高校公共课线上线下同步教学模式的探索

姜春林 万明秀 吴时兰

摘 要：针对高校公共课传统课堂教学与线上教育模式的不足，以及大数据时代数据驱动教学模式中数据分析与课堂教学优化不同步的问题，提出线上数据同步驱动线下教学的混合模式，即线上线下课程同时进行，通过对线上教学数据进行实时采集分析，同步驱动线下课堂教学即时优化和动态调整。

关键词：大数据分析；线上线下同步教学模式；公共课

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2019）01-0060-03

Abstract： Aiming at the shortage of traditional classroom teaching and online education mode in public courses in colleges and universities， and the problem of data analysis and classroom teaching optimization in data-driven teaching mode in the era of big data， this paper proposes a hybrid mode of online data synchronization to drive offline teaching， namely line The online and offline courses are carried out at the same time. Through the real-time collection and analysis of online teaching data， the offline teaching of classroom teaching is synchronized and dynamically adjusted.

Keywords： big data analysis； the synchronous model of online and offline teaching； public courses

高校公共課具有人数多、受众面大以及专业分散等特点，常常要面向多样性的学生群体，既要覆盖不同专业人群，又要满足各专业的需求。传统的教学模式下，不论大班小班上课，常常是灌输式的教学思维，教师讲学生听，课堂上的交流、互动及沟通普遍较少。随着互联网尤其是移动互联网的发展，强调覆盖面的MOOC和强调互动的SPOC等线上教育平台成为了公共课的有力教学工具。在大数据时代，借助线上教育平台，高校公共课可以实现数据驱动的教学，即：一方面通过MOOC收集海量的学习数据，建立准确的学习模型，总结群体学习的模式及其规律，评价和改进课程的设计；另一方面通过SPOC获取具体专业班级的精细化数据，有针对性地实现个性化教学。

本文研究如何将线上数据同步服务于线下课堂教学，实现线上数据的即时生成、采集、实时分析与课堂同步呈现，从而及时地优化和改进公共课教学质量。

一、研究背景

（一）传统教学模式的不足

传统的教学模式主要有以下几个问题[1]：

1. 课程目标定位与专业方向结合不够紧密。

2. 课程内容可选性不足。

3. 学生学习兴趣及主动性不足。

4. 学生实践应用空间受限。

5. 评价体系忽略了学习过程。

（二）大数据时代基于数据驱动的教学模式

随着以MOOC为代表的在线教育的火热，催生了大数据时代在线教学模式的真正到来。2012年10月，美国教育部发布了题为《通过教育数据挖掘和学习分析技术来提高教与学：问题简述》的报告[2]，鼓励教育者通过学习分析（ LA）和教育数据挖掘（EDM）等技术对学习者的学习行为和学习过程进行量化、分析和建模。伴随着教育数据的持续累积与深度挖掘，大数据在构建新型教学生态、助力教学结构变革、再造教学流程方面的作用日益凸显。一场由经验模仿教学、计算机辅助教学转向数据驱动教学的范式变革正在发生[3]。

当然，在线教育对学生提出了自我控制和自我管理的较高要求。事实上，在线教育一直受困于缺少现场课堂监督导致的课程完成率不高、学生自觉性不强等问题[4]。而且在获取学习者的数据后，数据分析应用于改进教学还是有一定的滞后性，容易导致老师不能随时掌握学生学习情况从而不能及时进行干预或引导等问题。

（三）线上线下同步教学模式

采用MOOC、SPOC和翻转课堂相结合的线上线下同步教学方法，容易因材施教，因此成为近年来的研究热点。

MOOC通过提供群体的数据可以对学生普遍存在的问题进行改进，SPOC则可以针对具体专业班级的需求进行辅导，而借助PPT插件我们可以将在线MOOC、SPOC课程插入PPT，并通过普遍使用的微信将学生线上数据与线下课堂进行实时同步呈现，以实现教学过程动态优化、控制与调整[5]。

将网络课堂与实体课堂相结合的线上线下同步教学模式，不仅可以有效监督和引导学生的学习行为，而且可以现场对学生的互动数据进行即时分析与呈现，提供针对性的教学辅导，实现个性化的课堂翻转。

二、数据驱动教学模式在本校的实践

（一）课程目标定位结合专业方向

计算机基础公共课程是大学本科非计算机专业第一学期的公共课，为体现计算机基础公共课程在知识与技能方面对各专业应用型目标的支撑，我们对课程的目标定位进行了与专业需求相关联的调整与精准划分[1]。我们改变了原有以Office办公软件的应用为主要教学目标的单一片面的课程目标体系，将课程目标与专业特色相结合，进行了精细化的分类定位：理科旨在树立与强化计算思维与数学建模的结合；工科旨在强调编程思维与计算机开发工具的使用；文科旨在突出灵活丰富个性化的计算机应用创新与设计。

有了结合专业方向的定位，不同专业的学生在学习过程中目标性将更清晰、学习重点更突出。公共课课程也不再独立于专业学习之外，而成为专业课程学习的有力支撑。

（二）课程教学形式多样化

我们通过引进优质在线MOOC课程、自建SPOC资源、推广课堂翻转以及使用模型分析工具挖掘等各种渠道大力展开多样化混合教学。如学生课外学习在线视频教程，进行相关练习；上课时案例教学、小组讨论、老师答疑及总结课程内容，或者将线上视频重点内容播放与实时答题、弹幕互动、拍照上传、语音回复以及投票等相结合，进行同步测试，检查学生学习效果。具体如下：

1. 在上课之前，学生自主学习老师推荐的MOOC网站（包括爱课程[6]、学堂在线[7]、慕课网[8]、中国大学慕课[9]等）相关优秀视频，并完成在线练习；老师通过慕课平台（如超星的泛雅平台[10]）上传结合本专业方向的课程视频或PPT。如图1、2和3所示。

2. 在课堂上，老师通过专业案例、播放线上视频重点内容、互动答疑、总结课程内容及测试检查学生学习效果等多种方式进行课堂翻转教学；学生形成学习小组，以协同方式共同探讨课程内容，解决课业的难点和问题。

我们鼓励老师采用清华大学研发的免费教学工具雨课堂[11]进行课堂翻转，将专业案例PPT、MOOC视频重点内容、SPOC自建资源、手机微信融为一体进行同步教学。老师运用雨课堂PPT插件以及微信公众号实现手机实时控制课件、答题可视化呈现、课堂红包、随机点名、弹幕等功能；学生通过扫描二维码连接微信，在微信上答题、抢红包、讨论和弹幕互动。如图4所示。

通过“雨课堂”投射在大屏幕上的答题和评论，老师可以现场对学生进行测试和学习成效调查。例如，教师可以通过现场答题可视化呈现一道题的答错率，通过弹幕互动实时感知学生的兴趣点或吐槽点，然后对他们的学习行为进行及时引导；也可以实时地研究发现学生活动的轨迹、不同学生对知识点的不同反应（用了多少时间？哪些知识点需要重复或强调，以及哪种陈述方式或学习工具最有效）。

除此以外，课堂上还开展多种形式的学习和创新活动，包括投稿、附件作答、拍照上传、语音回复以及线上讨论等，以满足不同的学习需求，也提供了全周期的教学数据。同时应用后台的数据分析工具进行即时挖掘分析，如统计学生学习过程所记录的点击量、提问的次数、参与讨论的多少，然后建立分析模型来预测行为，最后进行适时干预、优化以及预警等。

（三）课程学习评估过程化

有了以上的数据积累，我们就可以将学习评估体系进行改革，由过去单一的考试成绩改为过程性评价与考试成绩相结合的方式，让学生得到的不再是一张只有分数和排名的成绩单，而是一份“学习评估报告”[1]。评估报告既能通过分析各专业群体平时数据中反馈出来的专业共性问题，生成反映学生整体学习情况的分析，也能基于单个学生的学习过程个性特色数据给出学生自身知识架构的轮廓。

一是通过线上平台提供的监测功能，结合课堂实际情况对学生学习过程进行评测，并将其学习活动纳入到学习成绩中。

二是通过线上平台提供的丰富话题，通过线上投票、投稿、附件作答、拍照上传、语音回复、弹幕互动等多样化互动方式，达到在探讨中提高课程内容理解的目的。将互动的完整数据进行综合，纳入到评价体系，其效果比课后作业要更有优势。

三是通过将线下翻转课堂的表现也纳入考核范围，鼓励学生课堂参与问题的讨论，更能体现创新性学习效果的评价。

上述教学评价体系一方面从学生的立场出发，通过对学习过程的肯定，使得课程教学评价更为全面，促进了学生主体学习的积极性与自主性；另一方面从教师的立场出发，通过翻转课堂中多样化案例的处理，促进了教师教学能力的不断提升。

（四）实践效果及成效

课程实施后，极大提高了学生的计算机应用水平和自主使用MOOC平台进行课程学习的方法和能力，并推广到结合专业课的学习，从而提高了学生的自主学习能力和小组协作能力，也锻炼了探索能力和创新能力。

该课程已开发建设的资源包括网络课程、多媒体课件、信息化教学设计、相关教材等，实现了优质数字化教学资源的系统化，形成了课程的优势项目，并累计了多项与该课程建设相关的教改课题。

本课程项目团队优势互补，知识结构合理，教学团队同时具备教学能力和教育技术开发的能力，建设标准和评价机制明确，团队管理、资源审核、资源更新及共建共享机制保障了在线开放课程的持续建设与应用。

三、结束语

本文采取理论和实践研究相结合的方式，通过数据分析驱动教学实践，指导线上线下同步教学优化。通过分析MOOC教学数据中即时反馈出来的普遍问题，对群体学生做共性化的课程动态调整；利用线上线下同步教学中实时互动数据反馈出来的问题，对学生做个性化的学业引导。实践证明，线上线下同步教学模式，能够及时地优化和改进公共课教学质量。

参考文献：

[1]刘云芳，左为平，曹华.应用型本科院校《大学计算机》课程在MOOC环境下的教学改革与实践——以天水师范学院为例[J].中国教育信息化，2018（8）：53-56.

[2]Bienkowski M， Feng M， Means B. Enhancing teaching and learning through educational data mining and learning analytics： An issue brief[J].Analytics，2012.

[3]數据驱动教学：大数据时代教学范式的新走向[EB/OL].https：//www.sohu.com/a/208984839_99916561.

[4]闫丽.基于MOOC资源共享下的SPOC教学模式应用研究[J].教育理论与实践，2018，38（15）：51-52.

[5]赵晋，张建军，王奕俊.大数据思维下教育发展机遇与挑战的再思考[J].电化教育研究，2018（6）：21-26.

[6]http：//www.icourses.cn/home/.

[7]http：//www.xuetangx.com/.

[8]https：//www.imooc.com/.

[9]https：//www.icourse163.org.

[10]http：//mooc1.chaoxing.com/course/100578212.html.

[11]http：//www.yuketang.cn/.