大数据时代高职学生个性化学习模式研究

袁爱平

(长沙民政职业技术学院，湖南长沙410004)

随着信息技术的快速发展与教育改革的不断深入，人们的学习方式正在产生着深刻的变化，终身学习、个性化学习等已成为信息时代教育的显著特征。为了促进教育信息化对教育现代化的发展，教育部在《教育信息化十年发展规划(2011-2020年)》中指出“建立优质数字教育资源和共建共享环境”。在教育信息化发展的大环境下，我省各高职院校广泛开展了以云平台空间教学、微课、MOOC等为代表的教育教学方式的改革，建设了大量的数字化教学资源，学生的学习方式也发生了很大变化，由传统的以教师讲授为主转变成以学生自学为主，对于学生的自主学习能力提出了更高的要求。但由于高职学生的基础知识不扎实、学习的主动性和兴趣不高，难以适应学习方式的转变，造成了学习效果不高。因此研究在云平台空间教学和MOOC等大数据环境下构建个性化的学习模式并应用于实践，对于促进学生获取知识和掌握技能，并使其成长为适应社会发展的高素质专业技能型人才具有重要的意义。

1、相关概念

本文的大数据是指为开展微课、MOOC、空间教学等教育教学而在网络中建设的大量数字化教学资源。个性化学习模式就是尊重每个学习者的个体差异，以他们的知识获取和能力发展为目标，为其提供最佳的学习资源和环境，通过学生的自主学习活动，实现学生的多样性和个性化发展。

2、国内外研究现状

“学生个性化学习”的教育思想在古代就已产生，春秋时期孔子的“因材施教”的教育原则就体现了学生个性化学习的思想。在当代，已有不少专家学者在进行个性化学习方面的研究，通过分析现有的文献资料和研究成果，发现当前的个性化学习研究主要体现在以下两个方面：

（1）以个性化学习的内涵、特征、学习模式和学习系统等理论为研究内容。如李广等认为个性化学习是针对学生的个性特点和发展潜能而开展的教学活动，以学生获得全面发展为目标，并对个性化学习的理论基础进行了分析，提出了个性化学习在学习资源、学习价值、学习风格、学习过程和学习方式等方面具有的特征[1]；杨南昌通过对多元智能理论和实践的研究，从教学设计的角度构建了一个“基于多元智能的个性化学习”理论与实践框架[2]；李书明等人研究了数字教育资源的相关理论，提出了为学习者提供个性化数字教育资源的检索和提取方法[3]；祝智庭等探讨了大数据在教育技术领域的应用以及不同的教育技术范式，提出了以大数据为基础的个性化自适应学习新教育技术范式[4]。

（2）以个性化学习在某一学科中的实际学习和具体实践为研究内容。如张伟认为语文学科在培养学生个性、进行个性化学习方面具有独特的优势，讨论了语文个性化学习的特征，探讨了在语文学习中如何进行个性化学习及在个性化学习中应注意的问题[5]；刘世忠认为数学作为自然、技术科学的基石，有必要为学生建立个性化的学习方略，从多元智能理论的角度阐述了学生的数学个性化学习，并从整体运筹的新角度，构建了学生数学个性化学习特有的“多路聚焦学习模式”[6]。

综合上述研究情况来看，目前的个性化学习研究基本都是对于个性化学习内涵、特征、学习模式和学习系统等理论或是某一具体学科的应用研究，很少涉及在大数据环境下个性化学习模式的研究。当前信息技术与教育教学不断融合，在各个网络教学平台上提供了海量的数字化教学资源，但由于缺乏对学生的个性化学习的设计，提供的教学资源不能迎合学生的学习需求，造成了学习效果的降低。

3、个性化学习模式设计

随着信息技术的不断发展，教育技术在信息技术的支撑下，为教师的教学工作和学生的学习提供了极大的便利。教师制作课程视频、PPT、微课，利用网络教学平台进行MOOC和翻转课堂等教学，通过QQ、微信等实时交流工具指导学生进行个性化学习，学生由传统教学上的被动学习变成自主学习。由于数字教学资源具有其它资源所不能比拟的时空性，学生可以不受时间和地点的限制，随时利用网络教学平台进行积极地学习。在大数据环境下，网络教学平台为学生提供了丰富和多样性的数字化教学资源以支持其个性化学习。我们在云平台教学空间中建设了大量的教学资源，选择了软件技术专业课程进行了个性化学习的教学实践。实践结果表明该学习模式满足了学生的个性化学习需求，激发了学习的兴趣，提高了学生的自主学习和合作探究能力，促进了学生的成长成才。相应的大数据环境下个性化学习模式设计如下。

（1）个性化基础分析

在个性化学习环境中，由于学生的基础不同，进行同样学习的两个人可能获得的学习效果完全不同。因此要实现学生的个性化学习，首先需对学生的基础进行认定，包括知识基础、智力基础和能力基础的认定等。在开始个性化学习之前，学生需在教师的指导下进行自我检测，对自己的认知基础有一个正确的认识，从而决定从哪个地方开始学、按照什么样的顺序学习、学习到什么程度等。这样就能使每个学生都能在个性化的学习环境中积极、主动地去学习，不断提高学习兴趣，获得成就感，避免学生由于学习难度过大导致放弃学习的现象。

（2）个别学习

通过在云平台教学空间等网络平台中设置的学习目标和指南，教师指导学生进行独立的个别学习。教师根据课程的教学目标和任务安排，把教学资源通过微课、PPT、视频等形式放入云平台空间。由于个性化学习强调学习的自主性和灵活性，学生可以根据自己的具体情况，灵活地确定学习的整个过程，包括学习计划的制定、学习内容的选择、学习时间和地点的安排等。在大数据环境下，学生通过帐号进入云平台空间，找到相应的教学资源进行在线学习。教师在学生自主学习的过程中，通过QQ、微信等网络交流工具与学生讨论，及时发现学生学习中遇到的困难，并适时地予以说明和帮助。

（3）分层学习

由于学生的知识基础不是处在同一个层次，为了尊重学生的个性发展、因材施教，使学生按照自己的知识水平开展有效学习，教师应针对学生的具体情况，在教学实践中提供多层次的数字化教学资源供学生进行个性化学习。这些数字化教学资源需要有层次性，同时层次之间要有紧密的联系，以实现学生的阶梯化学习，不断提高学生的知识水平和能力。

（4）小组交流

通过前期阶段的个别学习之后，学生对所学习的知识有了初步掌握。这时需要教师安排组织学习小组，让学生把自己在学习过程中的想法与体会和小组同学进行一起交流。教师在组织学习小组时，应注意学生知识水平、能力等的权衡，使小组成员之间能够形成一个合理的搭配，以带动基础知识比较薄弱的学生一起学习。在交流的过程中，学生之间可以互相探讨自己在学习中碰到的疑惑，寻求解决问题的思路，促进对所学知识的理解。通过交流，提高了学生的学习兴趣，培养了他们分析问题和解决问题的能力，取得了良好的学习效果。

（5）课程评价

为检测所有学生对课程基础性目标和任务的完成情况，教师需要对学生的个性化学习效果进行评价。检测的方式可以有做试卷、访谈交流、写方案等，通过这些检测，教师可以对学生的学习做出一个评价，评价的内容主要是针对个性化学习的过程和学习的效果。个性化学习的过程包括学习计划的制定、学习内容的选择、学习时间和地点的安排等。教师需对每个学生的学习效果进行分析，对于学习效果不好的学生，应和学生一起探讨，是什么原因造成效果不好，教学方法上还有哪些要改进，怎样建设数字化教学资源更合理，以切实为学生的个性化学习提供条件。

4、总结

个性化学习是当前教育教学的一个重点研究领域，而大数据环境下的个性化学习由于具有开放性、技术性等特征，为个性化学习的研究提供了新的思路。随着“互联网+”时代的来临，传统的教育也随之发生了重大的变革。在大数据环境下，利用网络技术促进教育技术的提升，有效促进了教学模式的变革，为个性化学习等教学模式的实施提供了有力的技术支撑。但由于个性化学习的研究还处在初级阶段，理论研究还有待完善，并且受传统教育的影响，有些一线教师很难适应教学方式的转变，现实中的个性化教学实践也困难重重。这就需要我们广大教育工作者转变教育观念，深刻理解个性化教学的本质，积极探索，不断为推进我国教育教学的发展而努力。

[1]李广,姜英杰.个性化学习的理论建构与特征分析[J].东北师大学报,2014,(3).

[2]杨南昌.基于多元智能（MI）的个性化学习研究[D].江西师范大学,2012.

[3]李书明.数字化学习中知识组织模型及应用研究[D].华中师范大学,2013.

[4]祝智庭,沈德梅.基于大数据的教育技术研究新范式[J].电化教育研究,2013,(10).

[5]张伟.语文个性化学习初探[D].山东师范大学,2010.

[6]刘世忠.多元智能理论下的学生数学个性化学习[D].山东师范大学，2009.

[7]姜强,赵蔚.基于大数据的个性化自适应在线学习分析模型及实现[J].中国电化教育,2015,(1).

[8]金陵.大数据与信息化教学变革[J].中国电化教育,2013,(10).