大数据时代下的课堂教学诊断与改进研究

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  [摘           要]  在教学活动开展的过程中,教学诊断与改进是十分有必要的,可以促进人才培养质量的持续提升。大数据是基于人工智能、物联网等信息产业高速发展背景下所产生的,目前已经实现了与教育领域的充分融合。大数据技术从思维与技术这两个层面促进了课堂教学理念的更新和教学模式的改革,同时也为教学诊断注入了新的活力。基于此,运用文献分析法、归纳总结法,分析了大数据时代下的课堂教学诊断与改进的问题,希望为教育领域的工作人员提供参考与借鉴。
  [关    键   词]  大数据时代;课堂教学;教学诊断;改进
  [中图分类号]  G712                 [文献标志码]  A              [文章编号]  2096-0603(2021)35-0098-02
   在大数据时代,现代化技术快速发展,这给社会各个领域带来了巨大的变化,促进了人才培养模式的改革。课堂是人才培养的主要阵地,课堂教学的质量关系到人才培养的质量。而教学诊断与改进是提高课堂教学质量的重要途径,在大数据技术融合的情况下展现出了实时性与有效性的特征。实践证明,教学诊断与改进对教学进度具有指导性的作用,促进了实际教学进度与计划进度的一致性[1]。同时,还可以对教学活动和考核管理提供指导。在教学诊断与改进的过程中,基于大数据技术取得数据是条件,发现教学问题是基础,诊断分析是核心,持续改进与优化是最终目的。
   一、大数据时代下课堂教学诊断与改进的基本概述
   (一)课堂教学诊断与改进的含义
   教学诊断与改进包含两方面的含义。第一,诊断与改进的对象会对课堂教学的效果产生重要的影响,这些对象主要包括学生、教师以及学校管理者三个部分。第二,通过教学诊断与改进可以为课堂教学质量的提高提供依据。教学诊断与改进的流程是要先选定主体对象,然后在课堂教学过程中收集相关素材,并进行分析与总结,找到影响教学质量的问题及其产生的原因,最终找到问题解决的方案。教学诊断与改进并不是单向的过程,而是一个循环往复的过程,这有利于课堂教学质量的持续提升。
   (二)传统课堂教学诊断与改进的局限性
   在过去,教学诊断与改进主要是基于传统模式而进行的,该模式的局限性主要包括以下几个方面。第一,无法形成具体的数据,因此无法将课堂教学的实际情况显示出来。教师的授课情况、学生对知识的掌握情况都没有被转化为数据,无法进行有效分析。第二,在课堂教学当中,教师进行质量监控的方法比较简单和单一,通常会结合经验,按照学校的相关制度来进行检测,这其中学生处于被动的状态。第三,课堂教学的质量评价主要是以结果性评价为主,学生在学习过程当中的表现往往得不到充分关注。学校和教师主要是将学期末学生的考试成绩作为他们课堂学习效果的评价标准[2]。这种评价机制存在不合理性,不利于学生的进步与成长。由此可见,为了将教学诊断与改进的作用更好地发挥出来,就要突破传统的模式,改变传统课堂的局限性。
   (三)大数据时代下课堂教学诊断与改进的必要性
   大数据的特点是规模大、传递快、种类多样,将其运用到课堂教学诊断与改进当中可以为教师提供数据处理的新方法,帮助他们从更加专业的角度对数据进行分析,达到信息增值的目标。具体来说,大数据时代下课堂教学诊断与改进的必要性主要体现在以下三个方面。
   第一,教师可以更好地观察学生在课堂当中的表现,及时发现他们存在的问题。在这个基础上,教师可以找到学生存在的共性问题,也可以针对不同学生找到个性化问题,坚持因材施教的原则来为学生制订针对性与个性化的学习方案。由此可见,教学诊断与改进可以帮助学生实现精准学习,可以帮助教师实现因材施教,促进师生的共同进步。第二,对于学校管理者来说,通过教学诊断与改进可以更好地了解现阶段的教学情况。他们可以根据教学质量的分类来进行分析与评价,形成教学质量的评估报告,找到影响教学效果的因素。第三,可以对教学质量与教学管理进行智能化监控,并在这个基础上做出更为科学和更为合理的决策,促进教师教学水平的提升。而基于合理的教学管理,可以为学生营造自由、轻松的学习氛围,激发他们的学习兴趣。
   二、大数据时代下课堂教学诊斷存在的问题
   (一)数据参考标准不统一,信息较为孤立
   在大数据时代,信息化教学成为学校重要的发展方向,这也对教学诊断提出了新的要求。当前,很多学校的信息化水平都存在不足,信息化诊断也存在很多不完善之处。虽然学校都会招聘一些电脑软件开发人员,但是实际使用的信息系统主要以购买为主,各个部门会根据自身的需要进行购买,并基于该系统开展教学诊断与教学管理的工作。在这样的情况下,各个信息系统之间并没有实现数据交换和数据共享。与此同时,各个部门的数据来源不同,在开展工作的过程中无法形成统一的数据标准,由此开发与形成的信息质量水平并不高。
   (二)智慧校园的建设不够完善
   智慧校园是大数据技术深入应用的结果,它将信息化作为背景,将与教学诊断相关的应用系统与应用信息整合在一起,在智慧化教学的过程中为学生营造了智慧化的生活与学习环境。由此可见,在智慧校园当中,人和事物都是重要的元素,在对二者进行相互融合的过程当中可以进行动态化的管理,并对数据进行有效监控,将教学活动、科研活动等方面的数据进行整合,为领导的决策与分析提供了依据。当前,很多学校在教学诊断的过程当中由于涉及的人员和项目数量多,产生了大量的数据,而数据的分析与统计需要较长的时间才能完成[3]。与此同时,面对这些数据,学校没有进行统一规划,无法快速获得需要的资源,数据的整合度也比较低,无法展现出应用的价值。    (三)缺乏信息化人才
   在基于大数据进行教学诊断的过程中,信息化人才的缺乏已经成为一个重要的阻碍因素。虽然学校有很多计算机专业的教师,但是他们只掌握了简单的计算机操作知识,并没有树立起数据分析意识,也无法完成那些难度系数比较高的数据分析工作。对于普通教师来说,虽然按照学校的要求积极开展了教学诊断,但是并没有对诊断过程当中所形成的数据与信息进行有效分析[3]。与此同时,学校也没有形成统一的数据体系。各个部门之间的数据采集标准和教学诊断标准并不统一,在对诊断数据进行分析的时候也只是对信息进行简单汇总。
   三、大数据时代下课堂教学诊断的改进策略
   (一)提升素养,增强教师群体的大数据教学诊断能力
   大数据处理技术是基于云计算、物联网等现代化技术所产生的,能够对数据与信息进行有效分析和高效处理,促进信息的精准化。在教学诊断与改进的过程中,大数据技术发挥了重要的作用,可以将数据在决策、管理等方面的功能发挥出来。因此,教师要提高自身的信息化素养,能够主动挖掘教学诊断信息当中隐性的教学价值,主动更新自身的教学观念。与此同时,无论是教学管理者还是普通教师,都要强化对大数据技术的认识,使其成为教学诊断的重要工具,坚持正确的教学改革方向。除此之外,在信息化教学的过程中,会产生相应的数据痕迹,教师要善于利用这些痕迹开展教学诊断与改进,通过自我反思的方式来提高教学效果。同时还要基于信息化工具与学生进行跨时空交流,为学生参与教学诊断提供路径。
   (二)搭建平台,为大数据教学诊断工作提供技术保障
   在信息技术与教育工作充分融合的背景下,数据成为教学诊断与改进的重要元素,而要获得这些数据与信息就要构建完善的大数据平台。首先,学校要在各个部门、各个专业之间形成统一的数据标准,针对数据交换与数据接口制定统一的规则,在这个基础上构建起具有本校特色的教学数据管理中心。其次,在开展教学诊断与改进工作的过程当中,学校要将数据作为核心,根据不同的诊断主体设定相应的诊断与检测标准,并对教学目标进行量化处理,这样可以促进教学诊断工作向着精细化的方向发展。最后,在大数据平台构建的过程中,学校还要开发多渠道的教学诊断途径,并结合学生的实际情况来进行选择[4]。在这个基础上,将阶段性的数据采集作为教学改进的依据,这样可以促进教学诊断与改进的全面化发展。
   (三)建立系统,为大数据教学诊断与改进提供数据支持
   在开展教学诊断与改进工作的过程中,还需要基于大数据技术建立起完善的教学监测与评价系统。在这个过程中,学校可以对课堂的整个过程进行监测与评价,并对多元数据进行统计。第一,该系统要将教师、学生以及学校管理者作为主体,做到对教学过程的有效评价。第二,在教学诊断与改进的过程中,要基于教师的教学方法、学生的学习方法、学生的课堂表现、学生的教学成效等多个维度。第三,要运用多样化的信息处理技术对教学质量进行评判,并根据评价的结果对教学方法进行改进,并对教师的行为进行持续跟进。第四,在使用该系统的过程中,教师要基于教学规律,找到影响教学质量的主要因素,并通过对这些因素进行指标化处理来提高教学诊断与改进的有效性。
   总的来说,教学诊断与改进可以提高学校的办学水平,同时也为教学质量的提升和教学效果的优化提供重要的依据。在大数据时代,学校在开展教学诊断与改进工作的过程当中,还存在数据参考标准不统一的问题,智慧校园的建设也不够完善,同时还缺乏信息化的人才。基于此,學校在未来的发展过程中,要提高教师的信息化素养,基于教学诊断与改进搭建数据化平台,构建教学监测与评价系统。
   参考文献:
   [1]张轶辉,黄保宏,毕亚玲,等.大数据背景下创新人才的培养探索:以植物保护专业为例[J].安徽农学通报,2019,25(11):149-152.
   [2]张海燕,萧晟,黎婷,等.以教学诊断和改进为抓手提升动物防疫与检疫专业人才培养质量:以芜湖职业技术学院生物工程学院为例[J].安徽农学通报,2019,25(14):135-138.
   [3]徐丽芳,赵希彦,薛全义,等.诊改背景下高职课堂教学质量评价的研究与实践:以辽宁农业职业技术学院为例[J].辽宁农业职业技术学院学报,2020,22(3):21-25.
   [4]王唢,许辉熙.基于甘特图和Python大数据的课程诊改常态化:以四川建筑职业技术学院的轨道工程课程诊改为例[J].科学咨询(科技·管理),2020(10):125-126.
  ◎编辑 郭小琴
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