韩雪

摘要：文章在分析促进深度学习的内涵、理论要点及条件要求基础上，探索运用信息化技术及互联网思维，从深度学习关注的目标、情境、活动、评价四个维度构建教学改革模型。以高职电子商务专业数据课程与新兴电商行业对接探索为研究对象，在分析当前电商专业数据分析课程主要问题的基础上，提出互联网背景下高職教育教学改革新思路，基于教学的目标-情境-活动-评价四维度，进行实施数据分析课程与新兴电商行业对接的实践探索。

关键词：高职教学 电子商务 深度学习 新兴电商 互联网+

中图分类号：G64

Exploration of Teaching Paths to Promote the Deep Learning of Higher Vocational Students Under the Background of "Internet+"

—Taking the Course E-Commerce Data Analysis as an Example

HAN Xue

（Shanghai Xingjian College，Shanghai，200040 China）

Abstract： Based on the analysis of the connotation， theoretical points and requirements of promoting deep learning， the article explores the use of information technology and internet thinking to construct a teaching reform model from the four dimensions of the goals， situations， activities and evaluation that deep learning focuses on. This article takes the exploration of the docking between the data course in the e-commerce major in higher vocational colleges and the emerging e-commerce industry as the research object，is based on the analysis of the current main problems in the data analysis course in the e-commerce major， puts forward a new idea for teaching reform in higher vocational education under the background of the Internet， and implements the practical exploration of the docking between the data analysis course and the emerging e-commerce industry based on the four dimensions of the objectives， situations， activities and evaluation of teaching.

Key Words： Higher vocational education; E-commerce; Deep learning; Emerging e-commerce; Internet+

在大数据、云计算等一系列以数字化为特征的新兴信息技术推动下，我国电子商务呈现出蓬勃发展的新气象。关于数据的应用遍布金融，政务、医疗、通信等行业，尤其在疫情期间，大数据为疫情监测管理提供了准确高效的实施途径，其应用能力得到凸显。在商贸领域，数据的分析应用并不是近几年的新鲜产物，其应用可追溯至商貿企业对客户资料的收集分析和分类营销应用，当下信息技术的发展给海量数据的收集、存储和处理提供了条件，促成了大数据相关产业的产生。大数据的发展应用对改善电商运营方式，提升消费体验起到至关重要的作用。

2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《行动纲要》）。《行动纲要》作为我国推进大数据发展的战略性、指导性文件，充分体现了国家层面对大数据发展的顶层设计和统筹布局，为我国大数据应用、产业和技术的发展提供了行动指南。

在此背景下，一方面，大数据产业逐渐向各行业渗透，传统商贸企业越来越注重数据的管理运用，注重通过数据实现资源更有方向性的投放，数据应用成为当前商贸行业的热门话题。另一方面，职业教育与行业企业对接，紧跟时变革代变化和市场需求，拓宽职业教育与企业密切对接的教学思路。各高职院校广泛开展各项深化课堂教学改革的举措，探索课堂教学方式改革，项目化、任务化教学走入课堂，通过课堂教学模式及方式的创新探索，促进高职课堂教学与时代接轨，提升课堂吸引力，激发学生学习积极性再生职业院校教育教学课堂活力，保障职业院校优质教学。电子商务行业朝着数字化、智能化等不断有新技术、新理念加持的方向发展，也对高职电商人才培养提出了新的要求和挑战。

1大数据及深度学习研究与应用综述

1.1 大数据研究与应用

关于大数据在教育产业的应用研究主要集中在两方面，一是基于大数据应用，收集学生学情数据，探索实现个性化学习模式，如张明辉[1]在基于大数据在高职院校教学中的应用研究中分析了数据挖掘技术在高职教育教学中的相关应用及未来的发展趋势；二是基于大数据发展时代，探索新型专业及课程建设路径，如谢志明等人[2]在基于CDIO的云计算与大数据课程体系建设中提出依据目前云计算与大数据课程体系的建设现状，以工科思维对该课程体系的建设进行全面的探讨与改革；杨阳等人[3]基于大数据时代背景，针对传统数据分析与挖掘课程存在的问题，从教学模式、教学内容、实验设计、考核评价机制、课堂形式以及辅导方式、实验平台等方面做了探索与设计，摒弃了传统教学的劣势，加入新的方法。

1.2 深度学习相关教学研究

关于深度学习的教学应用研究十分广泛，例如：李利等人[4]在解释当前高校混合教学“浅层化”表现的基础上通过对深度学习概念的解读，明确了以构建“探究式学习社群”为核心的混合学习设计思想，并提出了基于情境、互动、体验和反思等四个核心要素进行混合式教学设计，给出了基于大学英语口语教学的具体教学设计案例与建议。丁永刚等人基于学生高级思维能力培养及认知形成，提出了基于SPOC的翻转课堂2.0教学模式设计，并在教学评价中融合了学习态度、学习能力与学习成效[5]。董晓晓等人基于深度学习的核心目标和内涵特征，确定了目标、情景、活动、评价四个关键设计要素，促进思维能力发展的深度学习核心目标，细化生成了教学设计路径，并借助案例改进效果证明深度学习始于下的教学设计路径对学生的深度学习能力和学习动机具有显著促进作用[6]。

总体而言，深度学习深度学习是一个不断变化的概念，它要求学习者掌握非结构化的深层知识并进行批判性的高阶思维、主动的知识建构、有效的迁移应用及真实问题的解决，进而实现问题解决能力、批判性思维、创造性思维、元认知能力等高阶能力的发展[7]。深度学习的概念理论为教学课堂改革，尤其是适用于线上、混合式或自主条件下利用信息技术开展教学与学习活动的场景提供了教改理论基础[8-10]。

2电商数据分析课程深度学习探索需求

2.1 高职学生的“浅层学习”表现

高职教学注重实用、实践性，在教学过程中，学习能力强，学习意愿高的学生对课程内容接受速度快，理解深入，然而更多的学生面对新内容则有着不同的困难，他们希望接收有用的知识，但如果感到课程内容较难容易知难而退，他们希望接收有趣的内容，但如果感到课程内容太过简单又不重视。

2.2 高职教学对学生学习投入深度的需求

高职专业课程强调实践实操特性，以“理论+实践”的形式实施教学，要求学习者不仅良好掌握理论知识，更要熟练完成实操要求。以“电子商务数据分析”课程为例。课程内容包含的对数理知识的要求，又对学生的逻辑思维、数理统计能力提出挑战，让原本理论学习能力较低的高职学生感到难度大。综上所述，课程内容兼具电商业务特点和数据分析知识的逻辑思维要求，需要学生提升学习深度，加强课程内容的理解和掌握。

电子商务数据分析课程内容要求学生不仅掌握电商基本业务知识，更能够深入理解数据分析模型及意义，需要学生进入深层次学习状态，进而良好掌握业务要点。

3“互联网+”背景下高职课程教学改革探索

高职课程教学强调知识的实用性、技能的可操作性以及培养能力与企业需求的对接，互联网背景下，伴随着新兴技术、物联网、数字化、信息化等高新技术的发展，中国大学慕课、各行业案例资源库、智慧职教等互联网教育知识平台不断助力高职教学发展，为“互联网+教育”背景下的高职课堂教学改革提供了互联网及数据信息平台基础。

3.1“互联网+教育”为电商专业实践课程提供广阔的案例资源

电子商务专业教学特点要求精准匹配行业用人需求，与时俱进地更新课程教学内容，“电子商务数据分析”课程更是需要充足的案例练习数据和贴合企业实际的业务数据。互联网背景下，电商行业案例资源库为“电子商务数据分析”课程教学提供了充足的资源案例背景，而充分借助行业实际数据分析应用平台则可以增强学生动手能力，让学生接触企业实际业务处理工具。

3.2“互联网+教育”促进实践课程教学过程改革

首先，在当前“互联网+教育”背景下，各种在线学习平台，如超星学习通等为打造线上线下融合，整合课前-课中-课后学习过程的课堂教学模式提供了平台建设基础。“电子商务数据分析”课程通过超星学习通平台，建设课前导入预习-课中活动讨论-课后反馈反思的线上线下混合式教学模式，促进学生更多地参与课堂活动，提升课堂学习效率。其次，为提升课堂教学实践性、操作性，除了引入真实数据案例外，还可以采用电商专业模拟教学平台，模拟企业业务场景和需求，增强教学练的紧密联系。

3.3“互联网+教育”促进课程资源库建设与推广

以“电子商务数据分析”为代表的电商实践课程需要大量学习情景和案例数据，因此，打造课程专业教学资源库十分必要，内容上，资源库可整合行企业相关案例资源，建设包括微课、视频、应用数据以及业务案例在内的课程资源包，丰富教学实践资料；结构上，通过颗粒化的资源建设思路，提升学生在线学习的实用性，让课程学习不局限于课堂，实现碎片化、自主化的学习。互联网背景下，课程资源突破地域极限，通过学银在线等教育平台，更好地实现课程推广应用。

4互联网时代高职专业课程促进深度学习教学策略

4.1“互联网+”背景下的课程目标设置

深入分析电商企业数据分析岗位职业能力要求，定位电商企业数据分析、数据运营岗位，从知识、技能、素质三个维度对该岗位职业能力进行分解，从合作企业入手，进行岗位职业能力调研，分析其核心能力要求，此外，调研同类新兴电商企业该岗位招聘需求，得到涵盖该岗位核心能力并具有普适性的岗位职业能力要求。电商数据分析课程从新兴电商数据分析岗位职业能力培养出发，对接电商行业数据分析、网店运营等岗位，引入新兴电商所关注的精准化营销数据分析、店铺流量分析、客户画像分析等内容，知识上组织电商数据分析所必须的流量、订单以及客户相关指标，方法上聚焦数据分析岗位核心的漏斗分析、购物篮分析等分析方法，与时俱进，顺应“互联网”背景下电商发展需要。培养适应新兴电商发展，符合数据化电商运营要求的数据分析专业人才。

4.2 “互联网+”背景下的课程内容建设

4.2.1课程设计思路

课程设计以数据分析岗位工作任务为导向，以行动为导向进行课程教学总体设计。在教学中坚持以学生为主体的现代教学理念，以技能学习为核心，以学生获得职业能力掌握业务技能为目标，提高学生的自主学习能力，为其胜任岗位工作和可持续发展打基础。

4.2.2课程内容设计

根据互联网环境下电商行业新技术、新理念的发展，引入新兴电商内容，开发与时俱进的课程框架，以电商数据分析基础及准备作为切入点，以网店数据分析岗位实际业务内容为基础，将新兴电商所需求的精准引流与利润提升、绘制客户画像、营销组合分析等模块作为课程重点建设内容，并据此打造聚焦新兴电商业务需求的网店数据分析课程标准，用互联网环境下的电商新技术，充实更新课程教学内容。

4.3 “互联网+”背景下的教学活动改革

运用超星学习通平台，組建线上班级、开展线上教学活动，建设线上教学子资源。并通过学习通线上教学平台，重新梳理教学过程，组织按照“项目描述—任务提出—分析设计—知识提炼—实训提升”的过程进行组织。以企业实际项目作为教学引导，从案例背景开始，分析项目问题，提出解决方案，并在问题的探索与解决中提炼项目中包含的新知识，进一步地实训环节进行实训应用。完成从业务项目中来，以实训项目结尾的学习闭环，教学活动实施过程如图1所示。活动实施流程设计。

4.4“互联网+”背景下的教学评价组织

通过教学评价平台，采集学生学习过程成绩，进行过程评价与最终评价结合的教学评价。学习评价主要从三个维度进行设计，从情境构建角度出发，进行情境业务完成情况评价；从个人思维能力培养出发，进行个人业务贡献评价；以及从团队互助角度出发，进行团队协同效率评价。    借助教学评价平台，教学评价方式更多多元，评价效果更展现学生参与体验。（1）评价标准多维度，将课程进行中学生的课堂参与情况、任务参与情况、小结任务考核等过程性任务纳入考核，更全面地对学生课程学习情况进行考核，也通过考核更为积极地提升课堂参与度。（2）评价主体更丰富，借助互联网信息平台的教学实施，不单教师参与评价，学生也可以通过自评、他评、小组互评等方式参与评价，让评价本身成为学生学习反思的过程。（3）教学实施效果统计分析，借助教学评价平台，统计课堂活动表现情况，进行学习成绩分布情况分析，从整体上把握教学实施效果。

5结语

互联网大数据产业的发展带给高职电商专业带来了内容转型和教学模式的变革机遇，也为高职教育教学提供了更为广阔的实施场景，高职教育教学一方面，应在课程内容上不断更新，与时俱进，关注相关行业发展新技术新模式；另一方面，积极运用互联网信息化手段，用新技术解决高职教育教学痛点、难点，用互联网思维助力教育教学效果提升，促进高职课堂深度学习改革。本文基于互联网思维探索基于互联网信息技术发展背景下的高职教育教学改革，深入分析深度学习概念及要求，探索运用信息化手段促进教学从目标设置、内容革新、教学组织到考核评价方面的深度学习改革，让知识、技能和情感素质更好地传递到学生。

参考文献

[1] 张明辉.基于大数据在高职院校教学中的应用研究[J].数字技术与应用，2020，38（1）：24-25.

[2] 谢志明，王鹏，李俊杰，等.基于CDIO的云计算与大数据课程体系建设[J].计算机教育，2017（1）：47-5.

[3] 杨阳，郝玉婷，陶丽，等.大数据时代背景下数据分析类课程教学改革与实践探索[J].高等工程教育研究，2023（5）：54-59，116.

[4] 李利，高燕红.促进深度学习的高校混合式教学设计研究[J].黑龙江高教研究，2021（5）：148-153.

[5] 丁永刚，金梦甜，张馨，等.基于SPOC的翻转课堂2.0教学模式设计与实施路径[J].中国电化教育，2017（6）：95-101.

[6] 董晓晓，周东岱，黄雪娇，等.深度学习视域下教学设计路径研究[J].教育科学研究，2021（4）：55-60.

[7] 卜彩丽.深度学习视域下翻转课堂教学理论与实践研究[D].西安：陕西师范大学，2019.

[8] 卜彩丽，胡富珍，苏晨，等.为深度学习而教：优质教学的内涵、框架与策略[J].现代教育技术，2021，31（7）：21-29.

[9] 朱旻媛.深度学习视阈下高职课程混合式教学设计与应用[J].职教论坛，2020，36（10）：63-69.

[10] 何克抗.深度学习：网络时代学习方式的变革[J].教育研究，2018，39（5）：111-115.