基于大数据的模具专业精准教学研究与应用

陈 茜，文 杰

（1.广西工商职业技术学院 信息与设计学院，广西 南宁 530007；2.广西计算中心有限责任公司，广西 南宁 530029）

0 引言

随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动多个行业发展的关键因素，特别是在教育领域，大数据技术的应用正逐渐改变传统教学和学习的方式[1]。模具专业作为一门实践性强、技术含量高的专业，其教学质量影响学生的就业能力和行业的技术进步，以下旨在探索大数据技术在高等职业教育中的应用，特别是聚焦于模具专业的精准教学研究与应用。

在当前的教育环境中，模具专业教学面临诸多挑战。如何有效地结合学生的个性化需求、提升教学内容的实用性以及提高教学方法的创新性，成为教师需要解决的关键问题[2]。传统的教学模式已难以满足这些需求，迫切需要新的教学策略来提升教育质量。在这种背景下，引入大数据技术不仅可以帮助教师更精准地理解学生的学习需求和习惯，还能根据大量数据分析结果调整教学内容和方法，实现教学过程的个性化和优化。

通过深入研究大数据在模具专业教育中的应用，旨在探索如何利用大数据技术来提升模具专业的教学效果。通过研究大数据技术在教育领域的应用现状和趋势，设计了基于大数据的精准教学策略，并在高职院校的模具专业中进行了实证研究。通过收集和分析学生的学习数据，评估了精准教学策略在提高教学质量、优化课程设计以及增强学生学习体验方面的效果。这不仅对教育工作者和学术研究者提供了大数据在模具专业教育中应用的新视角，还为高职教育中的教学改革提供了实践指导和理论支持。

1 大数据在教育领域的应用

1.1 大数据技术概述

大数据是指因规模巨大、类型多样和更新速度快而难以通过传统数据库工具进行捕捉、管理和处理的数据集合[3]，通常以高速度产生，包含大量非结构化或半结构化数据。在教育领域，大数据技术的应用不仅包括数据的收集和分析，还涉及如何利用这些数据改善教育策略、教学方法和学习体验。

大数据技术在教育领域的应用主要体现在以下方面：首先，通过分析学生在线学习行为、成绩记录和反馈，教师可以更好地理解学生的学习需求和优势，设计更符合个体学习特点的教学计划和材料。其次，大数据技术使教师能够对课程内容和教学方法进行实时调整，根据学生的学习进展和反馈来优化教学过程[4]。此外，通过对大规模的教育数据进行分析，可以揭示教育系统中的趋势和模式，为教育政策制定和资源分配提供支持。

目前，部分教育机构已开始使用大数据工具跟踪学生的在线学习活动，如视频观看时长、互动论坛的参与度和在线测试的表现。通过收集这些数据，教师能够发现哪些教学内容是学生掌握得较好的，哪些是需要额外辅导的。还有利用大数据技术进行学生表现的预测分析，这些分析帮助教师识别可能面临学习难题的学生，并及时进行干预。

大数据技术为教育领域带来了机遇和挑战，提高了教育的个性化水平，提升了教育决策的科学性和教学过程的透明度。未来，随着技术的发展，大数据将在教育领域发挥更加关键的作用。

1.2 精准教学的理论与实践

精准教学作为教育创新的重要方向，旨在通过细致深入地分析学生的学习需求和能力，提供量身定制的教学方案。这种方法基于认知心理学、教育测量学和大数据分析等多学科交叉的理论支撑，致力于优化教育过程，实现教育的个性化和高效性。

精准教学的理论基础包括3 个关键方面。首先，认知心理学提供了对学生学习过程的深入理解，强调认知发展的阶段性和个体差异，指导教师根据学生的认知能力制定教学计划。其次，教育测量学为评估学生学习成效和需求提供了科学方法，使教师能够通过各种评估工具（如标准化测试、成绩分析等）获取关于学生学习状况的量化数据[5]。最后，大数据分析的引入使处理大量教育信息成为可能，通过分析这些数据，教师能够揭示学生学习行为的模式和趋势。在实践层面，精准教学的实施涉及对学生学习数据的全面收集与分析。这包括但不限于学生的学习成绩、参与度、反馈、社交互动和学习习惯。数据分析结果可以指导教师进行个性化教学设计，如调整教学内容的难易度、采用不同的教学方法（如项目式学习、翻转课堂等）以及提供个性化的学习材料。此外，精准教学也要求教育者持续跟踪学生的学习进展，以便及时调整教学策略以应对学生需求的变化。

教师利用大数据分析学生在线教学平台上的行为，包括登录频率、观看视频的时间、参与在线测验的情况等。这些数据帮助教师识别学生在特定课程主题上的强项和弱项，为每位学生制定个性化的辅导计划。结果显示，这种基于数据的个性化教学方法提升了学生的学习成绩和课程满意度。综合来看，精准教学通过融合先进的数据分析技术和教育理论，为实现高度个性化的教育提供了可能[6]。随着技术的不断进步和教育数据的日益丰富，精准教学的应用范围和效果有望进一步提升，为现代教育带来变革。

2 模具专业教学现状分析

2.1 模具专业教学现状

模具专业作为高职教育中的一个重要分支，其教学现状关系工业制造领域的人才培养和技术进步。模具专业教学具有明显的实践性和技术性特点，该专业要求学生不仅掌握理论知识，还要具备良好的实践操作能力和创新能力。因此，模具专业的教学包括理论课程和大量的实践操作，如模具设计、加工技术、CAD/CAM应用等。

当前，模具专业的教学内容主要聚焦于传统的设计和制造技术，而随着工业4.0 的发展，智能制造、数字化技术等新兴领域的知识逐渐成为必需。在教学方法方面，传统的课堂讲授仍然是主要的教学方式，但也出现了一些创新方法，如翻转课堂、项目式学习等，以提高学生的参与度和实践能力。模具专业教学资源和设施的现代化程度在不同的教育机构之间存在差异。一些高校和职业院校配备了先进的模具设计和加工设备，能提供实践学习机会，也有部分机构由于资金和资源限制，难以提供足够的实践设施，在一定程度上影响了教学质量。

2.2 教学中存在的问题

在探讨模具专业教学中存在的问题时，尤其值得关注的是大数据技术在精准教学方面的应用，这对于需要紧跟工业发展和技术创新步伐的模具专业来说尤为关键。

（1）缺乏大数据支持的精准教学导致教学内容与行业需求之间脱节。在模具专业中，行业技术快速发展，对人才技能的要求也在不断变化。没有大数据分析支撑的教育体系难以及时准确地捕捉这些变化，导致教学内容不能及时更新以满足行业的最新需求。

（2）教学方法和学生学习效果的优化也受到了限制。在传统教学模式下，教师采用“一刀切”的教学策略，难以针对每个学生的具体需求和能力进行个性化教学。大数据技术的应用可以帮助教师了解学生的学习状况和进步空间，提供个性化和高效的教学方案。

（3）缺乏对学生学习行为和成绩的大数据分析，使教师难以有效评估教学策略的效果，也难以及时发现和解决学生在学习过程中遇到的问题。大数据分析能够为教师提供详细的学生学习数据，帮助教师及时调整教学方法，优化学生的学习体验。

综上所述，模具专业教学中未能有效利用大数据技术进行精准教学，导致教学内容更新滞后、教学方法和学生学习效果优化受限等问题。因此，引入并有效利用大数据技术对于提高模具专业的教学质量和适应行业发展需求具有重要意义。

2.3 教学资源的分配与利用

在模具专业教学领域，大数据技术的运用不足导致教学资源分配与利用的效率低问题。由于缺乏对学生学习行为和需求的大数据分析，教学上难以精准地配置和利用关键教学资源，如先进的实验室设备和专业工具。不仅导致资源利用效率低下，还影响了学生的个性化学习体验和技能提升。在缺乏数据驱动的情况下，无法及时调整教学资源以适应快速变化的模具行业技术和市场需求。这种滞后性在教学内容更新和实践项目的设计上尤为明显，限制了学生的创新能力和职业适应性。

在没有有效的数据分析支持下可能无法准确评估教学资源的使用效果，导致教育投资的不合理分配，无法确保投入的资源能有效提升学生学习成果和满足行业需求。因此，为了提高教学质量并适应行业的发展，模具专业教育迫切需要整合并有效利用大数据技术。这包括利用大数据分析优化教学资源分配，预测和适应行业趋势以及评估和提升教学策略的有效性。通过这种方式，可以更好地满足学生的个性化学习需求，同时提升毕业生的就业能力和行业适应性。

3 基于大数据的精准教学策略开发

3.1 策略开发的理论框架

在模具专业教学中，实施基于大数据的精准教学策略开发，需要构建一个更为复杂和全面的四层理论框架，包括数据层、方法层、结果层和应用层，以解决模具专业教学中的具体问题[7]。

（1）数据层的关键在于为模具专业教学提供全面且精确的数据基础。在模具专业中，不仅涉及学生的学习习惯和成绩数据，还包括他们在使用模具设计软件和制造设备时的操作数据。数据类型包括但不限于学生的个人特征数据（如认知风格、学习兴趣）和教学过程数据（如实验室操作记录、项目作业提交情况）以及学生对教学内容的反馈。这一层所收集的数据不仅须量化，还应包括学生对模具制造过程中遇到的问题和挑战的定性描述。

（2）方法层着重于运用数学建模和大数据分析方法来解决模具专业的精准教学干预问题。在模具专业中，需要开发复杂的算法模型，以处理和分析大量多维度数据。例如，通过机器学习算法预测学生在特定模具设计任务上的表现，或分析学生在操作高精度机械设备时的效率和准确性。这些分析有助于识别学生的学习成效和教学过程中的潜在问题，为教师提供定制化的教学干预策略。

（3）结果层根据方法层的分析结果制定具体的教学干预策略。在模具专业中，可能涉及调整课程难度、提供额外的实践指导或为学生安排特定的技术培训。该层的目标是确保教学干预措施既能满足学生的个性化需求，又能对接模具行业的技术发展趋势。

（4）应用层将理论转化为实践，确保教学干预策略在教学实践中得到有效实施。对于模具专业，教师需要根据干预策略调整教学计划，如频繁地更新课程内容或引入更多与行业相关的案例研究。同时，应用层还需持续评估教学干预策略的有效性，并根据学生的反馈和学习成效进行调整[8]。

综合以上4 个层面，该框架为模具专业教学提供了一种系统且动态的方法，不仅能提升教学的精准度和有效性，还能确保教学内容和方法与行业的发展保持同步。通过这种方法，模具专业教育能更好地培养符合行业需求的高素质技术人才。基于大数据的模具专业策略开发的理论框架如图1所示。

图1 策略开发理论框架图

3.2 精准教学策略的具体实施

在模具专业教育领域，基于大数据的精准教学策略实施涉及多层次、多维度的分析和应用，以确保教学活动的针对性和效果最大化。这种策略的实施不仅依赖于对大数据的深入分析，还需要紧密结合模具专业的教学特点和实践需求。

（1）在数据层面，精准教学策略要求对模具专业学生的学习行为、学习成效以及与教学活动相关的多种数据进行收集和分析，包括学生在使用模具设计软件、CAD/CAM 系统等专业工具时产生的操作数据、错误率、完成任务的时间等。此外，学生的反馈、讨论记录、测试成绩等也是重要的数据来源。这些数据的分析不仅帮助教师了解学生的学习状况，还为教学内容和方法的调整提供了依据。

（2）在方法层面，需要运用先进的大数据分析技术如机器学习、数据挖掘等来处理复杂的学习数据。通过这些方法，可以识别学生在模具设计和制造中的学习模式、挑战和需求。例如，通过分析学生在特定模具设计项目上的表现，系统可以预测他们在未来任务中可能遇到的困难，并相应地调整教学计划或提供个性化辅导。

（3）在结果层面，基于数据和方法层的分析，教师可以制定具体的精准教学干预策略，包括根据学生的学习进度和表现调整课程难度，提供定制化的学习资源或实施个性化的学习路径。例如，学生在某个模具加工技术方面表现不佳时，教师可以提供额外的视频教程、模拟练习或一对一辅导。

（4）在应用层面，这些精准教学干预策略需要在真实的教学场景中实施。教师需要根据策略对教学计划进行调整，监控干预效果，并根据学生的反馈和学习成效数据持续优化教学方法[9]。随着教学实践的进行，精准教学策略会不断迭代更新，以适应学生的学习进展和教学环境的变化。

通过基于大数据的精准教学策略，模具专业教育可以实现更高效、更个性化的教学。这不仅有助于提高学生的学习成效，还能够促进他们理解模具设计和制造领域及掌握技能。同时，这种策略也为教师提供了强有力的数据支持，使他们能够更加科学和精准地进行教学决策和课程设计。

4 策略实施的效果评估

在模具专业教育中实施基于大数据的精准教学策略，不仅需要综合考虑学生的学习特点和行为模式，还需要对实施效果进行评估。

（1）实施案例。随机选取模具专业50 名学生，实施了基于大数据的精准教学策略。通过收集学生在专业软件操作、模具设计项目、课堂互动等环节产生的数据，结合其日常学习行为数据（如出勤率、作业提交情况），采用数据挖掘和机器学习技术进行分析，以识别学生在学习过程中的难点和兴趣点。基于此，教师制定个性化的教学计划，为不同能力和兴趣的学生提供定制化的学习资源和支持。对于表现不佳的学生，教师提供额外的视频教程和实践练习，同时安排一对一辅导。对于表现较浓兴趣和有一定能力的学生，则提供了更高级别的设计挑战和创新项目机会，具体如表1所示。

表1 基于大数据的模具专业精准教学干预研究案例

（2）效果评估。在实施策略后的效果评估中，主要采用了定量分析和定性分析2 种方法[10]。定量分析通过对比实施策略前后的学生成绩、项目完成质量、测试分数等指标，发现学生在模具设计和制造方面的能力有了明显提升。在实验组中，学生获得高分的比例显著超过对照组，且大多数学生的成绩集中在80～100分，仅有极少数学生的成绩低于60分的及格标准，具体如图2所示。

图2 实验组与对照组学生成绩分布

定性分析通过学生问卷调查和访谈收集反馈。多数学生表示，个性化的学习资源和教学支持提高了他们对模具专业学习的兴趣和动力。同时，学生也反映了对于一对一辅导和个性化挑战项目的高度认可。此外，教师反馈指出，基于大数据的精准教学策略能更有效地了解学生需求，优化教学资源分配，提升教学效果。学习数据的实时反馈还帮助教师及时调整教学方法，更好地适应学生的学习进度和需求变化。

5 结束语

研究探讨了基于大数据的精准教学策略在模具专业教育中的应用，发现该策略提升了学生的学习成绩和参与度，尤其在高分段成绩的提高上更为明显。针对模具专业教学，建议加强教师的数据科学培训，更新教学内容以匹配行业发展，并采用个性化教学方法。研究的局限性在于样本的规模和范围，未来研究应扩大样本范围，并探索更多样的数据分析方法。此外，未来研究还可考虑大数据技术与其他教学创新方法的结合，以深化教学效果的优化[11]。总体而言，模具专业教育质量提供了重要见解，展现出促进教育创新的潜力。