线上线下混合式教学在电子商务数据分析与应用课程中的实践研究

梁坤，赵洁，何军，汪怡，陈一飞，张瑞

（安徽大学 商学院，安徽合肥 230601）

数据分析是大数据时代电子商务向智能化方向发展的基石。数据分析理论与方法广泛应用在电子商务的产品设计、精准营销、物流管理、人力资源和客户关系管理等多个领域。例如，通过分析用户的网络行为数据，并结合相关的行为学理论，可以更加精准地识别客户的兴趣与偏好，从而向客户推荐满足其个性化需求的产品与服务。因此，数据分析已成为电子商务发展的前沿方向之一，社会对电子商务数据分析人才的需求也日益凸显。在此背景下，近年来一批研究型和应用型高等院校纷纷开设电子商务数据分析与应用课程，此课程逐渐成为电子商务、市场营销和物流管理等相关专业的核心课程。

电子商务数据分析与应用课程内容涉及电子商务、管理学、经济学、统计学、人工智能和大数据分析等学科领域，对教学团队建设、课程总体设计、教学内容拆解、教学方法设计和教学质量控制等方面提出更高的要求。因此，传统的教学方式已经不适合该课程的教学[1]。主要体现在以下几个方面。第一，人才培养规模难以匹配市场需求。传统教学模式存在学习周期长、小班教学、场地限制以及师资力量不均衡等方面的问题，难以在短时间内培养大量的电子商务数据分析人才。第二，知识传导效率低。传统的教学大纲和课堂教学模式，难以激发学生的学习热情和兴趣[2]。现在的学生成长于互联网环境，更容易接受新媒体的知识传播方式。第三，课程内容的单一性。传统教学内容设计主要从电子商务运营视角，运用描述性统计分析等方法，分析结构化商务数据。然而，在大数据环境下，出现了大量的非结构数据，如文本、图像和视频等，这些数据中蕴含了大量有价值的商务知识，需要采用新的分析方法予以挖掘，并积极运用在商务决策中。

随着互联网技术的进步和先进教学理念的运用，线上线下混合式的教学模式逐渐进入公众视野。特别是新冠肺炎疫情以来，线上线下混合式教学模式以其高效、便捷、全面的特点打破了传统教学在形式、时间及空间的限制，提升了课堂教学效率。在线上线下混合式教学过程中，广大师生能够利用视频、多媒体、小程序等，随时随地获取教学资源，改变了传统课堂的教学方式，提高了学生的学习兴趣，满足了学生随时随地学习的要求[3]。

电子商务数据分析与应用课程兼具理论与实践，且具有跨学科等特点，对混合式教学的建设与实施提出新的挑战，为此需要研究电子商务数据分析与应用混合式课程建设方案。

1 电子商务数据分析与应用混合式课程建设方案

在分析和总结前期教学活动中相关经验和存在问题的基础上，结合线上线下混合式课程的要求和特点，从教学团队建设、课程总体设计、教学内容拆解、教学方法设计和教学质量控制等方面提出本项目的建设方案，具体如下。

（1）教学团队建设。在教学团队建设过程中需要考虑课程内容的跨学科和交叉性等特点，我们的主讲教师来自电子商务、管理学和经济学等不同学科领域，均具有10年以上高校教龄。包括教授2 人、副教授1人、讲师6 人。近年来主讲教师参加了MOOC 和翻转课堂的相关培训，并经常组织集体备课和讨论。

（2）课程总体设计。在课程总体设计方面，紧密结合电子商务数据分析与应用领域的最新研究成果，将科研和教学相融合，理论和实践相融合，突出混合式课程创新性、高阶性和挑战性的特点，注重培养学生解决复杂问题的综合能力和创新思维，坚持知识传授和品德培养并重。

（3）教学内容拆解。在教学内容拆解方面，需要分析课程内容的知识点特征，研究知识点间的内在逻辑，并形成易于用微课形式展现的知识链条[4]。根据知识点的重要性和难易度等特征，合理分配线上教学内容和线下教学内容、教师讲授内容和学生自学内容，并通过翻转、提问、回答和测试等方式，有机融合线上线下教学环节。

（4）教学方法设计。坚持以学生为主体、教师为主导的原则[5]，根据每个章节教学内容的特点，设计合适的教学方法，如概念讲授、案例讨论、实训实战和翻转课堂等（教法）。鼓励学生采用自主学习、合作探究等方式（学法），使其将知识和实际工作过程相联系，坚持做中学，学中做。

（5）教学质量控制。坚持过程考核和结果考核相结合的原则，设计教学过程质量控制体系，通过随堂测试、作业练习和期末考核等方式，保障混合式教学活动达到既定的效果和要求。分析线上线下教学活动的完整数据记录，如课程论坛数据和雨课堂数据等，探析影响教学质量的关键环节，并研究提升教学质量的方案。

2 电子商务数据分析与应用混合式课程建设特色

本课程具有较强的理论性和应用性，教学过程中既注重学生对基本概念、理论和方法的掌握，培养学生独立思考和解决问题的能力；也注重教学的启发性、参与性、互动性，以学生为主、教师为辅。具体特色如下：

2.1 教学内容体系设计合理

课程的内容经过近年的不断更新与调整，最终形成了相对比较完整的教学内容体系。教学内容比较全面、信息量大，能够基本满足学生对《电子商务数据分析与应用》全面理解的需求。

现有的电子商务数据分析与应用MOOC 大多数内容有局限性，主要从电子商务运营视角分析结构化数据。本课程把握了大数据时代电子商务数据分析与应用的新趋势，从海量、动态和异质的数据中获取电子商务企业管理决策的知识。同时，本课程坚持理论联系实际，既帮助学生牢固掌握数据分析的基本概念、理论和方法，也培养学生将相关理论和方法与企业实践相结合的能力。通过课程教学，一方面能够使学生善于从实践中发现和提炼问题，另一方面能够使学生灵活运用数据分析的理论和方法解决问题。

2.2 教学手段及教学方法丰富多样

将多媒体、PPT、视频资料、教学资源库、习题库、网上测试、社交化沟通等多种手段相结合向学生生动展示电子商务数据分析的基本理论知识及其在企业中的应用，加强互动与沟通，提高学生学习兴趣，提高教学效果。将课堂讲解、案例分析、小组合作、头脑风暴、以赛促学、翻转课堂等多种线上线下教学方法相结合，培养学生独立思考问题、解决问题的能力。

教学团队配备了多名青年教师和研究生助教，能够充分满足在线教学中互动交流及数据收集分析的大工作量需求。通过启发式教学和鼓励学生自主学习等方式，对电子商务数据分析实训部分的内容进行学习。训练学生运用理论课学习的知识解决实际问题的能力，做到理论和实践相结合。同时，多种考查方式和互动方式相结合，建立多角度的评价体系，为全面提高学生的学习主动性和积极性奠定了基础。

2.3 理论与实践相结合，教学与实验相结合

学校建有国家级经济管理实验教学中心，安装配置了丰富的数据分析软件。同时，学院还建有校外的电子商务实习基地，这些都为电子商务数据分析与应用课程理论和实践相结合提供了保障，数据分析软件如SPSS、Weka 等都比较容易获得，也为课程开展奠定了良好的基础。

3 电子商务数据分析与应用混合式课程教学效果评价

教学效果评价是课程教学质量的试金石。电子商务数据分析与应用课程具有独特的特征，需要研究设计独特的教学评价体系与方法。

高等教育教学活动需要师生互动，混合式教学的质量不仅取决于教师的教，也取决于学生的学[5-6]。针对这一特点，我们依托主流的MOOC 教学平台和线下沟通方式，利用大数据，获取反映教和学的关键质量数据，提取和选择影响混合式教学质量的核心特征，建立教学一体化的混合式教学质量评价体系。同时，教学质量评价是一个动态的综合评价，涉及多个评价主体的协同评价以及评价主体和评价客体的多轮互动反馈过程。我们分析了教学管理人员、专家、同行、学生和教师等多个主体在混合式教学质量评价中的作用和协同机制，设计评价主体和客体的互动反馈过程，分析反馈对提升教学质量的作用，研究多主体协同的混合式教学质量评价模式。

在课程教学过程中，通过与学生的交流、学生的课程总结与教务处的教学质量评价等反馈途径，发现学生对本门课程的总体认可度还是很高的。我们将理论课与实验课相结合，促进了理论联系实际，提高了学生解决问题的能力。对学生来说，通过课程的学习不仅掌握了数据分析的基本理论与方法，还可以运用相关理论和方法解决电子商务企业的实际问题，从一定程度上培养了学生创新性解决问题的能力，促进学生主动学习、主动思考和积极探索。曾有学生评价说：“通过学习电子商务数据分析与应用这门课，知道了大数据中包含的价值，以及如何通过合适的数据分析方法从大数据这座金矿中挖掘出有利于电商企业管理决策的知识。”还有学生评价：“谢谢老师的数据分析课，上班后竟然直接用到了，也为自己争取了更多的机会。”（以上内容部分摘抄自学生的课程总结报告及学生反馈）

目前，课程已经对社会开放。听课的学生、教师同行、专家学者和校领导对课程教学效果的评价普遍较好。例如，2020年6月18日，参与听课的安徽大学数学科学学院高等数学教学部主任窦红老师表示：“课讲得非常精彩，可以看出课前准备非常充分，与学生的互动也很好，为梁老师点赞。”安徽大学商学院电子商务系主任赵洁教授也对课程做出了积极评价，她表示：“对课程内容非常熟悉，准确把握了课程内容的前沿方向，做到了科研反哺教学；授课过程中，对知识点的讲解透彻，能用通俗易懂的语言表达复杂数据分析方法的原理。”

4 结语

本文针对电子商务数据分析与应用的课程特点，从教学团队建设、课程总体设计、课程内容拆解、教学方法设计和教学质量控制等方面提出该课程线上线下混合式教学的建设方案。在此基础上，探讨了电子商务数据分析与应用混合式课程的建设特色。最后，我们提出混合式课程的教学效果评价是一个动态的综合评价，涉及多个评价主体的协同评价以及评价主体和评价客体的多轮互动反馈过程。在未来的研究中，我们还将进一步梳理电子商务数据分析与应用在混合式课程建设过程中遇到的问题和取得的系统性建设成果。