劉亮 楊文杰

對于以教師為中心的傳統(tǒng)教學模式而言，它顯然存在著弊端。為了提升教學質量，以新型教學平臺上的大數據為基礎，創(chuàng)建出了以大數據為核心的智慧教學模式，這個平臺不但可以儲存教師的授課中產生的大量數據，還可以儲存學習學習過程中產生的大數據，然后利用大數據分析技術從而對這些數據進行挖掘分析，從而對教師的授課與學生的學習過程進行分析評價，并做出預測。從而實現智能與高校的教學模式；根據大數據分析評價后，為學生們推薦個性化的知識推薦，從而實現以學生為中心的教學模式。

1 引言

隨著信息技術的不斷發(fā)展，新型教育模式的不斷改革，許多新的教學模式都隨之出來了，例如：慕課、微課以及翻轉課堂等，其學習工具也由傳統(tǒng)的黑板發(fā)展到以互聯網、云計算移動平臺等，對于基于大數據的智慧教學模式的本質是“學”而不是“教”。但是，對于其教學模式的改革而言，也比之前的傳統(tǒng)模式更加復雜也更加不確定，此外，這些新的教學模式對于老師的要求也在逐漸提高，需要教師在其課堂中體現出創(chuàng)造性高效性以及互動與智慧性。對于這種基于大數據的智慧教學模式而言，所采用的教學工具會在教學過程中產生大量的教學與知識數據，其數據主要包括：視頻、文本、圖片等，因此，就如何利用大數據技術解決智慧教學問題則顯得十分重要。

2 智慧教育的內涵

2.1 智慧教學

對于智慧教學而言，它是以學生為中心的一種教學模式，利用多元取向激發(fā)學生學習動機，可以讓學生任意時候接觸到學習入口，并且為他們提供豐富的學習資源，進而突破傳統(tǒng)教學中的局限性。因此，對于基于大數據的智慧教學而言，它不再局限于教材與教室等有限資源，學生們可以利用電子書包進行廣泛閱讀文獻，從而形成自己的學習導向興趣，并結合個人的個人情況，依托智能教室與大數據平臺，從而建立以學生為主體老師為指導的新型智慧教學模式。

2.2 智慧學習

對于智慧學習而言，主要指的是學生獲取專業(yè)知識的關聯性。對于課堂和書本而言，它是學生學習的基本方式，學生通過教師的教授只能夠掌握本專業(yè)最普通的內容，然而對于專業(yè)深度以及廣度卻不能滿足學生的未來職業(yè)發(fā)展，因此，對于基于大數據的智慧教學模式而言，它為學生學習提供了一個海量資源平臺，學生可以自行組織學習從而獲得專業(yè)知識。

2.3 智慧科研

對于高校教師而言，他們承擔著教學、科研、社會服務以及文化傳承等重任，因此，提升夠高校教師的科研水平不但能夠滿足教師的自身發(fā)展，還能夠提升教師的授課水平，因此，記基于大數據平臺能夠幫助高校教師的科研智能化。對于大數據平臺而言，它能夠為教師們提供最新的行業(yè)動態(tài)發(fā)展以及預測其發(fā)展趨勢，還能夠定制行業(yè)新聞與參考文獻，這能為課題組提供便利，從而省去頻繁進出圖書館。

3 基于大數據的智慧教學模式的實施方案

3.1 智慧教學模式目標

對于基于大數據技術的智慧教學模式而言，其總體目標是實現以學生為中心的教學目標，從而更好的幫助老師與學生之間高校且智能化的完成教學任務，教師提供大數據分析技術得到相關數據，為學生定制個性化的知識推薦，從而為教師的智慧化教學提供幫助。

3.2 智慧教學模式內容

對于智慧教學模式的內容而言，它是基于大數據平臺，從教師的新型教育模式產生的大量教學數據入手，然后利用數據分析對該數據進行初步統(tǒng)計分析，然后選擇學習過程中所需要的重要數據并結合數據挖掘與AI算法，構建基本的學習模型，然后將基本學習模型的學習過程反饋到教師的教學過程，從而完善數據分析中所要求的數據要素，進而改善學習模型，建立最終的學習過程模型與學生個性化知識推薦模型，最終實現以學生為中心的教學模型。對于該教學模式而言，主要包括以下兩個方面內容：首先就是利用分布式存儲技術，將教師教學期間產生的大量數據進行儲存此外，基于大數據的分析技術和數據挖掘的算法，以及機器學習技術中的條件隨機場、支持向量機和深度學習技術，對學習過程進行分析和評價；其次就是根據大數據分析結果對學生的行為進行分析與評價，然后結合學生的專業(yè)領域，從而建立個性化的知識推薦模型，進而為學生提供個性化的知識推薦。此過程根據學生在學習過程中所使用的軟件記錄與教學平臺記錄的學生的學習個人偏好，進而得到學生的用戶模型，然后根據學生的專業(yè)領域與學生的用戶模型數據，從而建立個性化的知識推薦模型，根據學生的用戶模型與推薦知識模型，采取大數據技術的算法進行分析，最終將專業(yè)知識推薦模型發(fā)送到學生手中。

3.3 實施方案

對于其實施方案，具體是否步驟如下：首先完成教學數據的收集，此過程需要選擇特定的學院或者特定的專業(yè)的學生以及教師為研究對象，以一學年為采集周期，從而獲得原始的教學數據其次就是對于數據進行預處理，此過程需要研究人員選擇合理的過濾以及去噪算法，對原始數據進行預處理，從而得到教學數據；其次就是對教學數據進行深度挖掘并分析，然后建立相關模型。選最后就是對建立的教學模型進行反饋與實證研究，將其模型運用到實際的教學過程中并收集反饋教學效果，進而分析與改進該教學模型，從而最終形成合理的智慧教學模型。

4 總結

對于基于大數據的智慧教學模型而言，作為目前的一個熱門研究話題，高校也使得教育界面臨著重大調整，大數據平臺為智慧教育提供了堅強的技術基礎，本論文立足于教師角度探討了智慧教育的內涵，以及其實施方案，可為開展智慧教學提供參考借鑒。

（作者單位：1包頭醫(yī)學院網絡信息中心2包頭醫(yī)學院教務處）