大數據驅動下的高職數學課程教學改革研究

摘 要 隨著信息技術的快速發展，大數據已成為推動教育創新的關鍵力量。在高職教育領域，數學課程作為培養學生邏輯思維和問題解決能力的基礎學科，亟須與時俱進，融合現代技術進行教學改革。大數據不僅提供了海量的信息和資源，還能夠通過數據分析優化教學過程和評估體系，從而更好地適應教育的個性化和動態化需求。文章分析了當前高職數學課程面臨的主要問題，探討了大數據技術如何驅動課程內容、教學方法、評估體系的創新，旨在為高職數學教學提供一種全新的視角和實施策略，以期提高教師教學質量和學生學習效率。

關鍵詞 大數據；高職教育；數學教學；教學改革

中圖分類號：G424 " " " " " " " " " " " " " "文獻標識碼：A " "DOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2024.30.040

Research on Teaching Reform of Higher Vocational Mathematics

Course Driven by Big Data

HE Liangbao

（Xinyang Vocational College of Art， Xinyang， Henan 464000）

Abstract With the rapid development of information technology， big data has become a key force driving educational innovation. In the field of vocational education， mathematics courses， as a fundamental discipline for cultivating students' logical thinking and problem-solving abilities， urgently need to keep up with the times and integrate modern technology for teaching reform. Big data not only provides massive information and resources， but also enables the optimization of teaching processes and evaluation systems through data analysis， thus better adapting to the personalized and dynamic needs of education. This article analyzes the main problems facing current vocational mathematics courses and explores how big data technology can drive innovation in course content， teaching methods， and evaluation systems. The aim is to provide a new perspective and implementation strategy for vocational mathematics teaching， in order to improve teaching quality and learning efficiency.

Keywords big data; vocational education; mathematics teaching; teaching reform

隨著大數據技術的迅猛發展，其在教育領域的應用逐漸深入，尤其在高職數學教學中展現出巨大的潛力與價值。高職教育作為職業技能教育與理論知識教育的重要平臺，亟須適應新的技術發展需求，通過融合大數據技術，優化教學模式和內容，以培養學生的數據分析能力和解決實際問題的能力。大數據不僅能夠提供海量的信息資源，還能通過高效的數據處理能力，為教學內容的更新、教學方法的創新及教學評估的精準化提供支撐，使高職數學教學更加精準地對接行業需求，增強學生的職業競爭力。

1 "高職數學課程的現狀與問題

高職教育旨在培養具備專業技能的技術型人才，然而，數學作為基礎學科之一，其教學內容和方法往往還停留在理論知識的傳授上，較少涉及與實際職業技能緊密結合的應用。當前高職數學課程普遍存在教學內容與實際工作需求脫節的問題，課程設置多側重于傳統的數學理論，如高等數學、線性代數等，而忽視了統計數據分析、運籌學等更具應用價值的內容，這導致學生在學習過程中難以感受到數學知識在實際工作中的應用場景和價值。

同時，教學方法上的傳統性也是高職數學教學面臨的一個主要問題。大多數高職院校仍然采用傳統的講授式教學方法，這種一對多的教學模式往往忽視了學生個體的差異，無法滿足不同學習需求和背景的學生。此外，缺乏互動性和參與感的教學方式，使得學生在學習數學時易感枯燥乏味，難以激發學習興趣和主動性，進而影響了學習效果。

教學評估方式的落后也是制約高職數學教學發展的一個重要因素。當前的評估系統主要依靠傳統的閉卷考試來評價學生的學習成果，這種評估方式往往只能測試學生對數學理論知識的記憶程度，難以全面評價學生的實際應用能力和創新思維。這種單一的評價體系也忽視了過程評價和形成性評價的重要性，不利于對學生數學思維能力的培養。

2 "大數據驅動的高職數學教學改革路徑

2.1 "基于大數據的教學資源整合

基于大數據的教學資源整合策略，即通過集成各種教育資源和數據分析工具，為學生提供個性化、動態更新的學習材料。這種策略側重于挖掘和分析海量教育數據，識別學生學習的需求和偏好，從而優化教學內容和教學方法。利用數據挖掘技術，教師可以獲取關于學生學習效果的反饋，這些反饋可以用于調整教學計劃，以更貼切地應對學生的學習挑戰和課程需求。同時，這種策略也鼓勵教師利用在線資源庫，包括開放教育資源（OER）和在線課程平臺，如MOOCs，將這些現代教育技術和資源引入課堂，以豐富教學內容和提高教學互動性。

某高校的統計數據分析課程中，教師采用基于大數據的教學資源整合策略，在課程實踐中教師團隊與IT專家合作，開發了一個集成教學平臺，該平臺匯聚了不同來源的大量實時數據集，如國家統計數據、行業經濟報告以及歷史數據存檔。平臺利用先進的數據可視化工具，幫助學生直觀地理解數據背后的數學模型和統計原理。課程教學過程中，學生被分配到不同的小組，每個小組負責一個具體的數據項目，項目的選擇基于學生的興趣和職業發展方向。小組需要使用平臺提供的數據和工具，來解決一個實際問題，例如分析消費者行為、預測經濟趨勢或優化業務流程。通過這種方式，學生不僅能夠學習和應用統計學和數學分析的基本概念，還能通過實際操作提高其數據處理和解決問題的能力[1]。每個項目的進展通過平臺進行實時監控，教師可以根據系統生成的分析報告，了解每個學生的學習進度和遇到的困難。教師根據這些信息為學生提供個性化的指導和支持，確保每個學生都能在項目中獲得最大的學習效果。課程結束時，各小組須提交一份項目報告，并在課堂上進行演示，分享自己的發現和學習經驗。這種教學活動不僅增強了學生的參與度，還強化了學生的協作能力和公共表達能力。

2.2 "構建實時反饋系統

實時反饋系統通過持續的數據收集和分析，實現對學生學習行為和成績的即時追蹤，從而使教師能夠及時調整教學策略，優化教學內容，并對學生的學習進度進行個性化指導。該策略的核心在于將傳統反饋機制從一個周期性、延遲的反饋轉變為一個動態、實時的交互式學習環境。通過部署在課堂上的智能設備如平板電腦和智能手機，以及實時反饋系統，教師可以獲得學生在課堂互動、作業提交和在線測試中生成的大量實時數據。這些數據通過高級分析工具進行處理，能夠即刻提供學生學習效果的可視化報告，幫助教師理解每位學生的學習需求和進度，實現教學的精細化管理。

某校在數學幾何課程中，通過實時反饋系統取得了顯著的教學成效。在教學過程中，教師引用了大數據學習分析工具，該工具能夠在學生進行幾何繪圖和設計操作的同時，實時收集學生的操作數據，并分析這些數據來評估學生的學習進度和理解深度。每個學生在操作專用軟件進行幾何設計時，系統能記錄下學生的每一步操作，包括錯誤率、改正次數、任務完成時間等關鍵指標。教師利用這些即時生成的數據，不僅能觀察到學生在學習過程中的表現，還能即時調整課程內容和教學策略。如果數據顯示大部分學生在某個幾何概念上出現了困難，教師會立即組織小組討論或進行一對一輔導來解決問題。此外，系統也允許教師實時反饋學生的作業和測試結果，使學生能夠在最短的時間內了解自己的表現，并根據反饋進行自我修正。這種教學方式不僅增強了學習的互動性和學生的參與度，同時通過實時反饋，學生能夠即刻獲得教師的指導和同伴的支持，極大地提升了學習效率。這種基于數據的實時反饋機制還讓課程更加適應學生的個性化需求，有效促進了學生關鍵技能的發展，如問題解決能力、創造性思維和團隊協作能力[2]。

2.3 "數據化的學習評估

數據化的學習評估可以分析學生的學習數據，從而監控和評估學生的學習進度和成效，這不僅包括傳統的成績評估，還包括學生的行為數據、參與度，以及與學習材料的互動情況。這種評估方法利用大數據分析工具，將持續收集的學習數據轉化為有意義的反饋信息，以支持教師的教學決策和學生的學習過程。通過這種方式，評估體系不僅側重于學術成績的量化，還注重學生學習路徑的全面性和連續性，以及教學活動的即時調整[3]。

某高校引入了一套學習管理系統（LMS），該系統可以跟蹤學生在線上學習平臺上的所有活動，包括視頻觀看時長、在線討論的參與情況、作業提交的頻率和質量等。每項活動都被設計為收集特定的數據點，這些數據隨后通過分析軟件進行處理，以生成關于每個學生學習表現的綜合報告。這些報告不僅向教師提供了實時的學習反饋，也幫助學生自我評估學習進度和效果。在課程教學過程中，教師會定期檢視這些數據報告，識別學生在學習過程中遇到的困難和挑戰。例如，如果數據顯示一部分學生在某個學習環節表現不佳，教師會及時調整教學計劃，引入更多相關的教學資源，如教學視頻、實際案例研究或額外的習題練習，以幫助學生克服困難。系統還允許教師設置自動化的提醒和通知，當學生的學習活動未達到課程要求時，系統會自動發送提醒給相關學生，促使學生增加學習時間或改進學習方法。這種數據化的學習評估方法極大地提高了評估的透明度和及時性，使得學生能夠在整個學習周期內獲得持續的支持和反饋。通過定期的數據分析，教師能夠更加精確地理解學生的學習狀態，從而提供更加個性化的教學支持。同時，這種評估模式也鼓勵學生更加積極地參與學習過程，因為學生知道自己的每一步學習行為都會得到關注并影響最終的學習結果[4]。

2.4 "互動式學習平臺

互動式學習平臺可以為學生提供一個動態的學習環境，旨在提高學生的參與度、促進深度學習并強化學習效果。互動式學習平臺的主要特點是能夠實時地進行教師與學生、學生與學生之間的交流和反饋，通過游戲化學習、模擬實驗、實時問答等多種互動形式，加深學生對數學概念的理解和應用。此外，平臺還集成了大數據分析功能，能夠根據學生的互動數據和學習成績，自動調整學習內容和難度，從而實現個性化教學。

學校可以開發數字互動學習平臺，設計多種基于真實世界問題的數學模擬場景，允許學生在虛擬環境中探索數學問題并尋找解決方案。如在一個名為“城市交通優化”的模擬場景中，學生需要使用圖論和概率方法來分析和優化城市交通流量，目標是減少擁堵并提高效率。學生在平臺上進行實時數據收集和處理，然后應用數學模型來預測和改進交通系統的性能。這個過程不僅需要學生理解和運用數學知識，還要求學生進行團隊合作和策略規劃。教師可以通過平臺了解每個學生的活動，包括學生在模擬環境中的決策過程、問題解決策略和學習進度。平臺的大數據分析系統能夠實時收集這些互動數據，并根據數據提供反饋，幫助教師識別學生在學習過程中遇到的難題和挑戰。教師還可以利用平臺的討論板塊和實時聊天功能，與學生進行直接溝通，提供及時指導和支持。每個學習模塊結束時，學生需要提交一份報告，總結自己的發現和學習體驗，這些報告隨后也會作為評估學生綜合應用能力的依據[5]。

2.5 "跨學科項目整合

通過融合數學與其他專業領域，如計算機科學、工程學、商業分析等，創建實際問題解決的場景，使學生能夠在解決具體問題的過程中，應用數學理論和方法。跨學科項目也強調利用大數據技術來分析和處理來自不同領域的數據集，以此來增強學生對數據驅動決策的理解能力。通過這種教學方法，學生不僅可以加深對數學知識的掌握，還可以培養其跨學科溝通和協作的能力。

可以將數學與環境科學、計算機科學等學科結合，共同設計一個關于氣候變化的研究項目。學生需要使用統計學方法來分析歷史氣候數據，并利用計算機編程技能來建模預測未來的氣候變化。項目開始階段，教師向學生介紹項目的目標和期望成果，詳細解釋了各學科之間的聯系和每個學科在項目中的作用。其間學生需要以小組為單位開展項目研究，每個小組由數學、環境科學和計算機科學的學生組成，小組成員需要共同研究問題，設計實驗，并收集必要的數據。通過這種設置，每位學生都有機會展示自己專業的知識，同時也能從其他學科的同學那里學習新的方法和理念。教師則擔任指導和協調的角色，確保項目的順利進行，并提供必要的學術支持。每個階段結束時，小組需要提交項目報告，并對收集的數據進行分析和討論。通過這種跨學科的項目整合，學生不僅能夠在解決實際問題中應用數學和科技知識，還能增強解決復雜問題的能力，提升自己在未來職業生涯中的競爭力。

3 "結語

大數據技術在高職數學課程教學中的應用，不僅能夠解決傳統教學中存在的問題，還能夠通過技術手段推動教育教學的全面創新。這種教學改革不僅增強了數學教學的實用性和現代性，同時也更符合當前高職教育培養應用型人才的根本要求。

參考文獻

[1] 張偉.大數據驅動下的高職數學課程教學改革策略研究[J].教師，2024（8）：117-119.

[2] 欒霞.大數據驅動下的高職數學課程教學改革思考[J].信息系統工程，2023（10）：158-161.

[3] 趙成鰲.基于職業能力培養的高職數學課程教學改革研究[J].產業與科技論壇，2023，22（6）：190-191.

[4] 董尚兵.基于職業能力培養的高職數學課程教學改革[J].知識窗（教師版），2021（5）：114-115.

[5] 谷志元.高職數學課程教學改革之我見[J].職教論壇，2012（5）：22-24.