(江汉大学设计学院 430056)
大数据的特征可以概括为海量、多样性、密度低、速度快。大数据时代带给人们主要的思维模式为相关性思维、海量储存思维和新媒体思维,而它们正在向教育、经济、医疗、交通等领域快速蔓延。
在以往小数据时代,人们探索未知世界的方式是“主观设想、反复验证”,试图用因果关系解释已经发生的现象。而在大数据时代,人们更多的是通过海量的数据,分析和寻找数据背后的相关关系,并预测未来事件发生的规律。而在新兴的数字化服装设计领域,相关性是验证不同服装廓型与结构关系的重要依据。研究过程中,将服装的结构拆分为不同的部位参数,并通过大量的数据推导演算出公式,便于后期的数字化服装设计系统软件开发,为服装企业的数字化技术覆盖提供科学、高效的技术支撑。
以往人们总是尝试先发现问题,再获取相关信息,探索解决之道。而大数据时代,人们总是先尽可能多的去获取和储存信息,而信息数据价值密度低、数据量大,当遇到问题时再尝试解决问题,其解决的效率和精准度率也有所提升。这种“海量信息”的思维在进行服装流行款式、流行色彩的市场调研时,依然十分适用。
信息数据附着在各类新媒体之上,数据格式多种多样,从网页论坛、视频、网络日志、微博微信、甚至地理位置信息等等。新媒体思维正在改变服装市场的营销方式,服装企业传统的营销手段是实体店集中推广、平面广告以及电视媒体宣传,节假期间雇佣大量劳动力街头派发促销传单。而大数据时代,服装企业充分利用互联网的植入式广告、病毒式推广以及低成本营销,打造网络交易平台,全方位收集消费者信息数据,分析消费者潜在消费动机与偏好,从而在推广品牌的同时扩大销售量。
教师经验的多少与优劣决定了教师在其专业发展上所处的层次和位置。进入大数据时代,计算机将可以通过教师记录的问题和解决方案进行分析,当这种记录达到一定数量时,通过对相关数据的分析将会有类似问题的解决方案。海量的数据存储和相关性分析,将帮助教师团队对教学经验归纳、总结和传承。
随着笔记本电脑、平板电脑逐步进入课堂,教材、教学活动不断被数字化,教育方法应以更丰富多彩的形式融入课堂。网络教学和讨论方式也是大数字时代课堂经常采用的一种教学方式。以服装设计课程为例,在服装风格与流派章节学习中,鼓励学生利用网络资源,进行相关文献查阅,了解不同历史时期服装风格的含义与表现,以演示文档的形式进行小组讨论,并设计“最受欢迎的大学生潮流服饰搭配”问卷进行市场调研,感受数据的多样性以及数据分析方法。
“因材施教”的理念在班级授课制中开展有着相当的难度,在有限的教学时间和教学空间内,教师对学生的“材”无法充分的了解和引导。在大数据时代,教师可以对每个学生学习数据进行分析,将学生的整个学习过程数字化,例如知识点可以被数字化并与测试题建立联系,测试题中每道题的完成时间、错题数等都以数据的方式记录。计算机通过错题分析出每个学生对各章节知识点的掌握程度,从而从根本上落实“因材施教”的教育理念。
在服装结构设计类课程中,将知识点与知识点进行组合并设计考核题目,例如人体测量部位与原型版的对照练习,放松量章节的知识点与不同类型板型对应,款式分析与服装风格分析相关联,从而建立知识点与测试题的联系,用相关性思维解决结构类课程中的每一个细节问题。
随着笔记本电脑、平板电脑逐步进入课堂,教材、教学活动不断被数字化,学生学习过程也将逐渐数字化,学生的学习过程更加受到关注,而对于这些数据的分析与利用,将使得每位学生的发展都有据可依。
例如,在服装工艺类课程中,将更注重实验课程环节的设计与实验过程考核,根据自学能力、创新能力和动手能力来评定学生的综合成绩。鼓励学生海量收集学科咨询,通过自主学习发现问题解决问题,而通过不同考核项目的得分,分析学生的自学能力与学习类型。
互联网上各类教学视频、教学文库林林总总,各类网络学院、网络公开课、精品课程应接不暇。高校须引导学生自主学习,加深学生对当今社会变革的理解和认知,使学生具有大数据思维能力和判别能力,能够在时间学习中利用资源,使数据为专业学习所用。
要求学生能根据不同的需求,利用有效的问题解决思想和方法论,最终形成有效的数据,并能够为大多数人使用。利用定量和定型的分析方法,挖掘数据之间的相关性,并形成数据分析报告。该项能力需在服装专业考察、服装创新实践平台等实践环节的课程中,得到充分的训练。
在大数据时代,单凭一己之力无法应对海量的数据,需要以团队的形式,在共同目标的引导下齐心协力、分工合作,因此要求学生具有很强的团队意识、良好的沟通能力和完善的团队管理制度。
基于以上大数据背景和启示,大数据思维模式正在由商业服务领域向教育领域快速蔓延,大数据时代带给人们主要的思维模式为相关性思维、海量信息思维和新媒体思维,能够与高校服装设计教育理念多角度、多层面融合,从而指导服装设计专业从教学方式、课程知识点设置、考核评分标准等方面做出适应时代的变革。