大数据支持下的高校课堂精准教学实践.pdf

2 0 2 4年3期1 0 3 2 0 2 4年第4 6卷第3期大数据支持下的高校课堂精准教学实践唐梦斯作者简介:唐梦斯(1 9 9 4-),本科,助教,研究方向为思政、高职教育。(湖南外贸职业学院 长沙4 1 0 0 0 0)摘 要 精准教学可以充分发挥大数据的优势,为高校课堂教学的数字化建设提供技术支持。文中分析了数据驱动下的精准教学模式的应用形式,讨论了高校课堂的精准教学现状,围绕掌握学生学情、实现内容定位、完善教学过程、实现科学决策等,提出了基于精准教学的高校课堂教学发展方向,并以高校课堂教学实践为例,从课前、课上、课后的角度出发,讨论了大数据支持下的计算机精准教学实践。关键词:大数据;高校;计算机;精准教学中图分类号 G 4 3 4C o l l e g eC l a s s r o o mP r e c i s i o nT e a c h i n gP r a c t i c eS u p p o r t e db yB i gD a t aT AN G M e n g s i(H u n a nI n t e r n a t i o n a lB u s i n e s sV o c a t i o n a lC o l l e g e,C h a n g s h a4 1 0 0 0 0,C h i n a)A b s t r a c t P r e c i s i o nt e a c h i n gc a ng i v e f u l l p l a yt ot h ea d v a n t a g e so fb i gd a t aa n dp r o v i d et e c h n i c a l s u p p o r t f o r t h ed i g i t a lc o n s t r u c t i o no f c l a s s r o o mt e a c h i n g i nc o l l e g e s a n du n i v e r s i t i e s.T h i sp a p e r a n a l y z e s t h e a p p l i c a t i o n f o r mo f d a t a-d r i v e np r e-c i s i o nt e a c h i n gm o d e,d i s c u s s e s t h e c u r r e n t s i t u a t i o no f p r e c i s i o n t e a c h i n g i nc o l l e g e c l a s s r o o m s,a n dp u t s f o r w a r d t h ed e-v e l o p m e n td i r e c t i o no f c o l l e g ec l a s s r o o mt e a c h i n gb a s e do np r e c i s i o nt e a c h i n g.T a k i n gc o l l e g ec l a s s r o o mt e a c h i n gp r a c t i c ea sa ne x a m p l e,f r o mt h ep e r s p e c t i v eo fb e f o r ec l a s s,d u r i n gc l a s sa n da f t e rc l a s s,i td i s c u s s e st h ec o m p u t e rp r e c i s i o nt e a c h i n gp r a c t i c es u p p o r t e db yb i gd a t a.K e y w o r d s B i gd a t a,C o l l e g e sa n du n i v e r s i t i e s,C o m p u t e r,P r e c i s i o nt e a c h i n g0 引言近年来,计算机技术逐渐成为各个领域发展的重要基础。高校应积极响应政策,推进信息化教育改革,致力培养具备扎实计算机知识与操作技能的复合型人才。精准教学为高校课堂教学改革提供了全新的发展思路,该模式具有应用广泛、形式多样的特点,其以大数据技术及信息化手段支持为内核,可有效实现对教学过程的精准测量,并提供个性化的教学服务,进一步强调学生的学习主体地位,实现动态学习的过程优化。1 精准教学模式的应用1.1 精准教学基础框架在信息技术及人工智能技术的支持下,教育信息化成为我国教育改革的重要趋势,数据驱动下的精准教学得到了更广泛的关注。其基础框架如下,在数据积累与数据融合的基础上,针对学生个体及群体数据构建动态数据库,再借助大数据技术进行数据挖掘,有效开展教学研究及预测工作,提升后续教育决策的科学性与合理性。1.2 精准教学应用场景1.2.1 课堂教学课堂是精准教学的基础应用场景。教师将精准教学理念渗透于课堂教学的全过程中,按课前、课中、课后的形式划分教学过程,在课前开展学前测试与学情分析,制定合理的教学方案;在课上组织教学互动,对学生学习情况进行精准干预,并结合学生的具体情况进行差异化指导;在课后,需反思与反馈教学过程,布置针对性、个性化的学习任务,进而在大数据技术的支持下构建完善的课堂精准教学标准化模式。1.2.2 智能教学系统智能教学系统是大数据驱动下的规模化教育的产物,其通过搭建教育后台,对海量数据进行分析,提供学情分析与诊断功能,真正实现了教学资源供给与学习服务的精准化。基于“因材施教”理念,智能教学系统可覆盖教学、考评、管理等多个教育场景,为精准教学的开展提供支持。1.2.3 线上教学平台线上教学平台以云课堂为代表,旨在实现优质教学资源的共享,为学生提供广泛的自主学习途径。在大数据、物1 0 4 2 0 2 4年3期联网等技术的支持下,线上教学平台可广泛采集、储存、整理、分析学生的学习数据,根据其学习时长、课上表现、作业完成情况等给出综合成绩,提升了教学评价的精准度。“雨课堂”等线上教学平台在很大程度上促进了全过程精准教学模式的落实,满足了学生个体及教学发展的要求。1.2.4 计算机自适应考试计算机自适应考试(C o m p u t e rA d a p t i v eT e s t i n g,C A T)主要应用于T O F E L,G R E等教育测评领域,根据学生在平台内的测试情况对后续测试的难易程度进行调整,从而实现对学生的精准化测试。同时,计算机自适应考试系统还可以根据答题数据对题库内容、题目参数、推送精度等进行精确调整,进一步满足学生的个性化学习需求。1.2.5 职业教育平台职业教育平台以促进职业院校学生的精准教学为初始理念,在信息化、智能化技术的支持下,为职业院校教学活动提供沉浸式的学习资源,通过开发实训云平台、产业大数据平台、精准培养大数据平台等支撑系统,为数字化人才培养提供技术与平台支持。2 高校计算机课堂精准教学现状及发展方向2.1 教学现状2.1.1 教学内容存在滞后性就我国当前高校的教学情况来看,存在“重理论知识、轻技术应用领域”的情况,且课程内容较抽象,学生在学习时面临较大的困难。随着计算机技术的飞速发展,高校课程设置并未与时俱进,学生掌握相关理论知识后难以应用于实践,对学生就业的促进作用较小,与社会需求存在脱节现象。因此,高校需迫切更新教学内容,充分发挥大数据及计算机技术的优势,将前沿信息技术融入高校教学实践中,提高高校课堂教学的时效性与实用性。2.1.2 教学方式单一高校以培养高素质人才为主要教学目标,因此其专业课程对理论与实践的结合要求较高,单一的理论阐述难以满足其教学需求。然而,部分教师仍采取单向灌输式的教学模式,师生互动较少,实验课占比不足,学生对课程学习目的和应用前景理解不到位,影响了学生的积极性与主动性1。因此,教师在教学实践过程中应充分挖掘学生潜力,培养学习兴趣,构建以学生为主体的课堂。2.1.3 学生能力培养与实际需求脱节社会经济水平的飞速发展离不开创新人才和创新技术的支持,而人才与技术的培养直接决定了高校的发展潜力。然而,就当前的高校教学情况来看,很多教师均以完成教学任务为主要目标,对学生创新能力的关注不足,且受到应试教育的影响,理论教学环节占比较大,限制了学生自主创新意识的提升。因此,教师应及时调整人才培养方案,以培养应用型、实践型的职业人才为目标。2.2 发展方向教育信息化是高校教育教学的重要发展方向。将大数据技术引入高校课堂教学实践中,可有效实现数据实时分析与处理,有针对性地调整教学目标、教学内容及教学模式,通过精准教学提高课程教学质量。2.2.1 基于精准教学掌握学生学情在大数据技术的支持下,教师可以有效掌握学生的学习起点,实现精准的教学内容规划与实践。大数据技术的应用转变了传统教师凭借经验进行学情判断的状况,使其可以通过数据跟踪加强对学生学情的整体把握。例如,教师可借助智能化、数字化教学平台来综合分析教学情况,在课前将课程资源上传至平台,帮助学生预习。平台可以记录学生的预习时间、预习进度、预习成绩等数据,并通过电子任务单的形式完成对学生学习情况的基础测评,进而在大数据统计、分析、整合下,帮助教师掌握学生学情。这样可有效实现高校课堂教学的信息化,基于“因材施教”理念精准制定教学目标,有效实现学习效率的最大化2。2.2.2 基于精准教学实现内容定位大数据技术可有效转变当前高校的课堂教学方式,实现精准教学。在智能教学平台,教师能通过课前数据采集了解学生的学习需求及知识掌握情况,从而制定适应教学目标的教学内容,并实现精准指导。例如,在开展高校课堂教学的过程中,教师可帮助学生加强对生物计算机、神经网络计算机、纳米计算机等概念的掌握,围绕新型存储器、大数据存储技术、3 D打印技术等进行讲解,以计算机数据存储、管理、挖掘、分析等为重点,建立教学模型,对学生学习数据进行综合分析,明确教学的重难点与薄弱环节3。为实现教学内容的精准化,教师还可以引入微课技术,使学生借助微教案、微课件、微课视频等学习基础课程,实现针对性的答疑解惑。例如,学生可通过微课了解W o r d,E x c e l,P P T等计算机办公软件的操作,掌握软件的基本知识与操作技能,精准定位学生存在困难的内容,实现着重教学。2.2.3 基于精准教学完善教学过程在计算机与互联网技术的帮助下,高校教师可实现精细化的教学过程设计和组织,并通过大数据技术开展一系列教学活动。例如,教师可以利用大数据技术来分析教学大纲和教学内容,调整教学过程,为学生提供更多的实践操作机会,从而加强对基础知识与实践要点的掌握。高校课程具有较强的实用性,如在学习岗位实操有关内容时,教师可以设置相应的实操练习环节,为学生提供完善的操作平台。(1)教师应加强对学生的引导,鼓励学生通过计算机处理方法进行数据分析,在课堂上穿插云课堂、教师演示等方式,提高课堂教学质量。(2)鼓励学生借助大数据技术,从不同角度进行知识探究,实现理论与实践的有机结合。(3)通过虚拟模拟测试实施精准测评,帮助学生有针对性地提升理论基础和实践技能。2.2.4 基于精准教学实现科学决策大数据技术可帮助教师提高教学效率,实现科学的教移动信息2 0 2 4年3期1 0 5 学决策。基于人工智能、虚拟现实等先进的信息技术搭建智能化教学环境,可以使学生通过仿真实践操作掌握复杂的计算机概念与技能。同时,教师可通过大数据技术来分析当前教学内容与新技术的差距,进而调整课程设置和教学计划。通过数据挖掘与分析,教师可全面获取学生的学习情况,为其教学决策提供信息支持。此外,教师还可以通过数据驱动方式对数据信息进行搜集、分类与匹配,为学生学习提供科学指导。3 大数据支持下的高校计算机精准教学实践高校引入大数据精准教学模式后,可将课程划分为课前精准诊断、课上精准教学与课后精准干预3个部分4。3.1 课前精准诊断课前预习环节主要通过知识测验来精准诊断学生的知识掌握情况,教师需提前围绕课程内容设计测试题目,并将其发布在M o o d l e平台上。学生登录平台后,需在规定时间内完成知识前测。平台可对每位学生的检测情况进行诊断,并实现精准反馈。精确反馈可帮助教师精准诊断学生的错题,明确错误原因并给出针对性的学习建议。同时,教师还可以掌握班级的整体答题情况,从而明确课程知识中的重难点,对课堂教学进行调整。教师在获取学生的测试结果后,可进行精准分组,使每两名同学组成同一小组,完成课堂训练,考虑到学生的知识掌握情况存在个体化差异性,为实现班级整体的全面提升,教师可通过M o o d l e平台选取平均分以上及以下的学生形成互助小组,并在后续教学中共同完成实操。通过精准测试与分组,可增强教师对学生的了解,为后续教学奠定基础。3.2 课上精准教学课上教学是高校精准教学的重点,主要体现在问题的精准讲解以及对学习结果的精准干预。例如,在对“个人日记本”相关内容进行教学设计时,教师应按以下流程进行知识引导,为学生提供思路。(1)问题解答。帮助学生理解编程问题,明确问题需求与期望结果。(2)算法设计。遵循结构化、择优化、可视化原则进行算法设计。(3)代码设计。引导学生完善编码过程,满 足I D E,A P I以 及 框 架 需 求。(4)程序编写。帮助学生明确程序错误,实现有效定位与调试。基于教师指导,学生可以在小组内完成个人日记的添加、浏览、修改、删除、关键词检索等功能设计,并对存在的问题进行反馈,教师可对数据库连接失败、密码错误等问题进行集中、精准地讲解。学生完成最终的代码设计后,可进行成绩评定,并对学生的学习结果实施精准干预。例如,教师可分别展示编程小组的学习结果,通过M o o d l e平台,给出问题解答、算法设计、代码设计、程序编写、数据库设计等部分成绩,并借助大数据技术进行后续的学习资源推荐及学习建议推送。3.3 课后精准反思在结束课堂教学后,平台可根据每位学生的学习情况给出结果报告,并实现精准反馈。教师可对报告中涉及的知识前测分数、实践操作成绩、学习反馈及建议等进行解读,为教学精准反思提供参考,并为后续教学调整提供依据。同时,学生通过学习结果报告,可以更好地掌握自身学习状况,为后续学习做好准备。平台在给出学习结果报告后,可引导教师和学生进行精准反思,学生可对自身在知识前测、实践训练中的表现加以反思,有针对性地查漏补缺;教师则可以对班级的整体学习情况进行分析、总结,结合学生的具体表现采取切实可行的干预措施。另外,在大数据技术的支持下,教师可考虑学生之间的个体化差异,为学生提供多元、有效的调整方案,提高教学干预的有效性,为提升高校的精准教学水平打下坚实的基础。4 结语精准教学已成为高校教学改革的必然。在教学实践中,教师应加强对大数据技术的重视,通过智能化教学平台等,为学生提供精准的教学服务。精准教学理念应渗透于计算机课堂的各个环节,按课前、课上、课后的模式实现精准诊断、精准教学与精准干预,并对各个环节进行量化处理,实现更加智能化、自适应的课堂教学。参考文献1周小娟,李艳红.大数据背景下的高校计算机专业精准教学研究和实践J.电脑与信息技术,2 0 2 1,2 9(6):7 4-7 7.2寇军,蹇洁,刘雪艳.大数据背景下精准教学模式实施策略及路径探索J.教育传播与技术,2 0 2 1(2):6 8-7 2.3查艳芳.基于人工智能的校园精准教学设计与实现J.信息与电脑(理论版),2 0 2 1,3 3(1 6):1 4 4-1 4 6.4冯娟,冀松,卢秀丽.基于“雨课堂”的计算机基础课精准教学研究与实践J.办公自动化,2 0 2 1,2 6(4):1 4,1 8-1 9.移动信息