基于云数据的翻转课堂教学设计、决策与实施——以《国际贸易实务》课程为例

董翠玲

（珠海城市职业技术学院，广东珠海 519000）

“大数据”并不是一个单纯描述数据数量巨大的概念，它立足于对数据的深度挖掘与科学分析，寻求数据背后隐含的关系与价值。近年来，“大数据”作为一种新的思维方式、一种新的问题解决方法，受到了各行各业的重视。在教育领域，越来越多的研究者开始关注大数据在教育教学改革与发展中的应用价值。

1 概念厘清

1.1 教学设计

教学设计是根据课程标准的要求和教学对象的特点，将教学诸要素有序安排，确定合适的教学方案的设想和计划。一般包括教学目标、教学重难点、教学方法、教学步骤与时间分配等环节。

1.2 教学决策

教学决策， 是指教师为了实现教学目标与完成教学任务，通过对教学实践的预测、分析和反思，从而确定最有效的教学方案的动态过程。教师教学决策是教师的思维与实践的桥梁和纽带， 是教师在教学过程中主观意志的表现，对教师行为起着组织和指导作用。教师教学决策的目的是提高教学的有效性， 这一目的的实现，主要体现在教师教学决策的过程之中。

教学决策与教学设计有密切联系。不管是教学前的教学计划、设计阶段，教学中的教学设计实施阶段还是教学后的反思、修改教学设计阶段，都离不开教师的教学决策。教学设计是一种专业教学决策。

在教学实施阶段， 教学设计与教学决策的关系是预设与生成的关系， 教学决策关注的是教学设计的实施层面。教师教学实际上是教师的教学设计从“预设”到“生成”的过程。教师的教学决策推动了教学设计从预设到生成这一过程。

2 教学实践案例

笔者2015年4月初次使用蓝墨云平台，在两年的教学实践中，在此平台上共建立班课14 个，积累了丰富的数据资源。接下来，笔者选取高职《国际贸易实务》课程中的“国际贸易术语”这一单元展示基于云教学数据的教学设计与决策的具体实践内容。

2.1 教学设计

该单元采用的是翻转课堂的教学模式， 主要分为三部分：课前—课中—课后。课前主要为自主学习+线上小测验，课中是课堂讲解、互动练习及小游戏交替穿插，课后是教师和学生分别反思、总结。

2.2 教学活动的具体实施

2.2.1 课前

（1）教师发布资源，云平台会自动统计教师发布资源、发起各类活动的教学动态。

（2）教师批改学生作业，浏览学生自主学习测试结果，及时调整课堂讲解的内容，修改教学设计。

例如： 在查阅学生作业“用思维导图梳理贸易术语”的过程中，教师发现，学生作业质量参差不齐，因此调整教学设计：增加课堂活动“观看别人作业，发现自身不足”。

（3）学生通过观看视频，完成作业、提出学习困惑参与测试等获得经验值， 云平台对学生的每一个学习行为均有记录。

2.2.2 课中

（1）学生在云平台参与作业“观看别人作业发现自身不足”进行自主学习反思。

（2）教师根据课前学生反馈的学习困惑、测试结果分析，侧重讲解自主学习有难度的知识点，而不是教师根据内容判断的重难点。

（3）学生再次测验，教师对比两次测验结果，做出教学决策，针对学生难以掌握的知识难点，深入讲解并适当增加练习。

（4）为了加强学生对知识的理解和记忆，教师组织课堂游戏“鸡蛋变凤凰”。（略）

2.2.3 课后

（1）学生在云平台参与“课堂教学活动反馈”，进行学习反思和总结；（2）学生反馈的信息可以帮助教师了解教学效果，为进一步调整教学决策提供数据支持。

至此，我们可以发现，在该单元的教学设计、教学组织与实施过程中， 教师基于云平台的数据一直不断地改变教学设计，调整教学决策，大大提高了课堂教学的效果和效率。

3 云数据给教学带来正效应

过去，由于技术有限，教师在诊断学生学习效果与能力时只能以其显性行为与测试成绩进行判别，这种评价模式具有主观性、片面性，并且在教学干预中呈现滞后状， 导致教师发现学生成绩下滑或出现厌学情绪时情形已变得严峻。云数据平台可以突破学习效果反馈的延时性瓶颈，利用实时信息提供适应性诊断与干预。

3.1 增强学生的学习动力

以往，学生无法看到别人的作业，无法了解同伴对知识掌握的状况，对于自身与别人的差距常不自知。而今，云平台上的测验排行榜、学生作业互评等功能，使学生通过对比与别人的差距中，及时端正学习态度，提高学习积极性。

3.2 促进师生、生生互动

如果是第一次开课， 教师开课前可以求学生提前加入云班课，以便做好学情分析。例如：笔者通过设置“一分钟自我介绍”“谁不说俺家乡美”“对未来大学生活的构想”等活动，促进师生、生生深入沟通。当笔者第一次出现在课堂时，师生彼此之间早已没有了陌生感，在一定程度上为课程展开做了很好的铺垫。而这种情景，在传统的教学环境下是无法想象的。

3.3 帮助教师精准测评学生

云班课中的经验值能够精准地记录学生的学习行为，帮助教师全方位微观地了解学生。请见图1，甲、乙两位同学的学习报告。

图1 甲、乙两位同学学习报告图

表面上，甲、乙两位同学的经验值在各自班级中均排在最后，且经验值相差无几，分别为102 和101。但是如果仔细查看两人的学习行为报告的雷达图， 发现区别很大。甲同学：除了查阅资源得分为0 之外，其他部分的得分大多超过优秀同学的水平（事后了解到，他的手机流量有限， 仅用于参与课堂活动和提交作业）。乙同学：各项评价标准的得分均为最低，在8 次考勤签到中，仅出勤一次。因此，基于大数据的学习报告可以帮助教师精准测评学生学习行为和质量， 这种精确度远远胜于传统方式下的终结性考核——“盖棺定论”。充分说明：学习是一个不断获取认知的过程，认知的转变涉及的要素远远不是一个固化的分数所能解释的。

3.4 提升教师诊断教学的能力

传统意义上的教学主要是经验式的， 教师凭借自己的主观判断来选择教授课程的内容和方式， 然后通过一次次的反复实践来进行验证和调整。而基于大数据的云平台， 可以实现学生学习过程与结果的实时反馈和可视化呈现， 教师所做的决策将不再是纯粹的经验式判断，而是建立在真实的数据分析基础之上。这可以帮助教师精准地诊断教学过程中的问题，对症下药，药到病除， 为学习者提供更为准确和有效的学习支持服务。

4 结语

大数据时代的来临， 必将给教育带来颠覆式的变革。这场变革被认为是继印刷术之后教育领域面临的最重大的变革，无论是对学习者、教师、学校，还是整个教育产业，数据都将催生革命性的变化。作为一名教育工作者，我们必须顺应时代的要求，努力提升自身数据分析的素养，做好信息时代的合格教师。