大數據環境下高職“計算機基礎課程精準教學研究與實踐

在高職教育中，“計算機基礎”課程作為培養學生信息技術能力的重要載體，其教學質量直接關乎學生的綜合素質發展以及未來的職業發展。然而，傳統的“計算機基礎”課程教學模式往往存在教學內容滯后、教學方法單一、教學效果欠佳等問題，難以滿足現代企業對高技能人才的需求。隨著大數據技術的迅猛發展，教育領域正經歷著深刻的變革，尤其是大數據的應用為精準教學提供了堅實的保障，有助于進一步提高課堂教學質量。鑒于此，本文從教學目標確立、教學過程框架設計、教學評價與預測三個維度，構建基于大數據的高職“計算機基礎”課程精準教學模式，并最終驗證該精準教學模式的實際效果，通過對比實驗和數據分析，評估其在提升教學質量和促進學生個性化發展方面的作用。

1高職“計算機基礎”課程教學現狀與問題

1.1學生基礎參差不齊

當前高職“計算機基礎”課程教學中，學生基礎參差不齊的問題日益凸顯，已成為制約教學質量提升的關鍵因素之一。高職生源構成復雜，既有來自普通高中的學生，也有來自中職、技校等不同類型學校的學生。這些學生在入學前接受的計算機教育程度各不相同，導致他們在計算機基礎知識、操作技能等方面存在較大差距。部分學生對計算機操作已較為熟練，能夠獨立完成一些基礎任務；而部分學生對計算機知識知之甚少，甚至存在操作盲區。由于學生基礎差異大，傳統的“一刀切”教學模式難以滿足所有學生的需求。對于基礎較好的學生而言，教學內容可能過于簡單，難以激發他們的學習興趣和積極性；而對于基礎較為薄弱的學生來說，可能因難度過大而產生畏難情緒，甚至放棄學習，進而嚴重影響教學效果。

1.2教學系統和數字教學資源不完善

對于高職院校“計算機基礎”課程采用的傳統課堂教學模式而言，這種模式往往缺乏先進的教學系統支持。這些系統存在功能單一、交互性差、數據更新滯后等問題，難以滿足現代化教學的需求。具體表現為部分在線學習平臺無法提供個性化學習路徑規劃、學習進度跟蹤及智能評估等功能，導致學生學習效率低下，教師也難以實施精準教學。而且教學系統之間的集成度不高，不同課程、不同年級的教學資源往往分散在不同的平臺上，缺乏統一的管理和調度機制。這不僅增加了教師備課和學生學習的難度，也限制了教學資源的共享與利用，影響了整體教學效果。另外，數字教學資源是“計算機基礎”課程教學的核心組成部分，但當前市場上存在大量質量參差不齊的資源。一些資源內容陳舊、形式單一，缺乏實踐性和創新性，難以滿足學生的多樣化學習需求。而且部分資源未經嚴格審核，存在知識錯誤或誤導性信息，給學生的學習帶來了困擾。尤其是高職“計算機基礎”課程的數字教學資源更新速度常常滯后于技術發展的進程，這使得學生在課堂上所學的內容與行業實際狀況脫節，難以適應未來工作的需求。

1.3教學課時偏少

近年來，隨著高職教育體系的持續完善和課程體系的日益豐富，“計算機基礎”課程雖已普遍納入教學計劃，但其課時分配卻往往難以滿足實際需求。一方面，總體課時有限。由于專業課程眾多，加之實踐教學、實習實訓等環節的需求，“計算機基礎”課程的課時往往被壓縮至較低水平，這使得教師在有限的時間內難以全面覆蓋所有知識點，更難以深入講解和引導學生進行實踐操作。另一方面，計算機基礎課程具有較強的實踐性，需要學生在掌握理論知識的基礎上，通過大量練習來鞏固和提高。然而由于課時偏少，理論教學與實踐操作往往難以有效銜接，導致學生理論與實踐能力發展不均衡。

2高職“計算機基礎”課程精準教學可行性分析

2.1教學主體可行性分析

教師和學生是教學實施的兩大主體。對于教師而言，在精準教學模式下，教師需要具備強大的數據收集與分析能力，能夠通過學生訪問數字教育資源的頻率、學習進度、作業完成情況等數據，全面了解學生的學習狀態與興趣偏好。現代教學平臺提供的學習管理系統、在線測試系統等強大數據分析工具可為教師提供便捷的數據收集與分析途徑。基于數據分析結果，教師能夠針對學生的具體需求精準設計教學方案、教學目標和教學內容。例如，對于在編程基礎方面存在困難的學生，教師可以增加基礎語法講解和實例操作的比重；對于對網絡安全感興趣的學生，教師可以引入更多相關的案例分析和實踐項目。這種個性化的教學設計能夠確保每位學生都能在適合自己的節奏下學習，從而提高教學效果。另外，在教學過程中，教師能夠密切關注學生的學習反饋，及時調整教學策略和方法，這有助于保持學生的學習動力和興趣。

2.2教學過程可行性分析

在精準教學模式下，教師可全面收集學生的學習數據，涵蓋學生的入學成績、課程作業、課堂表現、在線學習記錄、測試成績等多個方面。通過大數據分析技術，教師可深入挖掘學生的學習習慣、興趣偏好、知識掌握程度以及存在的薄弱環節。基于數據分析結果，教師能夠針對不同層次的學生群體精準設定教學目標。例如，對于基礎較為薄弱的學生，教學目標可側重于鞏固基礎知識；對于學有余力的學生，則可適當提高難度，引導其深入探究。在精準設定教學目標的基礎上，教師可根據學生的學習需求和特點對教學內容進行優化與定制，包括調整教學難度、增減教學內容、設計差異化練習題等，確保每位學生都能在適合自己的學習節奏中取得進步。

在教學過程中，教師可充分利用在線教學平臺、智能課堂管理系統等現代教學技術工具實時采集學生的學習數據，這些數據能夠反映學生的即時學習狀態、存在的疑惑點以及參與度等情況。教師再根據實時采集的數據動態調整教學目標與內容。例如，當發現學生對某個知識點普遍掌握不佳時，教師可及時降低教學難度，增加相關知識點的講解和練習的時間；當學生表現出較強的學習能力和興趣時，可適當提高難度，激發其探索欲。最后，教師可根據學生的學習反饋和實時數據，快速調整教學材料、案例分析和實踐活動等，確保教學內容始終貼近學生的實際需求和認知水平。

精準教學模式還能夠基于學生個體數據分析，精準分解學習目標與內容。即通過對比學生之間的學習差異，識別出每位學生的獨特學習需求和學習短板，然后根據實際情況精準分解學習目標。包括將總體學習目標細化為若干個小目標，并為每個小目標設定具體的達成標準和時間節點。學生通過逐步達成小目標，最終實現整體學習目標的提升。在精準分解學習目標的基礎上，教師可為每位學生提供個性化的學習內容指導。如定制化的學習材料、差異化的練習題、個性化的學習建議等，從而幫助學生彌補短板、發揮優勢，實現全面發展。

2.3教學技術可行性分析

大數據環境下的精準教學技術依托大數據、云計算、人工智能等現代信息技術，通過采集、分析教學過程中產生的各類數據，為教師和學生提供精準的教學反饋和學習指導。該技術能夠實現教學內容的個性化定制、學習進度的動態調整以及教學資源的優化配置，從而提升教學質量和學習效率。在數據采集的可行性方面，現代教學系統已經具備強大的數據采集能力，能夠實時記錄學生的學習行為、成績變化、作業完成情況等關鍵數據。通過在教學系統中嵌入數據采集模塊，可以全面、準確地收集高職“計算機基礎”課程教學中的各類數據，為后續的分析和決策提供有力支持。在數據分析的可行性方面，大數據分析技術能夠對海量數據進行深度挖掘和智能分析，揭示數據背后的規律和趨勢。教師可以利用大數據分析技術對學生學習數據進行全面分析，了解學生的學習狀況、興趣偏好及存在的問題，為精準教學提供科學依據。

在個性化教學的可行性方面，基于數據分析結果，教學系統可以為學生推薦個性化的學習資源和學習路徑，實現教學內容的精準推送。同時，教師可以根據學生的學習情況和需求調整教學策略和方法，實施點對點教學，為學生提供更加精準、有效的學習指導。在師生互動增強的可行性方面，現代教學系統通常具備強大的互動功能，能夠支持師生之間的實時交流和互動。教師可以通過教學系統發布學習任務、解答學生疑問、組織討論活動等，增強師生之間的互動性和協作性；學生也可以通過教學系統提交作業、分享學習成果、參與課堂討論等，提升學習的積極性和主動性。

3大數據環境下高職“計算機基礎”課程精準教學模式設計

高職“計算機基礎”課程精準教學模式是將課堂（機房）教學與在線練習評測系統知識點檢測緊密結合的教學模式，是提升高職“計算機基礎”課程教學質量的有效途徑。在精準教學模式的起始階段，在大數據環境下，教師可以通過分析學生的學習行為數據、成績數據以及興趣偏好等實現對學生學習狀態的精準畫像。基于這些數據，教師可以為不同層次的學生設定差異化的教學目標，確保教學內容既符合課程標準，又能貼近學生的實際需求。具體而言，教師可以利用大數據分析工具對學生的歷史學習記錄進行深度挖掘，識別出學生在“計算機基礎”課程中的強項與弱項，隨后根據分析結果為每位學生量身定制學習目標，這種因材施教的教學方式，有助于激發學生的學習興趣，提高學習效率。

在精準教學模式的課堂教學實施階段，強調線上線下教學的深度融合。線上部分，教師可以利用在線學習平臺發布預習材料、教學視頻和練習題，引導學生自主學習。同時，借助平臺的數據收集功能實時監控學生的學習進度和效果，為后續的課堂教學提供有力支持。線下部分，即傳統的課堂（機房）教學，教師應注重知識的深度講解和實操演示，并通過案例分析、小組討論、項目實踐等多種形式激發學生的學習興趣，培養學生的問題解決能力和團隊協作能力。此外，教師還可以利用大數據分析工具對學生在線學習過程中的疑問和困惑進行匯總分析，然后在課堂上進行集中解答和拓展講解，實現課堂教學的精準對接。

在精準教學模式的課堂教學優化階段，教師需要不斷收集和分析學生的學習反饋、課堂表現以及作業完成情況等數據，以評估教學效果，發現教學過程中的問題和不足，并基于數據分析結果對教學內容、教學方法和教學手段進行及時的調整與優化。例如，當發現學生在某個知識點上普遍掌握不牢固時，教師可以增加相關的教學案例和練習題；對于學生在課堂互動中表現出的積極性不足問題，教師可以嘗試采用更加生動有趣的教學方式或引入競爭機制來激發學生的參與熱情。

在精準教學模式的教學評價與預測階段，是檢驗教學效果、指導未來教學方向的重要環節。在這一階段，教師需要運用大數據分析工具對學生的學習成果進行全面、客觀的評價。首先，教師可以通過在線練習評測系統收集學生的練習成績和答題數據，分析學生在各個知識點上的掌握情況。然后結合學生的課堂表現、作業完成情況以及學習態度等多維度信息，對學生的學習效果進行綜合評價。在評價的基礎上，教師還可以利用大數據預測技術對學生的未來學習表現進行預測，提前發現潛在的學習風險或成長點，為學生制訂個性化的學習計劃和輔導方案。同時，教師可以根據預測結果調整教學內容和難度，確保教學目標的順利實現。

4大數據環境下高職“計算機基礎”課程精準教學模式實踐

4.1教學目標的設計

在高職“計算機基礎”課程精準教學模式下，教師需要先確定課程的總體教學目標，再將其層層分解為具體目標，并為每個具體目標設計對應的知識內容。以Word排版基礎為例，可從知識目標和技能目標兩個層面對Word排版基礎的教學目標進行設計。在知識目標方面，學生應掌握Word排版的基本概念，涵蓋字體、字號、段落、頁眉頁腳、頁邊距等基礎元素，以及這些元素對文檔整體視覺效果產生的影響；同時，要深入了解Word的目錄生成、自動編號、多級列表等高級功能，掌握其在大數據文檔處理中的應用技巧。在技能目標方面，學生須能夠熟練使用Word的各種排版工具，實現文檔的快速編輯與美化，并熟練掌握快捷鍵操作，以提高排版效率；此外，學生應具備設計美觀且實用文檔排版的能力，即能夠根據文檔內容設計出美觀、易讀、實用的排版方案，并學會利用樣式、模板等高級功能快速統一文檔風格，提升文檔的專業性和可讀性。

4.2練習評測系統題庫建設

評測題庫的建設旨在全面、客觀地評估學生的學習效果，為教學提供及時反饋與調整依據。評測目標應涵蓋基礎知識掌握情況、技能操作熟練程度、問題解決能力以及信息素養等方面。基于評測目標，可借助大數據技術構建評測題庫，具體步驟如下：第一步，數據收集。從各類教學資源、行業報告、學生作業及考試數據中收集相關題目。第二步，數據分析。運用數據挖掘和機器學習技術對收集到的題目進行分類、整理與分析，識別出高頻考點、難點和易錯點。第三步，題目設計。依據分析結果設計具有針對性、層次性和創新性的題目。題目形式可以包括選擇題、填空題、簡答題、操作題等。第四步，題庫更新。定期更新題庫，確保題目內容的新穎性和時效性，同時，根據教學反饋和評估結果對題庫進行動態調整與優化。在評測實施的過程中，可以利用計算機考試系統或在線平臺實現自動化閱卷和即時反饋，并通過大數據分析技術對評測結果進行深度挖掘與分析，為教師提供詳細的學生學習報告和教學改進建議。

4.3教學實施與優化

在大數據背景下，多媒體教學網絡系統以其豐富的資源、直觀的展示和靈活的交互性逐漸成為高職“計算機基礎”課程教學的重要工具。該系統不僅能夠實現知識點的生動講解，還能在學生學習的過程中提供及時有效的干預，顯著提升學習效果。教師可通過多媒體教學網絡系統整合圖像、視頻、音頻等多種媒體資源，將抽象的計算機基礎知識以直觀、形象的方式呈現給學生，使學生能夠更加深入地理解復雜的概念和原理，進而提高學習興趣和積極性。而且，系統內置的智能分析功能能夠實時跟蹤學生的學習進度和狀態。當學生遇到難點和疑惑時，系統能夠自動提供相關的幫助信息和解題提示；教師也可以通過系統監控學生的學習情況，及時發現并解決學生的學習問題，從而實現個性化教學和精準輔導。

此外，練習、評測系統也是優化教學目標和方案的重要工具。該系統能夠實時記錄學生的練習和評測情況，為教師提供有力的數據支持，幫助教師精準把握學生的學習動態，進而制定出更加科學合理的教學方案。教師可通過練習、評測系統自動記錄學生的答題時間、正確率、錯誤類型等關鍵信息，并通過數據分析技術對這些數據進行深入挖掘。之后，根據系統生成的報告了解學生在不同知識點上的掌握情況，以及學生在解題過程中存在的共性和個性問題。最后，基于實時數據記錄與分析的結果，更加精準地調整教學目標與方案。對于學生掌握情況較好的知識點，可適當減少課時安排和練習量；對于學生掌握情況較差的知識點，則須加強講解和練習，以幫助學生更好地理解和掌握。同時，教師還可以根據學生的個性化需求和學習特點，制定出更符合學生實際情況的教學方案，切實做到因材施教。

4.4教學評價與預測

在大數據環境下，高職“計算機基礎”課程教學如何有效利用練習評測系統的后臺數據管理功能，開展精準的教學評價與預測，成為提升教學質量、優化教學方案的關鍵所在。首先，教師須充分利用練習評測系統強大的后臺數據管理功能，對每位學生的學習情況進行全面且細致的統計。涵蓋學生的登錄次數、練習完成度、正確率、錯誤類型及分布、學習進度等多個方面。通過這些數據，構建出每位學生的學習畫像，明確其學習狀態、優勢與不足。

在完成學生情況統計的基礎上，教師還須進一步深入到各個知識點層面，分析其在學生群體中的掌握情況。這可以通過統計各知識點在練習評測中的出現頻率、學生正確率、錯誤類型等指標來實現。同時，還可以結合教學大綱和課程目標對每個知識點的重要性進行評估。如此一來，教師便能清晰洞察哪些知識點是學生普遍掌握較好的，哪些則是學習難點和易錯點，這對于教師調整教學內容、優化教學方法具有重要意義。最后，在全面掌握學生情況和知識點掌握情況后，教師可運用大數據分析技術對數據進行深度挖掘和預測。即分析學生的學習軌跡和成績變化，預測其在未來學習中的可能表現，再結合知識點的重要性和學生掌握情況，明確哪些知識點需要深入講解和加強練習，哪些可以快速講解和減少練習。這有助于教師合理分配教學時間，提高教學效率。

4.5實踐結果

本研究選取了兩所高職院校的“計算機基礎”課程作為實驗對象，將其中一個班級設為實驗組，采用大數據環境下的精準教學模式（以下簡稱“精準班”）；另一個班級設為對照組，繼續沿用原有的傳統教學模式（以下簡稱“傳統班”）。研究周期為一學期，其間對兩個班級的學生開展了多次學習成效測試，測試內容包括理論知識測試、實踐操作考核以及綜合應用能力評估。同時，通過問卷調查和訪談等方式，收集了學生對于兩種教學模式的反饋意見。研究結果顯示，采用精準教學模式的班級在各項成績上均顯著優于傳統班級。具體而言，精準班學生在理論知識掌握方面成效更為顯著，得益于精準教學模式為他們提供了更多針對性練習和個性化指導的機會。此外，精準班學生在將所學知識應用于實際情境中的能力更強，能夠更好地解決復雜問題。由此可見，大數據環境下高職“計算機基礎”課程精準教學模式是行之有效的。

5總結

在大數據背景下，開展高職“計算機基礎”課程精準教學的研究具有重要意義。首先，大數據技術的精準性使得教學測量數據更為準確，有助于提升教學流程規劃的針對性與精準度。其次，在大數據環境下，教師能夠借助互聯網平臺共享教學資源，學生也可以隨時隨地獲取學習資料，打破了傳統教學的時空限制。最后，大數據技術的應用還推動了教學內容的完善，為學生未來的職業發展奠定了堅實基礎。鑒于此，教師應加強對大數據環境下高職“計算機基礎”課程精準教學的研究與實踐，以此提高教學質量，促進學生個性化發展。

本文系2024年海南省教育廳資助項目“數據賦能高職院校計算機基礎課程精準教學模式研究”（項目編號：Hnjg2024ZC-196）。

（作者單位：海南衛生健康職業學院）通信作者：朱紅花