大数据背景下大学物理教学模式优化探究

2020-11-29董文泽岳景华

无线互联科技 2020年14期

董文泽，岳景华

(黄河交通学院，河南焦作 454950)

0 引言

随着信息化技术的高速发展，其在教育领域也得到了广泛应用，在这过程中产生的教育数据量逐年提升，也促使整个教育行业来到了大数据时代，因而如何进行有效挖掘与利用这些数据，已成为摆在教育工作者面前的重要课题。现如今，大数据已成为教育信息化的关键构成，并在教育领域全面渗透，其不仅能够为教育教学管理提供决策上的辅助，还能促进教学与学习效果，通过教育数据与学习数据的挖掘分析，能够实现个性化学习[1]。大学物理学科既包含专业基础课程，也有大量实验知识，为了满足学生个性化学习需求以及凸显出学生在教育教学中的主体地位，需要教师改变传统的教学模式，在这其中教育大数据将发挥巨大作用，为现代化教育打下坚实的技术基础。

1 大数据背景下大学物理课程的数字化

课程的数字化建设充分满足了学生的个性化学习需求，并且能起到数据挖掘与学习分析的效果。具体来讲，其主要包含学生信息数字化、学习内容与过程数字化，每一位学生均能从中获取有效数据，这些数据能够进行数学模型建立，通过与学生数据的比较，科学评估学生的学习效果与进展。

1.1 学生信息的数字化

学生基本信息主要包含智力与非智力两方面因素，作用在于分析学生特点。其中智力因素是指认知发展的一般特征，比如认知能力、认知结构、知识接受水平等[2]；而非智力因素则包含兴趣喜好、情感态度、意志力、品格等方面。通过在线问卷调查测试，能够采集到这部分基本信息，为数字化打好基础。结合与利用数据挖掘工具，为所有学生建立基本模型，学生可利用模型在学习物理知识时能够获得帮助。

1.2 学习内容与过程的数字化

学生基本信息采集有助于教师全方位了解学生基本情况，但是并不能对具体学习过程进行预测，而且在物理学习过程中，学生的智力与非智力因素呈动态变化，所以还要结合学习过程产生的数据，对数字化模型进行动态调整。为了获得这部分数据，需要将学生学习内容及过程数字化。学习内容数字化需要教师在面向学生的电子学习平台推送更多学习资源，比如微课视频等，这类资源将成为不同学习阶段学生的选择。同时，学习过程中的学习时间、点击数量、评论内容、测试成绩等，也将被记录在电子学习平台，形成数字化的学习过程。

2 大数据背景下大学物理教学改革

在大学物理教学中应用教育大数据，除了要实现教学数字化以外，更重要在于推动大数据教学改革，作为大学物理教师，要深入研究如何在教学内容、教学方法以及教学模式当中应用大数据。

2.1 教学内容

在当前大数据背景下，为了适应学生的个性化学习需求，需要追求数字化教学内容。首先，需要提供数字化教学资源。丰富的学习资源能够满足不同学习类型的学生，让他们能够结合自身学习需求去优选学习资源。因此，在电子学习平台中应当提供视频化、音频化、虚拟化的物理学习资源，让学生在预习、复习阶段均可学习；其次，要提供与数字实验仪器操作相关的教学内容。物理学科中实验教学非常关键，但是在传统教学中物理实验仪器并不是数字化的，虽然能够在辅助手段加持下成为数字化，但是这样的数字化与大数据的要求相差甚远，而且实验仪器数字化之后，步骤也会发生改变。所以，要结合全新的实验方法及实验仪器，重新设计教学内容[3]。在多元化、数字化的教学内容支持下，凸显出大学物理教学中学生的主体地位。

2.2 教学方法

大学物理教学主要分为理论知识教学与实验操作教学。微课视频可显著提升知识的传播效率，但是难以适应学生个性化的学习需求。而传统的实验操作教学，教师一般会采用示范法和咨询法，尽管能够帮助学生顺利完成实验，但是在帮助学生理解知识与建构知识体系方面作用不大。此外，物理理论教学与物理实验教学存在一定脱节，导致学生在实验过程中难以回忆起相应的理论知识。

基于教育大数据的大学物理教学，能够有效改善上述教学方法的弊端。首先，教师能够结合利用学生基本信息数据构建的模型去安排教学计划，结合教学内容与学生特点去安排不同教学方法的教学内容，如此可让学生对教学内容全盘接受或部分接受；其次，在电子学习平台上上传丰富的数字化学习资源，让学生在课余时间学习理论知识，而且这部分知识能够重复学习，不受时空局限，倘若学生在学习中遇到难题，还可以直接询问与检索，所有问题的答案都会记录在数据库中，便于学生检索。物理实验教学中，学生能够分成若干组展开实验操作，同组学生的知识水平、学习能力以及面临的学习问题应保持相似。在教育大数据的加持下，教师对学生实验操作的指导更具针对性，这有助于学生建构物理知识体系。

2.3 教学模式

大数据背景下，大学物理教学内容与教学方法发生了本质改变，为了适应变化带来的影响，需要为物理教学探索全新教学模式，同时要保证教学模式充分发挥出数据挖掘与学情分析的效果。首先，通过大数据挖掘，知晓每一位学生基本情况，进而为学生提供个性化的学习内容；其次，通过学情分析，知晓学生学习过程中面临的难点，针对性地对学生的学习进行指导；再次，使学生利用电子学习平台中的教学资源对理论知识、实验操作流程进行学习，教师能够结合电子学习平台的数据统计去分析学生知识掌握程度，从而组织教学活动；最后，利用大数据对学生物理学习过程进行记录，实现对学生的整体性评价。

3 大数据背景下学习物理方法的改革

大学物理教学模式改革的核心在于构建以学生为主体的教学模式，所以教学改革一定要满足学生的个性化学习需求，可将信息化技术融入物理学习当中，这有助于学生物理知识体系的构建。随着信息化技术的发展，移动学习、泛在学习均能良好实现，在现实生活中也能够看到非正式学习的身影，在大学物理教学模式改革中也可借鉴这类学习方法。

3.1 个性化的物理学习

所谓个性化学习，指的是学习过程需要与学生个性、发展潜力相符，运用合适的教学手段、教学内容、教学评价，推动学生的全面发展。从教育学与心理学层面来看，教育大数据通过数字化模型的建立，根据学生的学习状况记录去分析学生的个性以及发展潜力，同时数字化模型与数据也应该呈现更丰富的变化，使学生能够选择相应的数字化模型去学习，实现个性化学习。我们以大学物理实验教学为例，个性化的物理实验学习包含实验项目与实验内容，其中实验项目个性化指的是系统能够将相宜的项目分配给学生，学生能够对项目进行修改，这一方式既能实现教学目标，也能满足学生学习需求；实验内容个性化则是指利用大数据对实验项目、实验进展、学生认知特点进行分析，然后结合分析结构为其分配实验学习内容。必要情况下，教师可与学生进行面对面辅导。此外，个性化实验内容也包含对学生学习潜力的预测。

3.2 混合式学习

混合式学习指的是在适当时机，利用适当学习技术，通过适当学习方法，以适当的传递方式让学习者获得最好的学习效果。在传统的大学物理学习中，主要以教材和课堂教学活动为载体，这种教学模式带来的学习效率偏低，无法满足每一位学生的需求。大数据背景下大学物理混合式学习涉及多方面，如：(1)基于教材与基于多媒体资源的学习之间的混合；(2)正式的课堂学习活动与非正式的泛在学习活动的混合；(3)线上交流与线下交流的混合[4]。当然，以上种种混合并不能随意为之，需要满足上述提出的4个“适当”。在大学物理教学中，教材依旧是学生学习的主要资源，其中有着完整的知识与逻辑体系。而多媒体资源的呈现形式更加多元，在助力学生对专业知识的理解方面有更好效果。所以，物理理论知识可用泛在学习方式完成，线上交流能够拓宽交流时间与空间，而泛在学习与线上交流都会产生大量数据，对这些数据进行分析便能为后续的物理学习形成指导。

4 大数据背景下大学物理教学评价改革

在大学物理教学当中，教学评价属于其中的核心环节。终结性评价能够对学生的实际能力进行检查，而诊断性评价与形成性评价能够准确定位到学生在学习中遇到的问题且向教师反馈。评价作为教与学之间的衔接纽带，不同形式的评价方法并不是无法共存的关系，相反它们彼此间联系十分紧密，不管是形成性评价，抑或是终结性评价，均带有诊断“色彩”。在实际的大学物理教学中，教学评价包含预习、过程与练习等方面，但是这种评价过程非常粗浅，效果十分有限。利用大数据则能改变这一现状，它通过对学生物理学习过程的全程记录，能够细致地了解学生的学习行为，真实且客观地反映出学生的学习水平。