学文网大数据实习体会篇1
关键词： 信息技术 深度融合 实现模式 路径选择
一、问题的提出
信息技术与教学的融合一直是当今教育信息化研究的焦点话题[1]。2012年，***在《教育信息化十年发展规划（2010-2020年）》首次提出了“信息技术与教学深度融合”用以取代“信息技术与课程整合”[2]。“信息技术与教学深度融合”进一步强调了信息技术对于促进信息系统内部结构方面所发挥的作用[3]。
祝智庭教授认为：我国的教育信息化正处于“初步应用整合”阶段，正在向“融合创新”阶段推进。未来的发展重点是在过去大规模信息基础设施建设的基础上，着力推动信息技术与教育的深度融合，推进信息技术在教育教学、管理、科研等方面的深入应用，促进相关流程优化与再造，变革传统教育理念、模式与方法，支撑和引领教育创新发展[4]。何克抗教授认为：深度融合的实质与落脚点是要变革传统课堂教学当中“以教师为中心”的传统教学结构为既能充分发挥教师主导作用，又能突出体现学生主体地位的“主导-主体相结合”的教学结构[5]。
随着信息技术的不断发展，学者们一致认同信息技术与教学深度融合是大势所趋，但究竟如何实现信息技术与教育的深度融合，对其实现模式与路径选择的探讨还相对较少，基于这一出发点并结合大数据时代的特点，探讨能够实现信息技术与教学深度融合的模式与路径。
二、大数据与教学改革
所谓大数据，目前业界和学术界还没有统一定义，通常主要是指数据量大、形式变化多样的非结构化数据。大数据时代最为显著的特点就是数据量呈现指数型增长趋势，人们的思维和工作方式将发生变革，数据的挖掘、分析和利用成为大数据的核心，也成为教育创新的原动力[6]。在大数据时代学生获取知识的途径不再是课堂，而是基于信息技术的新型网络学习平台。
在大数据时代，学生的学习由被动接受变为了主动学习，学生个体数据的捕获和存储变得相对容易，围绕学生的学习兴趣、学习效果等的数据挖掘为每一位学生提供基于大数据分析的个性化服务，从而使得学生可以根据自身的学习兴趣和爱好选择学习内容。
与此同时，大数据还引领了新型学习环境的建设，与传统***学习环境不同的是大数据时代的***学习环境不是视频资源和文字材料的简单搬家，而是在学习内容管理系统的基础上添加更多能够基于大数据进行教学分析、学习过程评价和诊断的功能模块，从而实现学习者根据系统反馈进行个性化自主学习。因此，在大数据时代的环境建设方面应充分利用数据信息，以数据为支撑建立有利于学习者全面发展的个性化学习环境。
三、信息技术与教学深度融合的实现模式探讨
信息技术与教学深度融合要创设一种情境使学习共同体与学习资源、学习方式、学习活动有机结合，同时必须将信息技术融入学习情境当中，使信息技术在学习的各个环节都能最大限度发挥作用，最终实现学习范式的变革。在变革过程中要以大数据作支撑，无论是学校教育还是非学校教育在大数据的支撑下将会变得更开放，更加人性化。
（一）理论基础
实践共同体（Community of Practice，简称COP）最早由Lave和Wenger提出，该理论强调在一个实践活动中，基于共同学习兴趣的一群人他们能够以一种正式或者非正式的方式，来分享他们各自的知识及经验，从而使他们能够以一种独特的视角来审视在学习当中出现的问题，从而找到解决问题的办法[7]。该理论关注学习活动的设计和管理，强调学习者的设计性、参与性和自主性，强调学习者之间的深层次交互与知识的共享，强调学习者的创造性学习[8]。通过分析，可以发现构建以教师和学生为中心的实践共同体能够改变传统教学模式下以教师为中心的局面，在实践共同体当中，教师与学生能够实现共同学习，共同成长。同时，以实践共同体为核心所开展的实践活动，最大限度地发挥教师和学生的创造性，从而实现学习范式的变革。
（二）信息技术与教学深度融合的实现模式
在借鉴其他学者关于信息技术与教学深度融合的研究基础上，从大数据出发应用实践共同体理论尝试构建出信息技术与教学深度融合的实现模式***。如下***所示：
通过模式***可以看到，实现信息技术与教育的深度融合首先要创设有利于学习活动开展所必需的学习情境，在学习情境当中以教师和学生为中心组成实践共同体，充分利用学习资源、学习方式开展学习活动，在此过程中的各个环节都要有信息技术的融入，最终以大数据作为支撑实现学习范式的变革。
1.学习情境的构建：建立以信息技术为支撑的网络化学习情境，要从全局的战略高度入手，坚持创新性原则，彻底***思想，实现体质创新、制度创新，创设有利于每一个学习者的信息化、个性化及开放化的学习情境。
2.学习活动的开展：信息技术的融入可以让学习活动变得更数字化、数据化。信息化的学习情境要求教师和学生首先组成实践共同体，实现师生共同学习，实践共同体在开展学习活动的过程中要充分整合学习资源及学习方式，从而实现跨界学习。
3.学习范式的变革：在信息化的学习情境当中，学习者的角色和任务发生了根本性变化，主要以接受、观察为导向转变为以参与、实践、主动探究为导向[9]。与此同时，学习者的学习方法、学习手段、学习内容及对学习者的学习评价方式等都发生了变化。在变革过程之中，大数据的引入更是极大提高了变革效率。
四、信息技术与教学深度融合的路径选择探讨
大数据时代实现信息技术与教育深度融合需要从个人层面和社会层面出发做全局化的战略考虑，将信息技术充分融入学习环境当中，彻底改变传统的学习形态，形成一种高度开放化、自主化的学习环境[6][10]。
（一）从个人层面
1.转变思想观念
实现信息技术与教育的深度融合应该首先改变传统教育观念的束缚，在构建实践共同体的过程中无论是教师还是学生都要在思想观念上做出调整，尤其是对信息技术知识相对缺乏，但又拥有资源，对教育有巨大影响的教师必须***思想，转变观念。否则，所谓信息技术与教育深度融合，在失去最为重要的社会精神和心理层面支持的情况下，再多的技术和财力投入都很难达到预期效果。
2.主动参与、实践
信息技术的发展极大改变了学习者传统的学习方式，在大数据的冲击下，教育体现得更开放，学习者更应该积极主动地拥抱大数据，并将大数据为我所用，积极利用大数据指导学习方式的选择，主动探索学习资源。
（二）从社会层面
1.拓展学习平台
无论是学习内容、学习手段，还是学习活动本身仅仅依靠单纯的学校教学都很难满足学习者的需求。因此，学习者应将视野充分拓展到学校之外，充分利用社会资源，实现跨界学习。在自主学习的基础上，学习者的学习应该以社会需求为导向，建立符合社会需求的学习规划。同时，对于学习化社会而言，加强社会与个人之间的联系，建立社会化学习共同体对于实现信息技术与教育的深度融合非常必要。
2.充分利用大数据
信息技术与教学深度融合需要关注“数据”，这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集，只需要一定的观测技术与设备的辅助，而不影响学生任何日常的学习与生活，如果将这些数据汇总起来，对学生个体评价就会更丰富、具体。以数据为依据，对学生的发展提出建设性的意见。同时，这些数据可以促使教育者形成教育反思，真正实现大数据与课堂进程的结合。
五、结语
信息技术与教学的深度融合需要构建有利于信息技术开展的优越环境，同时需要个人及社会的共同努力，首先，转变教学思想，积极主动参与到学习实践当中。其次，要拓展学习共同体的学习实践平台，积极利用大数据指导自己更好地进行学习，只有这样才能真正实现信息技术与教育的深度融合。
参考文献：
[1]胡小勇，郑晓丹，冯智慧.信息技术与教学深度融合的优课课例研究[J].中国电化教育.2015，4.
[2]***关于印发《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》的通知[Z].
[3]何克抗.学习“教育信息化十年发展规划”――对“信息技术与教育深度融合”的解读[J].中国电化教育，2012，12
[4]祝智庭.中国教育信息化十年[J].中国电化教育，2011，1.
[5]何克抗.如何实现信息技术与教育的“深度融合”[J].课程.教材.教法，2014（02）.
[6]付岩，张建勋.大数据时代信息与高等教育深度融合的思考[J].中国轻工教育，2014，8.
[7]Wenger，E.C.，&snyder，munities of practice；The organizational frontier[J].Harvard business review，2000，78（1）：139-146.
[8]杨玉芹.MOOC学习者个性化学习模型建构[J].中国电化教育，2014，6.
大数据实习体会篇2
[摘要]大数据时代开放教育会计专业教学模式亟须改革。文章论述了目前开放教育会计专业存在的问题，提出了大数据时代课程设置、教学设计、组织实施、过程监控等相应改革措施。
[
关键词 ]大数据 开放教育 会计专业 教学改革
[作者简介]王瑞玲（1973-），女，河南内黄人，河南广播电视大学，副教授，硕士，研究方向为会计学、管理学。（河南 郑州 450008）
[中***分类号]G642
[文献标识码]A
[文章编号]1004-3985(2015)21-0082-02
大数据时代已经来临，大数据的出现颠覆了传统数据管理模式。数据的处理从用户数据库转变到大数据集成，数据规模、数据类型及数据处理更加海量与多样化，云计算为远程高负荷及可靠性计算提供了技术支撑，从而为资源共享和探索信息时代的学习方式提供了坚实的信息技术基础。随着互联网+的广泛应用，又为开放教育改革提供了广泛空间。大数据与教育的结合，是当今世界教育改革的热点。
目前，全国各地的开放教育模式虽然也在逐步改革，但仍存在实践教学相对薄弱、学生自主学习兴趣和动力不足等问题。鉴于不同学科有各自的特点，本文仅以会计专业为切人点，以会计专业人才市场需求为导向，对大数据环境下开放教育会计专业教学模式存在的不足进行改革探讨，旨在充分利用现代信息技术，加强对大数据环境下会计专业学生自主学习能力的培养，从而形成科学的会计专业教学模式。
一、开放教育会计专业存在的问题
1．课程设置不合理。开放教育工作应根据我国高等教育改革目标，并遵循“贯彻教育方针、更新思想观念、拓宽专业口径、改革内容方法、加强素质教育、提高教育质量”的总体思路进行，在此基础上进行人才培养模式改革和开放教育探索才更有意义。与我国高等教育目标相一致，国家开放大学把培养目标也定位于“为我国经济建设和社会发展培养大批高质量的适应地方和基层需要的应用性的高等专门人才”。在这个方针下，开放教育会计专业的课程设置应以能力为本位，在知识学习的基础上加大实训课程的比重。
目前开放教育会计专业教学计划中的实训类课程明显不足，占总课程的比例不到30%，这个比例的实训课程对学生的能力培养是严重不足的。
2．教学设计不合理。大数据时代，课程学习中不缺“车”，也不缺“路”，缺少的是“带路者”。合理的教学设计就是让开放教育学习者跟随“带路者”顺利抵达彼岸。目前的教学设计大多仍停留在传统的方式上，在课程资源网站上存放一些视频、课件，习题等，但开放教育的学习者大多自学能力不强，这些教学资源普遍存在着结构不合理、内容不完整、制作不精良和时效性差的问题。在这些资源中很难找到学习乐趣，实训缺乏指导与合作，最终很难达到培养目标。
3．教学组织过程中利用现代教育技术不充分。在传统的教学组织过程中，每个学习者以单独学习为主，很少用合作方式学习。在互联网+的大数据时代，以小组方式的学习以及***虚拟实训操作并进行效果评估是完全可以实现的。目前，由于现代教育技术利用不充分，开放教育的实践教学组织措施成为教学实施过程中的瓶颈。
4．过程监控不到位。对学习者学习过程进行监控是很有必要的，目前的学习过程也有一定的监控，比如，学生***时间、浏览资源频次、论坛发帖总数等都可以统计，但是数据反馈机制不健全导致统计结果并没有很好地利用起来，监控往往流于形式，对教学设计的指导作用没有充分发挥出来。
二、大数据时代开放教育会计专业教学改革的思路
1．优化课程设置。课程设置是专业建设的基础，是全面提高教学质量和人才培养质量的重要载体，是实现人才培养目标的基本前提。以市场需求为导向的课程体系应该设置为“阶段培养、理实交融、能力渐进、工学结合、课证融通”。在现代教育技术不发达时期，由于开放教育学习者的分散性，***进行实践类课程教学很难实施。在当前大数据时代，实践类课程教学具备了实施的条件，适时优化课程设置是首要的任务。会计专业应根据“公共基本素质和能力一初级会计适任能力一中级会计适任能力一个性发展和晋升管理岗位的拓展能力一综合应用能力”的“能力渐进”原则，把课程体系分解为：公共素质能力课程模块、教学做一体的职业知能课程模块（包含出纳、办税、会计核算等单项训练课程及综合训练课程）以及个性化专业选修课程模块。通过“虚（模拟仿真训练）实（实际工作岗位综合训练j结合”的会计专业技能实操训练和教学做一体化的职业知能模块的课程教学，理实交替组织、阶段培养，实现交互分段式的学习模式。在“实”的教学方面，由于开放教育大多数学习者属于在职者，如果当前从事的是会计工作，自然“实”就很容易落实；如果当前从事的不是会计工作，那么教师就要把任务布置下去，让学习者创造条件进行“实”的训练。另外，在“教学做一体的职业知能课程模块”课程设计中，每门课程要兼顾会计从业资格证、初级会计职称证等考试内容，实现“课证通融”。
2．进行科学教学设计。教学设计是在课程实施前，对学习目标（教学目标）、学习内容、学习活动、学习资源、学习支持．评价方法等进行统筹谋划，形成课程设计方案的环节和过程。大数据时代，教学设计就是课程学习中的“路线***”。这个时代的教学设计应该具备三个特点：第一，从设计教的活动向设计学的活动转变；第二，从设计学习资源向设计学习活动转变；第三，从设计前端向设计前后端所有活动转变。
基于上述教学设计应具备的特点，大数据时代开放教育会计专业的教学设计应包括以下内容：学习目标的设计应按职业要求确定、学习活动内容按照工作任务确定、学习活动按照工作过程设计、学习资源以学习活动的需要进行配置、学习支持根据学习者学习过程反馈情况提供、学习评价的重点应对应学习目标。
会计专业的能力目标是胜任出纳岗位工作、能够规范管理日常会计核算工作以及对应的社会能力和方法能力、能够正确理解财务管理及社会审计与内部审计流程与方法等。针对会计专业能力目标，对会计工作内容进行分解，根据典型工作任务设计学习活动内容。学习活动应按工作内容展开。例如财务会计实务课程学习中，学习活动应该有资金核算、存货核算、固定资产核算、工资核算、往来核算等。在每项核算中设计一个项目，把项目再分解为一个个任务，每个项目就是一个大的学习活动，每个任务就是小的学习活动。学习活动设计应该具体到学习的每一个步骤，明确做什么，如何做，最好能标注每一步的学习时间，而且关键性的活动由教师来引导和评分。
大数据时代，课程中不缺“课”，缺少的是“服务”，学习资源如何配置是每个教学设计者提供服务的内容之一。学习资源应以学习活动的需要进行配置，海量资源等于没有资源，不适用的资源是无效资源。传统的开放教育是基于课程资源的学习，以往的教学设计者把大量教学资源堆砌在课程网站，有相当一部分学生不知如何利用这些资源。因此，就需要充分运用大数据技术，及时筛查、过滤、整理、反馈学生学习动态，适时有针对性地进行调整、开发教学资源。这样围绕每个教学活动配置的教学资源的利用程度会比较高，效果也会比较好。而且，在资源配置时应结合媒介技术、教育资源与学习者需求等因素进行三维设计。
大数据如果能充分利用，学习者在学习过程中碰到的问题就会及时反馈给教师，教师就可以及时提供个性化的教学支持，比如情感关注、***答疑，以及作业批改的“三明治”的方法（缺点夹在优点中讲，批评夹在希望中讲）等。
学习评价是否得当关系到学习者学习的动力。学习评价的标准应在课程开始就让学生充分了解，过程评价结果一定要及时反馈给学生，并使学生感受到所取得的进步。在学习评价设计中，可以融合大数据、云计算等现代信息技术，通过必要的系统应用，在教师和学生之间搭建快速沟通的渠道，以提高学习反馈、***指导的效率。也可以使用多主体参与评价：学生、同伴和老师，使评价方式可以多样化。
3．教学组织实施要充分利用现代教育技术。查阅以往文献，小组教学更多见于英语开放教育的教学组织过程，鲜见会计的开放教学。由于会计专业有职位不相容的要求，所以会计实训学习更需要小组教学。开放教育在教学设计时首先需要进行学习者分析，教学组织者可以将相似学习习惯、学习条件、学习时间的学习者组成一个个学习小组。需要实训学习时，可以由小组中的一个学习者在网上发出邀约，通过短信、微信等方式及时通知到小组的每个成员；如果学习者学习主动性不够，教学组织者可以指定小组组长，并及时提醒该小组长要按时组织实施实训教学活动。这样以往教学中所缺乏的实践教学就会顺利有效进行。
4．学习监控要到位。美国远程教育学者穆尔教授在1989年提出了远程教育中教与学的三种基本相互作用的理论：学生和教育资源（课程学习材料）学科教学内容相互作用，学生与教师相互作用，学生与学生相互作用。加强学习过程的监控也就是加强学生与教学内容、学生与教师、学生与学生之间的相互作用。目前开放教育统计内容大致包括学生***时间、浏览资源频次、论坛发帖总数等。通过这些统计，教师可以了解学习者对各资源模块感兴趣的程度，同时也可以使学习者反思自己是否在充分学习的基础上才参与讨论。但在大数据时代，监控结果的这些运用对学习者的学习帮助是不够的，对监控结果的运用还可以包括以下内容：首先，大数据通过对学习者初步分析以及其他学科的自主学习过程的监控，可以了解一个学习者的学习习惯，系统自动为这个学习者给出一个个性化的学习导学方案，并对学习者学习过程中遇到的问题，自动搜索网站相关资源或者给予适当提示。其次，学习平台也可以通过监控结果，提供当时学习同一内容的全国***的学习者人数，互相进行讨论。在讨论过程中，系统根据讨论内容，适时提供人机对话等方式的帮助。如果网站现有资源给予学习者的帮助不足以解决困惑，那么下一步就可以寻求教师的***帮助。另外，教师应根据学习者提出的问题，通过增添微课程、慕课等方式，进一步有针对性地配置相关资源，使学习者的学习更便捷。通过这样的过程控制模式，加强学生与教学内容、学生与教师、学生与学生之间的相互作用，实现教学相长、学习相长。
三、小结
大数据实习体会篇3
[关键词]学习分析；网络学习生态系统；实践指导
一、引言
信息技术、制造和自动化技术、资源保护技术以及卫生保健技术四类技术将影响2030年前的全球。与传统的学习模式相比较，GeorgeSiemens（2009）认为，知识利用网络作为传播媒介，这一变革使知识产生了新的特征。知识经历了从分类、层级到网络和生态的变革。随着知识网络化和生态化的变革，海量数据生成，“大数据”应运而生，利用科学手段收集与分析大数据，挖掘大数据潜藏的真相，预测与干预事物发展成为可能。荷兰行为观察软件商NOLDUS公司的研究结果表明，仅一节40分钟的课堂，一个学生所产生的可归类、标签，并且进行分析的量化数据约有50-60MB，这相当于传统数据领域中积累5万年的数据量总和。教育信息化、网络教育与学习已成为终身教育与终身学习的发展趋势，并且教育数据在不断生成。但是，如何使用这些数据去优化教育过程，如何利用这些数据支持学生学习以及教师教学的问题，如何构建和谐网络学习生态环境，为终身教育服务，以往的方法似乎有些捉襟见肘，学习分析技术为解决这些实践难题开辟了崭新的道路。本文旨在以网络学习生态系统建设的实际情况与所面临的问题为切入点，引入学习分析理论与方法对解决建设过程中的问题进行可行性分析，对网络学习的教育策略产生合理的引导，从而构建和谐网络学习生态系统。
二、学习分析理论与网络学习生态系统理论
（一）学习分析理论研究
Siemens（2011）提出的关于学习分析的定义被学界认可，即学习分析技术就是测量、收集、分析和报告关于学习者及其学习情景的数据，以期了解和优化学习和学习发生的情境。这一定义详细界定了学习分析中所涉及的对象、方法与目的，是引用范围较广的一个定义。学习分析根据不同的学习情境，提出不同的分析框架，作为工具常以“插件”形式嵌入网络学习环境中。虽然各个框架结构和运作方式各不相同，但是基本要素一般包括个体、数据和工具平台三部分。其中，个体通常来讲是数据的来源，也是最终分析结果指导干预的对象，即学习者和教师。作为新兴的研究领域，学习分析得到了全球范围内研究者的广泛关注，研究成果丰富。研究主要集中在理论与技术应用两大方面。学习分析的基础理论研究成果数量最多，此外，学习行为数据可视化和学习分析工具设计与应用研究也是较多研究者探讨的主题。这说明学习分析理论在实际应用过程中存在诸多问题，其中最大的问题是工具的缺乏，因此想要有效利用学习分析对实际教学产生指导作用，必须重视网络平台的搭建和工具的设计。但由于学习分析是学习教学活动和大数据分析技术的交叉领域，因此存在着许多界定不够明确的概念和理论不够严谨的研究结果。其中最严重的两个问题是研究对象泛化和研究目的混淆，即不分对象的滥用学习分析和忽视学习分析最初的应用目的。由美国学习分析研究会提出的SOLAR学习分析系统是一个整合系统。主要包括:分析引擎；适应内容和个性化引擎；干预引擎；仪表盘，报告和可视化工具。这一系统是学习分析领域中结构较为完备，且具有较高参考价值的系统构架之一。鉴于这一系统，有学者提出学习分析系统的技术特征应该包括功能模块化、报告可视化、数据多源化。但现阶段在教育领域中，致力于优化学习服务的学习分析技术，通常过分注重于数据的分析，较少考虑学习者的态度与感受等内隐式的行为信息。研究表明，近80%的数据都为非结构化模式。文本作为教育大数据中大量出现的非结构化数据，往往能最真实、直接地反映学习者的状态。文本挖掘作为辅助学习分析的核心技术之一，可以帮助辨识和解释学习者的心理及行为过程，提取隐藏的关键信息，以便于实时监控学习者的意见和想法，有助于学习者在文本交互中的自动干预和推理。
（二）网络学习生态系统理论研究
“生态”是一个探讨有机体与环境关系的术语，因其追求有机体与环境的平衡、和谐以及可持续发展的观点而极具推广和迁移价值，广泛受到各个领域研究者的追捧。近年来，不断有学者从生态学视阈观察、理解事物，基于生态学观点对网络学习中各个因子及相互关系进行重新定义，从而划分出了经由物质和能量交换所形成的统一整体，即网络学习生态系统。网络学习生态系统是由学习共同体及其物理的和虚拟的学习环境构成的自成一体的实体。在生态学意义上，一个完整的生态系统通常由四个基本因子构成，即生产者、消费者、分解者以及非生物环境。在网络学习生态系统中，网络知识与信息的提供者为生产者，学习者是消费者，对网络中的知识和信息进行维护的人员为分解者，网络硬件设施是非生物环境。同时，需关注的还有网络学习生态系统是不断发展进化的，正如自然界的生态系统存在“进化”现象一样。当网络学习生态系统中某一生态因子的发展水平提高，导致系统失衡时，系统通过自适应调节，最后可能进化到一个更高层次的平衡，这就是网络学习系统的发展进化，而学习者进化是网络学习生态系统进化的最根本标志。针对网络学习生态系统，“进化”的研究也层出不穷。网络学习生态系统理论应用到教育领域，研究关注的焦点有：第一，由于缺乏面对面的互动交流，学习者容易产生孤寂感、焦虑感、挫败感甚至自卑感等心理缺失。因此，通过网络学习生态系统的构建和完善，可以在学习者、网络学习资源建设、学习支持服务这三个主要方面入手，分别做到尊重学习者生态主体地位、整合零散资源、以技术进化支持学习来实现良好的网络学习生态化，并推动其可持续和谐发展。第二，网络学习由于师生、生生间的时空距离，使情感缺失成为影响远程学习者认知效率和效果的最关键因素之一，如何解决这一生态失衡问题也是近年来许多学者研究的热门话题。目前，认可范围较广的方案是建立虚拟学习社区，即将原始的生态系统社会化，在原有的生态系统要素基础上加入人为的干预，进而有效调动个体心理资源，促进个体自主学习。
三、网络学习生态系统构建面临的困难
目前对网络学习生态系统的构建研究，仍然处于不成熟、不完备的状态，面对网络学习本身存在的问题和网络学习生态化过程中所遇到的各种情况仍然缺乏有效的解决方案。主要存在以下三个问题：
（一）网络学习生态环境污染
网络学习以其信息量巨大、信息传递方便快捷、不受时空限制等特点越来越受到人们的关注与青睐，网络学习在其便利的同时，也存在着大量不良信息，影响学习效果。网络学习生态环境污染主要有资源配置污染、资源内容污染、资源传递污染三方面。资源配置污染指网络学习生态环境被人为分割，使相互关联的巨大整体被割裂为数个大小不一的孤立群体，导致在部分群体中生产者和消费者比例失调，进而导致生态失衡。资源内容污染是指不良信息散布者被当做生产者，导致网络学习生态环境中流动的信息内容从原本的学习信息转化为不良信息。资源传递污染主要集中在传递过程中的时效性上，如分解者不及时消除过时的老旧信息，更新升级系统内信息传递的时效性和有效性，就会导致已脱节的陈旧知识被消费者不断吸收。
（二）网络学习生态客体的适应性较差
学习者作为网络学习生态主体，应具备自我调节适应能力以适应网络学习生态环境和网络学习资源生态客体不断的更新。有研究表明，在网络学习生态主体、网络学习生态客体和网络学习生态环境的适应水平上，相比于网络学习生态主体的平均适应水平，网络学习生态客体的平均适应水平要低一些。这表明网络学习者更倾向于自我调节以适应网络学习生态环境，而非发挥学习者自身主观能动性去改造环境，使其利于自身的学习。
（三）网络学习生态系统中学习者定位偏差
在生态学观点中，生态环境的基础是环境和生产者，而消费者是适应和改造环境，并努力创造有利于自身生存环境的主力***。网络学习生态系统中的学习者普遍存在着过分依赖“以教师为中心”的传统教学模式，导致自主学习困难的现象，这一类学习者难以担任健康的网络学习生态环境消费者。在信息传递的过程中，网络学习通常存在情感交互缺失的问题。这是由于学习者在网络学习生态系统中把自我孤立，未与其他学习者进行交互，进而形成消费者群体，导致生态系统内的信息流通受到隔断，影响整体生态的平衡。
四、学习分析应用于网络学习生态系统构建的优势分析
学习分析技术以***学习环境与学习者学习行为产生的“大数据”为对象，对收集的“大数据”和模型进行分析，探究学习者行为与网络学习生态系统因子的联系，并对学习行为作出预测和干预，以期达到优化学习行为的目的。网络学习的一大特点，就是所有线上学习过程都能够通过技术手段进行记录和可视化处理，通过收集学习者***学习行为过程数据，分析数据得出结果，帮助教师了解教学过程的有效性。学习分析应用于网络学习生态系统的主要形式，可以有以下四个方面：
（一）结合教育数据挖掘来进行实践应用
教育数据挖掘利用学习分析技术，分析学习行为数据，用显性化模型化展现学习行为，发现网络学习生态系统各生态因子间的相关联系，预测学习者行为发展趋势，合理提出干预手段，优化学习过程。学习分析是通过研究分析学习行为数据，使学校和教师能够根据不同学习者的能力水平和实际需求，为其提供合适的教育机会。数据永远是大数据应用的核心，而网络学习能够将线上学习行为数据通过技术手段进行记录收集，将这些数据合理应用，可以对教育起到优化作用，利用教育数据挖掘进行理论探究，并以学习分析的方法回馈指导网络学习生态系统的构建和维护。通过合理利用工具和理论，了解学习者的个体差异，进而提供个性化教育资源与服务，以实现教育公平。
（二）***学习行为可视化
仅仅有了理论指导和实践工具还不够，能够将数据结果简单明了地表示出来，使其被接受的范围更加广泛也是这一研究领域的重中之重。数据可视化是探索和理解大型数据集的最有效途径之一。将***学习行为数据置于视觉空间中，发现其中的数据模式，使其可视化，能同时起到解释***学习行为和探索远程教育规律的作用，能够为网络教育研究者描述复杂的学习行为或者为制定教育决策提供帮助。学习分析技术的数据来源多样化，能够实现多维度的数据采集与分析。比如，通过网络平台访问行为分析可以重现整个教学过程，进行师生交互分析可以聚焦重点教学活动，借助UCINET社会网络分析工具可以发现是否存在孤立成员等不利于群体平衡的问题等。不同来源、不同意义、不同属性的各类数据都可以通过学习分析得出相应的结果，进而对实际教学进行指导。
（三）建立虚拟学习社区
网络学习生态系统本身就是一个网络学习者们的生存与生活网络空间，在网络学习生态系统中引入个体的社会交互关系，建立虚拟学习社区，对学习者行为实施预测与干预，能够极大地提高网络学习生态系统的稳定性和进化速度，最大化学习有效性。学习分析技术能够对虚拟学习社区的数据进行可视化处理，预测学习者行为趋势，为虚拟学习社区的社会互提供了有力支持。通过研究社区派系交互、参与者交互、不同层次参与者内容交互等的分析，将其可视化，能够直观地发现网络学习过程中存在的各类问题，进而进行有效的干预。
（四）构建更高层次的自适应学习系统
网络学习的产生，除了技术进步、理论推动、客观需求等因素的促进作用外，也包含了教育者需要降低投入、提高产出、增大教育效率的主观意愿。目前来说，通过资源和信息的大范围共享，网络学习已经在一定程度上起到了增大教育效率的效果，然而对网络学习的研究和探索才刚刚开始。正如自然界生态系统中存在“进化”现象一样，网络学习生态系统中同样存在“进化”。自然界中，生物进化的结果是产生了人类的智能，网络学习生态系统进化的结果是产生自适应学习系统。自适应就是在处理和分析过程中，根据处理数据的数据特征自动进行算法调整，使其与所处理数据的特征相适应，以取得最佳处理效果的过程。通常在实际应用中，先通过学习分析的方法结合云计算来分析学习者过往网络学习行为所产生的大数据，以其结果结合自适应算法来推荐给学习者个性化的学习策略和学习内容，从而达到内容升级进化和个性化指导的目的。自适应学习系统在结合了学习分析的大数据计算之后，能够很好地充当网络学习生态系统中分解者的作用，有效防止由于信息量过多而产生的学习焦虑，并根据学习者以往感兴趣话题对内容进行筛选，减少网络学习生态系统中的环境污染对学习者造成的影响，同时充分调动个体心理能量，进行主动学习，达到增大教育效率的目的。
五、结语
网络学习作为未来学习与终身教育的主要发展方向，目前已经得到越来越多的教育者和研究者的重视，建立良好的网络学习生态系统是网络学习发展的必经之路。学习分析作为新兴的教育分析技术，在网络学习上的应用价值巨大，合理利用学习分析技术能够对网络学习生态系统的构建和维护起到极大的推进作用。只有在科学完备的理论指导下不断地进行实践探索，才能够真正找出符合中国教育特点的、行之有效的网络教育与学习方法。
参考文献：
[1]科技部．2030年全球趋势：四大技术改变世界[DB\OL]．[2013-01-18]．
[2][加]G•西蒙斯．网络时代的知识与学习———走向连通[M]．詹青龙，译．华东师范大学，2009.
大数据实习体会篇4
1大数据对中职计算机技术移动学习的价值分析
在计算机技术和互联网技术普遍应用的今天，大数据技术为行业发展和进步起到了积极的作用。就教育行业的发展来讲，有了大数据技术的利用，教育的针对性、专业性和市场化特征表现的更加明显，教育实效性效果有了显著提升。总结分析大数据在中职计算机技术教学中的应用，其产生了三方面的突出价值。
1.1大数据为中职计算机技术教学的课程设置提供了参考
计算机技术的发展日新月异，所以很多职业院校的计算机课程实际上是与社会脱节的，这对于职业院校的价值体现十分不利。中职计算机技术教学实践积极的利用大数据技术分析当前社会计算机的应用需求现状，可以为更加合理的设置计算机技术课程提供参考。简言之，大数据技术能够准确的分析技术发展以及应用趋势，可以为中职计算机技术教学的实践提供参考，使院校在课程设置的时候做到充分的与社会接轨，这样，职业教育的价值发挥会更加的显著。
1.2利用大数据技术可以为计算机技术教学的创新提供依据
传统的教学模式显然已经不能适应当前的教育需要，尤其是职业教育，传统教育模式对其的限制表现的越来月明显，所以教育模式、教育方法需要做创新。大数据技术的利用一方面能够掌握未来计算机人才需要的基本方向，另一方面可以了解到各种计算机教学方法的利用实效，基于人才发展方向和教学方法的具体分析，中职计算机技术教学可以选择更符合人才发展方向的教学模式，这对于教学促进来讲也是有积极意义的。
1.3大数据技术的利用能够为中职计算机技术教学的优化提供帮助
在教学实践中总会遇到各种各样的问题，利用大数据技术做教学问题的总结和分析，职业院校以及老师会更加清楚的掌握到教学中比较容易犯得错误，基于数据结果进行错误发生的研究和分析，能够有效的帮助中职计算机技术教学实现优化和进步。
2大数据背景下中职计算机技术教学存在的问题
2.1教学目标设定不科学
中职院校在对计算机应用技术进行教学时，对于一些非专业性的学生的教学目标，只是让学生们掌握住计算机的基本知识以及相关的操作技巧，帮助学生们通过全国计算机的考试，而对于一些非专业的学生只要考试及格，就可以满足就业要求。在这种教学目标之下，很多的学生们往往是为了提高自己的过关率，而对于一些考试内容进行学习，忽视了对其他计算机以及网络应用技术的了解和认识，很多学生的学习目标也出现了偏差。
2.2基础教材与现实需要的差距较大
经过对当下中职院校学生们的计算机基础教材以及大纲进行调查研究，可以发现其中包括了计算机的基本知识、计算机的操作系统、办公自动化的基础，以及计算机网络基础的内容，教师们在对教材进行讲解时往往注重于理论的灌输，忽视了学生们对于一些实践应用的培养，这样会造成考试和需求之间的相分离。在对学生进行教学时往往注重学生们对于一些应用模块题型的练习，而忽视了对相关内容的讲解，导致学生们知识为了应付考试，对于一些常见的常考的函数有所了解，但是对于多级列表设置等模块仍是相对存在着一定的偏差，由于中职院校计算机基础教材的内容不能够满足考试所需，很难真正的提高学生们的专业技术水平以及计算机应用技术。
2.3教学方法较为单一
在对计算机进行教学时往往以理论灌输为主，教师在课堂中居于主体，学生们只是被动的接受，参与热情不高，也无法提高自身的主观学习能动性。当下部分中职院校在进行计算机应用技术教学时依然是把课堂的实际任务操作演练或者是借助多媒体教学作为重点内容，帮助学生们对基本理论知识进行理解，尽管这样能够让学生们了解教材的重点内容，但是学生们实践能力相对较差，这种理论教学和实际教学相分离的教学模式，让学生们对于计算机应用技术的学习，日益的丧失兴趣，尤其是缺乏主动性和积极性，很难真正的解决实际的问题。
2.4教学实践与理论的脱节表现较为明显
中职院校开展计算机应用技术教学学生们的地位较为被动，教师们不注意和学生之间的互动，这样不仅让学生们的积极性下降，而且不能够及时的发现学生们在学习的过程当中存在的问题和不足，教师在讲解中也缺乏重点和针对性，这样不仅导致学生们对计算机教学较为反感，而且也不利于提高自己的主观学习性，最终让学生们在大数据时代的背景之下，对于计算机应用技术的掌握程度依然有限，无法满足社会对计算机专业人才的需求，也不利于提高中职院校学生们综合素质的提升，影响到学生们的未来就业。
3基于大数据背景下中职院校计算机技术移动教学措施分析
3.1改变传统的教学模式，提升教学的灵活性
传统的教学模式固定性比较强，学生学习的时间和地点比较的固定，这对于移动学习来讲十分不利，所以在大数据背景下要积极的进行教学模式的改变，提升教学的灵活性。就教学模式的改变来看，主要有两点：（1）针对大数据分析的结果总结教学实践中的重点问题，然后由老师基于重点做教学视频的制作。一般来讲，遵循“一个问题一段视频”的原则，这不仅对具体的问题进行了针对性的阐述，而且有效的区分了问题的解答，缩短的视频的实践。在生活和学习中，学生能够利用移动设备和网络进行灵活的***学习，比如业余时候进行短视频的观看。（2）采用平台联系模式做移动学习。平台联系模式主要指的是老师利用大数据分析的结构构建具体问题的分析平台，学生能够在移动设备中随时随地的访问平台进行询问和探讨问题，进而解决相应的疑惑。总之，利用大数据分析技术做“问题教学”模式的构建，并积极的利用当前生活中的数据交流平台和移动网络设备，学生的移动学习效率会有进一步的提升，学习的灵活性和有效性得到显著的加强。
3.2创新教学方法，强化移动教学实践的加强
教学方法对具体的教学效果提升有重要的影响，因此在中职计算机技术教学实践中基于大数据分析创新教学方法，强化移动教学实践的加强现实意义显著。就具体的方法创新来讲，目标表现比较抢眼的方法有两个：
3.2.1采用碎片教育法
所谓的碎片教育法和系统教育法是相对的，这种教育方法的实施目的是让学生能够灵活的利用课余时间做小知识的学习和掌握。从具体的分析来看，系统的知识量比较大，需要的学习周期也比较长，所以学生很难在教学中实现移动学习。碎片教育法将系统性的知识进行肢解，将其拆解为零散的知识点，学生在生活实践中可以利用移动设备等进行细小知识点的存储，这样，其可以在生活休息中实现移动学习，掌握相关知识。
3.2.2翻转教学法、面对面教学以及***教学等方法
在网络时代之下，可以借助于网络教学的平台开展计算机应用教学。比如教师可以通过进行翻转课堂教学模式，调动学生的主动参与热情，激发学生的主观能动性，通过对教学内容进行模块化的设计，并且制定出不同的任务，让学生们真正的在做中学、学中做，因此教师可以依托于现有的网络教学平台，采取面对面教学或者是***教学等教学模式。通过构建这种计算机网络教学的平台，可以让学生们享受到更加优质的教学资源，也进一步增强了教师和学生之间的互动。
3.3构建网络教学平台，为移动教学提供资源
在大数据背景下，构建网络教育平台为移动教学提供资源，这于中职院校计算机技术的教学提升来讲现实意义显著。就网络教育平台的具体构建来看，主要分为两部分内容：（1）构建***学习平台，此平台突破了传统教学模式的时间、空间限制，老师可以在平台上进行学习资料的共享，学生能够通过平台观看和学习老师共享的资源，这样，学生在课堂之余又多了一个学习的平台与渠道。通过平台的利用，学生与老师实现了从课上到课下的对话，知识领悟会更加的深刻，所以学生无论是理论记忆还是技术感受都会有明显的提升。（2）实现了对课程资源的有效补充。从具体的分析来看，虽然利用大数据分析结果能够实现针对性的课程设置，但是毕竟课程的执行周期较长，所以一些新技术、新内容无法在教材当中另做补充。网络教学平台可以作为信息资源补充站，老师以及学校将相关专业的最新消息在平台上，由老师和学生做***的共享学习和交流，这不仅提升了老师的知识范围，学生也能够接触到最新的技术发展信息。简言之，通过网络教学平台的构建，中职院校的计算机技术教学有效的实现了课上和课下的联动，实现了课本资源和网络资源的相互补充，这对于最终的教学成果提升有显著的价值和意义。
3.4基于移动学习目标做评价和考核
在教育教学中，考核评价对于教学的具体进步有着非常显著的影响，所以为了在移动学习实践中强调对学生的考核，需要基于移动学习目标制定考核体系。从上述分析来看，在大数据背景下，网络教育实施对移动学习有比较大的帮助，所以当前的计算机应用技术的部分内容是以网络的方式进行教授的，这种教学方式和课堂教学形成了互补，所以学生只有实现了课堂学习和网络学习的双重认知，其学习的成绩才会有显著性提升。在教学考核体系的构建中，为了敦促学生积极的参与移动学习，可以将网络教学的内容在考核中做更大比例的设置，这样，基于考核评价可以确定学生具体的网络教学资源利用率。基于教学实践反馈的相关内容，学校和老师再做具体的课程调整，课程实施的具体价值和目标会更加显著。总之，基于移动学习目标做评价和考核体系的设定有突出的现实意义。
大数据实习体会篇5
关键词：学习分析;社会网络分析;社会网络分析工具;SNAPP
中***分类号：TP319 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2015）01-0025-04
随着大数据时代的来临，学习分析日益受到教育领域的瞩目，它为全面分析教学交互的研究提供了新的可能性。社会网络分析作为学习分析的重要组成部分在教育领域仍处于蓬勃发展的阶段，与此同时，许多新兴的社会网络分析工具应运而生，SNAPP就是其中的代表之一。以往社会网络分析工具的智能性较低，需先收集后台数据并建立矩阵关系，才能得出分析结果。SNAPP的出现在很大程度上减少了教学者数据预处理的工作量，因为它无需了解原数据细节，只需在主流LMS平台上直接操作，就可以智能化生成可视化网络交互***形，相比其他网络分析工具拥有更强的操作性。同时，SNAPP可实现对数据的实时分析，可及时发现学习者参与不平衡的现象，并针对个别群体实施干预。社会网络分析与工具的支持密不可分，优秀的社会网络分析工具会使数据的分析过程事半功倍，对社会网络工具的研究及社会网络分析，乃至整个学习分析的过程都具有重要意义。
一、社会网络分析工具
随着社会网络分析的研究逐渐展开，多种分析工具也得到蓬勃发展。国外以及我国学者在对社会网络分析工具进行研究的过程中，应用最多的是功能对比的方法。Huisman和Duijn从数据格式、主要功能等多个角度对比了23种主要的社会网络分析工具，其中包括目前仍广泛运用的NetDraw、Netminer、UCINET、Pajek等。[1]王陆在此基础上从是否商业化和是否可视化四个维度将这些软件进行了更为细致的归类，并重点比较了Netminer、UCINET、Pajek三种工具以及实现社会网络分析的方法。[2] Hansen等人通过分析比较各种社会网络分析工具，指出在实践领域中，社会网络研究的开展仍存在不足的重要原因是缺乏界面友好和操作简单的社会网络分析软件。[3] Smith 等人指出Pajek 等多种社会网络分析工具的操作过程较为复杂，提出简化操作以及降低数据获取的难度，可以更好地促进社会网络研究的开展。
从上述对社会网络分析工具的研究中可以发现，社会网分析工具应用的便捷性、易操作性对分析的开展具有重要意义。随着社会网络分析逐渐被各个研究领域所重视，其分析工具也在飞速发展，通过对这些工具的分析，可将这些工具从难易程度上分为两类即专用工具和实践工具。
1.专用工具
专用的社会网络分析工具服务于拥有较高数据处理能力的研究者，例如Pajek、UCINet 和NetDraw 等。这一类工具为研究者提供了强大的分析功能，如聚类分析、因子分析、派系分析等，它们可以实现一定程度的可视化，但操作较为复杂，生成***形的灵活性欠佳。此类工具适合专门领域的研究者使用，对于广大的教学实践者而言，门槛较高。
2.实践工具
随着社交网络的应用范围日益壮大，社会网络分析的需求也逐渐增多，许多面向广大教育实践者的新型分析工具应运而生。此类工具不仅界面友好，操作便捷，而且功能强大，SNAPP、NodeXL、Gephi、Netminer 等就是此类工具的代表。其中，SNAPP的特点尤为突出，它在很大程度上减少了教学者数据预处理的工作量，且无需了解原数据细节，可以智能化生成可视化网络交互***形，相比其他网络分析工具具有更强的操作性。同时，SNAPP可实现对实时数据的分析，具有较高的应用价值。
二、SNAPP功能介绍
1.SNAPP简介
SNAPP（Social Networks Adapting Pedagogical Practice）是由澳大利亚Wollongong 大学的Shane Dawson和Lori Lockyer教授等领衔开发出来的一种开源并且基于Java的社会网络适应教学实践工具。[4]作为一个可视化的***处理社会网络工具，可在***讨论环境中为教育者展示学生的实时交互情况和社会关系，帮助教育者识别学生行为模式，为引导适当的干预奠定基础。利用SNAPP社会网络分析工具可以帮助教育者快速识别交互过程中的边缘者和信息关键人，显示一个学习社区在群体中的发展程度。[5]通过SNAPP软件可实现对数据的实时分析，帮助教育者及时实施教育干预措施，并可通过对后续交互情况的分析使教育者了解干预效果。
2.功能特性
本文将SNAPP的功能特性总结为以下四个方面。
（1）支持多种主流LMS和浏览器使用方便
SNAPP作为应用于教育领域的社会网络分析软件，可支持Blackboard、WebCT 和Moodle等学习管理系统，浏览器包括IE、Firefox和Safari，支持的操作系统为Windows、Macintosh。[5]SNAPP是一种基于Java的开源浏览器插件，使用者可先访问***，把链接添加到浏览器收藏夹中，在登录Moodle等主流平台后，点击连接即可使用，并获得可视化的交互***示。
（2）实时数据分析
SNAPP可实现与学习管理系统（LMS）无缝对接，它能自动化地提取学习者在***学习中产生的数据，并生成实时交互的视觉***，生成一个更为直观的用户界面来简洁地显示出学习者的学习动态。在网络学习平台中，当有成员访问论坛并发帖时，执行SNAPP程序，则网络结构***会发生新的变化，实现数据的实时分析。
（3）SNAPP集成了NetDraw软件的核心功能
SNAPP集成了NetDraw软件的核心功能并提供各种布局算法，包括：能分析基于帖子数据的节点数;统计每个节点的总帖子数、度、入度、出度、中介中心性等;提供可见、非可见参与者的姓名;放大或缩小***像。根据交互帖子的数量过滤一些节点等。
（4）支持多种数据导出格式
SNAPP可实现***社会网络数据可视化，可以从论坛数据中提取VNA和GraphML原始数据，从而使用专业的社会网络分析软件做进一步的分析，且无需像传统做法那样，先从平台的后台数据库中获取数据，并建立关系矩阵，才能分析数据之间的关系。
通过以上特点可以看出用户掌握SNAPP软件门槛较低，分析者无需专业的社会网络分析知识，即可快速掌握运用到网络教学实践中。且该软件兼容性强，支持各类学习管理系统，教师可在课程进程的任何时刻通过可视化交互网络动态***来了解论坛帖子回复情况，为教学人员提供可快速识别学习者学习行为的模式。值得注意的是，在注册LMS的时候，用户名必须是英文或数字，否则使用SNAPP最后分析出来的ID号是乱码。同时java需要更新到最新版本。
3.操作界面
SNAPP操作界面如***1所示，左侧为***形化结果，右侧为控制界面。左侧界面包括可视化属性（Visualisation）、数据（Statistics）、输出代码（Export）、帮助（Help）、信誉（Credits）五个功能。右侧的控制界面中包括可视化***形的放大（Zoom in）、缩小（Zoom out）、选择（Selection）、布局算法（Layout）、过滤器（Filter）、显示学习者信息（People）、连接（Connection）、交互连接线性（Line type）等功能。勾选相应命令前的小方框即可实现相应变化，其中，过滤器可以通过设置数据的量值对社会网络进行过滤，点击Enable Filtering即可刷新***示结果，获得新的社会网络***。
三、应用案例
本文以某大学一门网络课程为案例，旨在说明SNAPP工具的应用过程，因此，在介绍该工具的方式上以数据分析的过程为主线，并不试***对案例的交互情况进行全面分析。
1.案例介绍
本案例以大学本科生的一门网络课程为依托，对记录在Moodle平台的数据进行分析。Moodle平台是由澳大利亚Martin Dougiamas教授在2002年开发的课程管理系统，其界面模块以开放性、灵活性、互动性、共享性等优点著称。在Moodle平台上学习者的社会互行为主要来自论坛，因此，笔者以该群体在论坛展开交互讨论的帖子作为研究数据，采用SNAPP 1.5软件版本对其进行分析。
2.分析过程
（1）数据获取
在此次案例中，以Moodle平台共记录的135条交互数据对SNAPP的使用进行阐述。数据可直接从Moodle平台上获取，点击SNAPP1.5的连接，即可形成学习者交互整体情况社群***。
（2）整体社群***
在对数据进行初步分析时，执行SNAPP 1.5会自动生成所有参与者交互的整体网络社群***与节点信息，如***2所示。
黑色结点的大小表示在网络中活跃度的高低，黑色结点的面积越大表示在论坛上的活跃度越高。社群***可以帮助教育者了解到当前学生的交互模式，帮助教育者识别交互群体的边缘者和关键信息人，为下一步的教育干预提供可靠数据。当点击Statistics则会按发帖量由高到低的顺序显示出每个参与者发帖的数量。教师可通过访谈了解一些学生参与交互活动不积极的原因，并及时制定教学交互策略，改变交互不平衡的现象。点击“Export”则有VNA 和GraphML两种格式的原始数据输出代码，为进一步的分析提供原始数据。
（3）数据过滤
通过整体社群***分析得到了交互过程中的整体面貌，但其信息量较大、***形较复杂，如果得到更加清晰的结果可通过数据过滤来重新定制***形，从而更为清晰地了解学生的交互情况。在过滤器（Filter）中，将发表帖子数设置为大于等于9，点击Enable Filtering即可刷新***示结果，获得新的社会网络***，如***3所示，从而得到交互较积极的学习者社群***。
（4）学生个体分析
黑色的节点代表每个学生在学习活动中的交互情况，当把鼠标移到某个黑点位置时，则会出现每个学生的发帖数（Posts）、度（Degree）、点入度（In Degree）、点出度（Out Degree）、中间中心度（Betweenness centrality ）。度代表学生与他人交互的频繁程度，度越高表示该学生与他人交流越频繁，反之则交流程度较低。点入度表示学习者收到帖子数，点出度表示回复帖子数。学习者的点入度越高，表明该学习者在网络中的声望越高;点出度越高，说明该学习者与他人接触的能力越强。[6]中间中心度是指单独的一个行动者的控制优势，较高的中间中心度反映了较强的控制程度。[7]当把鼠标移动到其中一个点时显示如***4所示的相关信息，即可得到学习者个体相关的交互信息。
（5）讨论与小结
在上述SNAPP的使用过程中，首先呈现出学习交互活动的整体情况，然后通过数据过滤重新定制***形，对不同的学习群体进行进一步的分析，最后对学习者个体进行分析。通过对本文案例的分析可以得出两个结论。第一，社会网络分析对学习活动参与者的整体交互全貌以及个别群体细节进行描述，有助于教学者发现交互现象并及时地进行干预。第二，社会网络分析还不能够对交互活动进行全面解释、对交互过程更加全面和深入的研究，还需与其他多种研究方法相结合，从交互质量、情感态度等方面进行深层次研究。在后续的研究中，笔者试***采用社会网络分析法、内容分析法和问卷调查法，对学习者***交互过程进行深入分析。
四、总结
大数据时代下学习分析的潜能在教育领域已逐渐彰显，社会网络分析是学习分析的重要组成部分。SNAPP的出现为社会网络分析提供了新的方向，它为更广大的教育实践者降低了分析门槛，使用者可以直接从Moodle等主流LMS平台获取并分析数据，使数据分析的过程更加简单且易操作。同时，SNAPP可实现实时数据分析，为及时改善交互中存在的参与度不平衡的现象提供有力的依据，也为教师的交互活动设计以及个性化教学提供指导。
参考文献：
[1]Huisman， M./van Duijn， M.A.J.， 2005， Software for Social Network Analysis， In： Carrington， P.J./Scott， J./Wassermann， S.， Models and Methods in Social Network Analysis， Cambridge University Press，Cambridge， 270-316.
[2]王陆.典型的社会网络分析软件工具及分析方法[J].中国电化教育，2009（4）：95-100.
[3]Hansen， D.， Rotman， D.， Bonsignore， E.， Milic-Frayling， N.，Rodrigues， E.， Smith， M.， & Shneiderman， B. （2009）. Do you know the way to SNA？： A process model for analyzing and visualizing social media data. U. of Maryland Tech Report： HCIL-2009-17.
[4]SNAPP.[EB/OL]http：///.2013-05-17.
[5]Aneesha Bakharia. Social networks adapting pedagogical practice： SNAPP[EB/OL].http：//.au/conferences/auckland09/procs/bakharia-poster.pdf.
大数据实习体会篇6
关键词：大数据；高校；知识产权教育；知识产权人才
中***分类号：G642 文献标志码：A 文章编号：1005-2909（2017）03-0131-05
一、大稻莸哪诤
近年来，大数据在各个领域的关注热度极高，然而学术界对大数据却没有统一的或规范的定义，因此，明晰大数据的内涵，有助于探寻如何有效利用大数据开展高校知识产权人才教育。
大数据（Big Data），又称之为巨量资料、海量资料、大资料，字面意思就是巨大的数据量。虽然目前没有统一的定义，但基本都是从数据规模、处理工具、利用价值三个方面来进行界定：（1）大数据属于数据的集合，其规模特别巨大；（2）用一般数据工具难以处理因而必须引入数据挖掘新工具；（3）大数据具有重大的经济、社会价值[1]。
大数据具有“4V”特点，即Volume（大量）、 Variety （多样）、Value （价值）、Velocity （高速）[2]。在大数据时代日趋精密的科学技术条件下，每一个个体都是一个信息主体，每一个行为都能够被记录，而且大数据让很多过去不可收集、存储和分析的信息都变得有可能。例如，基于互联网以及通信技术的发展，手机、平板电脑等移动终端设备的普及，我们日常生活中每个细节都可以用数据记录：通过基于位置的服务（Location Based Service， LBS），移动通信运营商能够掌握个人的行踪和实时的通信信息；社会性网络服务（Social Networking Services，SNS），如微信等，能够收集并存储用户的社交和生活记录、个人爱好相关的所有言行数据信息[3]。
二、高校知识产权教育的必要性和重要性
在知识产权时代，知识产权不仅是衡量个人财富的重要标志，也是提升企业竞争力的重要手段，更是增强国家话语权的法宝。在此背景下，全社会都应积极打造知识产权文化环境，树立知识产权文化意识。高校作为知识的重要发源地，其知识产权教育无疑在整个知识产权教育领域中占有举足轻重的地位。
一方面，高校知识产权教育是建设知识产权强国的重要内容。2015年12月18日，***下发《关于新形势下加快知识产权强国建设的若干意见》，其中第十六条“推动高等院校、科研院所建立健全知识产权转移转化机构”和第三十一条“加强知识产权专业人才队伍建设。加强知识产权相关学科建设，完善产学研联合培养模式”都反映了高校知识产权教育在知识产权强国中的重要性。从本质而言，高校在知识产权强国战略中凸显出来的作用主要是基于三个方面：（1）高校是知识产权人才培养的重要基地。高校把已有的知识通过一定的方式传授给后人，从而培养了大批知识产权人才，而他们对知识产权制度的建立、发展和完善发挥着积极的推动作用，从而成为知识产权强国的重要内容。（2）高校是知识产权的发源地。高校拥有教师以及各种层次的学生，包括博士生、研究生、本科生等，他们基于已接受的知识，根据科学实验和理论思维，研究创造出新的成果，从而拥有大量的著作权、专利权等知识产权。（3）高校是知识转化的重要场所。实施国家知识产权战略，不仅是创造自主的知识产权，更要合理有效地运用知识产权。
另一方面，高校知识产权教育有利于为社会培养需要的复合型人才。高校知识产权教育有利于为社会培养知识产权人才，而知识产权人才属于社会所需要的复合型人才。知识产权人才就是指既具有专业技术背景，又懂得知识产权法律，还熟悉知识产权转化的市场运作规则，会管理经营的实务人才，这完全符合复合型人才具有的四大特点。因此，高校不仅培养了知识产权人才，更满足了社会对复合型人才的需求。
此外，高校的知识产权教育还丰富了其教育目标：一是它为高校教学和科研活动提供了保障。科学研究作为高校三大功能之一，高校的教师、研究生参与科学研究的比例较大，产出的成果就越多，但是，高校的教育目标并不仅此而已，需要通过接受知识产权教育来解决科研过程中产生的侵权以及防止被别人侵权等问题。比如，部分师生不清楚知识产权的保护对象和范围，就不知道如何避免侵害他人的权利以及防范受他人侵害。通过在知识产权创造研究的各个环节加强对有关作品、专利等知识产权基本情况及保护制度的了解，从而避免发生知识产权侵权纠纷。
三、大数据与高校知识产权教育的关切度
（一）大数据契合了知识产权人才教育自身的需要
1.大数据有利于丰富教育资源
大数据时代下的海量数据信息及其开放性，有利于实现资源共享，丰富高校的教育资源。以网络教学平台为基础的***教育让人们可以享受不限时间、不限地点，甚至是跨国的教育资源，每个人都可以获得世界上各所名校的课程资源，都可以学习到各个国家名师专家的教学课程，而这是传统教育无法比拟的。
2.大数据有利于更新教育模式
大数据带来的丰富教育资源使高校学生的学习更加灵活自主，打破了传统的教育模式，更加契合现代教育的目标。教师与学生之间更多的是互动与帮助的模式，取而代之传统意义上师生之间你教我学的模式。不限时间和空间的、开放自主学习代替了课堂教学的被动学习，比如网络教学平台为学习者提供***课堂教学视频、学习测试、答疑、讨论等，而且还可以借助微博、微信等社交网络工具，进行互助学习，实时沟通反馈，从而将课堂讨论延伸至网络。
3.大数据有利于改造教育平台
大数据时代的高校教育不再仅仅局限于校内，而是以各种方式不断扩展教育平台，延伸课堂教学。首先，海量的教育资源到网络上，通过网络就可实现面对面地与名师交流、学习。其次，通过网络教学平台免费开放的课程，学生可以根据自己的需求选择学习内容，尤其是对于那些既要工作又要学习，或者不能固定学习时间的学生来讲，网络教学无疑是最人性化的。最后，网络教学平台还可以实时收集学生的信息，并加以反馈利用。因此，这些都对传统教育造成了冲击并形成有益补充。
4.大数据有利于关注学生个体
大数据时代，每个学生都是信息主体，而且每个学生学习方式、兴趣爱好、对相同知识点的理解各有不同，每个学生都可以有自己的学习平台。依据数据的分析技术，教师可以获得每个学生的学习需求、态度、模式等信息，然后有针对性地对不同学生的学习进行指导，促进每个学生的个性发展，最终实现个性化教育的目标。具体来说，大数据首先运用计算机技术通过网络对每个学生的学习情况进行实时监督和记录；然后，再根据记录的数据信息进一步分析，针对不同的学生制定不同的学习方案和教学内容，使其能够有效率地学习；最后，实时通过网络监督其学习过程，不断调整教学方案。
（二）高校知识产权人才推动了大数据的发展
如前所述，大数据具有数量巨大、类型多样等特征，只有在有效收集、存储这些数据的前提下，才能够进一步对其进行利用，否则将会使大部分信息数据处于“休眠状态”而得不到充分利用。
如何在海量数据中挖掘有用信息，如何科学存储这些信息，如何分析这些数据或者信息背后的价值等问题随之而来。大数据发展对人才的专业技能要求相对更高，对人才自主创新的能力更为看重，因此，高校知识产权人才就契合了大数据发展对人才的需求。
一方面，高校知识产权教育通^系统制定符合大数据特征的教育规划和方案，培养出了大批具有数据收集、存储、分析能力的知识产权人才，并积极融入国家、地方相关大数据项目的建设之中，推动了大数据的发展。知识产权本质就在于激励和推动创新，因此，高校知识产权人才在创新的本质上推动了大数据的发展。
另一方面，高校知识产权人才不仅在大数据收集、存储、分析方面促进了大数据的发展，而且更重要地是保护了大数据的良性发展，而高校培养的知识产权保护人才、管理人才在大数据发展的保护中成为了主力***。比如，在数据收集、存储和分析的过程中，大数据领域相关技术的知识产权界定、侵权等问题，必须要有完备的知识产权保护制度，因此，大数据的发展需要知识产权的保护，具体来说，一是高校知识产权人才可以通过技术手段对大数据应用全过程进行监管；二是，除了技术手段之外，高校知识产权人才还系统地掌握了知识产权领域的法律制度，还可以通过法律手段来规范大数据的收集、存储和分析，以防止侵权行为的发生。
四、大数据在高校知识产权教育中的具体应用
大数据与高校知识产权教育息息相关。如何将大数据应用在高校知识产权教育中，或者说如何调整传统的高校知识产权教育以适应大数据时代的特征，是亟待解决的问题。具体可从以下三个方面加以改进。
（一）提升师生大数据意识和素养
高校作为知识产权人才培养的重要基地，要将符合大数据时代特征的教育理念系统地贯彻在知识产权人才培养的全过程。要树立大数据意识，培养大数据素养，提升对数据信息的敏感度。
1.教师层面
传统“重学历，轻能力”“重科研，轻教学”，呆板封闭的教学方式和教育模式应当转变。首先，要有高质量的教师队伍，教师主体应当多元化，既包括在学校长期从事教育工作的教师，又要包括行业领域的专家。对于外聘专家教学方式可灵活多样，不能长期任职的可以短期任职，不能亲自到校内上课的可以通过互联网上课。其次，大数据时代知识产权人才培养中，教师的角色应当转变，教师主要帮助和引导学生自主学习，在遇到问题时释疑解惑，对教师教学质量的评价也要从讲课水平转变为指导水平。再者，教师要掌握互联网技术，能够利用海量的大数据教学资源进行教学。最后，在大数据背景下，以教师为本位要转变为以学生为本位，注重个性化学习，培养自主学习的能力。比如基于微信等社交网络进行互动学习，也可以在网络教学平台***答疑，与学生交流沟通。
2.学生层面
要培养学生的大数据素养，应当从学习的方方面面着手。首先，高校应开设专门的关于大数据介绍或应用的课程。培养大数据素养的前提就是认识大数据，开设相关课程是培养学生大数据素养最直接的方式。其次，举办相关宣传和讲座，让学生意识到大数据的重要意义。再者，在大数据时代高校知识产权人才培养教育中应当注意，在接受学校系统的知识产权专业知识和理论学习的同时，更要充分利用课外的大数据资源，比如网络教学平台上提供公共资源，并将在课外利用大数据资源进行自主学习的方式纳入教学评估中。最后，还应当学会批判地接受大数据带来的海量信息，并在此基础上“去粗取精，去伪存真”，提出新问题、新见解和新认识。
（二）打造高校知识产权教育网络教学平台
大数据背景下的网络教学平台，不受时间、空间的限制，不仅丰富了教育资源，而且对搜集学生学习过程中产生的数据信息提供了便利。传统的教学模式依据主观判断，确定教学内容的重点，而大数据时代下更多地是通过数据的收集、分析，客观全面地了解学生的真实学习情况和真正的知识需求，从而有针对地改进教学方式、调整教学内容。例如：一份***课堂作业产生的数据不仅仅是一份答案，还有它背后的更有价值的数据。如每一题选择了什么选项、每一题用了多长时间、做题的顺序、是否标注疑问，等等，把这些联系在一起进行过程性和综合性的考虑，才能有针对性地进行指导。网络教学平台的优势正在于此。
具体来说，高校知识产权教育网络教学平台系统的建设应当注意以下问题：一是每个学生都应当建立自己***的登陆账号，这是个性化教学的要求，可以有效实时掌握学生的学习状况。二是建立有效的数据搜集和存储系统，这是进行数据分析的前提。高校知识产权教育的数据搜集系统既要与大数据时代与时俱进，又要突出专业特色，比如就网络教学平台上的网络课程学习而言，学生的点击量、每个环节的停留时间等数据都应当被收集。三是网络教学平台的建设应当注重教学内容的选择，教学内容不应局限于本专业的知识。就知识产权专业而言，可提供计算机专业、经济学专业等内容，不仅包括本校的课程，还应当包括其他兄弟院校，甚至国外院校的课程，而且要符合复合型知识产权人才的培养目标。四是有互动教学环节。所谓网络教学并不是简单地看视频，而是通过实时对话讨论来实现教师与学生、学生与学生之间的互动。而且，由于网络空间的延伸，可能有成千上万的学生和教师参与课堂互动，这种跨学校、跨地区、跨国界的互动学习带来的教学效果是不可衡量的。五是网络教学平台的数据分析应结合每个学生的所有信息或者系统的数据进行，避免片面化，对学生的考核和评价都应当系统全面。
此外，网络教学平台作为教师教学课堂的延伸与作出教学决策的依据，教师也是构建其平台系统的重要角色之一。一方面，除了网络教学平台自身系统设置针对每个学生进行的教学资源推送之外，教师还可以根据学生的学习轨迹，发现学生的学习状态。比如，教师通过网络教学平台的课堂观察终端，可以观察每个学生的发言内容和质量，每个教学环节中大多数学生的活跃程度，根据这些数据就可以知道哪些内容吸引学生，哪些内容难度较大，学生需要更多的时间来思考消化，从而合理调整教学流程和教学内容。另一方面，教师可以利用网络教学平台对学生的学习行为进行监督与干预，比如通过实时反馈的学习情况，对教学内容进行调整，提供适合学生的学习内容和学习活动方案，也可以根据作业情况、讨论问题的情况发现存在的困难，并对其进行有效干预。
（三）创建高校知识产权教育的多元评估体系
教育评估不仅是对学生学习绩效的评价，也是对教学质量、教育环境与资源现状等各个方面的系统评价。传统的教育评估不仅内容不够全面，而且过于主观。大数据时代下的高校知识产权教育评估是对教育数据的全方位评价。具体来说，多元的评估体系应当包括以下内容。
1.评估标准的多元化
应当深入分析需要利用哪些数据信息来解决评价中所涉及的问题，然后再从多方面多角度进行系统设定，根据确定评价目的设定评价指标。比如，评价学生某一门学科的学习成绩，可以收集以下信息制定评价标准：首先，该生参加在校课程学习的实时信息，包括学生出勤率、作业提交情况、参加考试及其成绩等；其次，该生课堂之外的学习情况，包括与老师、同学的交流情况，提出问题并自主查询资料解决问题的情况，参加相关实践或者听取相关讲座的情况，发表文章或者科研成果情况等；最后，师生对其评价等。根据这些收集的信息确定评分比例，比如在校课程学习实时信息应占50%，那么具体到每一个信息细节具体所占的比例，由此类推设定评价指标。
2.评估主体的多元化
参与评价活动的主体应当多元化，包括专家、教师、同班同学等。比如，对学生自主学习能力的评估可以包括以下主体：首先，教师肯定拥有该生在学习过程、学习成果等方面的主要数据；其次，具体的实践单位则拥有该生将理论运用于实践具体表现的相关数据，以及在校外获得的奖励或通过考试取得的相关资格证书等；最后，还可以从网络数据测评的主体处收集到该生自主学习网络课程的数量、质量等数据。总之，评估主体的多元化可以使评估结果更为客观全面。
3.评估方式的多元化
确定相应的评估目标后，不仅会有不同的评估标准，也要根据具体情况采取多元的评估方式。具体来说，评估方式依据不同的主体、不同的时段、不同的场景而定，并不是一成不变的，而且也需要在实践中不断完善。比如：上述对学生自主学习能力的评估，采取的评估方式有直接的客观成绩，也有教师、同学、实践单位等自主体的主观评估，还有获得的相关奖励、资格证书等，多方位多形式的评估才能实现综合评价。因此，评估方式的多元化，不H是教师评估与学生自评互评的结合，量的评估与质的评估结合，还是主观评估与客观评估的结合，使评估与教学实时进行，从而推动教育评估体系的系统构建。
大数据时代高校知识产权人才培养是基于大数据的时代特征对传统教育模式的一种转变，通过培养高校师生的大数据素养以及建立网络教育平台、构建多元化的评估体系等方式，实现高校知识产权教育与大数据的完美结合，这不仅顺应了大数据时代的要求，而且为推动大数据时展注入新的活力。
参考文献：
[1]张燕南，赵建中.大数据时代思维方式对教育的启示[J].教育发展研究，2013（21）：1-5.
大数据实习体会篇7
关键词：计算机；应用型人才；数据库课程；教学改革
一、数据库课程教学现状
数据库课程主要以实践型教学为主，通过将理论知识与实践知识相结合，进而提升学生的应用能力。但在实际教学过程中，存在以下几种问题。第一，部分教师在教学过程中，未能对教学目标进行正确设定，进而导致实际教学方向与教育方向不符。第二，高校在实际教学过程中，采用完整的教学体系，但由于网络技术的更新速率较快，云存储、XML等技术的实时更新下，部分学校的教学体系未能得到及时更新，造成教学方向与社会方向不匹配，使高校培养出的专业性人才无法满足社会的实际需求。第三，现阶段，大部分高校仍受传统应试教育的观念影响，在数据库课程教学时以理论知识为主，缺乏与理论知识相匹配的实践环节，降低学生的学习兴趣，严重阻碍应用型人才的培养进程。第四，部分学校在教学过程中，采用统一化的教学模式，未能依据学生的学习特性、接受知识的能力进行针对型培养，进而造成教育层面的两极分化，部分学生由于无法跟上学习进度，进而放弃专业课程的学习。第五，数据库课程内容编排存在漏洞，导致出现教学内容重叠、理论知识与实践知识不匹配、知识点遗漏的现象发生。第六，在国际化发展的趋势下，计算机领域双语课程的开展已成为必然，但目前数据库课程教学过程中双语教学体系尚未完善，将对学生的专业技能评定造成一定影响。
二、新形势下计算机应用型人才培养中数据库课程教学改革研究
（一）确立教学目标
在对数据库课程教学进行改革时，应确立教学目标，为教师教导以及学生的学习指明方向。现阶段，数据库课程的教导一般分为应用系统的开发、接口设计、系统应用、工作原理等为主，以此为教学主线，建立目标型教学模式，令学生将理论知识、实践知识相结合，进而为应用型人才的培养打下基础。
（二）建构课堂教学体系
课程教学体系的建构，主要包括知识引入、系统开发利用、双语型实践教学、互动型教学等层面，进而为学生提供立体化教育。首先，在知识引入层面，主要是将教学资源进行整合，由于数据库课程涉及到的专业知识较多，部分技术、设备等更新速率较快，因此，学校应加大知识、技术等引进的效率，并结合社会市场的动态，以培养出满足社会发展需求的应用型人才。其次，在系统开发利用方面，应以系统的实际应用情况为出发点，并将企业的数据库系统融入到教学案例中，同时可开设与数据库课程相关的专业知识，拓展学生的学习思维。再次，在双语型教学层面，由于大部分软件的开发都以英文模式为主，使数据库课程呈现出多元化的发展形势，为此，可开展双语教学模式，专业课程的英语教学进行全面覆盖，进而增加学生的专业素养。最后，在互动型教学层面，教师应将传统的理论性教学模式进行改进，在课程上与学生进行交流互动，并可采用分组讨论的学习方法，提升学生***解决问题的能力。
（三）优化项目实践教学模式
数据库课程的教学离不开相应的实践环节，为此，学校可通过项目小组建设、项目选题、过程监督等来建构完整的实践型教学体系。在项目小组建设模块，教师可针对学生的学习能力、学习方式等进行小组分类，保证每一个项目小组内人员的均衡性，然后教师在通过组内的学习能力、实践能力等布置相应的教学任务，令学生所接受的理论知识可与实践环节形成精准对接，进而提升教学质量。在项目选题模块，数据库课程作为一门融合型知识，为保证应用型人才的全面化培养，教师应对课程内容所涵盖的知识重点难点进行整合，以保证项目选题的严谨性与科学性，使其与学生的学习状况相符合。在过程监督模块，教师应对实践项目的人员、选题、时间等进行规划，并对项目的开展进度进行跟踪，当出现问题时教师应及时作出相应的指导，在验收与答辩环节，教师应依据项目的完成情况与学生自身特性进行综合性评价，以确保实践项目环节的完整性与规范性。
（四）建立完整的考核机制
考核机制作为专业课程检测的基准，通过理论知识、实践知识等综合性评价，可对学生掌握知识的方法、能力等进行全面分析。针对数据库原理课程进行考核评价时，应从数据库原理、设计、实际应用等三方面进行考核，以此来构建立体化考核体系，对学生的理论能力、思维能力、实践能力等评价，进而对学生的学习行为进行约束，提升整体教学质量。
大数据实习体会篇8
关键词：教学评价；学生体验；大数据；云计算
中***分类号：G712 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）12-0219-02
一、引言
教学评价的主要目的是对教学过程和结果进行监控，了解课程执行情况和教师的教学效果，以改进教学实施。联合国在2012年的大数据白皮书“Big Data for Development：Challenges & Opportunities”中指出大数据时代已经到来，大数据的出现将会对社会生活的各个领域产生深刻影响[1]。大数据时代为我们对数据的分析应用提供了全新的思维和方式[2，3]，为客观全面的教学质量评价提供了强有力的支持，使得我们可以对教学活动中形成的数据进行全面分析和正确解释。合理使用评价结果，一方面有利于教师随时调整教学参数、提高教学质量，另一方面也便于管理者总结经验，找出影响教师教学质量的关键因素。
高职教育的目标是培养工作在生产、服务与管理第一线的高素质技能人才，因此其教学模式应注重学生的主体参与意识、情境体验感悟和实践操作能力，要综合利用模拟、互动和启发等体验式教学手段来帮助学生理解教学内容、提升职业能力。“数据驱动学校，分析变革教育”的大数据时代的来临，为海量数据的存储和分析提供了技术支持。作为教育工作者，如何获取巨量的学生体验数据、利用先进的数据分析技术，客观评价教育教学质量，适时调整教育方法、完善教学设计、为学生提供个性化辅导，是迫切需要解决的问题。
二、评价内容的设计
1.高职教学评价的特点。用人单位对高素质技能人才提出了越来越高的要求，要求我们培养的学生不仅具备从事职业活动的专业能力，还要具备可持续发展的能力。学生培养的能力目标应当包括：技术应用能力（或业务能力）、各种社会能力、工作方法能力、学习能力以及包括观察力、想象力等在内的基本能力。教学评价就是要评价包括教学的各个要素和环节在内的教学系统对学生能力目标的影响，分析其在培养学生职业综合能力方面的优势和缺点。
首先，利用大数据对学生的发展进行多元评价，既发现学业成绩背后的原因，也关注学生情熵等各个方面的成长。利用大数据，更全面地看待学生的发展，发现成绩所反映不了的发展问题。
其次，利用大数据实现过程性评价，发现学生的在各个学段、不同模式、不同课程学习中的情感状态，吸收知识的能力和技能提高的程度，进而完善教学设计、改进教学模式。
再次，教师通过课堂观察，记录学生的发言质量、作业完成情况、课堂纪律等，促使自我反思，并进行改进。
最后，随着MOOC、微课程和翻转课堂等的兴起，信息化教学前移已成为趋势，该种形势下，教学职能的重心转变为设计、组织、帮助与指导学生的学习。在课堂、工作坊或实验实训场合，教师通过对学生学习数据的分析，及时发现学生困惑，并介入个性化指导，真正做到因材施教。
2.评价的内容和数据。反映学生综合职业能力的要素包括知识掌握的程度、知识应用的能力、口头与书面表达的能力、***制订计划的能力、创业能力，以及观察力、想象力、记忆力、读写能力、社会能力和社会责任意识等。
学习是学生与学习内容、教师、合作同学和学习环境之间的复杂交互过程。学习体验是指学生在学习过程中对学习内容、任务安排、教学环境等的感受，以及对学习成果的满意度等。对学生学习的评价数据包括能力目标数据和体验数据两种。体验数据包括学生学习过程的统计描述，例如学习时间的投入（如学生在某个知识点上花费的时间）、学习活动的频次（如学生对某个知识点浏览的次数）、学习资源浏览（如学生对教学视频中某个片段浏览的次数）等。学习者学习的途径包括学习者提问、回答相关问题和师生交流（如师生交互行为分析、师生发帖的内容分析、师生交互的社会网络分析），学生对学习过程各阶段的感受，对实习、实训等环境的适应情况，以及学生对自己学习成果的满意程度，等等。能力目标数据包括学生在学习不同模块时的阶段性成绩和课堂观察结果，以及专题调查与测试的结果。
3.评价数据采集。体验数据是学生在学习活动及知识应用过程中即时产生的，要了解学生真正的体验，需要用到大量的源数据，以及更方便的数据采集方式。主要数据采集手段包括调查问卷方式、实时数据采集以及其他方式。
调查问卷的方式是将教学评价的调查问卷以网页的形式到Web服务器，学生通过登录相关的页面，根据页面显示的内容，输入相关信息，这些数据将被录入数据库中。
实时数据的采集主要依赖于传感器、射频识别技术或专门软件等。例如，我们可以利用***像传感器捕捉学生在观看教学视频时的视线移动，用专门软件跟踪记录学生学习时长和完成习题检测的全过程，包括读题的时间、做题的顺序、做题时间、解答过程等；为了研究学生的学习与心理动态，可以***采集他们的行为踪迹、交友网络和微博等半结构或非结构数据；为了了解学生的价值、态度和道德养成，可用软件记录学生对学术活动和社交活动的参与情况等。其他方式包括文件、档案记录、深度访谈、参与式观察等采集手段。
三、数据分析和结果反馈
评价数据中既有结构化的数据，又包含非结构化的数据。将结构和非结构化的学习数据及时存储到数据中心是实现数据访问和实时分析的必要前提。传统数据存储的方法需要解决数据的异构性问题，如采用联邦式、基于中间件模型和数据仓库等方法。云存储技术不但能够兼容不同结构的数据，而且屏蔽了数据丢失、病毒入侵等问题，是安全可靠的数据存储中心。云计算开源平台Hadoop提供了分布式文件系统（HDFS）、分布式数据库（HBase）以及数据分析处理等功能模块在内的完整生态系统，现已经发展成为目前最流行的大数据处理平台[4]。采用Hadoop对教学评价过程中采集的海量数据进行处理，具有高度的扩展能力和容错性能，除了结构化与半结构化数据外，也可对文本文档、对话数据、音频视频等传统数据仓库无法应付的非结构化数据进行合理解释，最终得到对教学各个环节的效果评价。教学评价的结果是发现各教学要素和学生个性与能力目标的关系。
利用评价结果，教师和教育研究者可以通过分析总结学习者特征等数据，预测学习者下一步所需要的教学内容和形式，然后根据学生的现有水平和能力量体裁衣、因材施教地为学生制订教育计划。例如设计适应学生水平和能力的教学内容、对于学习有困难的学生进行干预、提供反馈等，并向学习者推荐下一步的学习策略（包括学习环节的顺序和形式、学习内容的难度等）。
四、结论
大数据时代为我们提供了强大的技术支持与数据源，以供教师与教学管理者分析学生体验数据。基于海量学生体验数据的教育质量评价，通过适时记录反馈学习者在学习过程中的各类体验，分析学生培养的能力目标和教学要素，学生体验数据之间的关系，并及时反馈给相关人员，大大方便了教学环节和要素的改进，必然会带来教育质量的提升。
参考文献：
[1]MANYIKA J，CHUI M，BROWN B，et al. Big Data：The next frontier for innovation，competition，and productivity[R/OL].Las Vegas：The McKinsey Global Institute. [2013-07-24].http：///insights/business_technology/ big_data_the_next_frontier_for innovation.
[2]World Economic Forum. Big data，big impact：New possibilities for international development [EB/OL].[2013-07-24].
http：///reports/big-data- big-impact- new-possibilities-international-development.
[3]Big Data for Development：Challenges & Opportunities[R/OL].[2014-05-10].http：// mckinsey /insights/business_technology/
大数据实习体会篇9
关键词：Mashup；非正式学习；学习资源
中***分类号：TP399
由二八理论可知，人们有百分之八十的知识是经过非正式学习的方式获得的，对于学校的正式学习过程中，也存在一部分理论知识需要学生经过非正式学习的途径达到融会贯通的效果。关于非正式学习的实现与完成，其中主要的问题在于怎样能够快速地获得更多形式的知识。然而Mashup技术的重点优势在于可以有效地整合各种不同来源的信息与功能，从而获得新颖的体验。Mashup作为一种新型的实用技术，已经不断受到社会的关注，然而在信息教育中的实际应用仍然相对较少。本文主要的研究目是在新型技术产生时，需要探索出一种以技术为基础的可促进学习形式与应用策略，不断丰富技术的革新发展，引导与丰富实用技术在教育过程中的具体应用[1]。
1 Mashup技术的概述
1.1 Mashup的含义
Mashup主要是来源于英语当中的复合词，Mash的具体意思是“捣碎”，主要的含义是使用原本的资源进行重新配用处理，这类似于在捣碎之后进行重新混杂。Mashup表示通过多种渠道把多个源的数据应用功能糅合起来创建全新的服务，可以从多个分散形式的网络站点获取到信息源，从而可以达到组合新网路的实际应用。Mashup即为聚合的含义，是指整合各种不同来源的实质内容提供统一完整形式的体验。Mashup具有很多方面的优势，其开发形式比较简化，提倡重新使用，数据来源非常丰富，开放成本低，在单一页面形式中合并了来自多个源站点相应的数据和服务，主要目的在于提供一种具体模式，把各种网站内容和功能达到汇聚目的，可以创造出具有增值意义的服务而且集中在一个操作平台上向学习者呈现出来。
1.2 Mashup的类型
Mashup一般可以分为地***Mashup、视频与***像Mashup、搜索与购物Mashup、新闻Mashup等。中国雅虎已经推出了全能搜索的功能，其融合了网页搜索、音乐搜索、***片搜索与人际关系搜索等方面，可以说是一个Mashup的具体成功案例。另外搜索Mashup还能够实现各个固定数据库间的检索功能，目前阶段中科院***书馆已经可以实现在IEEE等各大数据库相互之间的数据检索功能[2]。
1.3 Mashup的运行
作为一个Web的技术开发者，通过一个简单形式的API就可以找到附近位置的犯罪行为，然后通过访问Google地***中的API，将这两项内容整合在一起，则就获得一个标记了犯罪纪录的地***，这个新的地***定义为Mashup。由于技术开发者通过来源于各个网站的APIs合并于一起从而成为了一个新型的应用程序，通常使用源应用的API接口。Mashup在互联网群体中受到广泛的欢迎，Mashup不一定需要很高的编程技能，只需要熟悉API与计算机网络服务工作方式，都可以满足开发要求，很快成为一个流行的网络现象。Mashup是一个形式非常新颖的应用程序种类，若要真正地了解，需要清楚现阶段的计算机结构体系，这样便容易更好地理解Mashup的模型。计算机运行着操作系统，现阶段开源的操作系统毫无疑问是一个非常好的APIs 集合或者一个应用程序编程接口，有利于帮助开发者去构建相应的应用程序。计算机系统本身属于一个为用户提供接口的例子，键盘与鼠标能够被理解成是用户通过计算机的接口而使用各种不同的应用程序。一个API可能是帮助电脑接入网络或者用来提供显示功能，这些APIs 可以帮助技术开发者更加容易地去设计具体功能的应用程序。在过去阶段技术开发者需要描绘每一个点显示的具置，然而现在只需要给出对称坐标，就能够完成一个窗口的具体绘制。
2 非正式学习的特征
学习一般可以分成正式学习和非正式学习这两种基本的形式。国外在上世纪50年代首次提出了关于正式学习与非正式学习的有关概念，然而对其开展研究的是从上个世纪末开始的，非正式学习这一词组最早是在1950年时期Malcolm Knowles在其《非正式成人教育研究》中提出的观点。从此之后有许多的学者开始对非正式学习展开各种研究，而且提出了他们各自的具体见解。正式学习一般主要是指在学校的学历教育与参加工作之后的继续教育，然而非正式学习是指在非正式学习时间与场所发生的，经过非教学性质的社会沟通交流来传达与渗透知识，通过学习者进行自我发起、自我控制与自我负责的学习。非正式学习是无处不在的，在实际生活当中随时随地都可以发生，如果其能够很好地融入到社会生活中则是非常有意义的，非正式学习可以表现出明确的目的性同时可以表现出偶然性。是否存在目的性是作为另外一种学习形式具体划分的界定，正式学习和非正式学习的学习结果都有可能会是预先期望的，也有可能是偶然性的。其中存在着一个基本特点，则是非正式学习的主动权应当掌握在具体的学习者手中。非正式学习是蕴藏在日常的实际生活之中，和结构化形式教学的距离显得比较远，非正式学习具有情境性、模糊性、社会性与非组织性等各种特点，同时体现出知识的来源多元化、学习的形式多样化与学习的场所随机化等特点[3]。目前阶段非正式学习当中的一个重要障碍与问题是怎样能够方便快速地获取更多类型的目标学习知识。
3 非正式学习资源整合问题的解决分析
3.1 使用搜索Mashup技术解决非正式学习资源整合问题的可行性分析
由二八理论可知，人们有百分之八十的知识是经过非正式学习的方式获得的，对于学校的正式学习过程中，也存在一部分理论知识需要学生经过非正式学习的途径达到融会贯通的效果。非正式学习目标的实现与完成，其中重要的问题应当在于怎样能够快速地获取更多形式的知识。然而Mashup技术的优势在于可以整合各种不同来源的信息与功能，从而有利于获得新颖的体验。使用Mashup技术，能够根据学习者的实际需求，将计算机网络信息和服务聚合到统一形式的计算机网络教学环境当中，系统全面地提升个人某个方面的非正式学习能力，有利于促进个人的学习研究进程，这种方式已经得到大多数成功的实践者证明，并且可以推广得到进一步的发展[4]。
3.2 使用搜索Mashup技术解决非正式学习资源整合问题的计算机网络架构体系
用户可以向WEB服务器提交有关的数据请求信息，然后WEB服务器会根据具体用户的相应请求对于Mashup数据库进行有关的具体操作[3]。假如这数据信息存放于Mashup内部数据库之中，则需要到内部数据库实现操作，否则应当到互联网整合数据库进行处理，然而通过互联网整合数据库的数据来源是分布于各个web网站的各个对应信息数据库。最后阶段，进行相应的具体资源提取处理后，发送到互联网整合数据库[5]，Mashup网络架构体系如***1所示。
***1 Mashup网络架构体系
4 创建Mashup的步骤
第1步：首先建议用户进入到某一个具体的Mashup站点亲自体验。Page 网络站点能够允许用户应用各种形式的工具与手段建设自己的自定义门户网站。
第2步：选取合适的数据源。确认了具体的执行想法之后，就需要选取合适的工具、数据来源与编程接口。这时用户需要充分考虑到自己本身所需要的数据相应的来源问题，以及使用这部分数据的具体目的。同时，用户能够从在公共网站上得到的一部分东西跟自己的数据信相互结合。数据源可以决定用户后续环节需要选取的平台与工具。
第3步：选取开发平台。通过确定了相应的数据源之后，一般会有七大平台供用户选取。
第4步：选取Mashup编辑器。目前阶段有十多种称为Mashup编辑器的软件工具，能够用于组装Mashup。
第5步：服务与***工具、指示手册以及有关产品的注册。选取了平台与工具之后，用户就应当为其所使用的服务创建一个合法的有效身份。
第6步：选取已经存在的Mashup体验并且充分了解它们的具体工作原理。需要获取一部分Mashup的实际体验，能够复制别人已经构建好的。
第7步：构建Mashup 。做好了以上的各种准备工作之后，用户就能够通过使用应用程序、连接器或者编写代码来建设自己的Mashup。
5 结束语
信息的数据集成问题始终是一项艰巨的工作任务，Mashup技术能够整合来自各种不同数据源的具体内容与功能，将松散形式的学习资源、要素、服务与功能达到集成目的，提供增值的、创新的服务与统一完整形式体验的Web应用系统，进而可以达到学习的最优化效果。根据传媒学家麦克卢汉认为任何形式的技术都会倾向于创造一个新型的人类环境。Mashup技术的应用可以为教育领域拓展出一个崭新形式的学习空间，也能够为信息共享、信息协作与学习创造了一个全新形式的具体环境。经过Mashup技术在学习过程中的应用，有利于实现学习资源和服务的具体聚合，在很大程度上能够提升学习生产力，可以构建出优化形式的学习网络和学习情境。
参考文献：
[1]王萍，张际平.Mashup聚合技术与网络学习[J].电化教育研究.2008（3）.
[2]李悦，黎加厚.Web2.0时代的非正式学习研究―一个新兴的社会学习型组织“益学会”个案调研[D].上海：上海师范大学，2008.
[3]赵蒙成.非正式学习论纲[J].比较教育研究.2008（10）.
[4]杨洁，钟志贤.Mashup个人学习环境中的信息构建[J].江西广播电视大学学报，2012（01）.
[5]杨洁.远程学习者的Mashup个人学习环境构建研究[D].江西师范大学，2012.
大数据实习体会篇10
《表格的数据处理》是教育科学出版社高中信息技术必修模块《信息技术基础》第四章第二节的内容。本节介绍的是利用Excel对表格信息进行加工。《表格的数据处理》是本节的第一部分内容，主要介绍对表格数据处理的几种常用方法，但教材没有介绍Excel“公式与函数的概念和使用的注意事项”以及“公式或函数复制”的相关知识与操作方法，给学生的学习带来了不便。我把“公式与函数”的相关知识与相关操作的学习资料做成自学课件，供学生学习参考。《表格的数据处理》这部分教学内容我并不是按照教材的编排顺序让学生逐一掌握表格数据处理的这些枯燥的操作方法与步骤，而是引导学生利用Excel解决与自己生活密切相关的实际问题来掌握相关的知识与技能，激发学生积极参与、主动学习，让学生体验学习的乐趣，从而圆满完成教学任务。
学情分析
高一的学生大部分在初中已接触过Excel，再通过《4.1文本信息加工》的学习，使用Word对文本信息加工已比较熟练，他们通过知识的迁移很容易掌握在Excel单元格中的一些基本操作，这就为本课的学习打下了良好的基础。同时，我校学生来自于不同的学校，初中时期在信息技术的学习方面由于学校的教学设备和对学生的要求不同，进入高一后信息技术基础存在较大的差异，但是高一年级学生思维有了较大的发展，具备了较好的分析、判断能力以及社会生活和交往经验，这为他们在解决实际问题的情境下进行自主探究、合作学习提供了保障。所以，教法选择和学法指导既要考虑学生的类型差异，符合学生的认知规律，又要尊重学生个性发展，注重学生能力的培养。
教学目标
知识与技能目标：理解Excel中公式与函数的概念；掌握借助Excel对表格数据进行计算、排序、筛选、分类汇总等常用的处理方法与步骤。学会通过Excel对表格信息进行加工来解决生活中的实际问题。
过程与方法目标：通过自主探究学会***思考；通过小组合作学会与他人协作；通过组内合作学习、组间展示与交流学会对自己或他人信息活动的过程和结果进行评价。
情感态度与价值观目标：在小组合作学习中体验团队精神的重要性；在交流评价时，学会自我反思，懂得尊重他人；体验在日常生活中Excel对表格信息加工的优势，形成积极主动学习和使用信息技术解决实际问题的习惯。
教学重、难点
重点：理解Excel公式与函数的概念；掌握公式与函数在表格数据计算中的使用方法与注意事项；学会Excel对表格数据进行排序的方法与步骤。
难点：根据实际情况灵活使用公式或函数对表格数据进行计算；领会公式或函数复制时地址（相对地址）怎样自动调整。
教学过程
1.创设情境，激发兴趣
教师在大屏幕展示出一个成绩表并告诉学生：“同学们，假设期中考试后班主任让你利用所学的信息技术知识和技能帮他完成一项很重要的工作，打印出我们班的成绩表，你能否好好地表现一下呢？通过这节课的学习，你一定能够完全胜任这项工作并受到班主任的青睐。”
设计意***：通过创设问题情境，引发学生对知识本身发生兴趣，产生认知需求，激发学生的学习动机，自然地导入新课，明确学习任务。
2.任务驱动，自主探究
教师鼓励学生勇于实践，大胆探索，发挥自身的聪明才智，要求学生先***完成这项任务。
教师在课堂上巡视观察学生的操作情况，对学生的质疑（如有些学生会有疑问：每个同学算一次总分，全班如果有50个学生，岂不是要计算50次？）不要急于讲解或直接告诉他们怎么做，而应向学生提供解决该问题的有关思路、线索或资源，如引导学生参考教材、自己看书、认真思考，参考“Excel公式与函数”自学课件等。学生参照大屏幕成绩表的格式，参考有关资料，自己动手实践，自主探究学习，尝试完成任务。
设计意***：本环节通过这样的方法引导学生自主探究学习，使他们不仅学到新知识和技能，更重要的是学会解决问题的方法。学生亲自体验发现问题并解决问题的过程，在这一过程中学会***思考，主动探索，培养分析问题和解决问题的能力。
3.小组合作，探索新知
（1）教师活动
教师对上一环节的学生活动进行点评。师：刚才每位同学都通过动手实践，自主探究制作了一份成绩表。有一部分同学基本完成了任务，但是成绩表显得比较粗糙，跟实际应用还有一些差距；有的同学在排序操作中选中的数据区域没有涵盖要排序的所有字段，排序时这些字段的数据无法相应调整导致结果错误；有的同学在计算总分时每行的成绩记录都分别计算了一次，虽然计算正确但不懂得使用公示或函数的复制操作，工作效率很低；有的同学在计算总分和学科平均分时虽然正确，但使用的是公式而不是函数，这样使用不合理。为什么呢？
教师引导学生进行小组合作学习。师：在小组的合作学习中，各学习小组通过合作探究，要重点领会公式与函数概念的区别和适用情形、公式或函数复制操作的方法以及所引用的地址是怎样自动调整的。以小组为单位，每个学习小组通过合理分工与团队协作共同制作一份成绩表。要求输入不少于20条记录数据，表格数据计算正确，操作科学合理，界面美观大方，打印在A4纸张上，贴近实际应用。然后以本组制作的成绩表为样例，通过小组合作探究，自主学习筛选、分类汇总等表格数据的处理方法。
（2）学生活动
小组长组织本组成员对学习任务进行明确分工。有的负责数据输入，有的负责数据处理（计算总分和学科平均分、排序等），有的负责检查数据处理是否正确（公式或函数使用是否正确，操作是否科学合理），有的负责界面的调整与修饰，通过打印预览功能查看打印在A4纸上是否美观、贴近实际应用。
每位成员努力完成所分担的任务。
发挥集体智慧，小组成员集体讨论，集思广议，对作品进行必要的补充和完善，圆满地完成任务。
小组成员合作探究，掌握筛选、分类汇总等表格数据的处理方法，落实本节课的学习目标。以成绩表为样例，学习以性别对男生或女生的记录数据进行筛选的操作以及通过分类汇总计算所有男生或女生的学科平均分的操作等。
设计意***：本环节充分考虑了小组成员的分工，整个任务划分为小组中不同程度、不同类型的成员可以完成的子任务，学习任务的完成依赖于小组成员的共同努力，这可以调动小组成员的积极性，让他们体验到合作带来的效率，并增进小组成员情感的交流，从而促进合作意识的增强和合作能力的提高。学生通过合作小组的共同努力完成任务解决现实生活中的实际问题，获得成就感后会进一步激发其合作探究的欲望，并主动合作学习掌握本节教学内容所涉及的其他知识和操作技能。
4.展示与交流，共同评价
（1）教师活动
组织各组展示本组的学习成果，引导组间交流与评价。
及时参与评价各组的作品。既关注学习成果的优劣，又注重学习过程评价，关注学生的发展与成长，评价学生在小组活动中的行为表现、积极性，参与程度以及在活动中学生的情感态度价值观的变化等。
（2）学生活动
各组推荐代表向全班展示与交流本组的学习成果。除了介绍本组作品的完成过程与情况，也可以归纳总结在自主探究和小组合作学习中的收获与体会，还可以交流个人在合作小组中的作用、团队精神在合作中的价值、合作给学习带来效益等学习体验与感悟。
善于肯定别人优点并敢于质疑。全班同学尊重别人的发言并认真倾听，不仅要肯定别人的优点，修正完善自己的方法或观点，而且还要自我反思、敢于质疑。
尊重别人学习成果的同时敢于发表自己的意见和建议，对别组成果进行客观评价。
认真填写小组合作学习评价量规表，小组成员在组内进行自评与互评，提交评价量规电子文档。
设计意***：本环节由各小组代表汇报本组的合作学习成果。主要有展示学习成果，交流学习过程的体会和心得，分享学习方法或学***验等，实现组间的交流与互动，便于各小组相互借鉴与启发、互相评议与补充，构建知识技能体系，在完善提升本组学习成果的同时进一步达成学习目标，达到全班的共同发展与提高。
5.分层练习，巩固拓展
（1）教师活动
提供基本任务和提高任务供学生自由选择，任务都是以学生熟悉的校园生活为背景。基本任务（校园歌手比赛得分统计表.xls）如***1，要求学生完成相应的操作，利用所学的知识和技能帮助团委会和学生会统计出学校科技文化艺术节校园歌手比赛的得分情况，制作出得分排名表供团委会在学校宣传栏内公示。提高任务（流动红旗获得者各项评比各班得分统计表.xls）如***2，要求学生帮助高一年学生准确地统计出本周流动红旗获得者各项评比得分最高的班级以便向该班颁发锦旗。
（2）学生活动
根据自己实力自选一项任务完成并提交该练习。
设计意***：本环节通过让学生解决校园生活中的实际问题，充分体验了学习的乐趣。基本任务让后进生和中等生进一步巩固本课的学习重点和难点，提高任务激发了优秀生进一步探究的欲望，拓展了思维，获得了成功，让他们体验到学习给自己带来的成就感和幸福感。同时提高任务要求制作各班本周总得分的柱形***也为下节课学习“表格数据的***形化”埋下伏笔。
教学反思
本堂课是对有效性课堂教学模式的一次有益的教学实践，成功之处需要我们今后继续探索与总结，不足之处更需要我们今后不断的改进与完善，以便更好地提高课堂教学质量。
1.“任务驱动、学用结合”的教学策略激发了学生的学习兴趣
本节课的教学内容涉及较多的知识和操作，如果通过单独的练习让学生逐一掌握这些知识和技能，学生会觉得枯燥乏味，容易失去学习的兴趣。因此我以“任务驱动”为主线，从教学内容出发，联系学生学习、生活的实际来设计应用案例，让学生通过完成任务解决以校园生活为背景的实际应用问题来掌握相关的知识和技能，激发了学生的学习兴趣，提高了课堂教学的实效。
2.“自主、探究、合作”的学法指导充分体现学生学习的主体性
信息技术教育不仅是课程目标的变革，更是学习方法的革新。传统计算机教学“教师示范，学生模仿训练”忽视了学生学习能力的培养，抑制了学生的主动性和积极性，已不能适应新一轮课程改革的需要。在新课改的背景下，倡导“自主、探究、合作”的学习方式，充分发挥学生的主体性成为课堂教学的新标准。教师在本节课的教学中起到策划、组织、引导的作用，学生通过***思考、自主探究、合作交流、共同评价，很好地完成了学习任务，圆满实现了学习目标，充分发挥了学生学习的主体作用。
3.小组合作学习解决了“学生原有水平差异给教学带来困难”的问题
本节课在教学准备阶段就按“组内异质，组间同质”对全班学生进行了分组。在教学中，先让学生带着任务***思考、自主探究学习，然后引导学生进行小组合作学习，通过组内的互相启发与帮助，达到共同发展与进步，实现优势互补，学会在实践探索中学习，在合作交流中学习，这不仅使每个学生能顺利完成学习任务，而且能提高人际交往的能力，培养团队协作精神，有效促进教学目标的达成。
4.多元化与多样性评价相结合、注重发展性课堂评价，促进学生全面发展
本节课在展示与交流，共同评价的教学环节中采用多元化和多样性评价相结合，注重发展性课堂评价的方式有效地评价了学生的学习效果。通过组间学习成果的展示与交流以及制定小组合作学习评价量规的方式实现评价主体的多元化，充分利用学生的评价能力，引导学生通过自我反思和自我评价了解自己或本组的优势与不足，以评价促进学习，组织学生开展互评，在互评中相互学习，相互促进，共同提高。教师的评价采用形成性与终结性评价相结合，注重发展性课堂评价，如在组间学习成果的展示与交流中，不仅关注学习成果的优劣，同时注重学习过程评价，关注学生的发展与成长，评价学生在小组活动中的行为表现、积极性、参与程度以及在活动中学生的情感态度与价值观的变化等，这能激发学生的学习热情，有效帮助学生形成积极的学习态度、科学的探究精神，重视学生在学习中的情感体验、价值观的形成，促进学生“知识与技能”、“过程与方法”、“情感态度与价值观”的全面发展。
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