“大数据+”继续教育：继续教育如何拥抱大数据时代

郜盼盼+贾伟+马凤涛

摘 要：通过调研继续教育目前的现状和问题，分析大数据技术对继续教育教学产生的影响，探索继续教育在大数据时代应如何创新教学模式，实现个性化教育管理与服务，提升继续教育的核心竞争力。

关键词：大数据；继续教育；个性化；学习评价

中图分类号：G726 文献标识码：A

党的十八大以来，习近平总书记多次强调中国要坚定实施科教兴国战略，创新教育方法，努力发展全民教育、终身教育，建设学习型社会。高校积极搭建继续教育平台，探索形式各异的继续教育模式。伴随云计算、移动通讯、物联网等新一代信息技术的高速发展，大数据的获取保存成为可能，这将为社会各个领域带来深刻影响，与国家终身教育息息相关的继续教育更是站在了大数据时代的风口浪尖。在这种形势下，继续教育只有创新教育方法，顺应时代发展，才能摆脱僵化被动的状态，张开双臂拥抱大数据时代。

一、继续教育目前的现状和问题

（一）教学内容与教学方法单一

目前我国继续教育普遍依附于传统的普通高等教育，仍以学历教育为主，没有根据职业化需求突出岗位培训、成人教育的特色，体现出实践性、技能性、行业性优势，学生虽然在学历上有所提高，但实践技能并无太大长进。检验继续教育效果的方式也是以“普教化”为标准，没有在发展中形成自己的特色。

在专业设置和教学内容上，缺乏现代教育意识与通识教育观念，教学设置单调、陈旧、脱离实际，缺乏活力和吸引力。在教学方法上，面授教学是全日制课堂教学的压缩版；使用的教材基本套用高职全日制；教学计划、考试形式等没有脱离普通高等教育的教育模式，没有体现在职人员学习的特点。日常教学也只是传统意义上的说教式教学，缺乏现代意义的柔性服务，不能因材施教。

（二）教学互动反馈机制缺失

对于教学而言最为关键的就是教与学之间的互动，互动效果如何直接影响着教学效果。远程继续教育把传统课堂的教学内容平行搬移到互联网上，属于以知识传递为中心的接受认知，是单向的课程资源共享平台，老师无须组织教学活动，仅提供数字化教学资源即可。教学形式为单一的线性教学方式，学生在网上点播老师的授课录像，遇到问题时无法与教师或其他同学互动交流，不能及时解决学习中遇到的难题，老师也了解不到学生具体的学习情况和学习进度，不能及时辅导，缺乏师生互动，生生互动，因此大部分继续教育的网络教学效果并不是很好。

（三）教育评价机制单一

教育评价是根据一定的教育价值观或教育目标，运用有效的评价技术和手段，通过系统地搜集信息资料和分析整理，对教育活动满足教育主體需要的程度作出的价值判断活动。

我国目前的继续教育基本上是只抓招生和发证两头，限于数据来源和评价信息的数量规模，难以获取量化的数据支持。教学评价更多是基于学生考试成绩、作业成绩和平时课堂表现进行的结果性评价与经验性评价，并未形成发展性教育评价观，从学生的需要出发，重视学习过程、学习体验和师生交流，量身定制学习方案，更好地达成学习目标。

（四）专业课程设置与市场需求不符

继续教育的目的或是提高学生的任职能力，或是为跳槽、转岗后的个人发展提供支撑。明确的目标指向决定了高校继续教育在内容上既要有针对性，也要有层次性，必须贴合企业实际和市场需求，做到“实际需要什么，就教授什么”。

然而目前我国各高校继续教育在专业开设、课程设置、教学方式和手段等方面办学同质化严重，依旧是传统的课程内容和教学方法，与市场需求脱节。在培养模式上仍以应试教育为主，缺少顺应时代发展的非学历教育，不能很好地适应市场和社会对人才的需求。

二、“大数据+”继续教育

20世纪90年代，印度著名的教育学家苏伽特？米特拉在做过大量实证试验后提出“学习是一种自组织行为”。大数据时代是建立在通过互联网、物联网等现代网络渠道广泛大量数据资源收集基础上的数据存储、价值提炼、智能处理和展示的信息时代，更是充分演绎了新时期自组织的个性化学习过程。大数据时代的到来，促使传统的“经验式”教学模式向“数据服务”教学模式转变。通过对学生相关数据进行分析，关注每个学习者的微观表现，有针对性地调整教学方案，发展优势潜能，实现个性化教育管理和服务。

（一）教育评价的客观性

发展性教育评价观需要及时有效地把握学生日常学习过程中的表现、所取得的成绩以及所反映出的情感、态度、策略等方面的发展，但如何获取产生于课堂、作业、师生或生生互动过程中的相关信息是一大难题。

大数据时代以云计算、物联网作为载体，在后台默默记录学生整个学习过程中产生的不同层面数据和信息，以全面的大数据为基础依托于相关的评价模型进行分析，全方位了解学生的过程性学习信息。大数据有能力关注每一个学生每时每刻的学习活动中产生的微观表现，如记录提问的教学内容、重复审题和修正答案的次数、视线停留在教师身上的时间、合作学习讨论的频率等等。更为可贵的是，这些数据的记录是悄然进行的，学生不愿在实验情境下表现出来的行为也能得到完整的呈现，因此数据也更为真实自然。大数据的应用使我们可以更多地关注学习过程， 了解是哪些因素影响了学业水平并找出这些因素间的关系，从而提高教育评价的客观性。

（二）教育方式的个性化

国际个性化教育协会将个性化教育定义为：为受教育者量身定制教育目标、教育计划、教育培训方法、辅导方案并加以执行，组织相关专业人员为受教育者提供学习管理策略、知识管理技术以及整合有效的教育资源，帮助受教育者突破生存限制，实现自我成长、自我实现和自我超越。个性化教育要求施教者必须了解学生已有的知识储备、学习能力以及兴趣特长等，尽管过去我们也强调因材施教，但真正做到这一点并非易事，大数据时代为这一切提供了可能。

在大数据时代，继续教育学习者可以按照自己的偏好，不固定时间地点，灵活地进行个性化学习。在线学习平台会自动留存学习者的学习行为数据，系统后台根据不断更新的行为数据进行分析预测，评估学生的优缺点，分析学生的思考习惯，创建心理测量图，并根据学生的学习进展实时调整之后的学习内容和重点，从而实现对学习者的学习行为及时自动提示、引导和评价。在大数据的支撑下，面对同样的教学内容，每个学生的不同表现和反馈内容被传送到后台，系统可以对学生进行分门别类，总结出各类的特点和相应最优的学习方法。通过对大量教学数据的归纳分析，也可以起到预测效果，什么样的学习内容、什么类型的教学方法更适合当前学习的学生，结合对市场数据的分析，能够明晰当下的市场需求，有助于为学生按需推荐课程内容，真正做到继续教育课程内容与市场需求同步化。

三、继续教育如何拥抱大数据时代

（一）改变教学模式，提高教育质量

1.改变教学模式，实现混合式教学

大数据时代，教师在固定的场所以一对多的教学模式对学生进行单向灌输式教学，必将变为翻转课堂与在线学习互动相结合的混合式教学模式。与按部就班、限定时间空间的传统课堂教学模式相比，在线学习能为学生提供更加自主的学习空间，10分钟左右的交互式短视频配套相应的测试学习模式，能有效减少在线学习过程中产生的视觉疲劳，促进学生集中注意力。

在线学习平台会留下宝贵的学习行为数据资料，比如鼠标的点击情况，在视频某处的重复观看和暂停，答错的题目是否会回顾复习等等。当数据量积累到一定程度，继续教育者通过对群体的学习行为模式进行数据挖掘，就会得出学习规律，判定出哪些知识点需要重点强调，有针对性地开展教学和指导。通过大规模教学数据与课程资源的反复检验和改进，进一步提高在线教学资源的优质性。这种在线学习与课堂教学相结合的混合式教学模式，可以使参加继续教育的学生更加合理地安排学习时间，用课堂上的探究式学习巩固在学习平台上的学习效果，最大程度地提高继续教育教学质量。

2.优化教学互动，提升教学效果

继续教育开放的在线学习平台为生生、师生、师师搭建良好的交流途径，鼓励学生协同学习、发表观点、交流看法，培养互相学习的氛围，在探讨中提出问题，在相互质疑与论证中得出正确的结论，共同进步。这样的互动过程也有助于老师掌握学生的学习情况，便于老师对学生有针对性地答疑解惑，解决其学习过程中的问题。此外，老师之间也可以通过交流平台对课程的教学重点、难点进行分析探讨，以促进产生新的更加科学合理的教学方式。

教师可以通过大数据技术对学生学习行为、学习爱好等非结构化数据进行分析及挖掘，做出预测并及时做出决策调整，规划出最有效的学习路径，设计弹性的教学运作机制，使教育更具特色和个性。学生可以借助大数据，更好地了解、总结自己的学习状况，不断调整学习策略，有针对性开展自主学习，大大提高自己的学习效率。

（二）建立资源共享机制，实现教学资源互通

我国继续教育应逐步实现资源共享机制，可以借鉴MOOC的发展模式。目前MOOC在线教育模式已经从原来的课程展示与免费学习阶段迈向学分认证阶段，这也是MOOC可持续发展的关键，美国三大MOOC平台已经先后推出了学习成果认证机制。继续教育也应推进学历教育与非学历教育的协调发展，推进教育资源共享。参考MOOC平台的运营模式，建立教育资源共享机制。首先，建立标准统一、形式多样、满足经济社会发展和适应各类人群教育需求的办学模式。利用高校多种教育形式并举的优势，实现校内各种资源的共享使用，避免重复建设造成浪费。其次，适当引进MOOC平台课程，选取合适的课程进入课程体系，鼓励学生进行选修或作为专业课的教学辅助。高校应挖掘内在优势，理顺管理体制和运行机制，打破各形式独立办学的堡垒，提高教学资源的共建共享力度。

（三）结合数据分析，实现按需定制

1.以市场需求为导向制定培训计划

高校继续教育以满足市场需求为人才培养的目标，因此继续教育人才培养制度要以市场需求为导向。

大数据时代的到来，使高校可以在广泛大量数据资源的收集基础上，进行数据挖掘分析，掌握市场需求情况，从而在政策引导下，紧密围绕需求制定培训计划，准确定位，充分调研，开发能够满足各种需求的培训项目。在发挥高校学科、行业优势的基础上开展继续教育办学，利用学校优势学科形成的产学研平台和教学资源，将前沿理论与实践应用紧密结合，为行业企业提供订单式的形式丰富的继续教育服务。

2.实现个性化课程定制

建立于基础教育之上的继续教育要进一步遵循个性化教育理念，通过对被教育对象进行综合调查、研究分析，根据学生的潜质特征和自我价值倾向，制定出符合其目标与要求的培养方案。

与基础教育不同，参加继续教育的学生大多已经积累了一定的行业知识技能，有了相对丰富的工作经验，参加再教育的目的或是希望解决工作中的难题，或是接受新领域新知识，或是进行学历提升。继续教育者应当根据学生不同的需求实现个性化课程定制，在较短时间内使学生在专业知识、行业技能、工作方法、学习观念等方面获得突破性进展，并具备更强的独立创新能力。

（四）成果互认，实现多方位教育衔接

多方位教育衔接包括不同学历层次、不同学习形式、学历教育与非学历教育的衔接，学历教育与职业资格认证的衔接，相近专业课程衔接等，关键点在于成果互认的学习评价制度。

通过设立以学分互认为标志的学分银行制度，有计划地推进不同类型继续教育之间的学分互认。学生可在“学分银行”中开户，自主调节学习进度、学习年限，将获得的学分存入“银行”积累起來且终身有效，达到一定学分后即可获得学位或进入相应层级的高校进修，也可与就职条件相关联。完善配套的学分政策及继续教育质量保障政策，践行教育起点、过程及结果的平等，必将显著增强大数据时代下的继续教育吸引力。

四、结语

继续教育作为我国构建学习型社会终身教育大体系的重要部分，目前受限于资源与技术，存在教学内容与评价机制单一，缺少教学互动反馈机制，专业课程设置脱离市场需求等问题。大数据时代的到来为继续教育破解困境提供了一把利刃，使传统的“经验式”教学模式向“数据服务”教学模式转变有了可能。借助大数据时代的东风，继续教育必将抓住机遇在新形势下迎来一轮新的大发展。

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