当今社会信息技术发展迅速,被广泛运用于各个领域,也越来越需要高素质的信息人才。计算机教学作为培育信息人才重要教学手段,作为学生的必修课程,学好计算机对学习和工作都有着积极意义,而大数据在当前也被更多的人所重视,如何发挥大数据的积极作用改善当下计算机教学模式,成为当前急需解决的问题。大数据驱动下计算机教学,可实现精准教学,本文对大数据在计算机教育中的应用,当下计算机教学存在缺陷进行分析,为打造高效计算机课堂提供一定理论基础。
计算机教学效果评估
当前计算机教学中,没有注重学生的课堂主体地位,学生的实操技能掌握较弱,这一现象也无法满足当代社会对信息人才的需求。在计算机教学中离不开大数据驱动,这就要求教师改变传统的教学模式,将大数据与计算机教学模式相结合,提高学生的信息素养,加强学生对计算机技术的掌握。计算机作为公共必修课,对促进学生思维有着积极地促进作用,但是当前教学中存在以下几点问题:
第一,教学模式笼统,计算机需要学生动手实践,但是在教学过程中教师往往使用文字,让学生对计算机知识进行理解。学生个体差异较大,对知识掌握程度因为个体的不同,掌握程度不同,当前教学模式无法满足学生个性化需求。
第二,教学内容没有与时俱进,当前教学还是过于注重课本上的内容,授课过程中主要采取PPT教学,学生对知识的汲取来源有限,所学内容过于浅显,与社会所需人才不相符,对学生综合发展也有着一定的制约。
第三,授课过程单一,教师还是习惯于灌输式教学,学生在课堂上缺乏主动性,与教师沟通较少,课堂氛围低迷。在教学中,教师没有注重协作学习的作用,学生的课堂参与度较低。
第四,考核模式较为单一,只重视学习对理论知识的掌握,以期末考试作为定论,不注重学生对技能知识的掌握和实操能力的发展,无法提高学生对计算机学习的积极性。
大数据驱动的计算机教学优化策略
优化教学模式
改变传统以教师为主体的教学模式,将学生需求放在授课的主体地位。教师要考虑学生间个体差异的不同,在教学过程中可以采取分层教学,可以在课前用基础理论知识和简单实操调查学生对计算机的掌握程度,并根据调查结果制定科学地教学分层目标,如:对于计算机能力掌握较弱的学生,先将提高学生对理论知识的掌握作为该阶段教学目标,在后续教学中逐步推进学生对实操技能的掌握;对于理论知识较好,但是实操技能较弱的学生,注重锻炼学生的实操能力;理论知识和实操技能均好的学生,推动其自主探索能力的发展,可让其带动基础较弱学生共同学习。教师要在大数据驱动下,构建相应的目标树,如素质目标位于顶端,底层由团队合作、计算思维、小组合作、项目式作业构成,每个底层的小目标可以检验学生对课堂教学的掌握程度。在教学过程中,教师也要跳出课本的局限,利用大数据,将文字、图片、实际案例与课本内容相结合,激发学生对课堂参与兴趣。将大数据与计算机教学相融合,既符合当代社会发展需求,又可以利用大数据,将学生日常课堂表现、测试成绩等进行综合建立数据库,教师可以根据数据库对每个学生的发展情况进行充分了解,制定相应的教学模式,实现个体化教学模式,促进学生计算机能力得到综合发展。
优化教学过程
在大数据驱动下,线上、线下混合教学已经成为一种新的模式,教师要利用好这一模式,将教学过程贯穿在课前、课堂上、课后。课前教学就是线上预习,教师先用软件构建一个网络教学平台,将学习资源上传其中,学生登录后先对课堂学习内容进行预习,进行自我消化,对于不懂之处,可以在下方与同学间进行讨论,课前预习可以帮助学生加深所学知识的印象,便于在实际教学中对知识进行透彻理解。
课堂上教学,教师可以采用情景教学,在课程导入过程中,可以用学生感兴趣的事物进行导入,如何制作个性化的个人简历,满足学生需求的同时,提高学生对课堂参与度。在教授新的知识内容前,可以对所学的知识进行复习,强化学生印象。教师在授课过程中,要尊重学生的课堂主体地位,在课堂上多使用互动教学,提高课堂氛围,让学生积极主动参与到课堂教学中来。在新知识授课结束后,教师要对学生的掌握程度进行实时检测,根据随堂练习,对学生不理解的知识进行重点讲解。计算机教学主要是促进学生的实操能力,在随堂练习中,教师可以采取小组作业的模式,设置能较快完成但又稍微复杂的作业,小组作业中,学生间的沟通增多,思想存在碰撞,都有利于促进学生对计算机技术的掌握。随堂作业完成后,可利用小组自评、小组互评的方式,促进学生计算机思维能力的发展。
课后教学,如拍摄纪录片,以小组为单位协同合作,合作过程中学生的团队合作能力得到发展,计算机教师要注重对学生多方面素养进行培养。教师也可利用线上教学平台,开展答疑解惑直播,对于学生存疑的问题,通过直播为学生解答,保证学习的时效性,也可在后台不定时开展摸底测试,测试可以很好地反映出学生对知识技能的掌握,在测试中,对于学生普遍掌握较差的知识内容,教师在课堂教学中,可以重新重点讲解,帮助学生更透彻了解相关知识内容。
优化教学评价
传统的教学评价主要是通过考试成绩、课上签到对学生进行评价,在大数据驱动下,教师可以对学生的整个学习过程进行评价,实现个性化、多维度、多阶段的教学评价。个性化评价就是对每个学生的学习状态进行全面记录,如在课堂教学中参与谈论的次数、对课前的预习程度、课后提问程度等,根据这些画出学生专属自画像后进行评价;多维度评价是不局限于教师对学生的评价,也注重学生内部对彼此的评价,互相评价可以帮助学生认识到自身的不足之处,推动学生后续的全面发展。
教学干预
教学干预是对学生在学习过程中存在的问题,及时发现,及时干预,在大数据驱动下,教学干预可以帮助教师对教学过程进行优化,打造符合学生需求的课堂教学模式。当教学达到教学目标时,教师可以合理利用大数据,对学习过程中的数据进行分析,如根据线上任务完成数据、随堂检验数据、小组作业完成数据,找出作业随意提交、视频观看时长较短、问题较少、小组合作意愿低的学生,对其进行干预,找出问题所在,提高学生参与计算机教学的兴趣。在干预过程中,教师可以选择分级干预的方式,从整体干预到小组,再从小组干预到个体,实现一对一的干预,并将干预前和干预后的学习情况、作业情况等进行比对。
结束语
大数据驱动下对专业人才的需求逐渐增多,计算机教师要从传统的教学模式中走出来,利用好大数据,可采取线上、线下混合教学模式,在课堂教学时采取情境教学,激发学生参与计算机课堂的兴趣,促进学生对计算机知识的掌握。对教学评价进行优化,教师评价、学生自评、互评,都是为了学生在评价中意识到自身的长处和不足,实现学生的全面发展。（杨振鹏,南京财经大学红山学院）