PBL教學法在大數據課程教學中的應用研究＊

劉媛媛，楊曉敏

(運城學院數學與信息技術學院，山西 運城 044000)

0 引言

信息化時代，隨著數據量的不斷攀升，大數據技術推動了信息科學技術的又一次飛躍，加上云計算和人工智能等新型技術的加成，大數據技術已經成為了激發生產力的新內核[1-2]?；诖?，大數據相關專業的建設和改革迎來了新的機遇，大數據類課程，旨在培養學生的數據素養、數據意識、數據思維及數據分析能力[3]。

大數據類課程具有很強的行業背景和實踐應用意義，基于問題情境的PBL 教學法非常適用。因此，本文在大數據課程的教學過程中引入了PBL 教學模式，分別針對問題情境、教師、學生這三大要素進行了教學設計，設計了與實際應用密切結合的案例，將教師的角色由“信息提供者”調整為“引導者”，而學生成為了教學過程的中心，并基于PBL 教學模式梳理了實施流程，調整了考核方案，極大的提升了學生的積極性和自主學習的能力[4]。

1 PBL教學模式簡介

PBL（Problem-Based Learning）是一種以問題為導向的教學模式[5]，該教學模式焦距于問題、教師和學生三大基本要素。其中問題是整個教學方法的中心，通常由教師將真實情境中的各種復雜案例進行引入；學生是學習的主體，通過分組的方式進行問題的分析和討論，并在此過程中逐漸明確思路，確認項目實施方案；教師是教學過程的主導者和輔助者，應密切關注學生的討論狀態，并適時提供引導，發現學生閃光點予以肯定，充分調動學生學習的動力和熱情。

在大數據課程教學中融入PBL 教學法，通過把契合相關知識點、符合真實情境的實際應用問題引入教學，來激發學生的學習興趣，并且在小組討論的過程中更容易發現自身的優勢和知識上的缺陷，為后續的學習提供更加明確的指導。

2 PBL教學模式下大數據課程方案設計

融入PBL 的教學方案包含問題、學生、教師三大要素，本文針對這三大要素分別進行教學設計，明確每個模塊的任務，采用線上線下相結合的混合式教學方式將這三大要素結合在一起，共同完成教學方案的實施[6]。

2.1 PBL教學中問題情境的設計

PBL 教學模式中，問題情境為整個教學過程的核心，本文針大數據課程教學的需求，基于實際生活中的案例，設計了貼合教學知識點的實踐項目，針對每一個重要知識點都設計了相應的案例，從數據探索、數據預處理、數據模型到模型結果分析等各個環節都與實際案例相結合，一改傳統教學方式下的純理論講解，讓學生在分組討論和實踐中獲得了更好的鍛煉。以算法部分為例，其案例設計如表1所示。

表1 算法部分案例設計

2.2 PBL模式下教師角色的定位

在PBL 教學模式下，教師除了講解主要知識點，更主要的職責在于對學生提供指導和評價。首先，教師需要在題目引入時對學生進行引導，結合實際應用，介紹案例背景，引起學生興趣。其次，在學生討論過程中，教師需提供指導，幫助學生制定切實可行的項目方案，確認學生數據處理方案是否可行，模型選取是否合適，小組分工是否明確等。最后，學生提交代碼后，需根據考核方案給出合理的評價。在此過程中，教師需要把握指導的尺度，在首次指導時，可以盡可能詳盡，幫助學生養成良好的習慣，后續實驗中應逐步減少指導內容，培養學生自主解決問題的能力。

因此，在整個PBL 教學過程中教師的角色定位應該是不斷變化的，比如，在學生討論過程中，教師充當的角色為聆聽者和觀察者，但當學生的討論出現問題時，教師應該適當的引導和協調，并密切關注學生在討論過程中的表現，發現學生的閃光點，予以及時的鼓勵，從而調動起學生的學習熱情。PBL 教學模式中教師的角色定位如圖1所示。

圖1 PBL教學模式中教師的角色定位

2.3 PBL教學模式下學生的學習模式

PBL模式下，學生的角色發生了改變，由傳統模式下的“被動接受者”轉變為“主動探索者”。課程改革中，以與學生的生活密切聯系的問題情境作為引入，更能調動學生的積極性，學生在興趣的驅使下搜集資料、討論方案，在討論的過程中通常會暴露知識的盲點，在此過程中，教師加以引導，學生對于知識點的理解無疑會更加深刻。

在整個教學過程中，通過由易至難的案例設計，讓學生逐漸完成更加復雜的數據分析任務，逐步提升分析問題、解決問題的能力，并在分工合作的環境下意識到團隊的重要性，在提高動手能力的同時提高了協作能力，在遇到困難的情況下由一開始的教師引導逐步過渡到自主探索，自主學習，自己去發現和轉換復雜的信息，從而構建出自己的理論框架和思維方式。因此，PBL作為一種“主動學習”的方式，其效果和成效要遠遠大于傳統的被動學習。

3 PBL模式下大數據課程方案實施

3.1 PBL模式下大數據課程方案實施流程

本次融入PBL 的大數據課程改革基于一定的應用情境引出知識點，并采用經典案例進行講解，更有利于學生掌握。在教學過程中，組織學生以小組為單位，基于問題情境進行討論，完成案例分析任務，具體實施步驟如下。

⑴教師設計多個與實際生產生活相關的項目，創設問題情境，并在該情境中囊括相應理論課程的知識點；

⑵課前，教師將項目下發，學生組織學習小組，提前準備資料，此時可以輔以慕課資源進行知識面擴展，實現線上線下的混合式教學；

⑶課上，教師有針對性地講解主要知識點并介紹案例背景，充分調動學生的學習興趣；

⑷小組成員針對案例進行討論，確定技術方案，選擇模型，完成案例分析任務，在此過程中教師負責引導學生，并給予學生適當的指導和評價；

⑸學生以組為單位完成實踐任務，形成分析報告，并進行答辯，闡述數據處理方法，建模過程，并對模型進行評估，教師評價方案是否合理，指出學生亮點并給出改進意見。

在此過程中，教師由傳統教學中的主導者成為輔助者，而學生成為整個教學過程的中心，通過自主學習和團隊協作完成案例的數據探索、數據處理、建模訓練、模型評估和報告編寫等整個過程，而教師則根據學生的總體表現給出綜合評價，整個教學模式實施過程計如圖2所示。

圖2 PBL教學模式實施流程圖

3.2 PBL模式下大數據課程評價體系

在大數據技術課程考核中，由于引入PBL 教學模式，原有的教學評價方式也將進行相應的修改。與傳統的靜態評價方式不同，PBL 教育模式的評價為一個動態的過程，即將整個課程看成是一個包含有若干個部分的整體，每一部分都是相互關聯的，每個項目的階段評價都是一個過渡性的評價。

為了更加科學合理的對學生進行評價，結合大數據技術課程實踐性強的特征，構建了多元化的考核方式。首先，課程的考核方案由50%的平時成績和50%的課程期末報告組成，調整了平時成績的比例，使其達到了50%，更加注重學生在整個學期每一階段的動態表現。其中平時成績又由20%的平時表現，40%的作業和40%實驗組成，其中平時表現包括課堂考勤、課堂提問及分組討論中的個人表現等，作業為課程的階段性作業，由學生個人完成，而實驗和期末課程的報告則按小組提交。整個考核方案更加注重學生在整個學期的動態表現，既關注了學生的個人能力，又關注到了小組成員之間的分工合作，能夠更加全面的對學生的學習情況做出評價，從而更好的提高學生的學習積極性。

實施PBL 教學法后，教學實踐的結果表明，學生的平均成績從81.6 分提高到了83.7 分，同時學生自主學習的興趣得到了提高，學生的計算機專業素養得到了加強，實際操作能力得到了提升，響應了新工科下的教學培養方案。

4 結束語

大數據時代背景下，大數據課程對于培養具有大數據思維的復合型人才具有重要的指導意義，本文在教學過程中應用了PBL 教學模式，以實際應用情境為中心，學生分組討論完成實踐項目。教師由傳統教學模式中的信息傳遞者轉為引導者，充分調動學生的積極性，這是“新工科”背景下提升學生自主學習積極性、培養學生團結協作能力和動手能力行之有效的方法，是提升學生專業核心素養的基礎。PBL 教學模式在實施過程中還存在一些問題，例如同一小組不同學生項目貢獻度的評估，實驗項目選取時難易程度不同造成的最終實現效果的不同等，這也是在后續的教學工作中需要進一步研究改進的部分。