智慧教育促进职业院校粮食人才培养

丰大程 张璐璐

(安徽粮食工程职业学院 安徽合肥 241000)

一、引言

党的十八大以来，习近平总书记多次强调粮食问题并作出重要论述。根据国家统计局资料，我国粮食生产总产量在2012年至2015年呈现直线增长趋势，在2015年至2017年稳定在66000万吨左右，在2018年则出现了下降的情况，如图1所示。人均粮食产量在2015年出现直线下降趋势，如图2所示，同时国内主要粮食品种价格明显上涨。在当前脱贫攻坚、决胜小康的历史进程中，粮食安全尤其重要，需要大量掌握核心技术、具备综合素质与能力的粮食人才深度参与其中，在充分挖掘现有粮食资源的前提下，立足全国，谋划粮食安全。

图1 2012—2018年我国粮食总产量

图2 2012—2018年我国人均粮食产量

当前国家各行各业都需要具有核心竞争力的人才，高职作为国家输送粮食人才的重要通道，依靠目前传统的人才培养模式已无法满足市场和社会的需求，亟须根据粮食行业发展导向，更新人才培养目标，创新人才培养方式。

粮食行业需要具有较高职业素养、一专多能的复合型人才，要求能胜任粮油加工、管理、设备操作、品质检验和粮油仓储管理等工作，有较强的分析问题、解决问题的能力，能够进行持续发展学习。在粮食人才培养过程中，学生知识内化程度、学习层次及学习动机都有所不同，呈现个性化特征，因此要发挥教师与技术的双重作用，为学生提供合适的学习路径。

智慧教育基于校园网和数字校园，结合云计算、大数据、社交网络、虚拟化等技术，综合人、设备、环境、资源以及社会因素，通过多平台间信息的交流共通、资源共享，达到教育方式、模式、流程的创新，从而为高职粮食人才培养提供有效的支持与服务。智慧教育模式促进产教融合，培养技能型、复合型的粮食领域人才，同时推进环节控制与全程跟踪，有效提升粮食领域人才培养质量。

二、智慧教育促进粮食人才培养

智慧教育通过构建技术融合的学习环境，创新粮食人才培养模式，进行智慧评估，提供个性化的学习服务和教学服务，从而能够根据学生自身特点培养出高素质技能型粮食人才。

(一)智慧教育创新粮食人才培养模式

粮食行业需要的高水平高素质人才，不仅要掌握行业发展动态和基本能力与技能，还需要掌握粮油加工、饲料生产、粮油储藏、基础化学、分析化学等方面的理论和实践知识，具备粮食行业的职业素质和专业素养。根据粮食行业对人才的要求，学校不仅要开设公共基础课程以培养学生的基本素质，还需要开设相应的专业技能课程，以使学生具备粮食行业企业所需的素质与能力。智慧教育可以感知学生学习过程，分析相关信息，选择合适方案，为学生构建一个适合的智能化学习环境，并在学生学习的过程中根据学生的具体行为和学习情况进行调整，帮助学生尽快找到适合自己的学习方式。智慧教育在粮食人才的基础知识和专业技术能力培养中都能够得到适当的应用。

在粮食行业基础教学过程中，可以通过翻转教学与传统讲座式教学相融合的教学方式，培养学生粮食行业所需的政治思想道德素质、科学文化素质、身体心理素质等。教师根据课程要求通过平台获取相应的教学资源，进行合适的教学安排；利用互动教学平台和在线学习平台记录教学过程中的所有数据，通过数据沉淀和分析，掌握学生学习情况，并且根据教学进度和学生对知识的掌握程度调整教学方式和教学进度。学生通过平台获取自己所需的知识，记录线上和线下学习时长、测验情况和问答情况，了解自己对知识的掌握程度，从而调整学习时间和学习方法，并对自己的知识薄弱点进行强化学习。

粮食行业人才需要具备粮食加工操作、设备维护、生产技术与管理、原料和产品检测等专业素质，因此粮食行业人才的培养中需要开设机械工艺、粮食加工、油脂加工、油脂化验、粮油设备运行、设备安装检修调试及新产品研发等方面的课程，加强实践教学，还需要进行产教融合，让学生能够尽快适应行业和企业发展的需要。在智慧教育环境中，可以通过软硬件结合模拟仿真场景，支撑多样的分组研讨教学和实践教学，实现实践课程和产教融合课程的便捷化。

智慧教育中课堂互动、翻转课堂、远程互动、PBL等多种创新教学模式和教学形态的落地，让教学更加多样，学习更加便捷，从而让学生能够真正投入到学习情境中，实现知识的深度学习，培养学生各方面的能力。智慧教育模式下教师还可以实时了解课堂动态和学生知识掌握程度，通过数据分析和对比，完成教学诊断，提升教学效果。

(二)智慧评估改善粮食人才培养过程

智慧教育可以利用教育数据挖掘(EDM，Educational Data Mining)及学习分析(LA，Learning Analysis)技术，根据学生行为数据，描述和解释之前的行为，回答关于学习和教学的不同问题，预警和干预正在发生的学习，推测学生发展趋势，也能帮助教师进行自我评价，提高教学效率及研究绩效。

1.智慧教育帮助粮食行业教师进行自我评价

EDM及LA技术帮助粮食行业教师进行自我评价，实际上就是通过学生行为数据得出教师行为对学生行为的影响，帮助教师了解自己在教学中的优势和不足之处，充分进行自我认识、自我发展和自我规划，实现更高水平的教学。利用EDM及LA技术对学习过程中的表现和行为数据进行分析，如学生对知识的掌握程度、学习动机、元认知、学习态度等，判断教师教学情况，并根据分析结果给出相应的建议，能提升教师的教学效率，促进教师专业发展，还能够增加教师对自身教学行为的了解，从而通过自身教学行为的有效调整，对学生实施最适合的教育。

教师在课堂教学、网络教学、网上实践教学完成之后，通常需要根据自己的表现和学生的内隐和外显行为进行自我评价。评价范围包括：教师行为对学生学习参与度、学习兴趣以及学习成绩的影响，教师在教学中哪些表现对学生学习产生了积极影响、哪些表现对学生学习产生了消极影响，教师在教学中的优缺点体现在哪里、有哪些需要进一步调整。这些评价能让教师取得自身的进步，调整自己的教学。

教师需要在上课的同时注意每个学生的表现，收集每个学生的信息，再在课程结束之后分析学生作业和测试情况，这无疑给教学任务原已繁重的教师增加了负担。尤其是粮食人才培养的实训实践课程，需要教师投入巨大的精力进行自我评价；同时，仅凭教师的感觉和一次测试有时并不能得到准确、合理的评价。智慧教育的EDM及LA技术则给教师进行自我评价带来了方便。它能够利用大数据，分析学生情况并给出正确的教师评价和建议。

EDM及LA技术可以获取学生行为数据，对数据进行分析解读，根据数据提供可操作的干预措施，从而提高学习和教学成效。EDM及LA一般通过学生在课程中的表现来反馈教师的教学能力，通过学生参加课程项目及产教融合项目的进展情况、作业的完成情况、测试的分数等来反馈教师在这堂课中的整体表现，通过学生在课堂上注意力随着时间变化的曲线等来帮助教师判断自己在这堂课中具体某一段时间的表现。例如，教师可以根据学生在“粮油质量检验”课程“原粮物理检验”项目中注意力的变化来分析自己在每个阶段的表现或教学手段对学生的影响，从而对自己的讲授方式有更准确的把握。

如果在某个时间段或活动的某个进程中，学生的注意力比较集中或知识的掌握程度较高，教师就可以继续采用原本的教学策略；反之，学生的注意力不集中或知识掌握程度较低，教师就要调整教学策略，以达到教学目的。学生在进行某一个教学活动时的参与度可以反映教师安排这个教学活动的合理性和对活动的掌控度。EDM和LA技术能够让教师清晰地看到学生对于本节课内容的掌握情况和课程参与度，得到反馈之后，能够根据学生掌握情况，了解学生在学习的过程中对哪一方面或者哪种形式的课堂活动更感兴趣，从而在后续的课程中增加学生感兴趣的课堂活动，促进学生的课堂参与和对于知识的深度学习。例如，根据以往某一学习活动对不同学习风格(Learning Style)的学生影响有所不同，可以推断针对不同学习风格设计的学习活动能提高学生成绩。同时，不同学习风格、学习活动和成绩之间的相关性分析和预测模型有助于发现最适合班级整体学习风格的学习活动。

2.智慧教育帮助教师提高教学水平

教书育人是教师的基本职责，提高教学水平是教师的不懈追求。粮食行业教师能力的提高对粮食行业的发展有深远影响，因此需要促进教师专业发展、提高教师的教学能力。教师通过EDM及LA技术得到的学生相关学习数据，是教师成长过程中的重要参考，也是促进教师专业发展的重要基础。EDM及LA技术帮助教师提高教学水平主要表现为：在课前，安排课程内容和教学方法；在课中，调整教学进度和教学方法，确定是否对个别学生进行干预，提供更多学习资料；课后，判断学生取得相应成绩的原因。

EDM及LA技术可以对学生的分散式劣构信息进行整合梳理，使教师对学生及教学有更准确、更清晰的认识，并采取合适的教学手段促进学生的发展。在学习某些新的课程的时候，或许需要联系之前学过的课程，这个时候关于之前课程的学习内容和学习情况就能通过学生的大数据体现出来。教师很容易就了解到学生的学习风格和对以往内容的掌握程度，根据学生对以往知识的掌握程度确定课程内容，根据学生的学习风格确定教学方法。例如“粮油质量检验”课程的学习就需要学生掌握分析化学的相关知识，通过EDM及LA技术可以知道大部分学生已经具备了从事分析测试所需的素质、知识和技能，但是还有部分同学知识的掌握不是很完善，存在知识漏洞，且大部分学生比较适应启发式的教学方法和操作型学习风格。据此教师就需要合理进行课堂教学组织的安排，并充分利用校内实践基地和校外实践基地的优势，达到提高学生知识掌握程度的目标。EDM及LA技术为教学方法的确定提供了有效数据支撑。

在智慧教育中，需要不断获取学生的学习情况和教学目标之间的差距，从而确定应该采取的策略。例如，选同一门课的学生成绩普遍偏低，原因可能是缺乏基础知识、教学方法不合适、教学目标太高、教学进度太快等，学生不能顺利掌握。EDM及LA技术可以从有关学生表现的数据展开分析，得出学生成绩普遍偏低的原因是什么、接下来应该采取怎样的策略去解决这个问题，或者调整教学进度，或者调整教学方法。EDM及LA技术让教师更加了解怎样的教学进度和教学方法更适合学生，充分体现了智慧教育“以学习者为中心”的思想，帮助教师有效教学，促进学生的发展，实现智慧教学和智慧学习。

3.智慧教育提高教师研究绩效

教师是知识的传播者，也是学生学习研究的重要参与者。教师应该树立“教学即教研”“教师即研究者”的理念。

EDM及LA技术全程记录了粮食行业学生的所有学习数据，利用这些数据进行数据发掘和深入分析，能够发现数据中所蕴含的粮食行业学生学习风格和学习模式。在粮食行业人才培养中，需要针对学生的学习环境采取、开展不同的教学手段和学习活动，利用EDM及LA技术，对网络学习环境下的粮食行业教学和学生学习做充分的研究。相关的研究成果不仅反映了教师的教学水平和学生的学习水平，还会给其他教师提供借鉴的经验，从而促进教育教学的整体发展。

EDM及LA技术在学生学习过程中收集了大量数据，教师利用其中的数据选择一个点或者几个点来进行学习或者教学研究。例如，教师想要研究教学过程中某个因素对学生的影响情况，可以利用已有教育数据，结合相关模型，得到这个因素对学生学习的影响曲线，再结合相关的理论和教学模型分析这个因素对学生造成这种影响的原因。这样教师对于自身教学和学生的学习都会有更深刻的理解，有助于后期的教学。

智慧教育技术获取的数据可以帮助教师进行自我评价，调整课程内容和进度，进行相关研究，对学生学习情况进行预测并给出相应建议，更好地实现个性化学习，体现“以学习者为中心”的学习理念。

三、结语

智慧教育通过大数据、云计算、物联网等技术为粮食人才提供一种实时可学、处处可学、人人可学的有效学习环境，教师可以通过智慧教育提供的技术进行粮食行业人才培养模式的变革和探索。智慧教育平台可以记录课堂教学数据并进行分析呈现，帮助教师开展个性化教学，通过聚合教学过程数据，进行全业务教学数据收集，支撑精细化教学管理和科学决策，反哺到教学中，促进粮食人才的培养，从而助力粮食行业的快速发展。这些数据和分析方法为探索适合我国国情的智慧教育提供了合适的抓手和工具，我们要立足我国教育信息化的基本实情，尊重教育信息化的规律，积极探索切实发展之路。