中圖分類號：G712 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：2095-9052（2025）07-0190-03

引言

在職普融通的大背景下，中職教育致力于融合職業(yè)技能與學(xué)術(shù)知識，旨在培育適應(yīng)現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)需求的復(fù)合型人才。為實現(xiàn)此目標(biāo)，必須尋求教學(xué)理論與實操之間的平衡，并依托多模態(tài)數(shù)據(jù)來助推個性化教學(xué)與科學(xué)化管理。多模態(tài)數(shù)據(jù)整合了文本、圖像、視頻等多源信息，為剖析學(xué)生學(xué)習(xí)行為與教學(xué)效果提供了多維視角。但如何有效地采集、處理及運(yùn)用這些數(shù)據(jù)，以助力教學(xué)提升，已成為中職教育領(lǐng)域的研究焦點(diǎn)。本文深入探討了多模態(tài)數(shù)據(jù)的收集與分析方法，力求構(gòu)建個性化教學(xué)及數(shù)據(jù)驅(qū)動的管理體系，從而為職普融通教育提供全面而系統(tǒng)的支持。

一、職普融通背景與中職多模態(tài)教育數(shù)據(jù)的理論基礎(chǔ)

（一）職普融通教育背景與數(shù)據(jù)收集的重要性

職普融通，為學(xué)生開辟了更廣闊的學(xué)習(xí)道路，還實現(xiàn)了職業(yè)技能與學(xué)術(shù)知識的相互增益。但仍面臨如何在教學(xué)理論與實踐操作間找到平衡點(diǎn)，如何回應(yīng)學(xué)生多元化的需求，以及如何跟上行業(yè)發(fā)展步伐等挑戰(zhàn)。為此，職普融通需要系統(tǒng)的數(shù)據(jù)支持，以便精進(jìn)教學(xué)設(shè)計，進(jìn)而提升教育成效。在此背景下，借助多模態(tài)數(shù)據(jù)，教師能更精準(zhǔn)地洞悉學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣與難點(diǎn)，從而調(diào)整教學(xué)策略，助力學(xué)生高效學(xué)習(xí)，還能讓學(xué)校全面把控教育質(zhì)量，提升職普融通的教學(xué)效果，使學(xué)生的整體素質(zhì)和能力更貼合社會要求。

（二）多模態(tài)教育數(shù)據(jù)的定義與分類

多模態(tài)數(shù)據(jù)涵蓋教育中的文本、圖像、視頻、音頻等多種形式，可記錄學(xué)生成績，深度映射學(xué)習(xí)行為、情緒等多維信息[1]。在職普融通的中職教育場景下，可將多模態(tài)數(shù)據(jù)細(xì)分為：學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，揭示出勤率、學(xué)習(xí)時長等學(xué)習(xí)基礎(chǔ)狀況；課堂互動數(shù)據(jù)，捕捉學(xué)生發(fā)言、互動頻次，映射其課堂參與度；考試成績數(shù)據(jù)，通過成績變動，精準(zhǔn)評估學(xué)生知識掌握與學(xué)業(yè)進(jìn)展。合理分類與運(yùn)用多模態(tài)數(shù)據(jù)，將助力中職院校精細(xì)把控教育流程，為職普融通提供堅實數(shù)據(jù)支撐。

二、職普融通背景下中職多模態(tài)教育數(shù)據(jù)的收集與處理

（一）數(shù)據(jù)來源

首先，課堂錄像在職普融通中可用于捕捉學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和教師的教學(xué)方法，而分析錄像可揭示學(xué)生注意力、情緒等特征，助力教師觀察學(xué)生專注度與理解情況。通過錄像可記錄教師授課與語言互動，為評估教學(xué)效果提供直觀依據(jù)。比如，視頻分析軟件能提取學(xué)生互動頻率、手勢等，揭示參與度與教學(xué)內(nèi)容的契合度。其次，可應(yīng)用在線學(xué)習(xí)平臺數(shù)據(jù)追蹤學(xué)生登錄、學(xué)習(xí)時長，詳實記錄作業(yè)提交與測試成績，構(gòu)建完整學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)鏈，為解析學(xué)習(xí)習(xí)慣與困難奠定基礎(chǔ)。同時，可通過平臺數(shù)據(jù)助力教師個性化輔導(dǎo)與資源推送，提升效率與關(guān)注度。第三，可利用考試試卷評估學(xué)生的核心數(shù)據(jù)，包含客觀與主觀題。客觀題直觀反映知識點(diǎn)掌握，主觀題則揭示綜合思維，同時輔以科學(xué)評分標(biāo)準(zhǔn)深化考試結(jié)果分析，如客觀題直接反映關(guān)鍵知識點(diǎn)掌握，主觀題則通過文本分析挖掘知識結(jié)構(gòu)與思維深度。此外，作業(yè)、項目報告和實習(xí)實訓(xùn)記錄能幫助教師了解學(xué)生實操表現(xiàn)與技術(shù)水平。項目報告文字描述展現(xiàn)學(xué)生思維與解決問題能力，實習(xí)記錄則反映工作情境中的表現(xiàn)。

（二）數(shù)據(jù)預(yù)處理

多模態(tài)數(shù)據(jù)收集中，可采用數(shù)據(jù)清洗去除噪聲數(shù)據(jù)、重復(fù)項和處理缺失數(shù)據(jù)，清洗能有效剔除無效信息和誤操作記錄，防止分析偏差。且刪除重復(fù)數(shù)據(jù)可避免數(shù)據(jù)膨脹和結(jié)果失真。例如，課堂錄像中的冗余片段和模糊圖像都需得到清理?？刹捎脭?shù)據(jù)整理將來源多樣、格式不一的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一、結(jié)構(gòu)化的格式，以簡化分析過程。在多模態(tài)數(shù)據(jù)整理中，需綜合考慮數(shù)據(jù)類型、格式及應(yīng)用需求。例如，課堂錄像可按時間節(jié)點(diǎn)分割標(biāo)注，在線平臺數(shù)據(jù)則可按時間線排列，形成明晰的學(xué)習(xí)軌跡數(shù)據(jù)表，便于深入分析?？梢霐?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)則，消除多模態(tài)數(shù)據(jù)來源和量綱差異的重要步驟，通過統(tǒng)一量綱和單位，標(biāo)準(zhǔn)化確保了不同數(shù)據(jù)源間的一致性，使分析更為準(zhǔn)確[2]。例如，學(xué)生考試成績和作業(yè)得分可按百分制進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，便于進(jìn)行橫向?qū)Ρ取?/p>

（三）數(shù)據(jù)分析方法

文本挖掘技術(shù)深入應(yīng)用于學(xué)生課堂筆記、作業(yè)與報告的分析中。借助自然語言處理，能高效提取文本中的核心信息，如主題、概念聯(lián)系及情感傾向。初始的分詞與詞頻分析幫助我們確定關(guān)鍵主題或知識點(diǎn)，而后續(xù)的情感與主題模型分析則精準(zhǔn)評估學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況與知識掌握程度。例如，對作業(yè)報告中的關(guān)鍵詞進(jìn)行深入分析，可準(zhǔn)確判斷學(xué)生對課程核心內(nèi)容的理解深度。

圖像處理技術(shù)在課堂錄像與學(xué)生作品分析中發(fā)揮著重要作用?；谌四樧R別與動作識別的先進(jìn)算法，能有效捕捉學(xué)生的情緒變動、行為參與度及動作特征。例如，分析課堂錄像，可精準(zhǔn)洞察學(xué)生的關(guān)注度與情緒變化，從而協(xié)助教師準(zhǔn)確判斷學(xué)生的課堂參與度。同時，在實習(xí)項目中，該技術(shù)還能對學(xué)生作品的細(xì)節(jié)進(jìn)行深入分析，進(jìn)而評估其實際操作能力與項目完成度，為多模態(tài)數(shù)據(jù)分析提供了有力的視覺支持，更豐富了數(shù)據(jù)的多樣性，并大幅提升了分析結(jié)果的精確性。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法為多模態(tài)數(shù)據(jù)的處理提供了強(qiáng)大動力，如決策樹與支持向量機(jī)等高效分類算法，能夠依據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)特征將其精準(zhǔn)分組，快速識別出表現(xiàn)優(yōu)異與欠佳的學(xué)生群體。同時，K均值等聚類算法能夠?qū)W(xué)生的學(xué)習(xí)行為進(jìn)行科學(xué)分組，揭示不同的學(xué)習(xí)模式。此外，利用回歸分析等預(yù)測算法，還能根據(jù)學(xué)生的現(xiàn)有數(shù)據(jù)準(zhǔn)確預(yù)測其未來的學(xué)習(xí)表現(xiàn)，從而及時進(jìn)行干預(yù)或提供個性化的學(xué)習(xí)指導(dǎo)。

三、職普融通背景下中職多模態(tài)教育數(shù)據(jù)的分析結(jié)果

（一）學(xué)生學(xué)習(xí)行為的深度剖析

在職普融通模式下，中職教育可利用多模態(tài)數(shù)據(jù)深入探究學(xué)生學(xué)習(xí)行為，為洞悉其學(xué)習(xí)習(xí)慣、興趣及參與度提供有力數(shù)據(jù)支撐。通過課堂錄像、在線平臺數(shù)據(jù)及作業(yè)記錄等，可精準(zhǔn)追蹤學(xué)生學(xué)習(xí)軌跡。例如，課堂錄像行為分析可幫助教師識別學(xué)生注意力分布及參與度，從而洞察其興趣點(diǎn)與專注程度；而在線平臺操作記錄及學(xué)習(xí)時長則能展現(xiàn)學(xué)生學(xué)習(xí)頻率、時間安排與持續(xù)性。運(yùn)用文本挖掘技術(shù)處理作業(yè)與報告數(shù)據(jù)，更可深人挖掘?qū)W生對知識點(diǎn)的理解深度與掌握情況。

分析這些數(shù)據(jù)，能夠發(fā)現(xiàn)不同學(xué)習(xí)模式下學(xué)生的行為差異，如線上學(xué)習(xí)中學(xué)生的自主性更強(qiáng)但更易分心，而線下課堂中學(xué)生的參與和專注則更多受教師引導(dǎo)影響。這些差異分析為教師理解學(xué)習(xí)環(huán)境對學(xué)生行為的影響提供了依據(jù)，進(jìn)而指導(dǎo)教學(xué)優(yōu)化[3]。同時，行為分析還能揭示影響學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣的深層因素，如興趣、環(huán)境干擾和動機(jī)等。通過多維度剖析，學(xué)校可在課程設(shè)置、教學(xué)安排及學(xué)生管理方面采取更精準(zhǔn)措施，以助力學(xué)生個性化發(fā)展與學(xué)業(yè)進(jìn)步。

（二）教學(xué)效果的量化評估與反饋

多模態(tài)數(shù)據(jù)為教學(xué)效果的量化評估奠定了堅實基礎(chǔ)。通過數(shù)據(jù)化學(xué)生滿意度、知識掌握和技能提升等指標(biāo)，學(xué)校能更科學(xué)地評估教學(xué)質(zhì)量。例如，在線平臺數(shù)據(jù)記錄學(xué)生學(xué)習(xí)時間、知識點(diǎn)進(jìn)度和測試成績，量化展現(xiàn)知識掌握情況。課堂錄像則揭示學(xué)生參與度和互動頻率，而問卷與訪談數(shù)據(jù)的情感分析進(jìn)一步衡量學(xué)生滿意度。這些多維數(shù)據(jù)可轉(zhuǎn)換為量化指標(biāo)，構(gòu)建教學(xué)效果整體評估框架。

對比不同教學(xué)方法的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，可發(fā)現(xiàn)教學(xué)模式的優(yōu)劣。若某模式下學(xué)生測試成績更佳，且在線學(xué)習(xí)時長和課堂參與度更高，則該模式對教學(xué)效果的促進(jìn)作用顯而易見。此量化評估助力學(xué)校不斷優(yōu)化教學(xué)策略。同時，可通過數(shù)據(jù)分析識別學(xué)生知識薄弱點(diǎn)和課堂參與不足，為教師指明教學(xué)改進(jìn)方向?；跀?shù)據(jù)反饋，教師可精準(zhǔn)調(diào)整教學(xué)內(nèi)容、進(jìn)度和方法，從而提升課堂效果，優(yōu)化學(xué)生學(xué)習(xí)體驗。

（三）教育問題的診斷與預(yù)警機(jī)制

多模態(tài)數(shù)據(jù)助力教學(xué)效果分析，更能構(gòu)建高效的診斷與預(yù)警系統(tǒng)，為潛在教育問題提供迅速干預(yù)。通過深人數(shù)據(jù)，可精準(zhǔn)識別教學(xué)中的短板，如學(xué)生知識點(diǎn)掌握不牢、課堂參與度低或在線學(xué)習(xí)時長不足等，從而及早揭露教學(xué)瓶頸。借助機(jī)器學(xué)習(xí)，可建立預(yù)警模型，對學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類預(yù)測，幫助教師及早發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)困難或理解不足的學(xué)生。例如，通過課堂錄像與作業(yè)文本分析，可快速定位參與度低的學(xué)生群與學(xué)習(xí)進(jìn)度緩慢的知識點(diǎn)。若學(xué)生在線時長異常且成績下滑，系統(tǒng)將自動預(yù)警，提示教師關(guān)注。此外，預(yù)警機(jī)制還能在學(xué)生表現(xiàn)異常時即時反饋，促使教師及時干預(yù)，如提供個性化輔導(dǎo)或調(diào)整教學(xué)節(jié)奏。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的診斷與預(yù)警方式，提升了教育問題的發(fā)現(xiàn)效率，也大幅降低了問題惡化的風(fēng)險，能夠為學(xué)生帶來更加及時與精準(zhǔn)的支持。

四、職普融通背景下中職多模態(tài)教育數(shù)據(jù)的應(yīng)用策略

（一）個性化教學(xué)與輔導(dǎo)的實現(xiàn)路徑

為實現(xiàn)個性化教學(xué)，學(xué)?？衫脭?shù)據(jù)分析，為每位學(xué)生量身打造學(xué)習(xí)計劃和輔導(dǎo)方案。具體來講，通過分析在線學(xué)習(xí)平臺和課堂錄像的多模態(tài)數(shù)據(jù)，可深入了解學(xué)生的學(xué)習(xí)特質(zhì)，如其在不同課程模塊的表現(xiàn)、課堂專注度和參與度，進(jìn)而為其建立獨(dú)特的“學(xué)習(xí)檔案”。這些檔案能精準(zhǔn)揭示學(xué)生的知識薄弱點(diǎn)，為制定個性化提升計劃提供有力依據(jù)[4]。例如，對理解較慢的學(xué)生，可增設(shè)基礎(chǔ)復(fù)習(xí)環(huán)節(jié)，并輔以章節(jié)小測，助其夯實基礎(chǔ)。而對成績優(yōu)異、進(jìn)度超前的學(xué)生，則可提供高階學(xué)習(xí)資料，滿足其深入探索的欲望，保持其學(xué)習(xí)熱情。同時，借助智能推薦系統(tǒng)，可根據(jù)學(xué)生的實際需求，為其推送恰當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)資源和路徑。例如，根據(jù)學(xué)習(xí)視頻、練習(xí)和在線測試的數(shù)據(jù)反饋，系統(tǒng)可為學(xué)生精選補(bǔ)充資料，如知識點(diǎn)講解視頻、題目詳解等，以助其填補(bǔ)知識空白。為提升系統(tǒng)實用性，建議增設(shè)“即時反饋”功能，讓學(xué)生在完成任務(wù)或測試后，能立即獲得個性化報告，明確自身的進(jìn)步與待改進(jìn)之處。此外，該智能推薦系統(tǒng)還可通過AI算法持續(xù)優(yōu)化，為學(xué)生提供更精準(zhǔn)的學(xué)習(xí)建議和資源支持。

（二）教學(xué)方法與策略的優(yōu)化與創(chuàng)新

在教學(xué)優(yōu)化層面，學(xué)?？梢罁?jù)多模態(tài)數(shù)據(jù)反饋來精進(jìn)教學(xué)方法。具體，通過剖析課堂錄像，洞察學(xué)生在各環(huán)節(jié)中的注意力和參與度，教師可針對性地將課堂內(nèi)容分段設(shè)計，拆解難點(diǎn)為多個互動小節(jié)，并于關(guān)鍵知識點(diǎn)后安排小組探討或現(xiàn)場實踐，能提升課堂質(zhì)量，還便于教師靈活調(diào)整教學(xué)進(jìn)度。對于線上教學(xué)，增設(shè)實時答疑、討論區(qū)等互動功能，可提升學(xué)生的參與熱情。同時，在視頻課程中穿插小測驗或在線問答，有助于教師實時把握學(xué)生對知識點(diǎn)的理解情況，進(jìn)而夯實學(xué)習(xí)成效[5]。此外，數(shù)據(jù)反饋對課程規(guī)劃與教材編撰亦具有指導(dǎo)意義。例如，結(jié)合學(xué)生作業(yè)與考試數(shù)據(jù)分析，教師可精準(zhǔn)識別需深入闡釋或可簡化的知識點(diǎn)，從而完善教材架構(gòu)。在編撰過程中，增設(shè)常見誤區(qū)提示與難點(diǎn)解析，有助于學(xué)生攻克學(xué)習(xí)障礙。同時，引人數(shù)據(jù)分析成果來甄選教學(xué)案例，能更精準(zhǔn)地對接學(xué)生需求。比如，若發(fā)現(xiàn)多數(shù)學(xué)生在某項實操技能上存在短板，便可針對性地補(bǔ)充操作流程與實訓(xùn)案例，以提升課程的實用性與針對性。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的教學(xué)革新，能夠有效激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，確保教學(xué)內(nèi)容的精準(zhǔn)傳達(dá)。

（三）數(shù)據(jù)驅(qū)動的教育決策與管理

在教育管理層面，學(xué)?？梢劳卸嗄B(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建科學(xué)決策機(jī)制。通過整合各班級、學(xué)科的成績與課堂表現(xiàn)數(shù)據(jù)，學(xué)校能更精準(zhǔn)地制定招生計劃。若某些專業(yè)方向?qū)W生表現(xiàn)優(yōu)異且就業(yè)率高，便可適當(dāng)增加招生名額，以吸引更多杰出學(xué)子。同時，基于學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的動態(tài)分析，學(xué)?？筛侠淼嘏渲媒虒W(xué)資源，如為教師需求旺盛的專業(yè)增員、優(yōu)化實驗室設(shè)施，從而提升學(xué)生學(xué)習(xí)支持質(zhì)量。在管理上，學(xué)?？山?shù)據(jù)驅(qū)動的動態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)，自動化跟蹤教育問題。設(shè)定關(guān)鍵“預(yù)警指標(biāo)”，如課堂活躍度、考試合格率及作業(yè)完成度等，一旦指標(biāo)異常，系統(tǒng)即時提醒教師與管理者，確保迅速介入并解決學(xué)習(xí)難題或教學(xué)瓶頸。例如，若某學(xué)生考試連續(xù)失利且在線學(xué)習(xí)時長下滑，系統(tǒng)將及時預(yù)警，促使教師提供針對性輔導(dǎo)，防止問題惡化。此外，教育管理者可利用綜合數(shù)據(jù)編制周期評估報告，量化評估教學(xué)效果，對比不同教學(xué)策略的成效，以精進(jìn)教學(xué)規(guī)劃。這種數(shù)據(jù)導(dǎo)向的管理體系滿足了學(xué)生個性化學(xué)習(xí)需求，還提升了教育資源的利用效能，為職普融通模式的穩(wěn)健發(fā)展筑牢基礎(chǔ)。

結(jié)語

文章以職普融通背景下的中職多模態(tài)教育數(shù)據(jù)為核心，通過深入收集、分析與應(yīng)用，提出了個性化教學(xué)方案、教學(xué)方法的精細(xì)化改進(jìn)，以及數(shù)據(jù)導(dǎo)向的教育管理策略。多模態(tài)數(shù)據(jù)的細(xì)致剖析，不僅精準(zhǔn)揭示了學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況，有效提升了教學(xué)質(zhì)量，同時也為學(xué)校的科學(xué)管理提供了堅實的數(shù)據(jù)支撐。借助數(shù)據(jù)驅(qū)動的教育決策體系，學(xué)校能夠靈活調(diào)整資源分配與教學(xué)策略，從而為學(xué)生打造更加貼合需求、富有支持性的學(xué)習(xí)環(huán)境。未來，隨著技術(shù)的不斷革新與數(shù)據(jù)資源的日益豐富，多模態(tài)數(shù)據(jù)在職普融通教育中的潛力將進(jìn)一步釋放，為職業(yè)教育的持續(xù)創(chuàng)新與發(fā)展奠定堅實的數(shù)據(jù)基石。

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（責(zé)任編輯：于淼）