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      大數據背景下高職中外合作辦學教學管理的新方法探析

      2021-01-09 09:41:46郭瑞雪江景峰
      科教導刊 2021年20期
      關鍵詞:中外合作辦學教學管理大數據

      郭瑞雪 江景峰

      摘要中外合作辦學近年來發(fā)展迅猛,成為國內重要教學方式之一,其教育管理方式的發(fā)展創(chuàng)新也變得尤為重要。本文結合高職中外合作辦學教學現狀,分析運用大數據進行教學管理的幾種途徑,并利用大數據的定義和特點,以及未來的信息化發(fā)展趨勢,提出幾點中外合作辦學教學管理的新方法,促進管理工作與時俱進,創(chuàng)新發(fā)展。

      關鍵詞 中外合作辦學 大數據 教學管理

      中圖分類號:G717文獻標識碼:ADOI:10.16400/j.cnki.kjdk.2021.20.009

      New Methods of Teaching Management of Sino-foreign Cooperation in Higher Vocational Education under the Background of Big Data

      GUO Ruixue, JIANG Jingfeng

      (Fuzhou Melbourne Polytechnic, Fuzhou, Fujian 350121)

      AbstractIn recent years, Sino-foreign cooperation in running schools has developed rapidly, and becomes one of the important teaching methods in China. The development and innovation of their educational management methods have become particularly important. This paper analyzes several ways of teaching management by using big data, and puts forward some new methods of teaching management in higher vocational colleges and universities, which can promote the development of management with the times and innovate.

      KeywordsSino-foreign cooperation in running schools; big data; teaching management

      中外合作辦學自中國改革開放以來取得了令人鼓舞的成績,但隨著迅猛發(fā)展,過程中的不足也逐漸顯現,專業(yè)設置重復、教學手段單一、評價體系不健全等問題成為當今中外合作的高職項目辦學與發(fā)展的主要問題,[1]涉及教學計劃管理、教學組織管理、教學質量管理等教學管理主要方面,亟待解決。

      大數據是指在規(guī)定的時段之內,聯結網絡或其他科技手段或相關工具,采集各種信息、文字及數據,整理為用戶數據和信息內容的集合,通過使用這類集合并結合分析,對各類人、事、物等信息進行數據采集。[2]從意義上來看,大數據普遍具有4個特點:采集數據量大(對用戶數據信息的獲取最為廣泛,涵蓋了用戶生活和工作的方方面面)、[2]數據類別豐富(大數據的獲取涵蓋各個方面,既可以是用戶行為數據,也可以是用戶消費數據,甚至用戶學習數據等,它的呈現的方式也多種多樣,包括圖片、文字、音頻等)、[3]數據處理速度快(可以快速對信息做出反應,并快速給出用戶行為特征的相應表達)、[2]價值密度低(真正有效的信息也比較少,需要借助某些系統進行提煉)。[2、3]

      1高職中外合作辦學現有教學管理存在的不足

      實施中外合作辦學,目的在于聯結國際教育資源、發(fā)展國內優(yōu)質人才,幫助快速適應社會發(fā)展。但目前仍然存在一定的不足:

      1.1專業(yè)設置重復

      當前高職中外合作辦學項目的專業(yè)設置普遍單一,大多偏向財經商貿類和工商管理類,特別是國際財務會計、國際貿易、國際商業(yè)管理等相關專業(yè)較多,工科類專業(yè)相對較少,其中涉及高新技術、工程機械、藝術等方面的專業(yè)屈指可數。專業(yè)設置重復率高、難以凸顯中外合作辦學的特點,與聯結中外優(yōu)質教育資源的初衷背道而馳,更難以為社會培養(yǎng)合適優(yōu)質的人才資源。專業(yè)設置特色欠缺,也導致高職中外合作辦學招生困難、競爭力差等后續(xù)問題的出現。

      1.2教學手段單一

      已有的中外合作辦學項目(機構)通常受制于外方教師與中方系統適應不足、中方教師與外方資源匹配不夠等問題,教學手段難以提升優(yōu)化,手段仍以面對面講授為主,缺乏現代化教學系統的引入,課堂氣氛調動不足,學生在課堂上常常出現聽不懂、跟不上、難消化等問題。教師備課多以外方資源為主,內容常以外文呈現;學生語言水平不足,課堂無法聽懂,知識理解困難重重;外方教師跟蹤學生學習情況困難,疑難問題無法及時跟進,容易形成問題累積。一系列高職中外合作辦學存在的普遍教學問題,使得學生害怕學習,形成惡行循環(huán)。

      1.3評價體系落后

      由于中外合作辦學既兼顧中方教學實情,又利用外方教學資源與內容,因此中外合作辦學評價體系既要能夠體現中方和外方的標準,還應體現自己的特色,現在普遍的評價體系缺乏針對性,對于“中外合作”的標準把握也不夠合理。另一方面,高職中外合作辦學因缺乏標準,對自身的不足不能及時發(fā)現與改進,指導指引較為欠缺,導致缺乏自我反省與積極反思,容易造成辦學質量停滯不前等情況出現。

      2大數據背景下高校教學管理的新方法

      2.1實現傳統教學理念的創(chuàng)新和學科的多元化

      大數據的普遍特征幫助高職中外合作辦學在了解中外社會需求的基礎上,立足發(fā)展,充分分析外方學科優(yōu)勢及中方社會需求,明確自身存在的問題和不足,積極引入科學合理的教學理念,設置更為多元的學科專業(yè),促進高職中外合作辦學沿著新方向快速發(fā)展。[4]

      對于中外合作辦學的教育者及管理者而言,教學管理理念的思維突破及發(fā)展尤為重要。過去,教學管理相對傳統刻板,由教政部門統一控制。結合大量數據分析的結果,學校有責任改變傳統的管理理念,逐步轉向以師生為主的教學管理模式。[4]例如,高校在開展教學管理工作時,充分利用大數據,站在師生視角,結合師生對教學管理工作的意見和建議,對教學理念和學科進行突破指導及革命創(chuàng)新,將學校內部各個維度、各種角色都轉變成為教學管理的核心主體,實現教學管理的多元化主體布局,并通過這種管理,促使教學管理的有效性得到充分保證。

      2.2針對師生不同需求的個性化教學管理

      信息技術的進步推動了教學管理的方式和手段的變更及創(chuàng)新。在當前的教學管理發(fā)展過程中,除了傳統的教學管理系統之外,還可以投入網絡或移動信息化設備進行教學管理的個性化定制和輸出。[4,5]

      在教學管理過程中,通過對大量數據的結果分析,強調在教學管理中實現個性化管理,根據師生需求提升教學管理的實用價值。在日常教學的開展中,教師利用海量數據對課堂設置進行個性化設置,并結合社會及企業(yè)數據的結果,分析未來的人才培養(yǎng)需要。同時,大數據的整合分析也能促進教師清晰把握與洞察學生的課程內容接受程度。教師能夠聯結學生的學習能力、進程、需求、問題與想法,“分層”課堂教學。[5]使得課堂適應不同學生。在這種方式下,教學管理趨向“可持續(xù)化”,不同層級的學生在過程中均能獲取適應自身水平的知識,更貼近自身需求,[6]例如,使用線上網絡課堂教學,利用個性化延伸課堂,幫助學生進行針對性課程輔導及答疑,增強學習效果,促進學習成效。

      2.3進一步完善教學評價,提高教學水平

      在教學有效評價的過程中,可以借助豐富的數據建立較為完善的教學評價機制。例如,在教學評價方面,在體系布局的基礎上,設置教師、學生和教學區(qū)域及模塊,對教師的教學情況進行評價。通過匯總不同評價的數據,可以保證教師的教學評價更加準確。目前,各級高校逐步構建大數據基礎的教學評價體系,科技及系統的引入使得高校的現代化高效管理成為可能,[6]借助體系教師反思空間得到擴展,不足及改進渠道得到優(yōu)化,信息獲取得到充分展開,課堂教學有效性得到極大提升。

      3結語

      在大數據發(fā)展的背景下,高職中外合作辦學的教學管理勢必走向新的發(fā)展通道及階段,大數據的合理應用,推動中外合作辦學的教學管理發(fā)生新變化,促進大數據分析和中外成果在教學管理實施中的全面應用,帶來高職教學管理手段、內容、體系等多方面的轉變。因此,對于學校來說,有效利用大數據推動教學管理創(chuàng)新,實現教學質量和綜合水平提升是不可避免的。

      參考文獻

      [1]劉文龍,劉熙,張鳳陽,等.中外合作辦學項目國際化人才培養(yǎng)模式的研究[J].智庫時代,2020(3):66-67.

      [2]Dutt, A. , Ismail, M. A. , & Herawan, T. . (2017). A systematic review on educational data mining. IEEE Access,15991-16005.

      [3]Sagiroglu,S. ,& Sinanc, D. .(2013). Big data: Areview. 2013International Conference on Collaboration Technologies and Systems (CTS). IEEE.

      [4]Huda,M., Anshari,M. ,Almunawar,M. N., Shahrill, M. , &Masri, M. .(2016).Innovativeteachinginhighereducation:thebigdataapproach.Turkish Online Journal of Educational Technology,15 (Special issue), 1210-1216.

      [5]Grillenberger, A., & Romeike, R. (2014). Teaching data management: key competencies and opportunities. KEYCIT 2014‐Key Competencies in Informatics and ICT.

      [6]Sigman, B. P., Garr, W., Pongsajapan, R., Selvanadin, M., Bolling, K., & Marsh, G. (2014). Teaching big data: Experiences, lessons learned, and future directions. decision line, 45(1),10-15.

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