大数据驱动下的信息化教学模式研究

[摘 要]大数据背景下，为提升混合课堂教学效果、监控教学过程与绩效，为使高校培养出的人才更加符合市场需求，我国高校应结合所在地跨境电子商务与外贸转型发展环境，构建大数据驱动下的信息化教学模式，包括大数据驱动下信息化教学模式的系统构架、教学模式内容以及指标体系。

[关键词]大数据；信息化教学模式；指标体系；跨境电子商务

[中图分类号]G434

[文献标识码]A

[文章编号]2095-3283（2018）09-0136-05

Abstract： Under the background of big data， in order to improve the effect of mixed classroom teaching， monitor the teaching process and performance， and train talents to meet the market demand， Chinese colleges and universities should combine the development environment of cross-border-electronic-commerce and foreign trade transformation and construct the information instruction model driven by big data， including the system structure， instruction mode content and index system of the information instruction model driven by big data.

Keywords： Big Data； Informational Instruction Model；Index System； Cross-border Ecommerce

[作者简介]张倩（1986-）女，辽宁鞍山人，讲师，经济学硕士，研究方向：国际经济与贸易专业课程、跨境电子商务课程的教学。

[基金项目]2016年度广西高等教育本科教学改革工程一般A类项目（项目编号：2016JGA253）；广西区教育厅项目（项目编号：2018KY0306）；柳州市社科所资助哲学社会科学研究项目（项目编号：LZSSLS2017-10）；广西科技大学科学基金项目（项目编号：校科社174501）资助。

一、相关概念的界定

教学模式的正式科学概念是由乔伊斯和韦尔于1972年在《教学模式》一书中提出，书中认为“教学模式是构成课程和作业、选择教材、提示教师活动的一种范式或计划。”我国著名教育学家叶澜认为教学模式“不仅是一种教学手段，而且是从教学原理、教学内容、教学的目标和任务、教学过程直至教学组织形式的整体、系统的操作样式，这种操作样式是加以理论化的”。所以，教学模式不仅仅是具体的教学计划，也是在一定的教学理念与理论指导下建立起来的稳定的教学活动框架，是一套完整的教学方法论体系，是教学理念与教学实践的桥梁。

信息化教學模式是根据现代化教学环境中信息的传递方式和学生对知识信息加工的心理过程，充分利用现代教育技术手段的支持，调动尽可能多的教学媒体、信息资源，构建一个良好的学习环境，在教师的组织和指导下，充分发挥学生的主动性、积极性、创造性，使学生能够真正成为知识信息的主动建构者，达到良好的教学效果。与传统的传递——接受教学模式相比，信息化教学模式具有信息丰富化、教育差异化、学习积极性较大、学习协助性强、学习创新性高的优势。

大数据又被称为巨量资料，在科研学术领域和数据产业领域中，对这一概念并没有严格的定义，只要数据超过一定的大小，即超过了常规软件所能抓取的范围，便可称其为大数据。大数据是一个体量与数据类型都特别大的数据集，具备5个V的特点。基于云端计算的大数据挖掘技术能够从大量（Volume）、实时性强（Velocity）、种类繁多（Variety，包括数字、图像、文字、声音等）的信息数据中诊断、预测具备价值（Value）与真实性（Veracity）的供以决策的知识，形成决策智慧。

二、大数据背景下开展跨境电子商务课程信息化教学模式研究的必要性

开放教育资源运动起源于2001年麻省理工学院的网络课件开放计划，其核心理念在于“开放”和“共享”，使教育资源的利用价值得到最大限度的扩大。2012年以来，大规模开放网络课程（massive open online courses，以下简称MOOC）作为具备完善功能的课程开放模式越来越受到国内学者的瞩目，越来越多的线上课程使得教育资源价值得以扩大。伴随着MOOC、微课堂、翻转课堂等的兴起，大量的用户以及学生使用行为数据等被记录下来，为大数据驱动下的信息化教学模式的构建和发展提供了海量的数据来源与依据，提供了现实的可能性基础。

随着互联网时代的到来，组织外部环境瞬息万变，包含“先行组织者”教学策略以及“动机”理论的传统教学模式与就业市场对于富有主动性、创造性、主动学习能力的人才需求形成了矛盾。以跨境电子商务就业为例，据调查，85.9%的企业认为跨境电子商务人才缺口严重，招到的人不能按要求完成工作任务（82.4%），企业大量缺少的是真正具备综合能力从事业务的人才。尽管每年我国高校向就业市场输送的国际经贸类、电子商务类、外语类等相关专业毕业生的数量十分可观，但是未能有效满足跨境电子商务企业人才需求，即使招聘到了也不能满足立即上岗的要求，还需进行二次培训。

2015年9月，教育部办公厅颁发《关于“十三五”期间全面深入推进教育信息化工作的指导意见》，根据文件中规定的“十三五”教育信息化的基本原则，将大数据时代高校信息化教学模式改革的价值取向定位在数据驱动式教学，进而助推教学信息化、学习个性化、教学决策科学化、教学管理精细化。大数据驱动下的信息化教学模式能够对采集到的各种数据进行教育数据挖掘，构建高校信息化教学模式，发现教育变量之间的关系，赋予数据相关意义，使数据变为信息；经过分析和综合，形成教育性知识；最后通过实践应用，教育性知识才能上升到智慧层次，为教学研究与教学决策提供指导。

大数据驱动下的信息化教学模式无论从理论发展角度还是从现实依据角度都存在研究的必要性和可行性。首先，从理论依据角度来看，大数据驱动下的信息化教学模式对于充分利用教育数据，利用数据挖掘算法，使其从数据上升到信息乃至决策智慧，为教学研究与教学决策提供指导。其次，从现实可行性角度来看，MOOC、微课堂、翻转课堂的发展提供了海量教育数据，成为发展大数据驱动下的信息化教学模式现实的可能性基础。最后，从现实必要性角度来看，传统教学模式与人才市场需求之间的矛盾，成为了大数据驱动下的信息化教学模式研究的必要性。

三、大数据驱动下信息化教学模式的系统构架思考

为了更好理解大数据采集、存储、分析、显示、应用对于信息化教学模式的作用原理，应以设计大数据驱动下信息化教学模式的系统构架作为研究的切入点。这一系统构架解释了三个问题：一是大数据来源为何处；二是大数据如何利用；三是大数据分析出结果作用于何处。

（一）大数据来源为何处——数据源采集层

足够的数据量是信息化教学模式的基础，采集是大数据价值挖掘的重要一环，其后的挖掘分析都建立在采集基础上。如图1大数据驱动下信息化教学模式的系统构架所示，信息化教学模式的数据来源可以包括传统教学课堂教学过程、MOOC与微课堂等网络教学平台、互联网微博、论坛、招聘网站。采集的数据可以包括学生的学习行为数据、学生输出信息、网站碎片文字数据等。数据采集过程中涉及数据抽取、数据的清洗、转换、数据的加载等三个过程，其目的将不同格式的数据如文本数据、关系数据以及图片、视频等非结构化数据清洗、转换、分类、集成、加载到对应的数据存储系统中。数据采集过程可以利用网络爬虫进行原始网页抓取数据。

（二）大数据如何利用——存储层、分析层、模型层

与传统信息技术相比较，大数据具有高度分散、结构松散、体积较大的特点。目前，针对大数据存储有效的手段是使用分布式文件系统HDFS和云技术，以实现云端存储，应对海量的数据资源，进而存储的数据将在分析层的数据挖掘平台被使用。该数据挖掘平臺将使用流行的Hadoop、Spark等分布式大数据计算开源框架搭建，并集成Tensor Flow等开源的人工智能学习框架，可以同过聚类、统计、深度学习等人工智能领域的先进算法，从海量数据中自主学习出通用的学科模型、教学方法模型和学生模型。这些模型将有效地指导教学实践活动，以及针对不同学生的特点，做到“因材施教”。

（三）大数据分析结果作用于何处——应用层、可视化层

到达应用层，大数据分析结果作用于学生现有学习情况评估、监控以及学生未来学习行为以及结果的预测。大数据分析与传统数据分析区别在于其分析目标之间相关性而不是因果关系。对于信息化教学模式的系统构架使用者的普通教师来说，单单输出数据指标还是不够的，其作为非数据分析从业者，这种输出结果对其满足程度以及数据利用程度并不足够。所以在本系统增加了数据可视化层，呈现在使用者面前的是直观的易于理解的可视化数据的知识图谱以及相关的学生学习能力、学习达成情况的模式化可视化数据报告。

四、大数据驱动下信息化教学模式内容与指标体系的构建建议

教学模式通常包括五个要素，即教学实现、教学目标、操作程序、实现条件、教学评价，这五个要素之间有规律的联系着就构成了教学模式的结构。一个完整的教学模式，这五个要素必不可少，缺一不可。依据这五大要素，设计出大数据驱动下适应商务贸易相应学科发展的跨境电子商务课程信息化教学模式中的教学思想、教学目标、操作程序、实现条件、教学评价五个要素模块的指标体系。

（一）大数据驱动下信息化教学模式内容的构建建议

1.大数据驱动下信息化教学模式的教学思想

教学思想指教学模式所依据的教学理论或思想，是隐含在教学模式深处的灵魂和精髓，决定着教学模式的方向和独特性。不同的教育观往往提出不同的教学模式，但当今的教学模式综合了多种教学理论。

大数据驱动下信息化教学模式的教学思想通过学习环境的信息化改变，通过反馈、预测和个性化三大要素要求大数据技术变革学生的学习方式。传统的商贸类课程以老师讲授、学生听取为主，但是商贸类岗位尤其是跨境电子商务岗位要求学生具备创新、创业能力。信息化教学模式下，学生的学习过程不再是过去的被动接受，而是在学习过程中承担主动性角色，主动寻觅、主动学习、主动记录、主动评价学习内容。学生和教师都需要进行心理上的变革，教师角色从主要讲授者转变为辅助者与控制者。

2.大数据驱动下信息化教学模式的教学目标

教学目标指教学模式所能达到的教学效果的预先估计，是教学模式中的核心因素，决定着教学模式的操作程序和师生在教学活动中的组合关系，也是教学评价的标准和尺度。

数据驱动下信息化教学模式的教学目标区别于传统的教学效果教师主观估计，而是引入互联网招聘的海量文本数据，进行文本挖掘分析。以跨境电子商务为例，数据采集层采集网络跨境电子商务相关就业岗位的文本信息，例如网站运营岗、客户服务岗等职位JD信息，运用文本挖掘技术，提取频繁出现的关键技能与岗位要求词作为教学目标设定的主要来源。这种结果反作用于过程的教学目标设定，有利于实现现在教学操作程序的建设与改革。

3.大数据驱动下信息化教学模式的操作程序

操作程序指教学活动的操作程序，起到详细具体地说明教学活动的逻辑步骤、各步骤的目的及相应的具体的操作方法等作用。

在大数据信息环境下，学习不再使用固定的教材，学习过程不再采用固定的顺序，需要提供个性化的学习服务。需要提供个性化的定制式的服务，是需要高度协作的全方位建构活动。在翻转课堂和MOOC模式下，通过学生相关课程作业、讨论、实验记录等资料，得到学生学习的过程性数据和效果数据，反映学生个体的学习过程和学习轨迹，进而分析挖掘更多的数据信息，为不同学生的个性化学习顺序设计提供基于大数据的环境支撑。

目前常用的是学生进行资源搜索，往往由于搜索能力的限制，并不能达到获取有效信息的理想目标。基于互联网特点，跨境电子商务行业信息变化极快，这就使得针对性的向学生进行信息推送变得更加迫切，这种“资源找人”的方法可以有效地从大量的教育数据资源中挖掘有效信息，向学生提供满足其需要的学习资料，为满足个性化教育提供基础。

4.大数据驱动下信息化教学模式的实现条件

实现条件是指教学模式达到一定的教学目标、发挥最大效力所需要的各种条件因素，如教师、学生、教学内容、教学手段、教学环境、教学时间等。

大数据驱动下信息化教学模式下，可大规模开展MOOC课程，构建信息化教学环境，将在线开放课程与传统课堂授课混合形式有机进行结合，线上主要以传授跨境电子商务经典理论与实操技能知识为主，线下以跨境电子商务仿真模拟实训为主，混合式教学各有侧重，相辅相成。MOOC将对学生的学习过程和学习内容进行记录，监控整个学习进程，并形成可视化模式化数据报表，利于线上线下的教学评价与教学过程中教学内容、教学手段、教学环境、教学时间的改进。

5.大数据驱动下信息化教学模式的教学评价

由于每种模式有自己适用的条件和教学目标，因此，其评价的标准和方法也会有所不同。大数据驱动下信息化教学模式下，图1大数据处理系统是自适应系统，利用人工智能技术，依据过去信息不断优化各模块的智能建模，例如学习者知识建模（学习者掌握了哪些知识）、学习者行为建模（学习者不同的学习行为范式与学习者的学习结果的相关关系）、学习者建檔（学习者聚类分组），系统运行过程中，不断改进丰富各个模型，自动生成教学评价，为线上跨境电子商务理论知识个性化教学推送与操作、线下教师跨境电子商务实训教学设计进行控制和改进提供决策依据。

大数据驱动信息化教学模式下，教学评价不再需要学生进行主动评价，而是系统依据学生学习知识、行为、分类建档形成自使用系统建模，自动生成教学评价反作用于教学过程。实时监测在线教学策略与学习者学习结果的相关关系，评价教学方法、教学策略等教学操作过程。

（二）大数据驱动下信息化教学模式指标体系构建——以跨境电子商务课程为例

以跨境电子商务课程为例，大数据驱动下信息化教学模式指标体系构建建议如图2所示。对于五个要素模块各自的指标初步设想为教学思想包括学生学习行为记录、学生主动性记录、学生档案（例如籍贯、性别、能力、技能、专业等）数据指标。教学目标包括招聘网站技能要求、岗位（例如运营类、客服类、技术类等）以及电商论坛文本分布、电商平台教学知识等文本数据。操作程序包括阶段性步骤数据。实现条件分为传统课堂指标（例如实训成绩、课堂表现成绩等）和线上课堂指标（例如考试成绩、作业完成成绩、团队合作项目成绩等）。教学评价包括学生在线问答对话记录、学生学习行为记录（例如在线时长、课程点击次数、总点击率等）、学生知识记录、反馈记录等数据指标。

要设计五大要素模块各自指标，还要使五大要素模块各自的指标整体形成联动的可视化指标体系评价，形成不重叠、互相支撑的体系结构，使整体五个要素模块能够互相辅助，构成一个合理完整的体系，用以评价信息化驱动教学模式。

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（责任编辑：郭丽春）