关于大数据环境下高校信息化教学模式的探讨

2021-06-08李娜娜

中国新通信 2021年3期

李娜娜

【摘要】大数据和多媒体技术的不断发展，为高校传统的教学方式带来了新的活力。探讨了大数据的基本概念、基于大数据的高校信息化模式建设中存在的主要问题、高校信息模式争议的主要模式及其设计方法，分析研究了如何有效开展高校信息化教育，以培养社会主义建设与发展所需要的高素质人才。

【关键词】大数据高校信息化教学模式构建

引言

在信息时代背景下，如何构建更有效的高校课程，将是信息时代背景下教师教学和学生学习方式的有效转变，也是转变高校整体教育观念，完善相关教学理论的最大挑战。本文从高校和教师发展两个方面入手，结合我国当前的政策，对高校教师信息化教学能力的现状进行调查，发现问题，提出发展对策。从教育信息化的角度出发，对高校教师信息化建设的相关问题进行了探讨。该研究突出了应用价值的实践性，具体的实施策略能真实地反映信息化手段对提高学生学习能力的作用。

一、大数据环境下高校信息化教学模式研究背景

1.1大数据的内涵及发展演变

所谓大数据，就是多样性、速度、价值和真实性的数据。大数据思维认为知识来自信息和数据。将数据转化为知识的过程，就是从数据中提取、存储、分析、挖掘、应用数据的过程。对教育发展现状的分析，应根据高校大数据应用的现状，以原始资料为基础编写教材，包括个人、课程、学校、地区和国家级教材。

高校信息化在建设中，只有不断的开发高等教育信息化，挖掘不同数据的价值，才能为教育信息化的应用和变量之间的关系寻找提供切实可行的数据。材料信息，经过广泛的分析，让信息化教学成为高校教学中的重要内容，从而为教育研究和教育决策创造科学依据。

1.大数据的定义及特征

大数据是一种新兴的、具有高度决策权和远见卓识的处理技术。大数据的基本定义是：以数据为基础的综合采集，用于信息的收集、存储、管理和分析，它超越了传统的数据库软件，可以实现大规模、快速地处理大数据。因此，大数据是一种多样化、低密度的数据处理技术。大量数据的存在，在分析和处理数据信息的内容时，需要采用分布式架构模式，而大数据技术是指大容量、多样化、快速、多变、真实、复杂、价值匹配的信息量大且增长快的信息。

2.大数据的结构与应用

互联网技术的普及和发展，逐渐受到大数据技术应用的推动。在全面系统地了解了大数据技术之后，委员会要求对大数据的内容进行详细分类。以数据采集技术为视角，直至大数据存储技术的应用，都将着眼于未来大数据处理技术的发展，对大数据的开发、教学和研究具有重要的价值和意义。大数据技术可以广泛应用于各种生活领域，如医疗技术、交通運输技术和大数据定位。教育产业运用大数据技术，将促进教育现代化改革和发展。

1.2研究综述

针对高校信息化教学模式探讨分析下，张卫平和杨世伟在对高校信息社会的有效性进行了调查，发现影响其有效性的主要因素包括信息技术应用、教育教学方法和学生学习心理等。本文对信息技术教学方法的研究现状、可行性及效益进行了分析。基于以上分析，本文对如何贯彻课程信息化理念，兼顾传统教学方法的实用性，实施信息化教学提出了几点建议。

在大数据环境下，进行个性化培训，为客户提供信息支持服务。以"信号与系统教育"为载体，将信息化教学引入高校教学中，从而可以提升教学内容效果，并有效的起到改善教学环境激发学生主动性，增强学生的分析能力和观察能力。在此基础上，提出了更加符合高校实际的教学模式，并在此基础上，提出了适应高校信息化需求的信息化教育发展路径。

二、大数据环境下高校信息化教学模式架构及功能

根据教育部信息化工作的要求，高校要定位于坚实的数据背景下，以数据为驱动的教学方式，逐步推进计算机科学、个性化学习的进一步发展，实施科学决策和管理现代化。运用大数据分析技术，解决高校信息系统存在的问题有：数据源、各级教育大数据;大数据管理、大数据应用方法、大数据滚动价值体现在高校信息培训、大数据采集、处理、应用等模块上。

2.1采集模块

信息化教学模式中采集数据的来源有几个层次：（1）个别教育数据：在进行高校信息化数据采集过程中，教师人员要将学生和教师自身的信息进行分层次记录，同时还包括其中的用户学习数据以及环境数据等等。（2）教学层面的数据：教学层面的数据主要是对学生自身的信息以及课程的信息进行评价的，同时也包括了相关的实验资源。从课程框架中获取了大量相关信息;（3）教育数据，主要包括来自不同地区的大量教育数据。

2.2处理模块

数据量大，结构复杂，是高校教育信息化模式的重要组成部分。转换和准备数据格式既费时又困难，这导致了以往数据使用效率低下的问题。通过数据库手册收集和处理结构化数据;通过使用模块处理技术可以获取网络中数据的原始页面，HDFS技术以分布式结构形式存储 HDFS中的数据。

2.3应用模块

安全分析模块的分析结果可以应用在决策制定、学生学习管理、课程管理等方面，处理师生学习活动的数据，分析和整合信息资源，改善教学与决策，利用相关软件进行数字化、数据分析，解决问题，促进教育教学管理活动。帮助学习资源属性之间的紧密关联，实现学习资源交换平台，帮助学生找到更好的学习途径。

三、大大数据环境下高校信息化教学模式教学现状

90年代末，随着高校信息设备基础设备的建设发展下，高校科研教学管理也在不断的深入研究应用，高校信息化的格局已经持续近20年。但针对当前高校信息化课程开发的现状，在课程设计、教学目标的转变上，还没有决定性的突破;在教材方面，在课程改革或教学内容的整体评价上，仍然是传统课程为主，与教学目标不相适应。

3.1缺乏创新，目标单一

目前，尽管我国很多高校在发展过程中，展开了不同方式的信息化教育教学，尤其是在实践性教学、情景模拟教学、学习性教学和研究性教学中取得得了一定的成果，许多高校已将传统的课堂教学改造为配备现代化教学设备的新型多媒体教室，但教学内容和方法变化不大，仍以教学为主。学生只有在教师指导下完成学习，教学活动按照培训计划要求进行，教学效果明显，推广迅速，教学活动有序，发展顺利。但现有的教学方法不能充分发挥学生学习的主体性，制约了学生创新能力的培养。

3.2教育效果评价机制单一

现有的教学结构仍然是以教师为主导，评价标准简单化，因此，必须提高学生的评价意识，而片面地通过对知识主体的评价来评价学生的知识掌握情况和学习效果，教育效果评价机制单一、缺乏个性化，主要是因为过于依赖主观经验造成的。

3.3传统教育观念根深蒂固

在传统的"学与教"教学模式中，"先验组织者"、"动因"、"理性接受学习"等理论被广泛接受。大多数教师在备课时是根据自己的教学理念，但大多数信息领域的实践活动都是纯形式的，没有目标设计的课程、教学方法不能达到教学目的。

四、大数据环境下高校信息化教学模式存在的问题

4.1教师占据主体地位

在大学传统教学中，实现学生主体性首先是一个亟待解决的问题，由于高校资源有限，教学活动缺乏个性化，导致社会主义人才培养同质化现象更加严重。建构高校信息化教学模式并非是以学生为主体的教学理念。

高校信息化教学在实践过程中，教师占据了主要的教学地位，在加上教师对信息化教学的了解并没有很全面，无法及时的满足教学需求，在高校的评价方法侧重于学生的学习成绩，缺乏过程与阶段的监控，评价方法也比较简单、主观和体验性强。

4.2信息化基础待完善

开发大数据信息系统需要具体的环境、技术和政治基础。高校教育信息化水平有待提高，教师和学生对其认识不足，对其益处和意义认识不足。

目前，信息化教育的发展，要求高校必须完善教学基础设施，开展教学信息化的全方位、全过程活动，但这种活动缺乏硬件支持。高校开展大数据教学信息化，需要师生共同参与，进行基础的信息技术控制。师生缺乏信息技术培训，只有依靠信息技术才能提高教师的信息化教学能力，不能引起重视。但是，没有资金支持，建立一个大规模基于数据的大学信息系统是不可能的。对教师信息化教学活动监管不力，缺乏有效的实施机制和制度规范。

4.3“高科技，低效率”现象严重

学校积极参与教学信息化建设，成立了多个学习中心和实验训练中心。但是，这些投资对学习软件、硬件和维护管理的影响很小。

当前，社会上存在着大量的 MOOC教育資源可供利用，可以开展互认、认证等项目，虽然学校注册在校生的比例较大，但真正达到课程要求、通过考试的学生很少。

五、大数据环境下高校信息化教学模式构建的模块

5.1数据采集模块

基于高校信息大数据课程开发，运用大数据统计、可视化、个性化推荐、社会网络分析等技术，分析获取各级教育数据。其具体目标是：国家层面、区域层面、教育层面中的数据采集，通过大数据采集模块，利用社会教育机构、网络学习平台等，强化高校信息化教学模式的构建。

5.2数据处理模块

数据处理模块主要包括概念图、知识提取、序列化工具等内容。在信息技术教学中，数据结构复杂多样，数据处理和格式转换都十分困难，传统的数据采集方法转换效率低，利用率低。

为了解决目前高校信息化教学中数据采集效果不佳的问题，本文提出了以下具体的数据采集方案：一是，通过分布式存储架构的方式可以有效的处理老师和学生的数据;二是可以采用RDBMS存储架构将数据进行将数据标准化。其次，构建了基于大数据量的高校信息系统，可选择网络爬虫路径捕捉原始网站，利用数据模块将数据进行采集。

5.3数据挖掘模块

数据挖掘模块在应用过程中，主要是基于高校信息大数据的前提下展开进行的，其中通过利用Mahaout算法对相关的信息进行收集，将本文挖掘，在通过 Hive平台对 Mahout中的数据进行相应的分析，从而得到海量数据中隐藏的知识模式。大数据分析模块对大数据的主要特征进行检索，协调大数据中的附加信息。

5.4数据应用模块

高校信息模块在应用过程中，其中的模块主要包括了内容管理、课程分析以及知识管理等等。其中开发大型教学信息系统，一是整合各地区、各学校的教学资料，使之更好地为教学服务;二是通过对信息资源的分析、处理，可以有效的将教学活动和管理进行有效的结合，从而有效的实现信息课程的开发。数据数字化信息模块的应用，有效的为学生的学习提供相应的学习路径。

六、大数据环境下高校信息化教学模式的构建策略

构建基于大数据的高校信息系统，并将数据最为发展的基础，以解决问题作为最终的教学目标，在分析以上问题及各模块功能的基础上，提出了高校信息教育的基本框架，其设计思路主要是利用大数据技术和教学思想，营造数据学习环境，积极提高教师的素质和能力。

6.1树立大数据教学理念

应用大数据技术推进高校信息化建设，需要政府、学校、教师树立大数据观念，积极探索大数据教学模式。一是要从政府层面对各级教育数据进行分析，提出有针对性的开发策略，解决信息化教学中存在的问题;二是要引入并完善学校信息化教学激励机制和培训机制;三是要建立和完善学校信息化教学激励机制和培训机制，提高教师信息化教学水平。并组织专家对学生学习资料进行分析，有针对性地制定教学方案。

主动转变教学观念，树立数字化教学理念，创新高校课程设置，运用信息化教学技术，向学生直观展示学习内容。

6.2运用大数据教学技术

组织建设大型网络教学平台，为学生提供信息化学习工具，使学生能够准确、真实地了解学习资源。营造大数据环境，在大数据基础上构建高校信息化模式，必须构建主动信息化课程。课堂教学的质量直接影响学生的教学积极性。高校应充分利用新媒体平台，为海量数据和校园生活营造高效的网络环境。

6.3提高教师的教学能力

发展高校信息化教学模式，要求教师必须掌握教学专业技术，不断为高校信息化教学注入新鲜的教学活力，转变传统的教学方式，增加现有教师的教学能力。高校教师是教学活动的主要组织者和领导者，是教学体系建设的重要基础，提高高校教师的信息化教学能力，必须按照国家有关政策和制度，加强信息采集、检索、知识整合和思维创新。应积极鼓励学生选择任务型教学，将传统的理论教学与颠覆式教学相结合，实现优质教育资源的整合。

6.4坚持大数据发展的理念

大学必须树立以大数据为核心的教育发展理念，大数据是高校信息化建设的基础。信息化不仅仅是一种简单的教学手段，它还不能借助于信息技术人为地向学生灌输知识，信息化已经失去了其价值。认识信息技术的发展，掌握信息技术的运用，进行思想创新，才能为学校发展提供新的方向和有效思路。对信息技术与信息系统的广泛研究和开发，有助于提高学生的学习效率。

6.5带动个性化教育的发展

大数据技术的发展改变了大学的学习环境，学生可以更好地获取信息，也使得个性化学习成为可能。重视 MOOC、微课、翻转课的运用，以学校实际为基础，运用尊重学生主体地位的教学方法和手段，进一步挖掘数据，促进学生个性化学习。

6.6积极构建信息化的教学环境

从教学实践来看，高校重视网络学习的重要性，积极构建信息化学习领域，将网络教学与传统课堂教学结合起来，有效地发挥了其作用。

第一，重视课堂网络教育;

第二，有针对性地制定课程，充分满足学生的自主学习能力，满足不同知识体系下的学习需要;

第三，以学生学习兴趣为导向，及时了解学生的学习情况，不断完善教学系统，编制学生学习档案，实现各学科间的信息交流。

6.7提升高校信息化教学素养

云技术等信息技术的发展，也牵涉到人们的信息化教育观念，高校不断将新的教学方法和技术引入教学实践。大数据时代，教师是教学活动的组织者和领导者。在高校教学中，教师是影响教学质量的重要力量，更应注重对学生创新意识的培养，重视信息技术在教学中的应用与提高。

七、结语

总之，大数据时代的发展，引发了高校教育教学领域的巨大变革。应充分认识到大数据时代的大背景，积极吸纳各种积极因素。大数据、云计算等技术的出现，为高校教育教学活动提供了创新的机遇。

高校传统教育教学领域已不能适应个人成长、学生发展和社会主义经济发展的需要，构建基于大数据的高校信息化手段，可以有效改进和弥补高校传统教育的不足，为高校教育改革和现代化提供技术支撑。运用大数据技术，创新高校教学活动，促进教学模式智能化、现代化的发展，为教师备课备教提供方便快捷的途径。