摘 要：自“大數(shù)據(jù)+教育”的研究熱潮興起，大數(shù)據(jù)賦能的精準教學引起廣泛關注?；诋斍案呗毥虒W的現(xiàn)實情況，大數(shù)據(jù)賦能高職院校精準教學的現(xiàn)實價值體現(xiàn)在教學設計、教學實施、教學決策等方面。由此，文章總結出大數(shù)據(jù)賦能高職院校精準教學的突破點：其一，教學設計需符合高等職業(yè)教育的培養(yǎng)目標；其二，教學實施需圍繞學生個性化特點開展；其三，教學決策依賴于高質量數(shù)據(jù)資源整合。因此，文章提出了實現(xiàn)大數(shù)據(jù)賦能高職院校精準教學的基本路徑：聚焦線上線下數(shù)據(jù)采集，分析挖掘并可視化呈現(xiàn)；依據(jù)學習者畫像進行學習路徑規(guī)劃；注重學習者個性化培養(yǎng)，精準教學目標及內容推送；精準設計學習活動、測評診斷學習結果；實施精準決策與干預。

關鍵詞：大數(shù)據(jù) 高職院校 精準教學 現(xiàn)實價值 基本路徑

中圖分類號：F240 ?文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2023）04-179-02

一、問題的提出

精準教學（Precisions Teaching）的創(chuàng)始人是奧格登·林斯利（Ogden Lindsley），他在20世紀60年代提出了精準教學這種教學方法，通過設計測量過程來追蹤學生的學習表現(xiàn)和數(shù)據(jù)。由于缺乏現(xiàn)代化的技術支持，精準教學在其應用和實踐過程中面臨很大約束。目前，我國對精準教學的應用還不是很廣泛，特別是對于高等教育和職業(yè)教育的研究比較少，無法滿足高等教育和職業(yè)教育的需要。隨著教育信息化在我國的全面普及，各類智能教學平臺和各種新的數(shù)字化學習技術如雨后春筍般得以應用和推廣[1]。特別是進入21世紀，以大數(shù)據(jù)為基礎的精準教學模式進入快速發(fā)展階段，為打造智能化、個性化的精準教學模式開辟了新的方向。

但是，大數(shù)據(jù)賦能精準教學依然存在亟待解決的問題，如：如何有效采集線上線下高職院校師生數(shù)據(jù)，統(tǒng)計分析、挖掘教學大數(shù)據(jù)，尋找隱藏在學生學習數(shù)據(jù)中存在的潛在關系和規(guī)律？如何依據(jù)學生的學習數(shù)據(jù)構建其知識模型和經(jīng)驗模型，根據(jù)學生的學習行為偏好等因素，來規(guī)劃最符合其需求的學習路徑[2]？如何結合學生的個性化特征，根據(jù)他們的學習需求匹配相應的教學服務？對學習行為進行記錄與測評并診斷，有針對性地采取干預措施，以不斷優(yōu)化完善后續(xù)教學過程[3]？基于上述問題，本文探求大數(shù)據(jù)賦能高職院校精準教學的現(xiàn)實價值與基本路徑。

二、大數(shù)據(jù)賦能精準教學的現(xiàn)實價值

大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展使高職教育教學設計與實施、教學考核方式發(fā)生了巨大的改變。不同于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析，大數(shù)據(jù)驅動的精準教學采用大數(shù)據(jù)采集和大數(shù)據(jù)分析技術，對教學大數(shù)據(jù)進行采集、分析、挖掘，發(fā)現(xiàn)隱藏在學生學習數(shù)據(jù)中的規(guī)律，并可視化呈現(xiàn)學習過程與學習結果，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)賦能高職院校精準教學。

（一）設計層面：大數(shù)據(jù)支撐個性化指導

在教學任務中，智能教學系統(tǒng)可以自動采集學習行為數(shù)據(jù)，為教師的精準教學提供大數(shù)據(jù)分析與引導。學習者在智能教學平臺進行學習，平臺就會記錄他們的學習數(shù)據(jù)，教師對平臺收集到的數(shù)據(jù)進行整理分析，就可以針對性設計課堂教學，使教學更加精準化。其一，智能教學系統(tǒng)可以實時采集學生的行為數(shù)據(jù)，對學生模型進行及時修正，為其匹配與之適應的教學方式。其二，智能教學系統(tǒng)可根據(jù)學生的學習軌跡，自動判斷學生的學習狀況及答題的準確率，調整學習進度，引導學生思考并進行錯題重做以精準查漏補缺，最終達成教學效果的提升的目的。其三，教師可基于智能教學平臺系統(tǒng)采集的學生學習行為數(shù)據(jù)動態(tài)調整教學，采用線上線下混合式教學、小組討論、分層教學等多種教學形式，為不同學生設計個性化教學形式，使學生課堂參與度最大化。

（二）實施層面：大數(shù)據(jù)分析助力教師精準化教學

教師開展基于大數(shù)據(jù)的精準教學，首先必須學會使用智能教學軟件，采取信息化的教學手段。教學軟件記錄學生學習行為數(shù)據(jù)并存入后臺數(shù)據(jù)庫，教師根據(jù)數(shù)據(jù)庫采集數(shù)據(jù)分析的結果，可以精準分析學生的學習情況，對學生進行合適的學習指導與人為干預，避免了主觀判斷形成的誤差，實現(xiàn)傳統(tǒng)教學無法實現(xiàn)的精準干預。第二，根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結果，教師可以在智能化的教學平臺軟件中對不同的題目進行標注，區(qū)分難易程度及所涉及的知識點，為每道題目打上屬性標簽，對不同學習者進行分層推送，做到精準推送學習任務。第三，借助智能教學平臺生成的報表，教師可以快速分析診斷學生的學習行為過程[4]，量化班級整體學習效果，實現(xiàn)精準診斷與評價教學效果，從而減輕教學工作量，有更多時間關注教書育人問題，提升教師自身的整體素養(yǎng)。

（三）決策層面：多模態(tài)大數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)支持精準教學決策

通過智能教學平臺系統(tǒng)及各類智能教學設備，可以全方位、全過程、多維度地對學習行為數(shù)據(jù)進行采集記錄[5]，為教師精準測評學生學習行為、診斷教學效果、精準制定教學目標、設計教學內容提供多模態(tài)數(shù)據(jù)服務。助力精準教學決策的多模態(tài)數(shù)據(jù)包括三種類型：第一類是學習行為數(shù)據(jù)，智能教學平臺可以自動統(tǒng)計學習者的學習行為過程數(shù)據(jù)，如學習者對平臺課程的訪問量、學習資源的瀏覽量、微課的觀看時長、學習任務的完成度、討論頻次、作業(yè)提交等數(shù)據(jù)；第二類是學習者特征數(shù)據(jù)，可以通過在線問卷的形式獲取學習者情感體驗等心理數(shù)據(jù)，通過智慧教室的攝像機等設備捕捉學習者坐姿、面部表情等生理數(shù)據(jù)；第三類是學習水平數(shù)據(jù)，通過學習者在線測試成績、項目任務完成情況等體現(xiàn)學習者知識掌握與能力獲取水平的多模態(tài)數(shù)據(jù)。通過多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合，學情分析工具所呈現(xiàn)的可視化圖表，教師可以對學習者的情感、興趣愛好、學習態(tài)度、學習水平及能力進行識別與判斷，通過數(shù)據(jù)挖掘找出學習過程中存在的問題，進一步調整優(yōu)化教學策略，使教學決策更加精準有效。

三、大數(shù)據(jù)賦能高職院校精準教學的突破點

（一）教學設計需符合職業(yè)教育的培養(yǎng)目標

高職院校是國家職業(yè)教育人才培養(yǎng)的重要陣地，以專業(yè)技能型人才培養(yǎng)為主，注重學生創(chuàng)新與實踐能力的培養(yǎng)，強調思維方式的習得，而不是單純的理論知識點的掌握。因此，高職院校的精準教學需要圍繞職業(yè)教育的培養(yǎng)目標，更多地設計融合專業(yè)技能的學習活動，挖掘能夠體現(xiàn)技能學習成效的數(shù)據(jù)。

（二）教學實施需圍繞學生個性化特點開展

針對數(shù)據(jù)采集分析得出的“學習者畫像”制定分層教學目標，圍繞學生個性化特點開展教學，為不同層次的學生設定符合自身實際情況的特定目標。例如，對于學習困難的學生，選擇容易理解和掌握的基礎知識及基本技能為主要任務目標[6]；而對于學習能力強的學生可以適當推送難度大、挑戰(zhàn)性強的拓展深化類項目任務，訓練其高階技能及創(chuàng)新思維能力。

（三）教學決策依賴于高質量數(shù)據(jù)資源整合

精準教學需要實時記錄教學數(shù)據(jù)、學習行為數(shù)據(jù)和結果數(shù)據(jù)，從各類型的數(shù)據(jù)中挖掘出有用的教學信息用于教學決策，依賴現(xiàn)代化的技術支持。隨著各類智能教學平臺、數(shù)字化的學習技術的普及應用，高質量的數(shù)據(jù)資源整合成為可能，大數(shù)據(jù)技術為精準教學的開展賦予了新的活力?？梢岳米灾鲗W習系統(tǒng)以及在線學習平臺，如中國大學MOOC、學銀在線等慕課平臺，自動采集數(shù)據(jù)并應用于教學的各個環(huán)節(jié)。利用智慧校園、智慧教室及智慧課堂整合各類數(shù)據(jù)資源，使得教學測量數(shù)據(jù)更為精準可行。

四、大數(shù)據(jù)賦能高職院校精準教學的基本路徑

為實現(xiàn)高職院校精準教學的目標，提高高職專業(yè)教學的質量，本文以精準教學理論為基礎，緊密結合大數(shù)據(jù)技術，研究探索線上線下師生數(shù)據(jù)采集；統(tǒng)計分析、挖掘教學大數(shù)據(jù)，并可視化呈現(xiàn)；學習者建模、學習者畫像、學習路徑規(guī)劃，并以教學活動實施的一般流程為依據(jù)，教師端精準設定教學目標、精準教學內容推送，使學生自適應、個性化學習，學生端精準設計學習活動、對學習結果進行測評，形成學習結果診斷，最后精準分析進行決策干預。

（一）聚焦線上線下數(shù)據(jù)采集，分析挖掘并可視化呈現(xiàn)

利用各類信息化教學平臺及技術對線上、線下師生個體數(shù)據(jù)、群體數(shù)據(jù)、區(qū)域數(shù)據(jù)、課程數(shù)據(jù)等進行數(shù)據(jù)采集。智能教學平臺系統(tǒng)實時跟蹤記錄學生的訪問次數(shù)、瀏覽量、討論量、項目任務完成情況等學習行為過程與結果數(shù)據(jù)，智能教學設備捕捉學習者生理數(shù)據(jù)及心理數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)統(tǒng)計、數(shù)據(jù)分析挖掘可以精準、全面反映學生學習全過程[7]。基于學情分析技術及工具，教師可以通過“課程學習進度圖”“視頻觀看時長圖”“學生綜合成績分布圖”“成績趨勢分布圖”等對班級學生的學習態(tài)度、學習行為過程及結果進行全方位觀測與評價。通過散點圖、雷達圖、控制圖等可視化圖表，教師可以從多維度對學生的學情狀況進行分析，為下一步教學策略的調整優(yōu)化提供參考依據(jù)。

（二）依據(jù)學習者畫像進行學習路徑規(guī)劃

根據(jù)學生的相關數(shù)據(jù)構建其知識模型和經(jīng)驗模型，并通過學生的學習結果數(shù)據(jù)進行診斷，來判斷教學目標的達成程度并對未達成的原因進行分析。整合學生的特征數(shù)據(jù)源和行為數(shù)據(jù)源，構建立體化、具象化的學習行為模型，形成學習者畫像[1]?；趯W習者畫像設計精準教學活動，綜合考慮學習者的學習風格、學習興趣等因素進行學習路徑規(guī)劃。

（三）注重學習者個性化培養(yǎng)，精準教學目標及內容推送

利用在線問卷、心理測量量表獲取學習者心理特征數(shù)據(jù)，形成學習者學習風格模型。基于學習者學習行為過程及結果數(shù)據(jù)，建立協(xié)同過濾模型，為學習者提供個性化的學習目標及內容推送服務。針對學習者的學習現(xiàn)狀及學習風格模型，為不同學習者設定差異化的教學目標。建立學生之間的關聯(lián)，將教學內容與學生群體進行匹配，為學習風格與學習現(xiàn)狀相似度高的學生推薦相同的教學內容。建立不同教學內容之間的關聯(lián)，根據(jù)相關性強弱和因果關系，將符合條件的教學內容推薦給學生[1]。利用個性化推薦技術及大數(shù)據(jù)技術，可以為學習者提供與之匹配的個性化教學服務，可以讓學生自適應學習。為學生的精準化、個性化發(fā)展提供全面支持。

（四）精準設計學習活動、測評診斷學習結果

依據(jù)學習者學習行為特征，基于學習者學習行為偏好等因素，通過大數(shù)據(jù)檢測辨別學生學習偏好、學習風格之間的差異，然后根據(jù)學習者之間的差異，按照學習內容與活動性質進行同質分組與異質分組，針對學習者的共性需求實施一致性的教學活動，針對不同學習者的個性化需求，實施差異化教學與指導培養(yǎng)。通過智能教學平臺系統(tǒng)及信息化教學手段獲取學生平臺訪問記錄、學習資源瀏覽信息、討論行為、學習任務完成情況、測評成績等學習行為及結果數(shù)據(jù)，診斷學生的在線學習效果，衡量教學目標的達成情況并對未達成的原因進行分析。

（五）實施精準決策與干預

通過記錄與測評學習者的學習行為過程及結果，分析學習者在各個學習階段的學習數(shù)據(jù)，挖掘出潛藏在學習行為背后的特點及規(guī)律，發(fā)現(xiàn)其學習過程中存在的問題[2]?；趯W習者個性化學習特點及學情分析結論，采取針對性的干預措施，調整授課形式與教學策略，面向特定學生實施個性化的輔導，精準干預教學方法與學習策略，不斷優(yōu)化完善后續(xù)的教學過程。

五、結語

國家對在線教育的日益重視，教育信息化已經(jīng)融入到教學課堂，這為大數(shù)據(jù)賦能高職院校精準教學提供了良好的契機，大數(shù)據(jù)在教育領域的應用越發(fā)受到重視。從20世紀60年代通過設計測量進行教研的精準教學，到今天基于學習行為采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘以及個性化推薦等大數(shù)據(jù)技術，教與學的形式發(fā)生了巨大的革新。從高職教育的未來發(fā)展而言，大數(shù)據(jù)賦能精準教學是提高課程學習成效、培養(yǎng)學生學習積極性的必然路徑。但是精準教學不能盲目濫用大數(shù)據(jù)等技術，以避免道德風險與倫理風險的發(fā)生。在智慧教育領域，仍然要以學生為中心，不斷探索精準教學的最優(yōu)路徑。

[基金項目：2023年度湖南省社會科學成果評審委員會一般自籌課題“數(shù)據(jù)驅動下的在線學習倦怠干預策略及其應用研究”（課題編號：XSP2023JYC247）]

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[7] 路以興，魏志慧.基于診改理念的職業(yè)教育三閉環(huán)混合式教學模式的構建與實證研究[J].職教論壇，2022，38（03）：66-72.

（作者單位：湖南開放大學<湖南網(wǎng)絡工程職業(yè)學院> 湖南長沙 410004）

[作者簡介：彭楚鈞，副教授，主要研究方向：職業(yè)教育、大數(shù)據(jù)、在線學習。]

（責編：賈偉）