数字化转型背景下大数据分析在教学中的应用

摘要：随着大数据技术的不断发展和日益完善，教育与大数据技术的深度融合进一步加速了教育改革的步伐。教师应该如何顺应潮流，认真解读大数据、学会应用大数据，成为培养与发展教师信息素养的关键。基于此，本文以数字校园为依托，聚焦差异化教、个性化学、精准化管、智能化评、虚拟化研等需求，打造收集、分析、处理、预测为一体的大数据平台，以精准教学为着力点，旨在提升数据治理能力和水平，促进学校高质量发展。

关键词：大数据；数字校园；教育教学；创新应用

在教育数字化战略转型期，学校要想建设高质量数字校园，不仅需要先进的技术支持，还需要将先进技术与教育教学进行深度融合创新。随着学校信息化程度的不断提升，在教育教学过程中产生的大量的信息数据将成为学校重要的资源。在教学过程中，大数据技术将不断促进教师改变教学方式，使教学不断从经验化走向科学化。教师需要依据教学过程中产生的各类数据，不断总结教学规律，使教学呈现更加数据化和科学化。

一、大数据关键技术

大数据是指在一定时间范围内无法利用传统数据软件处理（存储和计算）的大规模比较复杂数据集合。大数据的处理过程分为数据的采集及预处理、数据的存储及管理、数据的处理与分析、数据的可视化与应用、数据安全与隐私保护等多个层面和环节。

数据采集及预处理是利用ETL工具，将分布的、结构化数据、非结构化数据、平面文件等，抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础[1]。数据存储及管理是利用分布式文件系统、数据库等，实现对各种类型数据的规模性存储与管理。数据处理与分析是利用分布式并行编程模型和分布式计算框架来处理大规模计算任务，并结合数据挖掘和机器学习算法，实现对海量数据的处理与分析[2]。

数据可视化与应用是通过可视化技术，以多种形式直观地呈现分析结果，有利于人们更好地理解和利用数据。数据隐私和安全是在从大数据中挖掘一些具有实用价值的信息，并按照网络安全和数据安全要求，构建起隐私数据保护的安全体系，从而有效保护信息安全和个人隐私。

二、校园大数据主要来源及主要形式

随着数字校园的不断建设，大数据可视化技术成为学校提升管理、改革教学等工作的重要手段，为提升学校的教学质量起到了重要促进作用。数据作为大数据的基础单元，是各项工作的基础元素，数据的数量和质量会直接影响数据分析与评价的结果。随着学校教学模式和教学手段的不断变化，教学过程中产生的信息量越来越大，数据和信息的存在形式也变得更加多样化，一种是可以用二维数据表进行逻辑表达的结构化数据；另一种是不能或不能完全用二维表直接进行逻辑表达的半结构化或非结构化数据。产生和收集的非结构化数据信息需要通过技术手段进行数据处理，将其转变为可量化分析的数据，从而精准提取有用信息，有效应用于教育教学评价。

三、校园大数据带来的变化

近年来，随着高质量数字化校园的不断建设与发展，大数据技术在学校各种场景下的应用已逐渐成熟。面对新的发展形势和需求，学校可以有效依托先进的大数据技术，进行精准和科学地决策，为师生提供高质量的教学及信息服务。以校园大数据平台为基础，学校可以通过实时采集和处理学生的学习数据、考试成绩、活动信息等多种关键信息，形成学生个人画像图谱，再以可视化的方式进行直观展示，从而更加精准地掌握学生的整体状态，为教学管理和教学改革提供更加科学、精准的决策依据。

（一）对学校管理模式的改变

大数据技术的应用有助于改变学校传统的管理决策模式，使学校管理者可以从实实在在的数据中找出问题并做出科学的决策。在学校的日常管理过程中，挖掘学校的各类数据能够将逐步形成科学决策的闭环管理，充分体现出大数据的价值。

在日常管理方面，学校可以通过对各部门、各环节工作过程中的数据进行收集、统计、分析等，进一步规范学校的办事流程，有效汇聚校内各终端信息数据，并形成可视化报表，通过观察校园运行情况，使得学校的管理更有方法、执行更有效率、决策更有依据。通过大数据的收集、整合、分析、建模、可视化等过程，学校可以综合处理零散的数据，最终实现管理的精准化、动态化、高效化。

（二）对学生思想教育模式的改变

在学生管理方面，通过利用大数据平台统计和分析学生在校期间各类表现，学校可以及时了解学生思想状态、价值取向、行为特征、学习习惯、生活方式、心理状况等信息，掌握学生的发展和成长状态，及时发现学生之间的差异，再由多个维度对学生进行综合评价，为每个学生提供不同的职业生涯和成长规划，真正体现学校“以生为本”的教育理念，实现学校的精细化、精准化管理。此外，辅导员可以通过线上、线下开展各类活动，全面收集学生在活动中的各类信息，有效实现活动信息的资源共享，使各种各样的相关的数据越积累越多。而管理者则可以利用这些数据来支持管理决策，进一步提升学校管理与服务的水平。

（三）对学校教学模式的改变

在教学方面，通过统计和分析学生在学习过程中产生的各类信息和数据，教师可以根据学情及时调整教学方法和内容，从而进一步提高教学质量。在教学中，教师可以利用大数据技术对学生的学习情况进行多维度分析，使用差异化的教学方法和教学内容，精准干预学生的学习情况，有效开展个性化教学，促进学生的全面发展。此外，基于大数据的学业评价有助于教师了解学生的真实学习状态与成长过程中存在的困难，并为其提供优质的学习资源，促进每一个学生全面健康成长。

（四）对学生生活方式的改变

在学校数字化校园建设过程中，通过一站式服务平台的应用，通过线上开展大量基础性管理工作，学校能够实时统计各项服务信息；学生则可以通过各项业务大数据信息的可视化展示，更加合理地规划校园学习和生活。此外，随着一些智能化餐饮设备、人脸识别技术、节约型监管平台、智能安防平台等服务的应用，现代信息技术与校园后勤正在不断融合，并在运行过程中产生大量的信息，为学校的后勤管理和学生的生活情况提供了大量数据支撑，不仅给校园生活带来巨大变化，同时也为学生提供了更好的技术创新与应用体验感。

四、校园大数据在课堂教学中的应用

在数字化时代，教师可以充分利用大数据技术开展更加科学精准地教学。在日常的教学过程中，教师可以将大数据分析技术有效融入课程教学设计、学情特点分析、日常教学反思等多个环节，并根据不同学生的实际情况，为学生提供更加精准、有效地个性化辅导，快速实现差异化教学。在大数据技术的推动下，教与学的过程不断向着科学化、个性化迈进，满足了新时代教学的新需要。

（一）大数据在学情分析和教学设计中的应用

大数据分析技术是进行学情分析的重要手段，而学情分析直接影响到教学的效果。在传统的教学过程中，教师只能把学生的课堂表现和作业情况作为学情诊断依据，学情分析也只能关注到各类不同的群体，很难做到精准化地高质量教学。随着大数据技术的不断应用，教师可以收集和分析学生各阶段的学习数据，进一步了解学生的学习进度、学习中出现的问题，为有针对性地开展精准化教学提供依据。同时，教师还可以根据精准的学情特点和分析情况，不断优化教学设计，完善教学过程和内容，进而激发学生的学习兴趣，增加学生的自信心，培养学生的自我管理能力。

教学设计是教师开展高质量教学的重要环节，也是开展精准教学的重要依据。

首先，教师可以以学情分析与诊断为前提，合理地规划和设计教学各环节的教学方案，并撰写详细的教学方案。其次，教师可以充分利用大数据平台进行学情分析与诊断，有效挖掘学生的个性特征，实现课前、课程、课后的全过程覆盖。第三，教师可以在课前安排相应任务，设定合适的教学目标；在课中，通过各种方式和方法，开展个性化的教学；在课后，依据总结性评价结果给予学生针对性地指导，助力学生的全面发展。最后，学校可以实现通过大数据分析平台评估教师的教学效果。通过收集学生对教师的评价、学生成绩等数据，并进行深入分析，学校可以得出每位教师的教学效果以及优化的空间，并根据教师的实际情况，制定相应的培训和提升计划。

（二）大数据在教学改革与教学反思中的应用

在传统教学模式下，教师的教学干预主要依赖自己的教学经验和能力，个人主观方面的因素较多，对教学改革起到的效果并不很明显。随着大数据技术在教学中的不断应用，教师可以借助教学平台开展教学，通过挖掘和分析数据，使教学活动的开展更加科学化。

在课前，教师可以向学生推送课程的预习任务，根据学生完成学习任务的情况，借助大数据技术分析学生的学习行为数据，从而有效调整授课内容，实行个性化和精准化地教学。

在课上，教师可以充分利用信息化教学手段，开展形式多样的教学活动，不断丰富课程教学内容，提高学生的学习兴趣。

在课后，教师可以通过平台分析学生在课前与课中的综合情况，并根据学生的不同层次与能力，下发差异化的学习任务，帮助学生清楚地认识自我、树立学习信心。

教学反思是教学设计环节中非常重要的一环。在传统课堂中，教师通常将上课过程中遇到教学问题作为反思的主要内容，主要依赖自己的教学经验和观察。而通过大数据分析技术，教师可以依据教学过程产生的数据，分析总结教学规律，反思教学过程，使其不断呈现出数据化、科学化的特征。

在课前反思中，教师可以根据学生预习内容反馈情况，查找出学生自学存在的问题，精准掌握学生的学习情况，设计合适的课程教学内容。在课中，学生通过教学平台有效参与课堂活动产生的数据将被直观有效地显示出来，能够真实有效地反映学生的学习情况，教师可以及时调整教学内容和教学活动等。在课后反思中，教师可以通过教学平台评价功能，及时分析学生的评价数据，不断改进教学内容，使得教师的课后反思更加科学化。

（三）大数据在行为特征分析与成绩预警中的应用

学习行为是学生在校期间按时通过学业考试、完成学业目标、主动调整自身状态的一种综合能力行为。在传统的教学管理中，教师无法准确地预判学生的学习行为，只是在一些情况发生后，再针对问题进行处理，因此存在针对性不强、效率不高的问题。随着校园大数据平台的建设，学校可以通过学习记录、消费记录、考勤记录等数据信息，随时了解和掌握学生的状态，并基于学生的行为数据，开展相关行为的预测。这种方式既有利于提高学校的管理效率，又有利于学生的全面发展。通过大数据监测，教师可以对学生的异常行为进行提前预警和干预，有助于提高学生管理工作的预见性。

在帮助学生顺利完成学业的过程中，成绩预警发挥了非常重要的作用。在传统教学中，通常由辅导员对成绩进行汇总分析，对不合格者进行预警，存在工作效率低、效果不理想等问题。而通过校园大数据平台，在学生入学前，教师就可以通过大数据平台综合分析学生的家庭情况、学业水平等方面，梳理出可能影响学生学业的干扰因素，并针对干扰因素提前做好预防工作。在校期间，系统可以实时监测学生的课堂考勤数据，课程成绩、综合评价成绩等数据，一旦出现问题，教师就可以及时与学生和家长进行沟通交流。

在学期结束后，教师可以让学生对本学期的学业成绩进行多维度对比，引导学生及时调整学习重心，合理做好下学期的学习计划。

五、结束语

综上所述，数字校园建设中大数据技术的深度应用对于促进学校教育教学有着非常重要的作用。学校需要不断聚焦核心技术，坚持教学创新，整体推进学校数字化转型战略，构建教育教学数字化新形态，促进教育的高质量发展。

作者单位：赵海亮 甘肃钢铁职业技术学院

参考文献

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[2]韩芳.面向数据科学与大数据技术专业的数据库类课程群建设与研究[J].数码世界，2020（10）：84-85.

[3]杨忠明.人工智能应用导论[S].西安：西安电子科技大学出版社，2019.

[4]许欢，夏道明.大数据画像技术在高校精准教学中的应用探索[J].安徽教育科研，2023（18）：5-7.

[5]孙风栋.HADOOP大数据平台技术与应用[S].北京：电子工业出版社，2021.