時間：2023-05-30 14:35:04
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關鍵詞：起點調查；高中信息科技；課堂教學研究
中圖分類號：G434 文獻標識碼：A 論文編號：1674-2117（2015）20-0036-04
在教育領域中，大數據具有很強的應用價值，基于學生全息數據的分析催生了一個新興的研究領域――學習分析，就是一個明顯的佐證。學習分析（Learning analytics）是運用先進的分析方法和工具預測學習結果、診斷學習中發生的問題、優化學習效果的一類教學技術的集合。[1]學習分析著眼于對學生學習過程中的數據進行收集、分析，對學習過程進行評估[2]，發現學習過程中隱藏的問題，提出問題解決對策。學習分析的興起受益于信息技術的發展，尤其是云計算平臺的大規模應用助推教學資源的網絡化和基于網絡化、碎片化學習方式的普及。
學習分析帶給一線中小學教師的不僅僅是信息技術支持下利用數據對學生的學習情況進行分析的教育應用，也應該是一種基于學生學習數據開展教育教學實踐與研究的教育理念。在這一理念的啟迪下，筆者開展了基于以下調查數據分析的高中信息科技課堂教學實踐研究。
2014學習水平起點問卷調查簡介
為了了解上海市高中生信息科技學習水平的情況，上海市教研室于2014年9月組織了上海市中學生信息科技學習水平起點問卷調查。起點問卷調查共26題，分三個模塊，即學生基本情況、學生學習興趣傾向、學生現有的知識與技能。
學生基本情況模塊主要包括學生初中學習信息科技的年數、獲得信息科技知識與技能的途徑、解決家中計算機故障的方式、上網設備、上網地點和上網時間、網上信息搜索的方式和維護信息安全的方法。
學生學習興趣傾向模塊主要包括擁有博客或微博的情況、使用微信或飛信或易信的情況、上網所做的事情、對當今社會信息技術發展熱點的關注度。
學生現有的知識與技能主要包括對計算機（智能手機）硬件及性能指標的了解程度、是否會安裝和卸載軟件（計算機、平板或智能手機）、系統軟件的辨識、常見的網絡知識的了解程度、曾經使用過的程序設計語言和圖像處理軟件、算法與程序設計的掌握程度、平面設計與創作的掌握程度。
三個模塊的試題不僅涉及了學生現有的知識儲備情況，也反映了學生在日常生活與學習中利用信息技術解決各種問題的現狀，為高中信息科技教師了解學生信息科技的學習水平起點、開展教育教學工作和研究工作提供了原始而真實的數據。
閔教院附屬中學2014學習水平起點問卷調查數據分析
閔教院附屬中學是一所美術特色學校，學生的錄取成績是上海市高中錄取分數線，因此，學生在學習上的表現或多或少存在一些問題，學習能力也有些欠缺。閔教院附屬中學參加2014學習水平起點問卷調查的學生一共111人，占高一年級學生總數的97.37%，基本能夠反映我校全體學生的信息科技學習水平起點情況。
從調查問卷的數據來看，學生基本情況較好，在初中階段上過（1年、2年和3年）信息科技課的學生占93.69%，沒學過信息科技的占6.31%。在上網方面，有98.2%的學生經常上網或偶爾上網，智能手機是學生上網的主要設備，有93.69%的學生在家中上網，說明接入互聯網的學生家庭占比較高。學生獲取信息科技知識的主要途徑是信息科技課和閱讀網上教程，說明學生獲取信息的途徑較為單一。
在學生學習興趣傾向模塊上，有71.17%的學生有“自己的博客或微博”，但是經常使用的學生只有55.86%，說明學生在學習過程中的上網時間與自由度不夠。在“你一般上網做什么？”的選項中，居于前三位的分別是聊天、聽音樂、看視頻。而查找學習資料、搜索信息、看網絡書籍三個選項占比分別是66.67%、45.05%和39.63%，說明學生主動利用網絡資源進行學習的比例不高，這也是學生家長、學校教師一直限制學生上網的原因所在。在當今社會信息科技的發展熱點上，學生能夠有所關注，但是對熱點的專業性與深度了解不夠，這一點可以從有83.78%的學生了解3G/4G，但是對IPv6、Web2.0的了解比例分別只有8.11%和50.45%看出。
在學生現有知識與技能模塊上，學生對計算機（智能手機）硬件及性能指標的了解程度非常不理想，只有21.62%的學生認識一些部件，知道部件性能的指標。這表明在今后的教學工作中，計算機的硬件知識雖然簡單，但仍需要重點介紹。此外，該問卷調查還暴露出學生“基礎不扎實、知識面窄”的特點，如“以下屬于系統軟件的是”一題，有45.05%的學生竟然選擇了“Office軟件”，31.53%的學生選擇了“Flash軟件”，38.74%的學生選擇了“IE瀏覽器”。Linux和Unix兩個選項的選擇比例分別是11.71%和6.31%。
綜合三個模塊的情況來看，我校學生的信息學科知識、信息素養和信息意識與區里的整體情況相比，存在較大的差距。課堂教學需要付出更多的努力才能夠彌補上述差距，才能讓學生經過一年的高中信息科技課程學習獲得良好的信息素養，在學業水平考試中取得較好的成績。
基于2014學習水平起點問卷調查數據分析的高中信息科技課堂教學實踐研究
1.明確高中信息科技課程教學目標，找準學生現狀與課程目標之間的距離
上海市普通中小學信息科技課程是以計算機和網絡為基本載體，以學信息技術、用信息技術、懂信息技術、與信息技術一起學為基本學習過程，融知識性、技能性和工具性于一體的重要的基礎課程。課程總體目標是以信息素養的形成為主線，以全面提高所有學生的信息素養，使其具備信息科技的基礎知識和技能為總體目標。高中階段的課程教學目標是拓展信息科技知識的深度和廣度，善于選擇和使用合適的信息技術工具，提高自主學習和解決復雜問題的能力，形成正確使用信息和信息技術的評價標準的信息道德。[3]
上海市高中信息科技課程的目標，不僅對學生所應掌握的信息科技課程知識的廣度和深度，運用信息技術解決各種問題的信息素養提出了較高的要求，還對基于信息素養所形成的道德價值判斷以及對社會所肩負的責任提出了較高的要求。2014學習水平起點問卷調查的數據顯示閔教院附中學生整體現狀與課程目標的要求，在基礎知識的了解廣度和掌握程度、以基礎知識為基石的信息素養，運用信息技術解決問題的能力等方面存在較大的差距。
2.抓住主體，分層教學
學生的整體基礎不是很理想，但是也有少部分學生的信息技術知識與基礎不錯。為了解決課堂上大部分學生“吃不了”，少部分學生“吃不飽”的問題，筆者在教學設計時對課程內容進行了重新的梳理和分層，將課程內容劃分為基礎掌握內容和提高選修內容。基礎掌握內容是面向全體學生的，是學業水平考試中明確規定的內容，而提高選修內容是供學有余力且有興趣的學生進行自主學習使用，教師在課堂上預留5分鐘左右的時間為這部分學生的自學提供幫助。通過這樣的設計，以達到抓住主體，實施分層教學，整體提高，保證課堂教育教學質量的目標（如案例一）。
案例說明：之所以這樣劃分，是因為“二進制數與十進制數的相互轉換；二進制數與八進制數的相互轉換；二進制數與十六進制數的相互轉換”是課標和考綱中明確規定重點考查的內容，近三年的學業水平考試出題情況也體現了這一要求。“十進制數與八進制數的相互轉換；十進制數與十六進制數的相互轉換；十進制數與R（任意）進制數的相互轉換”在課標和考綱中作為拓展內容，近三年的學業水平考試并沒有作為重點考查內容出現在試題中。
3.夯實基礎，突破重難點
上海市屬于經濟比較發達的地區，閔教院附屬中學的學生對一些發展前沿的信息技術多少都有所接觸，雖然涉獵廣，但層次較淺，專業知識面較窄，而上海市高中信息科技課程不僅要求學生擁有較廣的知識面，還需要對課程知識有較深程度的掌握和將所學知識應用于生活解決問題的遷移應用能力。
因此，筆者在課程教學實踐中，對課程的基礎知識和重難點知識根據學生的情況重新進行了梳理，制定了基礎知識、重難點知識表，并在教育教學中做到夯實基礎，突破重難點，拓寬知識面的同時，深入挖掘知識點的深度（如案例二）。
案例說明：信息技術工具知識點梳理調整表只是高中信息科技必修模塊中的一個單元的調整表。將“軟件的分類”從“基礎/知道”調整為“重點/理解”，是綜合本次調查數據結果和以前的教育教學經驗而進行的，因為閔教院附屬中學的學生經常會將常用的系統軟件和應用軟件的分類混淆。將“常用軟件的卸載與安裝”從“重點/理解”調整為“基礎/知道”是基于98.2%的學生會安裝也會卸載軟件的調查數據而做的決定。
4.調整課堂結構，讓學生自由“想”，充分“做”
上海市高中信息科技課程由統一模塊和選修模塊兩個部分組成，閔教院附屬中學選擇的選修模塊是設計與創作。該選修模塊由設計與創作理論知識、Photoshop平面作品設計和Flas創意設計三部分組成。
2014學習水平起點調查問卷數據顯示，有94.59%的學生使用過Photoshop、FireWorks、金山畫王、光影魔術手、美圖秀秀或其他的圖形圖像處理軟件。這說明學生在圖像圖形處理上已經奠定了一定的基礎，在課堂教學中不需要從零開始，教學的重點應是作品整體設計能力與創意的提升，而非軟件工具的使用。
針對這一教學起點，筆者在Photoshop平面作品設計的教學上，將傳統的教師作品展示、教學演示，學生按照要求進行作品創作、保存、提交和師生評價，調整為教師作品展示、作品創作說明，學生自由創作作品、保存、提交和師生評價（見下頁的課堂結構調整示意圖）。雖然課堂結構的改變不大，但是給予學生更多自由設想、充分創作的時間。學生進行設想與創作的時間由在傳統的課堂結構上只有10分鐘左右增加到20～25分鐘。在新的課堂結構中，教師需要盡量花最少的時間把需要講授的新內容與學生一起探討清楚，留出更多的時間和空間讓學生去創作與實踐[4]，以提高學生在實踐中應用信息技術創造性地解決問題的能力。
5.關注課堂細節，引導樹立信息倫理意識，規范提升信息道德水平
在信息化社會，社會公民不僅應具備良好的信息素養，還應具備良好的信息道德水平。針對我校學生信息意識薄弱、學生對信息道德和信息倫理認識不全面的情況，筆者在課堂教育教學中做了以下探索。
（1）面對、引導和處理課堂細節上的信息倫理問題。
在學習設計與創作模塊的內容時，經常會用到從網上下載的圖片，或者學生軍訓的照片。網上下載的圖片會涉及版權問題，而學生的軍訓照片會涉及學生的肖像權問題。這時，教師需要從正面引導學生注意在作品中標注作品素材的來源，以保護原作者、原網站的版權。使用學生的軍訓照片，原則上應該取得學生本人的同意，取得肖像權的許可。通過長時間的積累和有意識的培養，學生在版權保護、肖像權的使用等信息倫理問題的認識上，有了很大的提升。
（2）設置信息倫理討論問題，讓學生對網絡道德有全面認識。
在學習第四單元《信息技術與社會》的“負責任地使用信息技術”的內容時，結合第三單元《計算機網絡》，就新聞報道上的網站賬號泄密、銀行卡遭盜刷、棱鏡門事件等熱點話題在課堂上讓學生進行討論，讓學生認識到這些事件不僅違反法律法規，還有違網絡道德和信息倫理要求，讓學生“樹立在信息化社會中的基本道德規范，應用信息技術過程中個人自律能力”[5]，避免學生在今后的網絡生活中因為對法律法規和網絡道德不了解而走上網絡違法犯罪的道路。
高中信息科技課堂教學改進實踐反思
1.課堂教學工作應依據學生學習數據開展
課堂教育教學是基于師生互動開展的知識學習活動，學習活動效果的好壞不僅取決于教師能否在課堂上為學生提供多樣化的學習支持，教學策略設計的優劣，教學科研能力的高低等，也受到學生已有知識儲備、學習能力、學習習慣等因素的影響。因此，教師在開展教育教學的過程中，應該能夠自覺做到全面了解學生的知識儲備、學習能力、學習習慣等學習數據，在教育教學中依據這些學習數據開展課堂教育教學，而不能夠游離于學生的基本現狀主觀地開展無效的教學。
2.分層教學目標的制定與落實在大數據的支持下可以更精細化
基于條件的限制和對學生數據收集的局限性，對學生的分層還沒能做到兼顧每一位學生的每一個方面，只是一定程度上的整體分層，基于這一定程度上的整體分層教學目標的制定還存在不足。因此，若有大數據分析系統的支持，教師便能夠方便地了解到學生全面的學習數據，學科課程教育教學目標的制定與落實可以更加精細化，可以做到以數據為指導來開展教育教學工作和研究工作，實現課堂教學有意義的及時調整。
參考文獻：
[1]李青，王濤.學習分析技術研究與應用現狀述評[J].中國電化教育，2012（8）：129.
[2]蔡婷.大數據背景下學習分析技術對教學模式的變革[J].課程教育研究，2014（33）：201.
[3][5]上海市中小學信息科技課程標準（試行稿）[EB/OL].http：///link？url=niUXK9E8XXZNdS60JmFY8jVOcPlThpZBo1SyaW6EoFh7ppAbRmJbz4CiW2bTzfxyexoYA3HGHJNBpmWLvO3qq5g5_1KZ_ZlPCO8-Nd76lUC.
關鍵詞：大數據時代；預測性；數據分析能力
隨著大數據時代的來臨，教育事業發生了重大的變革，大數據技術已經被廣泛運用在高校教育評價、課堂教學、教育模式等各個方面。課堂教學是高校教育中最為有效的教育途徑，在大數據時代背景下的高效課堂教學發展趨勢，值得廣大教育者重點關注研究，這可以加強大數據技術在課堂教學中的應用，提高教學質量。
一、大數據相關概述
大數據主要指在高速發展的網絡信息技術下，所呈現的巨量數據信息以及隨之而產生的相關處理技術。大數據具有龐大的數據量，涉及的數據類型多種多樣，數據價值的密度相對較低，并且對數據的時效性要求較高。其技術能夠將復雜信息中有價值的數據篩選出來，為人們的工作生活帶來了極大的便利，其廣泛運用到生活中的各個領域，將會推動新技術的快速發展。
二、大數據時代對高校課堂教學的影響
高校的學科發展越來越復雜，尤其是交叉學科，需要教師不僅能夠掌握本學科的相關知識，還要時刻關注其他學科的發展動態，并不斷學習相關聯的學科知識。大數據時代的到來使教師能夠通過多重技術手段獲取需要的信息數據，并利用信息的共享性，不斷挖掘學科前沿信息，預測其發展動態，從而提升自身的教學水平。
在課堂教學中，融入大數據技術，利用與教學內容相符的視頻等資源，可以使學生深入了解理論知識。或是利用大數據技術演示具有危險性的實驗，避免危險實驗對學生的人身安全造成威脅，通過生動形象的畫面讓學生充分了解實驗步驟和注意事項，并利用回放功能加深學生印象，使學生既避免了實驗的危險性，又提升了學習的興趣，同時也為學校減少了一筆昂貴的實驗經費。
很多學校的學生課堂行為都會被攝像系統記錄，大數據時代的技術能夠幫助教師對學生的學習行為等進行整理分析，使教師充分了解學生的學習情況，根據學生的差異性實施不同的教學方法。
三、大數據時代背景下高校課堂教學的發展趨勢
1.增加預測性判斷
教育過程具有計劃性，教師與學生通常是按照教學計劃進行教學活動的。大數據時代的到來，將會為教師的課堂教學提供依據。利用大數據技術對學生的學習情況和日常行為進行整理分析，教師可以充分了解適合學生的教學方法、學習時間、學習方式、理論實踐方法等，進而對課堂教學的方法、內容和時間進行相應調整。大數據技術還可以預測學生思想、行為的發展傾向，幫助教師在課堂教學中對學生的不良行為進行有效預防。
大數據時代背景下的高校課堂教學，將會增加預測性判斷，提升教師的教育主動權，約束學生行為，提高學習效果，培養學生成為身心健康的綜合型人才。
2.發揮教師數據分析能力
大數據時代，高校教師不僅要具備豐富的專業知識，還需要一定的數據分析能力來適應數據支持的決策文化。教師的專業知識水平對課堂教學質量有著直接影響，是教師專業性和教學水平的重要衡量標準。隨著大數據時代的到來，教師對教育數據的分析能力，也逐漸成為教學質量的重要影響因素。教師需要在復雜的數據中，找到與學生相關聯的、有價值的信息，并運用在課堂教學中，有效地提高學生的學習效果，維護學生的身心健康。因此，其數據分析能力在高校課堂教學中的地位至關重要，在高校課堂教學中充分發揮教師的數據分析能力，已成為高校課堂教學的必然發展趨勢。
為了應對這一趨勢，高校應適應市場需求，轉變傳統觀念，增加開設數據分析課程，積極培養專業性強并且數據分析能力高的復合型教師人才。
3.個性化教育
大數據技術能夠將學生在互聯網上留下的所有信息進行總結，對學生過去的行為數據進行分析，教師可以通過分析結果，對學生的興趣愛好、心理特征、行為特點等進行了解，并具體問題具體分析，明確學生的差異性，適當調整課堂教學的內容、方式及時間安排，對學生因材施教。
大數據時代的來臨使教師能夠更深入地了解學生，以制訂更加科學合理的教學方法。高校課堂教學也將趨于個性化教育發展，更加尊重學生的差異性，不斷調整教學策略，以提高學生的學習質量和教師的教學效果。
大數據時代的到來，對社會上各個領域都產生了一定影響，高校課堂教學也深受大數據時代的影響，開始廣泛運用大數據技術，以提升教師的教學質量和學生學習效果。增加預測性判斷、提高教師數據分析能力、個性化教育已經成為大數據時代背景下高校課堂教學的必然趨勢，廣大教育工作者應更加深入研究，加強大數據時代高校課堂教學的有效性，推動高校教育的健康、快速發展。
參考文獻：
［關鍵詞］大數據;英語教育;影響;運用
引言
無論是從英語學科發展還是教育模式改變的角度出發，“大數據”都是一個非常前沿的研究性課題。這是由于英語教育與社會發展是有著緊密的聯系，將“大數據”技術應用于現代英語教育中，不僅將成為英語學科迅速發展的一個新的增長點，而且有助于英語學科自身建構的突破，以促進學科教育的革命性改變。在現代英語教學中，各類信息渠道都產生了大量的結合化、非結構化數據，通過大數據采集技術、分析技術、挖掘技術的有效應用，不僅能夠為學生的英語學習提供一個更加自由化、個性化的學習環境，而且也為教師了解學生的學習方法及學習情況提供一個嶄新的、遠程的、可量化的掌控手段，有助于現代英語教育質量與教育效果的全面提升。
一、大數據的內涵與特征
(一)大數據的概念及內涵
大數據作為一個抽象的概念，不僅是指數據在數量上的龐大，也是指是數據在規模及形式上的龐大與不可預估的定量信息。大數據區別于傳統的規模化數據信息，在最新的維基百科中認為，“大數據”是指無法在一定時間內用通常的軟件工具進行捕獲、管理的數據集合。對于英語教育而言，“大數據”的數據主要來自于兩個部分。其中，一部分主要來源于各學校及施教單位內部自身信息系統所生成的運行數據，這類數據多數是標準化和結構性數據;而另一部分則來源于校園外部，也是現代英語教學中所需要的大量文本信息、圖像信息、音頻信息、視頻信息以及微信、微博等多種類的非結構化數據。如何在規模龐大、類型復雜的英語數據源中，采集與挖掘出對英語教育有用的信息，并在最短內做出有效分析，將是大數據時代中英語教學所需進行的一項核心工作。
(二)大數據的特征
大數據的數據特征，主要是指數量上的規模性(Volume)，結構形式的多樣性(Variety)以及速度傳播上的高速性(Veloci-ty)這三個特征，即平常所說的3V。其中，規模性是指大數據的信息規模很大，一般的可以達到TB級及PB級;形式上的多樣性則是指數據類型上，大數據包含著結構化數據和非結構化數據這兩類;傳播速度的高速性是指在數據的構建、數據采集、數據分析、數據挖掘等一系列過程非常迅速。
二、大數據對英語教育的影響
(一)對英語教學模式的影響
傳統的英語教學主要是以課堂教學為主，而通過將大數據技術與英語教育深度融合，英語教學將成為一種更加開放性、互動性的教學模式。在大數據時代，學生的平板電腦、筆記本、智能手機等移動終端，都將成為英語教學的常規載體，英語學習不再僅局限于校內和課堂中，在一切場所中都不受時間、地點的限制進行自主學習。同時，伴隨著信息技術的迅速發展，全球教育資源正在逐步實現無縫整合與共享，近年來所開放的優秀教育資源如OER、MOOCS等，正逐步向全球各角落的學習者所同步共享。這些優秀的英語學習資源的利用，能明顯縮小我國各地域間英語教育水平的落差，從而為學生真正提供一個優質、自由的英語學習環境。
(二)對英語教學方式的影響
大數據時代下的英語教育，一是能提供信息的無縫鏈接，它能實時獲取各種英語資源與網絡服務的多終端訪問，能實現數據同步與英語知識的無縫遷移;二是能實現信息的全面交互，英語學習需要學生通過良好的人際交互以更好的理解與掌握語言能力，而利用大數據技術能實現師生之間、學生之間隨時隨地的互動交流;三是能對學習情況進行積累監測，利用大數據分析技術、挖掘技術，能通過移動終端隨時獲取學生課外學習情況、記錄成績，并能通過區域性的數據統計，得到具有研究價值的數據報告，以詳細掌握學生課內外的學習軌跡;四是能提高教學管理效率，大數據采集技術中的二維碼技術、紅外感應技術、全球定位等技術，都可以使各種英語教育裝備與互聯網連接，從而實現對英語教育內容、教育過程的智能化識別、定位、監控與管理，以明顯提高英語教學的管理效率。總而言之，通過數據采集技術以全面收集各種英語教育數據，再利用數據分析與數據挖掘技術對這些數據進行深度處理，不僅能夠英語教學與管理提供更加科學化的決策支持，而且能明顯提升英語教育的實用性，有助于推動現代英語教育的可持續化發展。
(三)對英語教學評價的影響
大數據與英語教育的深度融合，還可以實現對學生英語學習過程的有效評估。一方面，通過大數據采集技術，可以監控學生的英語學習流程，發現學生的日常學習狀態，并通過對數據的變動分析，教師也能觀察到教學方式、教學流程改變的效果，促進教師在課后反思自己需要進一步改進的地方;另一方面，通過對學生英語學習行為的數據分析，也有助于掌握學生的知識掌握程度與興趣點，以促進教學效果的反思。由此可見，“依靠數據說話”已成為了現代英語教學評價的基本立足點。通過對教學過程、學習行為以及各種教學管理數據的全面采集、集中存儲、深入挖掘與分析，不僅能學生的英語學習具有重要的指導意義，也為教師的教學質量評估提供了全面、準確的分析結果。
三、大數據的關鍵技術及在英語教學中的運用
(一)大數據的關鍵技術
大數據技術是由數據采集、數據分析、數據挖掘、數據管理、數據共享、數據可視化等一系列技術的集合。數據的基本流程。1．數據采集技術英語教育中所形成的大數據，一個重要特點就來源廣泛、類型多樣，這就需要利用數據采集技術對數據進行有效的抽取與集成，并通過關聯存儲于數據庫中，以方便對數據隨時的提取與分析。目前，用于英語教育數據的采集技術，主要包括了:基于搜索引擎采集技術、基于數據流引擎采集技術、基于數據庫采集技術、基于ETL引擎采集技術等類型。2．數據分析技術數據分析技術也是英語教育數據處理流程的核心，其主要目的是根據教學的需求，對這些數據進行深入的挖掘、整理與分析。數據分析技術主要包括了數據挖掘技術、機器學習技術、統計分析技術等類型。其中，統計分析技術主要為云計算技術、分布式處理技術等。3．數據可視化技術數據可視化技術也被稱為數據解釋技術，它能通過對數據分析結果的可視化形象，向用戶展示具體、形象的結果。在英語教育中，數據可視化技術不僅可全面、直觀的呈現各類英語教育統計數據，而且也可通過可視化操作界面，遠程操控英語教學設備。
(二)大數據在英語教學中的運用
1．在英語遠程教育中的應用隨著全球一體化時代的到來，熟練掌握英語已成為新時期、高素質人才日常生活、工作所需。為了更加便捷的學習英語，大量網絡在線課堂、網絡英語學習資源也應運而生，英語教學也逐漸由傳統的課堂教學模式向著更加個性化、便捷化、網絡化的教學方向轉變，英語教育的遠程化、網絡化時代已然到來。近年來，由于新興的遠程化網絡英語課程大量出現，隨著而來也出現了大量的英語教育數據，再加上學生利用這些課程在網絡中學習、互動、互助，也相應產生海量數據。因此，大數據技術在英語網絡遠程教育中也有了相應的用武之地。例如，通過數據采集技術，能統計學生在網絡中對英語知識提問的次數、參與討論的多少等等，然后在這些基礎上，通過數據分析技術，能詳細掌握學生的學習狀態和英語水平，進而對學生的英語學習行為進行正確的誘導與評價。隨著大數據技術在英語遠程網絡教育的應用，教師不再基于自己教學經驗來分析學生在學習中的偏好、難點以及共同點，而只要通過分析與整合學生英語學習的狀態與行為記錄，就可輕易地掌握學生的英語學習規律與學習水平，然后再有的放矢，對不同的學生采用更加有針對性的幫助和輔導，這都有助于明顯提升遠程英語教育的效率與效果。
2．在英語課堂教育中的運用大數據技術除可應用于遠程英語教育以外，在課堂教學中也有著廣闊的應用空間。大數據技術在英語教育中的應用，最重要的目的就是提高學生英語學習的效果與效率，而通過大數據分析技術、采集技術的應用，對英語課堂的教學模式、教學方法以及學習行為都能形成有利的改變。通常而言，學生在課堂學習中作業信息、日常學習信息等重要信息，往往容易被忽視。而通過大數據采集技術與分析技術，則能及時發現與整理這些重要信息，不僅能為提高學生的英語成績提供更加個性化的服務，也有助于提高學生英語考試的成績、平時的出勤率、四六級通過率等。例如，通過大數據技術，能及時分析出某位學生英語成績不佳的原因，是由于周圍環境影響因素?是由于學習內容沒掌握因素?或者是因生病緣故?等等，從而為教師提供有用的數據信息，以實現更加針對性的英語課堂教學。
3．在英語考試中的應用大數據技術還有助于讓英語考試更加科學與合理，由于英語考題的設置，需要考慮到學生的英語學習水平、答題效率多種因素。在考試過程中，試卷的答題結果、班級成績情況，也能為教師提供大量的數據信息。而通過數據采集技術、數據分析技術，則有助于詳細了解學生的英語學習情況與記憶情況，在下一次出題時就能更加貼近于學習實際，并設置出更加適合學生的個性化問題，設計出能夠促進英語記憶力的考題線索。
四、總結
關鍵詞：大數據；數據分析；數理統計
基金項目：華北理工大學研究生教育教學改革項目資助（項目編號：K1503）
基金項目：華北理工大學教育教學改革研究與實踐重點項目資助（項目編號：Z1514-05；J 1509-09）
G643；O21-4
谷歌公司的經濟學家兼加州大學的教授哈爾?范里安先生過去說過統計學家將會成為像電腦工程師一樣受歡迎的工作。在未來10年里，人們獲得數據、處理數據、分析數據、判斷數據、提取信息的能力將變得非常重要，不僅僅在教育領域，各行各業都需要數據專家，“大數據”時代的到來使得數據處理與分析技術日新月異，深刻的影響著各個行業、領域及學科的發展，尤其是與數據關系密切的行業及學科，而作為工科各專業碩士研究生重要的公共基礎課數理統計學是天生與數據打交道的學科。
怎樣在“大數據”時代背景下培養出適應面向企業自主創新需求的數據分析人員或掌握現代數據處理技術的工程師，如何把當下流行的“大數據”處理技術與相關數理統計學課程教學有機的結合，以激發學生對數據處理與分析技術發展的興趣，這些都是我們在與數理統計學相關的課程教學中不得不思考的問題。然而，當前高校工科各專業碩士研究生數理統計教學的現狀卻與其重要程度相去甚遠，整個教學過程的諸多環節都存在較大的不足，主要表現為：1.教學內容偏重理論，學生學習興趣不高；2. 輕統計實驗；忽略對統計相關軟件的教學；3.沒有注重數理統計的學習與研究生專業相結合，實用性強調不夠。4. 輕能力培養；輕案例分析等。
這些現象導致的直接后果就是學生動手能力上的缺陷和創新能力的缺乏， 不能夠自覺利用數理統計知識解決實際問題， 尤其缺乏對統計數據的分析能力。因此，需要數理統計學隨著環境的變化不斷創新新的數理統計思維和教學內容。避免教學內容與大數據時代脫節。為此筆者在該課程的教學過程中，有意識地進行了一些教學改革嘗試。提出了幾點工科研究生數理統計教學的改革措施。
（1）調整教學內容，將與數理統計相關的大數據處理案例引進課堂。有很多有普遍性的應用統計實際案例，可以在本課程的教學過程中有選擇的引入介紹給學生，讓學生們了解利用所學統計方法進行實際數據分析的操作過程和得出結論的思維方法。以期解決工科研究生對確定性思維到隨機性思維方式的轉變的不適應性。
（2）適應大數據時代數理統計學課程的教學環境。實現教學方式的多樣性。大數據時代背景下，互聯網十分發達，學生根據自己的興趣去收集、整理和分析數據，既可以改變他們對統計方法的進一步認識，也可以增加他們的學習興趣。甚至可以以專業QQ群，郵件的方式和同學、老師之間相互交流，交流者處于相互平等的地位，可以暢所欲言，隨時隨地都可以交流，起到事半功倍的效果。這種交流使得教師不再是知識的權威，而是把教師上課作為一種更好自主學習的引導，這種交流使得他們的思想變得更加成熟。同時參與各種網絡論壇，貼吧回答問題等使得他們更能體現自己的價值，這種交流也使得學生的學習熱情和學習精神得到更好的激發。
（3）引導工科研究生開展與本專業相結合的課題研究，強調實用性，注重統計思維能力培養。適應大數據時代數理統計學課程教學環境，實現教學方式的多樣性。以期彌補學生缺少數據分析實例的訓練，解決學以致用的不足。在目前的數理統計教學安排下，受學時所限，如果相當一部分時間用來學習公式、定理的推導及證明，勢必沒有時間進行實際的數據分析練習。在大數據時代背景下，隨著海量數據、復雜形式數據的出現，使得統計方法的發展和以前有了很大的不同，沒有實際的數據分析訓練，學生們就無法對統計的廣泛應用性及重要性有深刻的體會，也不利于保持和提高他們的學習興趣。這要求具體工作者提出新的統計思想和方法，加深對已有統計思想的理解，以解決實際問題。
（4）改革成績評定方式。現有的考試模式為通過有限的一到兩個小時的期末考試，進行概念的辨析和理論及方法的推導計算，由此來判斷研究生關于數理統計課程的學習情況有很大的不足，特別是對可以利用軟件進行的某些實際數據分析的考察沒有辦法實現。因此，有必要通過日常課堂“論文選題―提交―討論”與期末理論考試相結合的形式對學生數理統計學習進行考核。加大對學生平時考察的力度，相應地減少期末考試成績的比重。讓學生選擇一些與自己專業有關的數據進行嘗試性的數據分析、一些統計科普著作的讀書報告等并寫成論文的形式提交，做為對學生成績的評定方式，更能綜合、客觀地評價學生的學習情況。
數據分析在現代生活中發揮的作用越來越大，而道磽臣品椒可以與數據分析有機的結合，從而在提高數據分析效率的同時，保持分析結果的有效性，為生產和實踐活動提供準確的參考。以上的思考和建議僅是我們在教學研究和教學過程中的一點體會，還有許多工作亟待深入，比如適合工科研究生數理統計課程的大數據案例選取，與課程內容的有效銜接；案例教學法如何實施；教學方式多樣化問題；課堂教學與網絡交流結合；理論介紹與軟件應用訓練結合問題等。教學改革與實踐是一項艱巨的任務，以培養學生的實際運用能力和正確解釋數據分析結果的能力為目的，強調統計思想和方法應用的培養，讓學生們了解利用所學統計方法進行實際數據分析的操作過程和得出結論的思維方法將是一項長期的工作。
參考文獻
[1].游士兵，張 佩，姚雪梅.大數據對統計學的挑戰和機遇[J].珞珈管理評論， 2013， （ 02）： 165-171.
“大數據”是2012年以來信息技術領域中最為炙手可熱的詞匯。社會發展已經進入對大數據處理的搶奪戰中。MOOC教育在大數據的影響下，突破了傳統教學體系中存在的各類阻礙，不僅變革了傳統的教學體系，還催生了全新的教與學文化。現代大學教學體系一方面需要變革傳統教學中的種種弊端，例如，教學內容陳舊、教學方式僵化、教學成果評價單一、教學文化缺乏活力；另一方面需要面對科技快速發展提出的挑戰。大數據環境下，MOOC不斷實現突破和創新，一個處于科技前沿的全新大學教學體系正在其影響下悄然形成。
一、大數據的內涵與特點
目前，對大數據還沒有統一的定義。基于大數據的特點，行業內普遍從大數據的規模性、多樣性以及高速性、價值性四個方面闡述其內涵。首先，大數據能夠幫助對現有事物有感知作用。“面向領域或主題的歷史數據與當前數據的融合，是對潛在線索與模式的挖掘、對事件群體與社會發展狀態的感知。”[1]其次，大數據能夠對未來發展有預測作用。通過數據，整理、提煉出事物發展的未來趨勢，為工作提供一定的可靠材料。最后，大數據發揮出服務作用。利用大數據，提高社會服務的效率是其所要實現的目標。
二、MOOC與大數據
MOOC（Massive open online course）即大規模開放式在線課程。“大規模”“開放”“在線”突出表達了MOOC的特點。MOOC的興起與互聯網技術、傳統教育模式、高等教育成本有直接的關系。互聯網技術將人們帶入了前所未有的科技世界中。互聯網技術直接改變了人們的生活方式、工作形式。互聯網技術為MOOC的興起提供了最直接的技術支持。20世紀初，美國教育家杜威提出“新三中心”，即“以兒童為中心，以活動為中心，以經驗為中心”。他的教育思想是對傳統教育模式的有力反擊。對于滯后的傳統教育模式，MOOC教育同樣對出相應的變革；高等教育成本是每一所高校不可回避的問題。“在世界范圍內，高等教育成本的大幅攀升使得低成本的教育解決方案在廣泛的人群中擁有龐大的需求，美國大學生一年大學學習的平均花費為27，435美元，這意味著一名學生獲得學士學位需要花費超過10萬美元。”[3]MOOC教育的免費政策正是該項高教難題解決的辦法之一。
MOOC與大數據之間關系緊密。首先，MOOC本身依賴于互聯網技術，是科學技術的體重體現。其次，MOOC產生大量待分析的數據。在MOOC教育平臺上，從參加課程的學生名單到教師授課內容的統計等，產生了龐大的待分析數據。最后，MOOC在教學體系中運用大數據分析技術。良好的數據分析將會大大提高MOOC對實際數據的利用能力。通過對數據的挖掘，MOOC能夠獲取第一手有價值的教學信息，結合數據反饋的信息，在教學體系構建中利用起來。
大數據背景下，MOOC對于高等教育領域的影響在于，它借助于大數據分析手段在教學內容、教學方式、教學成果評價和教學文化四個方面為學生、教師、學校重新構建了一個全新的教學體系。
三、大數據有助于MOOC重構大學教學體系
“技術向來都是教育的附屬品。技術通過促進一個人人平等的知識狂潮而發揮著核心作用，在這個知識狂潮中，學習即是開放的，也是不受班級與課表的限制。”[3]教學內容、教學方式、教學成果評價以及教學文化共同構成了教學體系。大數據分析手段幫助MOOC教育重新塑造大學教學體系。
1.大數據中的MOOC教學內容
MOOC教育在大數據分析手段的影響下，教學內容將有重大的變革。根據我國互聯網信息中心統計數據顯示，“截至2010年12月，中國青少年網民規模為2.12億。青少年互聯網滲透率較高，60.1%的青少年都是網民，超出全國平均水平25.8個百分點。”[4]現代大學生是真正意義上的“數字土著”。“數字土著”是“美國北卡羅來納大學著名學習軟件設計家Marc Prensky提出了‘數字原住民’（Digital Natives）和‘數字移民’（Digital Immigrants）的概念，用以表征父輩與子輩在數字化技術方面的巨大差異。”[5]
在傳統大學教育體系中，教學內容的確定有一定的滯后性、呆板性。教材知識內容更新緩慢，不顧知識發展的規律，重復使用，對于學生來說弊端較多。同時，教學內容缺乏靈活性。呆板的教學內容調動不起來學生的積極性。通過高端的大數據分析技術，MOOC將大量的、豐富的教學內容提供給學習者。“MOOC在當今社會之所以形成強大浪潮，引起人們廣泛關注，根本原因在于它為人類的知識創造提供了一個嶄新平臺。”[6]MOOC優質的課程資源搬到網絡上，變革了傳統的教學內容。例如，Coursera是免費的大型的公開在線課程項目，該平臺上的課程總數已達124門。MOOC平臺上，學生可以任意選取自己感興趣的課程，感受名校教授講課的魅力，體驗不同教授對知識的多樣見解。數據顯示，“來自世界各地的160000人注冊了斯坦福大學Sebastian Thrun與Peter Norvig聯合開出的一門《人工智能導論》的免費課程。”[7]在此基礎上，MOOC教育提供者能夠獲取學生選擇課程的具體信息。從這些信息中，研究人員將受到學生歡迎的課程羅列出來，供教育研究人員、教師參考。大數據分析成功的將學生感興趣的教學內容呈現出來，方便教師及時調整課程的上線數量。無形中，大數據分析改變了傳統教學內容。全新的教學內容將得到更多學生的喜愛。
2.大數據背景下的MOOC教學方式
教學方式是指教師在要求學生獲取知識，提高能力，獲取學習方法的過程中所采用的方式。MOOC教育中，數字化的教學方式逐步滲透到高等教育當中。由于MOOC教育中知識的學習通過視頻與網絡傳播，教師的教學方式必須做出相應的轉變。MOOC數字化的教學方式是循序漸進的過程，電腦化的教學方式也將被學生、教師逐漸適應。亞利桑那州立大學的執行副教務長菲爾?萊杰爾認為“我想大部分的教師會認為這是一個好的轉變。另外，3年后80%的教師都會熟悉數字化的教學方法了。”[8]除去數字化的教學方式，MOOC平臺上的課程教師還將多種教學方式結合起來。通過一段時間的檢驗，一些課程通過數據分析，教師還根據數據反映出的不足改進自己的教學方式。MOOC促進了師生之間圍繞知識進行更多的互動。利用大數據分析手段，教師可以將課堂上的時間空出來，利用課堂時間將關鍵的問題羅列出來，引導學生進行討論。在此基礎上，大數據分析催生了多種教學方式的綜合運用。
3.大數據分析中的MOOC教學成果評價
MOOC利用大數據的優勢變革了傳統教學評價方式。一般來講，教學成果評價表現在兩個方面，一是教師評價改進自身課程，提高課程質量。二是學生學習成果的評價。以往的教學成果評價的弊端在于只有等到考試的時候，教師才第一次了解到學生是否真正掌握了知識。然而，MOOC平臺上，通過對大數據的分析與處理，教師可以迅速的改進課程。“由于MOOC課程參與人數極多，機器學習機制能夠對大量數據進行分析，從一個人看過多少次視頻，到一個題目有多少人答對。”[9]教師通過平臺后的數據庫，能夠分析數以千計的學生學習成功與失敗的關鍵原因，找到課程需要相應作出調整的地方。更值得注意的是，MOOC的實時性。MOOC可以使教師在任意時間內都能夠獲取到這樣的數據加并以分析和利用。教師獲取這些數據后，既可以改進課程，又可以給學生更好的建議，幫助他們改變學習方式，提高學習成績。對于學生來說，MOOC平臺上，學生學習成果評價在“具體評價方式與課程認證兩個方面對傳統模式進行了革新。”[10]大數據為MOOC平臺的學生提供更新穎的評價內容。首先，MOOC教育中采取了軟件機器評分與同學互評相結合的方式。MOOC對于理工科學生的學習成果多采用軟件或機器的評分方式。利用軟件或機器的優勢在于它們能夠更為精確的批復出學生作業或測試中的錯誤。
4.大數據影響下的MOOC教學文化
從現有教學文化內涵研究來看，不同學科的研究者提出了不同的闡述內容。一般認為，教學文化“基本結構分為三個方面即教學的有效性、學生的參與性以及學習的主動性。”[11]大數據分析方式對教學文化的影響是出乎意料的。首先，大數據分析手段幫助MOOC教育增強了其教學的有效性。以往部分教師在教學內容的選擇、設計上沒有下功夫，知識更新速度慢。MOOC平臺上，教師為學生提供的是高質量的教學內容。MOOC上的課程都是經過精心篩選，出自世界名校教師之手。這些課程教授過程中，教師采取了多樣的教學方式，教學語言多樣化，適應不同學習需求的學生。頻繁的互動，將有助于避免學生注意力分散情況的發生，進一步提升了教學的有效性。MOOC課程不僅能夠實現在課堂上師生之間的交流，同時，還有助于在課堂上形成師生、生生之間的溝通與交流。其次，大數據分析手段幫助MOOC教育提升了其學生的參與性。通過MOOC數據統計顯示，在以往在線教育過程中“每學期只有5%-10%的學生能做到經常在教室里或課堂上參與深入討論，其余學生的態度則是相當消極的。”[12]因此，高等教育教學必須將學生的參與性調動起來，這樣才能更好的實現教學目標。MOOC教育實現了提升學生學習精力投入的目標。
MOOC教育對高等教育國際化同樣做出巨大貢獻。現代教育的主要特征在于它的國際性和融合性。突破國界和地域限制，MOOC教育正是踐行知識世界融合的目標。在大數據技術的支持下，MOOC不僅將課程提供者的價值觀念、思想意識快速的在世界范圍內傳播，同時，MOOC還使學習者更加直接的面對不同理念、價值、文化潛在的影響。
關鍵詞大數據計算機教學教學質量應用效果
1大數據技術及網絡教學平臺的發展背景
20世紀80年代，未來學家埃爾文托夫勒在《第三次浪潮》預言了大數據技術的飛速發展和廣泛應用。近年來，受大數據技術的影響，聯合國制定了大數據開發相關的“全球脈動”計劃，對大數據技術應用中各國面臨的機遇和挑戰進行了深入闡述，體現了國際社會對大數據技術的高度關注。我國通過制定《大數據標準化白皮書》等國家規劃，將大數據融入到政府、企業以及公益等領域和行業，從而進一步挖掘和激發大數據技術的應用和發展潛力。大規模開放網絡課程自2012年開始作為一種新的教育模式備受矚目。在OCW平臺視頻播放功能的基礎上，現有網絡教學平臺增加了布置作業、教學互動以及在線評估等功能。隨著網易引進國外高等院校視頻課程，我國網絡教學平臺建設逐漸步入正軌，網絡教學應用于本科院校計算機教學。本科院校計算機教學不僅具有信息化和數據化的教學思路和學科特點，而且具有豐富的網絡教學資源和學生群體。網絡教學平臺作為教學資源的集散地和展示窗口，與大數據技術同根同源，在技術融合方面擁有得天獨厚的優勢，提供了大量數據，便于使用大數據技術對教學效果進行量化提升。本研究通過以“超星學習通”網絡學習平臺應用為例，建立大數據分析處理系統，通過教學質量評估算法形成可視化報表，為本科院校計算機教學質量提升提供參考。
2大數據技術在計算機教學質量提升中的應用
2.1“超星學習通”平臺介紹
“超星學習通”平臺由登錄界面和個人主頁構成，課程部分由課程主頁、通知、課程學習以及討論組件構成。在學習頁面設置了學習進度、課堂筆記、視頻學習等模塊。“超星學習通”平臺的核心功能是教學視頻播放，本文視頻播放后臺管理功能主要實現課程管理、視頻管理、管理員管理、評論內容管理和注冊會員管理功能。課程管理能夠實現課程建立刪除、課程資料上傳以及課程習題管理功能，管理員管理能夠實現教師賬號添加、教師賬號信息修改以及教師賬號刪除功能。視頻管理能夠實現視頻分類添加、課程視頻上傳以及視頻信息收集功能。“超星學習通”平臺可以在PC、移動設備等多種終端上運行，能夠讓學生隨時隨地進行計算機專業課程學習。
2.2大數據分析系統搭建
大數據分析系統基于云計算及時進行搭建，使用Hadoop技術構建了數據集成、文件存儲、數據存儲、編程模型、數據分析以及平臺管理六層處理結構。Hadoop架構能夠幫助開發者進行分布式程序開發，從而對大量數據進行分布式處理。通過將“超星學習通”平臺管理后臺與數據庫的連接，能夠獲取學生學習過程的相關數據。“超星學習通”平臺能夠為教師提供多種類型的學生學習和教師教學活動數據，結合“問卷星”等多種工具可以確保數據收集的全面性和準確性。大數據分析系統可以快速地對收集到的數據進行處理，從而為教師在學習過程中快速、準確地進行動態評測提供有效手段。
2.3教學質量評估算法及實施
常見的數據分析模型有決策樹、神經網絡、貝葉斯分類等算法模型。本文選取貝葉斯分類方法進行數據分析，對群成員間的關系進行可能性預測，分析不同類別的數據之間潛在的關系。在數據分析中，將學生分為具有代表性的兩類：A類是將全部教學視頻看完后參加在線考核，B類是僅觀看部分教學視頻并參加在線考試。通過考察兩類學生在相同條件下參加在線考核的成績，從而對計算機教學質量進行評價。利用樸素貝葉斯模型可以量化學生平均學習成本，從而考察學生正確回答某一知識點所需要的平均時間。在考量教學質量的過程中，要排除無效的學習行為記錄和習題。通過貝葉斯模型可以獲得單個知識點的學習成本系數，通過期望公式計算獲取平均學習成本系數。平均學習成本系數越接近1，則課程質量越高。通過學習成本的方差計算，可以獲取課程的難易程度。結合普通最小二乘法獲取最佳擬合曲線，從而對平均學習成本系數是否符合期望進行考察。實驗證明，能夠通過大數據技術對本科院校計算機教學質量進行考察并給出建議提升路徑。
3提高大數據在計算機教學質量提升作用的對策
3.1提高大數據技術在計算機教學模式改革中的作用
本科院校計算機教學要緊貼技術發展前沿，將大數據技術與“超星學習通”平臺結合，為本科院校計算機教學質量甚至是本科院校教學質量提升提供發展路徑。大數據技術的運用能夠幫助教師根據學生的需求和計算機專業教學特點進行教學調整，優化教學內容。學校通過將大數據技術與相關計算機課程相結合，將數據開放鼓勵學生進行算法研究，通過多種算法對學習數據進行處理，提高了學生的學科參與度和學習積極性。在學生參與的過程中涌現出了許多有益的嘗試，其中之一就是計算機專業學生“六維”培養。“六維”是指從社會、學校、職業、企業、中國、世界六個維度進行人才培養，利用大數據技術開發了“六維”學生綜合評價子系統。“六維”培養模式將學生在校學習、生活的核心內容進行量化和數據記錄，為教師提高教學質量提供多維信息。數據來源主要由個人基本信息、平臺考核情況、平臺互動信息等組成。通過量化評價，“六維”模塊能夠從學習短板、能力提升、職業規劃、教學提高等方面提出建議，為教學質量提高提供路徑。
3.2改善本科院校計算機教學思維來提升教學質量
傳統教學模式使得教師和學生受到教學大綱和課程教材的限制，學生更多被動地接受教學內容，無法實時反饋對教學內容的學習效果。這種條框式的教育理念與當今社會對創新性人才的需求不相符。通過“超星學習通”平臺和大數據技術的應用，能夠使教師直觀、及時地了解學生對知識點的掌握情況，從而提高學生運用計算機技術解決實際問題的能力。“超星學習通”平臺具備的互動性和及時性特點，為學生提供了自主學習渠道。在大數據分析的基礎上，教師可以改善優化教學思維，結合教學大綱要求和自身經驗，有效開展教學活動。筆者所在學校將“超星學習通”平臺與教學日常考核系統進行關聯，考核系統能夠對學習數據進行監測并及時預警，提醒教師重點關注。
3.3運用大數據優化本科院校計算機教學模式
大數據技術能夠將本科院校計算機教學過程從課前準備、課堂授課以及課后測試逐步進行優化，將教學過程轉變為課前備課、在線授課、線上測試、數據分析以及及時改進5個步驟。“超星學習通”平臺的運用使傳統課堂教學搭上了互聯網這班快車，大數據技術的運用使得教學數據分析成為現實。此外，本科院校計算機教學模式的優化也會為教學質量提升提供一條路徑。大數據技術在計算機教學中應用之后，“超星學習通”平臺教學視頻日更新率提高了三個百分點，教師進行課程優化的精力和動力更充足了。
3.4大數據技術能夠實現計算機學科個性化教學開展
“超星學習通”平臺采集的大量數據在大數據技術的幫助下，可以實現學生個體個性化的數據分析，從而得到學生計算機學習個性化改進方案。課堂教學中教師的精力有限，難以關注每個學生的課堂表現，也難以將課后測試的結果與課堂表現結合。而大數據技術和網絡教學平臺相結合，可以對每一位學生學習的全流程進行跟蹤和數據收集，經過大數據分析后為教師提供參考，從而提高教學質量和學習效率。通過“超星學習通”平臺的應用，筆者所在院校計算機課程滿意度有了明顯提高。
關鍵詞：管理統計學；教學模式；大數據；案例教學
中圖分類號：G4 文獻標識碼：A doi：10.19311/ki.1672-3198.2016.33.147
1 引言
管理統計學是一門應用統計學方法和理論研究經濟管理問題的應用性學科，它通過收集、分析、表述、解釋數據來探索經濟管理問題的規律，并輔助企業進行管理決策和提高管理效率。傳統的統計學關注小規模數據下的數據描述、推斷和科學分析用。與之相應，管理統計學的課堂教學主要關注統計學原理的講述、小數據的推斷分析和經濟管理問題的簡單應用。
然而，自2008年Nature雜志發表“Big data：science in the peta byte era”以恚大數據的發展方興未艾，備受學術界，企業界等關注。大數據的理念和技術不僅在互聯網、金融、機器人、人工智能等領域取得突破性進展，也將對企業的生產、經營和決策等活動帶來深刻的影響，通過對企業大數據的深度挖掘，有助于實現企業的商業價值，規避企業的決策風險，提高企業的競爭力。
大數據時代的到來，對管理統計學來說既是機遇又是挑戰，機遇在于：大數據的分析主要建立在統計學的基礎上對數據進行處理、分析，從而使得大數據可視化；而挑戰在于：當下管理統計學的教學方法和教學手段難以匹配大數據時代對數據分析從業者的要求，這就要求對管理統計學的課堂教學模式進行進一步的發展與創新，以期適應大數據背景下的新要求。
如何結合大數據時代的新要求設計合適的課堂教學模式，如何結合豐富的大數據應用案例開展課堂教學活動，如何增強大數據背景下學生的數據驅動的管理決策意識，培養適應大數據時代要求的高素質人才，這些都是大數據背景下傳統的管理統計學課堂教學模式所面臨的問題和挑戰，這也促使管理統計學教學工作者不得不去探究、優化甚至改革現有的管理統計學課堂教育模式。
2 傳統管理統計學教學模式的概述
筆者所在的教學團隊來自于武漢科技大學管理學院，承擔全院《管理統計學》課程教學任務，在教學方法、實踐教學等有較為豐富的教學經驗。然而，在多年的教學過程實踐和與學生的教學互動當中發現：現有的管理統計學教學模式盡管相對較為成熟，在培養學生的數據分析意識方面起到的重要作用，但是仍存在以下不足，而這些不足恰恰難以適應大數據背景下對管理統計學教學帶來的挑戰。
2.1 注重理論講授，忽視應用教學
受技術發展和數據規模等因素的制約，傳統的管理統計學教學大都采用理論驅動的教學模式，教師依托教材，注重統計學基本原理和方法的傳授，學生掌握基本原理，對統計學的實際應用等關注較少。
盡管管理統計學課堂教學會涉及到一定的應用案例，但是這些案例大都簡單，陳舊，數據來源單一，難以接觸實際原始數據，統計建模思路也相對固定，這些教學案例既不能反映管理統計學的最新發展和應用思想，也無法將其帶入企業經營的情景，對企業決策過程缺乏了解，這些因素都使得學生對該課程的學習興趣不高，不利于培養學生應用統計學解決實際問題的能力，進而影響課堂教學效果。
2.2 注重數學推導，忽視工具應用
管理統計學要求學生掌握一定的數學基礎，教材也都有較多的數學公式和理論推導，忽視了培養學生應用SPSSvSASvR等統計軟件工具解決統計問題的操作能力。
根據經管類專業的培養定位，對于經管類專業的學生而言，相比于統計的數學公式，真正實用的如何借用SPSSvSASvR等統計軟件工具來解決企業經營決策面臨的實際問題，尤其是在大數據背景下，需要處理海量、復雜、多源、異質的高維數據。這些是單憑數學推導和簡單的手動計算無法完成的。
近年來，大數據、互聯網等技術的快速發展催生了一類新型且前景廣闊的職業方向-數據分析師。綜合數據分析師的職業要求，可以發現，這些職位大都要求從業者了解基本的統計學原理和方法，熟練掌握SPSSvSASvR等統計軟件工具，并應用這些工具解決企業經營管理面臨的實際問題。
2.3 注重知識考核，忽視項目訓練
受限于教學管理制度和考核手段等因素，目前管理統計學課堂教學考核方式大都以閉卷為主，主要考察學生對統計學基本知識點的掌握情況，以及學生應用統計學知識解決簡單案例的綜合能力。
然而，在大數據時代背景下，除了要求掌握統計學基本原理，更應培養學生應用統計學知識解決實際問題的綜合能力，而這種綜合能力往往涉及數據獲取、數據預處理、數據探索、統計建模、模型檢驗、模型評價、模型解釋、模型部署和模型修正等數據分析的全過程，這種綜合能力的掌握是無法通過現有的知識考核來達到的，這些必然要求學生通過參與實際項目或模擬情景來實現。
3 大數據背景下管理統計學教學模式探討
如何結合大數據時代的新要求設計合適的課堂教學模式，如何結合豐富的大數據應用案例開展課堂教學活動，如何增強大數據背景下學生的數據驅動的管理決策意識，培養適應大數據時代要求的高素質人才，這些都是大數據背景下傳統的管理統計學課堂教學模式所面臨的問題和挑戰。而現有的管理統計學課堂教學模式難以匹配大數據時代對其提出的要求，這就要求對管理統計學的課堂教學模式進行進一步的發展與創新，以期適應大數據背景下的新要求。
關鍵詞： 智慧課堂；大數據分析；結構性變革
中圖分類號：G632 文獻標識碼：A 論文編號：1674-2117（2015）13/14-0112-04
從基于物聯網技術構建的智慧教室，到利用電子書包開展智慧學習，以及基于云計算和網絡技術搭建的智慧課堂，信息技術增強了課堂互動交流，提升了課堂教學效率。大數據時代，開展基于大數據技術的動態學習評價，建立基于學習數據分析的智慧課堂，為現代學校智慧課堂的構建與應用提供了新的思路。
智慧課堂的定義
目前對智慧課堂的定義總體上有兩類：一類是從“智慧”的語義學上定義，與“智慧課堂”對立的是“知識課堂”；另一類是從信息化視角定義的。本文的定義是基于后者。從信息化的視角來看，隨著信息技術不斷發展及其在學校教育教學中的應用，信息技術從早期的輔助手段向與學科教學的深度融合發展，傳統課堂向信息化、智能化課堂發展，對智慧課堂的認識也在不斷深化。
目前基于信息化視角對智慧課堂概念的定義有三種。一是基于物聯網技術應用的。這一定義強調基于物聯網的“智能化”感知特點。二是基于電子書包應用的。這一定義強調基于電子書包的“移動化”智能終端特點。三是基于云計算和網絡技術應用的。這一定義強調課堂中的“個性化”學習應用特點。
這里我們結合實際開發應用，提出基于動態學習數據分析的智慧課堂概念。即智慧課堂是指利用大數據、云計算、物聯網等新一代信息技術打造的智能、高效的課堂，是基于動態學習數據分析和“云+端”的運用，實現評價反饋即時化、交流互動立體化、資源推送智能化，全面變革課堂教學的形式和內容，構建大數據時代的信息化課堂教學模式。
智慧課堂的主要特點
基于動態學習數據分析和“云+端”運用的智慧課堂，與傳統課堂相比，在技術和教學應用上具有重要的特色和創新價值。主要特點有：
①基于數據的課堂：一切靠數據說話，依據學生學習行為大數據挖掘分析與決策，用直觀的數據了解學生對知識掌握的水平，精準地掌握來自學生的第一手學情資料。
②高效互動的課堂：利用智能化的移動學習工具和應用支撐平臺，教師與學生、學生與學生之間的溝通與交流更加立體化，能無障礙地進行即時交流和互動。
③動態開放的課堂：借助于新興信息技術及各種智能終端，課堂系統超越了時空限制，實現更為開放的教室、更為開放的課堂活動，讓課前、課中、課后融為一體。
④合作探究的課堂：采取小組協商討論、合作探究的學習方式，協作群組服務能夠幫助有相同學習需求和興趣的學習者自動形成學習共同體，教師可以通過平臺對小組合作進行實時的數字化評價和及時的反饋。
⑤個性化學習的課堂：通過課前預習測評分析和課中隨堂測驗即時分析，實現對學生的個性化學習能力的評估，有針對性地制定教學方案和輔導策略，真正實現“一對一”的個性化教學。
⑥教學機智的課堂：教師基于動態學習數據分析和即時反饋，采取機智性行動，及時調整課前的教學設計，優化和改進課堂教學進程，充分體現教師的教學智慧和教學藝術。
智慧課堂的信息化環境
智慧課堂常態化應用的前提是具有先進、方便、實用的工具手段，為此，需要構建基于學習動態數據分析和“云+端”應用的智慧課堂信息化環境。智慧課堂信息化環境的基本架構如圖1所示。
智慧課堂信息化環境的總體架構包括三大部分，其主要功能是：
①微云服務器：提供本地網絡、存儲和計算服務，可以方便、直接地將即時錄制的當堂課程進行本地化存儲；構建無線局域網，教師和學生可以通過多種移動設備，在無需互聯網的狀態下，實現任意點對點的通訊與交互，節省大量互聯網資源的占用；當連接互聯網時，可以實現教室的跨越空間的直播。
②端應用工具：包括教師端和學生端。教師端實現微課制作、授課、交流和評價工具，導入PPT并實現動畫及視頻的插入，電子白板式任意書寫，實現任務、批改作業、解答問答等。學生端可以接收并管理任務（作業），直接完成作業，進行師生交互、生生交互。
③云平臺：提供云基礎設施、支撐平臺、資源服務、教學服務等，如構建完整的教學資源管理平臺，可以進行結構化與非結構數據的各種教育教學資源管理，支持各種教育教學資源的二次開發與利用，實現多種教育教學資源綜合應用。
智慧課堂的教學流程
在教學實踐運用中，智慧課堂的教學流程為“3+10”模式，即由3個階段和10個環節組成。這些階段和環節包括了教師“教”和學生“學”的共同活動以及它們的互動關系。智慧課堂的教學流程如下頁圖2所示。
1.課前環節
學情分析：教師通過智慧課堂信息化平臺提供的學生作業成績分析，精確地掌握來自學生的第一手學情資料，預設本節課的教學目標，并向學生推送微課或富媒體預習及檢測的內容。
預習測評：學生預習教師推送的富媒體內容，完成和提交預習題目，并可在論壇或平臺上進行相關討論，提出疑問或見解，記錄在預習過程中的問題。
教學設計：教師根據學情分析結果和學生預習檢測統計反饋的情況，以學定教，確定教學目標、內容、方法等，優化教學方案設計。
2.課中環節
課題導入：教師采取多種方法導入新課內容，主要通過預習反饋、測評練習和創設情境等方式導入新課程，學生展現課前自學成果，圍繞新課導入進行演講展示、分享觀點。
探究學習：教師下達新的學習探究任務和成果要求，學生開展協作探究學習，主要包括小組合作探究、游戲教學等方式。教師設計活動，為學生分組，進行互動討論，學生開展小組協作后提交成果并展示。
實時測評：學生完成學習探究任務后，教師將隨堂測驗題目推送到每個學生終端上。學生完成隨堂測驗練習并及時提交，教師進行實時診斷和反饋。
總結提升：教師根據實時測評反饋結果對知識點、難點進行總結和點評，對薄弱環節補充講解，重點進行問題辨析。學生針對教師布置的彈性分層作業和任務，對所學習的新內容進行運用鞏固、拓展提升。
3.課后環節
課后作業：教師利用平臺個性化的課后作業，學生完成課后作業并及時提交，得到客觀題即時反饋。
微課輔導：教師依據學生課堂的學習情況，結合批改作業，錄制、講解微課并有針對性地推送給學生，進行個性化輔導。
反思評價：學生在線觀看教師所錄解題微課，總結所學內容，在平臺或論壇上感想與疑問，與教師、同學在線討論交流，進行反思評價。
智慧課堂教學應用實例
我們研究與開發的“基于動態學習數據分析的智慧課堂”，已經在全國各地許多學校進行實際應用并取得良好成效。2015年1月10日，由蚌埠市教育局主辦的“蚌埠首屆智慧課堂觀摩研討會”在蚌埠二中舉行，來自安徽、上海、江蘇、深圳、武漢等省市的1000多名中小學教師前來觀摩6節課，《中國教育報》專題報道了這次觀摩活動。在觀摩會上，蚌埠第二實驗學校基于“智慧課堂信息化平臺”開展了一堂教學實踐課“認識三角形”。該堂課利用信息技術的優勢，使學生課前學習微課；課堂上根據學生的認知特點，創設“金字塔闖關”的游戲情境，并進行實時測評和資源推送，結合任務驅動教學法展開深入的探究活動。
1.觀摩課名稱
認識三角形。
2.課程描述
“認識三角形”是蘇教版《數學》第八冊的教學內容。
3.教學目標
①利用生活經驗，通過觀察、操作等學習活動，認識三角形的基本特征，了解三角形兩邊之和大于第三邊。
②在認識三角形的活動中，體會認識多邊形特征的基本方法，培養觀察、比較、抽象、概括能力。
③體驗并掌握自主學習的形式和方法，培養學習興趣，培養合作交流的意識和創新精神。
4.教學模式
（1）課前環節
發放資源：在微課平臺發放學習資源，學生在家自主學習三角形的相關知識，并完成教師在作業平臺發放的作業包。
微課學習內容：①三角形的基本特征；②三角形的三邊關系。
（2）課中環節
集體分享：利用平臺觀看學生作業平臺中的“生活中的三角形”。
游戲教學：利用三角形的相關知識，與同學合作探究，鞏固深化學習內容。
①自主創造。學生可以自己獨立創造一個三角形，或與同學合作，創造一個三角形拍照并上傳。教師展示學生作品并點評。
②分組探究。小組合作，從4根小棒中任意選3根，圍成一個三角形，寫出所有選法。教師巡視指導并展示學生上傳的數據記錄，進行分析，使學生進一步理解“三角形兩條邊的和大于第三條邊”。
③自主學習。學生完成作業平臺中的測評練習。教師借助數據分析平臺提供實時反饋圖，針對問題展開討論。
④鞏固練習。依據所學內容，教師提出問題（把20厘米長的吸管截成3段，每段長是整厘米數，圍成一個三角形，思考：最長的一條邊最多是多少厘米？）和要求，學生先獨立思考，再動手操作。
（3）課后環節
總結討論，教師提出課后任務：通過今天的學習活動，你有什么感受？
5.效果評價
這是一節充分展示“智慧課堂”技術與教學深度融合的課。教師在沒有“刻意”應用“技術”的痕跡下，以極其自然的方式，通過大數據分析、小組協作以及“云+端”設備的應用，實現了“探究學習、主動學習、游戲化學習”等一系列傳統課堂難以實現的教學理念和方法。這是一節形式與內容均發生了深刻變化的高效課堂，充分展現了教師基于動態信息反饋的教學機智。
參考文獻：
[1]王盛之，毛沛勇.基于數字化教學案的智慧課堂互動教學系統實踐研究[J].教學月刊（教學管理）中學版，2014（4）.
[2]林利堯.中小學智慧課堂建設與應用研究[J].中國現代教育裝備，2013（10）.
關鍵詞：大數據 大學生 思想 教育
隨著互聯網技術的普及，大學作為科研和教育的主要陣地，新形勢下，各種數據的統計綜合更加快捷。教育工作者如何分析大數據形式下大學生思想政治教育的特點，并制定合理的教學策略，是當前的一個重要研究課題。
在大數據時代，大學生思想政治教育的主體、客體更全面 ；大學生思想政治教育的內容不是精確的，而是混雜的 ；大數據時代下，大學生思想政治教育的內容具有相關關系 ；大數據時代的思想政治教育內容是“數據化”的。
一、大學生思想政治教育面對的挑戰
1.思想政治教育的教育行為可能侵犯學生隱私
大數據分析可以使思想政治教育工作者看到學生的方方面面，而這些多多少少都會侵犯到學生的隱私權。雖然我們在收集數據之前，可能依照當下隱私保護法以個人為中心的思想：告訴學生，我們收集了哪些數據，作何用途，并且在收集數據之前征得學生個人的同意。但是大數據的價值更多源于它的二次利用，在大數據時代，很多數據在收集的時候并無意作其他用途，而最終卻產生了很多創新性的用途。所以我們無法提前告知學生尚未想到的用途而學生也無法統一這種尚是未知的用途，在這個過程中便侵犯了學生的隱私權。
2.大數據的思想政治教育導向可能不可靠
大數據的時代背景，可能讓我們越來越依賴大數據，但是大數據可能沒有那么可靠。數據的質量可能很差，數據分析的結果可能不是客觀的；數據分析可能存在錯誤或者具有誤導性；或者數據達不到量化的目的。比如說用標準化測驗來檢驗大學生的思想表現和評定其對大學老師或者學校的獎懲是不合理的。測驗能否全面檢驗一個學生的綜合能力？是否能反映出師資隊伍所需要的品質？這些都無法回答，但是數據分析卻看不出這些問題的存在。這本身就是一個問題。
二、大數據對大學生思想政治教育工作的啟示
1.形成全方位的思想行為預警機制
“大數據的核心就是預測。大數據的主要功能就是通過數學算法來分析海量數據，最終預測出事情發生的可能性。在技術層面上建立行為預警機制是可行的，將微博、社交網絡、搜索引擎中獲得的數據，利用大數據技術進行挖掘和分析，可以了解某些大學生在某一特定時期的思想和行為動態。例如，許多大學生在遇到戀情告吹、就業不順、學業受挫、人際矛盾等情況時，會通過人人網、微博、QQ狀態、微信群、朋友圈等途徑宣泄情緒、表達感想、尋求幫助。利用大數據技術進行數據挖掘和分析后，就可以預測哪些學生的思想和情緒波動較大需要加強關注、哪些需要朋輩互助、哪些需要老師的溝通和引導、哪些需要專業的心理咨詢輔導、哪些需要特別關注以免出現突發事件等，進而有針對性地開展工作。
2.建立大學生思想政治教育的“云課堂”
目前，課堂講授還是大學生思想政治教育的主要形式，一位老師面對一大群學生，教育的形式以“老師講、學生聽”的單向傳授為主，學生對傳授的內容無法自主選擇，缺乏接受教育的主動性。近年來，越來越多的網絡在線教育和大規模開放式網絡課堂（MOOC）橫空出世，使教育領域中的大數據獲得了更為廣闊的應用空間。如同已有的一些專業學習的在線教育平臺，利用大數據技術建立一所大學生自主學習的思政教育“云課堂”，可以使學生在接受思政教育時，自由地選擇受教育的地點和時間。與傳統的課堂授課相比，這種思政教育“云課堂”讓學生變被動為主動，主體意識大大增強，而老師也能和學生平等的對話和交流，并有針對性地進行個性化的教育。“云課堂”在開展教育的同時，也可以對受教育者的關注熱點、思想動態、學習效果進行數據分析，從而改進教育方式和內容。
3.實現大學生就業指導精準的個性化服務
2013年全國普通高校畢業生達到699萬人，就業形勢更加嚴峻復雜。怎樣有針對性地開展就業指導工作、怎樣滿足每個畢業生個性化的需要、怎樣實現學校和市場兩方面供需的有效匹配，是目前高校開展大學生就業指導服務工作普遍遇到的難題。各高校都有專門的就業指導部門，大多也都開設了相應的就業指導課程，有的高校在各院系還設有專職或兼職的老師負責學生的就業指導工作，就業指導的重要性可見一斑。但當前高校的就業指導工作還是以常規意義上的就業形勢分析和指導講座、企事業單位就業宣講會、就業經驗分享會等為主，個性化的就業指導開展得很少或者效果不夠理想。
隨著大數據時代的到來，可以通過大數據技術可以為每個學生提供求職意向、專業測評、個性分析、崗位匹配、薪酬對比等服務，產生每個畢業生的個人數據信息，再將社會上分散、海量、復雜的就業需求信息與每個學生的個人數據信息進行綜合分析和匹配對應，幫助每個學生認清和解答“哪個城市適合我發展”“這個行業未來五年的發展空間如何”“我目前的水平和能力能夠勝任哪方面的工作”“我還需要具備哪方面的能力和知識才能勝任心儀崗位的需要”等困惑和問題，引領大學生就業指導工作進入精準的個性化服務新時代。
