基于大数据的定制化混合式教学模式研究

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一、前言

目前，高等教育教学中存在着教师授课方法沿用传统教学方式居多，课堂吸引力不足，学生对教学内容兴趣不大等现象。同时，移动通讯设备(手机)的普及与互联网技术的发展，大学生接触外界的途径突破时空限制，对未知事物的了解变得便捷且有效。如果教学方式依旧沿用传统的课堂说教式教学，学生只是被动接受或者参与度、选择性不高的情况下，只能让学生将课堂“拒之门外”，大学的教育效果将大打折扣。如何让大学生在一定限度能最大程度实现自由选择、灵活教学，这是互联网技术快速发展背景下，高校教学必须考虑的现实问题。大数据等新兴信息化技术的应用为高等教育提供了一种全新的可能性，将定制化教学与传统模式相互结合是具有现实意义的。

二、大数据与定制化教学

“大数据”又被称为巨量数据,本文中“大数据”专指以多种方式和渠道收集巨大的数据组(教学资源),并对此进行整理和分析,从中发现出各种数据间隐藏的联系[1]。阿尔文·托夫勒在《未来的冲击》(Future Shock)一书中最早给出了“定制”的思想，提出一种以大规模生产的时间和成本来为用户提供符合其需求的产品和服务的一种新型生产方式。经过不断发展与实践，定制化理论已十分成熟。定制化是相对于标准化而言的，它是为了满足个体需求而进行专门的设计、开发以及生产制作等流程，是按客户的个性需求进行定做[2]。定制化教学时间将学习内容模块化、碎片化，教育对象按照不同需求进行自由选择，实现不同教育目标的教学过程。定制化教学赋予教育对象一定的自由度，在特定范围内按个人兴趣喜好、自身认知条件、可分配时间等自由选择学习模块，达到规定的教学目标要求。

三、基于大数据定制化教学模式

高等院校开展定制化教学要基于教学资源的大数据平台，通过各专业、各课程的教学资源(特别是数字化教学资源，如微课、慕课、网络课程等)建设，人才培养方案分为学校集中组织教学部分(A类)以及学生自主选择学习部分构成(B类)，即将传统部分课堂教学内容通过互联网进行开放，大学生按需选择，并通过严格的考核检验学生的学习效果，进而实现传统教学方式与定制化教学的相互补充。大数据教学平台的建设不单单包括教学资源建设，还包括使用者的信息反馈、使用效果的评价、学习考核成绩分析等。

基于大数据的定制化混合式教学模式可以适用于专业层面以及同专业学生学习。例如小马同学要取得本专业的毕业证书，则他需要修满本专业A类与B类设定的最低学分，包括对应的Tsi,j、TYi,j、HXi,j(i=1,2,3；j=1,2,3…)各模块中最低学分。则他需要按学校组织的A类教学中及格，同时自由选修B类课程达到所需学分，其中B类的Tsi,j、TYi,j、HXi,j、TZi,j(i=1,2,3；j=1,2,3…n)课程必须按照教学管理完成各自子模块的最低学分。B类课程的完成就是基于大数据的教学资源，学生自主学习、自由支配时间、自由选择学习部分，实现网上测试、答疑解惑、网上递交作业批改等，教师按规定指导并考核选择相应模块的学生，为教师计算相应的工作量。

如果小马同学需要选修第二学位，对应专业的课程资源同样分为上述模块，则小马同学仅需要对应完成Tsi,j、TYi,j、HXi,j(i=1,2,3；j=1,2,3…n)模块中部分课程，修满对应学分即可，其它要求同上。第二学位对A类要求相应降低，加大B类教学资源的利用，同时确保考核过程严肃且公平，不能以牺牲人才培养质量为代价。

对于在职人员培训人员，则可以采用完全B类教学资源开发与考核，或者A类作为辅助教学，但所占比例要在较小比例范围内。

四、注意问题

(1)大数据的建立需要突破区域、校际的界限，由全国教学管理机构进行统筹规划，对各专业、各门课程进行广泛征集与汇总。(2)同一个课程或者知识点可以出现多个版本(不同院校、不同作者)，实现教学资源的“百家争鸣、百花齐放”，给学生以最大的自由选择度。(3)定制化教学一定与学分制、走读制等系统化教学管理相配套，以严格的考核标准为核心，赋予学生自由选择、自由“定制”学习的权利。