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基于大数据的高职计算机类在线课程设计思路
伴随着移动互联网的兴起,人们的生产和生活已经越来越依赖数据.出现了大数据处理系统,如google的GFS、MapReduce等,原来还只能处理局部数据的系统得到了扩展,可以处理批量数据、流式数据、交互式数据、图数据等,借助于新型的处理系统,深度学习、知识计算、可视化等大数据分析技术已经被广泛应用于不同的行业和领域.因此,借助当前非常热门的大数据分析技术来完善在线课程建设是一个不错的思路.
一、 在线课程制作准备阶段
1.广泛收集素材案例
借助大数据系统的处理思路,教师的眼界要尽量放宽,不能再局限于以前的课堂教学例子,尤其是关于计算机类课程的应用.教师要尽量多收集当前移动互联网的应用案例,分析这些案例,查看是否可以进行简化,并融入到计算机类课程案例中,以尽量保证案例的新颖,提高大学生的学习积极性.
2.案例与大学生网络使用经验的重合
当前互联网的应用非常广泛,已成为我国当前主要的创新点.大学生本身年纪不大,更喜欢接受新鲜事物,因此对于网络这类新应用自然不排斥.因此,教师在建设课程之初,尤其是和计算机类相关的基础课程,应利用大数据的处理思路,尽可能选择和大学生日常生活相关的案例.
二、在线课程制作阶段
1.课程整体设计难度应适中
高职大学生使用网络的经验已经非常丰富,让他们自主在线学习对他们而言操作上并没有太大的难度.网络课程的出发点是让大学生可以随时随地进行学习,如果课程设计得较为困难,大学生就无法顺利学习下去,很有可能让部分大学生产生放弃的念头,反而降低了大学生的学习积极性.因此,整体课程对大学生的能力要求上不宜太高.
2.课程知识点的颗粒度划分要细
在线课程主要是大学生进行学习,在课程每个知识点的划分上,教师要尽量根据高职大学生的实际情况来划分,不能再按照传统思想直接把教材内容数字化.每个知识点要尽量简单,涉及操作部分不要太过于复杂,这样更能让大学生通过自学掌握知识内容.相关的教学视频长度也不要太长,要避免对大学生注意力的要求过高.教师可以参考大数据的分析思路,依照前几届的大学生情况来初步划分,待以后依照课程的使用情况进行局部调整.
3.各相关知识点在课程中要体现联系
每个大学生的基础不同,有些大学生学习到后面会把前面的知识点遗忘,这时就需要教师在建设过程中对旧知识点给予必要的提示,或者让大学生能够进行快速的复习.此处可以借用大数据的分析方法,如相关知识点的链接提示,或是给大学生推送相关的知识点内容学习,使不会的同学也可以及时复习.
4.依托大数据的课程建设思路
在教学过程中,教师还应该让大学生有一个整体概念,如该门课程应该应用于什么行业,和哪些课程有相关性等.因此,教师应同时建设多门相关课程,系统采用大数据分析思想,有针对性地推送其他课程的相关内容,从而提高大学生的学习效率.
三、在线课程使用和完善阶段
一是使用阶段.课程建设完毕以后,关键还要让大学生用起来.和传统的课堂相比,虽然在线课程有更好的灵活性,但对大学生的自觉性要求也高.因此,教师要精心引导,通过在课程中设计签到模块,或是要求大学生以在交流模块中提出疑问、完成相应的课后作业等操作作为平时的成绩等方法,逐步培养他们网络学习的良好习惯.
二是大学生学习数据采集.在大学生使用在线课程当中,对课程模块的使用以及相关使用整体统计数据等,教师都应该收集起来.而采集的数据除了包括常见的大学生提问、大学生完成的作业情况等,还包括大学生使用统计信息,如用得最多的课程模块、观看最多的教学视频等.
三是不断完善.数据采集以后,教师就可以依照这些采集的数据来逐步完善课程的内容.例如,某个视频被很多大学生反复播放,教师就需要考虑该知识点是否过于复杂,是否需要将知识点再设计得简单一些.大学生学习了某个知识点的内容以后,会去搜索另一个知识点的内容,这时教师结合大数据分析思路,就可以在课程网站中直接将所搜索的知识点内容推送.
总之,在线课程要避免简单数字化,使其与传统教学区别太小.网络课程并不能完全取代教师的作用,要建设好一个让大学生容易学习的在线课程,还需要教师适应角色的转变——从课堂直接传授到网络间接传授的新模式.同时,教师还要广泛收集在线课程的使用情况,借助大数据的分析思路,不断完善网络课程.
参考文献：
[1]程学旗,靳小龙,王元卓,郭嘉丰,张铁赢,李国杰.大数据系统和分析技术综述[J].软件学报,2014(09).
[2]金陵.大数据与信息化教学变革[J].中国电化教育,2013(10).
高职计算机论文范文结:
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