数据驱动下的线上线下融合教学模式设计与应用研究

李海霞 李晟璐 盖楠

关键词：数据驱动；双线融合；教学模式

1 线上线下融合教学的现状以及存在的问题

1.1 线上线下融合教学的发展现状

随着互联网技术的不断发展，线上线下融合教学已经成为了当前教育领域的热点话题之一。这种教学模式将传统的线下教学和当代的线上教学有效地结合起来，可以在提高教学效果的同时，为学生提供更加便捷、灵活的学习方式。

目前，国内很多高校已经开始尝试线上线下融合教学。例如，清华大学、北京大学、复旦大学等高校均已推出了自己的在线教育平台。同时，这些高校也在不断尝试线上线下融合教学，通过将在线教学平台和线下教学活动相结合，提供更加全面、优质的教育服务[1]。线上线下融合的教学模式为学生提供了更加便捷、灵活的学习方式，也为教师提供了更加丰富、多样的教学手段，有望成为未来教育领域的发展趋势之一。

1.2 线上线下融合教学存在的问题

如前文所述，大部分的高校无论是通过外包还是自行构建，都建立了相关的线上教学平台，打破了原有课堂的局限，让日常教学变得更加灵活，但是在推进线上教学与线下教学融合发展的过程中仍存在着一些问题。

1.2.1 线上和线下教学脱节未形成闭环

当前部分高校在进行线上和线下混合式教学时，未能完成真正的融合，没有形成闭环的教学体系。这主要是由于线上和线下教学之间缺乏有效的互动与衔接机制，导致学生难以便捷快速的实现线上与线下学习的转换和衔接，也使得学生的学习体验和学习效果受到一定的影响。

1.2.2 线上教学数据利用率低

当前许多高校的课程都开始采用线上教学模式。学生在线上教学平台中进行的教学活动产生了大量的教学数据，包括学生学习行为、作业完成情况、答题情况等。原本这些教学数据都可以成为教师宝贵的参考资料，帮助教师提高教学效率和效果。但是，目前高校对线上平台中产生的教学数据利用率却较低，教师缺乏对教学数据的深入了解和分析能力，不知道如何对数据进行科学的分析和利用。此外，教师对线上教学平台的使用也存在一定的局限性，有些教师不太熟悉线上教学平台的使用方法，或者对线上教学平台的认识存在误区，也导致教学数据的利用率较低。

1.2.3 教学结果评估难以实现

线上与线下融合的教学模式，相较于传统单一的教学模式，具有更多的复杂性和不确定性，因此教学评估也更加困难。首先评估指标难以确定，线上与线下融合的教学模式可能会涉及多个环节和多个方面，而评估指标难以准确涵盖所有方面，比如在线上教学过程当中，如何评估学生的参与度，学习效果等。其次，评估方式难以确定，线上与线下融合的教学模式，可能会采用多种的教学方式，比如说视频教学，在线讨论等等，而评估方式也需要针对不同教学方式进行调整和改进。与此同时收集分析这些数据也是一个难题，因为在线教学可能涉及大量的数据，需要进行合理的处理和分析。最后是教师和学生的适应性问题，线上与线下融合的教学模式，需要教师和学生具有更多的技能和能力，比如说如何使用技术设备，网络管理协同工作等，而不同的人在这方面的能力和素质也有所不同，可能会导致教学结果不稳定。

2 教学数据对线上线下教学融合的作用分析

在信息化时代，人们越来越意识到数据的价值，教育者也意识到学情数据的挖掘以及利用可以对线上线下教学的融合起到驱动作用。数据驱动教学是指运用现代互联网技术，对教学对象的学习数据采集分析，从而研究出数据载体的行为习惯和发展趋势，依照研究结果对教学环节、教学对象进行改进提升，对教学数据的挖掘可以对线上线下教学融合发挥以下作用：

2.1 教学数据有利于助力线上和线下教学融合形成闭环

线上教学平台中的教学数据，可以为教师提供丰富的教学信息，帮助教师更好的了解学生的学习情况以及进度，从而更好的对学生进行指导并调整日常教学方法和进度[2]。具体来说包括以下几个方面。首先，学习成绩和练习情况的反馈。在线上教学平台中，学生的学习成绩和练习情况可以实时记录并反馈给教师，教师可以通过这些数据了解学生的掌握程度和薄弱环节，及时进行个性化指导和辅导，以此帮助学生提高学习成绩。其次，学生的反馈。通过在线教学平台或其他工具，可以进行学生反馈和问卷调查，了解学生对教学内容方法的评价和意见。教师可以根据学生反馈和问卷调查的结果，调整和改进教学内容的方法。更好地满足学生的学习需要以及提高教学质量。最后，教学资源使用情况。通过在线教学平台中获取的教学资源使用情况，例如：教学视频，观看量，教学材料下载量等，教师可以通过这些数据了解学生对教学资源的使用情况和需求，及时改进和优化教学资源的设计。综上，教师可以利用线上教学的教学数据反馈[3]，及时了解学生的学习情况和反馈情况，进而调整和改进教学内容和方法，帮助学生更好的掌握知识和技能，促进线上线下教学的有机结合，最终形成闭环。

2.2 教学数据有利于提高学情分析时效性

线上平台的教学数据对日常教学有着重要的作用，可以帮助教师更好地了解学生的学习情况和需求，制定更加个性化的教学方案，提高教学效果和效率，保证学生的学习质量和进度[4]。具体来说，首先，线上线下融合教学模式的教学数据获取更加及时，在线教学平台能够自动记录学生在学习过程中的各种行为数据，如点击、浏览、答题等。其次，数据量大，线上教学平台能够收集到大量的学生学习数据，包含了学生学习的各个方面，如学习行为、学习进度、知识点掌握情况等。再次，数据多样性：线上教学平台收集的数据种类繁多，如文本、图像、音频、视频等多媒体数据，能够满足各种学情分析的需求。最后，数据處理效率高：通过数据挖掘、机器学习等技术，可以快速地处理海量的学习数据，提取有效信息，并进行学情分析和预测。通过对学生的学习数据进行分析，可以发现学生在学习中容易出现的问题和难点，及时调整教学内容和方式，提高教学效率。

2.3 教学数据有利于完善教学结果评估，实现多元多维考核

首先，明确教学目标和评估标准，在制定课程计划时就明确教学目标和评估标准，以便后续的教学评估。其次，开展多元化的评估方式，针对线上教学和线下教学的特点，对直接以及间接的教学数据进行分析。直接的教学数据包括：问卷、测验、考核作业等，间接的教学数据包括：每次提交作业的时长，提交作业的先后顺序，各类教学资源上停留的时间长度等等，来获得更全面和准确的评估结果。再次，可以利用现有的技术手段来提高教学评估的效率和准确性，比如大数据智能化的分析软件，利用相关的软件，可以建立教学质量监控机制，及时跟踪教学质量和效果并适时进行调整。最后，教师可以针对分析结果对未及时完成相关作业的同学，在不同的时间段，进行不同程度的学习警告。

3 数据驱动下的线上线下融合教学模式设计及在不同类型课程的应用差异

3.1 数据驱动下的线上线下融合教学模式设计

3.1.1 理论类课程

理论类课程可以利用教学数据通过以下步骤推动线上教学和线下教学融合：

1） 课前线上预习阶段，如图1所示，学生可以通过在线学习平台获得相关学习资源，比如PPT、视频、课件等，并在学习过程中留下学习痕迹。教师从中获取学生的预习情况数据，调整确立线下教学的重点。

2） 线下课堂授课阶段，如图2所示，教师可以利用各教学平台中反馈的教学数据，对学生进行智能化监控和分析，了解学生的学习状态，同时可以根据实时的数据分析结果调整教学内容和教学方式，提升教学效果。

3） 课后复习以及发布作业阶段，如图3所示，教师可以根据实际情况灵活选择在线下布置作业或者在线上教学平台发布作业，学生可以通过在线学习平台提交作业，教师可以随时通过平台查看学生提交的作业并进行批改，并根据教学数据分析结果及时得到教学反馈，及时发现学困生，帮助其改进学习方法提高学习效果。

综上所述，在以上步骤中，教学数据起到了至关重要的作用。通过教学数据的收集和分析，可以更加精准地了解学生的学习状况，提供更加个性化的学习支持，推动线上教学和线下教学融合，实现教学效果最大化。同时，教学数据也能够及时反馈给教师，帮助教师调整教学策略，提高教学质量。

3.1.2 实践类课程

实践类课程可以利用教学数据通过以下步骤推动线上教学和线下教学融合：

1）预习阶段：学生可以通过线上教学平台进行预习，了解实践课程的基本概念和基本操作技能。

2）线下实践阶段：学生在实践课程的实验室或工作坊中进行实践操作，并收集相关的实验数据，获取真实体验感受的同时，锻炼自身的动手能力。

3）数据分析阶段：学生将收集到的实验数据通过线上平台等相应实践软件进行分析和处理，获取实验结果，并将数据结果用于撰写实验报告。

4）线上探讨阶段：学生通过线上平台进行实验结果的分享和讨论，交流实验心得和感受，共同探讨实验结果的意义和影响。

在这个教学模式中，教学数据的推动作用主要体现在实践阶段和数据分析阶段[5]。学生通过线下实践获取实验数据和体验感受，然后将数据上传至线上平台进行分析和处理，从而获取实验结果。教师可以通过分析和处理学生上传的实验数据，及时调整和完善实践课程的教学内容和方式，从而推动线上线下教学的融合和协同。同时，通过线上探讨阶段的讨论和交流，可以促进学生之间的互动和交流，增强学生的实践能力和团队协作精神。

3.1.3 论文设计及调研类课程

论文设计及调研类课程可以利用教学数据通过以下步骤推动线上教学和线下教学融合：

1）线上资源分享与讨论：教师可以在线上平台上分享相关的资源和资料，并设置讨论区域，供学生交流讨论相关的研究内容和问题。

2）线下论文指导与实践：教师可以定期组织线下论文指导与实践活动，通过指导学生进行实际操作和实践，帮助他们解决论文撰写过程中遇到的问题和困难。

3）线上论文指导与批改：教师可以通过在线上平台上对学生的论文进行指导和批改，及时发现和纠正学生在论文撰写中存在的问题，同时为学生提供具体的改进建议。

4）线上答辩与评价：教师可以通过在线上平台上进行论文答辩和评价，同时通过在线上平台上的数据统计和分析，及时了解学生的论文质量和学习情况，为后续的教学改进提供依据。

在以上教学模式中，教学数据的应用可以帮助教师及时了解学生的学习情况和论文撰写情况，同时可以为学生提供更加快速便捷的指导平台。

3.2 数据驱动下的线上线下融合教学模式在不同类型课程的应用差异

在数据驱动下的线上线下融合教学模式中，不同类型的课程在应用数据驱动模式进行教学时会存在一些区别：

理论类课程：对于理论类课程，数据驱动模式更注重对学生学习状态和学习成果的监测和分析。教师可以通过在线教学平台的数据分析功能，了解学生的学习情况、学习进度、学习难点等，并针对性地进行调整，优化教学内容和方式。例如，针对学生的学习困难，教师可以提供更多的案例和练习，加强对知识点的讲解和解读。

实践类课程：对于实践类课程，数据驱动模式更注重对学生实践操作和实验结果的监测和分析。教师可以通过在线教学平台的实验数据和操作记录，对学生的实践操作进行实时监控和评估，并及时给予指导和反馈。例如，教师可以根据学生的实验结果和操作记录，分析学生的实践操作能力和问题，针对性地进行实践操作指导和讲解。

论文及调研类课程：对于论文及调研类课程，数据驱动模式更注重对学生的研究和创新能力的培养。教师可以通过在线教学平台的论文和调研数据，了解学生的研究兴趣、研究方向、研究进度等，并根据学生的需求和特点，提供个性化的研究指导和支持。例如，教师可以根据学生的论文写作进度和质量，提供针对性的写作指导和评价。

4 结束语

综上所述，教学驱动在促进线上教学与线下教学融合方面可以起到积极的作用，特别是在提高学情分析的时效性、完善教学成果评估、实现多元多维度考核以及实现线上线下教学活动闭环方面的效果显著。但是教师在利用教学数据进行线上线下教学时，要注意因地制宜，在对不同类型的课程應用数据驱动模式进行教学时，需要根据课程自身的特点以及学生的具体需求，进行个性化的教学设计和数据分析。教师需要充分利用数据驱动式教学模式的优势，结合自身的教学经验和教学方法，不断优化和改进教学内容和方式，以此提高教学质量，提升学生的学习体验。