基于大數據的計算機基礎教學改革研究

孫學軍

摘要：計算機基礎教學水平的不斷發展離不開計算機基礎教學改革措施的實施，因此基于大數據對計算機基礎教學改革進行深入研究。對教學模式進行優化，實施分層次教學，將個性化發展作為主要教學目標，對學生的信息素養進行提升。對任務驅動法進行應用，并開展協作學習。任務驅動法是一種適用于操作類技能和知識的學習方法，能夠對學生的問題獨立分析、獨立解決以及實操能力進行培養，而協作學習是在教學過程中，對學生進行分組，使學生在分工明確的條件下進行相互協作，通過集思廣益共同完成任務。增加與學生專業相關的課外實踐活動，通過課外研討、開放實驗、項目開發活動等方式，使學生在實踐活動中對基礎知識進行練習。高校需積極創辦基礎計算機知識的相關競賽，并組織學生踴躍參加自身創辦的或校外舉辦的基礎計算機知識相關競賽。

關鍵詞：教學改革;大數據;實驗練習;任務驅動法;基礎教學;教學改革;協作學習

中圖分類號：G42? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）28-0237-02

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

計算機在社會中成為一項十分基礎的技能，掌握該技能的人越來越多，對于我國整體競爭優勢的提升有很大幫助[1-2]。現如今，計算機技術的掌握是駕馭其他科學技術的基礎，不掌握該技術，就會失去競爭優勢[3]。各種高新技術的發展都離不開計算機技術，但同時也使計算機技術邁入了嶄新的發展階段，改變了整個世界的發展方式。人們意識到，在教育領域對計算機技術進行普及，是未來我國保持強大競爭力的基礎，也使計算機基礎教育受到越來越多人的重視，推動了計算機基礎教學的普及。我國先后將計算機基礎教育納入各種高校的基礎教學版塊中，在各個院校開展計算機基礎教學，使我國計算機基礎教學水平得到了很大發展[4]。因此基于大數據對計算機基礎教學改革進行深入研究。

1 教學模式優化

基于大數據對當前計算機基礎教學中存在的問題進行挖掘，并針對性地提出計算機基礎教學改革策略。首先是對教學模式進行優化，也就是采取分層次教學模式。在這種教學模式中，需要根據實際情況與學生個體之間的差異，將個性化發展作為主要教學目標，對學生的信息素養進行提升[5]。

分層次教學的首要措施是實施選課學分制，也就是使學生能夠以自己的實際情況為依據對某一時段、某一層次的計算機基礎課程進行靈活選擇，遵循教育理念中以人為本的信條。第二個措施就是為學生創造豐富的計算機學習資源，具體包括實驗習題、多媒體視頻教學課件、課堂講義等，使學生能夠在課余時間自主學習，為開展分層次教學的開展打下資源基礎[6]。第三個措施是為學生提供優秀的師資力量，滿足分層次教學開展的實際師資需求。

分層次教學的具體操作流程如下：首先分層教學內容。以實現計算機基礎教學的標準要求為基礎，對多層次的教學目標與學習任務進行設計，使學生能夠以自身原本的計算機水平和能力為依據對學習內容進行靈活選擇。在多層次教學目標與學習任務的設計中，首先應該在主要教學內容中排除辦公軟件教學，這是由于辦公軟件教學目前已經是一種十分基礎的教學內容，對于主要教學內容必須制訂更高的要求[7]。制訂的教學內容的層次共三個，分別為零學分選修的計算機文化基礎、必修的中級計算機應用、選修的高級計算機課程，具體內容如表1所示。

在分層次教學中，當新生入學以后，教研室會對新生進行基礎水平方面的測試，具體考核內容包括Internet應用、Powerpoint操作、Excel操作、操作系統、基礎知識等文化基礎內容，測試方式為網絡考試系統。其中基礎知識的測試方式為單選題，共占10分，而剩余部分的測試方式為操作題。新生測試合格后，直接學習第二層次的課程并可以對第三層次的課程進行選修;測試不合格時，則需要從第一層次課程開始學習。完成第一層次課程的學習后，學生還需要再接受一次基礎水平方面的測試，只有通過該次測試，才能學習第二層次的課程并對第三層次的課程進行選修[9]。

分層次教學模式的實施，能夠解決多元化的計算機基礎知識學習問題與學生間的差異性問題，使學生能夠選擇更適合自身的考試、練習、方法、教學內容等，避免發生過易或過難問題，培養學生計算機學習中的信心和興趣。

接著對練習進行層次化布置。實驗練習是對學生計算機基礎知識鞏固與消化情況的反饋，對實驗題目進行難度劃分，有利于調動學生學習的積極性，鼓勵學生發展創新思維[10]。在劃分實驗題目的難度時，需要注意學生間的水平差異，設計兼具探索、開放特征，存在難度跨度與數量跨度的練習題與作業題。

數量跨度是在設計習題時為滿足不同水平學生的需求，習題數量的設計上需要遵循彈性化原則，有機化結合因材施教與統一要求。難度跨度則是在習題質量的設計上遵循彈性化原則，對習題進行難度上的細致劃分，使不同水平的學生都能找到適合自己并能夠提升自身水平的習題。在存在難度跨度與數量跨度的前提下，所有學生都需要正確而完整地完成最基礎的習題，剩余習題的選擇與完成度可以根據自身水平來決定，并需要在長時間跨度下展現出自己的進步。通過難度跨度與數量跨度的設置，以及多種習題種類的設置，能夠迎合所有學生的需求，使所有學生共同進步。

2 教學方法改革

首先對任務驅動法進行應用，通過應用這種方法能夠對學生獨立解決實際問題的能力以及實操能力進行培養。在應用任務驅動法的過程中，為完成對應學習任務，學生需要自主探索，對新的技能和知識進行學習，并找到任務的解決辦法。

任務驅動法的具體教學流程如下：整體教學環節與任務及其細節均由教師來規劃、設計、布置，學生負責完成教師布設的各項任務。在該過程中，學生首先需要依靠自己的思考與力量完成任務，實在無法解決時，可以向同學或教師求助。在此過程中，學生的思考、探索會為學生帶來深層的拓展機會與主觀上的成長。而被完成的任務則會成為學生成長的見證，通過任務報告，學生可以對學習經驗進行總結、回顧。

具體來說，在任務驅動法中，教學工作會被分解為多個教學任務，學生對這些任務進行完成，在該過程中，主觀能動性的發揮對于任務的完成有重要意義，教師在該過程中扮演的是線索提供者的角色，還要注意對學生的自主能力進行發展。該過程中，教學的中心是學生而非教師，教學過程由單方面的知識輸送改成雙向互動式教學，學生的學習過程由被動式改為主動式，教學設計也變得更具人性化，學生的綜合能力和知識面可以被全面拓展，大大提升了學生學習計算機基礎知識的積極性。

還可以組織進行協作學習。在基礎知識教學中，使學生組成學習小組，并明確組內分工，使學生互相幫助，通過集思廣益共同完成任務。在課后，可以通過小組對某些課題進行討論，使學生對該課題做出更多的思考，收獲更多的知識。

3 增加課外實踐活動

增加課外實踐活動的方式可以綜合培養學生的專業水平與計算機水平，同時培養學生的創新精神與創業水平。例如學生參加項目開發活動時，教師會選出與學生專業有關的選題，在該范疇中學生對題目進行自主選擇。接著學生利用計算機基礎知識對題目的解決方法進行設計并實現該方法。在開展實踐活動時，學生會經歷開展項目的整體過程，包括答辯、形成報告、實現、設計、選題等。在該過程中，能夠對學生進行專業知識與計算機知識的全面性實操培養，強化其計算機基礎知識，使學生獲得更多實踐機會。

4 積極組織計算機類別創業創新競賽

高校應積極組織學生參加各種校內外計算機類別的創業創新競賽，以及高校也應積極組織創辦各種計算機類別的創業創新競賽。

通過競賽對計算機基礎教學改革進程進行推動。在參加計算機類別創業創新競賽的過程中，學生可以得到心態與實操能力的極大鍛煉，對于學生以后的就業與發展有很大意義。通過舉辦與參加計算機類別創業創新競賽，高校可以挖掘計算機人才，也能夠對教學改革所取得的成果進行檢驗與展示，使學生更加重視基礎知識的學習。在學生參加各種校內外計算機類別的創業創新競賽時，教師應依據競賽要求和內容，組織學生準備參賽的相關內容，并對學生進行參賽前的培訓，以及進行競賽的模擬演練。在該過程中，學生可以得到交流溝通、心理承受、分工合作、組織協調等能力的鍛煉，培養學生創業創新品質。通過參加各種校內外計算機類別的創業創新競賽，還能使學生將實際應用與所學知識結合起來，提高基礎知識的教學效果。

5 結束語

在研究過程中，分析了當前我國高校計算機基礎教學中存在的問題，掌握了整體教學現狀，并提出了一系列改革策略，指明了改革的方向。由于研究時間比較有限，在研究中存在很多不足之處，今后將會擴大調查范圍，開展更加深入的研究。也會對所提出的改革策略進行實施，并針對實施中存在的問題與阻礙進行深入研究。總之，將會對教學改革問題進行長久的關注與研究，力求在教學改革中取得更多成果，提高我國整體計算機教育水平。

參考文獻：

[1] 余楊奎.《計算機教育教學改革與實踐》下的食品專業計算機應用課程教學改革研究[J].食品工業，2020，41（12）：413-414.

[2] 盧秋錦.基于智慧教育的專業教學模式探索與實踐——以計算機網絡技術專業教學模式改革為例[J].福建茶葉，2019，41（10）：227-228.

[3] 劉東亮，劉永杰，李智慧.理論力學與計算機計算教學深度改革的實施經驗和體會[J].力學與實踐，2019，41（3）：341-344.

[4] 呂亞麗，冀素琴，張普洋，等.MOOC理念下的地方財經類院校“計算機導論”課程教學改革探究——以山西財經大學為例[J].教育理論與實踐，2019，39（18）：57-58.

[5] 侯玲.計算機輔助設計在高校服裝設計教學中的應用研究——評《服裝設計概論》[J].上海紡織科技，2019，47（10）：99-100.

[6] 張承龍，曹華偉，王國波，等.面向高通量計算機的圖算法優化技術[J].計算機研究與發展，2020，57（6）：1152-1163.

[7] 陳勝娣，魏維，何冰倩，等.基于改進的深度卷積神經網絡的人體動作識別方法[J].計算機應用研究，2019，36（3）：945-949，953.

[8] 康建宏，張欣雨，鄔錦華，等.計算機數據中心液氮防滅火數值模擬[J].消防科學與技術，2020，39（7）：904-907.

[9] 馬維華，趙懷林，朱紀洪，等.電推進系統計算機的在線優化升級研究與設計[J].現代電子技術，2019，42（6）：38-42.

[10] 田心宇，姚英.一種新型BIT技術在機載計算機設計中的應用研究[J].微電子學與計算機，2019，36（4）：29-32.

【通聯編輯：張薇】