研究問題的條件下，數據清理才能更有效率，以培養學生的知識遷移能力。

傳統社會學類專業的“數據分析”課程能夠解決的問題相對來說比較單一。其研究流程通常是：選定研究課題、設計測量工具、實施問卷調查、分析數據以及解釋數據結果。由于研究受到數據收集難度的限制，許多有社會、經濟價值的研究議題不得不被擱置。然而，大數據卻能夠在一定程度上拓展研究問題的選擇邊界，或者使傳統研究議題得到更加科學的回答。如基于移動通信的人口流動信息大數據分析方法與應用、基于出行數據解決城市交通擁堵問題，等等，都是大數據分析直接的應用場景［1］。

同時，傳統數據分析的數據通常是研究者根據研究課題收集的，它會受到研究課題的限制，很難被二次開發。大數據分析的核心邏輯是數據驅動，研究者稱之為第四研究范式，它突破了傳統社會科學研究目標弱化、學科學派對立、有限數據質量和統計偏誤等的局限性［2］。大數據通過對個性化、全樣本的研究，為社會科學提供了精準的數據和計算實驗平臺，重建了社會科學預測的可能性［3］。因此，大數據時代對研究者提出了更高的要求，如更寬闊的研究視野、更敏感的數據思維、更嚴密的數據處理邏輯以及更復雜的數據運算［4］。但是傳統的數據分析可能只會提供傳統研究議題內的課程內容，其應用性相對受限于數據收集能力。

二、OBE理念下的高等教育

事實上，不僅是社會學專業面臨用人單位對人才能力的期望與高校培養的學生能力不匹配的問題，其他相關專業同樣面臨期望與能力不匹配的問題［5］。在此背景下，成果導向教育理念（Outcome-based Education， OBE）因其聚焦社會對人才的實際需求，強調圍繞學習成果組織課程、安排教學時間和設計關鍵資源而越來越受到人們的關注［6］。OBE是一種以學習者為中心、學習結果為導向的教育哲學思想，在北美、澳大利亞以及南非等國家和地區具有較大的影響力，并且在這些地區取得了很多成功經驗［7］。

國內高校引入OBE已有一段時間，但預期學習成果確立和對其的評估是較為薄弱的一環。顧佩華等［8］闡述了汕頭大學引入OBE教育模式的實踐，并提出圍繞預期學習成果開展教學活動和評估，將學習成果評估按層次分為課堂層面、專業層面和學校層面。劉冰月等［9］提出要結合OBE理念進行軟件工程專業畢業設計改革，探索以學習成果為中心的應用，以提高畢業設計質量。

OBE教育模式是成果導向的教學評價，用人單位成為高等教育培養模式制定的重要參與者，以用人單位的需求作為高等教育人才培養模式的導向性指標，并以此為依據確定培養學生專業能力的目標［10］。專業培養目標中的專業能力目標需要有相應課程體系的支持才能達成，課程體系建設對于實現專業能力目標的培養是至關重要的［11］。結合成果導向的課程體系建設改革正成為勢在必行的教改課題。

社會學專業學生數據分析能力是該專業學生能力培養的重要方面。但是近些年來隨著大數據技術的發展，用人單位對社會學專業學生的數據分析能力培養提出了新要求，而傳統的社會學數據分析技術目前無法滿足用人單位的需求。基于此，本研究在OBE理念指導下，分析、實踐以成果為導向的社會學專業“數據分析”課程體系建設。課程體系是基于知識體系的有機整合，而在OBE理論指導下的專業課程體系建設，重點是依據OBE模式建立課程體系框架并加以實施，在建設過程中明確學習成果，形成學習成果、專業課程體系、教學體系與能力評價體系相互作用的教學實施閉環。

三、OBE理念下的數據分析類課程設計

大數據時代的數據分析方法不斷創新，但有限的課堂內容難以傳授所有的分析方法。課堂內能夠有效傳達的是數據分析思維與數據分析基本素養，這就需要授課教師能夠有效激發學生學習的自主性，充分調動學生的積極性與探索精神。這樣即便課程結束，學生依然可以利用豐富的網絡課程資源達到自學的目的。在OBE理念指導下的數據分析類課程設計可以滿足這種需求。

如圖1所示，本研究認為在大數據時代，數據分析類課程教學過程中，線下需要以研究問題—數據分析—成果展示為中心開展教學活動（虛框所示）。這部分也是傳統“數據分析”課程所缺乏的內容。虛框之外的部分為傳統“數據分析”課程的模式，以“教師授課+學生習題練習”為主要內容。課程內容調整后，傳統“數據分析”教學中，教師的主講內容以及學生習題練習將在在線教育平臺進行，線下進行必要的補充與答疑。

以上數據分析類課程的設計特征包括以下三點：（1）通過引入外部行業專家指導學生選題，學生了解了行業對從業者能力的要求，然后通過解決實際問題，有意識地培養這些能力，從而實現需求與能力相匹配。（2）數據分析類課程中貫穿成果導向的內容體系。在學生個性化定制研究問題環節，教師要引導、參與，在“干”中引導學生學習分析數據，選用合適的分析方法，有效地傳遞數據信息，表達研究結果，從而達到學生學習主體化、教師教學參與化的教學目標。（3）充分利用網絡教學平臺的優勢，融合線上線下教學方式，對教學內容進行重新安排，將課堂有限的時間資源用于對學生個性化定制研究問題與數據分析的指導上。

四、OBE理念指導下數據分析類課程的實施要點

在OBE理念指導下，將線上線下教學內容重新調整、組合，可以提高相關專業學生的數據分析思維和能力。基于OBE理念進行線上線下混合式數據分析類課程體系的設計時需要注意以下幾點。

（一）發揮課程體系構建中行業專家的作用

基于OBE理念的數據分析類課程體系設計的關鍵要素是在行業專家的指導下，引導學生提出研究問題，展示研究成果，使課程對學生能力的培養更具有針對性。以行業發展為標桿與參考，能夠使學生更加明確學習目標，有利于學生自主學習能力的培養。

（二）課程調整后，如何適配化安排傳統“數據分析”課程內容

調整“數據分析”課程的核心內容以后，批量化授課的內容以及學生對相應內容的練習可以在線上進行。這部分內容也是傳統數據分析類課程的核心內容，以批量化生產為主。因此，可以相應地調整為線上進行。這并非認為傳統授課內容與學生習題練習不重要，相反這部分內容在課程體系中發揮著不可替代的作用。傳統的授課內容可以為學生進一步學習夯實基礎，只不過這部分內容主要以批量化的方式講授，因而要充分發揮在線教育平臺的作用。同時，在線下對這部分內容進行必要的補充。

（三）如何設計以成果為導向的課程內容，各環節如何分工

成果導向的“數據分析”課程流程主要是研究問題—數據收集/數據分析—成果展示。其中，研究問題的選擇是比較關鍵的部分，它直接影響到后面的教學內容，因而研究問題選擇的課程內容需要結合相關專業的特點與要求進行。如社會學專業要求學生能夠在數據中檢驗、發現抽象的理論問題。數據分析模塊是核心內容，它需要教師對學生的研究問題進行單獨的指導，對普遍性的問題進行集中講解。成果展示部分則需要教師重點講解如何有效地利用數據、圖表對所研究發現的問題進行精準的概括與表達。整體上看，這部分內容需要依據學生研究問題的實際情況進行個別輔導，因此，應以線下為主、線上為輔的方式進行。對于普遍性的問題，可以適當地采用線上方式答疑。

（四）成果導向的課程教學中，行業專家、教師與學生如何配合

因為成果導向的課程內容被劃分為若干環節，不同環節所面臨的重點、難點不同，因此需要行業專家和教師對學生進行有針對性的指導、答疑與交流。在研究問題的選取階段，學生需要在行業專家與教師的指導下，根據自身研究興趣與已有的數據或者獲取的網絡數據，確定研究問題。教師根據研究問題的可行性與適當性，對學生的個性化研究問題給予建議。在數據分析階段，學生需要主動探索，嘗試利用網絡爬蟲、大型公開的數據，對數據進行相應的清理與分析，教師則需要根據學生的疑惑與研究進度給予指導和建議。在成果展示階段，教師需要講解成果展示的重難點等，為學生提供一些優質的研究論文和研究報告作為寫作范本，行業專家對學生成果進行點評。

結語

大數據所帶來的不僅是技術層面的革新，同時也對人文社會科學相關專業提出新的議題挑戰。傳統的教學模式很難適應新形勢下社會對人才素質的需求。本研究以數據分析類課程為例，分析了在OBE理念指導下的線上線下混合式教學課程設計。研究認為，大數據時代，應當以成果為導向，培養學生的思維能力與解決現實問題的能力。本研究所分析的課程體系設計對其他相關課程設計和教學團隊的建設也具有一定的啟發意義。

參考文獻

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［10］曾秀蘭.供給側改革視域下校政合作提升人才培養質量的實踐探索：以仲愷農業工程學院行政管理專業為例［J］.高教探索，2016（9）：52-56.

［11］劉衛東，黃蕾，馮若雯.基于OBE人才培養模式的本科教學質量管理體系重構［J］.國家教育行政學院學報，2021（10）：19-30.

Online and Offline Mixed Teaching Curriculum Design Based on OBE Concept： Taking Data Analysis Courses as an Example

YANG Xue-yun， JIN Wen-long

（School of Sociology and Political Science， Anhui University， Hefei， Anhui 230601， China）

Abstract： The advent of the era of big data challenges the traditional teaching model. It is an important task for data analysis courses in the era of big data to effectively train the students thinking and ability of data analysis. Based on the concept of OBE， in the teaching of data analysis courses， the combination of online and offline teaching is introduced to increase， adjust and combine the teaching content， so as to achieve the teaching objectives of subjectivization of student learning and participation of teachers in teaching. The online and offline mixed teaching curriculum design based on the concept of OBE highlights the students main body and result-oriented， changes the traditional teaching process， teachers and students tasks and roles in the classroom， and improves students enthusiasm and initiative in learning.

Key words： OBE concept; online and offline; mixed teaching; data analysis