陳 茜，文 杰

（1.廣西工商職業(yè)技術學院 信息與設計學院，廣西 南寧 530007；2.廣西計算中心有限責任公司，廣西 南寧 530029）

0 引言

隨著信息技術的飛速發(fā)展，大數據已成為推動多個行業(yè)發(fā)展的關鍵因素，特別是在教育領域，大數據技術的應用正逐漸改變傳統(tǒng)教學和學習的方式[1]。模具專業(yè)作為一門實踐性強、技術含量高的專業(yè)，其教學質量影響學生的就業(yè)能力和行業(yè)的技術進步，以下旨在探索大數據技術在高等職業(yè)教育中的應用，特別是聚焦于模具專業(yè)的精準教學研究與應用。

在當前的教育環(huán)境中，模具專業(yè)教學面臨諸多挑戰(zhàn)。如何有效地結合學生的個性化需求、提升教學內容的實用性以及提高教學方法的創(chuàng)新性，成為教師需要解決的關鍵問題[2]。傳統(tǒng)的教學模式已難以滿足這些需求，迫切需要新的教學策略來提升教育質量。在這種背景下，引入大數據技術不僅可以幫助教師更精準地理解學生的學習需求和習慣，還能根據大量數據分析結果調整教學內容和方法，實現教學過程的個性化和優(yōu)化。

通過深入研究大數據在模具專業(yè)教育中的應用，旨在探索如何利用大數據技術來提升模具專業(yè)的教學效果。通過研究大數據技術在教育領域的應用現狀和趨勢，設計了基于大數據的精準教學策略，并在高職院校的模具專業(yè)中進行了實證研究。通過收集和分析學生的學習數據，評估了精準教學策略在提高教學質量、優(yōu)化課程設計以及增強學生學習體驗方面的效果。這不僅對教育工作者和學術研究者提供了大數據在模具專業(yè)教育中應用的新視角，還為高職教育中的教學改革提供了實踐指導和理論支持。

1 大數據在教育領域的應用

1.1 大數據技術概述

大數據是指因規(guī)模巨大、類型多樣和更新速度快而難以通過傳統(tǒng)數據庫工具進行捕捉、管理和處理的數據集合[3]，通常以高速度產生，包含大量非結構化或半結構化數據。在教育領域，大數據技術的應用不僅包括數據的收集和分析，還涉及如何利用這些數據改善教育策略、教學方法和學習體驗。

大數據技術在教育領域的應用主要體現在以下方面：首先，通過分析學生在線學習行為、成績記錄和反饋，教師可以更好地理解學生的學習需求和優(yōu)勢，設計更符合個體學習特點的教學計劃和材料。其次，大數據技術使教師能夠對課程內容和教學方法進行實時調整，根據學生的學習進展和反饋來優(yōu)化教學過程[4]。此外，通過對大規(guī)模的教育數據進行分析，可以揭示教育系統(tǒng)中的趨勢和模式，為教育政策制定和資源分配提供支持。

目前，部分教育機構已開始使用大數據工具跟蹤學生的在線學習活動，如視頻觀看時長、互動論壇的參與度和在線測試的表現。通過收集這些數據，教師能夠發(fā)現哪些教學內容是學生掌握得較好的，哪些是需要額外輔導的。還有利用大數據技術進行學生表現的預測分析，這些分析幫助教師識別可能面臨學習難題的學生，并及時進行干預。

大數據技術為教育領域帶來了機遇和挑戰(zhàn)，提高了教育的個性化水平，提升了教育決策的科學性和教學過程的透明度。未來，隨著技術的發(fā)展，大數據將在教育領域發(fā)揮更加關鍵的作用。

1.2 精準教學的理論與實踐

精準教學作為教育創(chuàng)新的重要方向，旨在通過細致深入地分析學生的學習需求和能力，提供量身定制的教學方案。這種方法基于認知心理學、教育測量學和大數據分析等多學科交叉的理論支撐，致力于優(yōu)化教育過程，實現教育的個性化和高效性。

精準教學的理論基礎包括3 個關鍵方面。首先，認知心理學提供了對學生學習過程的深入理解，強調認知發(fā)展的階段性和個體差異，指導教師根據學生的認知能力制定教學計劃。其次，教育測量學為評估學生學習成效和需求提供了科學方法，使教師能夠通過各種評估工具（如標準化測試、成績分析等）獲取關于學生學習狀況的量化數據[5]。最后，大數據分析的引入使處理大量教育信息成為可能，通過分析這些數據，教師能夠揭示學生學習行為的模式和趨勢。在實踐層面，精準教學的實施涉及對學生學習數據的全面收集與分析。這包括但不限于學生的學習成績、參與度、反饋、社交互動和學習習慣。數據分析結果可以指導教師進行個性化教學設計，如調整教學內容的難易度、采用不同的教學方法（如項目式學習、翻轉課堂等）以及提供個性化的學習材料。此外，精準教學也要求教育者持續(xù)跟蹤學生的學習進展，以便及時調整教學策略以應對學生需求的變化。

教師利用大數據分析學生在線教學平臺上的行為，包括登錄頻率、觀看視頻的時間、參與在線測驗的情況等。這些數據幫助教師識別學生在特定課程主題上的強項和弱項，為每位學生制定個性化的輔導計劃。結果顯示，這種基于數據的個性化教學方法提升了學生的學習成績和課程滿意度。綜合來看，精準教學通過融合先進的數據分析技術和教育理論，為實現高度個性化的教育提供了可能[6]。隨著技術的不斷進步和教育數據的日益豐富，精準教學的應用范圍和效果有望進一步提升，為現代教育帶來變革。

2 模具專業(yè)教學現狀分析

2.1 模具專業(yè)教學現狀

模具專業(yè)作為高職教育中的一個重要分支，其教學現狀關系工業(yè)制造領域的人才培養(yǎng)和技術進步。模具專業(yè)教學具有明顯的實踐性和技術性特點，該專業(yè)要求學生不僅掌握理論知識，還要具備良好的實踐操作能力和創(chuàng)新能力。因此，模具專業(yè)的教學包括理論課程和大量的實踐操作，如模具設計、加工技術、CAD/CAM應用等。

當前，模具專業(yè)的教學內容主要聚焦于傳統(tǒng)的設計和制造技術，而隨著工業(yè)4.0 的發(fā)展，智能制造、數字化技術等新興領域的知識逐漸成為必需。在教學方法方面，傳統(tǒng)的課堂講授仍然是主要的教學方式，但也出現了一些創(chuàng)新方法，如翻轉課堂、項目式學習等，以提高學生的參與度和實踐能力。模具專業(yè)教學資源和設施的現代化程度在不同的教育機構之間存在差異。一些高校和職業(yè)院校配備了先進的模具設計和加工設備，能提供實踐學習機會，也有部分機構由于資金和資源限制，難以提供足夠的實踐設施，在一定程度上影響了教學質量。

2.2 教學中存在的問題

在探討模具專業(yè)教學中存在的問題時，尤其值得關注的是大數據技術在精準教學方面的應用，這對于需要緊跟工業(yè)發(fā)展和技術創(chuàng)新步伐的模具專業(yè)來說尤為關鍵。

（1）缺乏大數據支持的精準教學導致教學內容與行業(yè)需求之間脫節(jié)。在模具專業(yè)中，行業(yè)技術快速發(fā)展，對人才技能的要求也在不斷變化。沒有大數據分析支撐的教育體系難以及時準確地捕捉這些變化，導致教學內容不能及時更新以滿足行業(yè)的最新需求。

（2）教學方法和學生學習效果的優(yōu)化也受到了限制。在傳統(tǒng)教學模式下，教師采用“一刀切”的教學策略，難以針對每個學生的具體需求和能力進行個性化教學。大數據技術的應用可以幫助教師了解學生的學習狀況和進步空間，提供個性化和高效的教學方案。

（3）缺乏對學生學習行為和成績的大數據分析，使教師難以有效評估教學策略的效果，也難以及時發(fā)現和解決學生在學習過程中遇到的問題。大數據分析能夠為教師提供詳細的學生學習數據，幫助教師及時調整教學方法，優(yōu)化學生的學習體驗。

綜上所述，模具專業(yè)教學中未能有效利用大數據技術進行精準教學，導致教學內容更新滯后、教學方法和學生學習效果優(yōu)化受限等問題。因此，引入并有效利用大數據技術對于提高模具專業(yè)的教學質量和適應行業(yè)發(fā)展需求具有重要意義。

2.3 教學資源的分配與利用

在模具專業(yè)教學領域，大數據技術的運用不足導致教學資源分配與利用的效率低問題。由于缺乏對學生學習行為和需求的大數據分析，教學上難以精準地配置和利用關鍵教學資源，如先進的實驗室設備和專業(yè)工具。不僅導致資源利用效率低下，還影響了學生的個性化學習體驗和技能提升。在缺乏數據驅動的情況下，無法及時調整教學資源以適應快速變化的模具行業(yè)技術和市場需求。這種滯后性在教學內容更新和實踐項目的設計上尤為明顯，限制了學生的創(chuàng)新能力和職業(yè)適應性。

在沒有有效的數據分析支持下可能無法準確評估教學資源的使用效果，導致教育投資的不合理分配，無法確保投入的資源能有效提升學生學習成果和滿足行業(yè)需求。因此，為了提高教學質量并適應行業(yè)的發(fā)展，模具專業(yè)教育迫切需要整合并有效利用大數據技術。這包括利用大數據分析優(yōu)化教學資源分配，預測和適應行業(yè)趨勢以及評估和提升教學策略的有效性。通過這種方式，可以更好地滿足學生的個性化學習需求，同時提升畢業(yè)生的就業(yè)能力和行業(yè)適應性。

3 基于大數據的精準教學策略開發(fā)

3.1 策略開發(fā)的理論框架

在模具專業(yè)教學中，實施基于大數據的精準教學策略開發(fā)，需要構建一個更為復雜和全面的四層理論框架，包括數據層、方法層、結果層和應用層，以解決模具專業(yè)教學中的具體問題[7]。

（1）數據層的關鍵在于為模具專業(yè)教學提供全面且精確的數據基礎。在模具專業(yè)中，不僅涉及學生的學習習慣和成績數據，還包括他們在使用模具設計軟件和制造設備時的操作數據。數據類型包括但不限于學生的個人特征數據（如認知風格、學習興趣）和教學過程數據（如實驗室操作記錄、項目作業(yè)提交情況）以及學生對教學內容的反饋。這一層所收集的數據不僅須量化，還應包括學生對模具制造過程中遇到的問題和挑戰(zhàn)的定性描述。

（2）方法層著重于運用數學建模和大數據分析方法來解決模具專業(yè)的精準教學干預問題。在模具專業(yè)中，需要開發(fā)復雜的算法模型，以處理和分析大量多維度數據。例如，通過機器學習算法預測學生在特定模具設計任務上的表現，或分析學生在操作高精度機械設備時的效率和準確性。這些分析有助于識別學生的學習成效和教學過程中的潛在問題，為教師提供定制化的教學干預策略。

（3）結果層根據方法層的分析結果制定具體的教學干預策略。在模具專業(yè)中，可能涉及調整課程難度、提供額外的實踐指導或為學生安排特定的技術培訓。該層的目標是確保教學干預措施既能滿足學生的個性化需求，又能對接模具行業(yè)的技術發(fā)展趨勢。

（4）應用層將理論轉化為實踐，確保教學干預策略在教學實踐中得到有效實施。對于模具專業(yè)，教師需要根據干預策略調整教學計劃，如頻繁地更新課程內容或引入更多與行業(yè)相關的案例研究。同時，應用層還需持續(xù)評估教學干預策略的有效性，并根據學生的反饋和學習成效進行調整[8]。

綜合以上4 個層面，該框架為模具專業(yè)教學提供了一種系統(tǒng)且動態(tài)的方法，不僅能提升教學的精準度和有效性，還能確保教學內容和方法與行業(yè)的發(fā)展保持同步。通過這種方法，模具專業(yè)教育能更好地培養(yǎng)符合行業(yè)需求的高素質技術人才?；诖髷祿哪＞邔I(yè)策略開發(fā)的理論框架如圖1所示。

圖1 策略開發(fā)理論框架圖

3.2 精準教學策略的具體實施

在模具專業(yè)教育領域，基于大數據的精準教學策略實施涉及多層次、多維度的分析和應用，以確保教學活動的針對性和效果最大化。這種策略的實施不僅依賴于對大數據的深入分析，還需要緊密結合模具專業(yè)的教學特點和實踐需求。

（1）在數據層面，精準教學策略要求對模具專業(yè)學生的學習行為、學習成效以及與教學活動相關的多種數據進行收集和分析，包括學生在使用模具設計軟件、CAD/CAM 系統(tǒng)等專業(yè)工具時產生的操作數據、錯誤率、完成任務的時間等。此外，學生的反饋、討論記錄、測試成績等也是重要的數據來源。這些數據的分析不僅幫助教師了解學生的學習狀況，還為教學內容和方法的調整提供了依據。

（2）在方法層面，需要運用先進的大數據分析技術如機器學習、數據挖掘等來處理復雜的學習數據。通過這些方法，可以識別學生在模具設計和制造中的學習模式、挑戰(zhàn)和需求。例如，通過分析學生在特定模具設計項目上的表現，系統(tǒng)可以預測他們在未來任務中可能遇到的困難，并相應地調整教學計劃或提供個性化輔導。

（3）在結果層面，基于數據和方法層的分析，教師可以制定具體的精準教學干預策略，包括根據學生的學習進度和表現調整課程難度，提供定制化的學習資源或實施個性化的學習路徑。例如，學生在某個模具加工技術方面表現不佳時，教師可以提供額外的視頻教程、模擬練習或一對一輔導。

（4）在應用層面，這些精準教學干預策略需要在真實的教學場景中實施。教師需要根據策略對教學計劃進行調整，監(jiān)控干預效果，并根據學生的反饋和學習成效數據持續(xù)優(yōu)化教學方法[9]。隨著教學實踐的進行，精準教學策略會不斷迭代更新，以適應學生的學習進展和教學環(huán)境的變化。

通過基于大數據的精準教學策略，模具專業(yè)教育可以實現更高效、更個性化的教學。這不僅有助于提高學生的學習成效，還能夠促進他們理解模具設計和制造領域及掌握技能。同時，這種策略也為教師提供了強有力的數據支持，使他們能夠更加科學和精準地進行教學決策和課程設計。

4 策略實施的效果評估

在模具專業(yè)教育中實施基于大數據的精準教學策略，不僅需要綜合考慮學生的學習特點和行為模式，還需要對實施效果進行評估。

（1）實施案例。隨機選取模具專業(yè)50 名學生，實施了基于大數據的精準教學策略。通過收集學生在專業(yè)軟件操作、模具設計項目、課堂互動等環(huán)節(jié)產生的數據，結合其日常學習行為數據（如出勤率、作業(yè)提交情況），采用數據挖掘和機器學習技術進行分析，以識別學生在學習過程中的難點和興趣點?；诖?，教師制定個性化的教學計劃，為不同能力和興趣的學生提供定制化的學習資源和支持。對于表現不佳的學生，教師提供額外的視頻教程和實踐練習，同時安排一對一輔導。對于表現較濃興趣和有一定能力的學生，則提供了更高級別的設計挑戰(zhàn)和創(chuàng)新項目機會，具體如表1所示。

表1 基于大數據的模具專業(yè)精準教學干預研究案例

（2）效果評估。在實施策略后的效果評估中，主要采用了定量分析和定性分析2 種方法[10]。定量分析通過對比實施策略前后的學生成績、項目完成質量、測試分數等指標，發(fā)現學生在模具設計和制造方面的能力有了明顯提升。在實驗組中，學生獲得高分的比例顯著超過對照組，且大多數學生的成績集中在80～100分，僅有極少數學生的成績低于60分的及格標準，具體如圖2所示。

圖2 實驗組與對照組學生成績分布

定性分析通過學生問卷調查和訪談收集反饋。多數學生表示，個性化的學習資源和教學支持提高了他們對模具專業(yè)學習的興趣和動力。同時，學生也反映了對于一對一輔導和個性化挑戰(zhàn)項目的高度認可。此外，教師反饋指出，基于大數據的精準教學策略能更有效地了解學生需求，優(yōu)化教學資源分配，提升教學效果。學習數據的實時反饋還幫助教師及時調整教學方法，更好地適應學生的學習進度和需求變化。

5 結束語

研究探討了基于大數據的精準教學策略在模具專業(yè)教育中的應用，發(fā)現該策略提升了學生的學習成績和參與度，尤其在高分段成績的提高上更為明顯。針對模具專業(yè)教學，建議加強教師的數據科學培訓，更新教學內容以匹配行業(yè)發(fā)展，并采用個性化教學方法。研究的局限性在于樣本的規(guī)模和范圍，未來研究應擴大樣本范圍，并探索更多樣的數據分析方法。此外，未來研究還可考慮大數據技術與其他教學創(chuàng)新方法的結合，以深化教學效果的優(yōu)化[11]?？傮w而言，模具專業(yè)教育質量提供了重要見解，展現出促進教育創(chuàng)新的潛力。