基于大數據的電子商務課程個性化教學策略

摘 要 隨著電子商務領域的迅速發展，高等教育機構紛紛開設了相關課程以培養專業人才。然而傳統的教學模式常采用“一刀切”的方法，難以滿足學生個性化的學習需求。大數據技術的引入為個性化教學提供了新的可能性，它通過收集和分析大量學生學習數據，支持教師制定更加精準和有針對性的教學策略。這種方法不僅可以增強學生的學習體驗，還可以提高教學效果。文章分析了電子商務課程個性化教學的現有局限，闡述了基于大數據的電子商務課程個性化教學策略，包括學習數據的采集與分析、動態課程內容適應與個性化調整、學習內容與方法的個性化設計以及互動式學習資源的開發等。

關鍵詞 大數據；電子商務課程；個性化教學

中圖分類號：G424"""""""""""""""""""""""""""""""""" 文獻標識碼：A""""" DOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2024.35.042

Personalized Teaching Strategies for E-commerce Courses Based on Big Data

CHEN Xiaoli

（Longnan Normal University， Longnan， Gansu 742500）

Abstract With the rapid development of e-commerce， higher education institutions have offered relevant courses to cultivate professional talents. However， traditional teaching methods often adopt a one size fits all approach， which is difficult to meet the personalized learning needs of students. The introduction of big data technology provides new possibilities for personalized teaching， as it collects and analyzes a large amount of student learning data to support teachers in developing more accurate and targeted teaching strategies. This method can not only enhance students' learning experience， but also improve teaching effectiveness. This article analyzes the existing limitations of personalized teaching in e-commerce courses and elaborates on personalized teaching strategies for e-commerce courses based on big data， including the collection and analysis of learning data， dynamic course content adaptation and personalized adjustment， personalized design of learning content and methods， and development of interactive learning resources.

Keywords big data; e-commerce courses; personalized teaching

電子商務是一門涉及商業、技術及管理知識的綜合性學科，在教育改革的大環境下，電子商務課程教學也要由傳統向現代化積極轉變，在個性化教學需求日益凸顯的背景下，教師需要緊跟時代的發展，通過精準的數據分析來調整教學策略，以適應不同學生的學習風格和能力，這一過程中涉及大量的教育信息技術和學習理論的應用。目前市場對電子商務專業人才的需求日益增長，高等教育機構需不斷優化教學內容和方法，確保學生能夠在畢業后迅速適應職場的需求。因此探索基于大數據的電子商務課程個性化教學策略顯得尤為重要，其目的在于通過教育創新提高教學效果與學生滿意度。

1" 電子商務課程個性化教學的現有局限

其一，電子商務課程往往采用標準化的教學大綱和評估方法，這種一致性雖然有助于保持教學質量，但卻忽略了學生個體之間的差異。學生的背景知識、學習能力和興趣點各不相同，傳統的教學方法難以實現對每個學生進行個性化調整。其二，當前的教學資源通常是靜態的，如印刷教材和固定的在線課程內容，這限制了教師根據學生反饋動態調整教學內容的能力。盡管有些教育平臺提供了某種程度的互動性，但這些互動多限于基礎的問答，而不是深入的、個性化的學習路徑優化。教師面臨的另一個挑戰是缺乏有效的工具來實時收集和分析學生的學習數據，這些數據對于了解學生的學習進度和優化教學策略至關重要。其三，學生學習效果的評估通常基于傳統的考勤和成績，而不是基于學生的學習過程和學習質量。這種評估方式可能忽視了學生實際掌握知識的能力，也未能激勵學生積極參與更深層次的學習和探索。由于缺乏深入的個性化學習分析，教師難以識別學生在學習過程中遇到的具體挑戰，例如哪些內容需要更多時間理解，哪些技能未能掌握，以及哪些教學方法最有效。其四，教育技術的應用在理論上可以支持個性化學習，但實際上高等教育機構在這方面的投入不足。很多時候，技術的應用僅限于基本的數字工具，如學習管理系統（LMS），而這些工具的功能往往未能深入到支持個性化學習的程度。同時教師本身可能缺乏將大數據和高級分析工具應用于教學的技能和知識，這限制了這些工具在個性化教學中的潛力[1]。

2" 基于大數據的電子商務課程個性化教學策略

2.1" 學習數據的采集與分析

學習數據的采集與分析包括收集點擊流數據、作業提交記錄、在線互動記錄及評估成績等學習行為數據，根據這些數據來了解學生的學習動態，從而優化教學設計并構建真正的學生中心教學模式。

學習數據的采集可以通過先進的信息技術工具和平臺來進行，如學習管理系統（LMS）、在線課堂平臺和學生信息系統。這些工具能夠記錄學生在電子商務課程中的每一個互動行為，包括簡單的頁面瀏覽到復雜的項目合作。這些數據的采集不僅需要技術的支持，還須確保符合數據隱私和保護的相關法律法規，保護學生個人信息安全。采集到的數據需要被妥善管理和分析，以確保數據的質量和有效性，為后續的數據分析提供可靠的基礎。數據分析方面，教師可以通過統計分析、機器學習等方法，從大量的數據中提取有價值的信息，例如學生學習行為的模式、學習成果與活動之間的關聯等。這些分析結果可以幫助教師理解學生的學習需求，識別學習困難，預測學習成果，從而設計更為個性化的教學活動。例如，如果數據顯示某個學生在數據分析模塊上投入時間較多但成績提升有限，教師可以為該學生提供更多的輔導資源或調整相關教學方法；學習數據分析的結果需要應用在課程設計之中，從而實現教學內容和教學方式的動態調整。教師可以根據學生的學習進度和偏好調整課程的難易度，提供個性化的學習建議和輔導，甚至動態調整教學計劃，以適應整體班級或個別學生的具體需求。大數據分析還可以支持教師進行群體分析，識別某些教學方法在特定學生群體中的有效性，從而優化教學策略，提高教學效率和質量[2]。

2.2" 動態課程內容適應與個性化調整

動態課程內容適應意味著教學內容能夠根據學生的實際學習情況進行實時調整。這種調整不僅涉及教學主題的深度和廣度，還包括教學材料的選擇和教學活動的設計。如對于掌握快的學生，教師可以增加更多高級或擴展性的內容，而對于學習速度較慢的學生，則可以提供更多基礎知識的復習和實踐練習內容。這種策略的實施依賴于大數據技術的支持，通過分析學生的在線學習行為、成績趨勢和反饋，教師能夠得到每個學生學習狀況的全面圖像；個性化調整不僅局限于課程內容的調整，還包括教學方法和評估方式的個性化設計。大數據分析使得教師能夠根據學生的學習風格和偏好來選擇最合適的教學方法，如項目式學習、翻轉課堂或者基于案例的討論等。教師可以根據學生的表現和反饋動態調整評估標準和測試難度，確保評估方式既公平又能有效地衡量學生的真實學習成果；在實施過程中，需要教師具備高度的敏感性和適應性，能夠根據大數據提供的洞見靈活調整教學計劃。這包括但不限于選擇合適的教學資源，設計符合學生需求的課程結構，以及調整教學節奏和深度。教師還需要利用數據分析工具來監控教學效果，及時了解哪些調整措施有效，哪些需要進一步優化；學校需要建立健全數據管理體系，確保數據的準確性和實時性。

2.3" 學習內容與方法的個性化設計

個性化設計的核心在于通過數據分析深入理解學生的特性和需求，大數據技術可以幫助教師收集和處理學生在學習過程中生成的各種數據，這些數據不僅可以用來追蹤學生的學習進度，還可以分析學生的學習風格和偏好，如有的學生可能更適合視覺化的學習材料，而另一些學生則可能更偏好通過案例分析或實際操作來學習。根據這些分析結果，教師可以設計個性化的學習路徑和教學策略。例如，對于理解快并尋求挑戰的學生，教師可以提供更多的高級課程內容和擴展材料，如高級編程技能和復雜的市場分析技術[3]。相反，對于需要更多支持和幫助的學生，可以設計更多的復習和強化基礎的環節，確保學生能夠跟上課程的進度。教師可使用大數據工具來創建動態調整的學習模塊，這些模塊能根據學生的即時表現自動調整難度和深度。大數據還支持創建更加靈活和響應性強的教學環境。教師可以利用數據分析結果來實時調整教學方法和內容，以適應學生的變化需求。這種教學模式的靈活性不僅限于課程內容的調整，也包括教學方式和評估方法的變化，如從傳統的考試評估轉向更多基于項目的評估，這樣可以更好地評價學生的實際能力和創新思維。大數據還可以幫助教師進行預測性分析，預測學生可能面臨的學習障礙，并提前介入提供幫助，從而避免學生學習落后或挫敗感累積。通過這種方式，大數據不僅作為一種評估和反饋工具，還成為一種前瞻性的教學設計工具，顯著提升教學的預見性和主動性。

2.4" 互動式學習資源的開發

互動式學習資源的開發需要依據大數據收集和分析的學習行為數據來設計。通過對學生互動數據的深入分析，包括學生在學習平臺上的行為模式、討論帖的參與度以及對不同類型教學材料的反應，教師可以了解哪些類型的內容最能激發學生的興趣和參與度。如果數據顯示學生在參與視頻講座后的討論更為活躍，這可能表明視頻是一種有效的傳達信息的媒介[4]。因此，教師可以根據這些信息增加更多具有互動元素的視頻內容，如嵌入式問題或可視化案例分析，以增強學生的學習動機和參與感。大數據還可以幫助教師個性化調整互動資源的難度和深度。通過分析學生的學習成績和進度，教師可以設計出適合不同學習水平的互動練習和模擬練習，從簡單的概念驗證到復雜的商業決策模擬均可涵蓋。這種個性化設計不僅可以幫助學生在適宜的挑戰水平中學習，還可以通過不斷的實踐和反饋迅速提升學生的專業能力。開發互動式學習資源也需要考慮學習平臺的技術支持。利用先進的學習管理系統（LMS），可以集成多種互動工具，如即時問答系統、互動討論板和協作工具等。這些工具可以為學生提供即時反饋，同時也為教師提供了關于學生學習狀態的即時數據，幫助教師及時調整教學策略和內容。大數據技術的應用還支持教師進行實時的教學調整，如果數據分析發現某一教學單元的學生參與度不高或學習效果不佳，教師可以迅速調整該部分的內容或教學方法，增強互動性或更換教學材料，這種靈活性是傳統教學方法難以實現的，但在大數據支持下成為可能。

3" 案例分析

我校積極探索了大數據技術在各個專業個性化教學中的應用，在電子商務專業中，通過學習管理系統（LMS）收集學生在電子商務課程中的各類數據，包括登錄頻率、觀看視頻的時間、交互式測試的響應時間和正確率等，筆者還利用在線問卷和學生反饋系統，收集學生對課程內容、教學方法和資源的看法。這些數據經過教師和數據分析師的處理和分析，幫助教師識別學生的學習模式、偏好及挑戰。基于這些數據分析結果，對電子商務課程內容進行了動態的適應與個性化調整。如對于數據顯示知識掌握較慢的模塊，增加了更多的示例和實操練習，幫助學生深入理解；對于學生表現出高度興趣的話題，引入了更多相關的高級研究和案例分析，以滿足學生的求知欲[5]。針對不同學習風格和需求的學生，還調整了教學方法，增加了更多的圖形和視頻材料，也為部分學生設置了更多的項目任務來滿足其能力提升需求。在互動式學習資源的開發方面，我校設計了多種互動式教學活動，如模擬電商平臺的運營、在線協作項目和實時業務分析競賽。這些活動不僅提高了學生的參與度，也使學生能夠在實際操作中運用所學知識，從而增強學習的實效性。還利用智能教學系統根據學生的互動表現提供即時反饋，幫助學生及時了解自己的學習狀態和進步的地方。

經過連續兩個學期的實施，基于大數據的個性化學習模式有了一定的成效，以往電子商務專業學生的平均成績為72分，而在個性化學習實踐后，學生的平均成績提升到了81分，這意味著基于大數據的個性化學習，能夠有效提高學生的學習質量。同時學生的課堂學習以及學習活動的參與率從之前的65%提升到了79%，這代表學生的學習興趣和學習信心以及對課程的接受度都有了一定提升。從整體上來看，基于大數據的個性化教學模式不僅能提高電子商務課程的教學質量，同時也能轉變學生的學習方法和學習態度，讓學生在學習過程中保持更高的積極性和活躍度，證明了大數據技術在專業教學中的應用潛力和價值。

4" 結語

探討基于大數據的電子商務課程個性化教學策略，不僅可以提高教育質量和教學效率，而且有助于高等教育機構在激烈的國際競爭中保持優勢。此種教學策略的實施，對于培養能夠適應快速變化商業環境的高素質電子商務專業人才具有重要的戰略意義。因此，借助大數據技術的優勢來強化個性化教學的實施，可以顯著提升教學效果，優化學生的學習體驗，提高教學的針對性和適應性，為高職電子商務專業教學的發展提供技術支持。

參考文獻

[1] 陳娥祥.“大數據+區塊鏈”背景下電子商務類課程創新路徑[J].科技經濟市場，2024（1）：131-133.

[2] 金偉健.大數據分析技術在電子商務中的應用研究[J].信息與電腦（理論版），2023，35（20）：203-205，209.

[3] 王琰，閆雨薇.大數據背景下電子商務專業的教學改革研究[J].老字號品牌營銷，2023（19）：176-178.

[4] 周珊，楊香春.大數據背景下電子商務應用型人才培養研究[J].江蘇科技信息，2022，39（34）：10-13.

[5] 楊偉燕.基于智慧課堂的電子商務專業課程個性化教學策略探究[J].教師，2022（31）：126-128.