摘要：信息社會大數據技術對人們的生活和社會的發展產生了巨大的影響，高等教育結合大數據技術適時改革是未來發展趨勢。本文分析了大數據在國內外高校教學中的應用探索，以及大數據技術對高校教學模式的影響，提出了在高校大四學生中應用大數據技術進行教學改革探索的方案和措施。關鍵詞：大數據;大數據技術;教學改革;教學模式大數據誕生于人們對數據搜集能力、傳輸能力、存儲能力和處理分析能力的發展和跨越基礎上，已在各行業掀起了變革的巨浪，發展潛力巨大[1]。著名管理咨詢公司麥肯錫認為大數據是大小超出了常規數據庫軟件工具獲取、存儲、管理和分析能力的海量復雜數據集。亞馬孫認為大數據是任何超過了一臺計算機處理能力的數據量。從宏觀角度來講，大數據是融合物理世界、信息空間和人類社會三元世界的紐帶。谷歌借助云計算搜索引擎推動了大數據的應用和發展。在教育領域，在教與學的過程中，也蘊藏著有價值的海量大數據，怎么有效挖掘、分析和利用這些海量數據來促進教學，是當今教育界研究的熱點內容。未來十年將是一個“大數據”引領的智慧科技時代。隨著QQ、微信等社交網絡的逐漸成熟普及，移動帶寬迅速提升，云計算、物聯網應用更加豐富，更多的傳感設備、移動終端接入網絡，由此產生的數據急劇增長，速度比歷史上的任何時期都要多都要快。IDC在《數字宇宙膨脹：到2020年全球信息增長預測》指出，數字信息每年按幾何級數遞增，到2020年，數據量將超出人們想象，達到40ZB。據麥肯錫數據顯示，2009年美國教育部某信息系統數據庫存儲的數據達到近270PB，入選2009全美十大數據生產貢獻排名，教育已成為大數據重要源泉之一[2]。教育意味著未來，抓好了教育，就預示著掌握了未來，所以教育始終是民生之本，是國家和政府高度重視的領域，教育改革始終是一個不斷探索的課題。在大數據時代快速推進之際，探索新形勢下的教育體制、模式和方法，對促進我國教育發展具有長遠意義。1國內外對大數據在高校教學中的初步探索1.1國外高校對大數據應用的探索大數據技術必將改變我們的生活，也必將推動教育模式產生巨大的變革。2011年秋天，斯坦福大學一門人工智能網上課程受到熱烈歡迎，190多個國家約16萬學生參加學習，2萬多人通過了考試，獲得認證。課程講授者Thrun教授，創辦了在線教育平臺Udacity。斯坦福大學的Ng教授，把自己的課程放到了互聯網上，全球有十幾萬人注冊，在網上聽他的實時講授，同時還和斯坦福大學在校生做同樣的作業、接受同樣的考核。Ng教授2012年4月成立了Coursera，和普林斯頓、斯坦福、密歇根大學和賓夕法尼亞大學等大學結盟，提供社會科學、物理、工程學等課程。2012年11月福布斯發表文章《一個人，一臺電腦，1千萬學生，可汗學院如何重塑了教育》。因為“大數據”的技術背景，哈佛和麻省理工也把課程免費上網，收集最多的學生學習行為數據，研究開發更好的在線教育平臺，強化學校品牌效應。1.2國內高校對大數據應用的探索硬件的高速革新和軟件的高度智能，國內也掀起了新一輪教育信息化的浪潮。清華大學、北京大學、上海交通大學和復旦大學等，也都開始提供免費網絡課程。國內多個省市先后實施了建設教育信息化公共服務平臺，推進數字校園實驗工作，建立“數字化學習”試點學校，開發“微課程”，試點“微學位”，開展“翻轉課堂”活動、推進1對1“E課堂”教學實踐等一系列教育改革新舉措。1.3研究趨勢現代信息世界已經發酵出第三次工業革命，具體到教育和高等教育領域，云、物聯網和基于云和物聯發展所帶來的大數據趨勢，是變革的技術因素，向大數據時代、知識時代跨越。目前僅就知識而言，教育資源所經歷的平臺開放時代、內容開放時代、校園開放時代是前所未有的。教育發展的未來模式將是：視頻成為主要載體，教育資源極其豐富;翻轉課堂;按需學習;終生學習;不以年齡劃線;距離不再是問題，在學校之外在異地發生等等。千百年來，知識載體的變化，決定了知識本身的價值。簡牘時代，知識被教師壟斷，師生的等級觀念由此誕生;印刷時代，知識變得廉價，教師的作用變成講授服務;信息時代，知識更容易獲取，教師成為學生的朋友和教學過程信息服務的組織者、主持人和教練。數據挖掘和數據分析軟件可以階段測驗學生表現，幫助教育者研究能夠預測其效果的學習模式。面向服務、面向創新和面向過程成為教育的重點，云和大數據為基礎的教育資源共享、教育模式語言與教育空間設計、學生個性和天性培養成為教育發展趨勢。信息時代大量的知識創造和服務業的興起，行業技能專能和社區教育，將不斷壯大發展。高等院校的教學模式、教學定位等都將有很大的變化，推動高校不斷應用的代表性開源系統有Twitter的Storm、Yahoo的S4、Linkedin的Kafka和Apache的Nutch等[3][6]。批處理模式的典型代表是Google的MapReduce模型。2)教育大數據分析技術教育分析技術來源于大數據在商業領域的應用，如淘寶網根據用戶的瀏覽軌跡推斷用戶對產品類別的偏好。教育分析技術以學生群體為主體，借助于網絡在線平臺和移動終端軟件，跟蹤采集挖掘分析學生學習的整個過程，以提高學生學習質量和學習效率，并對學生未來需求趨勢進行分析和預測，拓展發展空間，提高競爭力[7]。深度學習和知識計算是教育大數據分析的基礎，可視化是數據分析的關鍵技術和數據分析結果呈現的關鍵技術。深度學習深度學習的起源可以追溯到神經網絡和后向傳播(BP)算法，2006年多倫多大學的Hinton等人提出無監督的逐層貪婪的預訓練(greedylayer-wisepre-train)方法，掀起了深度學習的浪潮。近幾年，深度學習在自然語言理解、語音識別、人臉識別、圖像搜索等應用領域取得了一系列重大進展[8]。而在教育領域，深度學習研究集中在學生線上視頻學習時間分析、學生參加網絡活動的行為分析等方面。知識計算對大數據進行高端分析，需要從大數據中抽取有價值的知識，構建成支持查詢、分析和計算的知識庫。目前，世界各國建立的知識庫達50多種，知識應用系統達100多種。知識計算的基礎是構建知識庫，包括知識庫的構建、多源知識的融合、知識庫的更新等。教育領域，基于機器學習、信息檢索和數據挖掘的智慧軟件構建了一個高度個性化的智能網絡平臺，實時反饋學習過程信息，可以幫助對學生做出評價、對教育做出決策?？梢暬夹g可視化技術在大數據領域的應用主要表現在數據分析工具的可視化和數據分析結果的可視化[9]。對大規模、高維度、多來源、動態演化的大數據信息，開發可視化分析工具，使普通人員也可以輕松上手操作實現自動分析。對大數據分析結果應用有效的可視化技術(交互式展示、超大圖動態化展示)，有助于用戶理解和輔助做出實時反饋和決策。教育領域，教師可以使用數據可視化工具來研究學生的學習模式，修正課程以引導學生進行有效學習和滿足學生個性化學習需求。2.3.3大數據處理平臺和工具在原有的關系型數據庫RDBMS，很難處理大數據時代產生的大量非結構化數據的背景下，基于Google三大核心技術GFS、MapReduce、BigTable的Hadoop和NoSQL數據庫技術應運而生，為海量大數據的處理提供了強大的技術支撐。國內的教育大數據平臺，也已經起步并開始應用，如超星公司的超星爾雅和泛雅，已經和國內多所高校合作，用于這些高校的教學，其SPOCs和混合學習的模式，正在漸漸被接受和付諸實施。2.3.4未來教育將是一項以支持和服務為核心的系統工程源于網絡和大數據提供的爆炸式的知識，未來教育不再是標準化、歸一化、規范化的教育，而是按需學習、終生學習，充分發掘學生自身原有的積極性和天分，實現自組織學習[10]。大數據時代使人們接收知識更加方便了，但是就和印刷術的發明和普及，使人們接觸知識的機會增多了，但教師的數量并沒有下降，反而升高了一樣。大數據時代，對于爆炸的信息，需要很好的甄別、引導和指導，去除無用的垃圾信息，所以對于學校和教師的需求不降反升。此時的教育，主要是根據學生的興趣和個性特質，建立“以學生為中心”的智慧教學模式，規劃指導跟進學生的培養，與學生有更多的互動和交流，以支持和服務為核心貫穿學生培養的整個過程。3大數據在高校教學改革中的應用實施3.1我院現狀大數據改變了高校教與學的模式，但這個過程是循序漸進的。我們學院首先在大四學生中進行試點。大四學生第七學期的學習有這樣一些特點，學生基本分為三個陣營：(1)外出培訓工作;(2)考研考證照考公務員考選調生;(3)在校內繼續學習?；谝陨锨闆r，大四第七學期的課堂到課率普遍不高，對大四學生的課程考核也相對寬松，這就造成大四第七學期的課程形同虛設，根本沒有達到本專業的人才培養目的和預期，而大四第七學期的課程又基本都是比較重要的專業課、實踐課，是專業人才培養方案中比較重要的部分，并對學生未來就業影響頗深。3.2改革措施基于以上情況，我們實施了以下改革措施。1)個性化差異化教學：大四第七學期的課程全部作為選修課，設置的門數和種類更加多樣化，學生根據自己的興趣和職業發展規劃，自由選擇其中的4-5門課，選修夠最低學分要求，對最高學分不進行限制，鼓勵多選。2)化解學生學習時間和地域限制的矛盾：學習方式改革，利用大數據技術，借助網絡，將課程教學視頻根據教學安排，上傳網絡，使學生可以在任何地點自由安排學習時間，這對于在外培訓工作的學生，十分方便。對于校內考研和學習的學生，也可以自由安排學習時間，提高學習效率。3)重視學生學習的過程性評價：學生必須要完成規定的課程學習學時，每次課安排有課前測試，課后測試及作業。課前測試，課后測試，學生能夠實時查看到測試成績，課后作業要求學生在規定的時間內提交，課程教師要在規定的時間內批改完畢，并將成績發布到網上，供學生查看，對不合格的作業，要告知學生重做。學生的課程成績由學習的所有各階段的所有成績匯總而成，所以學生必須重視和認真對待每次的學習、測試和作業。4)師生互動交流：教師和學生間的互動交流方式多樣，可以通過線上論壇討論答疑，也可以利用移動終端的便捷，建立課程QQ群或微信群，進行交流。教師將作業、要求、提醒等信息及時發布網絡和交流群中，引導督促幫助學生完成課程學習。5)對學生學習的過程性大數據進行分析：學習的過程性數據分析技術，改變了傳統教學的經驗式模式，為學生提供高質量個性化的學習體驗，輔助教師根據數據分析結果，改進教學方式完善教學過程。將學生從選課、學習、考試結課等所有階段過程中，產生的數據進行匯總分析。根據學生的選課情況數據分析，綜合考慮調整專業課程設置，同時對學生選修課程行為進行適當宣傳引導。對學生學習的過程性數據進行分析，掌握學生學習情況，挖掘學生學習習慣和特點，以實時調整課程難易度，根據學生特點突出個性化差異化人才培養。6)教師角色的轉變：在新的學習方式中，教師的角色也將發生改變，由原來單一的知識講授傳授者，變為學生學習的知識傳授者和學習引導者、督促者、幫助者、考評者。教師將課程內容錄制上傳后，將不再為每個班一遍遍的重復講授，大量的時間將花費在教學的組織實施、答疑解惑和對學生學習的引導督促激勵監管考核上。學生將有更多的時間得到一對一的輔導和幫助。4結論大數據時代已經到來，未來十年，大數據在高校中有著廣闊的應用前景，將成為下一個創新、競爭和效率提高的前沿，我們應抓住機遇，適時改革，使信息時代下的高校教育與時俱進，培養出更多的適應信息社會發展的高素質人才。參考文獻：[1]羅軍鋒，徐菲.大數據時代的高校信息化框架[J].中國教育信息化，2014(3)：11-13，22.[2]朱建平，李秋雅.大數據對大學教學的影響[J].中國大學教學，2014(9)：41-44.[3]程學旗，靳小龍，王元卓，等.大數據系統和分析技術綜述[J].軟件學報，2014，25(9)：1889-1908.[4]張羽，李越.基于MOOCs大數據的學習分析和教育測量介紹[J].清華大學教育研究，2013，34(4)：22-26.[5][英]ViktorMayer-Sch?nberger，KennethCukier.BigData：ARevolutionThatWillTransformHow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