王晓迎

（西安思源学院  陕西西安  710038）

摘 要：本文针对高等教育，从“学习者数据采集和课程数据分类及量化”、“教学过程中的数据挖掘和分析”、“开启‘人机共育’培养方式三个方面，对新一代信息技术（“大数据”、“云计算”、“人工智能”等）环境下高校“智慧课堂”的教学实施进行研究，旨在提高高校“智慧课堂”的教学水平。

关键词：信息技术环境；智慧课堂；数据挖掘和分析；人机共育

基金项目：本论文为2019年度陕西省高等教育学会高等教育科学研究资助项目《基于新一代信息技术环境下的高校智慧课堂教学创新模式研究》，编号：XGH19229。

作者简介：王晓迎（1963--）女，西安思源学院，副教授，研究方向为教育技术学。

互联网时代，“知识”和信息的来源渠道暴增、获取方式方便而快捷。与此同时，借助于“大数据”、“云计算”、“人工智能”等新一代信息技术进行数据分析和挖掘，已经显现出强大的决策力和洞察力。上述环境，为教育行业进行“智慧课堂”这种较高形式的教学模式提供了运行平台，如何实施“智慧课堂”教学模式，也成为教育行业目前的热点问题。本文针对高等教育，从“学习者数据采集和课程数据的分类及量化”、“教学过程中的数据挖掘和分析”、“开启‘人机共育’培养方式三个方面，对信息技术环境下高校智慧课堂教学的实施进行研究，旨在提高高校“智慧课堂”的教学水平。

一、背景知识回顾

1.信息技术环境

“信息技术环境”一般是指基于5G、人工智能、大数据、云计算等新一代科技产品支持下的互联网信息平台。其中，5G（5-Generation），又称为“第五代移动通信技术”，其数据通信传输速率远远高于之前的网络，并且延迟率低。人工智能（Artificial Intelligence，缩写为AI），目前主要是指用计算机程序来模拟人类的智能行为，如学习、推理、执行等。大数据（Big Data），是指以多元形式、多来源搜集的庞大数据集合，这些数据经过有效的处理之后，具有更强的决策力和洞察力。云计算（Cloud Computing）的“云”指网络，云计算，是指提供资源的网络服务。

2.智慧课堂

目前智慧课堂一般是指在人工智能、大数据等智能技术环境下，课程的设计以学习者为中心、交互式教学，课堂系统能够进行数据分析、挖掘和动态监测反馈，促进学习者进行深度学习和智慧生成的课堂。智慧课堂能够使学习者的学习时间、地点、方式、步调等不受限制，同时促使学习者能够较为投入、学习过程较为轻松和有效的进行^[1]。

二、信息技术环境下的高校智慧课堂教学实施研究

1.学习者数据采集和课程数据的分类及量化

学习者数据采集。要实施“智慧课堂”教学，首先要进行学习者的数据采集。现在常用视频音频采集、实时录制、远程导播、网上直播等录播设备，对学生教室学习时的情况进行采集记录。与此同时，还要通过实时反馈系统，采集学生的学习记录（作业、作品、学习日志等）、通过网络对学生课余生活和爱好等数据进行采集。通过以上数据的采集，构建出学生的“数字画像”数据集合，为“智慧课堂”教学的实施，提供基础数据。

课程数据的分类及量化，也是实施高校智慧课堂教学的基础数据。课程数据首先要进行专业划分、然后按照不同专业制定出专业核心课程，再对每一门专业核心课程制定出该课程的图谱。图谱主要包括：课程知识点、知识点章节、知识点之间的关联等。

对于知识点的掌握，又分为“知识”和“能力”两个大类。“知识”主要包括记忆、理解两个层次，这也是对课程掌握程度最基本的要求。相比之下，对“能力”的要求则是课程掌握程度较高的要求，主要包括：应用、分析、综合、评价和创造五个层次^[2]。

按照以上要求建立的课程数据和量化指标，是智慧课堂安排教学活动、进行评价监测改进，实现有效的智慧教学和智慧学习的必要条件。

2.教学过程中的数据挖掘和分析

在获取相关“学习者数据”和“课程数据的分类及量化”等数据后，可运用人工智能、大数据等技术对上述数据进行数据挖掘和分析。

数据挖掘是指运用统计学、机器学习等技术方法，对教学过程产生的大数据进行建模和智能化处理。比如数据挖掘的“聚类”技术，是将采集的数据对象划分为若干类，同一类具有较高的相似度，再根据相似度进行分类。“聚类”技术，在智慧课程的应用中较为常见，例如学习者对某专业的基础状况不一样、或者他们将来的发展方向也不尽相同，这时可利用聚类”技术进行数据挖掘，使得学习者获得合适的课程组合和课程交互活动。

又比如数据挖掘的“关系挖掘”技术，是通过大量数据间的关联性挖掘，制定最优策略。例如智慧课堂对于学习者参与度、作业状况、学习效率等进行关联性挖掘，及时修正原有教学策略，制定出更为合理的最优教学策略。

智慧课堂的数据分析，主要是对学习者的相关数据信息运用多种分析方法，同时加入心理学、社会学的相关权重系数进行建模和分析，解释数据背后的现象及问题，发现规律和提出预测结果以及改进建议等。智慧课堂随时记录着学习者的状况，及时为学习者提供优化的学习方案，同时帮助教师改进教学。教学过程中的数据挖掘和分析，为“智慧课堂”提供了强大决策力和洞察力的技术保障。

3.开启“人机共育”培养方式

学习者个性化学习方案的定制。学生一般都有自己的职业偏好，而此偏好会关系到学生今后的发展。智慧课堂提供相关评测应用软件，如：霍兰德兴趣量表、职业性格测试、决策风格测评等，帮助学生更理性的认知自己的潜质和特点，从而选择更适合自己发展的职业课程和活动项目。

由于网络资源非常丰富、学习者如果知识和能力有限的话，则很难自己找到合适的课程匹配和资源。而智慧课堂，是“人机共育”模式，也就是具有“智能专家系统”，可以根据学习者的兴趣爱好、生理及性格特点、学习背景和经历、设计出符合社会需求的职业发展课程组合和职业发展路径。还可以动态监测和反馈学习者的学习状况，实时跟踪并为学习者提出改进建议。

体验式探究式学习能力的培养。智慧课堂的“人机共育”，还体现在对学习者探究式学习能力的培养上。智慧课堂的智能化学习环境，除了海量视频音频文字资料外，还有大量的VR、AR（虚拟现实、增强现实），提供给学习者身临其境的虚拟现实、增强现实的学习环境。比如，现在的很多外科手术是使用手术机器人来实施，而手术机器人需要外科医生操作。那么，就需要对外科医生进行的虚拟现实教学训练。这种教学方法称为“体验式探究式”学习方法。显然，这种身临其境、沉浸感的学习，往往会更加激发学习者的探索和创新，这是传统课堂讲授式教学方法很难达到的。

充分利用碎片化时间和终生学习提高国民科学文化水平。“智慧课堂”能够使学习者的学习时间地点等不受限制，使得碎片化时间被充分利用。“智慧课堂”这种灵活方便的学习方式，相比传统学习方式来讲，更提倡学习者自己去认识自身更深层次的东西，去发现自身的潜质和学习兴趣、培养解决问题的能力、协作能力和创造力，促进健康向上的情感态度和价值观的形成。这种学习方式，也突破了传统学校教育的框架，把教育看作为可以终生进行的事情，因而“智慧课堂”促进了社会形成终生学习的风气，有利于提高全民科学文化水平。

三、结论和展望

综上所述，我们不难发现：随着新一代信息技术“大数据”、“云计算”、“人工智能”等的快速发展，教育行业“智慧课堂”的教学模式，正在将传统的班级授课方式转向“以学生为中心”、开放式、体验式，更注重提高学习者思维能力的方向转化。在“智慧课堂”的教学实施中，教学过程中的数据挖掘和分析，为“智慧课堂”提供了强大决策力和洞察力的技术保障。“人机共育”，也是“智慧课堂”实施的一大特征。相信随着物联网的普及，“智慧课堂”实施所涉猎的范围会更加广泛，学习者的学习热情和创新能力会得到进一步的提升。

参考文献：

[1]刘邦奇、李新义、袁婷婷、董晶晶.基于智慧课堂的学科教学模式创新与应用研究[J].电化教育研究，2019(4):85-91

[2]钟绍春、钟卓、张琢.如何构建智慧课堂[J].电化教育研究，2020(10):15-21

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