成人教育个性化教学模式的教学实践

摘要：成人学生的工学矛盾突出，出现了学生到课率低的问题，同时，由于学生缺乏个性化的学习指导影响了学习效果，导致学习半途而废。利用学习数据分析技术，采用以“学习者分析”为核心的教学模式，通过构建学习数据库和学习数据分析系统完成教学工作，可以提高成人教育教学的效率。随着网络教育技术的发展，利用技术手段记录学生学习过程中发生的学习数据，通过学习数据分析能够制定出适合学生个性化需要的教学方案，学生在个性化教学方案的指导下学习，能够激发学习热情。

关键词：教育数据;数据分析;自主型学习;个性化教学;教学平台

1个性化的成人教育新模式

个性化教育是尊重个体生命的独特价值、发掘个体生命的潜能、培养学生独立人格和独特个性，促进个体生命自由与和谐发展的教育。体现“以学生为中心”理念的教育教学思想古已有之，但由于班级教学制的提出、工业革命的影响、中国的特殊国情等原因，近代以来的教育逐渐偏离了“以学生为中心”的宗旨。随着信息技术、心理和教育科学的发展，高等教育大众化进程的推进，现在人们开始重新重视“以学生为中心”。“以学生为中心”，即以学生的学习和发展为中心，实现从以“教”为中心向以“学”为中心转变，从“传授模式”向“学习模式”转变，从而提高学生的学习质量，使学生在知识、能力和素质上获得全面提升。

2成人教育个性化教学模式的教学实践

2.1学习数据分析技术

教学过程中教师教学、学生学习的数据构成了学习数据，例如，教师的教学内容、教学大纲、教学方案，学生的作业、考试成绩等都属于学习数据。学习数据分析技术是在网络和智能化技术所打造的学习环境下，通过收集、分析教学过程的学习数据，为学生提供开放的和按需供给的教育模式，实现信息技术与教育教学的深度融合，最终达到促进学习者发展和学习者智慧提升的教育目标。学习数据分析技术将学习数据、教学内容、学生个人的认知能力和教师教学经验相融合，通过构建学习数据分析模型，利用学习数据处理算法获得指导学生学习的教学方案，指导学生自主学习。应用学习数据分析技术使得教育不再千篇一律，教师指导学生的依据是学生在学习过程中积累的学习数据，教学的针对性更强，学生能够自主学习感兴趣的知识。

2.2学习数据分析系统

学习数据分析系统是对学习资源数据库的数据进行处理，为教师和学生提供学习管理信息服务的系统，由制作教学资源、采集学习数据、分析教学数据、制定教学个性化教案、评估学习效果等部分组成。利用学习数据分析系统，教师负责组织教学资源，包括文字资料和视频资料;学生自主选择学习时间学习课程内容。学习数据分析系统通过分析学生的学习习惯、对知识的掌握程度、关注的知识点评估学生的学习效果，为学生定制个性化学习教案，供学生自主学习。另外，利用学习数据分析系统能够分析教学课件的利用情况，包括教学内容的难易、学生感兴趣的片段等内容，为教师组织优质教学资源提供信息服务。学生能够根据教师为自己制定的学习方案满负荷学习，提高了学习的自觉性，满足了个性化学习的需要。

2.3教学中的学习数据

2.3.1教师构建课程资源

教师根据课程知识的特点，将教学内容分解为若干个知识点，确定知识点的级别、难度，编制和构建课程的知识点结构模型。课程的知识点结构模型记录和反映了知识点间的层次结构关系。当两个知识点形成了上下级关系时，说明下级知识点是上级知识点的基础，学生学习时必须先学习下级知识点，只有下级知识点的学习达标后，才能学习上级知识点。同级别知识点的学习顺序是任意的。教师以课程知识点为核心，制作每个知识点的教学课件资料供学生学习，包括文字资料、视频资料、补充资料。同时，结合知识点编制作业题目和考核题库，为巩固和检测学生的知识点学习效果提供依据。

2.3.2学生自主学习

学习数据分析系统根据学生的学习行为、作业记录、评测结果、讨论日志等学习数据为学生编制教学方案，学生根据教学方案自主学习。学习数据分析系统，为学生学习提供个性化的教学指导，并为评价学生的学习情况提供了保障。学生学习时，根据学习数据分析系统为其制定的学习方案进行课程学习，学习环节主要包括学生自主浏览教学视频，学习课程的内容。学习知识时，需要学生完成作业以便巩固对应的知识点。学生通过参加知识评测，检测对知识的掌握情况，如果评测的结果没达到系统规定的标准，学生将无法进入后续环节的学习。对于不懂的问题学生可以参与课堂讨论。所以，学习数据分析系统根据学习数据能够推断学生的学习行为、分析学生的学习能力，为学生提供个性化的学习指导。

2.4学习数据分析技术的作用

学习分析技术包括数据采集、数据存储、数据分析、数据表示和应用服务五个环节，而数据收集、数据分析、学生学习、信息反馈及学习干预五个方面构成了其主要要素。在学习分析技术支持下开发的学习平台能够有效地支持学生的学习活动，实现学习行为分析、自我评估分析、自主学习指导等功能。学习行为分析能够分析学生的学习习惯、认知能力、学习资料浏览习惯、知识点浏览习惯等学习行为，这些数据为指导学生学习、定制符合其习惯的教学方案提供了有效的依据。要实现个性化教学就必须对学习者个体的自我差异做出个性化的学习诊断，利用学习分析技术中的关联規则分析、聚类分析、人工智能算法对数据进行适当的处理，可以推断出适合学生个性需要的教学方案。为了解决成人学生到课率低的问题，利用网络教学能够弥补课堂教学的不足，例如学生能够根据自己的时间安排学习，学习过程和学习进度完全由学习分析系统提供，这种学习模式比较灵活。

结束语

成人学生的工学矛盾突出，缺乏个性化的学习指导，利用网络学习方式能够满足成人学生的学习需要。采用基于学习数据分析技术的教学方法，教师不再以讲课为主，而是利用后台指导和分析学生的学习，教师的角色发生了根本改变，人们是否接受这种教学方式需要用制度来约束。当前学习分析技术相关的法律制度、安全技术尚不完善，所以个性化教学研究还有很多工作要做。

参考文献：

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[2]陈晶晶.以学习者为中心的继续教育个性化人才培养模式探究[J].中国成人教育，2018（05）：128-131.

[3]郝钦海.成人教育中个性化学习的现状调查及应对策略[J].中国成人教育，2016（15）：13-16.

作者简介：李玉娥（1989.7-），女，汉族，教师，本科，市场营销。

（武汉市交通学校）