路珺

摘 要：大数据运用到教学管理中将缓解高校扩招和外延式发展带来的生师比失调、教学资源匮乏问题；突破专业的限制，扩大课程资源规模，提升选课效率；优化传统课表结构格局，解放选课的压力，推动高校信息化改革，有效地保障本科教学质量的健康持续发展。高校作为大数据时代的受益者，需要认清社会对人才的需求，不断提高本科人才培养质量，帮助大学生正确地进行学业规划，合理安排课程和修读进度，优化知识结构，力争发挥教师的最大价值，使学生在蓬勃发展的互联网时代成为优秀的参与者。

关键词：学分制选课；大数据；高校

中图分类号：G640 文献标识码：A 文章编号：1002-4107（2017）09-0058-02

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据不仅对互联网产业而且为整个社会带来新的增长点，也将为高校学分制选课带来新的变革。计算机、互联网、大数据的跨越发展改变了信息和人的二元关系，将人变为信息的一部分，由此影响学分制选课，引起学分制管理、选课模式的进化。高校应顺应这种行业产业变化，用“互联网思维”去寻找人才培养和学分制管理的新机遇[1]。通过分析学生选课习惯、偏好，可以发现学分制选课是由选课安排、选课管理办法、选课优先权、积分竞争、知识需求、就业压力、课程本身的特点等多方面因素综合作用的结果。可通过选课和成绩相关的大数据分析课程资源配备程度，为学生量身定做每学期课程表、系统收集分析学生选课建议、便于选课宣传指导、扩大学生自主学习空间、最大化共享课程资源。

2017年黑龙江大学本科在校生人数达2.8万，如何合理地选课和获取知识，成为大学生必须考虑的问题。大数据环境在检验高校学子知识和能力的同时，也考验着高校管理服务和教育指导的思维方式。未来依靠“大数据”借助数据存储、数据分析等为学生提供高透明度的选课服务的同时，从中获得教学管理质量的提高。数据优先将成为未来高校教务管理决策的重要标准之一。

一、传统选课模式

（一）预选阶段

学生根据本专业人才培养方案、个人获得学分情况、课表安排及个人兴趣选择课程。必选课直接强制到学生课程表中，不参与选课，专业选修课、通识教育选修课、体育课必须经过选课。此阶段选课不做名额限制，投入积分进行竞买选课，与投积分先后无关。选修课的参选人数大于授课容量时，依据选课优先权和积分竞买的选课规则确定能否选中。

（二）正选阶段

预选阶段选中的课程生成课表，未选中的学生可在本阶段选择其他课程。学生在正选阶段注册重修，调整预选阶段的课程，进行退课、选有剩余名额的课程。

（三）退补选阶段

退补选阶段可对选到的不满意的课程进行退选或改选其他课程，也可对没选上又有了课余量的课程进行重选。

（四）选课注意事项

每学期全校选课安排通过校园网、选课网站、“黑大教务”微信公众予以公布，学生需主动查询，及时了解选课相关通知。学生必须在规定的时间参加预选和正选，正选阶段实行抢课制，先到先得。选课结束后，在学生课表中显示的课程即为本人的本学期的课表。该门课程的成绩名单以选课名单为准，未选课者不允许参加课程学习和考核。超过学校规定的选课时间，因个人原因导致错选、漏选课程一概不允许修改。

二、大数据环境下学分制选课亟待解决的问题

学生对培养方案了解不够深入，不知道选课的“指定动作”有哪些，对选课各阶段工作的内容没有明确的概念；课程信息不对称，没有权威的了解途径，致使学生盲目选课、退课造成大量课程资源浪费；未按时完成选课，导致选课截止后仍需补选；重修选课因教学资源有限和选课冲突“免听”修读量大。通识选修类课程资源总量有限，质量有待提高，无法通过大数据平台匹配个性化学生课程表；因专业必修课、专业选修课基本不参与跨专业学分制选课，导致“精品课”可选资源有限，无法实现大数据环境下优势课程资源共享。

三、大数据环境下改进学分制选课的对策

（一）加大选课宣传力度，提高选课指导

选课是学分制人才培养体系中重要的一环，如果选课信息不充足和不匹配，教学管理机构宣传力度不够，容易使学生错过最佳的选课时机和所需的课程，给黑龙江大学“三型一特”人才培养和个性化教育带来不利影响。必须重视选课的宣传工作，全力推进学生教育机会均等和教育公平，全面提升学分制人才培养质量，是大数据环境学分制选课工作的一项重要工作。

通过选课网站、微信等数据平台建立学生完备的选课电子档案，各学期课程表、成绩单，让学生通过手机app、互联网等平台自主学习、自我服务。选课平台提供性化提醒，形成数字化教育管理的人性化育人氛围。重视课程简介建设，让学生在选定一门课之前，通过选课移动终端便捷地了解到课程内容的资料，授课教师的水平、考核方式、作业量和深度及课内阅读量、教学方法等情况。并加强对优质教学资源和名师课程的推广，以便提高学生选课的有效率，降低退课率，提升课程资源的利用率。

（二）通过大数据分析推荐个性化选课方案

学分制选课“大数据”提供基于海量学生选课和修读结果数据的多角度培养质量分析，可以在29个学院分别对各专业学生的选课门数、学分数、选课时间、选课用时、所用积分、修读率、通过率、优秀率等进行统计分析和排序，这个数据可以看作研究选课和修读绩效和知识结构合理性的排序，结合专业培养要求和企业需求为学生个性化选课提供指导，而不是靠经验直觉。向各年级、专业针对拔尖型、复合型、应用型，对俄发展战略特殊人才推荐选课套餐，便于指导学生制定符合实际和自身情况的学业规划。学分制选课“大数据”可以帮助教师和教学管理人员进行绩效数据统计和分析人才培养方案的结构，从而在综合分析的基础上采取有组织、有计划的积极措施。发现表现优异的选课和修读方案，进而对比分析各个专业优秀修读方案的差异，按学习能力设置选课总学分的区间，以及帮选课不合理的学生改进方案，保证学生选课满足毕业资格审核要求，使学生知识结构合理，增進学生修读的成功率和优秀率，促进“三型一特”人才培养水平的提升。

（三）实现优势课程资源共享

黑龙江大学一年能开出的课程有3600—3800门，而哈佛大学一年开出近两万门课程，差距很大。通识教育不仅是专业教育的补充，还是学生价值塑造、能力培养、人类核心知识获取的重要途径。黑龙江大学必须不断完善建设自身的“通识选修课程资源”，满足学生选课各学科门类知识互补的需求，培养全面发展的人才。推广精品课程及资源共享机制，将精品课程资源转化为通识选修课，通过选课系统推送和详细介绍来加深学生的印象。重视通识选修课程建设，区别于专业课不能简单照搬，充分考虑授课对象、学时及教学目的。利用大数据平台，将课程按学生的兴趣和知识需求推送给学生，让学生通过修读网络课程、MOOC课程、获取丰富的优质课程资源。

（四）在选课管理工作中增强与学生的互动

教务管理人员应依据“数据—大数据—分析和挖掘—发现和预测”的脉络，根据数据分析选课全过程，不断发现总结科学规律，实现因材施教，变被动接受为主动获取。要改变传统的“孤岛式”学习方式，鼓励教师建设新型学习共同体，增进师生之间的互动，共同拓展知识学习渠道、分享彼此的思考与成长经验。注重对话管理，不断调整和修正管理者和学生间各自不同的“需求”达成共识[2]。

大数据环境下选课工作和大数据环境下学生学习状况测评工作的有机结合，将选和学通过大数据监控有机结合起来。由于目前重修选课冲突量较大及教学资源限制，学生“免听”人数较多，根据授课容量、教室容量和学生的选课需求的情况，选课系统基于大数据环境对教学班进行实时调整容量，通过大数据支持选课系统的实时调整课容量机制可以解决大部分学生重修选课正常修读的需求。通过大数据环境实施学生选课预警，选课正选期结束前在移动端对未完成基本选课任务的学生进行提醒，如学生在提醒后仍未按要求选课，则学院在选课退补选期结束前统计未完成选课的学生信息，教务员协同辅导员一起督促其按要求完成选课，保证学生选课的毕业需求；如果学生感兴趣的课已经选满后又有了名额，可以通过移动终端提醒学生选课；对参与“顶石课程”竞买选课的学生，通过大数据分析学生的已修课程、成绩，分析其是否具备学习该课程的资格。黑龙江大学每年都有学生不能按时毕业，作为大学的管理者、大学的教育者，对被教育者承担着责任，使优秀的学生更加优秀，使缺乏自制力、学习困难的学生也能取得进步、成为优秀的学生。实现大数据环境下的学生选课，将有助于降低不能按时毕业学生的比例。

大数据环境下的学分制选课将有效利用学校的教学资源，拓展学生自主学习的空间。大数据时代的教务管理必须以学生为中心，不断利用大数据环境完善和创新教务管理制度，合理开设课程，尊重学生对课程、教师的自由选择权。只有这样才能有效培养学生的个性，发掘学生的潜能[3]。

参考文献：

[1]高文兵，张尧学.大数据环境下大学生就业创业新前景 [J].中国高等教育，2015，（1）.

[2]李永强，马骁，廖春华等.适应教育信息化进程 持续推 进课程教学范式改革[J].中国高等教育，2015，（5）.

[3]赵洋.对高校学分制教学管理创新的思考[J].黑龙江教 育學院学报，2014，（6）.