疫情期間高職院校在線教學應對策略及反思*

陳銳浩，何曉青，陳梅芬，仵 博

疫情期間高職院校在線教學應對策略及反思*

陳銳浩，何曉青，陳梅芬，仵 博*

（深圳職業技術學院 教育技術與信息中心，廣東 深圳 518055）

本研究提出適合高職在線教育的“教學模式-質量監管-安全保障”方案，以現有資源為中心，同步直播講授教學、在線SPOC教學和SPOC+直播混合教學3種在線教學模式；構建大數據綜合診斷及分析平臺，針對web日志、資源使用、課程建設、教學運行等多維數據進行大數據智能分析，實現有效督導，確保教學質量；采取統一身份認證、VPN網絡、運維審計、風險控制等技術保障網絡安全．最后根據高職院校教育教學特點，對本方案提出反思，并針對后疫情時代在線教育方法、平臺建設提出一些建議，為全國高職院校開展在線教育提供參考．

在線教育；學情分析；網絡安全；大數據；高職院校

1 問題分析

新冠病毒疫情期間，為了指導高校在線教學，教育部發布《疫情防控期間做好高校在線教學組織與管理工作》的指導意見，要求采取政府主導、高校主體、社會參與的方式，共同實施并保障高校在疫情防控期間的在線教學，實現“停課不停教、停課不停學”．《指導意見》強調，高校要擇優選取符合本校實際、與網絡環境條件相匹配的方案，與課程平臺密切配合、規范管理，強化對課程內容、教學過程和平臺運行監管，防范和制止有害信息傳播，保障在線教學安全平穩運行[1]．同時在《教育部應對新型冠狀病毒感染肺炎疫情工作領導小組辦公室關于疫情防控期間以信息化支持教育教學工作的通知》中也明確提出要強化網絡安全保障，重點加強個人信息保護，選用第三方平臺和服務的應明確個人信息使用規則，．

針對疫情期間的在線教學，一些專家提出了對應的指導，如祝智庭對停課不停學做了政策解讀、宏觀指導，提出了利用全媒體生態環境應對大規模疫情時期的上學難題，總結了直接教學、自主學習、翻轉學習3種應用模式[3]．鄒園園提出了疫情時期高校在線教學的“灣區模式”，從平臺、資源到教學形式和保障機制提供解決方案[4]．楊海軍通過調查，對新冠肺炎疫情期間高校在線教學的教學環境和教學特點做了深入分析[5]．宋靈青梳理分析了影響在線教學、學生居家學習的因素，構建了基于班級虛擬共同體的精準在線教學+居家學習模式[6]．焦健利梳理了國內一些典型的延學案例，歸納了網絡在線課程、網絡直播教學、學生自主學習、電視空中課堂等4種停課不停學在線教學形式[7]．這些專家的研究給高職院校在線教學提供了參考和指導，但是缺乏從院校角度出發的在線教學質量監管方面的研究，缺乏網絡安全保障方面的對應策略．

大部分高職院校校園網絡信息化水平、在線課程建設質量、師生信息素養都落后于本科院校，要達到教育部提出的停課不停學，強化對課程內容、教學過程和平臺運行監管，防范和制止有害信息傳播，保障在線教學安全平穩運行等要求，存在一定難度，對此，本研究從實際出發，根據實踐研究，提出疫情期間高職院校在線教育應對策略：以資源為中心，依托校內外平臺開展在線授課；搭建大數據分析平臺，開展基于大數據的綜合診斷和數據分析；通過統一身份認證、VPN、運維審計、風險控制等技術實現校內外一體化的安全保障體系．

2 以資源為中心的在線授課模式構建

疫情之下，面對“師生分離、生生分離、師校分離、生校分離”的現狀，大部分高職院校都制訂了符合本校的在線教學計劃，按照“開學不返校”的原則，組織在線教學．不同課程的基礎不同，不同教師信息化水平參差不齊，在這種情況下，如何開展有效的在線教學，保障教學質量？最簡單的法則就是根據手頭資源的實際情況，選擇適合自己的在線教學模式，推薦3種以資源為中心的簡單在線教學模式．

2.1 利用直播平臺開展同步教學

高職院校的很多教師尚未建立在線課程，主要教學資源以PPT為主，缺乏成體系的教學資源，這一部分的老師可以直接采用直播講授方式開展授課，時間安排跟正常的教學計劃同步．對這部分老師來說，最大的變化就是把課堂搬到了線上，利用原有教學課件，通過即時通訊軟件如QQ，微信，或者教學APP組織班級活動，用騰訊課堂，釘釘等直播工具開展教學．如圖1所示，直播前，教師要準備互動方案，設計調查問卷，通過QQ群或微信群發布課堂地址；直播過程中，教師除了進行PPT講授，還可以分享攝像頭，增加在線教學的臨場感，同時，涉及到軟件實操的部分，可以通過屏幕共享把教師端的操作傳遞到學生端．直播教學以教師為中心，教學效果跟網絡帶寬緊密相關，而且學生的聽課情況難以掌握．

2.2 利用SPOC開展異步教學

SPOC是對MOOC的延續、繼承與優化，彌補了MOOC無規模限制、高綴學率以及缺乏有效監管等問題[8]．對于開設過MOOC，具備完整教學視頻資源的課程，可以選擇合適的平臺，直接開展面向本校學生的SPOC異步教學．如圖2所示，教師要提前上傳視頻資源、課件資源、拓展資源等，制定學習計劃，設置學習任務，發布學習內容，引導學生開展在線自主學習．同時組織生生、師生在線交流和答疑，教師根據教學計劃設置討論主題，引導學生進行交流討論，回答學生的問題；針對學習進度，及時給學生發送預警．通過作業和在線考試對學生進行考核，了解學生的知識掌握情況．這種模式下，以學生為中心，教師引導，學習時間可以跟正常的教學計劃不同步．由于全在線學習，缺乏臨場感，而且對資源要求比較高，但是學習時間靈活，學習過程數據能夠記錄下來，便于教師掌握學生的學習情況，便于學校質保部門實施教學督導．

圖1 同步直播教學模式

圖2 SPOC異步教學模式

2.3 SPOC+直播混合教學

疫情之前，大部分老師建設了在線課程，具有豐富的課程資源，可以采用建立在線課程+直播教學混合的方式，采用在線課程平臺組織教學活動，再輔以直播平臺進行疑難點講解，直播教學的占比根據資源豐富情況、學生在線學習效果而定．疫情期間，一些教育平臺提供商也完善了自己的視頻直播工具，如超星推出直播客戶端，支持手機和PC發起直播，雨課堂對會員開放了直播授課功能．一個平臺就可以實現SPOC+直播混合教學，直播教學數據能夠跟課程的教學管理數據打通，教學過程數據完整，便于進行管理，也利于學校質保部門實施教學督導．這種模式兼具前兩種模式的優點，教師可以自由組合．在疫情教學初期，訪問量巨大，教學平臺自帶的直播工具不夠穩定，經過一段時間的改進，目前已經日趨穩定．

2.4 三種教學模式的對比

從資源要求、時間靈活性、學習形態、學生學習過程監控、教學督導、網絡要求這些維度分析，不難發現，每種模式都有自己的優缺點（表1），對于缺乏教學資源的課程，適合采用同步直播教學，教學資源豐富，有完整教學視頻的課程，適合采用SPOC開展在線教學，可以錯開在線教學的高峰期，教學過程數據完整，便于管理．大部分的課程適合采用SPOC+直播混合教學的模式，教學靈活，又兼具臨場感．

表1 三種教學模式對比

3 基于大數據的綜合診斷和數據分析

此次在線教學，涉及面廣，應用深入，在線教學產生了大量的過程數據，對教學管理、質量監控是一個挑戰．借助大數據分析技術，對教師和學生教與學的全過程數據進行跟蹤管理，通過數據的分析，匯總全校課程運行情況、課堂運行情況．通過教學活動數據分析，學校管理者能夠及時發現需要改進的課程，并給出提醒，實現有效的監控，保障教學質量．在無法正常授課的情況下，借助大數據分析，讓數據說話，是科學的教學評價和監管手段．

3.1 搭建大數據平臺進行教學質量監控

大數據具有數據量大、實時性強、涵蓋面寬、結構形態多樣、動態變化等特征，為教育研究帶來新的方法論和研究手段[9]．疫情期間的大規模的在線教學如何保障教學質量？可以通過搭建大數據分析平臺來實現．

搭建大數據分析平臺的第一步需要進行數據治理，數據準確，才能保證分析結果有參考價值．以深職院為例，大部分師生在云平臺注冊的時候直接以手機號為賬號，缺乏院校信息、學號或工號信息，這樣產生的數據沒有分析價值．為了準確了解教學情況，需要進行數據治理，清理無用數據，完善教師工號信息，學生學號信息，師生所屬院系信息，經過治理的數據，分析維度準確，分析結果才能為學校管理層提供有價值的參考．

分析數據覆蓋師生的整個教學活動過程，包括存放于數據庫系統的課程建設情況、資源上傳情況、教學運行情況等，這一部分數據以二維表形式存在，能夠進行實時分析．還有海量的web應用日志，這一部分屬于非結構化數據，信息量大，全面覆蓋師生的每一項活動，需要進行轉化后才能形成有價值的數據，分析存在延遲．大數據分析內容包含以下5個方面：

1）整體概況分析：從宏觀方面把握學校整體的教學情況，了解整體的在線教學規模和發展趨勢．可以從教學活動發放的數量，任務點，簽到數量考察學習情況；實時呈現當前在線的教師與學生數據，一段時間內的課程建設趨勢、全校范圍的學生作業及考試得分情況．

2）基礎數據分析：從在線教學參與者規模進行監控，統計學校建設課程教師數量、學課學生數量、全校共有網絡課程及教學班級、各個年級學生數量、活躍班級及活躍課程數量．觀察范圍的維度從學校下鉆到院系一級，可以對院系的整體情況進行對比分析．

3）課堂分析：面向開展同步課堂的課程，實時分析課堂運行數據．以時間為維度分析，如近一月、近一周內、當天的課堂運行數據及活動總量．可以顯示自定義的一段時間內的課堂活動趨勢和教學活動的類型分析，監控范圍可以是全校整體情況，系部整體情況，具體課程的課堂情況等．對于開展同步課堂的課程來說，課堂監控能夠及時發現問題，學校質保部門也可以通過課堂監控了解疫情期間的教學情況．

在國家治理現代化的過程中，思想政治工作在政黨治理方面需要努力破除的是傳統的家長制和人治型的政治文化，因為與現代文明所需要的民主法治精神格格不入。家長制從其最初意義上看，是一種倫理性家庭、家族的組織結構，后來由于治國安邦的需要而發展成為國家的組織形態。家長制政治文化所熏陶和培育的是“權威崇拜”“清官思想”“與世無爭”等復雜的政治意識和阿諛奉承、虛偽欺騙、奴性仆從等政治人格［3］231。改革開放以來，民主政治建設穩步推進，但是，破除傳統的家長制和人治型政治文化仍然是任重道遠。

4）活躍度分析：針對異步在線教學的課程和SPOC+直播混合教學的課程詳細統計了學生及教師整個在線教學過程的活躍度情況，分析一段時間內，各二級學院的訪問量、活躍度的情況等，可以細化到具體的學生和教師．通過活躍度監控了解完整的線上全過程教學情況，對于活躍度偏低的師生及時提出預警．

5）教學資源多維分析：教學資源包含各種類型資源和題庫，這些資源數量跟教學應用深度緊密相關．監控內容包括全校資源數據情況、資源類型及占比、全校題庫建設情況、題庫總量及各類題型占比、教師資源使用情況排行．從時間維度進行趨勢分析，從范圍維度進行橫向對比．

3.2 開展基于大數據的分析診斷

大數據在教育領域的應用主要集中在教育數據挖掘和學習分析[10-11]．在線教學過程中產生了大量的數據，這些數據表現出無序生成與泛濫的特征：體量浩大，非結構化，價值大密度低．需要通過數據清理、集成、轉換、歸約和存儲對原始數據進行預處理，以模式識別[12]、數據挖掘和學習分析作為數據分析的方法，將動態的學習過程展示出來，采用個性共性相結合、橫向縱向相結合的分析思路，提供更多有價值的教育過程信息．在數據分析處理的基礎上，利用數據可視化技術將分析結果的數據信息以圖形、圖表等形式，面向終端用戶直觀地反饋[13]．通過大數據分析，協助學校管理層了解到宏觀和微觀的信息．

宏觀方面可以分析學校的整體情況，通過關鍵指標跟蹤，如教學活動峰值，我們可以了解學校的教學情況．如圖3為第一周（3.2-3.25），深職院基于超星學習通的教學活動分布圖，從圖3發現，系統的訪問高峰期發生在早上8:00，5分鐘內產生3142個教學活動．這是因為當天是開學第一天，校長的開學第一課在8點開講，全校大量師生及時收看了該課．觀察一周的教學活躍度，除了周一的訪問高峰比較特殊，其余跟傳統的課堂教學相吻合，早上峰值集中在8:20和10:20，下午集中在1:50，這個時間點上課的學生進行登錄操作，周三下午教學活動沒有峰值，是因為周三下午學校不排課．根據觀察，每天晚上、周末也有大量的學習日志，證明學習延伸到課堂之外，學生不僅參加課堂教學活動，而且利用課后時間完成任務點、作業和測試．

圖3 開學第一周（3.2-3.25）基于超星學習通的教學活動分布圖

圖4 教師1課堂活動情況

圖5 教師2課堂活動情況

微觀方面的分析我們可以細化到某一個資源的學習情況，學生的學習路徑，教師的授課風格等．如圖4和圖5所示，我們選擇常見的7種課堂活動為分析維度來分析兩位教師的教學風格，通過關聯分析，對比分析看到兩位老師的授課風格．通過對比分析，發現兩位老師都喜歡使用簽到的功能，圖4的教師1課堂教學活動比較豐富，任務、搶答、選人、投票/問卷、評分等活動都用到了，從分析中發現該教師特別喜歡在課堂上發布問卷，事實考察之后發現該老師的課堂師生互動比較活躍，問卷多看出該教師精心設計了課堂活動．圖5教師2的活動相對比較少，但是頻繁使用選人的功能，通過活動可以分析，該教師上課經驗豐富，授課方式以講授為主，但是又擔心學生走神，所以頻繁的選人回答問題，另外該教師也輔以投票/問卷了解學生學習掌握情況．

通過課程大數據分析還發現，上面兩位教師開展在線課堂教學活動偏少．因為疫情期間，訪問量巨大，學習通提供的課堂直播教學不夠穩定，所以很多老師都是采用多平臺混合教學，如：利用學習通建設在線課程并組織教學活動，利用騰訊課堂或釘釘開展直播課堂教學．

4 校內外一體化的網絡安全保障體系

很多高職院校采用了云平臺開展在線教學，同時開放了校內資源平臺、實訓教學系統的校外訪問功能．校內平臺，特別是早期建設的精品課程、網絡課程，存在很多安全隱患，如何正常使用校內的系統和資源，同時又不出現網絡安全事故，需要構建校內外一體化的安全保障防護網．

4.1 統一身份認證實現校內外平臺一體化

大部分高職院校疫情期間的教學平臺以云教學平臺為主，這就存在一個用戶認證問題．由于不同老師使用不同平臺，一個學生學習多門課程，需要使用多個教學平臺，不可避免的存在多賬號問題．另外，很多高職院校為了便于開展在線教學，聯系云平臺提供商，一次性導入全校師生信息，初始密碼都是一致的，這樣也存在嚴重的賬號安全隱患．為了提升用戶體驗和保護賬號的安全性，可以采用統一身份認證，由高職院校給云平臺供應商提供校內用戶登錄認證接口，協助云平臺供應商進行系統對接．對接之后，云平臺可以使用學校內部統一身份認證系統的賬號信息登錄，一個賬號就可以解決所有云平臺的登錄問題，例如深職院目前用該方案對接了超星學習通APP，深職泛雅學習平臺（szpt.fanya.chaoxing.com），具體登錄認證流程如圖6所示．

圖6 登錄認證流程

步驟1：用戶通過PC或移動APP向云端服務器發送登錄的賬號信息．

步驟2：云端服務器接到客戶端發送過來的登錄信息之后，以異步請求的方式向學校內部的認證服務器發送賬號登錄信息．

步驟3：學校內網認證服務器接到請求信息之后，訪問存放學校統一身份認證信息的LDAP服務器，并比對登錄的用戶信息跟LDAP的用戶信息．

步驟4：學校內網認證服務器把比對的結果以JSON數據格式返回給云端服務器．

步驟5：云端服務器接到回傳的結果之后，反饋回用戶端．

如果第四步返回的數據是驗證通過，則客戶端成功登錄，否則提示出錯信息．通過這種方式快速接入云端教學平臺，用戶一個賬號通用所有平臺，而且密碼信息存放在學校內網，提高安全性．利用防火墻開放特定端口給云端服務器，并且設置IP白名單，有效攔截入侵探測者．

4.2 通過VPN方式開放校內資源

高職院校經過多年建設，積累了海量的教學資源，除了存放在云平臺的資源，還有大量資源在學校內部網站，近幾年安全事故頻發，很多高職院校關閉資源平臺的外網訪問權限，疫情期間，為了保障全校師生正常使用校內資源，可以通過虛擬專用網絡（VPN）開放校內學習資源，并給全校有需要的師生開通VPN賬號，讓師生不管在哪都能利用本地可用的高速寬帶網連接到學校內部網絡，不再受地域的限制．VPN可以幫助遠程師生同學校內部網建立可信的安全連接，并保證數據的安全傳輸．這樣，即使學校的教學平臺沒有開通外網訪問，學生在校外也能正常使用．

4.3 通過運維審計與風險控制系統進行內部系統維護和管理

廣大師生對校內教學資源的需求，通過VPN訪問就能滿足，但是對于涉及系統維護，校園門戶內容發布等操作，只靠VPN難以滿足安全的要求．通過運維審計與風險控制系統進行遠程管理和維護，實現認證Authentication、賬號Account、授權Authorization、審計Audit統一安全管理，具備很強安全防范能力，學校管理員以該系統作為進入內部管理網絡的一個檢查點，登錄之后進入校內教學平臺進行管理操作．系統能夠攔截非法訪問和惡意攻擊，對不合法命令進行阻斷．

運維審計與風險控制系統具備強大的輸入輸出審計功能，用戶通過該系統登錄內網的所有操作，都被記錄下來，而且能夠把用戶的所有操作以錄屏方式保存下來，便于隨時審計．利用該系統實現所有網絡管理操作可管、可控、可追溯，有效保護學校內部網絡設備、服務器資源、資源平臺等的安全．

4.4 通過云桌面實施云值班

疫情期間，學校封閉，但是網絡不能斷，網絡值班不能停止．利用云桌面實現云值班，值班人員可以在家，通過VPN網絡，進入學校內部的云桌面系統．通過內部云桌面系統監控學校內部各關鍵的應用系統，發現問題，及時處理．疫情期間，值班人員不在學校內部，萬一出現入侵情況，無法及時切斷入侵源，高職院校需要開發一鍵斷網、開網程序．出現問題的時候，找到對應的需關停網站，在對應的“斷網”按鍵處點擊，實施斷網操作．

5 反思和建議

此次疫情給高職院校的教學秩序帶來了很大影響，疫情倒逼高職院校提前進入線上教學時代，這是一次突發測試，檢驗各學校的信息化發展水平．對于廣大高職院校的信息化發展來說，既是危也是機，疫情暴漏了短板，同時也加快了高職院校信息化的建設步伐．高職院校應該抓住這個契機，加速在線教育和學校教育的進一步融合，最終提高人才培養質量．文章提出的在線教學應對策略，在保障安全的前提下，有效的實現了停課不停學和教學過程有效監管，同時也存在一些不足，如不同教學模式、不同教學平臺難以采用統一的評價尺度，對在線教學效果目前還無法科學評估，根據本次疫情的應對情況，我們提出如下建議：

1）加強實訓平臺和資源建設，特別是5G+VR/AR、虛擬仿真資源的建設．突如其來的疫情，讓高職院校提前進入在線教學時代，一些問題也暴漏出來．職業教育強調實操，大部分課程以實操為主，對軟、硬件依賴比較大，純在線教學難以保證教學質量．需要加強在線實訓平臺和優質的教學資源建設，特別是虛擬仿真、VR/AR資源．隨著5G的快速普及，5G技術“低時延、高帶寬、海量連接”的特性，能讓圖像、視頻傳輸變得更流暢、更清晰，大大提高數據傳輸速率與效率，更好地促進VR技術在教育領域落地、應用，為教育領域的變革提供更強大的動力[14]．

2）加強“互聯網+教育”大平臺建設．很多高職院校都缺乏能夠支撐在線教學的校本平臺，大都是采用多個云教育平臺同時開展教學，不同平臺功能側重點不同，很多老師都是多個平臺混合使用，如采用在線云平臺建設課程，免費的直播平臺授課，校內資源平臺輔助教學．從師生教學的角度來說，這種方式很好的彌補了不同平臺的缺陷，實現了停課不停學，但是從學校的教學管理角度來看，數據分散，甚至有的數據無法留存，管理者難以了解教學質量，而且不同平臺標準尺度不同，難以客觀評判教師的教學質量．為了加強教學管理，統一教學平臺是一個趨勢，高職院校需要加強平臺建設，建設符合自己學校需求的“互聯網+教育”大平臺，一個平臺滿足全校師生的教學需求，教學管理部門的管理需求，督導的巡課需求．

3）基于大數據和人工智能的綜合診斷體系構建．在線教育的優勢是更容易實現一對一學與教之間的交流、互動，激發學生的學習動機，同時，針對不同學生提出個性化的學習建議，實現差異化教學．同時，網絡拉大了人與人之間的距離，在線教學缺乏情感交流，情感溝通[15]．建設基于大數據和人工智能的綜合診斷體系，通過技術的手段發揮在線教學的長處，及時分析不足，加以整改．目前的在線教學平臺，在智能推薦，自適應學習方面還在探索階段，需要在大數據分析的基礎之上，采用人工智能技術搭建綜合診斷系統，能夠根據學生的情況，推薦精準的學習內容，促進自適應學習，讓學生學習方式更加個性化，讓教師教學模式更加精準，讓教育評價方法更加公平，實現對教育教學過程的掌握從依靠經驗轉向以教育數據分析為支撐，讓教育評價從“經驗主義”走向“數據主義”，有效提高教學質量．

4）師生信息素養提升．教育信息化2.0行動計劃，提出要到2022年基本實現“三全兩高一大”的發展目標．“兩高”指信息化應用水平和師生信息素養普遍提高，此次疫情，一定程度上提高了教師的信息化教學能力，依托于我國強大的信息化教學環境，大部分教師都能夠順利開展在線教學，同時也發生部分教師因為缺乏在線教學經驗而出現一些小事故的事情．高職院校需要繼續加強教師的信息素養，通過培訓提升教師媒體制作能力、資源設計能力、技術應用能力、學習空間使用能力．

[1] 中華人民共和國教育部．教育部：疫情防控期間做好高校在線教學組織與管理工作[EB/OL]．[2020-02-05]．http://www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/gzdt_ gzdt/s5987/202002/t20200205_418131.html．

[2] 中華人民共和國教育部．教育部應對新型冠狀病毒感染肺炎疫情工作領導小組辦公室關于疫情防控期間以信息化支持教育教學工作的通知[EB/OL]．[2020-02-06]．http://www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/202002/t20200214_421005.html．

[3] 祝智庭．全媒體學習生態_應對大規模疫情時期上學難題的實用解方[J]．中國電化教育，2020（3）：1-5．

[4] 鄒園園，李成軍，謝幼如．疫情時期高校在線教學“灣區模式”的構建與實施[J]．中國電化教育，2020（4）：22-23．

[5] 楊海軍，張惠萍，程鵬．新冠肺炎疫情期間高校在線教學探析[J]．中國多媒體與網絡教學學報，2020（4）：194-195．

[6] 宋靈青，許林，李雅瑄．精準在線教學+居家學習模式：疫情時期學生學習質量提升的途徑[J]．中國電化教育，2020（3）：114．

[7] 焦建利，周曉清，陳澤璇．疫情防控背景下”停課不停學”在線教學案例研究[J]．中國電化教育，2020（3）：106-108．

[8] 張懷南．高職院校校本SPOC課程資源建設探索[J]．職業技術教學，2019，20（40）：29-33．

[9] 余勝泉，李曉慶．基于大數據的區域教育質量分析與改進研究[J]．電化教育研究，2017，38（7）：5-12．

[10] Bienkowski M, Feng M, Means B. Enhancing teaching and learning through educational data mining and learning ana-lytics: an issue brief[R]. Washington，D C. Office of Educational Technology, US. Department of Education, 2012：9-13．

[11] 陳永．大數據時代學習分析與高職院校教育改革[J]．成人教育，2014（7）：60．

[12] 馬家君，張利，謝泉．基于大數據技術的模式識別課程教學改革[J]．教育文化論壇，2019（4）：137-140．

[13] 任磊，杜一，馬帥，等．大數據可視分析綜述[J]．軟件學報，2014，25（9）：1909-1936．

[14] 牟德志．5G技術在融媒體傳播中的創新應用[J]．計算機與數字工程，2020，48（1）：263-266．

[15] 徐蓓．這場超大在線教育實踐，通向未來—專訪北京師范大學教授黃榮懷[N]．解放日報，2020-03-27（009）．

Strategy and Reflections on Online Teaching in Higher Vocational Colleges during COVID-19 Epidemic

CHEN Ruihao, HE Xiaoqing, CHEN Meifen, WU Bo

（）

How to build an effective online education model, realize the "Classes Suspended but Learning Continues" during the COVID-19 epidemic and ensure the quality of teaching and network security is a challenge for all higher vocational colleges. This research proposes the project of "Teaching Model - Quality Supervision - Safety Guarantee" for online higher vocational education. This paper puts forward three online teaching models, which are synchronous live teaching, online SPOC teaching and SPOC + live hybrid teaching based on the existing resources. This study builds a comprehensive diagnosis and analysis system of big data, conducts intelligent analysis of big data for multi-dimensional data such as web log, resources application, course construction, teaching operation, etc. so as to achieve effective supervision and ensure teaching quality. This solution adopts unified identity authentication, VPN network, operation and maintenance audit, risk control and other technologies to ensure network security. Finally, this paper reflects on the project based on the characteristics of higher vocational education, and puts forward some suggestions on the method, platform construction of online education in the post epidemic era. This paper is written in the hope of providing reference for online education in higher vocational colleges.

online education; analysis of learning situation; network security; big data; higher vocational colleges

2020-04-11

本文系廣東省教育科研“十三五”規劃課題“在線課程學習體驗與學習動機的關系研究”（課題編號：2017GGXJK059）、深圳市教育科學2019年度重點資助課題“基于認知神經科學的在線學習疲勞狀態研究”（課題編號：ZDZZ19005）部分研究成果．

陳銳浩，高級實驗師，碩士，研究方向為教學大數據分析和虛擬現實．

仵博，教授，博士，研究方向為機器學習、人工智能和教育信息化．

G434

A

1672-0318（2020）03-0064-08

10.13899/j.cnki.szptxb.2020.03.011