大数据视域下智慧课程云服务系统研究与实践探索

邓明阳

（长春工业大学人文信息学院,吉林 长春 130122）

一、绪论

随着行业新型业态发展和技术迭代频率加快，跨学科融合知识广度和难度大。此外，由于学生原有基础不同，对专业知识的理解和应用能力参差不齐，使得同一专业的学生差异性日趋变大。[1]目前，MOOC、微课和在线开放课程等新型信息化教学模式虽已打破时空限制，使学习者随时随地利用碎片化时间学习。其也存在自身约束，一方面，新型信息化课程显露出课程内容相对固化、更新不及时、广度和深度拓展有限；[2]另一方面，现行网络课程难以实时掌握整体学生接受情况，不利于把握教学起点、难点和及时评价反馈，无法对学生进行分类指导，不适合新工科教学的深化改革。[3][4]此外，不同程度学生难以根据自己的兴趣和基础水平选择学习起点和学习内容；没有针对性、系统化回炉补偿学习、深化学习的途径和机会；与教学相匹配的课外学习平台较少，制约了教学质量和教学效果的提升。[5]

本文研究智慧课程的在线云服务系统是面向大学专业课程开发的集理论学习、实践操作、数字化仿真、在线检验、拓展学习、深化学习等功能于一体的理实一体化全方位解决的线上学习平台。利用大数据驱动实现智慧课程，通过大数据技术、移动互联网与学科课程深度融合，建立在线云服务智慧课程教学平台，实现在线学习、资源推送智能化、学习检验与评价反馈及时化、积累教与学的行为模式、教学决策数据化；通过云计算进行大数据分析，形成具有难易程度的课程知识拓扑图和学生掌握程度分级来指导教学，实现精准分层教学和学生的个性化自主学习，提高教学质量和教学效果。

二、智慧课程建设的思想与理论基础

“大数据”是指具有种类多样化、快处理速度、极大规模的数据集合，通过新型数据处理方法来支持流程优化、洞察发现和决策强化。[6]大数据技术在教育教学中应用发展历程已经迈向与各学科教学实践的深度融合，网联信息化教学开始向着智能化发展。大数据下的“数据驱动教学”是对所采集的学生的定期评估和检测等学习过程数据进行深度挖掘分析，运用数据分析结果来更加准确、科学地把握学生掌握程度，以便有的放矢，持续改进教学。[7][8]

“数据驱动”的精准教学是以Skinne 的行为学习理论为指导，所采用的教学方法论是提出学生应达到的目标并对学习过程进行控制，辅以训练、反馈和纠正性补救等措施，形成所要求的行为；对于那些偏离目标或未达到目标的行为进行纠正后，达到目标并立即给予强化。[9]

为了促进全体学生全面、个性化地发展，智慧课程的精准教学定位采用分层教学法理念，根据学生在线测评结果，得出学生非智力、智力因素和知识基础的差异情况，有针对性地实施分层教学，从而达到面对不同程度的学生实现不同层次教学目标的一种教学方法。[10]针对学生原有基础进行精准教学，针对不同教学层级设定相应教学目标，有针对性地确定教学内容。

三、智慧课程在线云服务系统的设计

智慧课程的在线云服务平台以专业课程体系脉络图为指导，按照课程群划分，以课程为单元，根据多年学生考核统计结果确立课程难点，开发精讲炼视频，整合理论教学、电子化的线下实训、数字化仿真和校企合作等方面的数字化资源，并进行分类、分级有机整合，嵌入到网络资源库，建成专业资源大数据库，其系统框图见图1；同时与校企合作企业供求互动互通，实现智慧课程与行业技术发展同步更新。

线上智慧课程以精准分层教学理念为理论指导，对接大学专业课程的线下教学，能够实现在线理论和实践两个维度的自我检验、相关基础补偿学习、专业回炉补偿学习、提升学习；对接学生设定的专业成长图谱，提供高度匹配学生个性发展的精准教学，以达成所期望的学习成果；对接翻转课堂、混合教学，课程设计、课程实验、课程工程技术应用，拥有更多线下时间去实践创新与项目开发；辅以有效对接企业人才需求和创新技术，实现学生有职业规划的学习和零距离就业。

（一）智慧课程云服务系统设计的基本思想

（1）整合现有理论教学资源。整合、优化电子教学资源，如精品教材、PPT、动画、视频、精品课程、慕课、公开课等资源；补充添加日常教学视频，每个学校就特色专业整合成优势教育教学资源，形成专业资源体系。

（2）构建线下实训资源电子化系统。将理论教学资源同实训资源相结合，挖掘、引入与理论教学内容相对接的实践资源，促进学生对理论知识的应用和理解，并有效提升实践动手能力。

图1 教育云服务系统平台的设计和云数据流向示意图

（3）搭建线上数字化仿真实践平台。搭建本专业线上数字化仿真实践子系统，以增强学生对数字化软件的操作和应用能力，满足企业用人需要。学生根据自身需要，自主在线学习，利用计算机软件进行理论研究、设计开发、仿真和统计分析等线上实践训练。凭借数字化软件学习成果经企业认可后，不定期的到企业进行数字化应用实践。

（4）创建与课程内容同步的知识在线检验反馈子系统。该系统能够有效检测、反馈学生对知识点和实践操作的掌握程度。学生在线检测后，针对没有掌握内容进行再学习，该系统也会智能化推送与该知识点相关的所有资源，再进行线上检验的往复循环，直至达成学习目标后，输出学习成果。通过该系统，老师能够掌握全体学生的整体学习情况和个体所处水平，因材施教聚焦教学重点、难点，并改进教学方法，不断提升教学质量。

（5）深度对接校企合作资源。校企合作资源平台的搭建，促进大学生做好职业规划，并为其量身定制系统化的企业专题培训，掌握目标岗位的通用新技术和职业素养。一方面激发学生的动力，有职业目标的学习和就业，提升学生的大学获得感和追梦感；另一方面，为企业输送高度匹配的职业人才，节省入职培训时间和成本，增强企业核心竞争力。

（二）智慧课程云服务系统的构成

智慧课程云服务平台的主要创新在于数据的互联互通，在底层所封装数据基础上，利用数据挖掘技术，精准定位学生所处层级，并根据其需求智能化推送资源，实现供需关系的高度匹配，提高资源供给的有效性、精准性，提升学习的自主性和高效性。

云服务系统由接入服务层、操作界面应用层、数据层和基础层构成，见图1。其核心是通过整合不同数据库，建立数据仓库，包括理论知识数据库、实践操作数据库、数字化仿真实践数据库、学习者在线训练反馈数据库和校企专题数据库。如图1 所示，学习者通过用户界面动作按钮或语音输入完成对数据仓库数据流操作指令的输入，通过数据挖掘技术，实现跟踪、记录、教学精准分层、智能化检索和推送等功能，操作与数据调用之间的数据流传输通过总线完成，数据在使用过程中不断迭代积累，云数据分层流向管理。

四、基于智慧课程在线云服务系统的精准分层教学实践

随着科技快速发展和多学科深度交叉融合，汽车行业向着智能化、电动化和轻量化等方向发展，长春工业大学车辆工程专业紧跟汽车行业发展，为缩短教学与行业技术的衔接距离，车辆工程专业率先搭建智慧课程在线教育云服务平台，见图1 所示，初步实现基于大数据分析的精准分层教学、互联网教学互动、自主学习、校企共培等功能，取得较好教学效果、积累了实践经验，使学生的职业规划更清晰、学习主动性显著提高。

基于大数据分析的智慧课程精准教学实践路径，见图2 所示，学生按照课程教学任务或根据自己的学习兴趣、成长目标，来选择进行理论检验或实践检验，利用大数据分析精准定位当前所处的理论、实践水平，教师针对学生的在线分层报告结果，确定适宜的线下教学内容起点，明确教学难点，进行线下教学分组设计；另一方面学生也可以根据自己的检验反馈结果进行线上再学习、再检验，达到晋级要求后进入更高等级的自主学习，如果对检验结果不满意，可以进行补偿学习。所采用的精准分层教学实践路径，既能结合学生学习兴趣和成长职业规划目标，又具有闯关晋级挑战的激励，充分激发了学生学习的主动性。学生通过在线学习达成自己的目标后，选择出站，通过智慧课程在线云服务输出个人理论学习成果和实践学习成果，该学习成果报告呈现了个人成长图谱和所达成学习成果，让学生自信和收获满满。

图2 基于大数据分析的智慧课程精准教学实践路径

长春工业大学车辆工程专业有着多年的校企合作积累，通过深化校企合作、产教融合、互派、互培和互动机制，校企共同制定与人才培养目标高度一致的人才培养方案，开发专业课程体系资源并不断更新新技术，培养课程群教师团队，缩短校企对接时间，互利双赢共同发展。[11][12]在线教育教学云服务系统开发了校企合作平台模块，如图2 所示，校企合作订单班学生可以根据自己的职业规划选择校企系列专题进行在线学习、成果检验、晋级或补偿学习，达到自己学习目标后选择实习出站，输出专题实习成果报告，在整个校企系列专题教学中，由校内企业认证教师团队负责线上、线下专题教学、网站维护和资源供给。

五、小结

智慧课程在线云服务系统站在专业全局的角度，统筹专业资源，以大数据、云计算、移动互联网等新型信息技术为支撑，打造创新教学模式的智慧课程。通过理论和实践教学内容数字化与梯度化、教学决策以统计分析作依据、交流互动多样化、评价反馈及时化、资源智能化推送，打破传统的单向教学，实现线上-线下联合互动、师生双向互动，以“先学后教，以学定教，个性辅导、方向培养”为教学理念的创新教学模式，最终实现教师开展精准分层教学，以提高教学质量和教学效率。

同时，该系统面对不同基础的同学都能为其提供合适的学习方案，鼓励学生设定学习目标方案的个性化自主学习，或根据课上掌握情况进行自主补偿学习，使得不同基础和不同职业规划的同学实现个性化的自我发展，提升人才培养质量。所开发的大数据视域下智慧课程云服务系统为创新教学模式和智慧课程提供了建设方案和初步实践经验，对智慧教育的发展具有参考价值。