大数据教育云背景下学科课程教学模式研究

2021-03-15程国华

锦绣·中旬刊 2021年8期

摘要：大数据、云计算技术已经进入到教育领域，技术发展改变了教学的形态、过程和结构，形成新的教育治理模式，迫切需要研究破解教育信息化带来的一系列问题。其中对普通高中课程教学带来的变革尤为显著，产生深远的影响。本文探索大数据教育云背景下的高中课堂的教学，在课题和实践研究的基础上，总结出大数据教育云背景下高中课程的基本课堂教学模式，可直接指导当前智慧教育环境下的学科教学。

关键词：大数据教育云;教学模式

技术发展改变了教学的形态、过程和结构，形成新的教育治理模式，迫切需要研究破解教育信息化的一系列问题，其核心是课堂教学模式问题。随着大数据、云计算逐步进入高中课堂，对普通高中各学科教学带来巨大的变革。大数据教育云平台及相关软件系统，以及智能移动终端应用，改变了课堂教学，对促进教学目标的实现具有独特的作用，同时改变了常规课程的课型教学模式。

一、大数据教育云背景下的课程教学模式

大数据教育云背景下，学科课程的教学，为了更好的适应或发挥好技术发展的改变，导致的教学形态、过程和结构的改变，也需要进行相应的变化，其中构建与这种技术背景相应的学科课程的基本教学模式是核心，也就是解决大数据教育云背景下的课程教学模式问题。

在课题的研究过程中，针对大数据教育云的技术背景，搭建相应技术平台，结合学科教学实践，总结出大数据教育云背景下的学科课程基本教学模式。模式主要包括三个环节，课前、课中和课后。模式流程如下，模式基本使用大数据教育云平台的相关工具。

二、大数据教育云课程教学模式的主要特点

（一）数据和云服务是贯穿模式的核心和主线

教学系统设计以大数据云计算为背景，系统功能服务于整个教学过程。课前准备、课程实施和课后检测等教学环节，软件系统各工具贯穿其中，较好地服务于整个教学活动。

教学的数据收集和处理，因其多样性、时效性、复杂性并存，导致教师在教学过程中，从事高质量的数据处理难度较大，特别是教学实施过程中的数据处理，因时间空间和教学活动的限制，其难度最高。在大数据教学模式下，系统采用自动数据生成模式，人为干预少，教学过程即完成数据的实时生成。教师主要精力关注于教学，在需要的时候即时调出系统收集和整理好的数据，提高课堂教学的效益。

（二）课前准备做到有的放矢

课前准备是教学工作的起点，在大数据云技术支持下，学情分析工作有几个特点，一是分析的学生基数显著扩大。大数据获取用于分析的同阶段学校扩大到全国4万所或更多，相同阶段学生的数量达百萬人之多;二是分析的学校水平层次更丰富。学习数据来源于全国名校、省市名校、超级学校、普通学校等不同水平层次的学校。在大数据系统之中，数据分析获得的学情结果，具有的教学参考价值更高。以教师经验为主的传统学情分析模式，获取数据有限，横向纵向比照数据不足，导致的学情分析参考价值不高的局限，在大数据教学模式下，可能得到解决。以规模庞大的数据为基础，做出较为科学、精准的学生学情预测成为可能，为学生实施因材施教提供了一条可能的有效途径。

（三）使课堂从知识传授模式为主到能力生成模式为主的转变成为可能

课堂的教学实施是教学工作的核心，课堂的时间有限，如何在有限的时间内较好达成教育教学目的，是教育的永恒话题，知识的传授固然重要，但素质和能力的提升更为重要和难以达成。大数据的课堂教学模式下，课前基本完成基础知识的学习，课程实施环节主要用于掌握重点和突破难点，大量的精力用于提升学生的能力，课堂重心从知识传授，向能力生成转变。

（四）精准高效的教学反馈，提高教学效率，使得因材施教成为可能

大数据模式下，课前学情数据来源于数百万同阶段学生，课堂教学产生的数据自动生成，课后检测的数据均在平台上呈现，为教师的教学节省了宝贵的时间，提高了教学效率;时效性强，数据分析精准，为因材施教的实施提供了可能。

三、大数据教育云课程教学模式的局限和研究展望

（一）信息化水平要求较高

大数据教学模式下，全程使用大数据教育云系统及智能终端设备，对学校的信息化配备条件和师生的信息化要求较高;教学过程对信息化硬软系统依赖程度较高。信息化作为教育教学的辅助手段，如何处理好其教学工具的角色，不至于有喧宾夺主之势，是急待研究解决的问题。

（二）大数据教育云技术亲和力有待提高

相关系统技术需要大量的时间和精力去学习掌握，教学实施过程熟练运用难度不小，时间成本较高。因此降低系统操作难度，增加与教师的亲和力是研究需要解决的问题。

（三）新技术的使用不能成为教育教学的新负担

解决好学生在教学中使用信息化设备仅专注于学习目的，是一个需要研究解决的综合性问题。如果只依赖于学生的自觉，或教师的教学管理，可能导致另外的教育教学问题产生，成为教育教学新的负担。电子产品的使用不能成长影响学生学习的干扰因素，也不能成为教师教学管理成本增加的主要原因，这些问题急待研究解决之道。

参考文献

[1]董雪峰，郭博雷，沈高峰，程国华.人工智能技术与大数据研究[M].中国商务出版社.2018.9.

[2]程国华.通用技术课程研究[M].吉林出版集团股份有限公司.2020.6.