大数据时代机电一体化专业教育模式创新问题研究

2015-05-30 20:31师一帅
中国市场 2015年41期
关键词:教学创新大数据

师一帅

[摘 要]“大数据”的概念自提出以来,被引入不同的领域,改变着人类的生活。在这样的背景下,人们可以将数据进行整合、分析,并发现新的知识、创造新的价值。大数据会给机电一体化专业教育带来怎样的机遇与挑战,是非常值得深入研究的。传统的机电一体化教育普遍存在“重知识、轻能力”的倾向,这一方面阻碍了教学效率的提升,另一方面使得现有人才培养不能满足新经济形势的要求。因此,文章立足大数据的时代发展背景,研究机电一体化专业教育模式的创新,以期实现职业教育质量的提升。

[关键词]大数据;机电一体化专业;教学创新

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2015.41.075

1 现有机电一体化专业教学现状及问题分析

1.1 在教学理念上

传统机电一体化的教学往往由教师占据主导地位,是整个教学过程的规划者与管理者。而学生则处于相对被动的地位,并且在传统教学理念下,学生已经习惯了“填鸭式”的教育方式。传统的教学理念一方面使得教师忽视了对学生学习情况的感知,缺少改良教学内容和教学方法的动力;另一方面,学生也没有自主学习和探知新知的动力,无法满足知识爆发时代下社会对人才的需求。

1.2 在教学内容上

目前机电一体化专业所用的教材主要是国内学者结合中国企业实际编著的教材。教学内容存在严重的滞后性,这不仅阻碍了教学与企业实际的结合,也降低了人才培养的效率。除此之外,教学内容的变革缺乏学生的反馈机制,而事实上学生对于教学内容是有发言权的,在进行教学内容变革时考虑学生的意见,对于提高教学内容的可读性、可理解性和针对性具有重要意义。然而,实际上,学生针对教学内容的反馈渠道并不畅通。

1.3 在教学方法上

机电一体化专业现有的教学方式仍然是以课堂学习为中心、以课后练习为辅助的教学方法。传统机电一体化专业的教学方法忽视了学生学习的自主性,过分强调课堂的作用。学生习惯了在课堂中被动的听讲,在教师没有提出关于课后学习硬性规定的前提下,学生的自学与课后复习往往存在严重不足的情况。这一问题在传统的教学方法下,除了可以通过考试被教师发觉以外,并不容易暴露出来。

2 大数据背景下机电一体化专业教育新契机

麦肯锡公司在2011年5月发布的《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》报告中首次提出了“大数据”的概念。维基百科将大数据定义为:所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。研究咨询机构Gartner对大数据的定义是:“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据的不断发展也为教育领域带来了新的发展机遇。学习分析技术是“大数据”挖掘技术在教育领域的应用,即采用先进的分析方法和研究工具,对反映受教育者学习情况的数据进行跟踪分析,从而评估学术进展、发现与预测教学问题,并实现教育活动优化的技术手段的集合体。学习分析技术(Learning Analytics Technology)具有如下特点:全新的分析工具与分析方法、分析与预测结果的直观性、提供方便快捷的师生交流平台(学情反馈机制)、多元化的数据来源。

大数据背景下,学习分析技术的应用,为职业技术教育提供了一个新的框架模式。突破传统的教育模式,改良机电一体化的教学理念、教学内容及手段,实现传统机电一体化教育与现代科技的有机结合,能够有效规避传统教育模式中的问题。将学习分析技术应用到机电一体化的教育中,能够极大地提高教学数据的可得性,大大降低数据采集成本,提高数据质量,并且其模糊化的相关关系计算可以发现不容易被察觉的教学问题,为尝试新的教学模式提供统计上的基础。因此,应用学习分析技术对机电一体化专业教学进行创新,无论是对学生、学校管理人员,还是教师都具有非常重要的理论价值与现实意义。

3 机电一体化专业教育创新要素分析

3.1 教学理念创新

在传统机电一体化教学模式中的,老师的经验教学在教学活动的开展中起着主要作用,老师往往依据多年来形成的教学经验对学生进行指导教育,这种教育方式是以教师为中心的教学理念形成的原因之一。然而,经过多年的教学实践,我们发现教师的“经验”的积累需要大量的教学经历才得以形成,难以进行有效的转移,并且这些经验往往具有一定的主观性,其可靠性、可测性的不足,这种依靠“经验”的教学方式阻碍了教学效率的更进一步提升。大数据的应用、学习分析技术的推广,为机电一体化专业教学理念的更新提供了新思路。通过利用学习分析技术,教师能够记录在教学中发现的问题以及问题的成因,大量的数据形成后,通过对数据之间相关性的分析,可以帮助教师高效的寻找到解决问题的方案,即通过大数据分析解决教学问题。同时,教师可以利用大数据学习分析技术,针对不同学生进行个性化教学。例如,教师在得到某个学生在测试题库中每道题的完成时间、错题数等数据后,可以有针对性地对该生学习情况进行了解和分析,并且有针对性地对教学内容进行调整,进而提高教学效率。

3.2 教学方法创新

对于机电一体化专业的教学方法,本文认为应该从线下的单一多媒体教学、实训教学,转向线上的复杂教学软件教学。传统的教学方式下,教师采用的是操作最为简单的Power Point幻灯片等多媒体形式进行教学,然而大量的实践教学经验表明,单纯使用这种多媒体教学方式的教学效果并不乐观,甚至还要差于传统的板书教学。科学技术的发展,也丰富了职业教育的教学手段,因此机电一体化专业在教学方法上,应该突破落后的多媒体教学手段,试图建立复杂的、多元的线上教学系统,用以满足学生在新时代下的学习需要。

3.3 教学内容创新

传统机电一体化专业的教育中,教师负责安排学生的学习内容及学习任务,这种方式的缺陷在于教师会受到教学资源、自身经历等方面限制,难以做到“因材施教”。然而,在大数据高速发展的今天,互联网已经能够成为学生学习的另一个重要知识来源,学生可根据个人情况为自己设计学习方案,合理安排每天的学生生活,如每天做题数目、学习间歇休息的时长等。这种方式一方面可以提高学生学习的自主性,同时这种“自发性”的学习活动也能够丰富学生的学习内容,从而在知识爆炸的今天,使学生掌握更多有用的知识。

4 结 论

本文以大数据的高速发展为背景,在分析了机电一体化专业的教学现状及问题的基础上,探讨了大数据下的学习分析技术为机电一体化专业教育带来的新契机,并从教学理念、教学方法、教学内容三个方面对机电一体化专业教育的创新进行了分析。机电一体化专业创新教育模式能够改变传统职业教育中“填鸭式”的教育现状,实现传统教育与信息技术的有机结合,提高学生的自主性。然而,在对教育模式进行创新的同时,仍然需要认识到创新的应用是以技术的高速发展和成熟为前提的,教育工作者应该不断提高自身的数据分析能力,把握新的技术走向,抓住大数据时代的机遇,应用大数据分析手段解决教育中的实际问题。

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