職普融通背景下中職多模態教育數據的分析與應用研究

中圖分類號：G712 文獻標識碼：A文章編號：2095-9052（2025）07-0190-03

引言

在職普融通的大背景下，中職教育致力于融合職業技能與學術知識，旨在培育適應現代產業需求的復合型人才。為實現此目標，必須尋求教學理論與實操之間的平衡，并依托多模態數據來助推個性化教學與科學化管理。多模態數據整合了文本、圖像、視頻等多源信息，為剖析學生學習行為與教學效果提供了多維視角。但如何有效地采集、處理及運用這些數據，以助力教學提升，已成為中職教育領域的研究焦點。本文深入探討了多模態數據的收集與分析方法，力求構建個性化教學及數據驅動的管理體系，從而為職普融通教育提供全面而系統的支持。

一、職普融通背景與中職多模態教育數據的理論基礎

（一）職普融通教育背景與數據收集的重要性

職普融通，為學生開辟了更廣闊的學習道路，還實現了職業技能與學術知識的相互增益。但仍面臨如何在教學理論與實踐操作間找到平衡點，如何回應學生多元化的需求，以及如何跟上行業發展步伐等挑戰。為此，職普融通需要系統的數據支持，以便精進教學設計，進而提升教育成效。在此背景下，借助多模態數據，教師能更精準地洞悉學生的學習興趣與難點，從而調整教學策略，助力學生高效學習，還能讓學校全面把控教育質量，提升職普融通的教學效果，使學生的整體素質和能力更貼合社會要求。

（二）多模態教育數據的定義與分類

多模態數據涵蓋教育中的文本、圖像、視頻、音頻等多種形式，可記錄學生成績，深度映射學習行為、情緒等多維信息[1]。在職普融通的中職教育場景下，可將多模態數據細分為：學習行為數據，揭示出勤率、學習時長等學習基礎狀況；課堂互動數據，捕捉學生發言、互動頻次，映射其課堂參與度；考試成績數據，通過成績變動，精準評估學生知識掌握與學業進展。合理分類與運用多模態數據，將助力中職院校精細把控教育流程，為職普融通提供堅實數據支撐。

二、職普融通背景下中職多模態教育數據的收集與處理

（一）數據來源

首先，課堂錄像在職普融通中可用于捕捉學生的學習行為和教師的教學方法，而分析錄像可揭示學生注意力、情緒等特征，助力教師觀察學生專注度與理解情況。通過錄像可記錄教師授課與語言互動，為評估教學效果提供直觀依據。比如，視頻分析軟件能提取學生互動頻率、手勢等，揭示參與度與教學內容的契合度。其次，可應用在線學習平臺數據追蹤學生登錄、學習時長，詳實記錄作業提交與測試成績，構建完整學習數據鏈，為解析學習習慣與困難奠定基礎。同時，可通過平臺數據助力教師個性化輔導與資源推送，提升效率與關注度。第三，可利用考試試卷評估學生的核心數據，包含客觀與主觀題。客觀題直觀反映知識點掌握，主觀題則揭示綜合思維，同時輔以科學評分標準深化考試結果分析，如客觀題直接反映關鍵知識點掌握，主觀題則通過文本分析挖掘知識結構與思維深度。此外，作業、項目報告和實習實訓記錄能幫助教師了解學生實操表現與技術水平。項目報告文字描述展現學生思維與解決問題能力，實習記錄則反映工作情境中的表現。

（二）數據預處理

多模態數據收集中，可采用數據清洗去除噪聲數據、重復項和處理缺失數據，清洗能有效剔除無效信息和誤操作記錄，防止分析偏差。且刪除重復數據可避免數據膨脹和結果失真。例如，課堂錄像中的冗余片段和模糊圖像都需得到清理。可采用數據整理將來源多樣、格式不一的原始數據轉化為統一、結構化的格式，以簡化分析過程。在多模態數據整理中，需綜合考慮數據類型、格式及應用需求。例如，課堂錄像可按時間節點分割標注，在線平臺數據則可按時間線排列，形成明晰的學習軌跡數據表，便于深入分析。可引入數據標準化規則，消除多模態數據來源和量綱差異的重要步驟，通過統一量綱和單位，標準化確保了不同數據源間的一致性，使分析更為準確[2]。例如，學生考試成績和作業得分可按百分制進行標準化處理，便于進行橫向對比。

（三）數據分析方法

文本挖掘技術深入應用于學生課堂筆記、作業與報告的分析中。借助自然語言處理，能高效提取文本中的核心信息，如主題、概念聯系及情感傾向。初始的分詞與詞頻分析幫助我們確定關鍵主題或知識點，而后續的情感與主題模型分析則精準評估學生的學習狀況與知識掌握程度。例如，對作業報告中的關鍵詞進行深入分析，可準確判斷學生對課程核心內容的理解深度。

圖像處理技術在課堂錄像與學生作品分析中發揮著重要作用。基于人臉識別與動作識別的先進算法，能有效捕捉學生的情緒變動、行為參與度及動作特征。例如，分析課堂錄像，可精準洞察學生的關注度與情緒變化，從而協助教師準確判斷學生的課堂參與度。同時，在實習項目中，該技術還能對學生作品的細節進行深入分析，進而評估其實際操作能力與項目完成度，為多模態數據分析提供了有力的視覺支持，更豐富了數據的多樣性，并大幅提升了分析結果的精確性。

機器學習算法為多模態數據的處理提供了強大動力，如決策樹與支持向量機等高效分類算法，能夠依據學生的學習特征將其精準分組，快速識別出表現優異與欠佳的學生群體。同時，K均值等聚類算法能夠對學生的學習行為進行科學分組，揭示不同的學習模式。此外，利用回歸分析等預測算法，還能根據學生的現有數據準確預測其未來的學習表現，從而及時進行干預或提供個性化的學習指導。

三、職普融通背景下中職多模態教育數據的分析結果

（一）學生學習行為的深度剖析

在職普融通模式下，中職教育可利用多模態數據深入探究學生學習行為，為洞悉其學習習慣、興趣及參與度提供有力數據支撐。通過課堂錄像、在線平臺數據及作業記錄等，可精準追蹤學生學習軌跡。例如，課堂錄像行為分析可幫助教師識別學生注意力分布及參與度，從而洞察其興趣點與專注程度；而在線平臺操作記錄及學習時長則能展現學生學習頻率、時間安排與持續性。運用文本挖掘技術處理作業與報告數據，更可深人挖掘學生對知識點的理解深度與掌握情況。

分析這些數據，能夠發現不同學習模式下學生的行為差異，如線上學習中學生的自主性更強但更易分心，而線下課堂中學生的參與和專注則更多受教師引導影響。這些差異分析為教師理解學習環境對學生行為的影響提供了依據，進而指導教學優化[3]。同時，行為分析還能揭示影響學生學習習慣的深層因素，如興趣、環境干擾和動機等。通過多維度剖析，學校可在課程設置、教學安排及學生管理方面采取更精準措施，以助力學生個性化發展與學業進步。

（二）教學效果的量化評估與反饋

多模態數據為教學效果的量化評估奠定了堅實基礎。通過數據化學生滿意度、知識掌握和技能提升等指標，學校能更科學地評估教學質量。例如，在線平臺數據記錄學生學習時間、知識點進度和測試成績，量化展現知識掌握情況。課堂錄像則揭示學生參與度和互動頻率，而問卷與訪談數據的情感分析進一步衡量學生滿意度。這些多維數據可轉換為量化指標，構建教學效果整體評估框架。

對比不同教學方法的數據表現，可發現教學模式的優劣。若某模式下學生測試成績更佳，且在線學習時長和課堂參與度更高，則該模式對教學效果的促進作用顯而易見。此量化評估助力學校不斷優化教學策略。同時，可通過數據分析識別學生知識薄弱點和課堂參與不足，為教師指明教學改進方向。基于數據反饋，教師可精準調整教學內容、進度和方法，從而提升課堂效果，優化學生學習體驗。

（三）教育問題的診斷與預警機制

多模態數據助力教學效果分析，更能構建高效的診斷與預警系統，為潛在教育問題提供迅速干預。通過深人數據，可精準識別教學中的短板，如學生知識點掌握不牢、課堂參與度低或在線學習時長不足等，從而及早揭露教學瓶頸。借助機器學習，可建立預警模型，對學生學習數據進行分類預測，幫助教師及早發現學習困難或理解不足的學生。例如，通過課堂錄像與作業文本分析，可快速定位參與度低的學生群與學習進度緩慢的知識點。若學生在線時長異常且成績下滑，系統將自動預警，提示教師關注。此外，預警機制還能在學生表現異常時即時反饋，促使教師及時干預，如提供個性化輔導或調整教學節奏。這種數據驅動的診斷與預警方式，提升了教育問題的發現效率，也大幅降低了問題惡化的風險，能夠為學生帶來更加及時與精準的支持。

四、職普融通背景下中職多模態教育數據的應用策略

（一）個性化教學與輔導的實現路徑

為實現個性化教學，學校可利用數據分析，為每位學生量身打造學習計劃和輔導方案。具體來講，通過分析在線學習平臺和課堂錄像的多模態數據，可深入了解學生的學習特質，如其在不同課程模塊的表現、課堂專注度和參與度，進而為其建立獨特的“學習檔案”。這些檔案能精準揭示學生的知識薄弱點，為制定個性化提升計劃提供有力依據[4]。例如，對理解較慢的學生，可增設基礎復習環節，并輔以章節小測，助其夯實基礎。而對成績優異、進度超前的學生，則可提供高階學習資料，滿足其深入探索的欲望，保持其學習熱情。同時，借助智能推薦系統，可根據學生的實際需求，為其推送恰當的學習資源和路徑。例如，根據學習視頻、練習和在線測試的數據反饋，系統可為學生精選補充資料，如知識點講解視頻、題目詳解等，以助其填補知識空白。為提升系統實用性，建議增設“即時反饋”功能，讓學生在完成任務或測試后，能立即獲得個性化報告，明確自身的進步與待改進之處。此外，該智能推薦系統還可通過AI算法持續優化，為學生提供更精準的學習建議和資源支持。

（二）教學方法與策略的優化與創新

在教學優化層面，學校可依據多模態數據反饋來精進教學方法。具體，通過剖析課堂錄像，洞察學生在各環節中的注意力和參與度，教師可針對性地將課堂內容分段設計，拆解難點為多個互動小節，并于關鍵知識點后安排小組探討或現場實踐，能提升課堂質量，還便于教師靈活調整教學進度。對于線上教學，增設實時答疑、討論區等互動功能，可提升學生的參與熱情。同時，在視頻課程中穿插小測驗或在線問答，有助于教師實時把握學生對知識點的理解情況，進而夯實學習成效[5]。此外，數據反饋對課程規劃與教材編撰亦具有指導意義。例如，結合學生作業與考試數據分析，教師可精準識別需深入闡釋或可簡化的知識點，從而完善教材架構。在編撰過程中，增設常見誤區提示與難點解析，有助于學生攻克學習障礙。同時，引人數據分析成果來甄選教學案例，能更精準地對接學生需求。比如，若發現多數學生在某項實操技能上存在短板，便可針對性地補充操作流程與實訓案例，以提升課程的實用性與針對性。這種數據驅動的教學革新，能夠有效激發學生的學習興趣，確保教學內容的精準傳達。

（三）數據驅動的教育決策與管理

在教育管理層面，學校可依托多模態數據構建科學決策機制。通過整合各班級、學科的成績與課堂表現數據，學校能更精準地制定招生計劃。若某些專業方向學生表現優異且就業率高，便可適當增加招生名額，以吸引更多杰出學子。同時，基于學生學習數據的動態分析，學校可更合理地配置教學資源，如為教師需求旺盛的專業增員、優化實驗室設施，從而提升學生學習支持質量。在管理上，學校可建立數據驅動的動態監控系統，自動化跟蹤教育問題。設定關鍵“預警指標”，如課堂活躍度、考試合格率及作業完成度等，一旦指標異常，系統即時提醒教師與管理者，確保迅速介入并解決學習難題或教學瓶頸。例如，若某學生考試連續失利且在線學習時長下滑，系統將及時預警，促使教師提供針對性輔導，防止問題惡化。此外，教育管理者可利用綜合數據編制周期評估報告，量化評估教學效果，對比不同教學策略的成效，以精進教學規劃。這種數據導向的管理體系滿足了學生個性化學習需求，還提升了教育資源的利用效能，為職普融通模式的穩健發展筑牢基礎。

結語

文章以職普融通背景下的中職多模態教育數據為核心，通過深入收集、分析與應用，提出了個性化教學方案、教學方法的精細化改進，以及數據導向的教育管理策略。多模態數據的細致剖析，不僅精準揭示了學生的學習狀況，有效提升了教學質量，同時也為學校的科學管理提供了堅實的數據支撐。借助數據驅動的教育決策體系，學校能夠靈活調整資源分配與教學策略，從而為學生打造更加貼合需求、富有支持性的學習環境。未來，隨著技術的不斷革新與數據資源的日益豐富，多模態數據在職普融通教育中的潛力將進一步釋放，為職業教育的持續創新與發展奠定堅實的數據基石。

參考文獻：

[1］陶莉，彭茂輝.高質量教育體系建設背景下職普融通的內涵、困境與破解路徑［J].職業技術教育，2024，45（28）：6-12.

[2］喻念念，王旎，左雪.“職普融通”背景下職業本科的現實邏輯與發展定位［J].就業與保障，2024，（09）：133-135.

[3］司俊勇，付永華.多模態數據融合的在線學習情感計算研究［J].圖書與情報，2024，（03）：69-80.

［4］李心蓓，劉蘭，段雨迪，等.基于多模態數據的人工智能教育大腦構建和應用場景探究[J].數字教育，2024，10（03）：48-55.

[5］謝丁峰，周安眾，李潔沁，等.基于多模態數據的個性化學習精準干預研究［J].電腦知識與技術，2024，20（16）： 98-100-104.

（責任編輯：于淼）