基于大数据分析的教学诊改研究与实践

孙翠改，敖建华

（苏州信息职业技术学院 计算机科学与技术系，江苏 苏州 215200）

0 引 言

在大数据时代下，首先教师应具有大数据意识，做好教学的引领者。基于大数据技术对传统课堂教学模式的变革，教师应做好学生课前教学、课中教学和课后教学的引领，帮助、组织、设计教学环节，促进自身向专业化发展进程[1]。教学资源平台突破了传统“教、学、测”环节局限，扩展了“管、评”应用环节，解决实际问题能力更强，教学资源平台上不仅有类型丰富的教学资源，而且有便捷的师生即时交流区域[2]，同时教师可以非常方便快捷地采集教学信息，在最短的时间内，利用最合理的处理方法进行数据分析，通过对比找到教学数据信息中的规律，优化教学活动，达到教学工作细致化管理目标，提高课堂教学的质量和效率。

1 教学资源平台分析

目前，高职院校的学生都是在信息化时代成长起来的“00 后”，传统的讲课模式和学习模式已不被认同，学校的教学理念、教学环境、教学资源和教学模式都发生了变革和创新，变革和创新主要致力于互联网“共建共享、互联互通”，优质的教学资源平台的搭建并共享。以Android 网络编程课程为例，教学大数据的来源平台如下。

1.1 E-model 资源平台

在这个平台上，承载了Android 网络编程课程的教学资料，如课程标准、教学大纲、教学设计、教学案例和教学课件等，但总体上讲，该平台上课程资料单一化，只能放静态内容，视频类的由于占用内存较大而无法存放；该平台上教师与学生无法互动，平台无法统计学生的访问量，无法跟踪学生的学习进度，缺少移动端访问，致使E-Moodel 资源平台几乎成为僵尸平台。

1.2 蓝墨云班课资源平台

蓝墨云班课，既是一款典型的移动学习平台，又是一款时尚的智能教学助手，旨在把教学课堂打造的“轻松一点，有趣一点”。该平台具有上课考勤统计，课堂随机提问、课堂组织活动的开展、题目测试等活动。该平台可上传多样化的教学资源：ppt、文档、记事本、视频、音频、网址等类型，教学资源可按照一定的知识结构分章节有组织地摆放，让学生在循序渐进的知识学习中达到较好的学习效果。学生的每一次资源查看和访问、每一项课堂活动的参与、每套测试题的完成情况等平台都会自动跟踪并记录，教师可通过自动生成的平台大数据分析，随时掌握学生情况。美中不足的是，蓝墨云班课在创建班级时会自动生成一个邀请码，为了方便教师进行课堂管理，教师往往只在授课班级中公布此邀请码，而其他同学因为不知道邀请码而无法进行平台相关资源的学习，所以该平台上课程资料具有局部性，缺乏广泛性。

1.3 超星泛雅资源共享平台

超星泛雅是新一代网络课程共享平台。泛雅是以“平台+资源+服务”为基本研发理念，以学习空间为平台支撑，整合海量教学资源：超星资源库+互联网资源+学校资源+个人资源。泛雅为用户提供全方位的网络教学服务，让资源展示、教学支持、师生互动等都能协同发挥最大作用。其中，泛雅提供了一个深度立体化教学资源总库。老师可以非常方便地在课程中引用这些视频，实时推送给学生，学生可以同步自主学习。学习空间是一种基于互联网的信息化教学与学习环境，记录学生学习历程。教学资源众多，提供全面的网络教学功能，包括作业、测验、通知、答疑、讨论、资料和评价等。泛雅通过统计教学过程中所产生的数据，可以对老师的教学情况、学生的学习情况、课程的访问情况等进行全面的、可视化的统计分析，以帮助学校和老师更好地进行教学管理评估。

1.4 智慧职教云平台

智慧职教是一个面向大众的资源共享、课程学习平台，该平台上囊括了海量碎片化资源和示范性在线课程，由资源库建设团队建设课程，面向全社会发布，提供无差别在线学习服务，该平台支持翻转课堂、混合式教学模式等，为学生提供更好的个性化在线教学支持服务。其系统角色包括院校管理员、教师和学生3 类，每类用户拥有不同的权限。该平台上拥有人性化的课堂与教学应用，秉承“愉快地教，轻松地学”的宗旨，让教师愉快地教，让学生轻松地学。同时该平台开通了移动端功能，支持测验、讨论、课堂表现、头脑风暴、提问、评价等多项课堂活动，让学生随时随地，随心所欲学习。该平台提供优质数字资源和在线应用服务，促进职业教育教学改革，扩展教与学的手段与范围，提高教与学的效率与效益，推动学习型社会建设。

2 教学大数据分析

通过对以上资源共享平台的分析，发现各种资源平台灵活性、可控性、扩展性及资源复用性上都有很大的优势。学生可以在任何时间、任何地点，采用任何设备登录到资源平台并开展自主学习，带来全新的学习方式和良好的学习体验。现以蓝墨云班课教学资源平台为依托，以Android 网络编程课程为载体，授课班级为2016级计应1 班学生，共计36 人，教师上传资源128个，组织测试2 次，小组任务作业3 个，头脑风暴2 次，投票问卷2 个，讨论答疑6 个，课堂表现6 个。对平台自动生成数据的分析和解读如下。

2.1 学情分析

教师在班课中上传资源，为了鼓励学生学习，每个资源都可以设置不同的经验值，学生查看该资源后便获得经验值。教师发布测试题，参与测试的同学便会获得该测试题的经验值；教师发起签到，学生签到也会获得经验值；教师采用摇一摇的方式随机选人发起课堂提问，答对者也会获得经验值。全班有36 位同学，成员中最高经验值为基数，超过 80% (含) 的为优秀，60%(含) 至 80% 为及格，60% 以下为入门，通过平台中的大数据分析，教师可得出班级同学的经验值分布，如表1 所示。同时，我们也可以查看班课中成员经验值的获取方式，如表2 所示。此外，该平台自动对班课中的学生按照经验值排序，选取最优秀的一个学生和最差的一个学生，与班课中所有学生平均经验值进行对比，以雷达图的方式形象直观展示出来，如图1 所示，最好的学生课堂参与活动情况优秀，上课情况良好，最差的同学在资源查阅、作业小组任务、测试、讨论答疑、投票问卷、头脑风暴等活动从未参与过，旷课现象严重。在分析的同时，平台也会以附件的形式展示全班成员经验值清单，方便教师掌握全班学生情况。

2.2 教学资源分析

蓝墨云班课中，教师根据教学需要会上传各种不同类型的教学资源，在Android 网络编程课程中，上传的教学资源有：课件、案例文档、案例视频、案例资源图片、知识点参考和网址链接等。资源平台会自动对上传的资源进行汇总：在资源构成方面，该平台便会自动记录并分门别类地统计资源构成，如表3 所示。在资源学习方面，平台会跟踪学生学习痕迹，对学生资源学习的进度和种类进行汇总，自动统计学生查阅资源获得的经验值与总发布资源总经验值进行对比，将统计结果以图片形式直观展示，超过 80% 的、60%（含）至 80% 的以及 60% 以下的学生的数量以及占比如表4 所示。并自动生成资源学习前5 名的学生名单。在视频资源学习方面，由于教师上传视频资源时设置为不可拖动，故视频资源需要从头看到尾查看，平台会自动记录观看视频的时长，并把视频学习时长与占班课总视频资源时长进行对比，自动统计并以图片形式显示超过 80%的、60%（含）至 80% 的以及 60% 以下的学生的数量以及占比。以班课中成员查阅视频类资源时长从高到低排序，自动生成班级前5 名的学生记录列表。除此之外，平台会自动跟踪学生资源查阅时间分布，并在瞬间自动生成资源查看分布图，如图2 所示。

表1 经验值分布表

表2 经验值获取方式

图1 经验值优中差同学学情分析

表3 教学资源构成表

表4 查阅资源获得经验值报表

图2 资源查阅时间分布

2.3 教学活动分析

蓝墨云班课平台上，教师可根据学生兴趣点，开展丰富多彩的课堂活动，让学生在快乐中学习，在享受中学习。同时根据学生课堂活动的参与情况，系统自动进行考核评价，通过对后台大量数据的分析，发现除课堂签到外，教师最喜欢开展的教学活动是讨论答疑，围绕教学中的一个主题让学生畅所欲言的发表个人观点，如表5所示。从平台反馈的数据来看，活动参与度最高的不是讨论答疑，而是投票问卷。由此可见，高职学生较懒惰，尤其不爱动脑筋思考，如图3 所示。同时该平台也会统计每次活动发起的时间及学生的参与度，并将一学期各种教学活动参与度情况以折线图的形式反馈给教师，当同一天有多次活动时按先后顺序分布。在活动统计图中，也能够清楚看到每次教学活动参与的学生人数，学生发布的消息量，获赞的学生人数。并自动生成排名前5 的同学名单，参与活动的次数及发表言论的次数以及获点赞的次数，如图4 所示。在分小组任务活动中，会以小组为单位，对各小组提交的作业进行评分，因各小组上传作业人员不同，评分时会自动记录最高分、最低分、平均分3 条折线图显示小组任务活动成绩。当同一天有多次活动时按先后顺序分布。从教学活动中可以看出，学生签到率较高，缺勤的学生较少。

表5 活动构成表

图3 各类活动参与度

图4 讨论答疑活动统计分析

3 教学调整

教学大数据分析并不以得出结论为终结，事实上，在基于大数据分析的教学背后，还要针对暴露出的现象或问题提出相关措施或建议，并针对问题或现象提出教学诊改，教学诊断渗透于整个教育活动之中，呈现出一个不断循环往复的态势；教学诊断不是抓偏态、找问题，更是抓常态、找潜能，通过学生的学习行为数据分析调整教学。

3.1 教学内容的调整

从教学活动的参与情况在教学过程中不断诊断学生学习问题，及时调整后期学习策略，从而实现教学质量的螺旋式上升，通过平台大数据反馈，及时进行教学调整，除了课前至课中、课中内部、课中至课后的诊与改，还有本次课的诊断，到下一次教学策略的整改，更好地达到教学目标。

（1）课前到课中的调整，例如在Android 网络编程课程中，教师课前发布了菜谱app 设计与实现的视频资源，从蓝墨云班课资源平台返回的数据情况来看，本节课微课视频资源查看量暴增，针对平台返回的情况进行查看，发现很多学生重复观看本节课微课，讨论答疑区很多同学对ReyclerView 适配器、ViewPager 滑屏及JSON 解析展开讨论，经学生中的高手指导，RecyclerView 问题得以消化，而ViewPager 滑屏及JSON 解析内容在讨论答疑区愈演愈烈，根据学生课前自学学习情况反馈，发现学生对于页面滑屏和JSON 解析能力偏弱，因此在课中增加了ViewPager 滑屏和JSON 解析方面的教学内容，解决网络访问后数据的解析和显示问题，学生有效掌握菜谱app 的显示方法和显示过程。

（2）课中到课中调整，在讲解菜谱app 实现过程中的菜谱收藏与取消收藏功能时，采用分小组任务方式进行，在云班课平台发起课堂测试，请各小组将收藏和取消收藏功能的解题思路提交蓝墨云班课平台，通过各小组提供的解题思路发现，第2 小组能够把收藏功能与数据库中数据添加一一对应，第2 小组能够把取消收藏功能和删除功能一一对应的问题，第3 小组完成可以用按钮交替方式实现数据的添加和删除，而第4 小组完全没有任何思路，此时教师重新调整组员，更好地实现异质分组，激发学习灵感。在小组完成任务的同时，根据不同小组的不同进度，由完成速度较快的小组对进度较慢小组互帮互助，培养学生团队合作的敬业精神，营造和谐的班级共同体，实现共同进步。

（3）课后调整，根据学生在课堂上的学习情况，发现部分学生灵活运用知识的能力较弱，为了巩固学生知识的熟练度，布置了慕课网课程app 的设计与实现，并将慕课网课程的收藏课程列表与取消收藏课程列表由原来的课后完成调整为课中完成，有效巩固学生的学习效果，同时调整新课后任务为完整版的慕课网课程管理系统的应用，更适应学生的拓展需求。

3.2 教学手段的调整

传统教学模式中，“以教师为中心”，教师是课堂主角，一言堂、满堂灌的情况很常见，一支粉笔和一块黑板占据了满满45 分钟的课堂，学生只能被动地听，师生之间缺乏有效的互动。采用蓝墨云班课平台，从大数据分析数据得知，教学重心转移，从教师主动教和学生被动学转化为学生自己要学和要做，教学手段也随之发生了巨大的变化，通过动画、游戏、微课、交叉点评等手段，增强学习趣味性、知识形象性。同时根据学生课堂活动的参与情况，系统自动进行考核评价，对于学生不喜欢的教学活动，及时调整教学内容，改变教学策略，更改过去教师教授知识的盲目性，提升学习的有效性。

3.3 教学活动的调整

在授课过程中，借助蓝墨云班课平台，教师可以通过各种形式与学生进行互动。互动的类别有投票问卷、答疑/讨论、头脑风暴、测试、分小组作业等。

（1）在Android 网络编程课程授课过程中，每次上课结束，便可开展问卷调查，调查学生对本节课的满意度，通过大数据分析得知，此项活动学生非常喜欢，参与率100%。

（2）讨论答疑活动学生参与度较低，一方面有些学生上课无认真听课，对老师发起的讨论答疑活动的主题不明确；另一方面有些学生实在是太懒惰，不喜欢动脑筋思考，不愿参与此项活动，不愿发表自己的观点。

（3）头脑风暴学生参与积极性较高，经调查研究，学生喜欢头脑风暴模块的界面，鲜美靓丽，成员之间可以点赞加分，头脑风暴主题趣味性强，能够调动学生参与的热情。

（4）测试题是蓝墨云班课中教师最喜欢的一个活动，教师发布测试题，学生便可利用手机开始答题，老师可以设定测试的时间，一般为2～3分钟，学生在时限内完成测试，提交结果后可以看到自己的测试分数，也可以看到提交测试结果的其他同学的分数，还可以看到自己成绩在班级中的排名。该平台自动对测试结果进行分析，自动统计班级学生测试平均分数、测试平均用时。学生的成绩分布状况也会以图表的方式更加直观地展示。在分析表的下方，会对每道题目进行单独的分析，统计出班级学生做本题的正确率，单击正确率右侧的题目内容，会显示本题学生答题详情和答案解析。老师通过对学生的测试结果进行分析，了解了学生对所学知识的掌握程度，并对其中错误率较高的题目进行讲解，测试效果非常明显。学生参与度很高，看起来学生喜欢在知彼知己中挑战自我。

（5）分小组任务在整个活动中学生参与度最差的一项，每组同学中，存在不作为、推诿现象，某些组员缺少积极主动性，缺少担当责任意识。调整教学，采用异质分组，每个小组都安排有学习能力较强的学生，通过他们的引领，各小组能更快、更好地实现学习目标，通过案例分析、思维导图绘制、角色分工等组内活动的互助和协作，充分发挥小组式学习共同体的作用，缩小差距，保证各项活动顺利实施，提高学习效率。

4 结 语

大数据背景下课堂教学诊改，教师通过可视化的反馈结果，为学生提供个性化的学习策略，同时，还能为教师进行智能诊断，调整教学方法，因此，基于大数据分析的课堂教学不仅帮助学生从模糊学习走向精准学习，而且帮助教师从经验教学走向精准教学[3]，促进教师和学生双方改进课堂的“教”与“学”，真正实现因材施教与个性化学习，也给高职课堂教学的诊断与改进注入了新活力，进而不断提高人才培养质量。大数据开启了一个时代的大变革，在大数据时代环境下，如何转变办学思想，如何利用大数据平台进一步发展高等职业教育，服务未来社会，是一个值得深思研究的课题。