精准教学
基于大数据和数据挖掘技术的精准教学模式研究
基于大数据和数据挖掘技术的精准教学模式研究
Research on Precision Teaching Model Based on Big Data and Data Mining Technology
张 真 吴芬芬
ZHANG Zhen WU Fen-fen
摘 要：随着大数据、数据挖掘、云计算、移动互联等新一代信息技术的广泛应用，为精准教学提供了良好的发展契机。大多数的高等院校为了促进信息化教育，建设了基于云平台空间的教学、微课、慕课等一系列数字化教学资源，以此促进学生进行自主学习。本文研究的利用大数据来实现精准教学，就是要利用数据挖掘找出问题和呈现的规律，并对此提出合理的建议，以优化教学过程。
关键词：大数据；数据挖掘；精准；教学模式
Abstract：With the wide application of new generation information technologies such as big data, data mining, cloud computing, and mobile internet, it provides a good opportunity for precision teaching. In order to promote information education, most colleges and universities have built a series of digital teaching resources such as micro-courses and MOOCs to promote students' independent learning. The use of big data to achieve accurate teaching in this paper is to use data mining to find out the problem and the law of presentation, and to make reasonable suggestions to optimize the teaching process.
Key words：Big data; Data mining; precision; teaching model
1 引言
在当今世界，大数据渗透到人类社会的各个方面，不仅改变了人们的思维方式，工作生活方式，改变了社会生产力和生产关系，而且将成为未来创新的“新引擎”，而高校必将是这一大数据浪潮的参与者和推动者。
大数据与传统数据有着根本区别，即时、微观、互动、可选性和个性化将会为高校教育带来创新。大数据代表了信息时代的一种数据思维，如若数据只是简单的堆积就没有任何意义，因此我们应该挖掘出数据价值，构筑现代教学活动的智慧模式。
随着新媒体资源的兴起，在校园里，教师与大学生之间可以借助新媒体进行交流。教师可以整合教学资源，并上传到网络平台，学生可以下载教学资源线下学习以提升学习能力，学生也可以作为知识传播的载体，以便实现新媒体资源的共享。
2 精准教学介绍
精准教学最初是在斯金纳行为主义学习理论的基础上提出来的，以流畅度作为度量学生学习情况的指标，以信息技术的发展作为强大的技术支持。它是精华与价值所在，是教和学，知识和技能，目标和结果，形式和内容的匹配。课堂上不精准的教学就不是高境界的教学、优质的教学。
精准教学是一种典型的“互联网 + 教育”，对信息技术的依赖很大，是借助信息技术的发展，在精确把握课程标准和学生发展实际的基础上，精准设计目标，精选教学内容与形式、精准测绘学生表现并精准应用，使整个教学过程达到可度量、可调控等精准要求。精准教学对于摸清学情、尊重差异、分层学习，利用数据来进行精准教学定位，突破以往经验主义教学的含糊与低效方面有着巨大的贡献，使教学往“以生为本，私人订制化”的方向发展。
3 构建基于大数据的精准教学模式
大数据技术的兴起，推动了教师在教学理念方面的更新。如图 1 所示，本文从设定教学目标、教学过程和教学评价三个方面，构建基于大数据和数据挖掘的精准教学模式研究。
3.1 设定精准教学目标
在教学活动中，教学目标占据首要位置，课堂教学应该紧密围绕教学目标进行，才能最大限度的减少随意性和盲目性。传统教学中，有时教学目标不够明确，比如在《计算机专业英语》这门课中，其中一节课的教学目标是“熟练掌握计算机常用术语的表示方法”，这里就是一个很模糊的程度词。但是在精准教学过程中，必须设定精准化的目标，也就是描述的方式要进行分解和量化。例如“熟练掌握计算机常用术语的表示方法”可以转化为“3 分钟内能背诵计算机、显示器、鼠标、键盘、打印机、扫面仪、主板、内存、输入设备、输出设备这些常用设备的表示方法，并且正确率达到100%”，这里经过分解量化后，既设定了对知识的准确掌握，又容括了运用知识的速度。
3.2 个性化教学过程搭建
首先建立一个教学资源库用于存储海量的信息，在教学中要不断的丰富资源库，并提出个性化的建议，同时教师要根据学生的个体性差异来应用不同的资源，避免传统教学的统一化模式。在大数据教育背景之下，根据学生对知识点掌握程度的差异，实时跟踪记录学习状态，对每一个项目的知识点划分网络结构，层层递进；根据每个学生的基本情况，结合大数据中挖掘学生学习行为数据中的有效信息，严格有效控制题目的难度，进行个性化练习。此外，教师可以依据所记录的每个学生的学习状态，调整教学计划，开展个性化教学。
由于高职学生知识掌握的不够扎实，普遍素质稍低，所以要提高他们的学习积极性，在大数据技术的支持下，就需要教师结合线上线下的形式开展教学活动。通过线上教学平台，可以给学生提供丰富的教学资源，通过引导他们自主的利用各类教学资源，来提升吸引力。比如我校使用的线上教育平台--智慧课堂，就是以微课为内容，以微信公众号为载体，进行精准教学的一个范例。首先，学生需要实名关注我校公众号；然后登录智慧课堂，即可点击每门当前课程的资源，并可以进行实时的互动和练习；最后，系统会自动记录学生每门课程的学习行为，形成学习轨迹并分析结果。此外，还要通过线下面对面的教学，给学生集中指导和评价。依据于数据分析，对教学内容进行动态更新，分配最适合的学习任务，以此来增强学生的学习动力。
3.3 实现精准教学的关键 -- 教学评价和预测
教学评价是教学活动中的一个重要环节，是对教师的教和学生的学的质量进行客观的衡量和评价的过程，也是衡量教学质量的杠杆，评价需要贯穿全程，评价方式以及内容直接影响着教学模式的变化。
传统的教学评价，只是通过出勤情况、平时作业以及测试结果按照一定的比例得出的一个简单的分数来评定。而这种评价不易对学生做出客观的分析。所以，要实现精准教学，就要从知识目标，认知发展方面对学习结果进行个性化评价。
比如慕课，它是一个基于大数据的在线学习模式，每位学生的各个学习活动都在互联网上留下了详细的学习记录，如学习速度、理解能力、互动和合作等，而这些数据可以很好的帮助我们了解学生的行为特征，进而全面、客观的评估学生。
目前我国大多数高校都开始步入数字化管理，从入学注册、成绩管理、一卡通、在校荣誉直至社会实践，因为网络准确、全面的记录学生情况，可以保障学生评价材料的真实性和完整性。再加上，人脸识别、传感器等先进技术的深度融合，使得精准教学评价可以伴随整个教学行为的始末。一种集合了眼部识别、坐姿测量和噪音识别系统的大数据采集技术，可以通过采集课堂上学生学习状态的大数据，较为准确的解读学生的课堂活跃以及思想集中情况等。在线学习平台，也可以将学生的学习轨迹、互动等信息通过只能系统的综合分析，生成个性化的分析报告，以此作为对学生学习情况的评估，以及对未来学习表现的预测，并为学生提出可行的改进建议和对策。
4 基于大数据实现精准教育的反思
大数据的开发，给教学带来便利，同时也需要一些反思。首先，精准教学的主体不再是教师主导和学生从属的关系，而是以数据为基础，以学生为中心，有教师引导，家长参与和社会关注的新型关系；其次，大数据下的信息也许会暴露一些学生的缺陷并造成负面影响；再者，海量数据的安全机制更需要保障。
5 总结
在大数据时代的背景之下，利用大数据分析挖掘有价值的信息，使精准教学进入了一个新的发展阶段。本文主要分析和研究了大数据和数据挖掘在精准教学模式中的应用，在互联网、移动通讯、大数据、云计算等技术的支持下，既要充分利用信息带来便利，更要关注学生的隐私保护以及信息安全问题，这样才能真正促进教学质量的提升。
参考文献：
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【作者简介】
张真（1982.01-），女，汉族，河南驻马店人，硕士研究生，河南交通职业技术学院讲师，主要研究领域为数据挖掘。吴芬芬（1979.10-），女，汉族，河南新乡人，硕士研究生，河南交通职业技术学院讲师，主要研究领域为计算机软件，大数据技术。
