融合大数据分析与移动学习的翻转课堂教学模式研究

武玉坤

(浙江邮电职业技术学院 管理与信息学院，浙江 绍兴 312016)

0 引言

随着移动智能终端的普及，移动互联网得到了迅速发展，信息传播也发生了根本性变化。教育信息化的推进使教师和学习者逐渐认识到在线学习的可行性。在线学习从内容、时间和空间描述多维学习愿景，帮助学习者获得高质量的数字学习资源。根据自己的兴趣和学习方法，学习者可以从自身认知需求开始学习，这不仅可以提高学习者的学习主动性，而且可以挖掘更大程度的学习潜力。在线学习为教育提供了有效方法，通过收集和整理学习者信息，实现从静态教育模式向动态教育模式的转变，发现学习者的差异。特别是随着大数据与云计算等技术的逐渐成熟，教育已经迈进移动学习与大数据时代，在线学习为自主学习提供了实质性保障，给传统课堂教学带来了巨大冲击，需要广大教师重新思考如何改革课堂教学来适应新技术下的教学。

1 相关理论

1.1 移动学习

移动学习是指利用移动智能终端帮助学习者随时随地获取知识。由于信息传输网络快捷方便，移动学习打破了传统学习模式的障碍，推动了传统学习模式的发展。移动学习必须解决两个基本问题：在形式上，学习者必须能够在云计算和其他信息技术的支持下访问移动互联网，为用户随时随地获得知识提供保障；在内容上，开发者必须合理安排学习过程和学习内容，实现知识的碎片化和结构化，管理学习资源。移动学习不仅继承了传统远程教育的基本属性和优势，而且可以帮助学习者随时随地的获取知识，解决问题。移动学习需要平台和学习者之间进行交互。

1.2 大数据技术

随着云计算的发展，大数据技术受到越来越多的关注。大数据时代的移动学习已成为人们关注的焦点：①与传统的课堂相比，移动学习的范围非常广大，可以达到数十万人，传统的数据库软件无法捕获、存储、管理和分析移动学习产生的数据；②大数据通常是学习过程中自然发生的数据，不需要花费大量时间在研究过程中收集数据，所以它是即时和方便的[1]；③大数据类型多种多样，具有深远的研究价值。通过在每个学习操作步骤中跟踪学习者在线课堂，移动学习平台可以收集准确和详细的学习行为数据，包括课堂测试的准确性、观看视频的时间长度和学习的活跃程度，这在传统教室很难收集[2-4]。

1.3 翻转课堂

作为现代社会中出现的一种教学体系，翻转课堂被称为反向模式的新教学模式，其具体实施步骤如下：一方面在上课前，学习者根据自己的学习习惯自主学习，通过观看视频、阅读相关文章或使用自己的知识来理解新的学习内容。同时，他们可以对旧知识进行回顾，并在自主学习时加深对知识体系的理解。另一方面，要使学习能够系统地顺利运行，教师应根据教学内容设计相应教学计划，编写课堂学习材料，引导学习者在课堂讨论中积极投入。在自主学习过程中，相互讨论可以帮助学习者获得更多的知识，拓宽知识面。学习者除了提前掌握学科的基本知识外，还可以在课外和课堂学习中通过自主学习来完成信息的传递和接收，在此过程中，他们可以向教师寻求帮助。教师在讲解完课前布置的新知识任务后，在课堂上进一步帮助学习者加强对内容的理解、认知和掌握。与传统的教学模式相比，知识的内化过程可以在课堂上完成。有证据表明，加强教师的指导，加强教师与学习者、学习者与学习者之间的互动，可以使学习者更容易地巩固新知识，因为这种教学活动可以加深对所学知识的印象。此外,这种模式可以使学习者从被动接受到主动认知,作为一个整体,学习者不再仅仅处于做笔记等没有自主权的被动状态,而是积极参与学习活动和讨论，与教师和同学探讨学习问题,提高学习兴趣，有助于培养学习者的意识和能力,激发创新思维。

翻转课堂与“教育从知识本位转变为综合素质本位”的理念不谋而合，其理论基础——掌握学习理论和个性化学习理论与未来教育越来越个性化的理念相统一。翻转课堂较之传统课堂有明显的不同，具体见表1。

表1 传统课堂与翻转课堂的区别

2 融合大数据与移动学习的翻转课堂教学模式

本文提出的教学模式如图1所示：主要包括课前使用移动互联网进行自主学习，然后利用大数据分析平台对学生的学习情况进行统计分析，最后根据大数据的分析结果进行课中授课、辅导答疑。

2.1 资源发布与学生自学

本质上是提前发布要传授的知识和优化知识的内化过程。要想取得成功，关键在于两个方面：①教师能否设计出合适的学习资源，激发学生去探究问题，使学生自主学习；②教师能否在课堂上引导学生探究讨论，帮助学生彻底理解要学习的内容，促进学生解决问题、协作创新能力的提升。所以，在教学设计上学习资源要结合实际项目，选择问题导向、任务驱动的学习任务，激发学生自主学习兴趣。学生通过移动互联网学习微课，带着任务与问题进行课堂学习。在微课设计上，将教学大纲、教学目标、教学方法、教学内容等进行精简浓缩，分解每一个知识点，设计短小精悍的视频，便于学生高效学习。学生通过导学案理解学习内容，在相关提问模块提出自己的困惑。

2.2 学生自学情况数据分析

大数据分析模块是教师进行课堂授课的主要依据，主要包括数据采集、数据集成处理和数据分析处理。数据采集阶段主要是完成外部数据源的接收和记录。大数据的接收方式主要是传感器、点击移动设备、应用服务接入和RFID接入。大数据记录主要完成元数据的选择来构建所需的数据结构，主要记录课程交互信息、学生的学习情况、学生的主要问题、学生的行为信息等。大数据集成主要是完成接收数据的提取、清理和存储操作[5]。

数据分析模块负责提取和检测用户的信息，然后根据相关的统计和分析总结出用户的特征。可以通过分析学生在数据平台中的行为来检测学生的表现，例如在网站上停留的时间和登录网站的频率、观看视频的时间与次数、预习作业完成情况、学习任务的质量状况、在线测试率、参与讨论区的程度，综合分析这些数据，可以全面掌握学生对即将要讲授课程的掌握情况，也可以更加微观地了解学生。教师可以通过设计更加灵活的课程内容和形式，帮助不太适应移动学习模式的学习者[6]。

从图1中可以看出在教学过程中逐步收集学习者的数据。通过对学习者特征数据的深入分析和追踪，智能匹配下一步的需求，从而捕捉知识传递的差异，使教师能够根据个人能力分别对学生进行教育。此教学模式完成了传统物理课堂难以完成的指标。在此基础上建立适应性移动学习系统，快速准确地显示学习效果，并推荐下一个学习点(包括关键点，以及如何将知识从一个方面转移到另一个方面)。通过对学习者行为监控与预测的研究，进行有意义的分析，尽早发现问题，指导有效学习的实施。

图1 新教学模式框架

2.3 课堂教学

课堂教学中，教师的角色变为导师，主要起引导作用，教师通过大数据分析平台根据学生学习情况进行有针对性的答疑与辅导，教师把从数据分析平台收集来的问题分为四类：一般问题、共性问题、个别问题和疑难问题。学生之间也可以分组讨论，分享交流。组内解决一般问题，组间合作解决共性问题，教师针对个别问题与疑难问题详细讲解，最终达到知识内化。

3 教学模式效果评价

为进行教学模式改革效果的评价研究，本文从课堂效果、考试通过率两个方面进行了对比实验。

3.1 课堂效果

选取学校软件171班和软件172班两个平行班进行课堂教学模式实践效果对比。软件171班采用传统的教学模式，即课堂授理论、课后做作业。而软件172班采用本文提出的新的创新型教学模式，课前精心准备微课，发布资源，让学生通过移动学习平台自主学习，并针对微课向学生提出一到两个问题。在实训一体化教室中开展教学，学生成为课堂的主体，教师引导学生完成实际的教学任务。最后软件172班(创新课堂班)和软件171班(普通班)的学习情况对比如下：在到课率方面，创新班达到99%，而普通班却不到93%。教学过程中，创新班的学习态度端正，热情高涨，课后不断有学生与教师讨论课程当中遇到的问题，而普通班则有部分学生没有按时完成作业。

3.2 考试通过率

考试通过率方面，在学校计算机等级考试与英语等级考试中，每学期参加考试的考生在2 000人左右，2014年-2017年统计如图2所示。

计算机等级考试在2014年、2015年通过率都在80%以下。自从2016年2月使用基于大数据分析的翻转课堂教学模式后，2016年通过率都接近90%，以后过关率总体呈稳步提升趋势；在大学英语等级考试中，2015年之前通过率60%都达不到，到2017年已升到72%。而在软件班的专业课C程序设计的期末考试中，效果更是显著，从2014年的79%上升到2017年的94%。由此可见，翻转课堂真正做到以学生为中心，提升了学生的课堂参与度，增强了教学效果。

图2 考试通过率对比

4 结语

大数据与移动互联网时代，优质的网上学习资源已极为丰富，移动化、信息化的学习环境也已相当成熟，大数据挖掘分析在人工智能深度学习的背景下功能也日益完善，为翻转课堂教学模式的实施提供了坚实的基础。随着学生学习记录的不断积累，针对学生个性化的学习特征，力求为每一位学习者提供基于大数据的个性化服务。作为教育工作者，不仅扮演“知识传播者”的角色，还应创新教学模式为学习者提供支持和服务，激发学生的好奇心，为学生的学习带来更多意义。