大数据背景下 混合式教学设计与实践研究

摘要：本文基于“银行信贷实务”课程的混合式教学实践，针对学生角度和教师角度进行线上线下教学设计，并从课前、课中、课后展开学习环节分析、教学效果分析、学习行为分析，以期能够运用混合式教学模式提高学生的学习效率。

关键词：混合式教学;教学设计;信贷实务;线上线下

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2021）18-0098-04

● 开展基于大数据的混合式教学的背景

信息技术的发展为教育提供了信息化手段与工具，传统课堂逐步走向数字化课堂。根据《教育信息化2.0行动计划》的相关要求，2022年要基本建成“互联网+教育”大平台的目标。但是，笔者发现单一的线上或线下教学模式都无法较好地支持学生多样性和个性化发展需求，而以大数据为基础的混合式学习模式提供了有效的支持，将教师的教学行为由课堂内扩展到了课堂外，使学生的课下自主学习与教师的课上教学优势互补。

目前，以教育数据挖掘与分析、混合式教学为基础的教学理论及教学模式研究层出不穷，但针对线上线下具体教学行为及通过数据分析改进优化教学模式与教学行为的实践研究成果较少。本研究从高职金融管理专业“信贷实务”课程的混合式教学设计与实践出发，以“项目导向，任务驱动”的教学策略设计“信贷实务”课程的教学内容和相关活动，并依托超星学习通线上学习平台，以笔者所在学校金融管理专业2017和2018级共190名学生为研究对象，开展线上线下混合式教学，深入探究在大数据背景下如何进行有效的混合式教学活动。

● 混合式教学行为模式

本研究对课程的教学资源及课程线上线下的教学活动进行梳理整合，同时围绕课前导学、课中学练和课后拓学三个教学阶段开展活动，并设計了混合式教学行为模式，如下页图1所示（图内直角矩形代表线下活动，圆角矩形代表线上活动）。

1.线上线下学习环节设计

在该模式中，课前导学、课中学练和课后拓学阶段的师生活动均包括线上学习活动和线下学习活动，学生主要通过信息化平台自主选择学习资源等辅助资料，完成知识记忆和理解等浅层学习活动。课堂学习更多关注知识的综合运用和问题的解决能力，进而提高学生作为学习过程主体的主动性、积极性与创造性。

（1）课前学习环节设计

课前，教师在学习平台上布置导学任务单，任务单涵盖了知识点导学和导学测试。同时，将以微课为主的相关导学课程资源发布在平台上供学生进行自学。学生查看课前导学任务单，自主学习，完成任务，并完成导学测试。

线上为主的课前导学活动充分调动了学生的积极性，学生可以突破时间和空间上的局限性，通过微课等细分知识点的学习资源，完成各个细分知识点的碎片化学习。同时通过自主课前学习，学生记录学习中的各种疑难问题并在线反馈，教师在线答疑或汇总重难点在课堂上统一解答，通过平台上每个学生的学习记录和导学测试的数据分析，教师可以在课前便捷地掌握学生的预习情况，优化课中教学内容，使课中学练更有针对性、更高效。

（2）课中线上线下学习环节设计

课中，教师通过课前的学情数据分析，更有效地组织和引导课堂教学，配合课程内容开展各类线上线下混合式教学活动，如发布签到、头脑风暴、抢答、投票、讨论等。同时，利用仿真模拟实操平台的演示与学生实践，将抽象难懂的信贷知识转化为更直观形象的实操演练，做中学，激发学生的兴趣与创造性。另外，教师在课堂上利用平台发布随堂小测试，迅速评价并统计分析测试结构，掌握学生的学习情况，以便有针对性地进行重难点突破，通过实时线上线下反馈，督促学生积极思考，提高学生课中学练的参与度。

（3）课后线上线下学习环节设计

课后，教师通过平台进行总结，并发布拓学任务单，学生可以根据个性化需求及偏好，利用课后碎片化时间开展课后拓学，完成教师布置的作业及小组任务。教师通过课后任务完成情况有针对性地查漏补缺，并根据学情数据反馈，优化教学设计，准备下一步的学习计划。

● 混合式教学效果及教学行为分析

本研究将线上线下混合式教学行为模式在课程的教学实践中进行了具体应用，以笔者所在学校金融专业2017级年未采用基于大数据的混合式教学班级为对照班（共96人）以2018级年采用基于大数据的混合式教学班级为实验班（共94人），课后通过汇总梳理线上和线下学习行为数据，进行数据分析与挖掘，对比研究分析混合式教学效果。

1.期末考试成绩分析

本研究在“信贷实务”课程结束后分别对2017级学生和2018级学生进行同难度的期末考试，平均分数在如右下表所示。

同时，通过柱状图对比分析了两个年级的期末成绩不同分数段的人数，本研究将学生的成绩分数段分为不及格、60～69分、70～79分，80～89分、90分以上5个分数段，不同分数段的人数对比如图2所示。实验组的学生人数占比明显向高分数段迁移，60.22%的实验组学生获良好及以上等级（优良分数段为80分以上），比对照组提升了40.22%，而中等分数段（70～79分）的人数为27人，占比下降了21.49%，较低分数段（60～69分）实验组只有10人，占比下降了18.72%。在实施了基于数据反馈优化的混合式教学模式后，学生的成绩发生了明显的变化，整体成绩有所提高，特别是优良成绩的学生明显增多，教学效果得到有效的提升。

2.教学效果问卷调查分析

本研究在“信贷实务”课程结束后对2018级实验班的学生进行了不记名问卷调查，重点调查学生对混合式教学的认可度和对混合式教学效果的评价。通过对2018级实验组94人的问卷调查数据分析，其中66%的学生认为混合式教学的教学效果比较好，移动终端等教学平台的使用有利于信息资源的展示与获取，有利于学生知识能力的提高。此外68%的学生认为对比传统的课堂教授模式，线上线下的混合式教学更能有效地提高课堂教学质量和学习效率。同时，对授课教师进行深度访谈，授课教师也强调在混合式教学平台数据分析的支持下，可以让教师在授课过程中直接观察到学生的学习动态，可以根据数据的预警提示更有效地调整教学进度，根据学生个性化学习数据，开展以学生为中心的差异性教学活动。总体而言，学生对基于大数据开展的混合式教学方式认可度和参与度都有显著的提升，他们更喜欢通过平台的数据汇总及时提醒自主学习。

3.学习行为的评价分析

本研究借助混合式教学平台，对学生的线上和线下主要的学习活动进行平台数据跟踪，对其问卷调查、签到、头脑风暴、小组任务、讨论、章节测试等六种学习行为数据进行分析，结果表明，学生在大部分学习活动中表现积极，特别是签到活动的参与度超过90%。问卷调查、头脑风暴、讨论和测试活动的参与度要在75%以上。数据结果表明，课中开展的签到、投票、头脑风暴和课上讨论等活动在教师的监督组织下，活动参与度较高，而课后章节测试环节与期末考试内容息息相关，学生更愿意花时间在课后完成。在六种活动中，参与度最低的是线下小组任务和小组作业，不到50%。此类线下团队合作，更加依靠学生的主动性和自觉性，容易产生搭便车的现象，参与度低，效果欠缺，需要教师调整及优化学习活动安排。

4.个性化学习行为分析

混合式教学平台可以实时跟踪学生的学习情况，形成学习活动数据，提供学生的个性化学习情况报告。一方面学生可以利用个性化学习报告进行自我督导，提高学习效率;另一方面教师可以利用学习活动数据进行详细的学情分析，及时跟进学生的学习情况，调整优化教学设计，辅助学生的个性化学习。例如，在平台上可以跟踪学生对课前导学和课后拓学的个性化学习状况，深度分析学生对课程资源的学习偏好与学习效果。另外，学生课程资源学习时间统计数据说明课程资源的自主学习和课堂线下学习紧密相关，学生的课堂教学时间集中在上午8点到10点，而学习资源的高峰期集中在课后10点到12点，即学生完成线下课堂后，趁热打铁，带着课堂的疑问及思考进行自主学习。同时对课程资源的类型偏好进行了实验组的调查问卷分析，79%的学生更加偏向于视频类课程资源，13%的学生选择文档类资源，还有少量学生（8%）喜好语音类课程资源。本研究从不同角度对学生课程资源的学习情况进行数据统计分析，為教师的课程资源发布时间与资源类型选择提供了数据分析支持。

综上所述，基于数据分析的“信贷实务”混合式教学模式有助于提高学生的学习效率，受到学生的普遍欢迎。学生更积极参加教师辅助组织的线上与线下学习活动，而依靠学生自觉能动性为主的小组学习活动的参与度有待提升。另外，学生的个性化学情数据也为教师更高效地推送资源、优化教学设计提供了有力的支持。

● 结语

混合式教学为财经类专业学习提供了新的教学手段，而教育大数据的发展与应用，能够更好地帮助学生和教师进行学情分析与学情跟踪评价，更有效地支持学生个性化发展与教师高效教学管理，推动混合式教学的创新与改革。大数据、互联网等技术与教育正不断深度融合，教师应该更合理地使用智能教学平台，多角度动态地分析学生的学习活动数据，更有效更有针对性地进行差异性教学，真正开展“以学习者为中心”的个性化学习。

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作者简介：张蕾（1984，11—），女，汉族，广东人，讲师，硕士研究生，研究方向为混合式教学、教育信息化、金融管理。

基金项目：2018年度广东省高职财经类专业教学指导委员会教改项目“大数据背景下混合式教学模式的应用研究——以‘银行信贷实务课程为例”（CJ201845）;2020年度东莞职业技术学院校级质量工程慕课项目“信贷实务”（M00C202001）。