“大数据科学与技术导论”线上线下混合课程建设的探索与实践

刘巧红，孙丽萍，林 敏

1.上海健康医学院医疗器械学院，上海 201318；2.上海中医药大学附属光华医院，上海 200052

近年来，运用互联网、人工智能等现代信息技术进行教与学互动的新型教育方式逐渐成为教育服务的重要组成部分。2019年，教育部等十一部门联合印发《关于促进在线教育健康发展的指导意见》[1]，该意见不仅明确提出了将于2022年实现信息化教与学应用覆盖全体师生的目标，还就促进在线教育健康发展提出若干具体要求。其中，推动线上线下教育融通成为亮点之一，特别是新冠肺炎疫情的暴发促使线上教学得到快速发展，极大地促进了线上教学模式的普及和应用[2]。现阶段出现了一些比较成熟的线上教学平台，如“学银在线”“智慧树”“超星学习通”“中国大学慕课”“雨课堂”等[3]。这些平台充分利用现代信息技术对教学资源进行整合配置，为线上教学的发展提供了广阔的教学空间和时间。随着疫情的逐渐平稳，以网络教学与传统教学相结合的“线上+线下”的混合式教学方式应运而生，并逐步成为今后教学改革的发展趋势[4]。线上线下混合式教学方式不只是传统实体课堂与网络虚拟课堂在空间位置上的简单互补，更重要的是教学内容“质”与教学化资源“量”[5]、教师主导作用和学生主体地位的融合。

目前，中国高等院校线上线下混合式教学模式正在逐渐推广开来，不少院校从自身课程领域出发探索线上线下混合式教学模式在不同课程教学中的应用，如“护理学基础”[4]、“毒理学”[6]、“妇产科临床实习”[7]、“无机及分析化学”[8]、“大学英语”[9]、“液压与气压传动”[10]等。“大数据科学与技术导论”课程在此背景下，积极顺应时代发展的要求，开展线上线下混合式课程建设，探索线上线下混合式教学改革[11]，拓展教学空间和教学时间，以充分激发学生作为学习主体的积极性、主动性和创造性，发挥教师在教学过程中的引导监督等主导作用，从而提高教学效果和质量。

1 课程特点与线下教学存在问题

1.1 “大数据科学与技术导论”课程特点与现状

“大数据科学与技术导论”既具有一定的专业性质，也具有导论的引导性质，其内容涵盖了大数据技术整个生态链条中的众多关键技术，如大数据采集、大数据存储、大数据挖掘、大数据下的机器学习以及大数据可视化等。课程内容覆盖面广，涉及了后续多门专业课程的内容。导论课教学效果的好坏直接影响学生对所学专业的认知程度，影响其后续专业课程的学习热情和动力[12]。

课程内容的设计以为健康医疗行业培养医工结合的大数据技术应用型人才为目标[13-14]，将上述大数据技术融入健康医疗行业的具体案例中，开发了如基于爬虫技术的新冠肺炎疫情数据的动态可视化、基于多元回归分析的糖尿病血糖预测、基于集成学习的心脏病风险分析等特色案例。通过这些具有健康医疗特色的案例学习，使学生全面认识大数据从采集到可视化的完整链条中的基础知识和基本技能，初步具备利用大数据相关技术解决相关问题的能力。课程具有理实一体的性质，不仅强调专业理论知识的串讲，同时也注重实践操作的必要。课程共32学时，理论和实践各16学时。

目前，学校已在2018级、2019级、2020级和2021级大数据专业学生中开课，前三个年级的学生均采用线下教学模式。2021年“大数据科学与技术导论”被列为校级线上线下混合式一流课程，并开展了相关资源的建设；2021年该课程的MOOC在“学银在线”(https://www.xueyinonline.com/detail/214 608461)平台上线，2021级学生采用了线上线下混合式教学模式。

1.2 传统线下教学存在的主要问题

“大数据科学与技术导论”课程传统的线下教学以教材为蓝本、以教师为中心、以传授知识为目的，已不能满足教育的发展和学生的需求[15]：

①教学方式单一造成学生作为学习主体的缺位传统的线下教学中，无论是板书还是多媒体授课，依然是以教师讲授为中心，学生被动地获取知识[16]。师生之间缺乏有效的交流，课堂气氛较为沉闷，难以调动学生学习的积极性，从而造成学生学习主体地位的缺失。

②教师水平的差异造成学生对知识吸收程度不同导论课的性质和内容对授课教师的要求非常高，既要对该专业有着深刻的认识，又要具备丰富的实践经验。而年轻教师缺乏经验，易于侧重个人擅长的领域，造成知识传授有所偏颇，影响了学生对专业知识的全面认知、理解和吸收。

③教学资源缺乏造成学生课外自主学习困难该课程的教学内容围绕大数据技术在健康医疗领域中的具体应用展开，具有很强的特色性和特殊性。网络上虽然有丰富的大数据技术相关的学习资源，但缺乏具有健康医疗特色案例的教学资源，给学生的课外自主学习、巩固课上知识带来了一定困难。

④教学评价手段单一造成学生的重视程度不够长期以来，教学评价以终结性评价作为主要评价手段，缺乏对过程性评价的重视，造成学生对课程学习过程重视程度不够，或以临时抱佛脚的态度应付期末考核，而在学习过程中并未真正地掌握课程知识和技术，从而达不到教学目标的要求。

2 线上线下混合课程建设的探索实践

2.1 教学内容的设计

该课程的目的在于培养具有数据素养的大数据人才。在布局课程知识时，应该紧密围绕健康医疗行业的领域问题，培养学生解决领域问题的数据意识、数据思维、数据伦理和数据能力。该课程兼顾理论和实践的融合，教学团队设计了涵盖大数据技术理论知识和利用大数据技术解决实际问题的实践环节两大主体内容，各16学时。线上授课内容以理论知识为主，主要教学内容及学时安排如表1所示。

表1 线上授课内容及学时安排

2.2 线上线下资源建设

2.2.1线上资源建设

自2020年起，学校就开始组织建设在线授课的相关资源，2021年正式依托“学银在线”教学平台，建成了“大数据科学与技术导论”MOOC，界面如图1所示。经过教学团队多次研讨，根据教学大纲的内容，分章节录制所有理论教学环节的教学视频。在线MOOC的教学资源主要包括授课视频、试题库、阶段性测验、作业以及其他学习资料。整个课程视频包含六个章节(共计28小节)，总时长303 min；题库试题共39道；测验和作业的习题总数88道；其他学习资料51个。结合在线MOOC的内容，还开发了一系列的实验案例，并将其以博客的形式发布在专业开发者社区CSDN平台，方便学生课上和课后学习，同时向所有正在学习大数据相关技术的人员开放。

图1 学银在线平台“大数据科学与技术导论”在线课程部分资源

2.2.2线下资源建设

经过多年的建设，以精心组织和安排的教学内容为基础，学校开发了大量的线下教学资源。现建有教学大纲、课程教案、授课课件、教学日历、实验指导书、评价体系、教材及习题等一系列文档；以健康医疗为背景开发和设计了丰富的授课案例资源，如基于爬虫技术的新冠肺炎疫情数据的动态可视化、基于多元回归分析的糖尿病血糖预测、基于集成学习的心脏病风险分析、基于随机森林的乳腺癌诊断、预后和影响因素分析等，所有案例包括相关疾病的医学背景资料、数据集、数据分析需求说明文档、完整的Python源代码等，特色案例也被录制成为教学视频；课程还配备有专用的医疗人工智能与大数据实验室，以保证线下教学的一人一机，开展实验教学。

2.3 线上线下混合式教学模式的实施

“大数据科学与技术导论”课程的教学模式逐渐由线下教学转变为基于翻转课堂理念的线上线下混合式教学。线上线下混合式教学的整体流程为“布置学习任务—课前自主学习—课上知识内化—课后练习巩固”。该过程包括诊断性评价、过程性评价和总结性评价，且以学习任务为明线，知识与技能、素质培养为暗线，线上线下两条途径无缝对接。具体实施过程如图2所示。

图2 线上线下混合式教学模式设计

①课前课程依托“学银在线”教学平台进行线上教学。教师提前在平台布置学习任务，根据教学大纲和教学内容制定学习目标，下发学习任务书，并将相关的课件、视频、资料、习题等教学资源上传至平台；学生根据学习任务书在线自主学习，并对学习情况进行在线测试，根据测试结果反复实践练习；教师跟踪学生学习情况，收集学生在线自主学习中遇到的问题，根据学生学情和测验结果，制定课上教学内容，及时调整课上流程。通过课前学习培养学生自主学习的能力，教师发挥其监督和跟踪的作用。

②课中课中以知识内化为主，基础知识在课前的自主学习过程中完成，课上主要以知识应用为主[17]。教师根据课前的学习情况和教学进程组织教学活动，在“学银在线”教学平台上组织学生开展签到、讨论、抢答、测试、投票等活动。教师通过案例教学、引导式学习等方式对课程的重难点，以及课前学生自主学习反映出的问题，有针对性地指导学生学习。学生以测试竞答、小组讨论、拓展训练、实践操作等翻转课堂的方式参与，形成教师为主导，学生为主体的课堂。

③课后课后是对知识的巩固加深以及拓展的阶段，教师在“学银在线”教学平台上发布在线练习和测试，并发布下一次的学习任务。学生按照规定时间在线完成习题并提交，教师进行评阅并给出个性化的指导意见，评选并发布优秀作业，促进学生之间的交流学习；也可进行生生互评，相互学习。课后也有固定的答疑时间和地点，教师可以面对面地为学生答疑解惑，也可以随时通过线上交流的方式对学习中的问题进行讨论。教师及时对教学进行反思、改进和优化，不断提高教学质量。

④教学效果评价教学效果评价采用线上成绩+线下成绩、过程性评价与终结性评价相结合的方式。过程性评价包括线上考核和线下考核，线上成绩以MOOC的在线学习成绩、小测验、线上讨论为主，计入最终成绩。线下成绩以课程学习过程中实验案例的完成情况为主，包括小组答辩、实验报告、案例结果呈现等方面。线上成绩占总成绩的30%，线下成绩占总成绩的20%；终结性评价以期末卷面考试成绩为主，占总成绩的50%。

2.4 课程思政贯穿教学全过程

教学团队在教学过程中，不断挖掘课程体系中的思政元素，将思政元素有机融入课程内容。课堂中认真践行教书育人的初心，在知识传授中引领主流价值观，以期达到立德树人、综合全面地培育新时代人才的目标[18-19]。课程针对六个章节的内容，紧密结合健康医疗行业中的典型案例挖掘思政元素，形成了六个模块的思政教育与专业教育的融合：

①模块一“健康医疗大数据概述”以“通信大数据行程卡”“智能咽拭子采样机器人”等在新冠肺炎疫情中的作用为例，以科技强国强调文化自信，体现爱国主义、集体主义等中国精神。

②模块二“健康医疗大数据采集技术”以一线医护人员在采集新冠病毒样本时做好个人防护，实施严格规范、严谨细致的操作为例，强调在工作过程中要秉持认真负责、严谨务实的态度。

③模块三“健康医疗大数据挖掘技术”以陈薇院士率领团队研制国内首个进入临床获得专利权的新冠疫苗为例，鼓励学生在学习和工作中要有攻克难关、迎难而上的决心和毅力。

④模块四“健康医疗大数据下的机器学习”以腾讯联合徐海波教授团队依托深度学习技术自主研发新冠肺炎AI辅助诊断系统在抗疫一线投入使用为例，使学生坚定文化自信，坚守科技强国道路。

⑤模块五“健康医疗大数据可视化”以高龄钟南山院士面对疫情，尊重科学，实事求是，不顾个人安危，奔走一线救治患者[20]为例，帮助学生树立正确的科学观、爱岗敬业的价值观。

⑥模块六“健康医疗大数据安全及伦理”以世界卫生组织遭受网络攻击，数以千计的电子邮箱地址及密码泄露的案例，强化学生注重隐私保护，遵守数据伦理安全的意识。

2.5 教学应用效果

教学团队在2021级大数据专业两个班共119名学生中采用改革后的线上线下混合式教学方式授课。课程教学结束后，与采用线下教学的2020级大数据专业两个班学生成绩进行对比(如表2所示)。结果显示，2021级两个班及格率总体上优于2020级两个班；2021级的年级平均分(77.87分)高于2020级的年级平均分(71.61分)。数据表明，采用线上线下混合式教学授课模式后，学生的学习成绩有一定程度的提高。

表2 2020级与2021级“大数据科学与技术导论”成绩统计表

另外，采用SPSS 22.0软件对2020级和2021级大数据专业学生的期末成绩进行了对照分析，结果显示，两者差异无统计学意义(P=0.219)。

对2021级两个教学班的线上线下混合式教学的学情进行了统计，结果如表3所示。由此可见，混合式教学相较于传统线下教学，从时间和空间上都拓宽了学生的学习方式，丰富了学生的学习形式，从而达到激发学生学习兴趣、提高学生学习主动性的目的。

表3 线上线下混合式教学的学习情况统计

3 结束语

将线上线下混合式教学模式应用在2021级学生的“大数据科学与技术导论”课程的教学实践中，有效地解决了传统线下教学中存在的教学模式单一、教学资源缺乏、教师水平差异、教学评价单调等影响教学质量的问题。教学过程中以线上线下两条途径无缝对接为教学手段，以课前、课中、课后三个阶段的循环推进教学实施，实现了课程知识的内化和学生能力的提升，体现了以学生为主体、教师为引导的角色转变，教学改革取得了一定的效果。但是，该课程教学模式改革仍处于早期的探索阶段，尚存在一些局限性：学生长期以来习惯于线下教学，对于新的混合教学模式的接受和适应需要一个过程；线上教学要求学生具有较强的自控能力和自主学习的能力，教师需要加大监督力度以帮助学生形成良好的自学习惯；线上平台用于丰富课堂的互动方式较多，如签到、投票、问卷、讨论、抢答等，教师需要合理地使用这些手段，在达到活跃课堂学习气氛的同时避免过多的环节给学生带来厌倦感；课程内容的线上线下学时比例合理分配、线上测试的反馈途径拓展等具体模式还需要进一步优化等。总之，线上线下混合式教学模式作为目前教学改革的主要趋势，对于提升教学质量有着积极的作用，值得进一步推广应用。