基于大数据的高职个性化教学研究

罗玗琪 赵品瑞 王亮

摘 要：随着高职教育的进一步深化发展，有效实施个性化教学已经成为高职院校创新人才培养、“双高”建设、职业本科建设的关键问题。文章以高职个性化教学为研究主题，对我国高职个性化教学現状进行分析，对个性化教学改革存在的问题进行探讨，提出基于大数据的高职个性化教学模式，为教师有针对性地开展课程教学设计、为学生提供个性化的教学服务提供了理论保障。

关键词：大数据；高职教育；个性化教学；教学资源

基金项目：湖南省教育科学研究工作者协会“十三五”规划2020年度立项课题；项目名称：基于大数据的高职个性化教学“BD-PDE”模式研究；项目编号：XJKX20B083。

0 引言

个性化教学可以通过尊重每个学生个体的“独特性”和相互之间的“差异性”，有针对性地提供“多样化”的教育资源和“自主选择”的学习手段，从而促进学生全面发展。但在当前的高职教育中，个性化教学的应用推广却处于起步阶段，在教学实践中缺乏有效的个性化教学模式的支持，使得高职教育的个性化改革举步维艰。基于此，文章对高职个性化教学资源建设方法展开研究[1]。

1 我国高职个性化教学现状

就国内高职院校整体情况而言，个性化教学改革仍然停留在形式上，很多院校有对应的项目，也做出了很多的尝试，但多流于纸面文案，具体的实践总是由于诸多困难而没有实施或者没有坚持下来。对于职业院校而言，实施个性化教学的成本过高，虽然能够极大地提高办学质量和人才培养质量，需要投入过多的财力、物力和人力，性价比较低；但如果一直墨守传统教育观念，又很有可能会被高职教育现代化改革所淘汰。

2 个性化教学改革存在的问题

2.1 学生数量过于庞大，师资力量严重不足

对于个性化教学而言，需要针对每一个学生的实际情况，提供各种定制化的教学服务，如何获得每个学生的特性、如何定制针对性教学内容、如何对不同学生进行不同内容的教学就成为了个性化教学实施的关键；而对于我国如此大规模的学生基数而言，这些问题就变成了难以解决的难题，这也是限制很多院校和老师实施个性化教学的主要因素。

2.2 具体实施存在技术难点，教育教学资源分配不均衡

由于个性化教学追求实现“因材施教”，需要对每一个学生的实际情况和需求进行搜集和分析，并通过一系列技术手段，为每个学生提供定制化的学习计划、内容和考核，同时，也要求教师建设体系庞大的教学资源库，从具体的实施情况来看，这些工作中的任何一项都是一个艰巨的系统工程。虽然，随着信息化技术在教育教学中的广泛应用，各类学习平台在各院校教学中的实践，让相关数据的采集和资源建设变得简单。但是，由于我国高职教育资源的配置情况存在区域之间、各校之间的实际差异，不同地区、不同学校的大数据、信息技术等新技术在教学中的应用也存在很大差距，这就使得个性化教学通过大数据等新技术实施时，不同学校会存在差异，短期内无法做到全面推广。

2.3 教育教学理念冲突仍然存在，改革需要时间

近年来，随着我国社会经济的高速、稳定发展，高职教育理念也发生了较大的变革。但从客观实际来看，传统的高职教育观念仍然处于比较主流的地位，特别是在高职教育发展较为滞后的地区，在很多教育工作者的理念中，高职教育仍然还是一种“流水线”式的人才培养模式，仍然没有真正对每位学生进行针对性的“个性化”教学。

3 基于大数据的高职个性化教学模式分析

3.1 大数据技术为实现个性化教学提供技术可能

大数据是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；本研究中，还泛指数据发掘、数据统计分析等技术手段[2]。

随着大数据和信息技术在高职教育中的广泛应用，各类学习平台的在各院校教学中的实践，让学生学习情况分析、统计变得简单，教师能够通过学习平台后台数据发现每个学生的学习特点，也可以借助平台提供个性化的学习内容给学生，学生直接通过线上学习平台进行学习，极大地增加了教师实施个性化教学的时间[3]。

3.2 基于大数据的高职个性化教学模式

笔者认为，可以充分利用大数据技术，得到学生学习行为特征，结合学生分类结果，提出个性化教学资源建设方法；利用数据发掘技术，实现针对不同学生的定制化教学资源推荐，提供学生自主化的教学服务。

基于此，本研究提出构建出基于大数据的高职个性化教学“BD-PDE”模式，“BD”即大数据（Big Date），而“PDE”则指教学的准备（Prepare）、实施（Do）和评价（Evaluation）过程。具体如图1所示。

（1）学生学习特征通过其线上和线下的学习情况，利用大数据相关技术和手段进行采集、发掘和分析，并传递给教师。现阶段，绝大部分院校都已经采用了线上教学平台，而这些平台都能提供丰富的学生学习行为数据采集和分析功能，教师可以充分借助这些功能，对每个学生的具体学情进行分析。

（2）在教学准备过程中，教师结合学生分类和相关数据，进行个性化教学资源建设。在当前在校学生规模、师资配置和教学资源条件下，想为每一位学生提供定制化教学资源，显然不切实际；但通过前述学习行为数据采集、分析后，教师可以根据教学实际需求，对学生进行系统分类，然后依据不同类型的特点，为该类学生配置对应教学资源，从而实现各类资源的最佳利用。在这个过程中，教师也可以根据实际负担能力来设置类型数量和容量，在保证教学工作顺利完成的基础上，最大限度地提供个性化教学服务。

（3）在教学实施过程中，课前，教师通过线上平台推荐定制化教学资源和预习任务给对应学生执行；课中，教师在课堂上结合信息化手段指导学生完成个性化学习任务和实操或实训活动；课后，教师利用线上平台布置区别化的作业和拓展任务给相应学生在课外进行实践。

（4）在教学评价过程中，教师对学生进行多元化、过程性、全面的个性化评价。在评价过程中，教师还可以利用大数据技術和信息化手段，对不同类型的学生进行分别评价，对同一个学生的不同学习阶段进行评价，从而实现动态评价。

4 结语

我国传统的教育强调统一和标准，大学受资源所限，依旧沿袭“一个尺寸适合所有人”的工业化的大批量生产模式，压抑了学生的个性发展和潜能发挥，培养出大量同质化的学生，而个性化教学可以弥补这一缺陷。高校只有真正实现对学生教育的个性化，改变现状，才能培养出高素质的卓越人才。

[参考文献]

[1]初倩.面向在线学习的个性化教学系统的设计与实现[D].济南：山东师范大学，2019.

[2]黄瑶.基于在线学习环境下学习者学习行为模型构建与分析[D].昆明：云南师范大学，2019.

[3]张雨薇.基于数据挖掘统计的学生个性化教学评价[D].西安：西安电子科技大学，2019.

（编辑 何 琳）

Research on personalized teaching in higher vocational education based on Big Data

Luo Yuqi， Zhao Pinrui， Wang Liang

（Hunan Communication Polytechnic， Changsha 410132， China）

Abstract：With the further development of higher vocational education， the effective implementation of individualized teaching has become a key problem in the cultivation of innovative talents， the construction of "double high" and the construction of professional undergraduate courses in higher vocational colleges. This paper takes individualized teaching in higher vocational education as the research theme， analyzes the present situation of individualized teaching in higher vocational education in China， discusses the problems existing in individualized teaching reform， and puts forward the individualized teaching mode of higher vocational education based on Big Data. It provides theoretical guarantee for teachers to carry out curriculum teaching design and provide individualized teaching service for students.

Key words：Big Data； higher vocational education； individualized teaching； teaching resources