| 标题 | 大数据背景下的高职智慧课堂研究 |
| 范文 | 周晓雨 摘要：该文通过以大数据为依托，形成数据的采集，抓取，筛选，挖掘，为形成智慧决策提供数据模型，从而洞悉同学潜在的、真实的需求，形成预判，建立纵向评估体系，形成智慧课堂。从而因材施教，更好培养多样化人才、传承技术技能、促进就业创业，从而洞悉同学潜在的、真实的需求，形成预判，建立纵向评估体系，形成智慧课堂。 关键词：高等职业教育；大数据；智慧课堂 中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）34-0121-01 高等职业教育人才培养目标满足以下的要求：（1）要使学生获得就业谋生所必需的岗位技术能力与职业素质；（2）使学生具备一生职业发展与迁移所必需的相对完整的某一专业技术领域的知识、能力与素质结构；（3）尽可能在人文素质、思维方法及终身学习能力等方面，为学生成就其人生的事业打好一定的基础[1]。目标确定方向，我们如何更好完成这一系列的要求，使我们的学生成为多样化人才从而传承技术技能乃至促进就业创业。 自2008 年IBM 提出“智慧地球”概念后，“智慧课堂”正是在此背景下所产生的新概念，其根本理念是利用先进的信息技术，在信息化教学设计与实施的基础上，让课堂成为学生“智慧”生长的课堂。作为培养“高智能”人才的高职教育，如何利用“大数据”改变传统的“知识课堂”，构建“智慧课堂”。 在高等职业教育中学校的整个考评体系都依赖于数据。数据包括内容很多包括入学率、出勤率、辍学率、升学率以及学生的成绩等[2]。对于具体的某一次课堂教学来说，通过数据来直观的呈现课堂的教学效果，比如学生回答问题的准确率、课后作业的正确率、多方面发展的表现率——积极参与课堂科学的举手次数，回答问题的次数、时长与正确率、师生互动的频率与时长。从具体的课堂案例来说：例如每个学生回答同一个问题所用的时长、不同学生在同一问题上所用时长的区别、全班级整体回答的正确率、学生上课的抬头率、不同小组之间得分率等等这些具体的数据经过手机APP，或者录播课堂专门的收集、分类、整理、统计、分析就成为大数据[3]。 收集数据的目的，是为了更好地服务于教学，数据的收集之后的整理，挖掘，从而建立完成模型，以表或者图的形式更直观的呈现在教师和教学管理者的面前。经过一个阶段的数据的纵向比较，从而得出一定的结果，再经过同类别数据的横向数据进行，建立一个二维的模型。再参考其他的类型数据，如不同时间段的学生状态，不同地域学生、不同性别学生等等这一类数据从而建立完成的立体式模型来指导教学，建立智慧课堂。 为深入推进智慧课堂建设，我校在近几年探索的道路中，不断实践，让智慧课堂在各个学科中全面展开。立足高职教育，重点探索信息化建设环境下的智慧课堂模式，培育智慧型的教师队伍，提升教师的教育智慧，改变学生传统学习方式，在深度与广度上拓展学生学习层次[4]。 针对于高职教学的特点，设计下面研究框架如图1。 1） 当前高职学生课堂教学现状分析。学生上课的举手率、抬头率、迟到次数、回答问题的正确率等等。 2） 分析教师目前使用的现代教育技术手段及教学方法通过问卷调查得到效果。 3） 通过使用蓝墨云班课、电子大屏、移动OA等形式来了解学生学习过程中的数据。 4） 通过聚焦于数据分析，教师可以直观的得到学生的研究学习状况。教师可以根据直观的数据来量化每一次教学活动，从而改进教学方式，提高教学质量。 5） 通过仿真教学，模拟实训场景的等新的教学手段来提高学生的对实际工作的直观认识与熟练程度。 （1） 构建立体式（手机APP、校园一卡通、无缝图像跟踪、人脸扫描）智慧课堂，可以有效地提高学生的学习兴趣，改变传统观的“知识课堂”，让师生能更有效的互动，提高高职学生的学习兴趣。 （2） 打造智慧课堂，能体现出“三性”：自主性、开放性、互动性；在内涵上也能体现“三性”：思想性、知识性、趣味性。 （3） 建构智慧课堂能更好地实施课程，让课堂焕发出光彩，体现了以学生发展为本的素质教育观，体现的了教育的真正意义。 以大数据为依托，形成数据的采集，抓取，筛选，挖掘，为形成智慧决策提供数据模型，从而因材施教，更好培养多样化人才、传承技术技能、促进就业创业。 （1） 智慧课堂的探索与研究，将深入对“智慧教育”中课堂教学领域的研究，丰富和发展智慧课堂的理论和实践。 （2） 构建智慧课堂，以数据为支撑，形成科学的依据，从而精准定位可以实现师生智慧的共同生长。 （3） 基于大数据的分析，为智慧校园形成基层数据，对数据进行建模，进行以学年为标准纵向对比分析，以同类院校数据横向对比，形成立体模型，为教学改革提供数据支持。大数据也为教师的备课提供及时、准确、立体的信息，选择适应的教学策略，为学生学习提供更多的手段与方法。 （4） 基于动态测评，实现教学手段智慧化。课堂结构发生变革，教师依据课前评测分析，以学定教，分層教学，通过微课、分组讨论、课堂精讲等方式组织更加个性化的课堂教学；通过随堂练习及评测系统，进行实时测评、统计，快速分析与反馈学生的课堂学习效果，及时调整课堂教学进度与内容，形成智慧课堂。 参考文献： [1] 张亚丽，陈秋生.高等职业教育的八大特征[J].现代教育科学，2008（9）. [2] 赵杰，申延波.大数据在教育领域应用的前景分析[J].中外企业家，2014（11）. [3] 李丹.大数据解析及其在教育领域的应用综述[J].电子测试，2014（9）. [4] 崔晓慧，朱轩.信息技术环境下高职“智慧课堂”教学模式的构建[J].职教通讯，2016（9）. |
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