数据分析课堂精品(七篇)

序论：写作是一种深度的自我表达。它要求我们深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隐藏在内心深处的真相，好投稿为您带来了七篇数据分析课堂范文，愿它们成为您写作过程中的灵感催化剂，助力您的创作。

篇(1)

关键词： 数据分析课程 翻转课堂 教学设计

数据作为信息的主要载体，在当今“大数据时代”背景下扮演着重要的角色。对数据的分析和利用已经成为每个行业重要的生产因素，并广泛应用于各行业和领域。数据分析就是用适当的统计方法对收集的资料进行详细的研究，提取有用的信息并形成结论，以求最大化地开发数据资料的功能与发挥数据的作用。在我校，数据分析课程是信息与计算科学系的必修课程，对提高学生的建模能力及数据分析水平有重要的作用。

数据分析课程的特点就是要求学生具备较高的理论基础水平、综合应用及动手能力，还需要学生掌握必要的分析解释能力。将理论与实际案例结合，发挥学生的主观能动性，增加学生的动手实践和分析解释环节，是数据分析教学中必须遵循的原则。而翻转课堂正是通过对知识传授和知识内化两个环节的颠倒，实现学生对授课内容的理解和对知识点的内化，也就是理论结合实践的过程。因此本文针对数据分析课程特点和存在的问题，结合翻转课堂的教学理念，对数据分析课程各个教学环节进行设计研究，以期促进数据分析教学，使之更好地为专业素质的培养提供服务。

一、数据分析教学存在的问题

1.理论教学

数据分析课程的理论与方法内容丰富，涉及面广，应用范围大。在理论教学中，学生学习理解掌握理论基础具有一定的难度。如对各分析方法的理解掌握，必须建立在良好的数学基础上，综合运用所学数学知识才可以理解各种数据分析的理论分析原理。同时学生还需要理解掌握各分析方法理论的内在联系，并把握其不断发展的趋势，才能真正掌握数据分析的理论与方法。我校现在的数据分析课程教学理论课程授课方式单一，传统教学方式使学生只能对课程方法理论浅尝辄止，无法深入了解，综合运用。同时单一的课堂授课模式无法对学生的掌握程度进行有效的评价和检测。

2.实践教学

数据分析课程对学生的动手能力要求很高。学生在理解掌握各种分析方法的理论基础上，需要掌握一定的统计软件的使用方法，如SPSS，MATLAB。这需要将理论方法，如复杂的公式，与实际软件使用相结合。实验教学中，要求学生有较高的计算机编程能力，然后结合数据分析的理论方法，对数据进行分析，并应用于实践。现阶段我校数据分析课程中，学生实践课时偏少，而且传统授课模式让学生的学习处于被动状态。实践教学中只能根据老师和教材的指导，对课本上的例题程序进行练习，极大地限制学习广度和深度，且无法有效地将本课程与实际生活与应用联系起来，从而挫伤学生学习和动手的积极性。

3.学生能力培养

数据分析课程对学生能力的培养体现在综合运用能力和对结果的分析解释能力。理论课程传统的填鸭式教学，和实践课程拘泥于教材的例题程序的现状，将数据计算与数据分析分割开来，势必会限制学生综合运用能力和分析解释能力的发展，影响学生学习兴趣和课程教学效果。

二、翻转课堂教学理念

翻转课堂起源于美国林地公园高中，两位化学老师通过让学生在家观看视频，课堂进行练习的方式，完全颠覆传统教学模式。翻转课堂将传统教学模式中知识传授和知识内化两个阶段颠倒过来。与传统授课模式不同的是，知识传授不再是完全由课堂中教师的讲解完成，而是通过信息技术的辅助在课前或课后等业余时间完成，同时知识的内化不再是单一的由课后作业或者练习完成，而是通过在课堂中进行疑难解答、项目式学习、合作学习等方式进行。因此，对翻转课堂教学方法的实际有效利用可以将大学生学习时间最大化，并培养学生的自学能力、自我约束能力及分工合作能力。

在数据分析课程教学中，学生可以利用课余时间，结合教师提供的数据分析每一模块的课前学习材料，实现对数据分析课程基本方法和理论的了解，这样很好地利用学生的课余时间，培养学生的自学和约束能力。而对所学数据分析方法的具体应用、深入理解及综合分析等方面，学生可以通过课堂的各种活动和学习方式，以及和教师的及时沟通，和同学的合作交流等方式，在知识内化这一环节获得比传统课堂更好的学习效果。

三、翻转课堂在数据分析教学中的应用设计

近些年国内外很多对翻转课堂教学的研究，形成针对各个学科和地区的教学模式。如RobertKarplus提出的“探索-解释-应用”三阶段学习周期，RamseyMusallam提出的“探索-翻转-应用”模式，国内南京大学张金磊等人提出的由课前学习和课堂学习组成的翻转课堂教学模式等。

针对数据分析课程学科特点和本校学生基础水平及实际情况，本研究提出数据分析翻转课堂的教学流程：

课前――概念探索教学视频平台交流

课中――问题解决（经验交流，教师讲解）测试反馈项目创建协作学习及汇报

课后――平台交流，作业反馈

在课前教学环节中，概念探索是根据数据分析课程的学科特点设计的，由于学生初次接触数据分析，对很多基本概念及意义没有深入了解，意识不到社会意义和实践意义，在这一环节中学生可以通过教师给出的简单具体的实例演示，再加上信息丰富的网站、视频及博客等手段在教学交流平台上阐述自己对所学概念的理解，相互交流，以此实现对概念的初步正确理解。如对聚类分析的理解，学生可以概念探索这一过程中通过具体实例演示和对各种信息的阅读，了解到聚类分析作为数学工具的基本思想和在现实生活中的重要意义。

教学视频主要是微视频和幻灯片。对于教学视频的观看，要求学生针对自己的数学学习基础有选择地观看。教学视频中主要针对本单元学习内容进行讲解，同时还会提供与本单元学习相关的数学基础理论的教学内容。这种数学基础与数据分析内容相结合的教学材料可以让数学基础不完善的学生更有效地理解本单元的知识。在视频或者课前学习资料的制作中，需要结合每一章节的实际，主题突出，简短生动，而且有效。如在聚类这一章节中，对于各种聚类方法的介绍可以结合具体的实例，如与生活密切相关的人均家庭收入问题等，通过不同方法展示对比，从而做到对每一聚类方法的理解和融会贯通。同时需要介绍相关的Matlab编程方法，让学生结合理论和实际，通过编程过程实现对理论知识的理解和应用。

课前学习中，反馈是比较重要的一部分。教师可以通过平台交流得到课前理论学习的反馈信息，同时可以通过在线学习简单的作业练习，由此获得课前学习的反馈。

课堂教学仍然是很重要的一环。课堂上教师首先组织学生面对面交流，解决并了解课前学习中遇到的问题，对普遍性问题做详细解答。然后经过简单的例题让学生编程实现，并进行相应的解释，由此测试学生的学习效果。这样教师可以更好地掌握学生对每一章节数据分析理论的学习效果，以及学生对理论的应用构建能力。在保证学生对概念和理论的学习后，教师可以提供项目创建的基本信息和参考实例，如数学建模题目等。学生分组合作交流，选择自己感兴趣的问题成立合作组，结合本章节内容分析解决问题，寻找合适的数据处理方法，应用相关软件编程实现自己的想法，将理论应用于实践，并进行有效的分析，学生的问题解决过程和讨论过程可以在课下进行。在学生充分准备后，课堂上进行分组汇报，并进行自评和互评，实现学生对理论的应用和相互学习。

本章节教学内容结束后，教师组织学生在教学平台交流，并展示自己的作业和反思内容，巩固对本章节内容的理解。

四、教学设计效果分析

1.符合大学生学习特点

大学生作为已经独立的学习个体，拥有独立的学习和思考能力，同时具备独立学习时间和空间，而传统教学方式无法充分发展学生的独立学习能力，让学生的课余学习漫无目的，松散自由，无法充分利用课余时间。翻转课堂在数据分析课程教学中的应用让学生在课余时间的学习有的放矢，通过学习交流平台还可以相互交流督促，培养学生良好的独立学习和探索学习的习惯。

对于思想上已经独立的大学生来讲，个性化学习更符合学生的行为习惯和思想意识。在数据分析课程的学习中，学生可以根据自己的基础、学习习惯及自己的喜好等自由选择学习的材料、时间和方式，互不打扰，又可以相互交流。如对概念和理论的理解，学生可以通过网络资料，也可以选择图书馆的书籍，观看教学材料等方式进行，每位学生理解的深度和广度可能会有所不同，通过相互交流和共同知识构建和应用又可以相互弥补。这样的教学和学习方式极大地满足了不同学生对知识的需求，避免一刀切式教育，可以充分发挥学生的学习潜力。

2.增强学习效果

通过初步的教学实验，接受翻转课堂数据分析课程的学生无论在理论知识理解还是实践应用上都有明显提高。相对于传统课堂中的学生，在数据分析课程结束后，翻转课堂中的学生可以较好地阐述相关理论，通过Matlab软件编程实现对理论的应用，并给出合理的解释。通过测试对比可以看出，翻转课堂中的学生理论基础更加扎实，编程能力有很大提高。在翻转课堂试行后，学生在数学建模大赛中成绩有明显进步。

3.改善教学氛围

在数据分析翻转课堂中，学生学习积极性有很大提高。首先学生已经通过概念的探索阶段对所要学习的知识有初步了解和认识，能够较好地意识到所学知识的社会意义，增强学习兴趣和信心。其次，学习方式多样化，学生可以充分利用自己喜欢的现代信息设备，将手机、平板及电脑等学生喜爱的现代化信息设备变成学习的工具。避免学生与教师之间对手机等工具的对弈，改善学生将手机等单纯作为娱乐工具的现象。此外，学生在交流平台上的发言、总结和展示不仅乐意给学生带来成就感，而且可以激发其他学生的学习动力，形成你追我赶的学习氛围。

通过将翻转课堂理念初步运用于数据分析课堂，发现这一理念的运用可以有效解决目前数据分析课程教学中存在的一些问题，将理论教学与实践教学密切联系起来，并有效调动学生的学习积极性，取得较好的教学效果。在这一过程中，我们发现翻转课堂理念的实施不能拘泥于形式，需要根据具体问题和课程需要进行相应的调整。同时翻转课堂中需要教师付出更多精力进行探索，如更合适的教学资料和课堂活动设计。总之，翻转课堂理念的实施带来的不仅是教学形式的变化，更是对教师工作分工和角色的改变。

参考文献：

[1]宋艳玲，孟昭鹏，闫雅娟.从认知负荷视角探究翻转课堂[J].远程教育杂志，2014，（1）：105-112.

[2]汪晓东，张晨婧仔.“翻转课堂”在大学教学中的应用研究[J].现代教育技术，2013，（8）：11-15.

[3]张金磊.“翻转课堂”教学模式的关键因素探析[J].中国远程教育，2013，（10）：59-64.

[4]周学刚.浅谈“数据分析”课程的教学[J].中国电力教育，2011，（7）：110-111.

[5]窦建军.数据分析课程教学中的几点体会[J].徐州教育学院学报，2008，（3）：146-147.

篇(2)

大数据必将给教育带来巨大的改变，曾经依靠经验和灵感的授课过程，将被以数据分析为主的决策分析所代替。而计算机教学既是大数据技术的传播载体，更是最应率先应用大数据技术的课程。无论如何，大数据已经就在我们眼前，已经悄然改变着教学过程，也必将深度改变学校的计算机教育模式。

（一）计算机教学内容的变化

随着大数据技术的发展和大数据分析的成熟，大数据技术及应用必然会成为各高校重要课程。现在，美国的学校已经开设相关课程，比如，大数据分析统计基础、大数据分布式计算、大数据挖掘与机器学习等。国内一些高校也正在尝试开设大数据课程，帮助学生了解大数据，学数据分析。下一步，大数据基础、大数据分析、大数据处理的核心技术等等，必将成为计算机专业的必学内容，也会成为高校重要的基础课程。另外，计算机智能教学系统和教育测评软件将更多地使用在教学中，以记录学生的学习轨迹。而计算机专业的教师也必须熟练掌握大数据技术和分析方法。

（二）计算机教学思维的变化

原来的计算机教学基本是灌输式教学，老师教授的是计算机基础知识、C语言编程的模式、数据库的基本架构，等等。大数据和互联网的发展必然会改变这种授课方式，使知识的接受方式呈现多元化倾向。随着移动互联的发展，学生可以随时随地通过互联网更便捷的获取学习内容。而课堂上单纯的照本宣科、按部就班将不能吸引学生的注意力。因此，教师必须转变教学思维，以更多的案例和互动式教学，引导学生去寻找解决问题的办法，寻找“芝麻开门”的钥匙，只有如此才能让学生有兴趣待在课堂。同时，大数据带来的将是对海量教学案例的数据分析，让教师对计算机教学的难点及教授方法优劣有了更加清晰的认识，不必依靠教学经验去判断教学效果，完全可以驾轻就熟地进行互动教学，启发学生寻找最优解决方案，将是大数据时代下计算机教学的突出特点，这是对计算机专业教学思维带来的革命性变化。

（三）计算机教学模式的变化

目前，计算机教学主要模式是备课—教授—上机—测试，教师主要的精力放在了课前备课。而大数据技术的应用，将会让教师把更多的精力放在课后分析上，形成“备课—教授—上机—测试—数据分析—改进”的模式。在这个模式中，课后的数据分析将是整个教学过程的关键环节。通过大数据分析，可以对一个班的学生进行整体学习行为评价，可以对学生上机测试情况进行细化分析，可以对每个学生的学习习惯进行学习评估，分析学生的学习中偏好、难点以及共同点等，从而得出学习过程中的规律，改进教学方式，提高教学质量。

（四）个性化教学的深入开展

大数据技术的发展，使建立覆盖学生学习全过程、全要素的信息库成为可能，学生大量的试卷、课堂表现留存，学生的学习经历及成长轨迹，学生的家庭情况等等，都将被涵盖在大数据分析中。另外，前述的计算机智能教学系统和教育测评软件，将详细记录学生每次答题的背景、过程和结果。这些信息让教学分析变得更加容易，教师可以利用数据挖掘的关联分析和演变分析等功能，依靠学生的某些学习特征，比如答题持续时间，具体回答步骤和内容（可以细化到每次击键和每个笔划），答对的要素和答错的要素等等，在学生管理数据库中挖掘有价值的数据，并分析学生的日常行为，研究各种行为的内在联系，来据此形成针对学生个性化的教学策略，以帮助学生在学习方面取得更大的突破。

二、小结

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【关键词】小学数学；数据分析；小数乘法；电子书包

【中图分类号】G434 【文献标识码】B

【论文编号】1671-7384（2017）03-0046-03

所谓数据分析，是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息并形成结论，从而对数据加以详细研究和概括总结的过程[1]。数据作为信息的主要载体，在当今的信息化社会中扮演着重要的角色。各行各业的各个领域数据无处不在，数据为我们提供了丰富的信息，数据分析在电子商务领域发挥了巨大的作用。

在教育领域，杨土胡从培养学生核心素养的角度，讲述了如何在教学过程中利用好教材中的数据，以培养学生的数据分析观念[2]。陆丰从高中数学中学生解题能力培养的角度分析了，作为一名教师，数据分析能力应该是其一项必备的内在素养[3]。彭柳萍结合四年级下册“认识三角形”这节课的前测，分析了教师开展前测对教师成长的促进作用[4]。本文将以人教版义务教育教科书数学五年级上册第一单元“小W乘法”的单元复习为例，阐述数据分析在课前、课中、课后的应用。

课前分析数据，了解学生知识薄弱点

“小数乘法”单元复习的主要内容有小数乘法、积的近似数、整数乘法运算定律以及运用小数乘法解决简单的实际问题四个方面。因而本单元我们就围绕这四个方面的知识点进行前测。测试内容见表1，测试方法是运用电子书包检测，测试时间是课前的早读时间，测试班级是五（9）班，测试人数为43人。

对所有题目，学生都需要在电子书包上直接作答，其中第1和第7题要把解答过程拍照提交，留作备查。前测结果如图1所示。

从题目的正确率可以看出，学生的薄弱知识点主要在第2题小数乘小数的计算、第4题结合实际情况求近似数以及第7（2）题分段计费上。通过进一步查看学生拍照提交作业的情况，结合数据分析得出如下结论。

1. 如图2所示，第2题错误的原因主要是学生计算过程中乘法计算错误和小数点位数点错。在复习的时候要注意培养学生明算理、懂算法、会计算。

2. 通过观察图3可以看出，第4题错误的原因不是学生没有掌握方法，而是在计算时没有考虑实际情况，把答案直接写成9.625元，而人民币的最小单位是分，也就是说最多只能有2位小数，所以本题的正确答案应该是9.63元。

3. 第7（2）题的正确率虽然与第2题相同，但是结合数据进一步分析发现，学生做错的原因不同（如图4）。本题错的主要原因是学生没有读懂题目，所以对分段计费的问题，需要教师引导学生学会读题，理清题目之间的关系，才能正确解答。

课中分析数据，掌握教学目标达成度

结合前测数据的反馈情况可以看到，学生在小数乘小数的计算方面普遍较弱，在利用运算定律方面掌握较好，在解决实际问题方面还存在比较大的审题问题。因此结合前测的反馈数据以及教材的重难点，我们将本节复习课的教学目标设定如下：

1.掌握小数乘法的算理和算法，会正确计算小数乘法。

2.会运用四舍五入法求积（小数）的近似数。

3.会用整数乘法的运算定律进行小数乘法的简便运算。

4.能用小数乘法解决实际问题。

本节课在课中教师首先针对学生存在的算理算法问题进行重点讲解，让学生进一步熟悉小数乘法列竖式计算的算理、算法是什么，如何计算，以及计算过程中需要注意哪些问题。另外，针对学生审题不清的情况，教师要引导学生逐词逐句分析题意，理清关系，最后列出正确算式。

同时，在解决学生前测中存在问题的同时，学生在课堂上可以提出自己遇到或者感到困惑的任何问题，教师有针对性地解答。

为了检验复习的效果和目标达成度，教师在课中设计了7道练习题进行后测。题目需要学生在电子书包上直接作答，其中第6、7题需要拍照提交解答过程，题目见表2。

通过课中的复习，测试统计图如图5所示。

图5 “小数乘法”后测各题正确率

通过对比可以发现，同样的知识点，学生的正确率有了明显提升，与此同时，学生的小数乘法计算还需要加强训练。而在最后一道题目中，虽然大部分学生已经读懂了题意，但是由于本题涉及多步计算，正确率一直不高，是今后需要加强训练的一个知识点。

课后分析数据，进行一对一培优补差

传统的课堂教学除了多媒体课件，很少有数据留存下来，而利用电子书包的课堂，学生所有题目的作答情况，以及每次练习的情况都可以作为电子资源保存下来。通过观察这些数据，我们可以明显地查看到哪些学生在本单元的学习中存在哪些问题。图6是A同学历次练习正确率与全班正确率的对比。

图6 A同学历次练习正确率与全班正确率对比图

传统教学更多的是通过单元测试以及期中期末测试进行结果性评价，很难通过数据进行过程性评价。利用电子书包平台则可以实时反馈和收集每次的数据，可以清晰地看到每位学生的学习过程，进行过程性评价。从这个折线图可以明显地看出，A同学在本单元的学习中大部分时间正确率在全班的平均水平之下，特别是小数乘小数计算正确率最低，反而在利用运算定律计算这部分，因为更多的是简便算法计算，A同学的正确率高于全班的正确率。这说明他在知识运用方面掌握较好。在复习的时候，教师就要有针对性地去进行小数乘法的练习和解决问题的重点练习，有针对性地去补差。

同样，在班级里部分特别优秀的学生，每次的正确率基本都接近100%。针对这类学生，教师可以有针对性地去引导他们解决更深层次的问题，而不是将自己的学习仅仅停留在课堂上学习的知识。结合课堂上反馈回来的数据，我们可以更好地对学生进行培优补差，真正做到一对一的数字化教学。

（作者单位：广东广州市天河区华景小学 广东广州市天河区黄村小学）

参考文献

百度百科.“数据分析”[DB/OL]. http：///4NrVfU，2016-12-11.

杨土胡. 浅谈小学数学数据分析观念的培养[J]. 试题与研究： 新课程论坛，2015（23）.

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关键词：大数据；英语教学；基础英语；特征优势；优化策略

引言：

信息科技的不断进步引领了大数据时代的到来，大数据技术以超高速计算、海量数据存储以及移动互联网技术等为依托，席卷了全球，带来了生产、科技、教育和生活等方方面面的革新。在教育领域，迄今为止，大多数院校仍采用以工业化批量输出为特点的传统教育模式，在强调个性化的今天，荼毒着学生们的个性化发展，亟待创新，大数据技术的海量数据分析技术为教育的革新提供了可能，在英语教学方面，将大数据技术与高校的公共英语网络课程教学进行有效结合，主张因材施教是未来教育的一大发展趋势，对其接触并深入探讨有利于增加实践经验，以不断完善其进程。

一、大数据时代特征

以2013年为界，大数据思维成为我们解决问题的又一新思路，海量数据分析处理技术是大数据时代的主要特征，依托以海量数据存储为特点的云技术，使得我们在分析问题时能够摆脱抽样分析法，而能够通过对所有存储着的真实数据的分析，得到一些更加有意义的信息。大数据时代的特征主要包括五点，简称5V，分别是存储海量----Volume，运算高速----Velocicy，类型多样----Variety，数据真实----Veracity以及分析有价值----Value。大数据分析技术的广泛应用给各行各业带来了前所未有的革新，不断地改变着人们的生活和工作方式。现在，在社会的各行各业，每天都会产生海量的数据，特别是移动互联网的普及，将每个人类个体与互联网联系在一起，通过互联网数据的跟踪和分析，能够了解每个人的生活、学习方式以及性格等等。特别是在教育领域，慕课、视频课程的出现改变了W生们的学习方式，使得学生们能够根据自己的个人意愿去发展自己的个性化教育，不再受制于地域、时间以及资源有限性等，并且以大数据分析技术为工具，能够掌握学生们的学习情况，从而给予教育工作者更多有价值的反馈，以提高教育质量。

二、大数据技术与高校公共英语网络课程教学结合的优势

在大数据时代的技术背景下，将大数据技术与高校的公共英语网络课程教学进行巧妙融合是提高学成果的一大有效手段。高校的公共英语教学属于基础型科目，面向的是全体同学，以大班教学为主，即使是网络课程的多样性，也无法实现每个同学的个性化教育，从很大程度上限制了个体的发展，而大数据分析技术的引入则很好地解决了这一问题，通过对海量数据的分析，能够得到一些对教育有价值的信息，从而能够有效指导教育的下一步进展。

大数据技术与高校公共英语网络课程教学结合的优势主要表现在三方面，一是学生个体，二是教师教学，三则是网络教学平台建设。学生是该项目的直接受益人，通过建立英语网络教学平台，在该平台上一系列相关的教学资源，能够使得学生随时随地进行学习，完美地突破了时间和空间的限制，学生可以在英语网络教学平台上通过观看教学视频的方式习得所需知识，还可根据自己的知识理解能力和时间安排自行安排学习进度和视频回放，极大地增加了教育的普及度，学生们还可以通过在线互动的方式来和老师同学交流，有效地解决了答疑的问题，另外，学生们的在线学习记录均会被记录存储在数据库中，教学视频的者和教学平台的管理者均可以通过对单个学生学习轨迹数据的分析处理，掌握该学生的学习习惯和学习思维，从而方便高校制定针对个性化的教学方案。该项目的实施有利于提升教师们的教学能力，网络在线课程的数据收集，通过大数据技术的处理能够很容易地指导某个知识点同学们的理解程度，例如对于某一部分教学视频，学生们的浏览量数据明显很高，或是对于某一知识点的测验题，学生答错的概率明显高，这就说明该知识点是学生们的难点，下一定的教学资料准备就要进一步解决这一知识点；数据的关联性分析是大数据处理技术的又一大能力，它能够通过对众多看似毫无关联的数据进行分析处理，运用高效的数据分析技术取得一些关联信息，来指导教师们的教育教学活动进展。大数据技术还能够指导英语网络教学平台的建设，教学平台建设之初，因为缺乏实际经验，一定会存在很多不足之处，完善其建设的措施除了调查问卷等这些被动式的方式之外，还可以主动进行浏览量、学习时间分布、学习停留时间，知识点视频点击率等数据分析，以合理规划教学内容、资源上传时间、资源关联内容等，来完善英语网络教学平台的建设。

三、大数据与高校公共英语网络课程教学结合的优化策略

鉴于大数据分析技术对教育教学的显著优势，将大数据分析技术与高校的公共英语网络课程教学结合起来是教学模式改革的一个好思路。但是在大多数院校的实际施行中，由于经验欠缺，使得这一项目成效虽有提升，然却差强人意。分析其症结，主要是在改革方式、教师培训以及教学管理上存在问题，要完善该项目，必须合理选择英语教学模式、加强教师队伍的建设和加强教学管理，下面具体展开论述。

1、合理选择英语教学模式

新时代英语教学模式主要分为三种，一是反转课堂，二是微创新课堂与小微课，三是慕课。每种模式均对应着不同的教学方法，反转课堂是将传统的授课模式完全反转，即知识点内容学习由学生课下在教学平台上完成，课堂不再用于知识点的讲授，而作为小组讨论和知识点答疑的场所，这种教学模式完全颠覆了传统的填鸭式授课模式，主张以学生为主体，充分发挥学生们学习的主观能动性，在英语教学中，还能提高学生们的口语交际能力，是一种高效的英语教学方式，适合校园网建设完善、硬件设备齐全的绝大部分高校，但是对学生们的自主学习能力要求较高。微创新课堂是介于反转课堂模式和传统教学模式之间的教学方法，它综合两种教学模式的优点，未完全摒弃传统课堂讲授知识点的教学模式，而是将课堂的课时分为了两部分，一般是以6：4的比例将课堂分为讲授和互动环节，并且还包括教学平台上的小微课，这种教学方式适用于个性化教学，规避了学生们不同自学能力的差异。慕课是大规模上课程的简称，是一种完全的网络在线教学模式，教师们将教学视频、教学课件、测验题、课程作业等完全到教学平台上，并设置作业提交期限、成绩提交期限以及课程截止日期，由学生们自主安排时间，这种教学模式脱离了实体的课堂，完全突破了空间的限制，适合于通识教育教学。三种教学模式各有优缺点，各大高校要依据自己学校教师、学生以及学校设施的齐全程度，因地制宜，合理选择教学改革的模式，切忌盲目跟风、不顾实际。

2、加强教师队伍建设

教师是教学活动的支持者，决定着教学活动的进程和质量，教学改革的实施与教师的能力密切相关，新时代教学模式的改革要求教师有着相当熟练的信息技术操作能力以及与时俱进的知识信息更新能力，因此对各大高校来说，积极引进新一代优秀教学人才以及加强对老教师的教学能力培训显得十分重要。积极引进人才，更换新鲜血液，加强能力培训是提升教师队伍整体专业素质的主要手段，只有建立高质量的教师队伍，才能保证教学改革的不断创新以及新思路的提出。

3、加强教学管理

教学管理工作是完善教学质量的重要保障，加强教学管理工作主要从以下几个方面展开。一是要基于经验总结和大数据分析为教师们的教学安排提供建议和指导，例如要能够依据网络大数据分析技术合理划分学生们的英语能力等级，并根据不同的等级区间实行分级教学；要能蛞谰荽笫据分析技术得出最高效的视频授课时长，并根据学生们的不同等级设置视频倍速调节按钮；要能够基于大数据处理技术给授课教师提出具体建议，以提高学生们的学习兴趣和自学能力，以发展学生们的个性化学习。二是针对新的教学模式，首先实行教学试点，然后根据教学成果验收不断改进该模式，直到形成比较完善的体系，再进行全校范围推广。三是加强对教师的监督，合理量化教学劳动成果，保证新型网络教学模式能够有效实施。

结语：

高校公共英语的网络课程教学是一种新的教学模式，它依托于网络技术的普及，而大数据时代的到来，则为海量网络数据的处理分析提供了可能，由此能够为依托数据的教学活动提供关联性分析，以此指导高校的英语教学，从而能够为学生制定个性化学习方案、提升教师的教学能力以及完善网络教学平台的建设。但是，目前大多数高校的英语教学网络课程建设在教学方式的选择、教师队伍的建设以及教学管理上还存在着一些问题需要解决。但无论怎样，大数据与高校公共英语网络课程教学的有效融合是大势所趋，因此各高校仍要积极探索，不断完善教育的革新。

参考文献：

[1]张燕南.大数据时代思维方式对教育的启示[J].教育发展研究，2013，45（21）：14-15

[2]宓秀梅.大数据时代的英语教学及教师角色定位研究[J].中国信息技术教育，2015，66（18）：71―72.

[3]杨永林. 从“慕课”到“小微课”：看大数据在教学中的应用[J].现代教育技术，2014，24（12）：45-46

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【关键词】小学数学 统计 课程理念 教学主张

【课题项目】本文系重庆市教育科学“十二五”规划2012年度小学教材修订专项课题“中澳小学数学教材难易程度比较研究（2012-JC-008）”、杭州师范大学人文振兴计划项目“国际视野下的中国小学数学课堂教学特色研究”的阶段性研究成果。

如今，在世界上的许多国家，统计已经成为中小学数学课程的主流内容，如美国、澳大利亚、中国等。与过去强调技巧、程序与计算的数学教学不同，有研究者认为，统计教育应注重学生对统计关键概念的理解及其统计素养与统计思想的培养。[1]

一、国际视野下的统计课程理念

重视培养学生的统计思想与统计素养的理念在世界各国的中小学数学课程标准中都有所体现，比如美国与澳大利亚，两国都颁布了国家层面的数学课程标准。

1.美国。

全美数学教师联合会1989年颁布的《学校数学课程的原则与标准》指出统计内容要基于调查，并要求学生动手模拟实验，强调在小学甚至幼儿园阶段就要在课堂中使用真实的数据，关注低年级学生处理数据以及根据数据进行预测的能力。[2]之后，在2000年颁布的《学校数学课程的原则与标准》中沿着上述思路，制定了如下的“统计分析与概率”标准：（1）准确表达能用数据表示的问题，收集、组织、展示相关数据并加以解答；（2）选择并运用适当的统计方法来分析数据；（3）发展并评价基于数据的推理与预测；（4）理解并运用概率的基础概念。[3]

2012年，美国了首部官方性质的课程标准《美国统一州核心课程标准》。在小学阶段，“测量与可能性”（一至五年级）以及“统计与概率”（六年级）是课程的核心内容。在一年级“测量与可能性”中有“表征与理解数据”的要求，具体需要“组织、表征并理解最多包含三个类别的数据，提出并回答有关数据点总数的问题……”在六年级“统计与概率”部分有两条要求：（1）发展对统计变差的理解，认识到统计问题需要包含对与问题相关的数据的预测；（2）总结并描述分布，在数轴上展示数值数据图。[4]

2.澳大利亚。

2012年，澳大利亚课程、评价与报告委员会制定并了《澳大利亚国家课程：数学》，指出“统计与概率”是其三个内容领域之一，并指出：统计与概率是并行发展的。学生认识分析数据并得出结论，他们表征、概括、理解数据并进行有目的的调查，包括收集、理解数据……他们发展不断熟练的技能从而批判性地评价统计信息，建立对数据的直觉。[5]事实上，类似的理念在澳大利亚之前各州的课程中已有所体现。

对每一年级的具体要求可分为“可能性”与“数据表征与理解”两部分，其中，一年级为：可能性——识别包含可能性的熟悉事件的结果，并用日常用语进行描述，比如“一定会发生”“不会发生”或“可能会发生”；数据表征与理解——选择简单的问题并收集相应的答案，利用物体或图片表征数据，描述展示结果。六年级为：可能性——用分数、小数和百分数来描述概率，利用适当的数字技术做少量与大量的可能性试验；数据表征与理解——理解并比较一系列的数据，理解在数字媒体及其他媒介中展示的二级数据。[5]

综上所述，可以看出：在学校统计课程中，美国和澳大利亚都立足于帮助学生掌握并理解与统计相关的一些重要概念如样本与取样、数据的收集与理解可能性、变差等，并能将这些重要概念与日常生活相联系，为他们以后进入社会更好地识别处理各种信息提供支持，并且都强调了利用信息技术与可能性试验的重要性。也就是说，要培养学生的统计思想并提升其统计素养，而非仅专注于数学公式的学习与概率的计算。

二、我国课程标准中对统计内容的要求

我国中小学统计课程的理念和内容与国际发展趋势是一致的。如史宁中等人指出的：“统计教育价值的核心在于逐步养成尊重事实、通过数据来分析问题的习惯，培养理解和把握随机现象的能力。中小学统计课程设计、教学设计的主线应该是，体现从收集数据到统计推断的全过程，建立统计直观。”[6]从2001年的《全日制义务教育数学课程标准（实验稿）》开始，“统计与概率”成为我国义务教育阶段的四个学习领域之一，强调要培养学生的“统计观念”，并在每个学段都作出了说明。

《义务教育数学课程标准（2011年版）》在实验稿课标的基础上指出，要让学生“经历在实际问题中收集和处理数据、利用数据分析问题、获取信息的过程……体会统计方法的意义，发展数据分析观念，感受随机现象”。在总体目标的知识技能部分有让学生“经历在实际问题中收集和处理数据、利用数据分析问题、获取信息的过程，掌握统计与概率的基础知识和基本技能”，在数学思考部分提到让学生“体会统计方法的意义，发展数据分析观念，感受随机现象”。并将实验稿课标中的“统计观念”改为“数据分析观念”，且将其作为十个核心概念之一。“义务教育阶段统计教学关键是发展他们的数据分析观念，使他们想到用数据，愿意用数据，能从数据中提取一些信息”。[7]数据分析观念是学生在有关数据的活动过程中建立起来的对数据的某种“领悟”、由数据去作出推测的意识，以及对于其独特的思维方法和应用价值的体会和认识，应包含三个要求：一是过程性要求，让学生经历调查研究、收集、处理数据的过程，通过数据分析作出判断，并体会数据中蕴涵着信息；二是方法性要求，了解对于同样的数据可以有多种分析方法，需要根据问题背景选择合适的数据分析方法；三是体验性要求，通过数据分析体验随机性。在小学阶段应尤其强调培养学生的数据分析观念并使其加强体会数据的随机性。

三、新课程理念下的统计教学主张

目前世界上包括中国在内的主要国家的中小学统计课程都强调统计思想的培养与统计素养的提升。课程的这种理念必然对课堂教学提出相应的要求并带来一些变化。在统计教学中，可能需要运用一些来自教科书之外的非常规的问题。比如这样一个问题（以下称“医院问题”）：

新生儿是女婴或男婴的可能性各占一半。根据记录，医院A中平均每天有50个婴儿出生，医院B中平均每天有10个婴儿出生。你认为这两个医院中，哪个医院更有可能在某一天出生的女婴达到或超过全部新生儿的80%？

a.医院A（平均每天出生50个婴儿）。

b.医院B（平均每天出生10个婴儿）。

c.两个医院发生这一事件的可能性相等。

d.没有依据可以预测哪个医院更有可能发生这一事件。

请简单解释为什么你这样认为。

很多教师可能对这样的题目感到陌生，不知在课堂中采用何种教学方式。根据统计课程的理念，我们应当鼓励教师在统计教学中有如下主张：

首先，教学目的需要关注发展核心统计概念，而非技巧与程序的学习。在统计课程中，有一些关键的概念需要所有的学生都能有深入的理解，比如数据、随机、变差、平均、取样、样本、总体等，在小学阶段的统计教学中就应当致力于促进学生对这些概念的理解。在实验稿课标中，明确指出“应避免单纯的统计量的计算”，要求淡化技巧与程序的学习。而在修订版课标中强化了“感受简单的随机现象”，要求利用骰子、硬币以及其他产生随机数的工具增加实际的体验。这种体验是无法通过计算获得的，其目的也是为了加强学生对上述核心统计概念的理解。比如在医院问题中，需要明确其中包含的关键统计观念至少有二：一是理论概率与现实发生的频率是有差别的，虽然理论上每个新生儿是男婴或是女婴的可能性都是一半，但某一天的新生儿中并不总会是男女各一半；二是样本容量大小与偏离理论概率的变差的关系，即样本容量越大，偏离理论概率的变差越小。因此教学的目的需要指向这两个观念的理解，而非某些统计量的计算。

其次，在课堂上通过活动创设合理的模拟情境，尽量使用真实的数据促进学生的理解。为了促进学生对关键统计概念的理解，需要创设合理的情境，让学生在真实的调查或体验中加深理解。但是有些现实情境往往不容易在课堂上实现，比如，在课堂上不太可能带学生到医院中实地调查出生的男婴跟女婴的比例。但是不能因为真实的情境难以创设，教师就在课堂上放弃让学生体验的机会，而在教学中采用简单的告知或者单纯的理论计算的方式。这就需要教师找到学生更为熟悉的情境进行替换，前提是两个情境背后蕴含着相同的统计原理。比如就医院问题而言，生男婴或女婴的可能性都是一半，而扔硬币得到正面与反面也是随机的，可能性也都是一半。这时就可以让学生自己动手扔硬币，正面记为男婴，反面记为女婴（反之亦可）。通过得到正面或反面来体验出生男婴或女婴的可能性与随机性，并利用在课堂上得到的真实数据，让学生体会扔10次硬币得到8次正面要比扔50次硬币得到40次正面更容易发生。经过这样的模拟活动之后，再让学生回到医院问题，就更容易理解相对医院A（平均每天有50个新生儿），医院B（平均每天有10个新生儿）更有可能在某天出生的女婴达到或超过80%。

第三，运用恰当的信息技术帮助学生验证猜想，通过探索并分析数据来发展学生的统计思想。在课堂教学中现代技术的运用是提升学生统计素养的重要手段，不仅仅将现代技术作为计算工具，更重要的是用来分析数据，还可以更便捷地进行大量的模拟试验。因为很多时候，课堂上并不允许学生充分进行足够多次数的真实试验。在让学生体会了次数较少的试验之后，可以利用信息技术来大量扩展试验的次数。比如针对这一问题，可以用计算机模拟成千上万次扔硬币的结果，来探索得到正面与反面的次数，以帮助学生发现正反面比例的发展趋势与最终模式。也可以利用计算机模拟现实情境，展示出不同数量（10、50、100甚至更多）的新生儿中的女婴的比例，进行多次重复的试验并让学生记录不同的结果，通过观察让学生理解当新生儿数量较少时，女婴比例更容易出现一些极端值（接近1或者0），而当数量较多时，比例更接近理论上的概率50%。通过这样的模拟试验，学生更容易理解样本容量与偏离理论概率变差之间的关系。

第四，鼓励课堂讨论，通过多种评价方式评估学生的统计思想的发展。在统计之中，并没有绝对的正误，只有适合某种情境的更好的统计方式，这也是与传统的数学课堂教学的不同之处。因此，需要在课堂上让学生充分展开讨论，说明选择某种统计方式的原因以及对结果的预测。在上面这一问题中，让学生简单解释为什么这样认为非常重要。因为对于学生来说，更重要的是要让他们说出选择某个答案的原因并对其进行合理的评价，以此可以看出其对统计概念的理解以及统计思想的发展程度。有不少学生可能会在一开始选择答案c，认为两个医院发生这一事件的可能性是一样的，因为在理论上每一个新生儿是女婴的可能性都是一半，不论在哪个医院中都是一样的。只有让学生体验了相应的活动之后，他们才能加深对样本容量与变差之间的关系的理解，从而认识到b是更合理的答案。在这一过程中，教师不仅需要关注学生能否选择正确的答案，更需要认识到学生对统计中关键概念的理解的发展才是最重要的。

四、小结

简言之，统计的核心价值在于数据的收集、处理与分析，以及在数据与随机性的基础上作出判断与预测。相比知识的掌握，更需要一种思想、素养以及能力的发展。这正是学生在现实以及未来的数字化世界与信息化社会中学习与生活所必需的。然而，在课程的实际实施过程中，由于一些教师并不能很好地理解统计的关键概念及其教学的核心价值所在，并不清楚学生在统计学习上的要求，在教学中出现了偏差，导致了课程实施上的诸多问题。因此，数学教师要更好地理解统计的关键概念并对课程理念作准确深入的解读，最终在课堂上选择合适的方式进行教学。

【参考文献】

[1]Garfield，J & Ben-Zvi，D.Developing Students’Statistical Reasoning[M].Milton Keynes，England.Springer，2008.

[2]National Council of Teachers of Mathematics（NCTM）.Curriculum and Evaluation Standards for School Mathematics[S].Reston，VA：National Council of Teachers of Mathematics，1989.

[3]National Council of Teachers of Mathematics（NCTM）.Curriculum and Evaluation Standards for School Mathematics[S].Reston，VA：National Council of Teachers of Mathematics，2000.

[4]National Governors Association and the Council of Chief State School mon Core State Standard for Mathematics[EB/OL].http：///Math.

[5]Australian Curriculum，Assessment and Reporting Authority（ACARA）.Australian Curriculum ： Mathematics[EB/OL].http：//australiancurriculum.edu.au/Mathematics/Curriculum/F-10.

[6]史宁中，孔凡哲，秦德生等.中小学统计及其课程教学设计[J].课程·教材·教法，2005，25（6）：45-50.

篇(6)

[关键词] 初中数学；数学课程标准；数据分析观念；数学素养

一、初中生培养数据分析观念的意义

课程标准认为数据分析观念主要指：在现实生活中处理问题时先做调查研究，收集到有用的数据，分析数据中蕴含的信息并以此为依据做出判断；掌握解决问题的多种方法，能根据问题或实际情况选出合适的方法；体验数据分析中的随机性，在足够的数据中发现规律。[1] 也就是说在数据分析观念的指导下，学生能够用适当的统计分析方法对收集的大量数据进行分析，提取有用信息或形成结论，从而对数据加以研究和概括总结。观念指导实践，培养学生的数据分析观念就是培养学生形成有效的问题解决策略，在数据中发现价值从而指导决策。数据分析观念的形成需要学生经历数据统计分析的全过程，包括调查研究，收集、整理、分析数据并做出预测和决策，再进行交流、评价与改进，进而形成对数据处理的思维。

二、初中生数据分析观念现状

课程标准将原来培养学生“统计观念”的目标改成如今的培养学生“数据分析观念”，是为了让学生对数据有一个宏观的把握并能利用数据分析观念解决问题。而学生，甚至是一些教师，没有意识到概念的转变意味着学习方式和教学方式的转变，仍然以升学考试各知识点的占比作为学习的主体，为学习而学习，为升学考试而教。教师应该利用教材的系统性安排，为学生合理设计教学计划，以培养学生的数学素养和数学能力为最终目的，唯此才能从根本上提高学生的数学学习能力。

学生的数据分析水平一定程度上反映了数据分析能力。据调查统计，[2] 不具备数据分析观念的学生和能够建立数据表征但不明白目的和作用的学生占调查的初中生一大半。教师因为过于注重对频率和概率的概念性教学，使学生不能够正确认识频率与概率的关系，也不会从数据分析中找到规律。学生数据分析水平不高的原因主要是教师在教学中重计算、轻体验，重讲授、轻探究，重得分、轻能力，重结果、轻过程。[3]

三、课堂培养策略

1.提升学生兴趣

培养学生的数据分析观念，要让学生主动参与课堂学习。教学中适当地使用情境教学法，将生活实际问题转入数学知识的教学中，能够激发学生的探究欲望，促进学生建构数学知识体系和迁移知识。情境的设置可以包括对天气预报的准确程度进行预测、商场打折促销活动的折扣程度，甚至是银行存款利率变动的原因分析等，依据学生的知识掌握情况和课程进度向学生抛出与日常生活，与民生息息相关的事件，引发学生关注，学生在教师指导下认识到数据分析给解决这些问题带来的便利。

随着教学的深入，学习难度提升，教师情境教学方式要让学生进入到对数据分析的体验过程中，亲历数据的收集、整理、处理、分析和做出判断，在体验中形成数据分析意识，提升数据分析能力。例如，对“随机事件”的教学，教师提出骰子抛掷后正面朝上的点数的可能性，先让学生提出自己的观点，然后教师给学生骰子让学生分成若干小组自己尝试抛掷10次、20次、30次甚至更多次并将每一次结果记录下来。抛掷完骰子后，教师让学生汇总数据并汇报6个面分别朝上的次数占总次数的比例，接着将每个组得出的结果展现给学生，学生会发现结果不尽相同，汇总所有小组的结果后，不同点数分别朝上的占比还是可能与所有小组都不一样，由此引出随机事件的概念。学生通过这一过程体验到数据的收集、整理、处理过程，形成处理问题通过数据来做出判断的意识。

2.掌握数据辨别能力

数据分析是个应用性较强的活动，日常生活中经常要运用到各种数据分析，但怎样在众多数据中提取有效信息为我所用，学生对此还很不清楚。因为不管学习还是做题时，经常是给出的数据都是有用数据，没有其他数据掺和进来混淆对数据的分析活动，可现实生活中，同一个事件产生的数据不止一种。这就需要教师留意培养学生理智选择数据进行分析的意识，对数据抱有质疑态度，才会深入数据的形成过程，理解每一组数据代表的信息。

例如，给出一组数据：65、72、60、65、88、90、70、65、65，假设是某班一次考试成绩，教师向学生提问：如果要分析学生的整体水平，要怎样利用这组数据呢？不少学生可能认为计算出所有成绩的平均数就是这次考试的整体水平，而这个平均数约为71分。这时候教师可以让学生思考：平均分71分和占了全部数据的4/9的65分哪个更能代表这个班的总体水平呢？由此引入“众数”的概念――一组数据中出现次数最多的数值，叫众数，并且让学生认识到，平均数与众数都是对整体数据进行分析，但平均数是反映数据的总体平均水平，而众数则反映数据的多数水平，虽然用以代表数据可靠性相对差一些，但它不受极端数据的影响，求法简便，适用于大面积的普查研究或非数值型信息。通过这样的教学设置，学生既学到了新的知识点，同时也掌握了在不同数据和问题中辨别数据、利用数据的能力，在面对数据时，能有意识地辨别、选择有用数据。

3.强化分析能力

教学中教师经常花更多的精力让学生读图作分析，忽略了让学生知道并掌握这个图表要在什么诉求下形成，什么情况下用别的图表形式来呈现数据。而让学生会选择合适的方法分析数据，能更直观地显示数据分析结果，有助于提升判断的准确性。教学中可以引导学生体验在同种数据下各种图表的产生和形成过程，比较数据分析方式的差异，找出最优数据分析方法，提升数据分析观念。

通过让学生对比各种类型图表，学生会发现，柱状图比表格呈现稍微直观一些，而折线图比柱状图对波动的表现更为直观。比较柱状图和折线图，会发现柱状图较容易比较数据之间的差异，而折线图在表示数量多少的同时，还可以反映同一事件在不同时间的变化情况。这种体验分析，提高了学生辩证思考和分析问题的能力，学生能够建立起在不同需求下分析处理数据的观念，并知道如何选择分析方法，然后依据数据的趋势进行预测并给出合理建议。

4.课后锻炼策略

观念的形成不能一蹴而就，数学思维能力需要在不断的锻炼中获得提升，使能力得到提高进而促进良好数据分析意识的形成，而良好的数据分析观念能推动向应用能力的转化。实际生活中有太多可以让学生发挥数据分析意识去解决的问题，教师对学生的课后作业可以不用局限于教材教辅提出的练习，而是让学生自主选择一个主题，自己亲历提出问题，收集、筛选、分析数据并得出结论的过程。例如，对学生每天放学后从学校回到家的时间进行统计分析，调查身边同学所喝矿泉水的品牌，看篮球赛时对不同队员的投篮次数进行统计并分析等等。相比于埋头在习题中，这些有趣的观察记录活动更能吸引学生的兴趣，发挥主观能动性去参与，也有利于培养学生全面、客观、务实的数据分析意识。

参考文献

[1]中华人民共和国教育部.全日制义务教育数学课程标准[M].北京：北京师范大学出版社，2011.

[2]张宁.初中生数据分析观念发展水平及教学成因研究[D].重庆师范大学，2013.

篇(7)

关键词：高职；计算机信息管理；专业建设

一、引言

一方面，中国GDP增速从2012年起开始回落，2012年、2013年增速分别为7.7%、7.7%，到近两年保持在7%左右，这是经济增长阶段的根本性转换。中国告别过去30多年平均10%左右的高速增长，经济发展进入“稳增长、促改革、调结构、惠民生、防风险”阶段。另一方面，IT产业在过去5年的时间里，经历了28%的增长速度，是同期的国家GDP增长速度的三倍，对GDP增长的拉动作用已经进一步增强，对我国国民经济增长的贡献率不断提高。IT产业占全国工业比重达到12.3%，占GDP的9.1%，成为第一大产业。未来一段时期，我国将促进IT产品更新换代，推动我国由IT大国向IT强国转变，并进而推进国民经济信息化进程，用信息化来带动工业化，走出一条新型的工业化道路。因此，在当前经济和社会发展新形势下，培养并且储备高素质的IT人才显得非常重要。

二、当前计算机信息管理专业建设存在的问题

传统意义上认为，计算机信息管理是计算机科学与管理学的交叉学科，该专业学生需要学习计算机技术和企业管理相关领域知识，毕业后可从事信息系统的开发、应用、维护等工作，可通过数据管理与分析等技能为企业决策提供支持。当前，随着中国经济的发展减速转型，相关企业对信息系统（如ERP)相关专业人才需求在萎缩，而另一方面，随着互联网、云计算、物联网以及信息产业的深入发展，海量数据已经成为可利用、有价值的重要战略资源。而对企业的数据资源，尤其是巨量数据进行处理、统计分析，挖掘数据中隐藏的价值，为企业发展战略提供决策支持，日益重要，需求日益旺盛。因此，当下应深入开展市场调研，了解行业发展趋势，理解企业发展对人才的需求，着手对计算机信息管理专业培养目标、专业培养方案、课程体系等进行调整与改革，培养满足企业用人需求的、适应IT行业尤其是大数据领域发展趋势的信息化高技能人才。

三、新形势下计算机信息管理专业建设思路

下面以我院在计算机信息管理特色专业建设中所做的探索与研究为例，进行总结。

1.校企合作是当前专业建设形成特色的必由之路

校企合作是在学校和企业之间建立的一种“互利共赢”合作模式。我们的思路是校企合作调研，确定人才培养目标，共同制定“工学结合”人才培养方案。通过与企业管理者、工程技术人员共同分析信息处理、数据管理、数据分析等职业岗位所需的知识能力、技能要求，确定专业课程体系。根据企业信息化实际工作过程系统化课程，根据工作岗位知识、能力、技能要求确定课程内容，以掌握信息系统、数据分析系统的设计、实施、维护等技能为核心内容开展训练。以项目引领、任务驱动等多种模式开展与企业实境紧密结合的情境教学；同时将企业文化、职业素质教育融入到学习的全过程。专业理论学习和实践技能训练交替进行，校内主要进行计算机信息管理的理论知识学习和技能操作实训；校外实训基地带薪顶岗实习，在真实企业环境下开展职业综合素质养成训练，使学生的职业能力得到显著提高，成为高素质、高技能、可持续发展的专业人才。

2.面向企业信息化、数据分析/大数据分析岗

位构建专业课程体系根据人才需求调研结果，我们将计算机信息管理专业就业岗位群核心能力分解为计算机基础应用能力、数据库技术应用能力、ERP应用与维护能力、网络基础应用能力、数据分析/大数据分析能力，对照这些核心能力，建立相应课程模块。为培养学生相应的职业能力，对应开设的主干课程如下。（1）计算机基础应用能力：计算机应用基础、Excel数据分析、计算机组装与维护；（2）数据库技术应用能力：SQLServer企业级数据库技术、MySQL数据库技术；（3）ERP应用与维护能力：企业经营管理、基础会计学、ERP原理应用与实训；（4）网络基础应用能力：计算机网络基础、Linux操作系统；（5）数据分析/大数据分析能力：SPSS数据分析、大数据技术基础、大数据分析项目。课程设置中突出实践性，实践实训学时占全部课程的百分比约为80%左右，能够体现出专业的特色，达到培养高素质技术技能型专门人才目的。

3.教学组织与教学方法改革

加强校企合作，将企业文化引入课堂，将企业一线技术人员请进课堂，让学生尽早接触企业岗位需求和文化，按照“课堂学习——课程实训——企业实训——顶岗实习”等环节组织教学，改进教学方法与手段，不断推进课程项目化改革，使学生掌握企业一线岗位需求技能，实现“零距离”就业。

4.教学资源建设

以信息化课程资源建设为重点，着力做好核心课程资源建设，校企合作、产学结合，引入企业项目案例，将企业项目根据工作流程，序化为一组可在课堂上分步实施的实训任务，通过实训任务锻炼培养学生的职业技能。教师将项目实训完成过程录制成MOOC视频，放到学院MOOC平台，学生可以通过PC浏览器或手机APP学习。在MOOC平台上，为每门课建设包含课程标准、课程教学设计、教学视频、课件、案例、作业、题库等在内的课程资源，使MOOC平台成为教师教学、学生学习、教学互动的线上平台。MOOC平台可以辅助教学与课程考核，将教师尽量从这些工作中解脱出来，将更多精力用于课程资源建设，用于课程改革与专业建设中。

5.优秀的教学团队是专业特色建设的根本保证

加强师资队伍培养，鼓励教师进入企业一线实践锻炼，鼓励教师带学生参加企业顶岗实习，将企业工程技术人员请到学校课堂，聘请企业工程技术人员作为专业兴趣小组校外指导老师，将专业教师、企业讲师和优秀学生组成团队，积极参加各类职业技能竞赛，积极承接各类企业项目，通过竞赛、项目锻炼教师和学生。

6.不断完善专业实践实训条件

高职毕业生的特点是职业技能高，而这与学生在专业的职业化实践环境中不断训练是分不开的。为此，我们对专业现有的信息管理实训室进行改造，为实训室配备一台高性能计算机作为ERP服务器和数据库服务器，满足ERP专业方向建设改革需要。同时，新建一个数据分析与大数据实训室，配置高性能服务器和PC机，利用云计算Docker虚拟化技术搭建实训教学系统，选用主流计算框架与分析模型，将数据分析与大数据技术应用到企业级项目中，将理论知识、实训教学与项目实践融合，由浅入深，循序渐进，逐步提升学生的职业技能和项目实践能力。

四、结语

进入21世纪后，信息技术飞速发展，给人类的生产和生活带来了深刻影响。IT产业已经成为推动国家经济发展的主导产业之一。IT产业的竞争就是人才的竞争，高水平的IT人才培养和队伍建设是走向IT产业大国和强国的前提条件。对于职业院校来说，只有深刻把握时代脉搏，紧跟行业发展趋势，深化专业建设与课程改革，服务国家发展战略和地方经济发展需要，才能不负国家、社会和人民的重托，为国家和社会培养出一流的高素质、高技能应用型技术人才。

参考文献：

[1]管莹.高职院校计算机信息管理专业建设与课程改革[J].信息技术与信息化,2014,(4):20-22.