高职光伏发电工程技术云班课课堂教学诊断研究

詹新生 林蒙丹 张江伟

摘  要 智能手机的普及应用为线上学习提供了可能。以高职光伏发电工程技术课程采用云班课教学为例，分析基于大数据的课堂教学诊断的内涵，探讨如何根据学生使用移动终端的学习轨迹、学习行为，进行大数据采集、分析，对教学情况进行诊断，提升教学过程评价的科学性，促进教学质量的提高。

关键词 云班课;教学诊断;大数据;光伏发电工程技术

中图分类号：G712    文献标识码：B

文章编号：1671-489X（2020）14-0108-04

Research on Teaching Diagnosis of Photovoltaic Power Genera-tion Engineering Technology Cloud Class in Higher Vocational Education//ZHAN Xinsheng， LIN Mengdan， ZHANG Jiangwei

Abstract The popularity of smart phones makes online learning possible. This paper takes cloud class teaching of photovoltaic power

generation engineering technology as an example， analyzes the con-

notation of classroom teaching diagnosis based on big data， discusses

how to use mobile terminal according to the students learning path and learning behavior， conducts big data collection and analysis， diagnoses the teaching situation， improves the scientificity of tea-ching process evaluation， and ultimately improve the teaching quality.

Key words cloud class; teaching diagnosis; big data; photovoltaic power generation engineering technology

1 前言

大學生的学习受移动互联网影响颇深，课堂上“低头一族”不断蔓延，影响了教师教学的积极性，从而影响到教学质量和效果。智能手机不应被课堂所拒绝，可以成为新一代大学生的学习工具。随着信息技术的发展，智能手机在教学中的应用越来越广泛。智能手机是移动互联技术挑战传统课堂的载体，教师必须积极适应这一挑战，将移动互联技术纳入课堂教学策略，积极引导学生正确、合理地使用手机进行学习，提高学习质量。

师生间的交流互动是教学中的重要环节，通过交流互动、教学反馈等，能及时了解教师教学情况与学生学习情况，判断教学目标是否达到，教学方法和教学手段是否需要调整，教学中还存在哪些问题及如何进行改进等。教学诊断，狭义是指某门课程的教学诊断，即针对某门课程的课堂教学情况进行诊断，提出改进措施，从而提高教学质量。

2 基于大数据的课堂教学诊断的内涵

传统的课堂教学诊断，信息主要来源于任课教师，主要存在以下不足：

1）反馈信息的单一性，教师主要通过课堂上面对面交流互动等硬性指标判断课堂活跃度[1];

2）不能较好记录每位学生的学习轨迹;

3）不便于数据汇总分析。

基于大数据下的课堂教学诊断是基于教学过程形成的大数据对教学情况进行诊断。以云班课为例，云班课是一款免费课堂互动教学APP，它基于移动互联环境，实现教师与学生之间的即时互动、资源推送和作业任务，完善的激励与评价体系激发学生在移动设备上自主学习，实时学生学习行为记录实现对学生学习的过程性考核，能为教师提供高质量的教学研究大数据。

下面结合高职院校“光伏发电工程技术”云班课教学情况，说明如何根据教学过程形成的大数据对课堂教学进行分析诊断。

3 云班课的教学过程及大数据的形成

运用云班课可实施线上线下混合式教学，分为课前、课中、课后三个阶段。

课前  教师登录云班课网页端上传教学资源，发布任务，推送给学生;学生收到云班课APP提醒后，按照任务要求进行线上学习;教师针对学生在自主学习过程中遇到的问题进行在线答疑，以此筛选课上需要重点强化的内容[2]。

课中  用云班课签到，检查学生的出勤情况;检查学生线上查看资源情况;通过在线测试，检查学生在课前线上学习情况;对测试情况进行分析、点评，并结合线上答疑情况及教学要求，明确课堂教学需要重点讲解的内容，还可通过讨论、头脑风暴、提问、抢答等方式活跃课堂气氛，提高学生学习兴趣。课堂教学应解决线上不便于学习的知识和技能，课堂教学结束前还可以通过线上测试或实践操作考核的方式，检查学生对所学知识和技能的掌握情况。

课后  主要是对知识的巩固和拓展，如适当加大知识的广度和深度，突出所学知识在实际生活、工作中的应用等。

以上教学活动，只要使用云班课平台，就会在平台上留下学生的学习记录，形成大数据。

4 基于大数据的教学诊断

对于课堂教学诊改而言，要通过教学反馈发现问题、分析问题，最终要解决问题。教学反馈除了师生间面对面的交流互动外，更应该把利用云班课教学形成的大数据作为重要的反馈信息。对两种反馈信息或大数据进行分析，找出教师在教学中和学生在学习中存在的问题，加以改进。

课堂中教学大数据分析  课堂中教学大数据指课堂上学生参与教学活动形成的大数据，包括学生签到、课堂测试、课堂提问、参与讨论等过程中形成的大数据。

1）考勤签到形成大数据分析。图1为学生签到情况汇总，共考勤12次，平均出勤率为96%，图的下方显示按出勤率由低到高的班级学生出勤详情。对出勤率较低的学生应该加以关注，同时和班主任进行交流沟通，了解缺勤情况，共同教育学生。

图2为某天学生出勤情况，对于事假的学生要进一步核实确认，对缺勤的学生要和班主任沟通，查清原因。

2）测试形成的大数据分析。为了检查学生对所学知识的掌握情况，课堂教学中可以安排测试环节。图3为某次测试成绩汇总及学生排名情况，可知本次测试平均分（百分制）为68.8分，有七名学生满分、八名学生不及格，符合正态分布。其中第5题的正确率只有36%，说明本题大多数学生掌握不好，还需进一步讲解或让学生课后复习巩固。

图4为排名靠后的学生得分、考試用时情况，可重点针对不及格的学生加以指导。

还可以对课堂提问、学生参与讨论、头脑风暴等教学活动形成的大数据进行分析，根据反映出的问题加以指导。

学生经验值汇总分析  图5为电子181、光伏181班学生获取经验值（经验值代表学生的学习行为，比如签到、学习教学资源、测试、参加讨论等）的情况，经验值越高，说明该生参与教学活动情况越多，测试获得的成绩越好。对于经验值排名靠后的学生，还可以查看他的学习报告，找出哪些方面还需要改进或努力的方向。

还可以查看每位学生的经验值情况。图6为待提高学生的经验值，包括参与活动、查看资源、课堂出勤占比及参与详情。由图6可知，待提高学生在参与活动、查看资源情况方面经验值不足，课堂上将加强提醒和指导。

还可以通过查看该生的学习报告进一步了解其参与学习情况及与其他学生的经验值对比。图7为待提高学生的学习报告，可知该生签到情况较好，但查阅资源、测试情况比优秀学生经验值、学生平均经验值相差较多，需要重点加以关注、指导。

5 结语

基于云班课的高职光伏发电工程技术课程教学，采用的是线上线下混合式教学，对学生评价包括线上学习评价和线下学习评价。线上学习评价主要以学生在学习过程中得到的经验值为参考，线下学习评价包括实践操作、笔试成绩、课外作业等。线上评价可根据学生学习行为、学习过程形成的大数据进行总结反馈：对普遍存在的问题，应进行教学反思，及时找出教学中存在的不足之处，对于重点知识点加强讲解;对于个别学生存在的问题，应该加强学法指导，对薄弱的知识点加强辅导;对于存在问题较多的学生，还应和班主任进行沟通，共同对其进行教育。实践表明，充分利用云班课教学中形成的大数据对教学情况（或学生学习情况）进行分析诊断，方便、简捷，针对性强，有利用提高教学质量。■

参考文献

[1]朱国美.基于“大数据”背景下课堂教学诊断与改进的思考[J].职业，2019（22）：96-97.

[2]詹新生，张江伟，王锋.高职院校光伏发电工程技术课程混合式教学探讨[J].中国现代教育装备，2019（15）：85-87.