基于学情分析的教学模式变革探究

李小玉 白涛 冯向萍 杨莹 侯文静

关键词：学情分析；教学模式；学习需求

高校学情分析研究是对大学生的学习成绩、学习行为、学习方法和学习习惯等方面进行分析研究的过程[1]。高校教育改革需要依据学情分析结果制定相应政策，高校教育改革旨在优化教育教学过程[2]，提高教学质量、促进学生全面发展。而学情分析可以对大学生的学习情况进行全面评估，了解其学习水平、学科兴趣和学习能力等情况，为制定更加科学合理的高校教育改革政策提供参考依据[3]。因此，基于学情分析的教学模式探索研究具有十分重要的背景和意义，旨在提高高校教育教学的质量和效益，促进学生全方位发展。

1 高校学情分析研究的背景及意义

高校学情分析研究的背景是多方面的，首先对高校教育改革和学生身心健康保障有着重要的作用。高校学生学习成绩和学科素养水平普遍存在差异，需要制定更为精准的教学模式，高校学情分析可以全面了解学生的学习状况，深入挖掘学生的学科兴趣、学习能力和心理健康状况等，从而设计更为精准、个性化的教学模式，提高学生的学科素养水平[4]。当前高校学生面临着越来越多的学习压力和心理问题，需要采取更为有效的教学模式进行教育教学。高校学情分析可以为教育工作者提供学生心理健康状况的重要信息，针对学生心理健康问题制定相应的教学模式[5]，有助于提高学生的心理健康水平，进而提高学生的学习成绩和学科素养水平。

2 高校学情分析研究现状分析

随着信息技术的发展和高校信息化建设的不断深入，高校收集和存储学生学习数据的能力不断提高[6]，各高校建立了完善的教务管理系统，可以收集学生的学习成绩、考勤记录、作业情况等多种数据，并通过数据分析工具进行分析。高校学情分析的手段也在不断丰富和多样化，除了传统的统计分析方法外，还出现了基于数据挖掘、机器学习等技术的学情分析方法。这些新的方法可以从更多的角度和维度对学生的学习情况进行分析，为高校制定更加精准的教育教学策略提供更多的支持。高校学情分析不再局限于对学生成绩的分析，还包括对学生学习行为、心理、态度等方面的分析，学情分析的应用范围也不再局限于单个学生、单个班级，而是逐渐向全校、跨学科扩展。高校学情分析的现状正在不断向着数据化程度提高、分析手段多样化、应用范围扩大和被重视等方向发展。未来随着技术和理论的不断进步，学情分析在高校教育中的应用前景将更加广阔。

目前高校学情分析研究方法主要集中在以下几个方面：

1） 学情数据的采集和处理：采用多种方式收集学生学情数据，包括学生个人信息、学习成绩、学科兴趣、学习行为等，然后通过数据处理和挖掘技术，深入分析学情数据的特征和规律[7]。

2） 学情分析模型的构建和应用：通过统计学习、机器学习等方法构建了多种学情分析模型，如聚类分析、分类器、决策树等，然后将这些模型应用于学生学情的诊断、预测和干预等方面[8]。

3） 学情数据的可视化和分析：开发了多种数据可视化工具[9]，帮助教师和学生更好地了解学生学情，例如数据仪表板、热图等。

4） 学情干预和支持：研究者开发了多种学情干预和支持工具，如智能辅助学习系统、学生学情监测系统等，帮助学生更好地适应学习环境，提高学业成绩[10]。

3 高校学情分析研究目的

本文以笔者所在的新疆农业大学计算机与信息工程学院为例，通过问卷调查和数据分析，全面了解学生的学习成绩、学科兴趣、学习习惯和学习状态等方面的信息，揭示学生学情的现状和问题，为基于学情分析的教学模式的改进提供依据，提出适用于计算机与信息工程学院的教育教学改革的建议，包括个性化、多元化的教学设计、学生学情监测和反馈机制的建立，以及教师的教学能力和素质的提高等方面，为教育教学改革提供理论指导和实践参考。

4 学情调查结果分析

研究主要是通过发放问卷的形式了解学生的学情，首先根据研究内容和目的设计问卷，问卷共分为四部分内容：基本情况、学习态度、学习习惯和学习状态，问卷发放对象主要针对计算机与信息工程学院大二至大四三个年级的学生，涉及三个专业分别是计算机科学与技术、电子信息科学与技术和物联网工程。

4.1 学生基本情况分析

共计收到有效问卷772份，其中男生共计528人，女生共计244人，三个年级学生人数分别为：大四228 人、大三269人、大二275人，各专业人数为：计算机科学与技术专业285人、电子信息科学与技术专业220 人、物联网工程专业267人，各专业人数占比如图1所示。大部分学生对自己录取的专业和自己期望专业进行对比呈现较为满意的状态，非常满意、比较满意和一般满意共计占比为92.88%，将学生对录取专业的满意程度和为什么选擇所学专业进行交叉分析，结果如表1所示，其中不太满意和很不满意中因调剂到目前专业的学生占30.30%和28.57%，因此大部分对目前所学专业还是比较喜欢的，不存在特别排斥的现象，为学生后期的学习奠定了良好的基础。

4.2 学生学习态度情况分析

通过问卷调查结果反馈，整体学生的学习态度呈现较好的状态，其中90.16%的学生都没有旷课的记录，上课能够紧跟老师思路的学生占到65.16%，面对要完成的学习任务，态度较为积极，具体数据分布见图2，有50.13% 的学生选择马上想办法把它完成，34.59%的学生先选自己比较容易或感兴趣的完成，有拖延习惯，需要先看一下截止时间，能拖先拖着的学生仅占15.28%。学生目前学习的主观能动性较强，面对学习中遇到的困难，有47.41%学生先自己查有关资料、参考书目、网络资料，有抄袭其他同学想法的学生仅占2.2%，剩余学生选择主动请教老师或者同学。学生整体对自己成绩的要求较高，一定达到优秀的学生占46.89%，达到中游水平的学生占44.04%，要求及格或者无所谓的学生仅占9.06%。

4.3 学生学习习惯情况分析

虽然学生整体的学习状态较好，但是根据调查结果发现大多数学生目前没有养成良好的学习习惯，学生课前预习情况见图3所示，有预习新课习惯的学生仅占27.7%，偶尔预习的学生占47.67%，从来没有预习习惯的学生占到25.13%，同时在课前预习中仅有34.46%学生是根据目标力求弄懂新知识，36.53%只会粗略地看一遍。针对课中记笔记的习惯进行调查，有记笔记习惯并且记得较为详细的学生仅占25%，61.79%的学生虽然也有记笔记的习惯，但是他们只是在课本上圈点批注，剩余13.22%的学生选择默默记在心里或者从不记笔记。根据上述结果，学生在学习习惯方面需要进一步进行督促和加强，帮助学生逐步培养良好的学习习惯。

4.4 学生学习状态情况分析

学生整体学习状态情况基本呈现正态分布，见图4 所示，很满意的学生占13.47%，比较满意的占42.29%，一般占35.1%，不满意占8.94%，大部分学生对自己目前的学生状态比较满意。针对老师上课讲解的知识点能够全部听懂的学生仅占13.47%，完全听不懂的占5.31%，大部分能够理解的占81.22%，由此可见，学生目前对上课的知识点还存在部分没有掌握的情况。学生上课注意力不集中的因素中，因对上课内容不感兴趣，不想听的原因占到34.72%，受其他感兴趣的事吸引原因占41.19%，不喜欢授课老师原因占6.74%，仅有17.36%能不受任何因素干扰，注意力一直保持集中。一节课按照45分钟计算，有69.95%学生认真听讲状态能保持在20至30分钟之间，能整节课保持的学生占20.6%，剩余9.46%仅能保证在10分钟左右。针对影响学生与老师之间交流的原因共计罗列4个选项进行多选，结果如图5所示，有78.5%学生认为只有上课时间与老师有接触，机会少，28.76% 的认为与老师没有共同话题，18.65%认为与老师交流太麻烦，31.87%的学生认为老师只认识个别同学，离其他同学很远，可见学生目前与任课教师的交流因各种原因受到了很大的影响，后期需要进一步改进。

5 当前学院教学模式改革存在的问题

根据学情分析的结果，结合学院当前教学模式的改革，发现其中存在一些问题：

1） 技术和数据资源不足：学情分析需要大量的数据和技术支持，但目前学院针对学生学情数据的相关资源还不够完善，限制了学情分析的开展。

2） 教师教育和教学模式转变不够：教师需要具备学情分析和数据驱动的教学模式，但目前大多数教师还缺乏基于学情分析的教学模式改革的意识，需要加强教师的培训和支持。

3） 基于学情的相关教学管理机制不完善：学情分析需要与教学管理结合起来，但目前学院教学管理中针对学情管理的机制还不够完善，需要进一步加强和建设。

4） 学生参与度问题：学情分析需要学生参与和反馈，但目前学生参与度还不够高，需要鼓励引导学生重视学情分析的重要性。

6 基于学情分析的教学模式探索

根据问卷调查结果结合目前学院的教学模式改革的现状，为今后学院的教学模式改革提供以下改进措施：

1） 提高教师的数据分析能力：教师在进行教学过程中，需要掌握学生的学习情况，通过学情分析工具，能够及时了解学生的学习状态、学习难点和学习特點。因此，教师需要加强对学情分析工具的学习，提高自己的数据分析能力。

2） 实施个性化教学：个性化教学是指根据学生的学习特点和需要，对每个学生制定不同的教学计划和教学策略。通过学情分析，教师能够了解学生的学习特点和需要，根据不同的学生情况制定不同的教学计划和教学策略，满足不同学生的学习需求，同时进一步增进学生与老师的交流。

3） 引入项目化教学模式：项目化教学模式是指通过开展具有实际意义的项目，让学生在项目中学习和实践。通过学情分析，教师可以了解学生在项目中的学习情况和表现，为学生提供更好的学习体验和实践机会教育教学改革是一个系统性、复杂性的工程，需要各方面共同努力，充分发挥学校各级部门的优势和特点，不断创新和探索，才能实现高质量、高水平的教育教学目标。