俞 侃(苏州信息职业技术学院 计算机科学与技术系， 江苏 苏州 215200)

高职“计算机硬件基础”课程学期分析与研究
——基于云班课移动教学大数据

俞 侃
(苏州信息职业技术学院 计算机科学与技术系， 江苏 苏州 215200)

针对“互联网+教育”时代背景下高职教学模式的转变，以苏州信息职业技术学院“计算机硬件基础”课程为试点，在云教学大数据分析的基础上，对计算机应用技术专业不同来源学生进行学情分析，发掘学生优势，提出诊改与展望，更好地指导教学实践，提高人才培养质量。

互联网+； 云教学； 大数据分析

1 “互联网+教育”时代背景下的高职教学现状与问题

高等职业教育强调的是培养学生的职业技术、应用能力和实践能力，人才培养方案中也提到培养的是高素质技术技能型人才。苏州信息职业技术学院高职教育也经历了从基于工作任务系统化的课程体系、就业职业领域课程体系、工作过程系统化课程开发[1]、CDIO工程教育模式[2]、基于CDIO的以学期项目主导的“533”课程体系到多元发展、项目学习、协同创新的变革(见图1)，但仍存在不能有效调动学生学习兴趣的现象，缺乏灵活性。同时，教师在“做中学、学中做”过程中的讲解和练习，一定程度上也造成学生的思维惰性[3]。

随着职业教育的普及，高职院校招收的学生整体素质普遍出现下滑，学习主观能动性低，缺乏学习积极性，主要表现为：学习目标和学习计划不明确、精神状态涣散、缺乏求知欲和上进心、缺乏社会责任感等；当学习上遇到困难时，缺乏信心、恒心和毅力去攻克，转而更多地选择放弃，乃至放弃学业，经常出现上课无故迟到、旷课、旷考、考试作弊等现象。

图1 课程开发体系变革

2 “互联网+”环境下教学模式的转变

随着移动互联网的发展，云计算、大数据、人工智能、认知计算、区块链以及万物互联等技术与教育开始深度融合，传统的教学模式受到很大的冲击。通过“互联网+”与课堂教学深度融合，创建教与学的“五化”平台(见图2)让“互联网+”技术服务于学校，服务于师生。学生可以利用各种移动终端设备进行碎片化学习，教师与学生可以进行互动化的各种教学环节的设置，教师可以通过数据分析得到可视化的教学管理和图形化的教学评价。教师的教和学生的学，已不再局限于“传统课堂+黑板”“演示文稿+投影仪”。

图2 “互联网+”的五化教学平台

蓝墨云班课是一款移动教学助手APP，教师可以在移动终端或者PC机上通过该平台管理相应课程的班课，包括学生、资源、作业、答疑讨论等。学生可以在云班课中对老师开展的投票问卷、头脑风暴、作品分享等教学互动环节进行及时反馈。更关键的是云班课强大的云教学大数据分析功能，能将每个班课中学生查阅资源、参与活动和签到等明细数据自动汇总，产生囊括教学周报、资源报告、活动报告和学情分析等数据，用数据记录教学历程。这种先进的教育信息化工具大大降低了教师的劳动强度，让师生在教和学的过程中，体验保障人才培养质量的提升。

笔者以“计算机硬件基础课程”作为试点，以学院更多的快乐2016级计算机应用技术专业同学作为分析对象，开展“互联网+”环境下新的教学模式的实践。“计算机硬件基础”作为计算机应用技术专业一年级上学期的一门专业基础课程，为后续学习硬件设计及应用等内容做准备。

(1) 课前。随着现代电子技术的飞速发展，计算机硬件的更新周期短，教材的编写、出版、印刷到最后作为教材，周期相对较长，不一定能跟上硬件发展的节奏，滞后性较为明显。因此在教学过程中，通过云班课的教学课前设计，将最新的硬件内容以及学生较难理解的部分以微课小视频等形式，附加相应经验值，上传到资源库中(见图3)，根据课程的进展程度，发布给学生。以将“互联网+教育”数据驱动的形式更新知识点，提高学生的学习兴趣。

(2) 课中。引入项目小组的概念，要求学生进行自由分组，以项目小组为单位，将教学内容以项目化的形式展现。通过项目小组的引入，学生体验项目成员的任务及分工，为后续项目化课程的学习提供保障[4]。

在“以赛促学、以赛促教”的指导方针指引下，穿插学校校企合作企业思科网络技术学院的ITE赛项内容，更侧重于实际应用与管理，促进学生的成长，不断提升学生的信心和能力。在每个项目开展的过程中，将容易出现的问题设计课堂讨论、头脑风暴等活动形式，增强课堂的互动，激发学生学习的兴趣和动力。

(3) 课后。设立教学讨论答疑区，谈化教师和学生的疏离感，一方面及时回答学生的疑问，另一方面也可以及时掌握学生的学习情况。设立教学互动区，学生之间也可以相互帮助和提高。同时，将教学评价由传统的单一教师评价转变为“教师评价+学生互评”，使学生的参与度和归属感增强。

图3 “计算机硬件基础”资源库

3 基于大数据的高职学情分析

学情是指学生情况和学习情况，包括对学生的基本情况了解和学习各方面的情况。学情分析就是把学情进行分解，寻找各个部分的关系作为整体和教学设计、教学实践的关系，在此基础上设计有效教学[5]。

本课程的试点专业共有两个教学班级，其中一个教学班级为高中毕业入学的学生，78人(以下简称A班)。另外一个教学班级为中职毕业注册入学的学生，68人(以下简称B班)。学生的基础、前段学习情况等各方面均存在很大的差异。

在课程进行过程中，全程使用蓝墨云班课移动助手，通过蓝墨云班课强大的云教学移动大数据的分析，教师能更细致地对不同来源的学生进行分析，从而更好地进行教学设计。

本课程在蓝墨云班课中共发布167个课程资源，组织学生进行分组作业、头脑风暴、课堂测试等教学活动，基于云班课的大数据分析可以得到A、B两个教学班级的经验值(见图4)。

图4 教学班级经验值分布

其中，B班，评价为优秀的占54.41%，而A班优秀率仅为10.26%，通过基于云班课的大数据对经验值较低的同学学情分析(见图5)，可以发现A班学生对于课前资料的查阅平均完成度较低，而B班学生相对较高；讨论答疑的平均积极性也是B班高于A班。

高中毕业生班虽然在入学阶段整体水平要高于中职注册班，但是由于所受的前段教育不同，进入大学后学习状态更为放松，学习态度也并没有适应职业教育的特点，因此在本次试点的大数据分析中得以论证。虽然及时进行了调整，但仍只有部分学生完成讨论环节。而中职注册班的学生，由于经过了三年的中职职业化教育，对于职业教育的特点更为适应，技能、实践动手能力更强，也更能体现查阅资源和讨论的优势。

图5教学班级学情分析(左为A班，右为B班)

值得欣喜的是，两个教学班级对于作业/小组任务都能较好完成，项目小组的作用得以发挥，为后续学习中项目管理等内容打下了良好的基础。

同时，在2016年7月思科网络技术学院举办的“思科网院杯”ITE赛项中，中职注册班的学生取得了更好的成绩，获得全国比赛职校组一等奖1项，二等奖2项；华东二区职校组一等奖1项，二等奖2项，三等奖1项。

4 大数据分析后的诊改与展望

随着教育部办公厅教职成厅〔2015〕2号文件《教育部办公厅关于建立职业院校教学工作诊断与改进制度的通知》和教育部职业教育与成人教育司教职成司函〔2016〕70号文件《关于成立全国职业院校教学工作诊断与改进专家委员会的通知》的发布，职业院校的教学工作诊断与改进真正落实。

本课程试点针对蓝墨云班课中云教学大数据分析中的经验值获取饼图以及学情分析两个环节的数据分析，可以更好地了解和掌握不同来源学生的特点和优势，从而能更好地主动对本课程进行自评诊断与改进，通过常态化的诊改，更侧重于课堂教学过程的诊改。

通过大数据的分析，针对高中毕业生班，可采用“玩中学、学中改”等方式，调动课堂气氛，激发学生的积极性，使项目化教学能够更好地“翻转”，更好地通过职业技能大赛提升学生的信心和参与度；对于中职注册班，则需要更好地发挥中职注册来源学生实践能力强等特点，以点带面地提升整体教学班级的教学效果。

本课程只是在基于大数据分析的学情分析这一小块功能上进行试点，随着蓝墨云班课这类教学助手APP的引入和成熟，它将为今后不同来源、不同年级乃至不同专业的学生提供大数据分析基础，更好地进行教学设计，为指导教学实践，提高人才培养质量带来更大的帮助。

[1] 姜大源.论高职教育工作过程系统化课程开发[J].徐州建筑职业技术学院学报，2010(3)：1-6.

[2] 康全礼， 丁飞己.中国CDIO工程教育模式研究的回顾与反思[J].高等工程教育研究，2016(4)：40-46.

[3] 周丹.高职学生学习懈怠成因及对策研究[J].教育与职业，2012(35)：77-78.

[4] 钱存阳.项目化教学培养大学生系统实践能力[J].高等工程教育研究，2015(2)：187-192.

[5] 姜大源.当代德国职业教育主流教学思想研究理论实践与创新[M].北京：清华大学出版社，2007：35-41.

SemesterAnalysisandResearchofVacationalCourseofComputerHardwareFoundationBasedonBigDatafromMobileTeaching

YUKan
(Department of Computer Science and Technolgoy, Suzhou College of Information Technology, Shuzhou 215200， China)

Aiming at the change of vocational teaching mode against the background of “Internet+Education”, this paper takes the course of Computer Hardware Foundation in our college as a pilot. Based on the analysis of Big Data in Cloud Teaching, the paper analyzes the study situation of the students majoring in Computer Application Technology. It explores students’ advantages and presents rectification and expectation so as to instruct teaching practices and improve the quality of talents cultivation.

Internet+; Cloud Teaching; Big data analysis

2017-06-30

2015年江苏省高等教育教改研究课题“信息类高职院校中职、高职衔接培养中学生信息素养的培养模式研究”(2015JSJG419)

俞侃(1982— )，男，江苏吴江人，讲师，研究方向：计算机应用，物联网工程。

10.13750/j.cnki.issn.1671-7880.2017.05.014

TP 3-4; G 712

A

1671-7880(2017)05-0056-04

责任编辑刘法虎