基于信息分析流程的信息分析与预测教学改革研究

苏保朵

摘 要 文章在信息分析与预测课程现状分析基础上，提出了课程教学中存在的一系列问题。进而结合信息分析流程，采用主题式教学法，重构教学内容、创新教学模式、完善评价体系，进行信息分析与预测课程教学改革，对于提升教学效果、完善学生的知识体系和能力结构以及培养信息分析人才的信息能力和核心竞争力具有重要意义。

关键词 信息分析流程 信息分析与预测 教学改革 主题式教学法

中图分类号：G642文献标识码：A

信息分析与预测课程是旨在培养学生的信息采集、信息整理、信息分析、信息预测等方面一系列的信息管理核心能力，是信息管理与信息系统专业的一门专业必修课程。通过对本课程的基本概念、基本流程以及信息分析与预测的各种方法的学习，让学生可以了解信息分析与预测的作用，掌握信息分析与预测的方法，培养学生对信息资源收集、分析和预测的能力，为今后实际的科学研究和决策工作打下一定基础。为了让学生全面了解信息分析与预测的思想和知识体系，具备扎实的信息管理能力，有必要创新教学模式以提升教学效果。

1现状分析

1.1课程简介

课程设置共40学时，其中理论学时32，实验学时8。理论课程教学内容主要包括内容包括基础篇、方法篇、应用篇。基础篇论述了信息分析的一般问题，如概念、特点、历史发展、信息分析的流程、信息分析法方法的体系、数据处理的基本知识等;方法篇论述了信息分析常用的方法，包括定性方法、定量方法以及定性与定量相结合的方法，主要介绍了不同的预测方法和决策方法;应用篇介绍了信息分析方法在一些专门领域的应用，如在专利信息分析、市场信息分析等领域。实验主要集中于方法的练习，包括回归分析实验、时间序列分析实验、层次分析实验和可视化分析实验四次实验，巩固所学的理论知识，提升学生的实践能力。

1.2课堂教学存在的问题

1.2.1实践性不强

目前，信息分析与预测课程一般都以理论讲授为主，缺乏配套的实验训练内容，而且现在的实验内容多是老师自行设计，而且大多是所有学生统一做一个实验，以验证巩固方法为主，并没有从根本上解决实训的问题。信息管理专业必须注重能力训练和培养，实践训练是绝不可少的环节。就信息分析与预测能力的培养而言，更应贯彻通过实验和实训来完成课程内容的指导思想。通过设计各种信息分析任务，让学生独立或團队方式完成分析任务，达到提高专业能力的目的。

1.2.2教学方法单一

目前所有信息分析与预测教材的共同缺点就是严重缺乏案例、缺乏习题。这使得学生只是了解一些概念，一些理论，而对于到底怎样进行信息分析，怎么完成调研预测的任务，完全没有经过对口的专业训练。而任课教师在完成教学过程多以理论讲授为主要方式，甚至是满堂灌，导致学生缺乏学习兴趣，没有自主学习过程，理论知识听过很快会忘记，实践能力又没有的到巩固训练，课程的教学目标就很难实现。当然也就无法形成专业核心技能，更难满足企事业单位的用人需求。因此需要引入案例、项目等先进的教学方法，丰富课堂组织形式。

1.2.3考核方式不科学

目前本校大多数考核方式还是比较固定的，多采用平时+考试的组织形式，考试是教学评价的重要手段，是考核师生对教学效果的主要依据。但在这种制度下，存在多种弊端：第一，一考定输赢。期末考试的成绩难以全面考查学生的真实水平，很多学生在完成课程学习之后，并没有完正掌握信息分析与预测的知识体系，但是依靠考前的突击也能取得不错的成绩。第二，命题不科学。大学考试往往是谁授课，谁出卷，谁批卷。不仅要求班级通过率，各种题型都要涵盖，最后还要有试卷分析报告体现并存档。这些行为直接导致教师在授课过程中，以考试内容作为授课重点，以满足教学要求。这种方式明显偏离了课程的教学目标。

2教学模式设计

为了达到《信息分析与预测》课程教学改革的要求，适应本专业培养目标，采用主题式教学法为主，多种教法为辅的灵活教学模式。根据课程“方法”为主的课程设置，围绕信息分析与预测的教学目标，课程讲授的重点在于各类信息分析方法，因此为了获得更好的教学效果，培养学生的综合能力，课题以“信息分析流程”（选择课题→制定计划→信息收集→信息整理、鉴别与分析→报告编写）的角度出发，启发学生根据个人兴趣，选择一个主题，采用课程讲解的信息分析与预测方法，在学期中完成课题，并提交报告，作为课程考核依据的一个部分。具体从“学、做、教、考”四个方面展开：

“学”指学生对于基础篇和方法篇的理论学习。基础篇学习：首先，通过教师讲解了解信息分析概论，包括定义、类型、特点以及发展;其次，通过完整的信息分析案例了解信息分析的流程：课题的选择（结合人文社科处网站）、研究计划的制定、信息整理与鉴别（通过软件示例）及报告编写（呈现完整的报告）;最后初步了解信息分析方法。同时在这一阶段确定初始任务，明确最终的考核标准。方法篇学习：将教材涉及到的信息分析方法按照学习方法不同分为三类。（1）案例学习法：逻辑思维方法+特尔菲法+模糊综合评价法+层次分析法，通过网络或者专业学科机构库检索不同方法的应用案例，进行自我学习并分享，提升理解层次;（2）软件辅助学习法：文献计量学方法+回归分析法+层次分析法，根据实验内容，采用citispace和spss等软件结合已有文献进行具体的方法学习，理论联系实践，升华学习内容;（3）实例学习法：时间序列分析+决策方法+层次分析法，根据实例数据，进行手工计算，深层次理解不同方法的原理及计算过程。

“做”是应用篇的升华过程。学生通过专利分析方法、市场分析方法和竞争情报分析方法的学习，将方法迁移到自己所选主题任务的完成过程，也是凸显主题式教学的关键环节。学生按照信息分析过程，采用所选信息分析方法，对所选择主题进行深入研究，要求学生根据所讲述的八种方法，任意选择一种，围绕自己的主题，按照信息分析的流程展开研究，最终完成报告。整个“做”的过程贯穿于“学”的过程，边学边做。

“教”贯穿在学生“学”和“做”的整个过程当中，不仅包括课程知识的讲解，更重要的是学生“做”的过程中所遇到的疑难问题的解答与指导。基础篇教学：首先，讲解信息分析概论，包括定义、类型、特点以及发展;其次，通过完整的信息分析案例让学生了解信息分析的流程：课题的选择（结合人文社科处网站，让学生了解课题的来源）、研究计划的制定（给出一个计划的例子展示）、信息整理与鉴别（通过软件示例，TDA等）及报告编写（呈现完整的报告）;最后初步了解信息分析方法。同时在这一阶段下达初始任务，并明确最终的考核标准。方法篇教学：（1）案例学习法。讲解逻辑思维方法+特尔菲法+模糊综合评价法+层次分析法，通过网络或者专业学科机构库检索不同方法的应用案例，让学生子我学习并分享，参与到课堂当中去。（2）软件辅助学习法讲解文献计量学方法+回归分析法+层次分析法，结合实验内容，采用citispace和spss软件展示具体的信息分析方法。（3）实例学习法讲解时间序列分析+决策方法+层次分析法，采用不同领域的实例数据（可让学生自行获取），讲解计算原理，并通过网络或者机构库检索文献案例，进行知识分享，升华。 同时，在学生“做”的过程中，进行课堂交流分享，分享课题的进展情况以及遇到问题，老师进行一一解答和指导，这方面的“教”贯穿整个主题的完成过程中，也是教师的一个深度学习过程。

“考”是指最终对学生的考核。《信息分析与预测》课程的考试，应该打破传统单一笔试的局面，突出学生实践能力的考核，加强解决实际问题能力的考核。同时应用型本科院校的学生，以将来就业为主要指导方向，重视学生的综合素质和解决实体问题的能力。因此课程期末考核将采用主题信息分析报告与期末考试相结合的方式，注重学生个人的实际成果，结合平时的考勤和分享，给出期末考核成绩。

“学”、“做”、“教”、“考”是并行运行的四个环节，学生边“学”边“做”，教师在学生“学”与“做”的过程中边 “教”边“学”，而“考”融入到整个项目展开的过程中。具体改革路线图参见图1。

3教学改革实践

为充分提高学生参与课堂的积极性，以提高课堂教学质量的目标，我们立足于信息管理与信息系统专业学生的学习特点，结合《信息分析与预测》的课程特色，充分打造“主题式教学”的課堂教学模式，将整体课程的学习分成三个部分，学习过程中涉及到的教学内容、教学安排、教学方法以及考核方式等方面，以求用面向“信息分析过程”的主题式教学法满足信管专业学生的需求，以能力为导向，全面提升教学效果。

3.1教学内容改革

教师首先通过教师讲解了解信息分析概论，包括定义、类型、特点以及发展;其次，通过完整的信息分析案例了解信息分析的流程：课题的选择（结合人文社科处网站）、研究计划的制定、信息整理与鉴别（通过软件示例）及报告编写（呈现完整的报告，包括详细的结构，撰写程序等）;同时在这一阶段确定初始任务，明确最终的考核标准。学生自行组队，2-3人一组，根据所选主题及研究成果进行汇报，给学生更多的时间进行自选课题研究和交流学习。总而言之，教学内容围绕“主题式教学法”展开，留给学生更多的自我学习和交流的空间，让学生在自我实践中达到学习效果。

3.2教学方法的改革

改变传统的“一言堂”教学模式，让学生由被动变为主动，教师在学生主动学习过程中发挥辅导作用，在学生“学”和“做”的过程中“教”，始终围绕学生的主题展开教学、分享、分析并及时纠正学生在“学”和“做”的过程出现的偏差。

3.3教学安排的改革

在新一轮的人才培养案中，将可是安排更改为32理论课时+16实验，提升实践课程的地位，让学生有更多的实践和精力投入到实践中去，提升动手操作的能力。教师要合理安排教学课时，有重点的讲解内容，预留更多的实践供学生分享与交流;同时要合理组织实验，既能巩固理论知识，又能辅助自选课题的完成，全面提升学生的信息分析能力。

3.4考核方式的改革

改变传统的“一考定输赢”考核方式，提升平时成绩的比例。新的考核方式中，平时出勤占比10%，实验占比10%，主题分享+最终报告占比30%，期末考核占比50%，不仅大大提升了学生课程的通过率，而且学生的综合水平有大幅度的提升。

3.5课堂改革实践效果

在第一轮实践中，共有102名信管专业的学生参与主题式课程改革实践，共分为37组，其中文献计量学方法10组、回归分析法12组、时间序列分析法5组、特尔菲法4组、模糊综合评价法3组以及层次分析法3组。课题的选择涉及视频网站的评价、浙江省不同本科院校的学术能力比较、学科相关性分析、小米手机系列对比分析等不同的领域，对于课程本身而言，选题比较丰富，而且学生采用不同的方法进行分析和分享，学生之间相互学习，实现共同进步，这种方式得到了学院专家和同行的一致好评，但是专家也提出，学生分享过程中，其他学生的参与度不高是一个存在的问题，那么后续实践中如何调动全员的积极性是一个需要深究的问题。

参考文献

[1] 朱庆华.信息分析基础、方法及应用[M].北京：科学出版社，2004.

[2] 彭怡.信息分析与预测课程改革[J].科技创新导报，2013（27）.

[3] 苏敏.信息分析与预测课程发展趋势初探[J].图书情报工作，2008（52）.

[4] 李小文，夏建国.应用型本科院校课程改革的若干思考[J].高等工程教育研究，2018（01）.

[5] 陈明红.能力本位教育视角下信息分析与决策课程实践教学改革研究[J].现代情报，2015，35（08）.