基于大數據教學平臺推進黑色冶金技術專業學生個性化學習研究

于萬松

(天津工業職業學院，天津300400)

0 引言

隨著現代教育技術的迅速發展， 教學模式也發生了巨大的變革， 借助信息化技術的不斷普及和深入，人們獲取知識的方式多樣化且更加便捷，在這種教育變革下對學生采用傳統模式的教學方法的缺點日益凸顯， 高職學生的水平基礎不盡相同， 傳統標準化的課堂教學對所有學生采用相同的教學方法和評價方式， 忽視了不同學生個體之間的知識、技能、情感、認知能力上的不同，很難保證所有學生都有所進步， 但是隨著相關技術如大數據、互聯網、云計算、人工智能等技術的發展，學習的空間和時間得到了拓展延伸， 利用平臺學生利用碎片化的時間對學習資源進行觀看、學習、練習[1]。 這種新的教學模式打破了傳統教室授課的限制，教學中不能忽視學生個體的差別，而利用相關技術配合教學策略和方法的改革使個性化教學的實現成為了可能。

我國教育部也明確指出要利用相關技術構建個性化的教育體系， 當前部分高職院校已經通過大數據等技術記錄了學生學習和教學過程中的相關行為和數據，對其進行整理、分析再反饋給教師和學生，使之復制教學過程的有效開展。 大規模開放在線課程(MOOC)于2012 年之后在我國大量開設，大學生們廣泛接受了線上教學、混合式教學等教育模式。 教學平臺可以采集和處理各類學習行為和過程數據， 隨著這些具有應用價值的數據逐漸被積累， 對其進行大數據分析和挖掘就可以分析和預測學生學習和教學過程的關系和規律，輔助教師調整優化其教學手段和策略， 保證學生得到高質量、 針對性強的個性化學習體驗的同時還激發了學習興趣。 當前時代利用數據挖掘分析、人工智能自學習、數據呈現等大數據技術已是常態，各行各業依托大數據技術都完成了升級和轉型，教育行業在大數據背景下也可以促進教學效果的提升，實現教育和信息化技術的深度融合，破解目前高職學生教學難題， 為復合型技術技能型人才的培養提供幫助。

1 大數據時代的高職學生個性化教育

1.1 高職學生的個性化學習

從學生學習的角度來說， 教學過程應服務于“學”的過程，構建主義學習理論認為，學習過程先是通過外界接受信息， 根據學習者自身的認知情況進行消化整理， 最后吸收對應的學習內容和知識，達到完善更新學習者知識結構的效果。 高職院校學生較本科學生的自主學習能力弱， 但是由于就業、畢業、未來發展等原因學生也有著對知識和技能學習的強烈需求， 所以對高職學生的學習要進行有效的引導和輔助。 大數據技術的運用，教學平臺可以跟蹤記錄每一個學生的學習軌跡， 主要包括學上課出勤、課堂表現、網絡作業完成情況、線上教學資源學習、 拓展資源學習、 交流互動情況、知識點掌握情況、階段學習效果等學習數據[2]，分析產生的數據可以綜合評價出該學生的各項能力，如學習能力、邏輯思維能力、管理能力、團隊協作能力、創新能力、實踐操作能力等。 根據以上情況為學生提供符合其個性化特點的學習方案，推送個性的學習資源和內容，優化學習路徑。

1.2 高職學生的個性化教學

從教師教學角度來說， 個性化教學是指教師根據學習者的差異提供個性化的學習服務[3]，教師對學生的學習過程進行監控， 觀察不同學生在每個階段的個性特征指標數據， 深度挖掘學生的潛力，給予學生適當的教學內容，改進個性化的教學手段，提高其自身學習能力和知識技能掌握情況。教師還可以通過大數據教學平臺對學生的評價進行監測， 學生在學習過程測試中可能獲得相同的分數， 如兩名同學的某門課程測試都是90 分，雖然從分數上看兩位同學學習結果表現相同， 但利用大數據對其學習過程軌跡進行分析會發現兩者有著較大的差別，第一位同學基礎知識扎實，有著優秀的邏輯思維能力， 能夠將每個知識點進行理解并轉化運用；而第二位同學的記憶力很強，學習時間集中在考試前夕， 在前期學習練習中錯誤率較高，更多是依靠單純的記憶來進行學習，不利于培養思維能力。 根據數據教師可以及時調整教學策略和針對性調整， 如教學過程中發現某一階段學生停留時間長， 可以猜到該部分內容可能學生非常感興趣，或者是難度過高，后續可以對該部分進行研討，增加補充講解或者深入拓展。 大數據幫助教師全面而詳細的了解每個學生的真實學習情況，改變教師的角色為指導者，引導學生主動的獲取知識[4]。

2 黑色冶金技術專業學生學習現狀

冶金行業作為傳統行業正在經歷轉型升級，企業對畢業生也有著新的要求， 高職院校為了滿足企業的人才需求對課程體系和教學模式做了調整和優化， 大量新技術新工藝加入到日常教學內容當中， 個性化教學的關鍵環節是學習資源的建設(圖1)，保證師生之間的反饋暢通。 各院校也都相繼進行了數字化資源建設工作， 通過對學生的學習情況進行分析和調研，具體情況如下。

圖1 教學環節整體路徑

(1)學生對教學資源的需求情況

調查中59%的同學對教學平臺中的資源感興趣，直觀生動的網絡資源較傳統課本更具吸引力，73%的學生更加喜歡利用手機在平臺上進行學習，網絡平臺的交流討論功能促進學生與教師的交流， 學生們也能互相配合完成教師布置的任務和作業。 但當前平臺對學生學習監督性較差，部分同學等待其他同學完成后進行抄襲甚至找人代做代掛學習資源完成課程學習任務。

(2)教學資源使用情況

隨著黑色冶金技術專業資源庫的建設， 豐富的教學資源提供給學生進行使用，微課、視頻、動畫、課件、文本等資源雖然很多，但從后臺數據進行監測發現同學很多資源都沒有看過， 觀看時也沒有進行選擇完全是隨機或者依靠老師進行布置，沒有意識去自主搜索資源，造成認知負載，甚至導致學生學習效率低下。

(3)教學資源的管理情況

教學資源離不開有效科學的管理， 目前教師還是缺乏對專業教育資源的組織和管理， 長時間不去更新資源， 沒有及時開發基于先進生產工藝的教學內容，資源數量雖然多，但是類型單一且陳舊， 學生看到之前破舊甚至恐怖的生產條件便對未來工作條件失去信心，缺少當前自動化、智能化的生產視頻和資源； 各類資源分類時也沒有很好的進行分類，資源單純存放，不具備邏輯關系，不利于學生的自主學習。

3 個性化學習的實施階段

為全面掌握學生的學習能力和學習方向從而實現個性化學習， 需要對相關數據進行分析和研究。 對于00 后高職學生他們成長環境同之前變化很大，個性越來越強，傳統教學難以滿足他們的學習需求，個性化學習對于他們尤為重要，開展個性化教學主要包括如下階段。

(1)實施準備階段

高職院校教師開展個性化教學之前， 需要充分全面的了解每個學生的情況， 可以通過為每位學生的建立學習檔案來監測情況的變化。 學生在系統中完成相關信息的采集，如學生的成長環境、經歷、性格特點，愛好和特長等基本情況，其次是對學生有一個充分認知， 即全面掌握學生的智力情況，學習專長等方面的具體情況。 也可以借助先進的傳感器和設備得到學生學習過程中的相關身體數據，如面部分析、情緒分析、體感系統、身體狀態分析系統等，把握學生的學習專注度、思維情感等方面內容，為每位同學建立個性化的學習檔案，教師掌握后可以掌握學生學習的狀態和行為方便進行教學過程[5]。

(2)行為分析階段

教師通過平臺及時獲取學生學習過程中產生的數據，對學習時長、觀看次數、評論數量、筆記內容、提問討論次數等數據加以分析，從而掌握學習的全部過程，在了解每位同學的當前學習情況后，可以明確學生知識技能點的具體掌握情況[6]。 利用科學高效的大數據分析系統， 教師可以及時發現在教學過程中學生產生的問題和欠缺的地方，進行針對性的調整和改善，對相關學生預警或幫助，防止等到期末考試結束后才發覺的被動情況。

(3)優化實施階段

在傳統的黑色冶金技術專業教學過程中，教師負責設計教學過程并傳授知識和技能， 依據課程標準和教學設計方案規劃教學實施進度， 根據實施過程學生的具體情況和授課時的情況調整教學進度。 教師在個性化學習中的角色逐漸轉變為引導者，結合學生學習特點、進度、知識基礎、學習習慣、課程特點等內容，把行為近似或較大共性的學生分成一組， 每組學生的任務和規劃都有所區別，滿足每組個性化的學習要求，在完成教學基本要求后學生都能有一定程度的提升。

(4)反饋改進階段

教學是在不斷完善中進行的， 每一名學生的個體情況變化都會對最終結果產生影響， 教師通過分析后逐漸對模型系統進行補充， 準確調整學習方案，學生的學習方式變得更為有效，教師和學生也可通過每輪調整后得到的結果進行優化，學生在本門課程中的數據也可應用于之后的學習內容，雙方都能增加對學習情況的了解，達到提升個性化學習效率的目的。

4 個性化教學實踐

選取天津工業職業學院黑色冶金技術18 級作為研究對象，通過對該班級《煉鋼生產操作與控制》課程進行教學，探索大數據平臺下個性化教學實施中的問題，總結經驗并進行改進。 煉鋼生產操作與控制是專業核心課程， 煉鋼由一系列高溫且復雜的反應過程組成，課程抽象且有一定難度，適合進行個性化學習試驗。

教學的主要實施過程是： ①教師創設情境發現學生課前學習的問題，利用平臺化技術，完成資源共享和情境的創設；②實施教學過程，教學合作學習， 實時訓練分層反饋學習情況， 利用交互技術， 即時推送與反饋， 通過移動互聯技術加強師生、生生之間的交流；③總結結果并對學生進行評價，利用大數據技術完成智能的數據分析，得出精準直觀的評價[7]。 在教學中采用不同的方法進行教學，如面對面講解典型的煉鋼理論、反應原理，角色扮演煉鋼各崗位教學， 用企業生產案例進行分析輔助教學，全部教學過程基于職教云教學平臺，教師和學生交流答疑解決學習中的問題。

在進行教學改革后，豐富了教學內容，學生較之前積極性更高，能夠自主學習相關內容，活躍了課堂教學氣氛，師生之間互動較多也拉進了距離，學生處于教學的主體地位， 營造環境為學生提供自主學習的機會，教師引導學生發揮主觀能動性，提高學生對于崗位的責任感。 學生所提交的生產報告和問題明顯水平提高， 在煉鋼仿真操作中系統評分逐漸提高，總體平均成績穩步提升，獲得了較好的學習效果。

圖2 煉鋼生產操作與控制課程個性化教學實施流程

5 總結

大數據技術為黑色冶金技術專業學生進行個性化學習提供了有力的技術支持， 大數據教學平臺的使用有效了教學效果， 也促進了高職教育教學改革，學生通過碎片化學習，獲取智能的學習資源推送，采用多維度的評價體系，對專業課程的興趣大大提高。 教師要充分將技術和教學相融合，探索適合學生的教學模式，重視學生的個性化學習，注重培養創造性、主動性等多種能力，培養出更多符合企業需求的優秀技術技能人才。