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大数据引领高校信息化教学的发展与创新

更新时间:2015-11-12 所属栏目:论文范文

摘 要:当今世界,科技进步日新月异,互联网、云计算、大数据等现代信息技术深刻改变着人类的思维、学习和生活方式。如何在大数据时代发展好高校的信息化教学,推动教育变革和创新,以数据为基础促进教师与学生的教与学,是需要探讨的问题。 
   关键词:大数据;信息化教学;创新 
   中图法分类号:G434 文献标识码:A 
   近年来,大数据逐渐成为人们获得新认知、创造新价值的源泉,它是继云计算、物联网之后IT产业的又一技术变革。据IDC《数字宇宙》(Digital Universe)的研究报告表明,2020年全球新建和复制的信息量已经超过40ZB,是2012年的12倍;而中国的数据量则会在2020年超过8ZB,比2012年增长22倍。 
   一、大数据的特性 
   1.Volume(容量)。存储量巨大,不仅是指大数据的数据体量巨大,而且表示单位时间内的数据交换的流量巨大。数据集合的规模不断扩大,已从GB到TB再到PB级,甚至开始以EB和ZB来计数,传统的集中存储与集中计算已经无法处理呈指数增长的数据。 
   2.Velocity(速度)。数据产生、处理和分析的速度在持续加快,数据流量大,要求处理速率及效率也要快,能够提供交互式的、实时或准实时的数据分析及数据预测,将处理时间压缩到最短。 
   3.Variety(多样性)。数据类型复杂,数据来源及格式多样化,如Email、访问日志、电子商务、网络检索历史记录、微信、博客等个人数据、企业数据、传感器数据、网络数据等。在大数据背景下,数据有可能发生复杂的变化甚至是组合变异和性质突变。 
   4.Value(价值)。大数据由于体量不断增大,单位数据的价值密度在不断降低,然而数据的整体价值在提高。通过对大数据进行处理,经过数据整合、挖掘及数据分析后得到的新信息价值会翻倍。 
   二、大数据时代高校所面临的挑战 
   1.大数据集成:高校根据自身的应用需求,必须对分散且多样化数据来源进行抽取集成,探索融合结构化、半结构化、非结构化数据的统一模型,同时提高数据采集的质量,强化数据文化。 
   2.大数据的分析:高校需要对半结构化和非结构化数据进行数据清洗、关联和聚合,采用统一的数据结构来存储这些数据。并将这些数据作为数据分析的原始数据,从中抽取部分或者全部进行分析,以提炼出连续的、低信息粒度的数据进行分析和挖掘。 
   3.大数据的展现:数据分析产生的结果有可能也是非常大量的,且结果之间的关联关系复杂、数据维度更多。通过数据可视化技术,以更加适合教学思维的图形化的方式展示数据分析结果,将枯燥的信息转换为通俗易懂的图形。 
   三、大数据在高校信息化教学中的应用 
  高校信息化教学的大数据处理模型 
   数据时代的到来,将带来更具针对性、个性化的教学体验。如上图所示,在高校信息化教学过程中,首先需要完成对用户数据的收集,再对数据进行挖掘、分析,并转换成结构化的信息,用这些信息去展示新的事实,描述教师的教学习惯和学生的学习习惯,并根据用户画像,利用信息技术手段,在教学过程中起到辅助作用。 
   1.合理调整课程结构,优化教学资源配置 
   利用大数据技术对教师和学生教、学行为数据进行分析,在这些数据的基础上进行建模,分析教学过程、教学反馈和教学绩效等各方面信息,掌握各个资源模块之间的关联程度,合理调整课程设置以及教学资源的分布结构,根据教学重点进一步改进教学方式,最大化地优化教学资源配置,进一步实现优质资源的数据共享,为教师的高效教学、学生的个性化学习提供便利。 
   2.基于数据引导学生的自我学习,实现个性化学习 
   因材施教、个性化学习是教育追求的最高目标,但在传统的班级授课制中要实现这一点是很难的。通过大数据分析,对学生某一段时期内的学习情况,包括学习、爱好、业余活动等非结构化学习行为数据进行分析和预测,研究学习者的活动轨迹,发现不同的人对不同知识点有何不同反应,用了多长时间,以及哪些知识点需要重复,哪些知识点需要深化等。同时,让学生了解自己近期的学习情况,以便及时作出自我调整,开展基于数据的自我导向学习,推进个性化学习的进程。 
   3.发展教师在线学习,促进教学发展 
   过去的教学因为没有大量数据的支撑,该教什么全凭教师跟着感觉走。现在利用大数据时代的优势,发展教师在线学习,这是一种相对宽松、自由的学习环境,并针对教师某一段时期内的教学行为和成果进行大数据分析,通过分析所获得的数据,不仅有利于教师自我评价,更重要的是通过数据,教师可以了解自己的优势和不足,认识自我、发展自我、规划自我,同时可以预测下一时期的教学情况,以便于及时调整教学策略,进行教学改进,促进和优化教学实施过程。 
   4.重新构建高校教学质量评估方式,,提高教学质量 
   教学评估是每个高校定期要做的项目,目的是通过教学评估发现教学中存在的问题,及时地调整教学方案和手段,以提高教学质量,从而培养出顺应社会发展要求的学生。同时,将基于大数据挖掘的智能算法应用于教学质量评估中,从技术层面去分析,找出教师教学的效果、多媒体课件的使用、学生和教师的互动、教学与教学场所等因素中的内在联系,为教学部门提供决策支持信息,为教师提供准确的反馈信息,帮助教师改进教学、确定教学重点,引导教师改革教学方式,使之更好地开展教学工作,有效快速地提高教学质量。 
   目前,大数据在高校中的应用还存在一些问题,在数据隐私、数据质量和数据文化等方面,还需要进一步地修正、探索。高校还可以在学科规划、预测招生生源情况、就业情况分析、舆情分析等方面借助大数据分析技术,挖掘数据中潜在的价值,助力高校信息化教学的建设。我们需要把握时代的机遇,促进大数据技术与教育教学的融合创新,构建网络化、数字化、个性化、终身化的教育体系。 
   参考文献: 
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提示:
本文标题为:大数据引领高校信息化教学的发展与创新
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