高校計算機教學研究

高校計算機教學研究

　　導語：高校計算機教學理論、實踐同等重要，在傳統課堂模式下，無法提高學生的學習興趣，基于大數據的模式下，線上線下相結合，課堂內外有互補的學習模式，極大地提高了學習效率。

　　1大數據

　　大數據(Bigdata)是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。隨著云計算的發展，分布式處理、虛擬技術和感知技術的進一步應用，大數據從采集、處理、存儲到產生結果形成了一個完整的獲取過程。其數據體量巨大、數據類型繁多、密度低價值高、處理速度快等特征越來越受到重視。在互聯網中，數據量以每年50%的比例增加，其中包括用戶行為、消費、地理位置、互聯網金融、社交等多元素信息。在企業中，數據作為一種資產，在向“數據供應鏈”方向發展。以個人為中心的大數據，包括購物信息、網絡搜索信息、社會關系等也被廣泛分析處理。那么如何將這些海量數據應用到高校課堂教學中，已成為研究方向。

　　2計算機課堂教學

　　目前高校課堂仍以傳統課堂教學為主，存在著一些問題：傳統的計算機課堂教學，以教師講授，學生上機訓練為主。教師在教學計劃、教學大綱框架下，將知識傳授給學生。學生根據要求完成作業，最后取得課程成績。在互聯網高速發展的今天，這種固定模式越來越不適用于當前的教學。目前的網絡課程非常豐富且含金量較高，翻轉課堂仍未廣泛應用于課堂上，凸顯出傳統教學方法過于單一，對于學生的掌握程度缺乏考察。

　　教學內容的更新頻率遠遠慢于信息技術的發展速度，導致了教學內容與社會需求的嚴重脫節，很多學生畢業后需要回爐再煉。教學內容過于寬泛，也是導致傳統教學效果不理想的原因之一，大多數計算機課程過于重視理論講解，缺少實踐的結合，導致學生動手能力極低。無法掌控學習程度不同的學生的進度，進而難以開展以學生為個體的個性化教學。

　　3大數據對計算機教學影響

　　大數據的產生對教學有深刻的影響，首先是課程設置。很多高校計算機專業開設了大數據課程，如大數據分析、分布式計算、大數據挖掘、機器學習等直接或間接與大數據相關的課程。

　　從而使學生了解大數據這門技術，為數據分析、處理打下堅實基礎。同時注重專業課程更新，及時開設市場需求的實踐課程，確保培養學生的社會需求能力，同樣對教師的專業水平有了進一步要求。學習方式的轉變。由傳統課堂講授轉變為學生自主學習為主，教師指導為輔的教學模式。學生通過大數據背景下的互聯網資源，可以更便捷的獲取所需內容，根據自己的掌握情況，主動地進行知識的填充。采用線上線下相結合，知識儲備與技能訓練一體化的學習模式，進一步明確學生主體地位，將被動接受知識轉變成主動獲取知識。

　　教學模式的變化。傳統模式下，教師在備課上耗費很多精力，大數據環境下，教師的更多精力需要放在課后，教學模式轉變為：備課、指導、實踐操作、測試、分析、改進。這就需要教師對整個班級學生數據有全面了解，通過對學生的學習進度及效果信息進行分析處理，進一步作出教學改革。這一環節對教師要求非常嚴格，教師必須有系統的數據挖掘技能及數據分析能力，精準地把握每位學生真實的學習情況。教師如何設計出有效案例，成了重要環節，案例的合適與否，直接影響學生對于內容掌握的興趣。通過對大數據教學分析，教師能夠對計算機教學中的難點及教學方法有更準確的認識，從而找到教學改革突破點，對提高教學效果，有很巨大地推動作用。

　　4基于大數據的計算機教學

　　4.1教學模式

　　基于大數據的計算機教學改革，首先進行教學模式劃分：實踐學習、虛擬學習。在實踐學習環節，采用教師面授、師生之間、學生之間點對點交流模式，在進行理論知識學習的基礎上，加大工作實踐技能的訓練及指導。通過點對點交流，將課堂內容轉化為自身技能，這種個體與個體的互動，更多的體現出知識碎片，通過進一步整合，形成完整的知識構架。在這一環節，需要教師準備充分的教學案例，完善的技能操作訓練，同時引導學生之間開展豐富有效的交流互動，及時捕獲反饋信息，進一步完善課堂教學。在虛擬學習環節，學生借助于有效的學習系統完成。

　　包括訓前測評、訓后考核、在線課件、圖書導讀、視頻資源、文章案例、線上討論等方式。這一環節主要體現出學生根據自身情況，按需獲取知識，增進技能。充分利用互聯網提供的海量數據進行線上學習，不僅可以對課程知識起到很好的補充，同時也能夠對自身掌握程度有更清晰地認識，以便于找準方向。在該環節，需要考慮建立信息資源庫，覆蓋學生學習全過程。除了包含上述內容以外，還需要存儲試卷、課堂表現、學習軌跡、個人信息等數據。

　　4.2教學方法

　　在課堂教學方法上，可以采用多種不同的組織方式：分級教學、翻轉課堂等。在分級教學方法中，按照學生對于課程掌握的不同層次，設計不同的教學進度及教學難度，制定出符合學生自身的教學案例�？梢酝ㄟ^技能考核的方式劃分學生層級，層級高的，采取的教學進度快，教學難度大。層級低的，采取較低的教學進度及較小的教學難度，以便于學生吸收掌握。同時需要考慮分級教學中的評價機制，不同層級的考核方案不同，決定了傳統的課程考核方式不適于分級教學。

　　這里可以采用知識點細化法，以課程知識點作為考核點，通過對學生掌握的知識點進行周期性考核，獲取準確信息，進而得到有效教學評價。在翻轉課堂中，課堂時間主要用于問題講解及技能操作，課程信息的學習以視頻的形式展示給學生。教師的角色由主講轉變為答疑，針對學生提出的問題給出準確的解答，同時根據學生課前學習，預設問題，讓學生充分思考，培養學生的思考能力。學生由知識的被動接受者轉變為主動獲取者，極大地提高學習主動性。在采用翻轉課堂方式下，教師應當提前錄制好課程視頻或給學生提供網絡課程視頻，這需要教師課前充分的準備。

　　4.3相關技術

　　如何有效獲取學生自主學習時對知識的需求點，是基于大數據教學應考慮的，這里我們采用關聯規則挖掘相關信息。關聯規則最早被提出來是為了解決“購物籃分析”的問題，通過分析一段時間內購物者的購物習慣，觀察哪些商品會被頻繁購買。學生在自主學習時，通過互聯網查找學習資料，對應自己感情趣的或者難以掌握的知識點會經常去訪問，教師通過獲取這些信息，對學生學習情況有比較明確的掌握，從而對教學設計、教學案例等做出相對應調整。

　　5結束語

　　隨著信息技術的發展，大數據對高校計算機教學起到巨大的推動作用，云計算、慕課、翻轉課堂的廣泛應用，豐富課堂的同時，為大數據背景下的課堂教學提供了良好支撐。高校計算機教學理論、實踐同等重要，在傳統課堂模式下，無法提高學生的學習興趣，基于大數據的模式下，線上線下相結合，課堂內外有互補的學習模式，極大地提高了學習效率。隨著大數據的應用，課程設計，教學大綱等都在改進，教學目標進一步明確，實踐教學效果明顯提高。在大數據背景下，還有很多細節需要解決，教師對于數據獲取及分析技術的處理，將是一個很大的挑戰。

　　參考文獻：

　　[1]隆巖,大數據時代下的高校計算機教學改革[J].科技風,2014(20).

　　[2]胡蓉,基于大數據背景下的高校計算機教學研究[J].科技展望,2016(24):227.

　　[3]閆秋玲等,大數據時代高校計算機公共課教學改革研究[J].福建電腦,2016(7):56-58,77.

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