大数据驱动下采矿工程新工科精准教学范式

高锋 蔡永乐 邵静静

摘  要：为推进传统工科专业精准教学的开展，基于采矿工程新工科精准教学的必要性分析，面向大数据驱动下现代化教育教学改革形式，提出了大数据驱动下采矿工程新工科精准教学的实施范式，包括建立新工科教学与精准教学的理论关系、构建采矿工程新工科精准教育教学数据库和技术框架、提出大数据驱动下精准教学过程中创新型采矿人才培养模式、凝练大数据驱动下采矿工程新工科精准教学实践路径。研究结果对采矿工程和其他传统工科专业应用大数据技术实现精准教学具有一定的参考价值。

关键词：精准教学;大数据技术;采矿工程;新工科;实施范式

中图分类号：G642 文献标志码：A          文章编号：2096-000X（2021）33-0105-04

Abstract： This study is based on the analysis of the necessity of accurate teaching in new engineering of Mining Engineering and the reform form of modern education and teaching driven by big data. This paper proposes the implementation paradigm of accurate teaching in new engineering of mining engineering driven by big data in order to promote the development of accurate teaching in traditional engineering majors. The study includes establishing the theoretical relationship between new engineering teaching and accurate teaching， constructing the database and technical framework of precision education of new engineering in Mining Engineering， proposing a new mining talent training mode in the process of accurate teaching driven by big data， and condensing the practical path of accurate teaching of new engineering in Mining Engineering driven by big data. The research results have a certain reference value for mining engineering and other traditional engineering majors in applying massive data technology to achieve precision teaching.

Keywords： accurate teaching; big data technology; Mining Engineering; new engineering; implementation of paradigm

高等學校传统工科专业教学的实践操作性较强，主要以课堂教学和实习实训完成教学任务，探索性教学环节较少，学生个性化精准教学难以全面开展。精准教学是一种通过记录、分析学习者的学习行为、学习表现等方面的数据及其变化开展教学评测，从而精准调整教学活动以提高学习绩效的教学形式[1]。精准教学的基本模式包括课前基于大数据调查与分析得到学习者模型，精准设计细化教学目标;课中借助大数据、云计算的数据，做好学生学习行为数据持续性的检测和记录;课后进行数据诊断和分析，分析学习者的学习行为特征和问题，具体问题具体反馈[2]。大数据驱动下的精准教学模式是以大数据技术为手段，在分析学生学情的基础上，精准定位教学目标、精准定制教学内容、精准设计教学活动、精准评价学生学习表，然后做出精准决策与干预[3]。

2017年以来，国家提出高等教育新工科建设，在发展新型工科专业的同时，对传统工科专业逐步进行改造升级，形成“复旦共识”“天大行动”“北京指南”等纲领性文件，教育部组织了一系列“新工科研究与实践项目”，加强使传统工科专业教学与当前先进生产力的联系，促进应用型和创新型人才的培养[4-5]。采矿工程是高等院校典型的传统工科专业，为促进大数据驱动下采矿工程新工科精准教学的实现，基于采矿工程新工科精准教学的必要性分析和现代教学的改革形式，提出了大数据驱动下采矿工程新工科精准教学的实施架构，为其他传统工科专业精准教学研究与开展提供参考。

一、采矿工程专业新工科精准教学必要性分析

（一）采矿工程专业传统教学模式与先进生产方式

之间的矛盾

采矿工程是工业经济的基础产业，为国家提供能源与矿产资源的原材料。目前，采矿工程正处于从传统的机械化-半机械化生产方式向智能化、无人化生产方式过渡的关键时期[6-7]。2020年7月15日，中国煤炭工业协会、中国煤炭学会主办了“煤矿智能化技术创新论坛”，研讨了5G+智能化技术在高效掘进、采煤工作面的应用。中华人民共和国科学技术部发布的《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020）》中把煤的清洁高效开发利用和矿产资源高效开发利用作为重点研究与发展领域，要求加强该领域创新人才的培养。

但是，长期以来我国矿业工程类高校采矿工程专业教学处于开采理论、工艺、方法的灌输层面，教学方案与现代化工业生产技术脱节较严重，教学内容滞后于当前企业研发或引进的先进生产技术，教学过程中相对缺乏对本专业大学生创新意识与能力的培养。采矿工程专业的生源中调剂生占较大比例，学生学习基础偏弱，专业学习思想不积极。这些问题的存在影响了采矿学生对专业的热爱以及对先进采矿科学技术的探索，抑制了学生专业学习与生产实践的有效衔接，使得很多采矿毕业生入职后长时间难以应对岗位操作，影响职业提升，进而降低了学生的专业学习热度。因此，改进当前采矿工程专业的教学模式、提升采矿工程专业的教学效果、促进创新型采矿专业人才的培养已成为矿业工程类高校教育教学改革迫在眉睫的重要课题。

（二）新工科建设对采矿工程专业创新型人才培养

的要求

高等工程教育是我国高等教育的重要组成部分，为加快工程教育改革创新，支撑服务国家创新驱动发展和“一带一路”“中国制造2025”“互联网+”等重大决策，2017年教育部发布了《关于开展新工科研究与实践的通知》，旨在培养造就一批多样化、创新型卓越工程科技人才。采矿工程是我国高等工程教育的传统专业，也是矿业工程类高校的国家级特色专业、省级重点专业、校级优势专业。为加强采矿专业创新型人才的培养，华北理工大学甘德清教授带领团队进行了“基于新工科建设的采矿创新人才培养模式研究与实践”，确立了“新工科”建设背景下采矿创新人才培养理念，构建了课程体系与实践教学体系紧密结合的人才培养体系，设立了采矿专业智能采矿特色班，构建了“科教融合”“产教融合”“学科融合”协调统一的创新人才培养模式。

（三）采矿工程专业教育教学模式改革的必要性

在新一轮科技革命和产业变革的大背景下，采矿领域的生产方式必然发生本质的改变，采矿工程的服务范围不再局限于开采设计与工艺优化，而是以智慧矿山为目的的采矿装备与方法的革新。这就需要对传统的采矿工程专业教学升级改造，在本科教学上有选择地去除已淘汰的采矿工艺，增设先进采矿技术相关的人工智能类课程或内容，训练学生掌握高效智能的三维数字化设计方法。

传统的采矿工程专业授课类型为以线下课堂授课为主，辅以高代价有风险的实地参观实习教学。专业课程门类多，单门课程课时量少，导致教师教学内容多而不深，难以实现精准教学;学生学习效果杂而不精，难以实现个性化学习;不同课程交叉内容较多，课程之间教学方案难以协调，造成课时浪费，降低专业总体教育教学效果。面向新工科升级改造的专业课与专业基础课总量增大，门类增多，仅仅依托传统的线下课堂教学模式更加难以推进采矿工程专业新工科教学。因此，亟需采用现代化的有效教育手段实现采矿工程新工科的精准教学，完成适应采矿生产方式大变革的“一专多能”创新型人才的培养[8]。

二、大数据驱动下现代化教育教学改革形式

近年来，大数据技术在全世界范围内迅速发展，引起了现代教育的重要变革。陈坚林认为，大数据就是容量大、种类多、速度快、价值高的海量数据的集合，包括结构化、半结构化和非结构化的数据[9]。大数据技术的核心在于用全新技术分析所有数据，从大数据中挖掘有效信息，为使用者提供辅助决策，实现大数据价值[10]。教育大数据在数字化学习技术的普及和学习活动的常态化引入过程中自然产生和储存，国内外教育管理部门和高校逐渐重视大数据与信息化技术在现代化高等教育教学中的应用。

在国内，教育部《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》指出，“加快對课程和专业的数字化改造，创新信息化教学与学习方式，提升个性化互动教学水平，创新人才培养模式，提高人才培养质量”。2019年2月，中共中央、国务院印发《中国教育现代化2035》强调，“推动教育信息化变革，使教育资源借助信息化技术实现互通互联……促进教育精准化管理和科学化决策”。2019年9月，浙江省发布《2019年全省教育技术工作要点》，加快推进数字高校建设;2014-2015年电子科技大学教育大数据研究所、中国教育大数据研究院、江苏省高校教育大数据重点实验室等研究机构相继成立。

在国外，美国2010年发布的《国家教育技术计划》强调，教育系统要利用大数据技术测量、评价学习过程;2014年麻省理工学院利用大数据技术和开放式网络课程进行了学校教学改革;纽约大学成立了校级大数据管理分析机构;普渡大学开发了一款在线学习信息系统[11]。

在大数据背景下，教师将互联网、数据分析与预测等计算机相关技术融入教学，对学生进行客观的学情评估，掌握其学习过程，评价其学习行为，明确其知识掌握程度，适时修改教学目标，调整教学策略，实现教学活动的精准干预、教育资源的精准推送，实现分层适应性教学;学生对学习程度自我量化审视，产生专业或科学的多边思维，增进学习兴趣，提高个性化自适应学习能力和团队合作能力;最终实现教育过程信息化和精准教学，显著提高教育教学的整体效果。

三、大数据驱动下采矿工程新工科精准教学的实施范式

（一）新工科教学与精准教学的理论关系构建

通过广泛检索精准教学与新工科教学方面的文献，分析高等工程教育新工科教学与精准教学的国内外研究成果，进一步明确采矿工程新工科的基本内涵，厘清传统工程学科精准教学的基本理论与实施方法，建立新工科教学与精准教学的理论关系。

（二）采矿工程新工科教育教学数据库编制

1. 基于调研法改造采矿工程课程体系。调研采矿工程专业教育教学现状和师资、学生的基本情况，结合矿业“深部开发”“绿色开采”和“智慧矿山”的发展趋势，优化传统教学课程，突出基础的学科专业应用性;删改部分课程内容重复或专业相关性较弱的选修课，适当补充人工智能导论、物联网工程、智能控制工程、数字化矿山技术等人工智能相关课程，构建采矿工程新工科立体化课程体系，实现教学新常态下传统采矿工程专业的升级改造。

2. 基于问卷调查和统计分析法构建新工科精准教学数据库。优化筛选合适的大数据精准教学平台，如“智慧学伴”“学习通”“科大讯飞智慧教育产品”，充分探索平台的数据采集、整理与分析功能，实现教学过程数据化记录，定量分析评价教学平台的数据有效性，过滤重复性教学数据;基于精准教学平台，结合教务处、系团委、学工办、各科教师采集学生的初始学情信息，采集线下、线上教学资源，采集学生的学习行为、学习轨迹数据和学生参与教师科研、先进技术生产实践的数据，对采集的数据进行整合分析，建立精准的学情信息数据库、教学资源数据库、学生学习行为数据库和产研实践数据库。

（三）采矿工程新工科精准教学技术框架构建

1. 基于信息研究法查明学情，精准教学定位。通过采矿工程新工科教育教学大数据建立学生学情的数字画像，准确描述学生对通识课程、专业基础课程、专业课程、人工智能类课程知识的学习基础，以及学生对采矿工程科学技术的发展前景与工业地位的认知程度，教师通过学情可视化分析，识别学生学习的最近发展区，优化教学方案，设定精准的教学目标。

2. 基于观察法优化教学过程，实施科学评价。加强不同专业课程之间教学方案的协调，精准完善教学方案与教学内容;面向不同层次的学生，精准设计不同的教学活动和课程形式;通过学生学习行为改进、学习参与度提升、学习效果进步、课时有效利用率、教学进展速率等方面的大数据反馈，科学评价精准教学效果。

3. 基于学习进展的观察，提供精准教学干预。根据不同学生的学习表现、知识掌握程度、专业思想水平、创新实践意识与能力的观察结果，实施精准的教学干预，辅导学生改进学习方法。

（四）大数据驱动下精准教学过程中创新型采矿人

才培养模式的提出

1. 使用定性分析法明确人才培养理念。明确采矿工程专业的自身定位和学科优势，审视高等工程教育的本质和内在发展规律，创新采矿工程专业创新型人才的培养理念。

2. 使用个案分析法实施个性化培养。基于教育教学大数据技术和采矿工程新工科精准教学技术框架，实施不同层次学生的个性化适应性培养，对于学科学习优秀、创新能力较强的学生，着重进行科学研究和技术研发能力的培养;对于专业基础扎实、实践能力较强的学生，注重其智能控制、数字化矿山技术应用能力的培养;对于学习成绩一般、学习热情较高的学生，加强其学习方法、业务素质等方面的培养。

3. 使用经验总结法形成产-学-研培养思路。学-研结合培养思路即通过大数据技术加强学生学习、教师科研和现代化采矿生产之间的有机融合，形成学生创新创业的导师负责制，鼓励学生参与教师科研，探索前沿理论知识和生产技术，使学生形成“学有所新、学有所用、就业有发展、深造有空间”的专业认识和专业思想。加强采矿工程专业科研、教学一体化团队建设，鼓励教师将学术研究现状、科研成果的线上资源带进课堂，提升学生学习兴趣，开拓学生学习思路，实现实质性的科研反哺教学。产-学结合培养思路即充分利用地區矿山产业优势和优质工程教育资源，在已有的本科教学合作的基础上，积极利用矿山虚拟现实系统和典型矿山实践教学基地，开展第二课堂实践教学;建立高校与矿山企业之间的信息交流与分享机制，构筑现代化生产实践通道，开展矿山开采、生产远程观摩活动，共建校企间网络信息交流平台，为学生提供实时动态的在线实践平台。

（五）大数据驱动下采矿工程新工科精准教学实践

路径的搭建

1. 提升教师数据化教学素养。以学校采矿工程专业为实践平台，实施大数据驱动下采矿工程新工科精准教学，首先提升教师数据化专业素养，建立专业各科教学教师数据素养培训机制，设定教师数据素养资格认证，将教学数据采集、整理、分析、使用的专业能力纳入教师教学评测体制。

2. 推动学生自主化探索性学习和个性化适应性学习。在“产、学、研、用”四个层面实践精准教学，在教学过程中实施学习记录、学情分析、学习评价和精准教学推送;在教育教学活动中引导使用大数据技术进行自我学习鉴定和目标设定，辅助学生设立专业学习追求，实现学生对专业的自主化探索性学习;在科研活动中引领学生个性化适应性学习，提升学生创新能力;在生产实践中提升学生的现代化专业认知和操作能力。

3. 评价新工科精准教学成果。通过重点评价学生的学习过程与学习行为，结合总结性评价和形成性评价，量化学生在解决问题、合作、创新、测试结果等学习指标，深入优化教学评价方式，科学评估精准教学效果。

四、结束语

采矿工程专业是典型的传统工科专业，存在学生学习基础偏弱、专业学习思想不稳定、教学内容与现场先进生产工艺脱节、专业课程教学内容重叠较多、教学方法保守、学生创新意识与能力不强等问题，结合国家新工科建设的背景，从根本上实现采矿工程专业的升级改造和专业教学效果的提升，必须实施大数据驱动下的精准教学。在实施过程中，需要通过明确新工科教学与精准教学的理论关系，构建采矿工程新工科精准教育教学数据库和技术框架，进而提出大数据驱动下精准教学过程中创新型采矿人才培养模式，最终形成科学的大数据驱动下采矿工程新工科精准教学实践路径。

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