基于翻转课堂教学模式的大数据分析创新课程项目化教学设计

郭呈怡 王镇威 朱命冬

摘 要：传统教学方式忽略学生之间的差异，培养出来的学生相对缺乏动手能力及创新能力。本研究以翻转课堂教学模式为基础，将项目化教学理念融入大数据分析创新课程教学设计中，结合学生发展方向及职业需求，构建完善的项目化教学体系，借助现代化教学工具，丰富课堂互动形式，优化考核方式，实现学生的理论知识与动手能力协调发展。实践表明，基于翻转课堂教学模式，引入项目化的教学设计在大数据分析创新课程的改革中成效显著，能够达到预期的教学目标。

关键词：翻转课堂；大数据分析创新课程；项目化教学

基金项目：河南省高等教育教学改革研究与实践项目（编号：2021SJGLX596）；河南工学院教改项目（编号：JSJ2021001；2021-ZD007；JSJ-2021004）

作者简介：郭呈怡（1995— ），男，河南工学院助教，研究方向为数据挖掘；王镇威（1992— ），男，河南工学院讲师，研究方向为数据挖掘；朱命冬（1985— ），男，河南工学院副教授，研究方向为分布式数据库。

翻转课堂教学模式作为一种全新的教学方式，最早应用于美国科罗拉多州落基山林地公园高中阶段的教学中。随着信息技术的快速发展，翻转课堂教学理论不断完善，被越来越多地应用到国内高校教学实践中，并进行了本土化的发展与改进。比如，高建芳重新审视翻转课堂教学模式，探析中美实施翻转课堂的教育文化背景差异，并以中美教育文化差异为视角，从意识观念层面、实践操作层面和模式创新层面制定了翻转课堂教学模式本土化实施策略。

相较于传统的教学模式，翻转课堂教学模式改变了师生在教与学中的角色定位，使教师从知识的灌输者变为指导者，使学生从被动接受变为主动学习，有效地提高了学生学习的积极性。课题组在此基础上引入项目化教学理念，将大数据分析创新课程的内容进行项目化设计，发挥项目化教学优势，加大大数据分析创新课程的实践性，促进学生理论知识与动手能力协调发展。

一、翻转课堂教学模式的现状

在翻转课堂教学模式下，学生学习的时间不仅通过课堂，还包括课前和课后。在课前环节，教师将教学资源上传到信息化平台，并发布学习任务，学生通过信息化平台完成学习任务。随着智能时代的到来，教学资源越来越丰富。张茂增认为智能时代推动了课堂教学变革，而翻转课堂教学模式则是对智能时代课堂变革图景的一种回答。张萍等则认为翻转课堂不能只依靠教学资源，如单纯地教学视频并不能保证良好的教学效果，除了信息技术，翻转课堂教学的关键因素还应包括教育理念、课程设计、学生参与、课程评价。在课中环节，教师根据学生课前学习任务完成情况及反馈的问题，构建以学生为中心的互动教学场景。为提高翻转课堂教学模式效果，赵欣认为教师应该与学生进行充分沟通，在课堂中扮演更加积极的角色。在课后环节，教师根据学生在课前和课中的学习情况，在信息化平台上传开放性、创新性测试题，引导学生独立思考并解决问题，以此促进学生的个性化发展和能力提升。

综上所述，实现学生高效学习的翻转课堂教学模式应从以下两个方面着手：一是进行课程设计，驱动学生课前主动学习；二是掌握学生课前学习任务完成情况，收集学生学习中遇到的问题。基于此，课题组通过引入项目化教学理念，优化考核方式，借助项目和考核驱动学生自主学习。同时，发挥现代化教学工具的优势，促进翻转课堂教学模式高效运行。比如，在课前环节，教师在学习通中通过上传课程资源等方式，为学生搭建自主学习的平台，掌握学生的自主学习情况；在课中环节，运用雨课堂的弹幕功能，实时回答学生提出的问题。

二、基于翻转课堂教学模式的大数据分析创新课程项目化教学设计

（一）大数据分析创新课程项目化教学内容设计

大数据分析创新课程的教学目标：通过本课程的学习，要求学生掌握大数据分析的整个生命周期（采集、存储、分析、显示）的理论与应用；掌握数据分析工程的创新设计能力；熟练运用大数据分析的相关工具。传统灌输式的教学方法侧重于理论知识的传授，无法兼顾理论与应用双向学习。因此，课题组在设计教学内容时，引入了项目化教学理念。

项目化教学是一种以培养应用型人才为目标，结合学生学习需要和职业发展，将课程分为若干项目的教学模式。大数据分析创新课程按照数据分析的过程划分为四个模块，分别是数据获取模块、数据存储模块、数据分析模块和数据可视化模块。在设计项目化教学内容时，以课程内容为基础，基于实际的数据分析任务，在每个模块创建项目，项目之间层层递进，完整实现数据分析的整个过程。这样的设计，一方面保证了项目内容不偏离课程，难易度适中；另一面结合现实数据，提高了学生学习的积极性。

数据是大数据分析的源头，数据质量的好坏对数据分析结果有着决定性的影响。因此，在数据获取模块设計了两个方面的知识，即数据获取方法和数据预处理方法。与之相对应的，该模块安排两个项目，分别是“天气预报：数据感知技术”项目和“清洗‘脏’数据：数据预处理”项目。获取数据之后，并不是直接使用数据分析算法对数据进行分析，而是先保存数据获取模块处理过的数据。这时数据分析进入第二个模块。在数据存储模块，学生掌握数据库的增、删、改、查等方法，该模块包含一个项目。数据完成存储之后，进入第三个模块。在数据分析模块，根据不同的数据分析方法设置不同的项目，该模块包含四个项目，分别对应四种机器学习方法。数据分析模块得到的输出往往不能直观地表示数据隐藏的信息和模式，这就需要通过第四个模块即数据可视化模块直观展示实验结果。该模块包含两个项目，分别为“从抽象到具体：数据可视化技术”项目和“邀你见证大数据的美：动态可视化技术”项目。

通过以上四个模块共计九个项目的学习，学生已经基本掌握了大数据分析的流程以及每个阶段对应的技术。接下来，将四个模块化零为整，结合具体案例设计第十个项目，要求学生按照数据分析的全部流程完成项目，并撰写实验报告。

（二）教学方法设计

1.采用基于翻转课堂的混合式教学模式，创新课程教学模式

在课前环节，教师通过学习通平台提前发布与本章节相关的学习资源和作业，要求学生提前了解基本概念和基本知识，完成布置的作业。教师根据学生在提问话题里提出的相关疑问和作业完成情况，掌握学生课前学习情况，然后在课堂上有针对性、有侧重地讲解。

2.借助现代化信息工具，丰富课堂互动形式

在授课过程中通过运用学习通和钉钉教学工具，在课前预习、课堂教学和课后强化之间搭建沟通桥梁，让课堂互动时刻在线。教师将梳理好的课件、习题等推送给学生，师生及时沟通交流；课堂上实时答题、消息互动，师生可以更好地进行交流。学习通的使用可以科学地覆盖“课前—课中—课后”的每一个教学环节，为师生提供完整的数据支持，让教与学的过程更加清晰便捷。

3.优化考核方式

项目化教学更注重学生在学习过程中的表现，具体的考核方式分为过程化考核成绩（60%）+期末成绩（40%）。其中，过程化考核成绩由课堂互动（20%）、课后问答（30%）、单元项目完成情况（50%）组成。对学生单元项目完成情况的考核，从教师、组间、组内三个角度进行评价，教师评价占40%、组间评价占30%、组内互评占30%。

（三）课程改革实施效果

2022—2023学年第一学期，课题组在学习大数据分析创新课程的班级中选择一个班级尝试基于翻转课堂教学模式的项目化教学。实践表明，该班学生学习积极性高，课堂上学习气氛浓烈。95%的学生能够完成课前学习任务，90%以上的学生能够完成所有项目的实验，并撰写实验报告。与传统教学方法相比，该班学生的考核结果有显著提高。其中，考评为优的学生比例提高了10%，考评为良的学生比例提高了15%。

三、结语

大数据分析创新课程是课题组所在学校数据科学与大数据技术专业开设的一门创新专业课程。为了提高学生的动手实践能力，课题组制定了基于翻转课堂教学模式的大数据分析创新课程项目化教学设计方案。首先，根据大数据分析过程，引入项目化教学设计。其次，基于翻转课堂的混合式教学模式，采用个性化教学和有针对性的讲解。最后，借助现代化信息工具，丰富课堂互动形式，优化考核方式，多视角、多维度评价学生，提高学生的自主学习能力和学习积极性。实践表明，基于翻转课堂教学模式引入项目化的教学设计在大数据分析创新课程中的改革成效显著，能够达到预期的教学目标。

参考文献：

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责编：初 心