论大数据视域下大学生自主学习能力的提升
张家锋
摘 ?要：信息时代促进了许多新的教学思想和教学方法的形成，同时也对传统的教学方法提出了严峻挑战。分析我国一些高校大学生自主学习能力的不足，立足于运用大数据技术手段对大学生进行精准培养，通过调整教学环节和改进教学方法提高大学生的自主学习能力，提出了一些教学环节和教学方法方面的改进策略，以期增进大学生自主学习能力。
关键词：自主学习;大数据;教学方法
中图分类号：G640 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2019）13-0076-04
Abstract： The information age has promoted the formation of many new teaching ideas and teaching methods， and it has also presented severe challenges to traditional teaching methods. This paper analyzes the insufficiency of self-learning ability of college students in China， based on the use of big data technology to accurately cultivate college students， improves the self-learning ability of college students by adjusting teaching links and improving teaching methods. Some irrelevant teaching links and teaching methods were presented， they will improve the self-learning ability of college students.
Keywords： self-learning; big data; teaching methods
引言
教育部于2012年3月颁布《教育信息化十年发展规划（2011-2020）》，把教育信息化摆在了引领教育现代化的战略地位。该规划要求“坚持育人为本，以教育理念创新为先导，以优化教育资源和信息化学习环境建设为基础，以学习方式和教育模式创新为核心”。因此要从学校，教师，教学内容，教学策略，学生的自身特点等方面进行合理的教学[1];2012年，联合国发布大数据白皮书“Big Data for Development：Challenges & Opportunities”，明确提出大数据时代已经到来[2];国务院2015年8月印发《促进大数据发展行动纲要》的通知，探索发挥大数据对变革教育方式、促进教育公平、提升教育质量的支撑作用[3]。
近年来，大数据越来越引起人们的关注，已经引发自云计算，互联网之后IT行业的又一大颠覆性的技术革命。信息时代的各种数据量剧增，即海量数据。人们将这种规模很大且具有一定价值的数据称为大数据。云计算的方法和技术主要是用来存储大数据并提供访问渠道。充分利用大数据，挖掘其中的价值，为政府、社会和个人服务是大数据领域的重要课题，也是云计算的任务之一。大数据正在积极地影响着社会的方方面面，它冲击着许多主要的行业，包括零售业，教育行业，电子商务和金融服务业等，同时，也正在彻头彻尾地改变人们的学习和日常生活，改变学习方式，工作方式，教育方式，甚至是人们寻求爱情的方式。如今，通过简单易用的移动应用和基于云端的数据服务，能夠追踪自己的行为和饮食习惯，还能提升个人的健康状况。由于互联网和信息行业的快速发展，引发了许多新思维和新方法，教育领域也出现了许多新的教育思想和教育技术。比如，MOOC，翻转课堂，网络教学等。
那么，到底什么是大数据呢？一般来说是指那种规模巨大，且用常规的数据处理软件难以有效处理的数据集合，包括结构化和非结构化的数据。大数据有以下特点：即体量大，多样性，价值密度低，速度快[4]。
利用大数据分析技术提高教学效果已出现一些成果。王靖等指出：未来的学习者应该是能够善于利用大数据技术进行终身学习的创新型人才，现存教学模式很难满足创新型人才培养的需求，需变革和重构现有的信息化教学模式[5]。费绍金等通过分析数理统计课程教学中存在的不足，设计了适合该专业特点的课程大纲和实验大纲，并通过改进教学手段和考核方式提高学生的学习兴趣，以适应大数据时代的需求[6]。林厚从介绍了基于大数据分析的精准化教学模型，在该模型的指导下，能够提高教学活动的效率[7]。2012年，美国教育部发布报告，以自适应学习系统中的大数据为例对大数据的教育应用进行了说明[8]。
近年来，自主学习作为一种新型的教学理念，已成为大学教学改革的主要方向之一。自主学习没有统一的定义，简单地说，自主学习是指在教师的科学指导下，学生作为学习活动的主体能够自觉主动、创造性地学习，能够根据自己的实际情况确立学习目标、学习计划、学习内容以及选择学习方法、实现自我监督学习等，达到自主发展的目的[9]。
提升大学生的自主学习能力是当前高等学校教学领域的一个趋势。基于信息技术，充分利用互联网、大数据等技术手段，探索新型教学环节和教学方法，构建更为有效的教学手段，达到提升大学生自主学习能力的目的。
一、大学生自主学习能力弱化的原因分析
（一）社会因素影响大学生自主学习能力
目前一些高校存在着不同程度的学生学习积极性不足的现象。影响学生学习积极性不足的原因，主要有以下几个方面：1. 受毕业生就业分配制度的影响。1996年以前的高校毕业生，实行国家包分配的政策，后来逐渐过渡到用人单位和毕业生双向选择的形式。这就导致毕业生就业率低的现象，而且存在一定比例的毕业生所找的工作与专业不对口的现象，所学知识毕业后用不到，近乎“学与不学一个样”。这极大地挫伤了学生的学习积极性。2. 受高校扩招的影响。自20世纪末高校扩招以来，现在我国高校学生总量比扩招前多了好几倍，高校的录取分数线也比以前有所下降。以笔者所在的贵州省为例：2013-2016年的理科二本线分别为360、382、372、365，而2008-2010年的理科二本线分别为468、422、415。高校的扩招势必导致学生基础的下降，对于基础薄弱的学生会存在跟不上老师的教学进度，从而引发厌学情绪，另一方面，学生规模的扩大会造成师资力量的缺乏，进而教学效果受到一定影响。3. 受西方观念的影响。随着改革开放的不断深入，西方思想不断影响着我国的年轻人，持金钱至上的观点的人越来越多，再也很难找到那种“两耳不闻窗外事，一心只读圣贤书”的人了。有些学生花费大量的时间在校外兼职、打零工，有的甚至因此而留级。在学生时代做兼职、打零工未必是一件坏事，但要合理安排，不能占用太多时间，否则会影响学习。
（二）传统教学模式影响大学生自主学习能力
随着科技的进步和时代的发展，我国产业结构正处于由劳动密集型向知识密集型过渡的产业结构调整时期，用人单位对毕业生的动手能力，处理问题的能力以及创新能力的要求越来越高。许多高校还没有及时调整教学方式与教学方法，仍停留在传统的以知识传授与知识获取的教学模式中。不可否认传统的教学模式在传递知识方面确实有其成功的一面，但其弊端也十分明显。另一方面，许多专业存在课程设置过于陈旧的现象，课程的更新太慢，毕业生到用人单位必须补充大量新知识才能胜任工作。
（三）教学过程忽视自主学习能力的培养
于1998年举办的第一届世界高等教育大会提出“21世纪是更加注重质量的世纪，谁轻视质量谁将被淘汰出局。”因此21世纪的高等教育在目前的国际环境下，必须推动高校课堂教学改革，提高课堂教学质量，努力保证毕业生的培养质量以满足时代的需求。我国的高等教育质量和世界发达国家相比还存在一定差距。最主要体现在学生的自主学习能力上，自主学习能力的形成主要与教学过程有关。我国一些高校历来存在着重理论轻实践的倾向，只注重向学生传授“是什么”，很少讲授而且即使讲授“为社么”也是由老师讲学生听。因此，这就无形中剥夺了学生了解和探索事物来龙去脉的机会。另外，教学过程中缺少开放性的教学环节，也是影响学生综合素质的另一重要原因。
二、提高大学生自主学习能力的实施途径
（一）利用大数据的预测功能对学生进行精准培养
预测分析是一种统计或数据挖掘方案，可在结构化和非结构化数据中使用确定未来结果的算法和技术，可用于预测、预报和模拟等许多用途。在大数据时代，作为其核心，预测分析已在商业和社会中得到广泛应用。随着越来越多的数据被记录和整理，未来预测分析必定会成为所有领域的关键技术[10]。就像大数据在其它领域中所起的作用一样，大数据也对教育领域带来了巨大的改变。
1. 及时调整课程设置
随着信息时代的到来，高等教育受到一定冲击。高等教育的公信力有所下降，非议之声也此起彼伏。目前一些高校课程跟不上社会变化的需要。毕业生总量供大于求及结构性供给不足的矛盾正在持续，如何培养能够胜任未来市场需求的人才是高等教育管理者和高校教师面临的问题。随着大数据库的不断建立，以及各种大数据挖掘手段、大数据分析工具的不断出现，使得海量数据分析成为了可能。大数据与传统数据分析的重要区别在于“样本=总体”，与局限在小数据范围相比，使用一切数据为我们带来了更高的精准度，同时，也会给我们显示出以前无法显示的细节。通过行业的运行，行业的发展报告等数据对其进行分析，揭示出为了适应该行业的需求需要哪些方面的能力以对课程设置进行必要的调整，甚至可以采用大数据分析的方法对该行业未来需要的能力和知识进行预测，有前瞻性地进行课程的更新与调整。
2. 根据学生的特点进行个性化培养
大数据在教育中有意义的作用之一是适应学习体系能在诸多学生中测试出一些不同的教育方式。学习系统能够得出学生们在进行了一系列的练习后是否能学得更快的结论。学习系统还能判斷经过一定时间之后学生还能记忆多少知识，并将其与之前的方法联系起来。大学教师在上课的时候，会使用简短的演讲视频，布置一些作业，并进行一系列测试与考试。除了能使大学生通过电子形式传递课程内容外，还必须提供学生们交流学习内容和学习方法的平台。通过分析学生的学习习惯，判断出哪一门课程学生学得最好。有位教育家曾经说过：“教育的全部目的在于使学生更好地走向生活”。人的发展首先要以人为本，尊重人的个性特点，制定出与其相适应的发展方向，这样才能充分调动其学习兴趣和学习积极性，使其潜力得到最大程度地发挥。在如今快速发展的今天，需要重视“以人为本”的教育意识，根据学生个性特点和市场需求，精准地对其个人发展策略进行修正尤为重要。
3. 深度分析市场需求，进行分组教学
我们可以运用大数据技术获取和分析学生的生活习惯，兴趣爱好，关系网络以及整个年龄段的趋势和潮流。来对其进行分类。可以将一个班级的几十名学生分成几个小班，制定出更为具体的不同的专业方向，培养更为具体的专业素质和创新能力。每个小班的教学计划均有所侧重，同时增加选修课的内容，减少必修课的内容。
（二）调整教学环节以提高学生自主学习能力
目前，社会和用人单位对大学毕业生综合素质的要求呈逐年增高的态势，信息时代给我们提供了更多用来培养学生的实际动手能力，学习能力，创新能力和探索精神等并最终提高其综合素质的教学手段和教学方法。
1. 培养学生学习方式
信息时代使得人们能够更为方便地获取资源，应培养学生利用各种资源进行有效学习。在数字化环境中能够及时发现问题，并对其进行思考。学生之间应加强交流，通过讨论，交换各自的思想和意见，达到互相促进，共同进步的目标，掌握讨论式学习。教师应有意识地给学生布置开放的项目和设计，让学生充分发挥自己的想象力，创造性地完成学习任务，逐步形成创造性学习能力。
2. 培养学生的探索精神和创新能力
现代教育比传统教育更注重培养学生的探索精神和创新能力，这也是各大高校教学改革的一个重要趋势。在授课过程中我们可以鼓励学生的即时提问，有问题是好事，要保护学生的好奇心，对于同样一个问题要鼓励学生采用别的方法去解决。一门课程结束后教师布置一个课程论文，在课程论文中不能照搬他人的观点，必须形成自己的观点，而且有创新性和探索性，否则视为不及格。
3. 培养学生的自学能力和终生学习意识
在如今的信息时代，新思想新技术不断出现，就要求学生有自学能力和终生学习意识。所遇到的问题很可能用旧知识无法解决，学生必须学习新知识新技术才能解决。学生应该能够自我管理，自我约束，有规律地进行学习，并形成终生习惯。教师可以设置一些教学环节用于培养学生的自学能力。
（三）改进教学方法以提高学生的自主学习能力
1. 重视讨论和交流
现代教学方法强调教学过程中师生互动与学生互动。在教师讲授时允许学生打断老师的讲授，就自己的疑惑之处与老师进行探讨，发表自己的见解，而在学习理论知识时，教师应以讲解概念的思维技巧为主，而不是单纯地传授某些概念。
适度进行课堂讨论。课堂讨论的题目由任课教师事先给出，由学生据此进行准备，学生可以借助于互联网，图书馆等进行资料查询和信息检索。讨论时将学生分为若干小组，组内学生积极发言、各抒己见，每个小组可以把主要结论记录下来，教师最后对其进行总结，将大家都可以接受的观点公布出来。从准备小组讨论到讨论结束是一个思考问题、论证问题和解决问题的过程，通过讨论这种教学方式，使学生思维更加活跃，培养了学生探索问题的兴趣以及自学能力和独立思考能力。
2. 重视合作学习，培养学生的团队合作精神
古人云：“尺有所短，寸有所长”，也就是说，每个人都有最适合他的位置。21世纪不仅是竞争的时代，也是合作的时代。教师将班级分成若干个小组，每个小组大约有5-6名学生组成。布置一定题目让学生完成。小组内成员有自己的分工，小组成员间通过分工协作完成一项任务。合作学习其实并不排斥竞争，组内成员之间是合作的关系，而各个小组之间是竞争的关系，为了达到最好的成绩，小组成员不仅会密切合作，而且会尽最大努力完成自己的任务，以使小组成绩达到最好。合作学习能有效地激发学生的学习积极性。例如，笔者所在的贵州民族大学，每年都有相当比例的数学与应用数学和信息与计算科学专业的学生参加全国大学生数学建模竞赛，通过比赛，不仅能提高学生获取知识的能力和探索精神，也能提高学生的团队合作精神。
3. 适度采用宽松的、发挥学生创造性的教学方法
在一些工程类和实践类课程的教学中，教师给学生布置一些具有塔索性的题目。比如：要求学生用最少的木棒制作一个框架，使其能够支撑该同学的体重而不被破坏。无论成功与失败，学生从对这些问题的探索中学到了思考问题，解决问题的方法。
4. 注重个体
现代高校教学发展的一个突出特点是更强调不同个体的个性特征和认识特点，相信每一个学生都具备天赋，智慧和才能，注重因材施教。世界各国的教育均主张教学方式和教学内容的多样性。如果对一个班级始终采取同样的教学内容和教学进度，就会抹杀学生的个性，也违反了“以人为本”的思想。教师按照教学内容、教学难度、要求高低进行划分，根据学生的学习能力、学习基础来实施分层教学。
三、提高大学生自主学习能力的保障措施
为保证提高大学生自主学习能力的教学能够顺利实施，达到良好的效果，需要学校、教师、学生三者之间密切协作，互相配合。
（一）学校方面
1. 加强软硬件设施建设
在以后的课堂教学中使用教学视频，线上使用教学资料以及多媒体教学都依赖于硬件设备和软件设备。学校还要加强网络系统软件的开发和大数据处理软件的开发，以利于充分发挥大数据的预测功能、教师上传网络资源和学生网上学习时使用。
2. 学校教务部门要提供技术支持
由于多样性课程资源和网络课程开发需要一定的网络专业知识，绝大多数非专业的教师对此可能会望而却步，这时学校教务部门要提供技术支持或者关于网络技术、网页设计与制作方面的培训以减少教师在技术摸索方面的时间，以最快的速度适应教学需要。
（二）教师方面
1. 强化学生中心意识
为了适应大数据视域下教学的需要，切实提高高等学校教学效果，培养更多具有自主学习能力的高素质人才。教师应转变传统的教师为主导的教师中心意识，转而为强化学生中心意识，教学过程的中心是学生，而不是老师，只有学生切实融入到整个教学过程中，才能使学生体验到学习的乐趣，并充分激发学生的潜力，激发学生获取新知识的欲望，在学习过程中形成应有的能力，才能达到培养学生综合素质的目的。近年来，教学工具发生了变化，课本不断更新。但是教学最重要的核心要素没有变，那就是真心和热情，渴望帮助学生掌握知识，坚信每个学生具备潜能，课后为学习有困难的学生辅导功课，在孩子失去信心时，给予及时鼓励。
2. 树立自我学习意识
大数据时代的一个鲜明特点是信息传播速度快，知识更新快，知识陈旧速度加大。为了教书育人的需要，教师要树立终生学习意识，做到与时俱进，永不落伍。教师可从网上获得大量课程资源，帮助教师备课，并解决日常教学中遇到的困难。教师不仅要加强教学内容方面的知识学习，同时也要加强教学技术、教学手段方面的学习，以保证顺利完成教学创新任务。甚至要对自己提出更高的要求，不满足于只是一位合格的教师，更要争取成为一名优秀教师。这就要求教师不断地提升自己的业务水平。
（三）学生方面
1. 加强自我管理意识
教学的成功依赖于学生积极参与到教学的各个环节中来，如小组讨论的准备，小组讨论的参与，课程论文的完成，实验的完成，均需学生参与进来，才能达到应有的效果。因此，在新形势下，学生要克服观望懒散的缺点，加强自我管理能力，积极配合教师完成教学的各个环节。
2. 加强获取知识和信息处理能力
如今是个信息社会，学生学习过程中许多知识的获取都离不开信息处理技术，教学环节的许多方面，学生只有顺利地获取到相关的知识才能完成教师布置的学习任务。
四、结束语
只有全面调动学生的自主学习意识，使学生切实融入到教学活动中来，才能激发学生的学习积极性和创造性及促进个性化发展，进而培养学生的探索精神、團队合作精神和自学意识、终身学习意识。通过教学过程使学生认识到大学学习的目的不是毕业而是为毕业以后的职业生涯作准备。本文通过分析大学生存在自主学习能力的不足，给出了提升大学生自主学习能力的实施途径，同时指出了提升大学生自主学习能力的一些保障措施。
参考文献：
[1]冉新义，刘冰.现代教育技术[M].厦门：厦门大学出版社，2012.
[2]徐鹏，王以宁，刘艳华.大数据视角分析学习变革：美国通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学报告解读及启示[J].远程教育杂志，2013，8（1）：11-13.
[3]国务院促进大数据发展纲要：培育10家核心龙头企业[DB/OL]. http：//finance.sina.com.cn/china/20150905/162923162810.shtml，201
5-09-05.
[4]周苏，王文.大数据导论[M].北京：清华大学出版社，2016.
[5]王靖，刘志文，陈卫东.未来课堂教学设计特性：具身认知视角[J].现代远程教育研究，2015，11（1）：71-78.
[6]费绍金，纪燕霞，王丽，等.大数据背景下信息与计算科学专业数理统计课程教学改革与实践[J].高师理科学刊，2017，37（10）：72
-75.
[7]林厚从.基于大数据分析的精准化教学[J].上海教育科研，2017， 2：63-67.
[8]Enhancing Teaching and Learning through Educational Data Mining and Learning Analytics[EB/OL].http：//www.ed.gov/edblogs/technology/files/2012/03/edm-la-brief.pdf.
[9]吴艳，杨有龙.大学数学的自主学习能力培养研究[J].高教学刊， ?2017，17：56-58.
[10]李军.大数据：从海量到精准[M].北京：清华大学出版社，2014.
[11]姜君，赖婷婷，刘佳.MOOC对我国传统高等教育的创新[J].黑龙江高教研究，2017，2：14-16.
[12]刘刚，李佳，梁晗.“互联网+”时代高校教学创新的思考与对策[J].中国高教研究，2017，2：93-98.
