大数据背景下线性代数课程教学改革初探

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  【摘要】现代大数据技术发展迅速,借助互联网快速发展之势,大数据技术在很多领域已经有了比较成熟的运用模式.大数据以其海量信息汇集、分析、处理等优势,为教学改革创新提供了新的思路和方向.基于此,本文在研究中重点以线性代数课程教学改革为对象,对其如何运用大数据技术实现教学改革的创新突破进行探索,并结合一些教学实例进行分析.
  【关键词】大数据;在线教育;教育信息化;线性代数;教学模式改革
  线性代数是大学工科专业的一门专业基础课程,该课程内容复杂抽象,属于计算量较大的一门学科.传统的教学模式方法,使得大部分学生不会灵活应用行列式、矩阵和向量等工具求解线性方程组,难以让学生取得更好的成绩.而大数据技术的发展和应用,为线性代数教学改革,带来了新思路,能够为其创造更多的教学方法模式和教学资源.有助于提升学生们线性代数学习的效果.
  一、大数据的概念
  大数据(big data,mega data),也称之为巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产.在本文的研究中,主要从教学领域来理解和应用大数据的概念.例如,利用大数据的信息分析技术,对线性代数的考试题型进行分析;利用大数据的海量信息汇集优势,在线性代数教学中,使用大数据信息为学生提供更加丰富的案例教学内容等.
  二、线性代数课程教学的现状
  (一)课堂教学方式较为单一
  线性代数教学方法比较单一,大多数教师都是采用讲授法满堂灌,学生往往仅注重听讲、做笔记和枯燥计算,并没有真正地参与到教学中.
  (二)课堂教学中未能正确运用多媒体
  教师在课堂上,仅是将教学内容用多媒体简单展示,大多是让学生快速浏览一遍,其间并没有逻辑分析及推导过程,使得数学学科学习缺乏本质特点及基本要求.
  (三)教学中缺乏数学文化
  在实际教学中绝大多数教师会为了赶教学进度而注重理论性推导及证明,并未注重学生数学文化的培养,这也弱化了数学教育的人文属性.
  三、大数据背景下线性代数课程教学模式改革探索
  (一)利用数据促进学生个性化学习
  在线性代数教学改革过程中,要充分利用学业诊断数据进行分析归因,根据学生个体情况,依托移动学习终端、数字学习中心、学习空间与平台等多种载体,促进学生个性化学习方式变革.通过利用大数据分析技术,对于线性代数课程的教学大纲与教学内容进行深入分析,得到课程的微知识包结构,线性代数课程主要是围绕着行列式、矩阵、线性方程组这三大知识块,展开分析和讨论,对于不同水平的学生,可以灵活的添加或删减学习内容的微知识包.针对分块矩阵、线性方程组、线性方程组解的结构、方阵对角化等需要大量计算内容,运用计算机大数据模型计算软件,可以很快地让学生掌握,而不是要求所有的学生都必须掌握复杂的计算方法.这样对于促进学生的个性化学习,是有很大帮助作用的.
  (二)利用大数据信息技术,提高学生学习的灵活性
  大数据信息技术在线性代数中应用,可以打破时空的限制.例如,在线性代数教学过程中,从国外引进先进的教学内容,通过网络平台实现教学数据资源共享.当然,这并不意味着每个学校的教学内容相同,而是教师可根据学生的需求将信息资源与课程精准整合.合理配置好信息化的教育资源,用数据驱动实现教育分层,才真正有利于缩小地区间的教育差异,促进教育公平和均衡发展.对于学生来说,线性代数的学习,不再局限于课堂.在课堂上一些重要的线性代数知识,如果没有很好地理解,则在课下可以通过手机学习网络共享的教学资料信息,再次进行学習巩固,能够有效提升学习的灵活性.
  (三)利用大数据实现教师角色的转变
  现代人工智能“大数据 ”教育云平台已经能够将语音与人工智能、大数据、云计算等技术运用于传统教育教学,实现了对“教、学、考、评、管”等教学活动的全链条覆盖.例如,教师可以借助大数据技术,帮助学生解决线性代数学习中的一些重点难点.教师的教学任务主要是教会学生如何使用大数据进行线性代数的学习.教师介绍投入产出模型,在矩阵运算的教学后,将马尔科夫链、在特征值与特征向量、人口流动模型等,同大数据分析技术相关的知识,进行实例练习.让学生们根据教师讲述的计算机大数据解决问题的思路和方法,自主进行练习.同时,引入数学建模实验,由实际问题建模并用数学软件求解,将解决简单的线性应用问题的观察、假设、抽象、建模及求解的综合过程,通过大数据的分析,进行完整地呈现.
  四、结束语
  线性代数课程是一门逻辑性强,比较抽象的课程,学习起来难度较大.现代大数据技术的快速应用发展,给线性代数教学改革提供了很多新的方法和思路,本文在研究中,结合大数据应用比较成熟技术,对其在线性代数教学过程中有效运用,进行了论述,希望可以对线性代数教学改革实践起到一定的参考和借鉴作用.
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