基于BA模型的高職院校課堂管理優化研究

當今社會的科技和文化正在發生變革，這些變革對高等職業教育提出更高的要求。科技進步、信息技術的快速發展和應用，為高等職業教育提供新的教學手段和教學資源。文化創新、多元文化的交融和碰撞，為高等職業教育注入了新的活力。

高等職業教育在人才培養、社會服務、文化傳承等方面發揮重大作用。它既為社會培養大量技能型人才，又承擔傳承和弘揚優秀文化的重要責任。高職院校課堂管理是職業教育的重要環節，直接影響到教學質量和效果，影響學生職業發展和社會整體進步。

信息技術的快速發展和應用給課堂管理帶來新的挑戰。高職院校教師的管理理念和方法也需要不斷更新，以適應時代發展的需要。本文通過對Barabási-Albert模型（以下稱“BA模型”）在高職院校課堂管理中的應用進行分析，揭示其對于提高課堂學習效率、促進學生積極參與的獨特作用，為高等職業教育課堂管理提供新的思路和方法。

1 BA模型理論基礎

BA模型基于大數據和人工智能技術，將該模型中的增長和優先連接機制應用于課堂管理中，通過對學生課堂行為的精準分析，為教師提供更為科學、高效的課堂管理手段，進而優化課堂教學過程，提升學生參與度，提高教學效果。

BA模型的核心要素在于網絡增長和偏好連接。在現實的網絡狀態下，新節點的加入導致網絡規模不斷擴大。這一要素說明，高職院校的課堂管理需要不斷適應新學生、新技術和新教學方法的加入，保持系統的動態性和開放性。在BA模型中，網絡從一個具有m0個節點的初始狀態開始，每個時間步都向網絡添加一個新的節點，并且這個新節點帶有m（m≤m0）條新的連接，這些連接將新舊節點相連。這樣，隨著時間的推移，網絡的節點數和連接數都會不斷增加。

BA模型描述一個復雜網絡，除了不斷增長還有偏好連接的概念。新的節點（比如新學生或者新內容）會優先連接到已經具有較多連接的節點（這些節點可能是“重要”，或者“受歡迎”的學生、老師或者教學資源），新節點傾向于與已有連接度高（或者“重要”）的節點相連，即“強者恒強”的現象。在BA模型中，新節點選擇度為kj的節點進行連接的概率如下。

（1）

其中，表示網絡中所有節點的度之和。這說明，節點的度越高，被新節點選擇連接的概率就越大。在課堂管理中，解讀為優秀學生或活躍分子更容易獲得教師的關注和同學的認可，從而進一步促進他們的成長和進步。也同時存在，這種偏好連接（優先連接機制）導致網絡中節點的冪律度分布不均勻，少數節點擁有大量的連接，而大多數節點則只有少量的連接。BA模型生成的網絡沒有明顯的特征尺度，并具有小世界特征。也就是說，盡管網絡規模很大，但是信息傳播速度仍然很快。其冪律度分布、無標度性和小世界特征等特點使得BA模型在高職院校課堂教學中有應用價值。與此同時，BA模型的簡化假設、模型局限性、參數敏感性和缺乏動態性等不足也需要注意和克服。

2 實證分析

2.1 數據來源

本文采用實證數據分析，數據來源于廣東某高職院校的經濟管理學院大數據與財務管理專業、工商管理專業，人文與教育學院跨境電商專業、商務日語專業和傳媒學院會展策劃與管理專業，涵蓋不同專業學生參與情況、課堂互動情況、學習成績等多個方面，時間是2023—2024學年度。數據收集主要來源兩個方向：一手數據和二手數據。一手數據是通過直接觀察、問卷、訪談等方式獲取的原始數據。二手數據則是通過現有系統或軟件提取的數據，如學生在線學習行為、課堂視頻錄制等。本文采用Matlab R2024b在Windows 11環境下模擬BA模型的網絡生成過程，通過實證實驗、統計分析等方法，驗證BA模型在課堂管理中的應用效果。

2.2 模型及演化分析

在高職課堂中，學生之間、學生與教師之間形成的互動網絡視為一種復雜網絡。利用BA模型的核心理念，分析學生網絡中的關鍵節點（如活躍分子、意見領袖）和連接（如學生之間的合作關系、交流頻率）。根據公式（1），首先，設置和識別網絡中的關鍵節點，利用這些節點來引導和促進課堂討論，提高課堂互動效果。鼓勵學生之間形成更多的連接，以增強課堂的凝聚力和學習效果。其次，課堂教學資源的分配（如學習時間、教學材料、實踐機會等）是一個重要問題。利用BA模型的增長和偏好連接機制，模擬資源的分配過程，并優化資源的利用效率。根據學生的學習需求和能力，以及資源的稀缺性和重要性，制定資源分配策略。例如，對于學習需求高、能力強的學生，分配更多的資源和機會；對于稀缺資源，優先分配給那些能夠產生更大效益的學生或項目。再次，利用BA模型的動態特性，實時監測課堂動態，不斷調整監測方法和修正結果。最后，評價課堂的教學效果和學生的學習情況。利用BA模型的思想，構建課堂評價體系，并優化評價方法。根據BA模型的思想，構建包含多個評價指標的課堂評價體系，采用多種評價方法（如問卷調查、課堂觀察等）來收集數據，依據數據結果對課堂進行優化。具體如圖1所示。

2.3 數據預處理和數據清洗

數據預處理是對原始課堂數據進行初步整理的過程，主要包括數據格式化、缺失值處理和異常值處理。數據格式化是指將數據轉化為統一標準。在收集數據的過程中，由于各種原因會導致數據缺失。對于缺失值，本文進行刪除處理，以確保數據的完整性。本文同樣對影響結果的異常值進行識別和處理。刪除重復、錯誤或無關的數據，數據清洗，提高課堂反饋數據質量。

通過數據預處理和清洗，高質量的課堂數據為后續的數據分析和挖掘提供可靠的保障。具體如圖2、圖3所示。

2.4 數據分析與結果

在數據分析過程中，本文嚴格遵循科學、客觀、嚴謹的原則，通過一系列數據處理與分析，力求準確反映BA模型在課堂管理中的應用效果，驗證模型的適用性，反映模型在實際應用中的優缺點。

用字母FQ1……FQ5等代表節點，做圖4的節點列表，同步更新圖5的節點個數。

本文運用Matlab R2024b統計軟件和代碼分析工具，對BA模型在課堂管理中的應用進行分析。在基本確定網絡結構的基礎上，本文對網絡中的關鍵節點和連接進行識別，為后續的課堂管理策略制定提供依據。

本文結合圖5、圖6的課堂管理的實時反饋數據，對BA模型的應用效果進行數據分析和評估。通過圖7的實際數據演變趨勢，可以看出，BA模型在課堂管理中具有顯著的動態性。模型有效地描述學生之間的互動關系，揭示課堂管理的關鍵問題。同時，BA模型在預測學生行為、優化座位布局等方面具有潛在的應用價值。

基于BA模型的分析結果，本文為優化課堂管理提供新的思路。如圖8所示，教師通過關注課堂中的度大節點，即那些在課堂上活躍度高的學生，來引導和控制課堂節奏和氛圍。教師通過增加度小節點的連接度，即鼓勵那些相對內向（度小的學生）的學生參與課堂互動，提高他們的課堂參與度和學習效果。教師還利用BA模型中的其他特性，如節點之間的相似性、距離等，優化課堂座位安排和分組策略，促進學生之間的合作和交流。

3 結語

在深入探討BA模型在課堂管理中的應用后，本文得出一些有意義的結論。這些結論不僅驗證BA模型在課堂管理中的適用性，而且為優化教學、提高教學效果提供新的視角和思路。

3.1 局限

（1）數據樣本量有限。本文數據來源于有限數量的課堂觀察，僅涵蓋特定學校、特定年級和部分專業課程類型的課堂互動數據。因此，所得結論可能存在一定的偶然性和特殊性，無法全面反映所有課堂互動關系的模型特性。

（2）模型應用深度有限。本文將BA模型應用于課堂管理領域，但模型應用的深度和廣度仍有待拓展。在模型構建過程中，本文主要關注節點之間的連接度和聚集性，未考慮其他可能的因素，如節點的屬性、連邊的權重和動態變化等。這些因素可能對課堂互動關系產生重要影響，進而影響教學效果和學生的學習成果。

3.2 深化

思考課堂管理的拓展與深化，以期獲得更為全面、深入和實用的實證成果。

（1）探究其他課堂管理方面的模型現象

以后爭取進一步探討課堂中的信息傳遞方式、學習動機、個性化需求方面的模型現象，為課堂管理提供更加新穎的視角和方向。例如，學習動機可能呈現復雜網絡中的冪律度分布或雙峰分布等。對比分析不同教學策略對學生成績分布和課堂參與度的影響；探究學生學習動機與課堂互動網絡的關系等，這些努力將為課堂管理提供更加深入的理解和啟示。8kze/ALzFCrdXwM2sJxp5F812Ikx8TrmcpQPxX5uPrg=

（2）拓展數據樣本量

為了驗證模型結果的普遍性和適用性，今后需要擴大樣本量，涵蓋更多不同類型的課堂，包括不同學校的課堂，以及不同文化背景和地區的學生群體。借助現代技術，如課堂觀察系統、智能教學平臺等，實現課堂數據的自動采集和分析。通過大規模的數據收集和分析，精準揭示課堂互動的規律，為課堂管理提供更加科學的依據。

（3）深化模型應用

今后進一步探索BA模型在課堂管理領域的深度應用，考慮更多因素對課堂互動關系的影響。例如，利用BA模型分析課堂互動網絡中的關鍵節點和關鍵路徑，為教師提供更加精準的教學反饋和指導；分析不同教學方法對課堂互動網絡的影響，使教師教學手段多元化。將BA模型與其他模型相結合，如BA擴散模型、LW模型、CLW模型、復雜網絡模型等，以便更全面地描述和分析課堂互動和管理的復雜性和動態性。

本文系廣東省教育科學“十三五”規劃2020年度研究項目“優先連接機制在高職課堂管理的應用研究”（編號：2020GXJK588）研究成果。

（作者單位：廣州華南商貿職業學院）