蛋播视频一区,无码鲁丝一区二区,精品 久久 五月天,国产老熟女,五月草草在线观看,中文日韩欧美,情色一区二区三区,欧美日韩亚洲激情在线,亚洲制服在线香蕉

導讀：近日，在混合式教學創(chuàng)新者聯盟公益講座中，北京大學軟件與微電子學院副教授朱鄭州從“軟件工程研究+教育教學”融合的視角出發(fā)，帶來了主題為《基于數據的混合式教學探索與實踐》的精彩分享，為混合式教學的實踐探索提供借鑒。

核心內容：

教育相關的數據有很多，具體可分為三類：學習過程數據、宏觀環(huán)境數據和管理數據。

我們可以用教育數據做的事情包括依據教育理念，解決教學問題，完成教學目標和學習目標。

運用OBE-成果導向教育的思想，設計教學目標、教學量規(guī)、案例和課程教學，設計課程教學效果評價體系，需要鋪展開去層層遞進實施。

以下內容根據朱鄭州老師分享實錄整理：

今天我與大家分享的題目是《基于數據的混合式教學探索與實踐》，在北大我主講軟件工程方向課程，因為我本身做軟件方向研究，同時研究方向與教育大數據相關，所以，我的研究和教學完全合二為一，“成果”基本上都集中在“教學領域”，希望今天的分享能夠給老師帶來些啟發(fā)。

如下是今天分享的四個主題：

哪些數據可用于教育教學之中

教育中的大數據可以用來干什么

如何使用教育中的數據

教育教學的心得體會

1、 哪些數據可用于教育教學之中？

數據可以分為三類：學習過程數據、宏觀環(huán)境數據和管理數據。

學習過程的數據：是學生在學習過程中積累的大量數據。這類數據有線上與線下之分。線上的學習數據有線上登錄、瀏覽、收藏、播放、暫停、快進、停止，有交互中的提問、回答、質疑、檢討，還有在測試環(huán)節(jié)中的答題時長、提交次數、正確率等；線下的課堂表現數據，包括通過攝像頭、捕捉監(jiān)測學生的情緒動作，分析他們的表情、動作，并基于此判斷學生的情緒，再綜合判斷學生的學習態(tài)度、效果。

但我們要注意，問卷調查數據不太準確，因為主觀性比較強，而且學生不一定認真填寫。這部分工作包括學習動機、學習風格，我們也在做，都選擇了相關的量表，并把電子版發(fā)給學生填寫，然后收集。

宏觀環(huán)境數據：這類數據包括產業(yè)數據和社會熱點數據等，我們在教學過程、教學設計過程中也能用到。

管理數據：學校教務部掌握的諸如選課學生人數數據，專業(yè)及學科課程體系數據，以及學生各科課程成績等數據等，這些也可用來作為混合教學的數據基礎。此外，餐飲數據和社交數據也在管理數據范疇，餐飲數據涉及學生就餐的時間等。

2、教育中的大數據可以用來干什么？

拿到教育數據之后，用它來做的事情可以總結為：依據教育理念，解決教學問題，完成教學目標和學習目標。

從服務學生角度來說，即為服務學生實現他的學習目標；作為老師而言，即為解決本課程、本講內容所要達到的教學目標。

成果導向教育（OBE）：教學設計和教學實施目標是學生通過教學過程最后所取得的學習成果。

這一教育理念的重點是“成果”，這一理念回答了5個問題：

1）我們想讓學生取得什么樣的成果？

2）我們?yōu)槭裁匆寣W生取得這樣的學習成果？

3）我們如何有效地幫助學生取得這些學業(yè)成果？

4）我們如何知道學生已經取得了這些學習成果？

5）我們如何保障讓學生能夠取得這樣的學習成果？

只要回答了上述這5個問題，我們的成果導向教育目標也就實現了?；跀祿幕旌鲜浇虒W也是基于這個目標服務，最終達到內化于心，外化于行的效果。

在教學過程中，我們對教學過程有個思考，這里分享由此產生的5條教學理念：

1）立德樹人、德才兼?zhèn)洹⑷趦r值塑造、知識傳授、能力培養(yǎng)為一體

2）營造良好的人才成長生態(tài)環(huán)境，尊重學生，個性化成長

3）人才培養(yǎng)與產業(yè)建設互聯互動

4）調動主動性，激發(fā)創(chuàng)新潛能

5）育人者先育己

布魯姆教育目標分類法是一種教育的分類方法。教育目標可分為三大領域：認知領域、情感領域和動作技能領域。

利用布魯姆教育目標分類法，我們可以從認知領域、動作技能領域，情感領域3個領域目標進行描述，且整個課程的每一章都這樣描述，這樣整個課程目標就得以明確。在這個基礎上OBE-成果導向教育的混合式教學，就有了理論基礎。

《IT項目管理》課程案例：我教授的《IT項目管理》，用OBE重構教學目標，首先是明確專業(yè)培養(yǎng)目標，這是學院定的目標：最終要培養(yǎng)高素質、高層次、實用型、復合交叉型、國際化人才。由此，我把課程的教學目標明確化，并歸納為項目規(guī)劃能力、項目監(jiān)控能力等8條課程目標，這8個能力和專業(yè)畢業(yè)要求一一對應，為實現專業(yè)培養(yǎng)目標實施教學。

專業(yè)培養(yǎng)目標為：高層次、實用型、復合交叉型、國際化人才

《軟件工程》課程案例：

我教授的另一門課《軟件工程》也有一個教學目標，分為兩個層次：基本要求和高階要求。宏觀上，每一章都有職責能力和價值目標，對于不同水平的學生有不同要求。對于優(yōu)秀學生必須達到高階要求，對那些能力相對弱，學習進度較慢的同學，由于他們的學習方式跟別人不一樣，此時需要我和助教幫他們達到基本要求。

不同能力層級的學生學習目標定下來之后，需要實現“目標可測量”。于是針對八個能力分別進行開發(fā)“量規(guī)”，每一塊都有量規(guī)衡量學生，對學生無論是主觀還是客觀的的作業(yè)，結果進行測量。

以下列舉八種能力量規(guī)之一：團隊合作能力量規(guī)

3、如何使用教育中的數據？

一、明確教育教學中的問題

怎么運用教育數據？這是每個老師都想知道的問題。姑且分析，軟件工程這門課面臨的問題是什么？由其四個特征決定。

問題一：課程特征。課程特征是不以人類意志為轉移。如何針對軟件工程的過程性、抽象性、綜合性、復雜性等特征，解決學生難理解、難運用、難發(fā)揮的問題？

問題二：因材施教。如何在少數教室的課程中，針對基礎參差不齊的眾多學生實施全員因材施教？

問題三：與時俱進。如何把軟件工程領域的最新前沿科研成果轉化成教學內容，提升學生的求知欲和成就感？

問題四：課程思政。如何在實踐教學過程中融入思政元素，實現教書育人？二、運用教育教學工具

我們的教育教學都是圍繞著解決這些問題去落實，會采用如下一些教學工具：

基于Moodle的學習系統

我?guī)ьI研究生做的Moodle是一個開源系統，并在此基礎上做了一些開發(fā)，通過視頻播放，可以采集到學生的所有學習行為數據；收集了大量教學視頻，按照知識點進行組織、分類后，“掛上去”推薦學生自選學習；可以做習題，可以討論、問卷等。

“課堂派”實現課前課中課后的練習

“課堂派”目前已經支持混合教學，基本上把中國所有MOOC上數據匯總在一起，采取非下載的在線觀看模式；這樣老師就會更加方便。

PowerEdu：在線實踐平臺

PowerEdu用于學校在項目管理過程中的會議、學習進展解釋評價、實時打分，學生可以實時在線看到分數。

通過BB實現OBE的教學評價 課件下載

北大教學網購買了BB的一個產品，可以進行自評互評，視頻播放，課件下載，學習預警，這個工具非常好。

ClassIn X 組織課堂教學，實施課堂互動

ClassIn疫情期間我們上課都在使用，ClassIn X是開發(fā)的新產品，有PC和各種手機端pad端、大屏端版本，上課的時候直接把PPT導入進去開講即可；ClassIn的一個特點是提供十幾種之多的課堂互動小工具，多媒體板書、問卷調查、搶答、計時、回答問題、留作業(yè)、考試等等，有效支撐課堂工作，為老師提高工作效率，不用再用第三方的一些比如問卷星之類的工具了，布置作業(yè)后，學生的隨時提交、隨時展示分享很好用。

“頭歌” 在線實踐平臺

這是國內最大的在線實踐平臺，支持計算機、通信領域的所有課程，實現了代碼自動提交，自動解析，我教授的軟件工程這門課里面的一些圖和自動解析都支持，很實用。去年我開發(fā)了《軟件工程與理論實踐，思政與實戰(zhàn)相結合的能力訓練》這門課（網址是：

https://www.educoder.net/paths/2832/），通過這個平臺向全國免費開放，“頭歌”支持這樣的實踐，學生的學習數據也能實時獲得，老師可以有針對性地對學生進行輔導和支持。三、教學設計教學設計要考慮到3個環(huán)境：課前、課后、課后。大部分老師的做法是：

課前，主要看視頻；

課中，老師針對學生看視頻的效果，針對性講解或者回答問題；

課后，做題。

課前：學生在我們開發(fā)的Moodle系統里進行學習，然后組織練習、進行討論；同時還有一個工作叫“摸黑實踐”——就是課前實踐，讓學生去做一些項目，有些課程在學生沒學之前是可以上手實踐的——學生已有的知識、技能的積累，可以滿足課前實踐的要求。學生在這些課前的表現行為數據將被記錄和保存。

然后，根據這些行為數據對學生進行“畫像”，這個畫像可能比較粗略，沒關系，只要學生用我的系統去學、上課，那么他們的數據會越來越豐富、越來越多，學生的畫像會越來越清晰、準確。

這是之后的推薦、預警環(huán)節(jié)的基石。

課中：老師依據課前的需求分析，采用OBE理論進行教學設計，利用ClassIn X、“課堂派”等工具來實施啟發(fā)式教學。教學育人最核心的是“課堂教學”。課堂教學永遠不可或缺。通過課堂教學，讓學生達到“是自己學好的，而不是老師教出來的”的“境界”，這樣的效果我認為是“最好的”；教育的最高境界是“學生感覺不到被教育”。

課后：老師布置問題。因為課堂教學其實是直接落實教書育人理念的過程，課后是拔高思維層次的過程，不僅要預習下一節(jié)課、鞏固這一節(jié)課，更要在本節(jié)課的基礎上進行深層次思考、深度討論，所以要給學生們設置一些比較有挑戰(zhàn)性的問題，讓學生去思考，同時還要布置一些實踐作業(yè)，讓學生動手去做。系統根據學生的學習行為進行推薦、預警、評價；各項評價系統自動生成，老師根據各項評價進行實時“學習干預”，與同學聊天談話，找出原因，提早發(fā)現和解決。

四、開展混合式教學

混合教學怎么混合？我們需從5個維度去做：

線上學習和線下教學相結合，一定要堅持“線上線下相融合”，線上要求老師干預少，線下教學是老師主導，學生為主體。

理論和實踐相結合，我們這門課程特色是“務必幫助學生構建自己的知識體系，同時也讓學生通過實踐小型項目實踐構建出自身的能力體系”。

專業(yè)知識和思政能力相混合，在講專業(yè)課的時候，應該在課程里融入一些“家國情懷”、中華優(yōu)秀傳統文化的內容。

傳統教學和人工智能相混合，傳統教學里“老師”等“核心要素”不可缺少，同時，現在很多人工智能技術要充分利用，分析數據，起到對學生進行預警幫扶的作用，幫助學生實現學習目標。

課程和前沿理論的混合，每門課程都有本課程教學大綱、有教學目標，且必須完成；同時我們還要考慮部分很優(yōu)秀的學生，對他們不能低標準，要高標準要求，所以就要有前沿理論的內容。

我的混合式教學案例如下：

1、教學五步

學前測：在上課前，有“學前測”，大約四五十題，均為客觀題，題選項有“對、錯和不知道”或者“A/B/C/D、不知道”，因為如果沒有“不知道”選項，學生可能瞎蒙，學情就不準確了。還有一個“量表”，通過這些我們可以獲得學生的基本信息；

視頻學：雖然叫視頻學，其實里面還有一些文檔、電子書等內容提供給學生學習，如建議學生看第*頁到第*頁，然后才能進行下一步。因為純視頻學習往往導致單向度的灌輸，而學生做題目需要一部分聽，一部分閱讀；這樣的設置立體調動了思考能力。

習題練：邊學邊練，推薦習題讓學生完成以此監(jiān)測學生對知識點的掌握程度。

集中問：即學生問問題，我們有個論壇可以供學生提問老師回答，老師通過這些問題可以知曉學生們在做什么、想什么、學的怎樣、思考的是什么，在后面課程教學設計的時候，進行調整。

課堂講：每次上課前有學情分析，學生在課堂的線下環(huán)境中聽課，都要帶手機或者電腦，因為課堂要有互動，通過這些終端答題。

2、 理論學習和實踐相結合

我教授的這門課，節(jié)奏安排緊湊，怎樣讓學生高效實踐是一個挑戰(zhàn)。原來布置一些畫圖實踐作業(yè)，學生在紙上畫好拍照發(fā)給老師，我再批改；但是一旦有上百學生，改作業(yè)是一個很耗費精力時間的工作；所以我依托國內最大的在線實踐教學平臺——頭歌，開展在線案例教學實踐，實現在線闖關式實踐，即學即練，即練即評，快速反饋，形成學習閉環(huán)。

將學生分組，每個小組完成一個項目，從頭到尾把這個項目做完。

分組方法：根據學生的專業(yè)，學前測成績和性別，進行分組；確?；A好和差的學生分到一組，男女生分到一組，避免強強聯合、弱弱聯合等不合理的情況。

選組長、小組討論、布置任務、布置作業(yè)，整個課程中學生需要交8次作業(yè)，其中7次是過程數據，每一步產出一個成果，小組協力完成。

在第8次，也就是最后一次課上各組成果展示，有些項目是學生參加大賽的項目，有些項目是學生創(chuàng)業(yè)項目，這些項目都屬于實戰(zhàn)，使學生產生“手感”、做好做完美，而不是應付老師交作業(yè)。只有解決真實的問題，才能真正鍛煉學生。

最后“綜合評價”，包括小組成績評價，實踐成績評價等幾個部分。

3、專業(yè)知識和課程思政融合

實際上，在國內教育系統大力推廣課程思政之前，我們已經形成了以愛國主義精神、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)精神、大國工匠精神、團隊合作精神等四大精神為主線的課程思政知識圖譜，在我的課程中已經落實——每章、每個知識點都包含了思政元素，詳見如下表格。

學生學習過程，也是一個提高自身思政水平的過程，學生可以形成一些感悟點進行分享。此外，我們搭建了一個學生成果微信訂閱號，學生看到自己的成果與大家分享，成就感油然而生，可持續(xù)的動力也有了保障。

4、傳統教學和人工智能

積累的數據如何使用？我的做法如下：

第一，學生畫像：這個畫像是“系統做的”，而不是老師自己去畫。除了基礎數據，還有學習過程數據，幫助我們完善畫像；遇到學生不認真填寫量表？沒關系，通過學生學習行為數據，動態(tài)調整。同學們在學習平臺學習一段時間，他們的學習習慣、風格都可被準確量化把握。

第二，學習推薦：學生推薦一些適合自身學習的個性化內容，包括學習內容、學習路徑、學習內容展示形式，因為在推薦的“背后”有“推薦引擎”支撐。如何實現的呢？我們根據學生個人的知識圖譜、學生學習畫像、采取一些算法，就可以進行精準點到點的推薦，最后進行效果的評價。

第三，學習預警：學生在學習過程中，有任何行為或者干脆沒有行為，都可以被記錄和綜合分析；基于此對行為進行預警。系統把線采集的數據和線下課堂采集的數據，分為數據類別，提出預警特征，構建學習預警模型，對學習效果進行預警——分為：紅、黃、綠三個等級。紅色表示存在學習危機，綠色為正?；騿栴}不大，黃色則徘徊在邊緣階段。這樣老師就可以判斷是否需要干預，老師及時介入與學生談話，避免學生期末考試后才發(fā)現不及格的情況發(fā)生。從我的經驗看，基本上學習進度到三分之一，系統就能判斷哪些學生需要進行干預了。

第四，學習情感：包括課堂學習情感和線上學習情感。課堂學習情感的捕捉方式是在課堂內架設一部攝像機，拍攝學生，分析表情、態(tài)度和情感；在線上學習的時候，系統會提示學生打開攝像頭，當系統發(fā)現學生在看視頻時扭頭、與他人說話、沒人、或者學生放了一張頭像圖片等等情況，系統可以實時發(fā)現并記錄提示，確保學生學習的有效性。當學生未同意系統采集視頻，系統會另申請采集語音，如果采集中發(fā)現語音比較少，可以判斷學習態(tài)度出現問題；當然也有極個別情況，學生對視頻、語音都不同意系統采集，這種情況下，我們從技術上可以做到——學生如果將本學習系統界面最小化，或者非首屏播放，則自動暫停播放。獲取了這些數據后，數據將被導入分析系統，以此對學生進行學習推薦和學習情感分析。

第五，學習態(tài)度：這涉及兩個層面，積極度和消極度；我們利用神經網絡模型來智能化評估學生的學習態(tài)度，彌補了線上學習過程中缺少監(jiān)督機制的問題，讓學生可以了解自己的學習狀態(tài)，這種反饋本身就是一種學習干預。學生見到提示，大部分都會改正學習態(tài)度和行為，成績和效果會有改善。

5、課程知識和前沿理論

剛才通過“案例”，我談了前沿理論的傳授模式；同時，我在“課堂上”對前沿理論也進行了講解——把當前學科的前沿內容做成PPT，每節(jié)課講一點；我建議同學們去網上尋找，去在線教學數據庫搜集論文，閱讀并上傳分享到“互師網”；在那里同學們可以看到、評價別人的論文，達到互相學習的效果。

6、課程評價

基于學生畫像、OBE理念，對學生的學習數據進行特征篩選，采用算法，預測出學生的學習效果，根據效果評價，采用基于模板的自然語言生成技術，生成個性化評價報告。這份報告中會詳述，某某同學，在某某領域學的優(yōu)異，某某領域或知識點學習效果、掌握程度欠佳，也會對學生的成績進行分析。學生對自身情況也就一目了然。

總結一下：教學要按照教學目標執(zhí)行，無論怎么混合，目的都是讓學生學習更有成效、學以致用。怎么做呢？

首先，要運用OBE的思想，需要明確教學目標、設計評價量規(guī)、開發(fā)教學案例、實施教學設計，制定課程教學效果評價體系，這些都要鋪展開去層層遞進實施。

其次，要特別注意學生參與性，只有學生參與進來了，才能激發(fā)他們的主動性，創(chuàng)意才能發(fā)揮出來。

再者，課堂內容要適當留白，讓學生有饑餓感，激發(fā)探索欲，老師在課堂內不要講滿，留點白，話到嘴邊留半句，另半句讓學生去探索總結，這樣可以培養(yǎng)學生的饑餓感，讓學生不知足，進而知不足。

最后我想分享的一點是，落實課程思政，要依賴老師的人格魅力。學生親其師，才會信其道，對老師打開心扉。只有老師“行不言之教”才能起到“潤物細無聲”的教學效果。老師要注意自己為人師表，學生自然會有收獲。

4、教育教學的心得體會

我是個教學發(fā)燒友，有一些對于教育教學的理解，我的四點心得體會是：

第一，無我。以學生成長為中心的教育理念，以“無我”的心態(tài)，不斷更新教學內容和教學設計。

第二，有為。面向國家需求，勇于擔當，探索教學改革之道，提升教學質量，保護學生信息。

第三，好為人徒?！坝讼扔骸?，開闊胸襟，不斷學習，持續(xù)改進，教學相長。

第四，善假于物。開發(fā)和利用各類教學工具，調動學習主動性，激發(fā)創(chuàng)新潛能，提高教學效果。

文章出處：教育信息化100人，轉載時作者有修改