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摘要：大数据揭开了第三次信息化革命的序幕，在大数据的时代背景下，教育领域必将产生重大变革。该文从计算机软件编程类课程《Java程序设计》的教学改革入手，探讨基于大数据的教学实践中遇到的各种问题，为将来的大数据教学改革提供参考。
关键词：大数据；计算机；教学改革
中图分类号：G424 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）23-0091-02
Discussion on Reform of College Courses in Computer Programming Background under the Big Data —With "Java Programming" Teaching Reform Case
TAN Xiang-wei， JIANG Hui-yong
（South China Institute of Software Engineering， Guangzhou University， Guangzhou 510990， China）
Abstract： Big Data has opened the third information revolution prelude，in the background of big data， the field of education will have a major change. This article from the computer software programming course "Java Programming" teaching reform to start，discussion on issues of teaching practice based on big data encountered，provide a reference for future Big Data teaching reform.
Key words： big data； computer；education reform
进入21世纪第二个十年以来，互联网真正变得越来越智能化，从诞生之初的满足用户的数据共享需求，到现在根据用户的行为特征来不断创造新的需求，第三次信息化革命的大幕正在徐徐拉开。【2】我们时刻都在感受着大数据浪潮对各个领域的影响，很多传统领域借助大数据与互联网高度融和的特性，不断形成新的增长点与创新点，教育领域当然也不会例外【1】。
随着我国高校信息化建设的不断深入，大部分高校基本实现了教学管理的信息化，可以通过网络、软件、多媒体等渠道对高校开设课程的实际教学进行全方位的管理。但是，在教学实践中笔者发现，除了课程成绩、课程信息、教师信息、学生信息等常规信息会纳入教学管理体系中作为参考指标外，忽略了教学活动开展过程中随之产生的大量有价值的数据，例如：在一次考试中，学生在每道题上花费的时间、最长及最短用时、平均用时等数据；在一次课堂教学中，多少学生进行了预习、有多少学生掌握了课程前导知识、学生掌握一项知识点需要的平均时间、需要进行多少次练习才能掌握……这些数据其实对学生个体掌握知识程度的度量有着重要的影响。为了提高课程的教学质量，针对学生个体的学习特征制定特定的教学策略，具有相当的现实意义与社会价值，笔者拟通过软件工程专业的核心课程——《JAVA程序设计》的教学改革为例，对在大数据背景下的计算机编程类课程教学改革展开探讨，并针对在教学实践中出现的问题提出一些见解。
1 课程信息采集方式的改革
在一门课程教学中开展大数据式的教学改革，数据采集一种是重中之重，传统做法是先由任课老师在教学活动开展前通过教学管理系统将学生、课程的相关信息导出，然后在教学活动结束后整理相关数据反馈给上级教学主管部门。这样的做法使得采集上来的课程数据有一定的倾向性，偏向于结果的分析而不能反映教学过程的真实情况。所以在《Java程序设计》课程教学中，除了从教学管理系统中导出静态数据，还在如下方面进行了采集课程动态数据的尝试：（1）搭建微课视频点播平台，鼓励学生课余根据视频教学内容进行自主学习，平台应统计各个章节视频点播的人次，并且要跟踪点播教学视频的学生用户视频浏览的具体情况，如某章节的视频读取的进度，在什么时间段中断了视频，后续是否继续把相关章节的视频浏览完毕，这类教学视频点播平台可以参照SCORM标准体系进行建设；（2）引入课堂视频信息采集系统，在教室内配备视频监控系统，通过一定的图像分析技术，尝试统计上课期间教室内学生的各种状态数据，如到课人数、做学习无关事情的人数、专心听课的人数等；（3）使用网络信采集技术收集校园网内的课程相关数据，尝试利用网络爬虫技术，在学生管理系统、教学管理系统以及各种校内论坛中定向采集与课程相关的数据，重点采集如学生对课程的各类评价、学生提出的教学建议、学生针对课程提问留言、教师反馈信息等在教学过程中产生的信息，实践中采用开源的Java实现的搜索引擎Nutch中的Web爬虫进行网页数据抓取，并且使用jsoup对抓取到的页面进行解析，取得了较理想的效果。
2 课程教学模式的改革
与传统的按照教学计划、严格按照授课计划进行知识传授不同，大数据背景下的教学模式必定要要求教师在教学方式以及内容编排上进行改革。在《Java程序设计》这门课程中，依据动态采集的数据，首先对教学行政班的整体学习行为进行评价分析，然后该班级对课程知识点的理解程度，对教学进度及内容进行调整；接着通过测试以及学生学习行为数据的细化分析，针对学生个体的学习习惯、学习遇到的难点、给出针对性的学习方案，例如：某同学测试中对Java I/O操作的练习反复出现错误，但是发现其课后并没有在线看相关知识点的微课视频，课堂上也没有认真听相关的教学内容，针对这一情况，应提供一个学习方案给该学生，帮助学生突破这一学习障碍；最后，作为授课的教师，要积极适应大数据背景下的角色转变，要从权威的管理者转变为导演角色，通过合理编排教学内容与教学进度，让学生作为课堂的主体，教学应更侧重于引导学生如何获取知识，教学实践中采取了类似可汗学院的微课辅助教学模式，把各章节关键知识点的讲解录制成视频放到网上供学生自主学习，并通过电子黑板系统与学生进行在线交互，基本能保证学生对于关键知识点的掌握。 3 课程考核方式的改革
传统教学中，学生的笔试成绩是用来度量课程知识掌握程度的关键指标，但是在大数据时代下的教学评估应该是过程性的。在《Java程序设计》的课堂教学中，教师可以通过移动终端接入教学管理系统，方便地记录学生的发言质量、实验完成情况、课堂纪律等情况，系统后台根据教师的反馈，根据特定的数据模型完成平时成绩的生成。根据编程课程的特点，对于动手能力要求较高的综合性实验，采取上机考核 演示答辩的方式来进行，这样既避免了笔试考核带来的片面性，也可以全面检验学生编程技能的掌握情况。
4 教学改革中遇到的问题
以大数据驱动教学活动的开展，在教学实践中，暴露出了如下问题：
1）教育领域产生的大数据普遍存在着噪音干扰问题，大量无效的数据对决策行为产生干扰。在课程大数据的采集过程中，以采集学生课程反馈为例，图1是网络爬虫抓取的学生对课程评价的信息片段，其中有价值的信息较少，需要再次进行提炼才能对教学安排提供参考；
2）针对单一课程的教学数据与其他课程产生的数据融合度较低，例如《JAVA程序设计》课程产生的数据就比较难作为另外一门课程《线性代数》的参考数据，不同性质的课程的学习行为会有特有的显著特征，这样一定程度限制了数据的来源，无形中增加了数据累计的难度；
3）课程中采集的数据可以分为结构化数据与非结构化数据两类，例如：学生的平时成绩、期末成绩、实验成绩、作业成绩、班级、专业姓名等信息属于结构化数据；视频影像、音频等多媒体信息属于非结构化数据。针对非结构化数据分析处理模型的构建要比结构化数据复杂得多，目前很多算法并不成熟，存在种种缺陷，难以对教学行为策略的制定产生关键性的影响。
4）数据背后开展教学活动的载体还是人，无论是学生还是教师都需要转化观念。首先，教师需要把大量的精力放在课后的数据分析上，要形成不断循环的“备课-讲课-实验-分析-改进教学行为”教学工作业务流，在实际操作中发现在数据分析这个环节部分教师重视程度不够，导致改进教学行为存在一定的延后效应；另外，大数据时代的学生学习，对学生参与个性化学习的主动性要求较高，与传统按的部就班、跟着老师学习不同，学生可以选择适合自身进度，通过大量辅助性质的微课资源对知识点进行自主学习，同时需要根据教师根据学生特点定制的学习方案对自身的学习行为进行调整。实践中发现有少部分学生对这种教学方式较为排斥，例如：某学生按照学习方案应该先在在线平台上看完包含某个知识点的微课视频，但是经教师了解，学生只是为了应付教师检查，把视频放了一遍，其实并没有自觉的观看并且学习。对于学习积极性不高的学生，缺乏外部压力的大数据教学方式使得其学习效率提高程度极为有限。
综上，是笔者在《Java程序设计》课程教学中进行的教学改革尝试，虽然仍存在种种问题与缺陷，但是基于大数据来开展教学的方式必将是未来高校教学的主流。因为在大数据的支持下，做出教学行为的决策更趋于理性，更符合学生的学习行为习惯，使得学生能更好地进行自主个性化学习，体会到学习的乐趣，从而在学习方面取得更大的突破。
参考文献：
[1] 朱建平，李秋雅.大数据对大学教学的影响[J].中国大学教学，2014（9）.
[2] 维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].杭州：浙江人民出版社， 2012.
[3] 徐玮.大数据对高等教育的影响和挑战[J].教育教学论坛，2013（37）.
[4] 张燕南，赵中建.大数据时代思维方式对教育的启示[J].决策参考，2013（21）：1-5.
[5] 梁文鑫. 大数据时代-课堂教学将迎来真正的变革[J].北京教育学院学报：自然科学版，2013（1）.
关键词：大数据；计算机；教学改革
中图分类号：G424 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）23-0091-02
Discussion on Reform of College Courses in Computer Programming Background under the Big Data —With "Java Programming" Teaching Reform Case
TAN Xiang-wei， JIANG Hui-yong
（South China Institute of Software Engineering， Guangzhou University， Guangzhou 510990， China）
Abstract： Big Data has opened the third information revolution prelude，in the background of big data， the field of education will have a major change. This article from the computer software programming course "Java Programming" teaching reform to start，discussion on issues of teaching practice based on big data encountered，provide a reference for future Big Data teaching reform.
Key words： big data； computer；education reform
进入21世纪第二个十年以来，互联网真正变得越来越智能化，从诞生之初的满足用户的数据共享需求，到现在根据用户的行为特征来不断创造新的需求，第三次信息化革命的大幕正在徐徐拉开。【2】我们时刻都在感受着大数据浪潮对各个领域的影响，很多传统领域借助大数据与互联网高度融和的特性，不断形成新的增长点与创新点，教育领域当然也不会例外【1】。
随着我国高校信息化建设的不断深入，大部分高校基本实现了教学管理的信息化，可以通过网络、软件、多媒体等渠道对高校开设课程的实际教学进行全方位的管理。但是，在教学实践中笔者发现，除了课程成绩、课程信息、教师信息、学生信息等常规信息会纳入教学管理体系中作为参考指标外，忽略了教学活动开展过程中随之产生的大量有价值的数据，例如：在一次考试中，学生在每道题上花费的时间、最长及最短用时、平均用时等数据；在一次课堂教学中，多少学生进行了预习、有多少学生掌握了课程前导知识、学生掌握一项知识点需要的平均时间、需要进行多少次练习才能掌握……这些数据其实对学生个体掌握知识程度的度量有着重要的影响。为了提高课程的教学质量，针对学生个体的学习特征制定特定的教学策略，具有相当的现实意义与社会价值，笔者拟通过软件工程专业的核心课程——《JAVA程序设计》的教学改革为例，对在大数据背景下的计算机编程类课程教学改革展开探讨，并针对在教学实践中出现的问题提出一些见解。
1 课程信息采集方式的改革
在一门课程教学中开展大数据式的教学改革，数据采集一种是重中之重，传统做法是先由任课老师在教学活动开展前通过教学管理系统将学生、课程的相关信息导出，然后在教学活动结束后整理相关数据反馈给上级教学主管部门。这样的做法使得采集上来的课程数据有一定的倾向性，偏向于结果的分析而不能反映教学过程的真实情况。所以在《Java程序设计》课程教学中，除了从教学管理系统中导出静态数据，还在如下方面进行了采集课程动态数据的尝试：（1）搭建微课视频点播平台，鼓励学生课余根据视频教学内容进行自主学习，平台应统计各个章节视频点播的人次，并且要跟踪点播教学视频的学生用户视频浏览的具体情况，如某章节的视频读取的进度，在什么时间段中断了视频，后续是否继续把相关章节的视频浏览完毕，这类教学视频点播平台可以参照SCORM标准体系进行建设；（2）引入课堂视频信息采集系统，在教室内配备视频监控系统，通过一定的图像分析技术，尝试统计上课期间教室内学生的各种状态数据，如到课人数、做学习无关事情的人数、专心听课的人数等；（3）使用网络信采集技术收集校园网内的课程相关数据，尝试利用网络爬虫技术，在学生管理系统、教学管理系统以及各种校内论坛中定向采集与课程相关的数据，重点采集如学生对课程的各类评价、学生提出的教学建议、学生针对课程提问留言、教师反馈信息等在教学过程中产生的信息，实践中采用开源的Java实现的搜索引擎Nutch中的Web爬虫进行网页数据抓取，并且使用jsoup对抓取到的页面进行解析，取得了较理想的效果。
2 课程教学模式的改革
与传统的按照教学计划、严格按照授课计划进行知识传授不同，大数据背景下的教学模式必定要要求教师在教学方式以及内容编排上进行改革。在《Java程序设计》这门课程中，依据动态采集的数据，首先对教学行政班的整体学习行为进行评价分析，然后该班级对课程知识点的理解程度，对教学进度及内容进行调整；接着通过测试以及学生学习行为数据的细化分析，针对学生个体的学习习惯、学习遇到的难点、给出针对性的学习方案，例如：某同学测试中对Java I/O操作的练习反复出现错误，但是发现其课后并没有在线看相关知识点的微课视频，课堂上也没有认真听相关的教学内容，针对这一情况，应提供一个学习方案给该学生，帮助学生突破这一学习障碍；最后，作为授课的教师，要积极适应大数据背景下的角色转变，要从权威的管理者转变为导演角色，通过合理编排教学内容与教学进度，让学生作为课堂的主体，教学应更侧重于引导学生如何获取知识，教学实践中采取了类似可汗学院的微课辅助教学模式，把各章节关键知识点的讲解录制成视频放到网上供学生自主学习，并通过电子黑板系统与学生进行在线交互，基本能保证学生对于关键知识点的掌握。 3 课程考核方式的改革
传统教学中，学生的笔试成绩是用来度量课程知识掌握程度的关键指标，但是在大数据时代下的教学评估应该是过程性的。在《Java程序设计》的课堂教学中，教师可以通过移动终端接入教学管理系统，方便地记录学生的发言质量、实验完成情况、课堂纪律等情况，系统后台根据教师的反馈，根据特定的数据模型完成平时成绩的生成。根据编程课程的特点，对于动手能力要求较高的综合性实验，采取上机考核 演示答辩的方式来进行，这样既避免了笔试考核带来的片面性，也可以全面检验学生编程技能的掌握情况。
4 教学改革中遇到的问题
以大数据驱动教学活动的开展，在教学实践中，暴露出了如下问题：
1）教育领域产生的大数据普遍存在着噪音干扰问题，大量无效的数据对决策行为产生干扰。在课程大数据的采集过程中，以采集学生课程反馈为例，图1是网络爬虫抓取的学生对课程评价的信息片段，其中有价值的信息较少，需要再次进行提炼才能对教学安排提供参考；
2）针对单一课程的教学数据与其他课程产生的数据融合度较低，例如《JAVA程序设计》课程产生的数据就比较难作为另外一门课程《线性代数》的参考数据，不同性质的课程的学习行为会有特有的显著特征，这样一定程度限制了数据的来源，无形中增加了数据累计的难度；
3）课程中采集的数据可以分为结构化数据与非结构化数据两类，例如：学生的平时成绩、期末成绩、实验成绩、作业成绩、班级、专业姓名等信息属于结构化数据；视频影像、音频等多媒体信息属于非结构化数据。针对非结构化数据分析处理模型的构建要比结构化数据复杂得多，目前很多算法并不成熟，存在种种缺陷，难以对教学行为策略的制定产生关键性的影响。
4）数据背后开展教学活动的载体还是人，无论是学生还是教师都需要转化观念。首先，教师需要把大量的精力放在课后的数据分析上，要形成不断循环的“备课-讲课-实验-分析-改进教学行为”教学工作业务流，在实际操作中发现在数据分析这个环节部分教师重视程度不够，导致改进教学行为存在一定的延后效应；另外，大数据时代的学生学习，对学生参与个性化学习的主动性要求较高，与传统按的部就班、跟着老师学习不同，学生可以选择适合自身进度，通过大量辅助性质的微课资源对知识点进行自主学习，同时需要根据教师根据学生特点定制的学习方案对自身的学习行为进行调整。实践中发现有少部分学生对这种教学方式较为排斥，例如：某学生按照学习方案应该先在在线平台上看完包含某个知识点的微课视频，但是经教师了解，学生只是为了应付教师检查，把视频放了一遍，其实并没有自觉的观看并且学习。对于学习积极性不高的学生，缺乏外部压力的大数据教学方式使得其学习效率提高程度极为有限。
综上，是笔者在《Java程序设计》课程教学中进行的教学改革尝试，虽然仍存在种种问题与缺陷，但是基于大数据来开展教学的方式必将是未来高校教学的主流。因为在大数据的支持下，做出教学行为的决策更趋于理性，更符合学生的学习行为习惯，使得学生能更好地进行自主个性化学习，体会到学习的乐趣，从而在学习方面取得更大的突破。
参考文献：
[1] 朱建平，李秋雅.大数据对大学教学的影响[J].中国大学教学，2014（9）.
[2] 维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].杭州：浙江人民出版社， 2012.
[3] 徐玮.大数据对高等教育的影响和挑战[J].教育教学论坛，2013（37）.
[4] 张燕南，赵中建.大数据时代思维方式对教育的启示[J].决策参考，2013（21）：1-5.
[5] 梁文鑫. 大数据时代-课堂教学将迎来真正的变革[J].北京教育学院学报：自然科学版，2013（1）.