大数据背景下多元混合教学模式构建研究

黄少年 陈荣元 李广琼

摘要：本文以程序设计课程的教学模式改革为主要研究对象，探索在“大数据”背景的各种技术前提下，如何基于目前已有的教学模式，融合多种网络教学资源，构建多元融合的混合教学模式;以加速该类课程资源的整合与优化，促进该类课程理论教学与实践教学的发展，提高相关专业学生的专业能力。

关键词：学习行为分析;教学平台;混合教学模式

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）13-0174-03

1引言

随着物联网、计算机网络、移动自媒体等技术的深入发展，全球数据总量呈现据集爆发式增长，人类社会进入大数据加速发展时代。大数据的概念和价值理念已经逐步被大众所接受;教育领域的工作者也充分意识到大数据在教育领域的典型应用和广泛前景。目前，很多高校根据教学工作的实际需求，借鉴已有的先进教学模式，实时调整教学培养方案，积极探索多种形式的课程实践教学改革方案，如：校企合作、MOCC、网上课程中心等。但由于校企合作耦合度欠佳、网络教学资源建设周期长等问题，以上形式的教学改革的效果还有待进一步提高。本文针对程序设计类课程在实际教学过程中出现的种种问题，直面理论、技术和应用上的挑战，解决如何对教学大数据进行分析建模，如何构建基于教学数据分析的多元混合教学模式，以充分发挥教师的主导作用，又从多方面激发学生的学习自主陛等根本问题。

2国内外研究现状

随着“互联网+”技术的快速发展，国内的许多研究者针对程序设计类课程的混合教学模式进行了研究和探索。黎海生等分析了程序设计课程教学现状，探讨了“互联网+”环境下的教学内容和教学方法改革，并利用项目教学法激发学生的学习兴趣，完善教学评价体系的建设。程格平等针对程序设计类课程在高校实践教学中的现状和主要问题，采用互联网技术优化实践教学模式，构建地方高校程序设计类课程的混合实践教学模式嘲。陈建文结合目前程序设计类课程的教学实际，从程序设计课程内容的逻辑组织和代码实例教学、MOOC教学与SPOC教学、翻转课堂教学方面，探讨如何在程序设计课程中提升当代大学生的思维能力。更多的国内研究者针对具体的程序设计课程，探索该门课程的教学模式改革方式。徐超等人针对“C#程序设计”课程的教学实践具体情况，采用“主导一主体”的教学思想，建设课前、课中、课后相结合的混合式教学资源学习平台。韩道军等针对ASP.NET、MVC、Web程序等网页设计及网站开发类课程，基于新建构主义提出了一种有效的能够对知识点的整合创新的教学模式嘲。国外研究者对网络教学模式的研究起步较早。Armando Fox等提出小型私人在线课程模式（SPOC），建立伯克利软件工程慕课课程，并跟踪研究该教学模式下的教学效果。研究成果表明：教师在SPOC模式中起到主导作用，对教学效果起到明显的促进效果。因此，该研究认为慕课模式是传统教学模式的重要补充形式。PoonamKharb等在解剖学教育课程中实施混合式教学模式，通过实验数据发现该课程实施的混合教学模式有利于激励学生加强自主学习㈣。Kate OConnor等则认为大学慕课课程的开展，将促进网络化教学模式的深入发展，并引领相关教育教学政策的变化。

综上所述，如何改革传统教学模式，探索和构建适应大数据时代背景的教学模式，寻求慕课课程在各类教学对象中的优化发展是国内外研究者的当前共同的研究主题。

3基于大数据分析的混合式教学模式构建

本文以我校开设的程序设计类课程的教学模式改革为主要研究对象，探索在“大数据”背景的技术前提下，如何对教学数据进行分析并预测教学行为;如何基于已有的多种网络教学资源，构建具备数据分析功能的混合教学平台;并在我校已开设的程序设计类课程中进行探索和实践，构建基于数据分析的多元混合式教学模式，以加速该类课程资源的整合与优化，促进该类课程理论教学与实践教学的发展，提高相关专业学生解决实际问题的能力。本文构建的多元混合教学模式包含以下三个部分：基于教育大数据的教学行为分析模型、程序设计类课程混合教学平台搭建、基于大数据背景的多元混合教学模型构建。项目总体结构图如图1所示。

3.1基于教育大数据的教学行为分析模型

在“互联网+”的教学环境下，教学过程将产生大量的教学相关数据，如何充分利用这些教学大数据，根据学生的相关资料及学习记录，分析学生的学习行为，是本文首先需要解决的理论问题。鉴于目前针对程序设计类课程的相关教学数据不够丰富，本文采用edX慕课平台的开放数据集edX2014进行分析并建立学习行为分析模型。已有的学习行为记录包括：课程代码、课程名称、注册时间、开始时间、终止时间、课程天数、注册学生数、通过考试获得证书学生数、通过率等记录信息。本文选取学习者年龄、性别、教育背景、学习时间、学习事件次数、抽样统计学习次数、观看视频次数、学习章节数以及在学习论坛上发帖次数等作为学习效果评价的依据，采用支撑向量机回归算法（SVR）对学习行为进行预测。在支撑向量机回归算法（SvR）中，令表示学习效果，表示影响学习效果的相关评价依据，则其回归模型可表示为：

3.2基于学习分析的混合式教学平台的构建

混合式教学理论表明：在教学过程中，要发挥教师的主导作用;同时也要体现学生的主体作用，充分激发学生的学习主动性。在混合网络教学模式中为体现教师对学习过程的主导监控作用，教师需要提前上传所有相关教学资料、教学视频及其他辅导资料;而学生可以根据教师给定的教学安排，通过网络教学平台自主完成课堂教学、课后作业及讨论交流。另一方面，教师、学生在通过网络平台完成教学的过程中，将产生大量的教学相关数据。如：登录次数、登录时间、学生学习内容、学习时常、作业次数、作业时间、测试次数、测试时间、测试成绩等诸多教学相关数据，如何对这些数据进行采集、分析、统计及可视化，并根据相关课程特色建立学习分析与预测模型，從而对学生的学习过程及学习效果实施实时监控，为教师的动态管理提供可视化参考，为教学管理人员提供相关的管理数据。

基于以上分析，本项目搭建的基于学习分析的混合式教学平台包含以下内容：1）教师模块：教师功能模块包含个人信息管理、教学资源管理、教学公告管理、教学知识点管理、测试题管理等部分;2）学生模块：学生功能模块包含个人信息管理、课程学习、在线交流、公告查看等功能;3）学习分析模块：学习分析模块包含学习数据收集、在线交流分析、在线学习分析及学习测试分析等功能。本平台的系统功能图如图2所示。

3.3基于数据分析的程序设计类课程混合式教学模式构建

本文构建的基于数据分析的混合教学模式以我校计算机大类专业的程序设计类课程（如：C语言程序设计、面上对象程序设计、数据结构、算法分析与设计、web程序设计、移动互联网开发等）为研究对象，以基于学习分析的混合式教学平台为教学手段，以我校各类工程实践项目为载体，集合课程实验、课程设计、专业实训、毕业设计等实践教学环节，采用线上/线下相结合的基本教学原则，实现教学资源的整合优化、教学过程的指导监督、及教学质量的全面提高。

本项目通过教学数据的在线收集，采用大数据分析模型对教学数据进行分析、可视化呈现及反馈，对教师的教学过程、学生的学习规划及教学评价提供数据基础，该模式的设计框图如图1所示。本文构建的教学模式包含以下核心内容：

1）项目导向式混合教学模式：针对程序设计类课程的理论课程特色及实践项目特色，构建创客实践项目、校企联合项目、工程实践项目、综合实践项目、基础实验项目为导向的混合教学模式。基于已经构建的混合式教学平台，开展多种形式的线上/线下混合教学，切实提高学生的程序设计水平。

2）数据分析导向的多元混合评价模式：基于混合式教学平台，实时收集平台教学数据，并实施教师一学生双向评价机制。基于双向评价结果，结合平台教学数据，建立合理的教师一学生教学评价模型，为合理跟踪评价教学质量建立基础。

4结论

本文以我校程序設计类课程的教学模式改革为主要研究对象，探索在“大数据”背景的技术前提下，如何对教学数据进行分析并预测教学行为;如何基于已有的多种网络教学资源，构建具备数据分析功能的混合教学平台;并在我校已开设的程序设计类课程中进行探索和实践，构建基于数据分析的多元混合式教学模式，以加速该类课程资源的整合与优化，促进该类课程理论教学与实践教学的发展，提高相关专业学生解决实际问题的能力。