●鄧阿琴 徐一斐

隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、移動互聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)在教育領(lǐng)域應(yīng)用的不斷深入，SPOC 教學(xué)模式下的課程平臺生成和累積了豐富的教學(xué)活動大數(shù)據(jù)。2017 年，《國家教育事業(yè)發(fā)展“十三五”規(guī)劃》明確提出要“鼓勵學(xué)校利用大數(shù)據(jù)技術(shù)開展對教育教學(xué)活動和學(xué)生行為數(shù)據(jù)的收集、分析和反饋，為推動個性化學(xué)習(xí)和針對性教學(xué)提供支持?！?/p>

教育部職成司發(fā)布的《關(guān)于印發(fā)高等職業(yè)院校內(nèi)部質(zhì)量保證體系診斷與改進指導(dǎo)方案》（教職成司函[2015]168 號）附件中明確要求：以診斷與改進為手段，促使高職院校在學(xué)校、專業(yè)、課程、教師、學(xué)生不同層面建立起完整且相對獨立的自我質(zhì)量保證機制。由此可見，課程和教師都是職業(yè)院校教學(xué)工作診斷與改進中的重點對象，而教學(xué)設(shè)計能力和課堂教學(xué)能力是教師的核心競爭力，是教學(xué)改革與診斷的重中之重，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)對SPOC 課堂的“數(shù)字足跡”（Digital Footprint）進行捕獲、采集與分析，構(gòu)建合理的量化指標(biāo)體系和機制，實現(xiàn)教師課程教學(xué)過程的自我診斷與改進，是提升SPOC 課程教學(xué)質(zhì)量的有效路徑。

一、教學(xué)診斷數(shù)據(jù)采集與分析中的大數(shù)據(jù)技術(shù)

（一）大數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)技術(shù)

根據(jù)麥肯錫全球研究定義，大數(shù)據(jù)是一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合。它具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低等四大特征。

大數(shù)據(jù)技術(shù)則是圍繞大數(shù)據(jù)而進行的數(shù)據(jù)采集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現(xiàn)和應(yīng)用等相關(guān)技術(shù)。

（二）大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)

通常來說，在我們有效使用數(shù)據(jù)之前，數(shù)據(jù)都會經(jīng)歷數(shù)據(jù)采集、存儲、處理、應(yīng)用幾個環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)采集是指將應(yīng)用程序產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和日志等同步到大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中；數(shù)據(jù)存儲是指海量的數(shù)據(jù)，需要存儲在系統(tǒng)中，方便下次使用時進行查詢；數(shù)據(jù)處理是指原始數(shù)據(jù)經(jīng)過層層過濾、拼接、轉(zhuǎn)換等處理過程?？煞譃殡x線的批量處理和實時在線分析兩種處理類型；數(shù)據(jù)應(yīng)用是指經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)對外提供服務(wù)，如生成可視化的報表、作為互動式分析的素材等。

大數(shù)據(jù)的各個處理環(huán)節(jié)是相互關(guān)聯(lián)的，形成整體的流程化大數(shù)據(jù)架構(gòu)，如圖1 所示。

圖1 大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)

由大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)圖可知，現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)采集都是基于Flume 爬蟲、Sqoop 聚合與Hadoop 分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，意味著數(shù)據(jù)存儲和加工過程是自動、可視化、分布式的。這種并行處理的方式，提高了數(shù)據(jù)采集的智能性、數(shù)據(jù)的安全性和數(shù)據(jù)的處理規(guī)模。

（三）SPOC 課堂教學(xué)診斷數(shù)據(jù)采集與分析流程

“診斷”一詞源于醫(yī)學(xué)術(shù)語，包括“診”和“斷”兩個方面，本義是醫(yī)生在檢查病癥之后判定患者的癥結(jié)，以及在此基礎(chǔ)上開出相應(yīng)的處方。21 世紀(jì)前后才逐漸引及教學(xué)界，稱為“教學(xué)診斷”，因課堂是學(xué)校教育最基本的形式，課堂教學(xué)診斷作為改善課堂教學(xué)效果，提高學(xué)生學(xué)習(xí)效果，實現(xiàn)教師教學(xué)能力及教學(xué)質(zhì)量提升的重要方法和手段，要實現(xiàn)教學(xué)診斷的適時、精準(zhǔn)、高效，都離不開大數(shù)據(jù)技術(shù)的深度應(yīng)用。

具體到SPOC 課堂教學(xué)診斷中，大部分的教學(xué)活動（簽到、視頻觀看、測試、腦暴、提問等）均可通過線上課程平臺的Flume 爬蟲技術(shù)自動采集，而線下課堂行為（語言、表情、心理等）可以采集人工智能識別后的數(shù)據(jù)聚合及分布式處理技術(shù)得到，這些數(shù)據(jù)均可整合在課程平臺中，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的封裝閉合存儲與處理，教師則根據(jù)需要隨時查看可視化教學(xué)診斷結(jié)果，及時調(diào)整教學(xué)策略，并反饋給平臺，實現(xiàn)動態(tài)整改機制。

二、SPOC 課堂教學(xué)診斷技術(shù)現(xiàn)狀研究

（一）課堂教學(xué)診斷和分析方法

課堂教學(xué)診斷和分析一般有以下三種方式：一是傳統(tǒng)方式，不使用技術(shù)手段，直接通過專家進課堂的方式去記錄老師上課的情況，然后進行主觀評分，以此評分作為課堂教學(xué)質(zhì)量依據(jù)，屬于全人工。如教學(xué)督導(dǎo)聽評課。二是通過使用輔助設(shè)備來記錄老師上課時與學(xué)生互動產(chǎn)生的一些過程性數(shù)據(jù)信息，這類輔助設(shè)備往往需要老師或?qū)W生參與到數(shù)據(jù)的生成之中，屬于半自動。然后導(dǎo)出過程性數(shù)據(jù)信息作為課堂教學(xué)質(zhì)量參考，如課程平臺APP 上的學(xué)生簽到、測驗等。三是采用人工智能技術(shù)，實現(xiàn)課堂教學(xué)行為的自動判斷。如視頻跟蹤（常見于錄播系統(tǒng)），或者語音識別等。再根據(jù)課堂教學(xué)行為大數(shù)據(jù)分析判斷課堂教學(xué)質(zhì)量。

比較以上三種方式，前兩種方式依賴大量的人力參與，且存在主觀性或部分客觀性，缺乏實際應(yīng)用效果，而第三種方式，雖然具有先進性，但由于受技術(shù)應(yīng)用的局限性，對于課堂教學(xué)分析的數(shù)據(jù)采集多停留在行為層面，存在局限性和偏差，在實際應(yīng)用中，對課堂教學(xué)的完整過程缺乏準(zhǔn)確性描述。

（二）大數(shù)據(jù)技術(shù)在SPOC 課堂教學(xué)診斷中的應(yīng)用現(xiàn)狀

目前，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用在SPOC 課堂教學(xué)診斷的改進教學(xué)設(shè)計、教學(xué)方法、開展教學(xué)評價等方面都有一定范圍的應(yīng)用。主要表現(xiàn)在，課前，教師在線上傳輸不同章節(jié)的知識點及視頻等教學(xué)資源，開展課前檢測等，引導(dǎo)學(xué)生開展自主學(xué)習(xí)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對學(xué)生學(xué)習(xí)時長、狀態(tài)等情況進行追蹤，分析并掌握學(xué)情；課中，根據(jù)學(xué)情，調(diào)整教學(xué)方法，通過線上提問、搶答、頭腦風(fēng)暴等方式，進一步深化學(xué)習(xí)內(nèi)容，同時，根據(jù)平臺大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)掌握情況，利用面對面機會創(chuàng)設(shè)情景，適時采取演示、示范、分組作品展示等方式增強互動，以突破知識難點。

另外，部分學(xué)校也嘗試通過大數(shù)據(jù)管理平臺的課堂監(jiān)測功能，對教師教學(xué)內(nèi)容進行診斷，判斷其課堂教學(xué)是否符合課程教學(xué)標(biāo)準(zhǔn)、學(xué)習(xí)方式是否適合大部分學(xué)生以及學(xué)習(xí)的深度與廣度是否合理等等。

總之，從應(yīng)用現(xiàn)狀來看，SPOC 課堂教學(xué)中大數(shù)據(jù)技術(shù)主要集中在課程平臺的訪問及互動數(shù)據(jù)自動采集與分析上，部分教師已開始將此作為自我教學(xué)診斷的參考，但大部分仍采用傳統(tǒng)方式。表1 即為現(xiàn)今常用SPOC 課程平臺課堂教學(xué)數(shù)據(jù)采集指標(biāo)。

表1 常用SPOC 課程平臺課堂教學(xué)數(shù)據(jù)采集指標(biāo)

（三）SPOC 課堂教學(xué)診斷應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)限制因素

大數(shù)據(jù)技術(shù)雖然在SPOC 課堂教學(xué)中有一定范圍的應(yīng)用，但在教學(xué)診斷中的技術(shù)優(yōu)勢還未完全發(fā)揮，無論是主觀認(rèn)識還是客觀標(biāo)準(zhǔn)，都存在著一定的限制因素，主要體現(xiàn)在以下三個方面。

1.受傳統(tǒng)教學(xué)診斷方法影響，大數(shù)據(jù)技術(shù)在課堂教學(xué)診斷中的研究和應(yīng)用基礎(chǔ)薄弱。S-T 分析法是從S 學(xué)生行為和T 教師行為兩個維度進行的教學(xué)過程定量和定性分析，由于只有兩種編碼，且用Excel 軟件即可實現(xiàn)數(shù)據(jù)采樣和分析，提高了研究的客觀性和可靠性，是一種常用的研究教學(xué)分析的方法。受其影響，課堂診斷多以傳統(tǒng)的記錄課堂實況或觀看課堂錄像采樣為主，只能在一定范圍和時限內(nèi)開展，這樣，導(dǎo)致教師不重視，課堂教學(xué)診斷成為了管理者和學(xué)校的事，診斷缺乏時效性，帶有極大的主觀性和片面性，達不到診斷的目的，課堂教學(xué)診斷形同虛設(shè)，可有可無，而對如何利用信息化手段解決診斷難題的研究更是少之又少，導(dǎo)致大數(shù)據(jù)技術(shù)在課堂教學(xué)診斷中的研究和應(yīng)用基礎(chǔ)薄弱。

2.過分依賴課堂平臺教學(xué)活動數(shù)據(jù)，缺乏對教學(xué)行為全面深刻把握。疫情期間如何保障線上教學(xué)質(zhì)量引起了廣泛關(guān)注，伴隨著SPOC 課堂教學(xué)的興起，各大課堂平臺也開始相應(yīng)研發(fā)了利用大數(shù)據(jù)爬蟲、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)進行網(wǎng)上教學(xué)活動跟蹤、記錄、數(shù)據(jù)采集等，初衷是開展學(xué)生學(xué)習(xí)評價。隨著平臺數(shù)據(jù)采集指標(biāo)的不斷完善，部分教師開始自發(fā)地利用課程平臺數(shù)據(jù)進行課堂教學(xué)自我診斷，例如根據(jù)學(xué)生留痕較多地活動，判斷學(xué)生喜好，進而加大該活動力度等。再有受一些項目申報影響，如精品在線開放課程申報重要指標(biāo)就有訪問量、互動量等，導(dǎo)致部分課程開始過分依賴線上平臺教學(xué)活動數(shù)據(jù)，而對線下課堂教學(xué)行為中的學(xué)生知識技能掌握情況、情感態(tài)度、協(xié)作學(xué)習(xí)等缺乏全面了解和深刻把握，則容易導(dǎo)向錯誤的診斷與分析，如單純的資源瀏覽量和時長并不意味著對內(nèi)容的認(rèn)真學(xué)習(xí)。

3.缺乏統(tǒng)一的課堂教學(xué)診斷量化指標(biāo)，技術(shù)層面難統(tǒng)一。如前所述，常用SPOC 課程平臺課堂教學(xué)數(shù)據(jù)采集指標(biāo)雖然已逐漸趨向一致，但也存在指標(biāo)歸類不清晰，技術(shù)手段有差異，缺乏兼容性。而且大數(shù)據(jù)的采集更多地局限于線上教學(xué)部分，對于線下課堂教學(xué)行為數(shù)據(jù)的采集技術(shù)手段應(yīng)用不夠，零星的運用也無法及時與線上部分同步。要實現(xiàn)更為科學(xué)全面的診斷，需要有統(tǒng)一的指標(biāo)體系為框架，而目前缺乏這種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的課堂教學(xué)診斷量化指標(biāo)，技術(shù)層面就很難實現(xiàn)統(tǒng)一研發(fā)和應(yīng)用。

三、大數(shù)據(jù)技術(shù)在SPOC 課堂教學(xué)診斷中應(yīng)用創(chuàng)新

（一）教師應(yīng)樹立課堂教學(xué)質(zhì)量觀，自主開展教學(xué)診斷

課堂是學(xué)校教育的重中之重，體現(xiàn)以學(xué)習(xí)者為中心的個性化學(xué)習(xí)，在SPOC 課堂教學(xué)中利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對接精準(zhǔn)教學(xué)模式，實現(xiàn)從教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)設(shè)計到學(xué)習(xí)評價的精準(zhǔn)決策，使教學(xué)過程和結(jié)果可量化、可監(jiān)測、可調(diào)控，教師應(yīng)改變傳統(tǒng)觀念，樹立課堂教學(xué)質(zhì)量觀，利用先進的技術(shù)手段，主動分析與教學(xué)活動相關(guān)過程性數(shù)據(jù)，及時評估學(xué)習(xí)表現(xiàn)，開展教學(xué)診斷，適時調(diào)整教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)策略。

（二）構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的“線上+ 線下”全方位的課堂教學(xué)診斷機制

SPOC 課堂這種“線上+線下”混合模式，提供了交互式、泛在化的混合學(xué)習(xí)環(huán)境。隨著智能手機、平板電腦等移動設(shè)備的普及，極大地方便了師生隨時隨地開展在線問答、投票、分組討論、頭腦風(fēng)暴等各種形式的互動教學(xué)。這些線上教學(xué)活動實時數(shù)據(jù)作為教學(xué)診斷主要指標(biāo)之一，能讓教師快速了解個體和群體的學(xué)習(xí)表現(xiàn)并及時調(diào)整教學(xué)策略，構(gòu)成線上課堂教學(xué)診斷機制。

而面對面的線下教學(xué)行為，則可通過面部識別、語音識別、情緒識別等智能可穿戴設(shè)備和信息無感采集裝置，對課堂教學(xué)過程中師生的心理、生理及情感狀態(tài)進行實時捕獲，從中獲取的實時數(shù)據(jù)作為教學(xué)診斷另一主要指標(biāo)，能讓教師全面了解學(xué)習(xí)狀態(tài)和效果并及時調(diào)整教學(xué)策略，構(gòu)成線下課堂教學(xué)診斷機制。

表2 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的SPOC 課堂教學(xué)診斷量表

將線下數(shù)據(jù)導(dǎo)入線上平臺并進行大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，則可聯(lián)結(jié)課堂內(nèi)外，全方位為學(xué)情診斷和教學(xué)決策提供更豐富的科學(xué)依據(jù)。

（三）設(shè)計課堂教學(xué)診斷量化指標(biāo)，建立基于教學(xué)過程的課堂教學(xué)大數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)

基于全方位的診斷機制，結(jié)合人工智能技術(shù)，建立課堂教學(xué)的大數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)，將教學(xué)過程、知識內(nèi)容分析和學(xué)情分析進行關(guān)聯(lián)，準(zhǔn)確獲得課堂教學(xué)的分析數(shù)據(jù)，自動生成分析結(jié)果，并可實現(xiàn)根據(jù)學(xué)科特點選取指標(biāo)模塊是課堂教學(xué)診斷最終需要達到的效果。

這里，根據(jù)課堂教學(xué)過程流程，為方便適時診斷，分課前、課中、課后環(huán)節(jié)，設(shè)計了一套如表2 所示的課堂教學(xué)診斷量化指標(biāo)，以供教師自我診斷及研究人員開發(fā)大數(shù)據(jù)平臺作參考。

基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的SPOC 課堂教學(xué)診斷量表是根據(jù)教學(xué)流程進行設(shè)計的，從技術(shù)的可行性進行了項目界定，以確保數(shù)據(jù)采集更為完整準(zhǔn)確，多種新興技術(shù)結(jié)合，使得大數(shù)據(jù)分析結(jié)果更為精準(zhǔn)、及時、有效。

四、結(jié)語

綜上所述，SPOC 課堂教學(xué)活動和教學(xué)行為等海量數(shù)據(jù)的自動、精準(zhǔn)、高效采集與分析均可通過大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)。而基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的SPOC 課堂教學(xué)診斷量表，則需在實踐中不斷檢驗和逐步完善。作為教學(xué)活動主體的師生，教學(xué)診斷可以依靠大數(shù)據(jù)，但不能完全依賴大數(shù)據(jù)，還需結(jié)合觀察和訪談等多種方法，對大數(shù)據(jù)技術(shù)生成的數(shù)據(jù)和決策進行深入分析，尋找數(shù)據(jù)背后隱藏的真實問題。形成課前、課中、課后診斷完整機制，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)技術(shù)在課堂教學(xué)診斷中的全方位應(yīng)用，為提升教育教學(xué)質(zhì)量的決策分析提供精準(zhǔn)依據(jù)。