大数据在高职院校协同育人中的研究与应用.pdf
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1、伴随着现代信息技术和移动互联网的高速发展,数据信息呈现出井喷态势,标志着人类已经正式进入大数据时代。近些年大数据被广泛应用于教育、文化、政治、经济等领域,与之融合并取得了良好成效。在教育领域,采集相应数据进行统计分析后,与高职院校协同育人各环节相结合进行预判、调整以及决策成为就业育人过程中的改革创新点。此举将有助于高职院校充分发挥大数据的潜力,提升协同育人的质量。探索大数据在高职院校协同育人中的应用,提供可行的应用方案供借鉴和参考。关键词:大数据;高职院校;协同育人中图分类号:G646the Collaborative Education in Higher Vocational Colleg
2、es(School of Business Information,Yunnan Land and Resources Vocational College,Kunming Yunnan 652501)Abstract:With the rapid development of modern information technology and mobile Internet,data information has shown ablowout trend,and it marks that mankind has officially entered the era of big data
3、.In recent years,big data has been widely used ineducation,culture,politics,economy and other fields,and has achieved good results.In the field of education,through the statisticalanalysis of the collected data,the combination of pre-judgment,adjustment and decision-making with higher vocational col
4、leges hasbecome an innovation point in the process of employment and education.This will help vocational colleges fully tap into the potentialof big data and improve the quality of collaborative education.By exploring the application and influence of big data in collaborativeeducation in higher voca
5、tional colleges,we can promote the feasible application model as a reference.Key words:big data;higher vocational colleges;collaborative education文献标识码:AOn Research and Application of Big Data inCHEN Jing文章编号:1 0 0 9 0 6 7 3(2 0 2 3)0 4 0 0 7 4 0 6在大数据时代下,人们的行为习惯与思维方式发生了深刻的转变。应采用最新版、而且注明编制部门中长期教育改革与
6、发展规划纲要(2 0 1 0 一2020年)指出:“信息技术对教育发展具有革命性影响,必须予以高度重视”。以数字技术、信息技术推动教育创新发展,实现教育方式与学习方收稿日期:2 0 2 3-0 7-1 8基金项目:教育部高校学生司供需对接就业育人项目“定向人才培养培训项目”(项目编号:2 0 2 30 1 06660)系列研究成果。作者简介:陈婧(1 9 8 4 一),女,江西赣州人,硕士,云南国土资源职业学院副教授,主要研究方向:大数据、软件工程。742023年式的改革,是我国高等教育适应社会经济发展趋势的必然要求,也是现代教育实现跨越发展与现代化建设的基本举措。文章在分析大数据的概念、特点
7、和与协同育人的关系的同时,提供实际的应用案例,探讨解决数据隐私与安全、数据质量与可信度以及师资队伍建设的解决方案。一、大数据在高职院校协同育人中的理论基础(一)大数据的概念和特点大数据是指以海量、多样化和高速产生的数据为基础,利用先进的信息技术和分析方法从中提取价值的一种数据资源。大数据具有三个主要特点。一是,具有规模性。包括海量、庞大的数据集,以指数级的增长速度不断积累,这些数据涵盖了各个领域和行业的信息,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,形成了高维度、高密度的数据资源;二是,具有多样性。它涵盖了多种类型和形式的数据,包括文本、图像、音频、视频等。此外,大数据还涉及多个数据源的集成
8、,其中包含了各种数据格式和属性。这种多样性使得数据的处理和分析更加复杂,需要运用多维度的方法进行挖掘和处理;三是,具有高速性。互联网、物联网和传感器技术的发展使得数据的生成速度呈现出爆炸性增长。如社交媒体上的实时数据、金融交易的高频数据和智能设备的传感器数据都需要实时处理和分析,以获取及时的洞察和决策支持。(二)高职院校协同育人的概念和关键要素高职院校协同育人是指高等职业院校与企业、社会等外部环境之间建立紧密合作关系,共同参与学生培养和发展的一种教育模式。在这种模式下,高职院校通过与企业、行业和社会的协同合作,将教学与实践相结合,以提高学生的综合素质和就业竞争力。首先,它强调了高职院校与外部环
9、境之间的密切合作。通过紧密合作,高职院校可以更好地了解就业市场需求,为学生提供与实际需求相匹配的培养方案和实践机会;其次,高职院校协同育人注重将学生的学习与实践相结合,通过实践教学、实习实训和项目合作等方式,提升学生的实际操作能力和职业素养;最后,强调个性化发展。通过了解学生的个性特点和职业志向,提供个性化的陈婧大数据在高职院校协同育人中的研究与应用第4 期辅导和指导,帮助学生实现个人发展和职业目标。(三)大数据与协同育人的关系首先,大数据为协同育人提供了更准确和全面的数据支持。通过收集学生的学习行为数据、成绩数据等,可以了解学生的学习习惯、兴趣偏好、弱点和潜力。同时,也可以获取教师的教学行为
10、数据,包括教学方法、教学资源使用情况等。这些数据为协同育人提供了深人了解学生和教师的机会,为制定个性化的教育方案提供了依据。其次,大数据分析和挖掘为协同育人提供了洞察和决策支持。通过运用数据挖掘、机器学习和人工智能等方法,可以从大数据中发现隐藏在其中的规律、趋势和关联性。这些洞察对于学校和企业做出教育决策、调整教学策略和提供个性化支持具有重要意义。例如,通过分析学生的学习数据和成绩预测,可以为学生提供个性化的学习建议和辅导,帮助他们更好地实现学习目标。二、大数据在高职院校协同育人中的应用案例(一)学生学习数据的收集与分析1.学生学习行为数据的收集学生学习行为数据的收集是大数据在高职院校协同育人
11、中的重要环节。通过收集学生的学习行为数据,可以深人了解学生的学习习惯、学习进度、学科偏好以及与学习相关的社交互动等方面的信息,为个性化的学习和指导提供数据基础。常见的学生学习行为数据的收集方式是利用学习管理系统(LearningManagementSystem,LMS)。学生在LMS 中进行在线学习和交互,系统记录了学生的学习行为,包括登录频率、课程浏览记录、学习时间、提交作业情况以及参与讨论等。例如,通过分析学生的登录频率和学习时间,可以评估学生的学习积极性和专注度;通过追踪学生的课程浏览记录,可以了解学生对不同学科的兴趣和偏好;通过监测学生的作业提交情况,可以评估学生的学习进度和完成程度。
12、2.学生成绩数据的分析与预测学生成绩数据的分析与预测在高职院校协同育人中具有重要意义。通过对学生成绩数据的收集和分析,可以深人了解学生的学习表现、优势和不足,从而制定个性化的教育计划并提供针对性的支持。同时,通过基于学生成绩数据的预测分752023年析,可以预测学生未来的发展趋势和潜在风险,为教师和学校提供决策支持。学生成绩数据的分析可以通过多种方法实现,一种常见的方法是统计分析。通过计算学生的平均成绩、标准差、分数段分布等统计指标,评估学生的整体学习水平和成绩分布情况。此外,还可以通过数据可视化技术,将学生成绩数据以图表、图形等形式展示,帮助教师和学校更直观地了解学生的学习情况。同时,学生成
13、绩数据的预测分析可以借助机器学习和数据挖掘技术。通过构建预测模型,利用学生成绩的历史数据作为数据集,可以预测学生未来的学习情况。这些模型可以采用回归分析、分类算法等方法,根据学生的个人特征、学习行为数据以及其他相关因素,对学生的学习成绩进行预测。例如,基于历史成绩和学生的学习行为数据,可以建立一个学生绩效预测模型,通过模型预测学生在某门课程的期末成绩,从而为教师提供有针对性的辅导和支持。(二)教师教学数据的收集与分析1.教师教学行为数据的收集通过收集和分析教师的教学行为数据,可以深入了解教师的教学方法、教学资源使用情况以及学生参与情况等,为教师的教学评估和优化提供数据支持,进而提高教学效果和学
14、生学习成果。教师教学行为数据的收集可以通过多种手段实现。常见的方法是通过观察和记录教师的教学行为。教师的教学行为可以包括课堂讲授、教学互动、学生评价等方面。通过观察教师的课堂教学活动,可以记录教师的教学策略、教学资源使用情况以及学生参与情况等数据。例如,记录教师在课堂上的讲解方式、提问频率以及对学生问题的解答方式,可以对教师的教学行为进行客观的评估和分析。另外,教师教学行为数据的收集也可以借助于教学管理系统、教学平台等信息技术工具。教师在教学过程中使用的教学资源、课件、作业等可以通过教学平台进行记录和收集。这些教学资源的使用情况可以反映教师的教学准备和教学策略,为教师的教学行为评估提供数据依据
15、。例如,通过教学平台统计教师上传和使用的教学资源的频率和质量,可以评估教师的教学活动的多样性和创新性。76兴义民族师范学院学报2.教学评估与优化通过对教师的教学行为和学生的学习效果进行评估,可以了解教学的有效性和学生的学习情况,为教师改进教学策略和优化教学过程提供指导。教学评估可以基于多个方面的数据进行,其中包括学生学习成绩、学生评价、教学观察和教学资源使用情况等。学生学习成绩是一种重要的评估指标,通过定量的方式衡量学生在学科知识和技能方面的掌握程度。学生评价是另一个重要的评估来源,通过学生的反馈和评价,可以了解他们对教学的满意度、学习体验以及对教师教学行为的评价。此外,教学观察也是评估教学效
16、果的重要手段,通过观察教师的教学活动、学生的参与情况和课堂氛围等,可以获得关于教学过程互动的信息。教学资源使用情况的评估可以通过教学平台的数据统计,了解教师使用的教学资源的多样性和适应性。(三)协同育人平台的建设与应用1.数据共享与协同合作通过数据共享和协同合作,教育过程的不同参与者(如高职院校、企业、教师和学生)可以共同分享和利用数据资源,实现更有效的教育和培养。数据共享是指将各方拥有的数据资源进行开放和共享,以促进信息交流和合作。在高职院校协同育人中,数据共享可以涵盖多个方面,如学生学习数据、教师教学数据、就业市场数据等。通过数据共享,高职院校可以获取企业和社会的实时就业需求和市场趋势数据
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