“互联网+”背景下在线开放课程建设探析

胡雅婷 李健 郑丹阳 林楠

摘要：“互联网+”大数据时代背景下传统教学方式推广性减弱，在线开放课程通过网络改变着教育的方向和未来。以近年高校新开设专业——数据科学与大数据技术专业为例，通过分析“互联网+”背景下在线开放课程建设的必要性和在线开放课程给教师教学方面和学生学习方面带来的诸多新挑战，着重从在线开放课程的课程体系、建设模式和评价考核三个方面阐述了“互联网+”背景下在线开放课程的建设路径，为推动高校大数据类专业在线开放课程建设提供参考。

关键词： 在线开放课程;互联网+;数据科学与大数据技术专业;课程建设

中圖分类号：G642        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2022）21-0136-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

1 引言

随着互联网、云计算、大数据及人工智能的发展，一场前所未有的信息化浪潮席卷了各行各业，每年从不同智能设备终端产生的数据量以几何次方暴增，我们正经历着基于新一代互联网技术的信息革命[1]。在“互联网+”时代，云计算、大数据等信息技术不仅改变了我们生活的方方面面，更给高等教育带来新的机遇和挑战。“互联网+”背景下的高等教育教学在教学方式、方法及人才培养模式上都在发生变革，授课地点不限于学校教学场所，授课方式不限于传统的教师讲授方式，授课教师更不限于本校的专职教师。为顺应“互联网+”时代发展和高等教育人才培养需要，教育部、高校、专业都在整合优势教学资源，建设具有专业特色的精品在线开放课程。而大数据技术在经历了萌芽期、成熟期和大规模应用期之后，社会对大数据人才需求剧增，高校也肩负着培养具备大数据思维、能够运用大数据思维进行分析应用的高层次大数据人才的责任[2]。因此，2016年我国高校开始设置数据科学与大数据技术本科专业，经过五年的建设发展，目前已在全国各类高校中开设，成为每年高校新增专业中增加数量最多的专业。本文将结合数据科学与大数据技术专业的特点，探讨“互联网+”背景下在线开放课程建设路径。

2 “互联网+”背景下在线开放课程建设的必要性

2015年，国务院下发的《关于积极推进“互联网+”行动计划的指导意见》将网络教学纳入国家战略计划，各类高等院校积极推进“互联网+”背景下教育教学改革，互联网+教育取得丰硕成果[3]。目前，中国大学MOOC、学堂在线、学银在线等在线课程平台开放在线课程2.4万余门，覆盖了本科12个学科门类、专科高职18个专业大类[4-7]。教育部非常重视在线开放课程建设，2017年首批认定490门国家级精品在线开放课程，并将实现3000门的目标。在线课程资源的建设，不仅可以共享高校间丰富的教学资源，学生足不出户学习到各类名师的优秀课程，也是应对当前新冠疫情的一种必要手段，保障高校在疫情防控期间实现“停课不停教、停课不停学”[8]。在线开放课程不仅覆盖高校通识教学、专业教学及实践教学环节的主要课程，在大学生创新创业教育、思想政治教育、创新实践教育等特色领域也开展起来[9]。数据科学与大数据技术专业作为近年新设置的本科专业，在线开放课程建设任务重要而繁巨。在线开放课程建设不仅为各类开设数据科学与大数据技术专业高校提供宝贵的在线学习资源，也可以作为混合式教学的课前学习资源，是高校未来课程建设的主要发展方向。

3 在线开放课程建设面临的新挑战

一方面，在线开放课程对教师的教学理念、课程目标和实现形式都提出了新标准和新要求。教师想要上好一门课，备课是必不可少的步骤，备课包括备教学内容、备教学方法和学生。线上开放课程面向的学生群体不限于本校本专业的学生，学习这门课程的学生可能来自某重点高校，也可能来自职业院校，各类高校相关专业的学生都可能通过线上教学平台学习到这门课程。如何让课程的受众都能做到各取所需，需要教师的教学理念、方法都相应进行调整和变革，这是对在线开放课程建设的教师的重要挑战。同时，线上授课需要将传统的纸质教案转化为电子教案，录制时还需要使用到多种数码设备将授课内容投射到网络上，如何将课程PPT、视频有机融合，生动地展现在网络教学平台上，这对教师的PPT制作、视频剪辑等教育技术基本功也是一个挑战，更增加了需要课程制作的工作量。而在课程结束后，教师想要了解学生的在线学习状态，还需要关注教学平台提供的各种学情统计数据，教师往往需要掌握多种数据分析方法，才能得到学生学习指标与成绩指标间的关联模型，找出课程需要进一步改进的方向。

另一方面，在线开放课程给学生的学习方式、方法及学习状态带来了一系列挑战。在传统课堂中，教师和学生在同一个空间内，师生之间可以面对面交流，学生的任何多余举动都会直接暴露给教师，迫于教师的威严和平时成绩，学生会尽量保持良好的听课状态。而线上教学时，教师无法透过屏幕查看学生学习状态，学生们离开了老师的视线，各种学习之外的诱惑都可能引起学生注意力的转移，容易出现忽略重要知识点、遗漏教学环节、不按教师指导操作等情况。在线教学时学生无法和老师进行面对面的交流，学生一旦遇到问题，不能第一时间得到老师的指导，会影响到后继内容的学习和理解。同时，在线学习的同学之间也缺少交流，这导致学生在独立完成各类题目时缺少同类竞争心理，在遇到繁杂问题时，由于得不到解决问题而带来的自豪感，因此遇到难题时容易放弃。当前大学生所在的环境中充斥着各种网络设备，不同网络资源对学生的吸引力和诱惑力都非常大，自律性较差的同学往往容易陷入网络“陷阱”，线上学习效果受外界干扰严重，经常会出现一边电脑放着教学视频，一边用手机打手游的情况。

对于实践类、实验类等不宜通过在线进行教学的课程，如何才能在线上课程中找到合适的替代，而不是完全将其教学内容丢弃，影响整个课程教学体系的完整性。这就需要在课程中设置实践教学环节，包含：课内实践、课程设计、专业见习、上机实验教材、专业综合实习、毕业论文及答辩、社会实践等等。将线上老师传授的知识，通过课内实践和课程设计的方式进行考察。在课程学习过程中，教师提前安排支持实验课程的课程设计，要求学生自行查找文献资料，结合所学的理论知识，独立完成一个实践课题，培养学生独立思考和解决实际问题的能力。最后也可以安排学生去企业实习，通过专业相关实习，增强学生对知识的掌握，加强记忆点。

4“互联网+”背景下在线开放课程建设路径

4.1教研资源融合的在线开放课程体系

在线开放课程的建设需要平台和课程两方面的支撑。经过多年的建设，“互联网+”教学取得了丰硕的成果，云课堂、雨课堂、超星学习通“一平三端”等在线教学平台目前已在全国高校中广泛应用，在2020年新冠疫情期间保障了线上教学的顺利开展，同时实现翻转课堂、混合式教学等多种教学模式。通过在线教学平台的使用，为教师积累了一定的在线课程建设经验。同时，平台也为在线课程提供了教学视频观看人数、视频平均观看时常、随堂测验成绩、拓展训练成绩以及学生讨论的问题等学情数据，为在线开放课程建设提供学习数据支持。数据科学与大数据专业通过在线课程建设可以集成整合不同院校现有的线上优质教学资源，充分发挥院校专业特色优势，打破院校间的壁垒实现教学资源共享，减少和避免课程的分散建设和重复建设。结合专业人才培养目标，数据科学与大数据专业培养学生海量数据管理、分析、挖掘、决策的技术能力，通过在线开放课程培养学生的思想道德素质、科学逻辑思维能力和解决实际问题能力。一门数据科学与大数据专业的精品在线开放课程应兼顾课程相关的数学、计算机基础理论，同时注重数据分析建模及处理技术能力的培养。

以吉林农业大学为例，2019年批准设立数据科学与大数据技术专业，依托吉林省数据科学与大数据技术研究中心、吉林省数据科学与大数据技术研究基地及吉林省精准农业与大数据研究中心等科研平台，开设《农业大数据处理技术》《农业信息分析与预测》等将大数据技术应用于现代农业领域的专业方向选修课，在线课程建设中注重农业生产实践案例与大数据技术的有机结合，让学生切实体会到大数据技术在农作物种类选择、农作物估产测产及灾害预警与评估方面的重要作用。

4.2 模块化网络式的在线开放课程教学模式

在线开放课程建设是一个连续而复杂的过程，不但要充分利用网络教学平台和各种教学资源，还要构建与网络教学相适应的教学模式。数据科学与大数据专业的课程涵盖大数据的相关技术、相关应用以及大数据的隐私与安全。多数高校的数据科学与大数据技术专业会开设数据仓库技术、云计算、分布式系统、Haddoop及Spark处理框架、R语言、数据分析、数据挖掘等与大数据的采集与预处理、存储、处理、计算、分析及可视化等相关的大数据技术课程，并根据高校及学科特点，开设大数据技术在相关领域的应用课程，如目前应用较多的金融领域、互联网领域、生物医学领域及农业遥感领域等。同时，还会开设大数据隐私与安全防护相关课程。在线开放课程的教学既要考虑内容的系统性和完整性，还应兼顾教学平台上的不同受众群体，能够从不同维度进行知识讲解和训练，达到可内化、会应用目的。因此，数据科学专业在线开放课程可采用模块化网络式教学模式，构建基础知识模块、思维训练模块、程序设计实现模块和应用与建模模块四个教学模块，建立经典算法数据库、实践调研数据库、共享资源数据库三个核心数据库，从概念、思想、设计和应用四个维度实现基于网络教学平台的资源共享，如图1所示。

以数据科学与大数据专业核心基础课程《离散数学》在线开放课程为例，课程的核心目标是培养学生如何运用数学逻辑思维，具备初步的离散建模能力[10]。按照逻辑推理、算法思维、程序设计实现以及应用与建模模块形成网络式架构，每个节点建立教学资源案例库，将经典算法与实际工程案例相交相融，实现资源共享。例如，在数理逻辑单元中，逻辑推理模块引入n皇后谜题、泥巴孩子谜题、数独游戏等简单易懂的逻辑谜题，进行逻辑推理能力的训练;算法思维模块以字符串匹配算法、贪婪算法、停机问题等在人工智能领域应用广泛的算法为实例，训练学生的算法思维;程序设计实现模块以Python為工具训练学生程序实现对重要性质和定理的验证;应用与建模模块强化实验教学中学生依据实际工业标准和工程规模，配置真实工程设计环境及开发系统，培养学生设计开发复杂工程问题解决方案的系统能力。

4.3 “互联网+”教育的在线教学考核评价

“互联网+”背景下的在线开放课程建设，需要完整的教学评价对课程实施过程进行监控[11]。一门完整的在线开放课程应包括教学内容的讲授、知识与能力的考核以及综合素质评价等环节。在线开放课程的教学方式方法更加多样化，为了更好地指导教学，需要采用科学的在线学习考核方式，制定完备的在线教学评价体系。“互联网+”教育背景下，大数据、云计算和人工智能等技术应用于教育教学，通过大数据和数据可视化技术，教师可获得在线开放课程各个节点的播放记录和相关统计分析结果，在一些学生较难理解的知识节点，学生进行暂停、回放操作的概率明显升高。通过数据精准分析，科学地设置教学节点视频回放率阈值。当超过阈值时，教师将设置相应的知识点测验、讨论，并增加相关案例辅助教学。教师通过网络教学平台实时获得学生学习过程的各项数据反馈，指导教师及时做出教学策略调整。在学习成果检验环节，设置一些具有探究性、个性化的开放题目，学生可以独立完成，也可以远程组队按小组完成。在完成过程中培养学生独立思考问题能力以及团队合作能力，训练解决复杂实际问题的综合化思维方法。在知识层面上，对学生的考核内容不是教学知识的简单重复，设置一些将知识、能力有机结合的“高阶性”问题。给予学生的评价将不再是给出定量的分数，通过数据挖掘技术给予学生在知识、能力及实操等方面评定，并通过加权分析获得一个综合性的评价。

数据科学与大数据技术专业在线开放课程的教学考核评价主要包括五部分内容，分别为：随堂测试练习以及时巩固教学知识点;设置主题讨论培养学生的文献查阅能力，训练其个性化思维和发散思维;布置实际应用案例训练学生编写程序解决实际问题的动手能力和解决实际复杂问题能力;分组任务培养学生团队合作能力、探究性学习能力和创新学习能力;问卷调查及投票发现学生遇到的问题和难点，了解学习状态。在互联网技术辅助下，帮助教师实现真正意义上的在线教学过程性评价。

在线开放课程是顺应社会发展需要、符合我国高等教育发展方向、具有重要实践应用价值的课程模式，“互联网+”背景呼唤在线开放课程体系的建立健全，并为课程建设、教学评价考核提供技术支撑。大数据已经融入当今社会的各行各业，成了重要的生产要素。数据科学与大数据技术专业的在线开放课程建设应该针对专业人才培养目标，通过课程建设加强数据科学类创新型、素质型和应用型人才培养。

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[10] Kenneth H.Rosen.离散数学及其应用[M]. 徐六通，杨娟，吴斌译. 北京：机械工业出版社，2019.

[11] 郑习武.“互联网+”背景下大数据专业一体化课程体系研究[J].电脑知识与技术，2020，16（13）：136-137.

【通联编辑：王力】