大数据时代应用技术大学课程改革实践研究——以天津中德应用技术大学为例

徐琤颖 王亚平



大数据时代应用技术大学课程改革实践研究——以天津中德应用技术大学为例

徐琤颖1王亚平2

（1．天津中德应用技术大学 校长办公室，天津 300350；2．天津中德应用技术大学 教务处，天津 300350）

在大数据时代背景下，针对应用技术大学课程面临的问题，文章以天津中德应用技术大学为例，将大数据技术融入应用技术大学课程的设计、开发、实施、评价环节中，并开展基于工作过程系统化的课程体系改革，力求建构具有中国特色的应用技术大学“双元”课程体系。希望文章的研究结论能为应用技术大学课程改革提供参考。

大数据时代；应用技术大学课程；工作过程系统化；“双元”课程体系

“大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态”[1]。2015年8月31日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》；2015年10月21日，教育部印发《教育部国家发展改革委财政部颁布关于引导部分地方普通本科高校向应用型转变的指导意见》。“以数据流引领技术流、物资流、资金流、人才流，将深刻影响社会分工协作的组织形式，促进生产组织方式的集约和创新。”[2]应用技术大学又称应用科技大学，强调技术的积累、研发和传承的应用型大学。作为中国高等教育体系的新型大学，大数据为应用技术大学建设提供了一种新的视角。

一应用技术大学课程改革的背景

应用技术大学肇始于欧洲，德国应用科学大学具有典型性，是在高等教育大众化时代出现的旨在服务地方经济发展的新型高等院校。《国家教育中长期规划发展纲要》提出要立足国情，把握教育发展阶段性特征，坚持以人为本，遵循教育规律，面向社会需求，建立高校分类体系，实行分类管理，重点扩大应用型、复合型、技术型人才培养规模。教育部明确提出推动高校转型发展，使转型高校的教育目标和质量标准更加对接社会需求、更加符合应用型高校的办学定位。同年，教育部同意建立天津中德应用技术大学，并赋予其“探索建设应用技术大学，办出特色，办出水平，为天津市的经济发展和社会进步作出更大贡献”的使命。

“课程是实现人才培养目标的方案”，课程体系建设是应用技术大学要攻克的第一个难题。“大数据颠覆了人类探索和认知世界的方式，为教育打开了一扇大门”[3]。应用技术大学课程是一个庞大的数据集合，包括学生学习背景、学习过程、学习结果，教师的知识背景、教学过程、教学结果，产业的知识背景、发展现状和未来趋势，工作岗位的能力需求、发展需要等，大数据技术为应用技术大学的课程体系建构提供了支撑。

二应用技术大学改革面临的问题

目前应用型课程模式有很多，如CDIO模式——构思（Conceive）、设计（Design）、实现（Implement）和运作（Operate）、Problem-Based Learning模式、“平台+模块”课程模式等，但均与工业4.0发展需求存在一定距离。应用技术大学人才培养目标是培养区域经济社会需要的应用型、技术技能型人才，如何扎根中国大地办好中国特色应用技术大学，还面临着一系列问题。

1 应用技术大学课程建设缺乏有经验的师资

应用技术大学课程是一种新的课程，既是对现有高职课程、地方本科课程的一种传承，更是对现有课程的一种变革。特别是在人才培养目标方面发生了很大的变化。目的地发生了变化，则课程设计、开发、实施、评价这“四辆机车”的“列车长”就必须重新规划。目前没有专门培养应用技术大学教师的机构，也没有应用技术大学教师的固定有效来源，因此，应用技术大学课程还只是零散在学校、企业、社会的经验，而不是应用技术大学独有的、系统的课程体系。没有一流的教师，就难以创造一流的课程，建设应用技术大学课程首先要打造一支专业的应用技术大学教师队伍。

2 企业在课程建设方面作用发挥不足

目前职业院校的课程建设多以学校为主体，政府为主导，在课程建设过程中对学生生存能力的培养没有给予足够重视，这样培养出来的学生在市场经济社会中生存能力弱。学校在培养人才过程中往往重视理论和道德学习，而忽视生存学习，这也是当前毕业生的理想就业单位是政府行政、事业单位或国有企业，而不是民营企业、外资企业等的原因，因为民营企业、外资企业、小微企业中的工作压力相对较大。应用技术大学课程建设既要以学校和企业为主体，更要让企业发挥主导作用，不单是让学生学会企业需要的技术技能，更应学会企业在市场中的生存能力。

3 课程评价环节技术手段薄弱

课程建设是依法治教的重点，要全面加强应用技术大学课程制度建设，并且通过制度建设，加强对课程环节的监控，确保每一个环节按要求设计、开发、实施、评价。课程评价工作是课程“照镜子”环节，需要看看课程是不是走了样，测量一下工作的精确度。当前我国的课程改革正是没有严把课程评价这个环节，才会出现课程规模大、质量参差不齐的现象。应用技术大学课程在建设过程中要实施全程监控、评价，特别是利用大数据技术，全面、系统评价课程实施的过程和结果，发挥课程评价环节的作用，实现课程建设中“设计→开发→实施→评价”的系统发展效果。

4 应用技术大学课程建设的新理念新方法需要更新加强

世界经济论坛执行主席Klaus[4]坚信第四次工业革命将会和前三次工业革命一样产生强大的、深远的、历史性的影响，但是第四次工业革命对全球和国家的领导力与判断力提出了全新、超高的要求，对于第四次工业革命带来的机遇和挑战，全球缺乏一致的、积极的、普遍的概念。因此，应用技术大学课程不是工业4.0时代衍生品，而是工业4.0的共生物，需要工业4.0的理念、管理、技术、设备、产业等全方位的支撑。这就对应用技术大学课程设计、开发、实施和评价工作在信息化和智能化方面提出了更高的要求，需要课程相关者具有开拓新时代的魄力、能力，打造满足工业4.0的现代职业教育课程4.0。

三大数据时代天津中德应用技术大学课程改革实践

美国著名教育学家、课程理论专家、评价理论专家Tyler在《课程与教学的基本原理》（）一书中提出的“泰勒原理”被公认为是课程开发原理最完美、最清楚的阐述，并且该原理是基于“技术理性”和工作过程的价值观而提出的。应用技术大学是工业化社会或是新型工业化社会的产物，在“泰勒原理”的基础之上构建应用技术大学课程体系，既具有可操作性，又深刻符合工业技术价值理性和规律性。以“泰勒原理”为基础，应用技术大学课程改革应结合工作过程系统化课程理论，借鉴大数据理念和技术，基于信息化和智能化时代背景，进行应用技术大学课程设计、课程开发、课程实施和课程评价改革，其具体流程如图1所示。

图1 应用技术大学课程改革流程图

1 课程设计

课程的变革和发展过程中都会伴随着新的课程观念和内涵的变化，如美国学者David提出课程的四个观念，包括消除愚昧、提供管理人类社会和大自然的知识、促进人类的善良和保障学生向社会上层流动[5]。应用技术大学课程的设计总目标是培养区域经济社会发展所需要的应用型、技术技能型人才，特别是一线工作岗位人才。但是“任何单一的信息来源，都不足以提供能让学校为教育目标做出全面且理智的决定的基础”[6]。因此，课程设计要考虑综合因素，包括学习者本身、区域经济社会、产业技术环节、课程专家等，并通过哲学和学习心理学筛选教育目标，且通过大数据技术，更准确地了解工作过程中的数据和信息，进行更加明确的课程设计。

目前，应用技术大学大多实施本科层次的应用技术教育。教师需要了解学生的身心健康状况、直接社会关系（亲人、朋友、熟人之间的关系）、社会—公民关系（学校、社区中的生活）、消费生活、学习生活、休闲生活、兴趣爱好、学业基础等数据，构建学生特征模型，通过信息化手段形成一个个可视化的学生模型，找出课程设计的空间。

天津是全国先进制造研发基地，工业发达、门类齐全，建成航空航天、石油化工、装备制造、电子信息、生物医药、新能源、新材料、国防工业等八大新兴支柱产业。世界500强企业中已有150家在天津设立了分公司和办事处。这些地方企业就是一个庞大的数据库，是工业大数据的集中体现。课程建设团队需要利用不同的技术手段，或是通过地方工业和信息化主管部门的数据库，收集地方工业发展的数据，并通过数学建模等数据挖掘技术，分析出对地方工业发展价值较大的数据，进而利用数据可视化技术，描绘出地方工业发展的架构。通过大数据技术构建的工业大数据，为应用技术大学课程设计提供了科学依据，有利于将应用技术大学课程融入区域经济社会发展过程和企业一线工作岗位中，实现两者协同发展。

应用技术大学课程设计是一项专门的工作，需要各方面的专家——这些专家要处理来自政府、高校、企业、行业协会方面的数据，结合产业发展规律、学生学习规律、教育教学规律等内容，依据实际工作过程，修订冲突观念和不符合学生学习规律的内容，确保学生在学习过程中没有观念上的冲突，减少学习障碍。应用技术大学课程设计描述可以做到程序性、准确性、可测性。

2 课程开发

课程开发就是选择可以实现培养目标的学习经验，选择区域经济社会发展所需要的应用型技术技能，特别是信息化技术和智能化技术。借助大数据技术，收集课程开发过程中的数据，进行数据分析，挖掘有用信息，实时监控课程开发的进程，争取达到开发课程的前沿性、全覆盖性。应用技术大学课程开发分解为以下几个步骤：

①组建课程开发团队。目前的课程团队多是以学校为主导建立的课程团队，也有个别以地方教育行政部门或行业协会为主导建立的课程团队。课程团队必须是多元化的，这样才能符合课程设计的要求。应用技术大学课程团队首先要包括学校教师，因为教师是课程的直接实施者；其次是技术技能专家，他们了解技术技能在工作岗位中的实际有效性，能够选择区域经济社会发展所需要的应用型技术技能；再次是校长，校长的大力支持、全力推进可以保障课程建设稳步开展；最后是大数据专家，他们将各方面力量紧密联系起来，形成课程建设团队数据库。

②生成、细化课程目标，通过绘制“工作过程图”描绘“课程目标树”。区域经济社会发展所需要的应用型、技术技能型人才是应用技术大学课程的总目标，课程开发的过程就是分解总目标的过程，是分解工作的过程，是收集课程开发大数据的过程。首先是按行业或产业分解成不同应用技术技能的大类，其次是分解至大类中的不同工种，再次分解工种中的岗位，最后分解到每一项具体的技术动作，并且制定每个技术动作、岗位、工种、行业技能达标的标准。通过分解，绘制“技术技能人才培养目标分解树”，形成可视化技术技能人才成长图。

③选择课程内容。根据“技术技能人才培养目标分解树”，利用大数据技术，寻找最新的技术技能方案；从企业中找到的课程内容肯定是庞大、复合的，不能直接作为学校课程使用，因此需要对收集到的课程内容进行组织，按照技术技能的难易程度、重要性重新编排课程结构；接下来是按照标准筛选课程内容，首先是课程内容使学生通过学习课程在心智、经济等方面有相当的成长；其次是兴趣，课程的选择必须注意学生的兴趣，因为当学生产生兴趣时，知识和技能才有价值；再次是整合，技术技能在实践过程中有一些是冗余的动作或环节，需要在课程选择中去除；最后是难度适宜，因为课程是面对大多数学生的课程，如果难度太大，会导致课程无法实施。

④选择课程环境。应用技术大学课程实施必须有大量的实训车间、实验室、实训基地等，因为其培养的是应用型、技术技能型人才，所有的专业课都会有实训、实验的要求。因此，绘制“课程目标树”，针对大数据可视化的课程开发环节，选择教学环境，既可以在学校，也可以在企业，保障教学环境的空间适应、数量充足、操作明确、温度适宜、经济适用等。

3 课程实施

课程实施是一个进化的过程，是课程建设中的攻坚阶段。据美国学者Wiles和Bondi统计，超过90%的新课程建设项目在课程实施过程中遭到失败，因为教育者缺乏实施一个新课程的技能和知识。课程实施是一个渐进、沟通、坚持的过程，会遇到计划改变、内部冲突等变化，也可能遭到抵制，如在实施过程中教师缺乏主人翁感、收益，增加工作负担，缺少政策支持，不安全感、厌烦、变动等。

应用技术大学课程更大程度地融入了行业企业、区域经济社会，颠覆了以往高职院校课程的概念，从而在课程内容、方法、评价等方面均不同于以往，慕课、微课、AR、VR、云教材、移动学习平台等全面进入教学过程。课程实施的过程也是一个大数据采集、存储、分析、应用的过程。在课程实施的过程中，首先是使用课程设计和课程开发时的大数据结果，在此基础上完成课程实施准备工作，关注学生学习过程，收集学生的原有知识、学习需求、学习能力、课程愿望等数据，形成学生学习过程中可视化的图像；其次是关注教师的教学过程，收集教师的知识结构、教学愿望和教学能力数据，形成教师教学的可视化图像；再次是收集课程知识的迁移数据，收集在课程教学中发挥价值的数据。通过这些课程实施的数据，选择使用网络教学、虚拟教学或是实践教学等教学方法，保障课程实施的精准性和有效性。

4 课程评价

课程评价是课程建设不可或缺的一环，决定着课程方案实现人才培养目标的价值，需要判断课程在多大程度上实现了课程目标，并指出课程方案的优点和缺点。目前的课程评价主要是定性评价和定量评价，人们对其价值的公正性和评价数据的有效性一直存在质疑。而大数据技术可以把课程的所有数据集中起来进行分析，是一个纯客观的课程评价方法。

第一，应用技术大学课程评价首先要评价课程知识和技能，这就需要收集产业技术数据、岗位技能数据。应用技术大学课程评价在确保学生道德、法律评价的基础上，务必要突出课程的应用性、技术技能性评价，这就对课程评价的方式提出了挑战，而大数据评价技术可以很好地解决这个问题。

第二，应用技术大学课程评价要收集并分析学生的课程学习数据，加强对技术技能的形成性评价。通过对学生学习数据的存储、挖掘和可视化，了解学生学习的起点、过程和结果，并通过精准教学评价来了解每一个学生的学习情况，对所有学生进行学习评价，并反馈给每一位学生一份独特的评价结果。通过这份评价结果，学生可以对自己的学习有更清晰的认识，从而确定下一步学习的内容和方向。

第三，应用技术大学课程评价要关注教师设计、开发、实施课程的数据。教师是课程的主要实施者，教学评价一定要关注教师的情况。通过大数据技术，收集教师在课程设计、课程开发、课程实施，甚至课程评价方面的数据，加强对数据的分析，将数据进行可视化处理，并根据评价结果给出相关建议。通过这样的课程评价，教师可以发现自身在哪些方面较为欠缺，从而有目的地进行学习和进修，增强课程实施能力。

第四，数据是最好的证据，也是无声的语言。借助大数据技术，教学评价可以克服评价主观性的缺陷，甚至对教学评价自身进行评价；通过收集所有关于课程的评价数据，对照课程设计模型、课程开发模型和课程实施模型，发现课程工作中的优势与不足，精准进行课程评价。

应用技术大学课程实践的四个模块如同“课程圆形轨道”上的四辆机车，任何一辆机车的问题都会影响整个轨道的运行。而大数据技术是整个课程实践的监测、控制系统，通过收集课程设计、开发、实施、评价的数据，挖掘数据的价值，为课程实施提供全方位的监测，提高课程的精准性、有效性，提升人才培养工作的质量和水平。

四结语

总之，应用技术大学课程体系建设须基于现代职业教育体系，借助大数据技术，具有开放性、创新性、实践性和系统性，突出信息化、智能化、数据化，形成独具特色的课程理论体系和课程实践体系。如此，才能培养出为区域经济社会发展所需的应用型、技术技能型人才，办出具有中国特色、达到世界水平的应用技术型大学。

[1][2]国务院.国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知[OL].

[3]陶永芹.大数据环境下知识进化在校企协同模型中应用研究[J].数据挖掘,2015,(5):8-15.

[4]Schwab K, Fourth Industrial Revolution[M]. New York: Crown Business, 2017:4.

[5]Orr D W. Earth in mind: On education, environment, and the human prospect[M]. Washington DC: Island Press, 2004:125.

[6](美)拉尔夫·泰勒著.罗康,张阅译.课程与教学的基本原理[M].北京:中国轻工业出版社,2016:5.

编辑：小西

Research on University’s Applied Science Curriculum Reform Practice in the Big Data Era

XU Cheng-ying1WANG Ya-ping2

In consideration of the problems of university’s applied science curriculum reform under the era of big data, this paper takes Tianjin Sino-German University of Applied Sciences as an example for research. The big data technology was integrated into the process of university’s applied science curriculum, which includes course design, development, implementation and evaluation. Moreover, the reform of curriculum system was conducted based on the of systematic working process, striving to construct the dual curriculum system with Chinese characteristics. The research findings of the present study was expected to provide references for the reform of university’s applied science curriculum.

Big Data era; university’s applied science curriculum; systematic working process; the dual curriculum system

G40-057

A

1009—8097（2018）02—0081—06

10.3969/j.issn.1009-8097.2018.02.012

本文为教育部人文社会科学研究规划基金项目“中国特色应用技术大学‘双元’课程体系理论研究与实践探索”（项目编号：16YJA880052）的阶段性研究成果。

徐琤颖，副校长，教授，硕士，研究方向为教育管理、职业教育课程论，邮箱为tjafz@126.com。

2017年5月24日