刘木友 魏保华

摘  要：大数据教学平台已越来越多地应用于教学活动中，文章对教与学双边活动的数据进行采集与分析，目的在于优化教学设计、提高教学效果。通过对传统教学模式存在的主要问题进行梳理和总结，以网络技术专业课程应用大数据平台线上线下的教学活动为研究对象，结合2018和2019级学生在新工科实验楼的教学实际情况，探讨课程的设计、应用方面相应的网络课程教学改革内容。实验结果表明，大数据教学平台是可以提高教学质量。

关键词：大数据;高职院校;网络技术;教学改革

中图分类号：TP393-4;G712      文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）13-0097-03

Abstract：Big data teaching platform has been more and more used in teaching activities. The purpose of this paper is to collect and analyze the data of teaching and learning bilateral activities，in order to optimize the teaching design and improve the teaching effect. By combing and summarizing the main problems existing in the traditional teaching mode，taking the online and offline teaching activities of network technology professional courses in our university on the application big data platform as the research object，combined with the actual teaching situation of students of grade 2018 and 2019 in the new engineering laboratory building，this paper discusses the corresponding teaching reform contents of network courses from the aspects of curriculum design and application. The experimental results show that the big data teaching platform can improve the teaching quality.

Keywords：big data;higher vocational colleges;network technology;teaching reform

0  引  言

大数据学习平台的应用，促进教师重视现代教学设计的理论指导、提升自身专业化水平，也促进了学生学习的主动性、灵活性。在国内外的研究文献中，基于大数据平台的网络教学系统是高职院校网络课程建设的新趋势，有助于教育资源利用的最大化。為了提高网络技术课程的教学效果，本文对“网络布线之智能家居设计”“网络信息安全技术”“局域网管理”“Java SE”在应用大数据平台的基础上对线上线下教学活动进行了研究和设计。

1  传统高职院校网络技术课程建设存在的问题

1.1  课程设置不清晰和培养学生的定位不明确

计算机网络专业是一个概念相对广泛的专业，所学内容包括Web软件开发、网络配置、管理和安全维护能等。目前人才培养计划中并没有对专业进行细分，而人才市场的招聘要求是专业技能精湛。另一方面是学生技能的培养重点不明确，教师在讲解理论知识时强求知识面全而大，使学生难以把握学习方向，在教学过程中容易过分关注局部教学目标，而偏离了学生根本技能定位。

1.2  学生获得理论教学学时充足而实操指导时间不够

高职院校在设置计算机网络专业课程的人才培养计划时，偏重于理论教学，实践教学时间安排较少。理论教学时教师可以同时教授同一班级的每位学生，而实践环节班级学生人数大导致教师指导不到位。且实践环节电脑需要安装的软件过多，其间容易产生冲突，导致系统反应缓慢，使教师指导学生时占用的时间较多。

1.3  学生学习地位没有得到足够重视

随着教育事业的快速发展，新的课程标准在不断更新，对高职院校计算机教师提出了新的要求。由于高职院校的生源分布广泛，学生在初高中阶段对计算机的认知水平存在差异，若再受到灌输式教学模式的影响，学生在课堂中的地位没有得到有效提升，致使学生缺乏学习的主动性，不爱参与课堂互动与探究，长此以往，学生的计算机网络专业技能水平就会下降。

2  大数据平台下高职院校网络技术课程的设计

2.1  进行统一的规划与要求

每一门课程的章节数量、内容、课程资料库、作业库、试卷库等都是统一的标准和要求。而每个使用课程的教师可以根据人才培养计划、课程的性质与目标，针对不同的年级、不同的专业要求进行不同的课程内容设置，例如学时分配、先修课程、考核模式与成绩评定等，注重教师的个性化教学，注重配合学情灵活教学。

2.2  注重内容呈现和增加情境导入

粗糙的课堂呈现会浪费大量的教学时间，降低学生对该课程的学习热情。课程的设计需要根据知识内容和认知过程的具体特点，开发适合网络技术专业的特定情境的、针对性的教学模式。

计算机网络专业课程需要学生与计算机网络环境进行交互，如局域网管理课程需要通过局域网网络拓扑结构图体现网络管理的设置、安全性等，如图1所示。

2.3  引入技术前沿信息

计算机硬件与软件每年都在更新，一些旧的硬件设备与软件命令行操作就有可能被淘汰。因此，在建立课程体系的时候，需要搜集计算机网络专业的软硬件资料，把一些前沿的计算机技术在课程中呈现。让学生既要学好课程基础内容，也要看到技术发展的方向。

2.4  建立网络课程教学评价与反馈系统

越来越多的企业在寻找解决方案来分析客户不断产生的海量数据并根据可用信息做出预测，再将这些预测转化为正确行动的触发因素[1]。鉴于其他行业经验，本文在大数据教学平台中建立教学评价与反馈系统，如图2所示。在教学团队管理中引入助教角色，定期收集学生意见、学习状态、教师教学水平反馈等。教学督导对助教进行教学信息、大数据信息等相关培训。学习者满意度的调查与研究以及对教与学过程的具体、直观的评价展示，可作为改进教学过程的依据与促进教学改革的突破口[2]。因此，应用大数据平台的教学方式需注重收集学生满意度的信息。

3  大数据平台在高职院校网络技术课程中的应用

3.1  教学过程转变为以学生为中心和以人才招聘市场为导向

计算机网络专业课程侧重于培养学生的实操能力，让学生同時获得知识和技能。其网络课程如图3所示，教师应转变观念，明白教师服务于学生，教学过程应以学生为中心，需尊重学生已有知识与技能、个性特征等，为学生提供使其掌握知识和技能的学习经验和环境。教师应从学生学习视频播放量、重复学习量、学习反馈量、作业完成数量等数据，判断学生参与学习的积极性。人才市场的需求是技术前沿的风向标，而高职院校的教材一般以基础课程为主，应在教学过程中引入人才招聘市场所需的技能，引导学生朝着实用型人才方向进行学习。

3.2  混合学习且明确学生技能定位

混合学习是指对所有的教学要素进行优化、选择和组合，以达到教学目标[3]。在建设课程章节内容和资源时，要求其全而丰富，让学生在学习网络课程时可以根据职业技术定位自学不同章节。教师可以主导教学活动，更好地设计某一堂课或具体教学环节，而学生可以主动参与学习活动。如“Java SE”基础内容是统一的，若学生想掌握前端技术要重GUI，而想学习后台技术要侧重网络编程等。这种混合式教学，并不只是把多媒体、策略、教学方式等混合起来，而是根据学生个性和需求，提供不同的学习方法和指导，以获得最佳的学习效果。

3.3  安排更多的实操指导活动

“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”形象地描述了网络技术专业课程的特点。在现有人才培养计划不变的情况下，应发挥教师、学生在教与学方面的主观能动性。教学资源全部上传到网络课堂平台，学生可以随时观看;教师从理论教学中解脱出来，可以投入更多的时间用于指导学生实操。如“局域网管理”的配置交换机/路由器，虽然可以在华为模拟器设置参数，但模拟器并不是真实环境。学生在网络教学平台自主观看操作视频，教师在日常课堂中就可以安排更多时间用于指导学生进行实体的交换机/路由器设置。

3.4  灵活的考核模式

麻省理工学院的调查结果揭示了MOOC跟踪日志中缺少的MOOC学生体验的三个重要领域：学习者工作站上的实践、在线学习但不在平台上的学习者活动以及MOOC之外的更广泛的社会生活背景[4]。大数据平台的教学模式不追求一种可以适用于所有的学生的固定的考核方法。学生是数据的生产者，学生每完成一个章节内容的作业、单元测试、学习反馈、交流，都会记录在系统中，形成学生的电子学档，通过数据的形成与分析可以得出学生技能的掌握程度。而线上数据可以在一定程度上反映出学生的学习情况，但也不能完全、真实地反映出学生的学习效果，还需要综合考虑线下情况[5]。因为网络技术专业课程是理论与实践结合的课程，如网络拓扑结构图的设计、Web设计作品等也作为期末总成绩的一部分。

3.5  教学评价与反馈

反馈信息的滞后反映在大学教学评价实践中，就是被评价方没有及时采取针对性的或实质性的改变措施[6]。在大数据平台，学生对教学的评价是实时的，而教师通过大数据平台也可以实时获得评价信息。在2019～2020第一学期中期，对网络技术专业的362位学生的“交换机/路由器及其配置”“网络信息安全”“网络操作系统”“Java SE”等课程进行了网上调查问卷，对学生掌握知识的程度、课程质量、对教师的评价进行了调查。教师可以根据调查问卷信息反思教学，对教学进行改进、整改。

4  结  论

在应用大数据平台的教学模式下，对网络技术专业的教学目标、教学内容、教学媒体、教学方法、教学评价等进行规划设计是教学成功的关键，让数据真实地反映教师的教与学生的学。将教学经验与数据相结合，是对教学系统设计者和使用者提出的新要求。但海量的数据和多样的数据类型也可能对教学活动造成困扰，特别是给年长教师带来使用平台的压力。相信大数据技术会协助教学活动变得更加智能。

参考文献：

[1] MINSKER M. Predictive and Prescriptive Analytics Peek into the Future [J].Customer Relationship Management，2015，19（4）：22-26.

[2] 蒋志辉，赵呈领，李红霞，等.在线学习者满意度：教师支持行为与自我调节学习能力的同频共振 [J].开放教育研究，2018，24（4）：81-89.

[3] 马池珠，韩晓玲，李国建.现代教育技术 [M].北京：高等教育出版社，2017：63.

[4] VELETSIANOS G，REICH J，PASQUINI L A. The Life Between Big Data Log Events [J]. AERA Open，2016，2（3）：146-158.

[5] 王敏，舒江波.基于教育大数据的SPOC教学评价模型研究 [J].中国教育信息化，2020（3）：74-79.

[6] 周家春.大学教学评价反馈机制面临的问题与改进策略 [J].重庆科技学院学报（社会科学版），2019（4）：112-114+118.

作者简介：刘木友（1984—），男，汉族，广东云浮人，中级经济师，理学学士，研究方向：大数据、云计算、Web程序设计;通讯作者：魏保华（1965—），男，汉族，山西朔州人，研究员，博士，研究方向：大数据、网络技术、网络安全。