大数据导向下多元混合教学模式在大数据类课程中的应用研究

姜 飞，李明东，孙 雪

(宿州学院 信息工程学院，安徽 宿州 234000)

0 引言

当前，随着大数据信息技术的迅速发展，高校专业的设置也在不断调整，教学方式也需要和实际应用相匹配.在信息技术影响下的大数据和人工智能类课程，怎样利用线上教学平台设置一种高效的教学模式，与线下教学的传统方式相结合，并能够应用在实际教学上，已经成为一项新的研究方向[1].现阶段社会对大数据应用的多样性需求逐渐扩大，高校的教学要求也相应从理论过渡到实践与创新应用的阶层上，从教学模式的设计到多元化的课程教学安排，最终实现创新实践的应用目标.

近年来，国内诸多课程采用线上线下混合教学模式，能够有效将混合式教学中的教与学有效结合起来，解决课程间的差异化融合，已经成为研究热点.此外还有许多学者研究怎样能够合理优化和配置线上平台的教学资源，实现资源的最大限度共享.“学习通”和“雨课堂”平台是现阶段比较常用的交互式线上教学平台，尤其是后台的统计分析功能，能够让教师在实际教育中及时调整课程内容进度，从而提升教与学的总体效果.

1 建立线上线下混合式学习平台

本科大数据类课程的设计现在还处于摸索阶段，教学模式主要依据教学大纲安排来设计，同时还要结合大数据技术专业本科人才的培养方案来执行.经过疫情时期的线上教学学习，现阶段线上教学的方式更加多样化.

1.1 课程总体预设计

执行线上平台教学模式，如在使用“学习通”时，可以先通过PC端或者手机端，将事先录制好的教学视频、教学大纲、教学进度表以及相关的PPT课件、配套电子书籍等上传到平台，然后在建立好的课程中创建相应班级，并导入学生信息.在上课前通过QQ群中发出通知，安排至少一周的教学内容，要求学生提前预习教学视频，完成规定要求的视频学习任务.之后，根据学生学习效果，可安排章节自测题5个左右，利用的数据统计功能，检查学生线上的学习效果[2].

宿州学院信息工程学院的大数据专业是安徽省第一个开设的大数据本科专业，也是全国第二批开设的三十二个数据科学与大数据技术专业之一.在疫情期间，大数据类专业能力计划表中的实践性课程在实际教学中，除了重点使用学习通教学平台外，还结合使用了清华大学和学堂在线共同研发的新型智慧教学工具——雨课堂，二者相结合提升了学生的学习效率，激发了学生的学习热情.此外，学院教师在教学中还借用华为云平台辅助实践操作，Classroom是基于华为云的云上软件教学服务，同时支持高校师生实现备课、上课、作业、考试、实验、实训等全流程线上教学，具有多类习题自动判题、企业级DevOps实训、免费在线习题库等众多高级特性.

1.2 实践教学安排与设计

雨课堂是清华大学带头研发的一款智慧教学平台，能够将传统教学中的PPT和现代最新发展技术相结合实现混合式教学，能够将数字可视化教学效果最大化提升.在当下疫情时常不断复发的情形下，理论课的教学可以充分利用“雨课堂”已有网络资源及线上视频直播优势，尽最大可能提升教学质量.

在教师布置课前自主学习的基础上，根据大纲对应章节的具体要求，按照学生的水平不同，通过收集学生的问题和相关信息，抓住学生思维特点，进行线上视频教学+课后辅导方式巩固知识点.在线上教学过程中，可以利用雨课堂的视频直播方式，进行电脑桌面的共享，借助制作动画效果和徒手绘制效果图的形式，将知识点的过程讲解深入化[3].与此同时，学生也可以利用“投稿”或者“弹幕”方式，向老师提问并进行实时互动.

大数据方向的课程一般分为基础理论和实践提升两种类别，实践课程主要采用与企业进行联合培养的方式进行，与企业签订长期合作协议，制定适合企业需求的、实践性较强的培养方案.实践性课程要求教师要设置好相应的实验目标、实验方法、实验环境、实验内容和实验步骤，并将实验类别总体分为验证性实验和设计性实验.

如大数据专业基础类课程下的数据结构与算法课程设计中的顺序栈实验，首先应将学生进行随机分组，每组2～4人，并选好小组组长，进行后期的实验答辩.进行正式实验之前，可由老师进行过程讲解，之后进行小组讨论，确认理解无误后进行上机数据验证并计算程序复杂度，实验中遇到关键环节，可随时发起线上互动，每个人都可以对问题进行分析和解答，然后由每组选派一个代表进行答辩视频录制，并将视频发送到线上平台供老师评阅.待所有流程结束之后，由老师对实验进行线下面对面总结，讲解实验数据的好坏对算法验证的影响等[4].学生在线学习行为如图1所示.

图1 在线学习行为效果图

1.3 课后安排

课程学习结束后，则进入到巩固学习和网上评价等阶段.教师可以通过线上平台“雨课堂”+“学习通”相结合的方式，发布相应课后作业或者平台现有的试卷来检验学习效果.将课后检验结果以可视化的形式展示出来，能够直观反映出学生的学习效果.

在计算机类上机实验课程结束以后，可配以辅助教学安排.首先，可以通过线上教学平台及时发布测试习题，如对顺序栈进行的上机实验，可以围绕判断栈S是否为空、输出栈S 的长度、输出从栈顶到栈底的所有元素等问题，检验学生对栈这种特殊线性表的理解情况和上机操作的熟练程度，还可以通过学生在华为云测试平台的上机情况，及时掌握各小组的实践动手能力.之后由老师进行线下或通过华为Classroom教师端后台，统计程序运行情况数据在后期的教学中，可对不同的小组进行差异化引导，提升学生学习的兴趣和效率.

其次，可以在“学习通”平台对课程内容发布问卷调查，让学生在规定时间内提交，并将统计结果及时发布到QQ学习群中，对学生反映的问题进行探讨和改进，同步提升老师“教”与学生“学”的效果.

第三，可以通过线上学习平台布置学习任务，包括让学生对刚结束的实验教学内容进行总结，还可以围绕本次实验设计出类似的其他实验，并进行验证，从而完成知识拓展.最后，在课下时间，老师可以将学习过的大数据相关算法的最新应用、热度较高的论坛、网站等及时推送给学生，提升创新能力和培养探索知识的兴趣[5].

2 加强建立与企业联合培养的实践教学模式

2.1 自适应学习设计

通过企业与学校联合互动的培养方式，设置领域前沿问题的应用场景，能够让学生更好地了解学科前沿，使理论与实践更好地相结合.与此同时，企业复杂工程项目实践流程和应用框架，还能使学生在应用基础上进行实践创新，最终形成以学生为主体的知识转化及应实践能力的提升，更好地服务学科发展.

教师与企业共同引导学生接受新的教学模式，并提升学习效率.自适应学习模式是由企业倡导并广为运用的一种教学方式：①需要创建能够提供不同学习个体的学习指导记录；②通过学生已学习内容和已知信息库的学习行为对比，使得教师可以通过平台数据分析，对不同类别学生的学习效果进行预测和指导；③还应结合大数据对学生以往学习轨迹进行可视化展示，使得不同能力的学生能够及时调整学习行为和方法[6].自适应学习的系统流程如图2所示.

图2 大数据模式下自适应学习系统流程图

2.2 实践内容带动课程知识扩展

在校企联合培养模式中，教师的教学方法起着主导作用，制定科学的教学实践方案，带有创新的内容为引导.教学设计上，采用一环扣一环的方式，将预先编排的知识设置成阶梯式方式，以问题引导式带动知识点信息的思考.结合当前大数据人才的培养模式，形成以学生为中心，设置以问题为引导，通过线上和线下实践等多种方式的有效结合进行驱动，定期设置考核机制进行检验，培养学生从理论知识牵引到实践应用相结合的学习方式，培养过程如图3所示.

图3 实践提升人才培养的教学模式

在具体教学中，企业采用以问题为导向的实践分析数据，可借助国内知名的大数据应用平台，将课程基础知识、实践操作技术和情景问题3个模块进行融合，在理论和应用之间实现对接.实践内容带动课程知识的扩展，可以在理论知识和实践分析数据的基础上，设计出行之有效的数据分析模型，引导学生的学习由传统的教条式向探究式转变[7]，建立科学性和可测评的实践教学新模式.

3 改革教学策略，培养创新能力

学习知识是一个渐进过程，相对于传统教与学的策略，在线上学习之后，怎样才能最大程度提升学生的自主学习能力和实践能力呢？在认真分析之后，可以总结为以下几个方面.

3.1 以问题介入为导向的实践创新

引入复杂工程应用的任务，设置领域问题应用为场景，引导学生在所学知识上自主查询资料，并开展实践应用.通过定时对实践平台检测的数据结果进行分析，对学生实践中出现的问题集中演示，实现以学生为主体的实践探索的演变，大幅度提升由学到用的知识转化能力.

3.2 融入过程考核形式的创新

通过设置课前自主学习任务的推送，发布学习内容，定期对学生的预学习情况进行检查，并设置课前预习任务点进行分数累加[8].在实时线上或线下课堂教学时，可以通过雨课堂和学习通设置随堂测试题，并及时对反馈比较集中的错题进行讲解,此阶段的测试题也设置分数比例，对学生的学习效果数据进行记录和展示，作为课程的一项考核.课堂学习结束后，通过“章节测试+问题探讨回复+群内讨论”相结合的方式，对学生的讨论记录汇总和测试结果进行划分计算考核.对于计算机类很多实践应用课程，可以外加设置实验测试环节，在此环节又可以扩展为个人任务点考核和群体协作上机考核两个部分.

为了体现过程考核的全面性，改革考核形式，将考核设计为全程多阶段、多模块的形式，实践性较强的课程通过现有的线上教学平台，将上述课前的部分考核设置为20%，实时阶段的考核比例设置为30%，课堂结束后的讨论测试环节考核比例为30%，最后一部分的实验考核比例为20%[9].

通过上述考核方式，以及线上数据和阶段记录情况，促进学生参与课程的积极性，对知识本身的理解和应用能力都有了较为明显的提升，能够在一定程度上培养学生学习的主动性和创造思维，带动新环境下课程教学的完整性和有效性.

4 结论

在大数据与信息技术发展迅速的背景下，需要结合线上与线下的双端优势，明确教师的“教”和学生的“学”.利用雨课堂和学习通等教学平台的优势，经过近2届学生共计近20个班级、4个不同专业的总体学习效果来看，教师能够实时准确把握每位学习者的情况，精准实施个性化的学习方案和服务推送，测试题的正确率由之前的65%左右提高到了85%左右，课前预设的任务点完成率由74%提升保持在90%以上，实现了教育的个性化和高效率；通过大数据平台端可以清晰反映出每位学生的学习轨迹，并推断学习效果[10]；实现教师自身角色的转变，从知识传授者升级为智慧混合式平台的应用者和管理者，利用大数据的智能分析技术实现学生的个性化学习和发展，真正实现信息大数据导向下多元混合教学模式的建立与发展，也为大数据在人工智能和教育领域的应用发挥了重要作用.