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大數據時代職業教育革新趨勢與策略

作者:王夢君 張... 來源:《教育與職業》 發布時間:2017-06-30

    近年來,大數據技術發展日新月異,并逐漸與其他專業領域相結合,于是越來越多的人開始熟悉并且使用這一名詞。受大數據時代來臨的影響,職業教育領域也將迎來新的發展機遇。

    一、大數據時代職業教育的現狀

    1.學生培養與需求信息不對稱。目前,我國人才供求的結構性問題日漸凸顯:一是人才總量不足;二是高層次人才比較匱乏。這反映出雖然我國職業教育改革有了一定效果,但是距離現代社會對職業院校畢業生的要求還有相當一段距離。究其原因,是因為一直以來我國職業教育只注重理論和知識的教學,而忽視學生實踐技能的培養,導致學生缺乏實踐經驗,畢業后無法滿足企業的實際需要。因此,職業院校應把培養和提高學生的實踐能力作為教育教學的重要目標。在大數據背景下,我國職業院校要加快信息化建設的步伐,完善信息化建設體系,以實現職業教育的不斷發展。

    2.教學質量評價體系不完善。教學質量評

    價是根據教學目標制定出評價指標體系和評價標準,對教學活動進行系統調查、采集信息,并對數據進行統計處理,做出目標實現程度的價值判斷及改進教學、提供決策服務的過程。其無論是對學校管理還是對教師和學生本身都有著重要的作用。通常教學質量評價標準主要涵蓋三方面內容:一是教育教學目標標準,二是課程內容標準,三是課程評價標準。現階段,職業教育教學質量的評價方法還比較落后,沒有建立統一的評價標準,沒有構建完善的教學監督體系。因此,如何提高教學質量并且建立科學合理、公平公正的評價體系,是每個職業院校必須思考的問題。

    3.各數據體系間缺乏聯系。目前,我國職業教育的整個教育數據體系分為兩塊:公辦教育數據體系和民辦教育數據體系。其中公辦教育數據體系的數據來源主要由四部分構成:教育部、各地政府教育局、職業院校以及政府教育研究部門;民辦教育數據體系的數據來源主要由三部分構成:網絡媒體教育、私營網絡教育機構、其他非教育類網絡平臺。職業教育領域的數據缺乏開放性,公辦教育數據體系和民辦教育數據體系之間缺乏聯系,大量的數據資源沉淀在各部門系統,無法充分利用,這偏離了真正意義上的互聯網化。

    二、大數據時代職業教育的革新趨勢

    1.從數字化教學和數字化學習走向智能化教學和泛在學習。在當前的大數據時代背景下,職業教育正逐漸從數字化教學過渡到智能化教學。所謂智能化教學,即通過多種智能教學方法,包括利用網絡資源和使用智能教學設備等進行教學活動。相較于以往的數字化教學,智能化教學使得學生與教師之間的溝通更加深入,教學效率大幅提升。同時,職業教育模式下的學習方式從數字化學習朝著泛在學習轉變。泛在學習,顧名思義就是指每時每刻的溝通,無處不在的學習,是一種任何人可以在任何地方、任何時刻獲取所需的任何信息的方式。大數據時代智能化教學給職業教育帶來的影響:首先,從教師的角度看。傳統的教學思維將發生顛覆,即從以往的“經驗式”教學向依靠智能多媒體技術的“數據式”教學轉變。其次,從學生的角度看。多媒體教學有利于激發學生的學習興趣,提升學生的學習動力。因此,有教育專家指出,在智能化教學時代,學生將從過去的“被動學習”向“主動學習”轉變,從本質上提升了職業教育的教學水平。

    2.從“單向因果性”研究思維走向全體數據的“多向相關性”研究思維。郭文革教授提出,“通過先進的網絡信息采集技術得到的數據,顯然比以往采用現場問卷調查方式收集的數據更為高效和真實”。通過大數據技術連續、高效地收集教學對象的多種學習行為數據,把教學研究數據化,將“教”和“學”融合起來。依靠數據采集系統的研究方法顛覆了以往的直接統計手段,更加注重全體數據的“多向相關性”。同時,全新教學數據統計方法的引入對整個職業教育體系的發展起著重要作用。主要表現在,數據采集方法的變化將引起教學研究方法的重大變革,即將教學數據統計結果用圖表等表達形式直觀地展現在教學研究者面前,大大提升了教學研究的效率。大數據時代數據采集方法的變革,不僅僅是數據收集與分析方法的變化,更是研究思維從傳統的“單向因果性”向全體數據的“多向相關性”的改變。

    全新教學數據統計方法的引入對整個職業教育體系的發展起著重要作用。主要表現在,數據采集方法的變化將引起教學研究方法的重大變革,即將教學數據統計結果用圖表等表達形式直觀地展現在教學研究者面前,大大提升了教學研究的效率。大數據時代數據采集方法的變革,不僅僅是數據收集與分析方法的變化,更是研究思維從傳統的“單向因果性”向全體數據的“多向相關性”的改變。

    4.從“經驗主義”和單一維度的教學評價方式走向“數據主義”和多元維度的教學評價方式。隨著現代網絡數據采集技術的更新,教學評價方式從傳統的“經驗式”轉向“數據式”。大數據時代,教學評價方式擁有牢靠的技術條件作為力量支撐,能夠將教育管理數據進行持續高效的采集與分析,最后將分析結果以圖表等表達形式直觀地展現在教育研究者面前;同時,能夠對學生進行多元評價,而非局限于學科考試成績的單一范疇。因此,在教育管理者看來,直觀的數據圖表分析結果已成為教育評價的重要依據。


    三、大數據時代職業教育的革新策略

    1.完善職業教育人才培養模式。當前中國的勞動力市場仍然面臨著技能型人才供求不平衡的問題,這表明職業教育還不能完全適應經濟社會發展的需要,仍然有一系列問題亟須解決。建立并完善符合我國社會經濟發展需要的職業教育人才培養模式能夠提升人才的基本素養。同時,人才結構的優化也有利于完善現代職教體系以及促進產業結構升級。因此,職業院校應當與企業開展更加緊密的交流合作,著力推進實踐教學體系建設,深化職業教育教學改革。例如,職業院校在課程內容的規劃過程中積極聽取企業的意見,在實踐教學過程中與

企業共商工學結合實施策略等。

    2.建立健全教學質量評價體系。大數據時代,通過搭建智能信息平臺和建立健全教學質量考評體系,既能實現對學生學習質量的實時把控,還能加強學生、職業院校、企業三者間的聯系。在此背景下,職業院校領導層更應該堅定建立健全教學質量評價體系的信念。通過構建教學質量評價體系來建立科學的評價與決策標準,提供一種開放的、綜合的評價方式,使評價過程有理可循。同時,利用信息化手段也使大量數據的處理更便捷、數據的分析處理過程更簡化,有利于更好地服務于大數據支撐的教育質量綜合決策。

    3.統籌規劃大數據基礎設施建設。教育部《職業院校管理水平提升行動計劃(2015—2018年)》中指出,在大數據時代背景下,職業院校應當加快現代化信息技術平臺建設,完善現代化信息技術管理機制,增強現代化信息技術統籌能力,促進移動通信技術與職業教學的相互結合。因此,職業院校應當深刻了解大數據對于職業教育的意義,加大對大數據基礎設施的建設力度,積極搭建大數據平臺,興建數據中心,進一步實現職業教育相關數據資源的高效整合。在大數據基礎設施建成之后,應對學生信息進行采集和整理,實現職業教育數據資源的開放、共享與整合。并且,在搭建大數據平臺的過程中,應該重視管理問題。例如,保護數據源不外泄,以及及時備份數據資源,避免數據丟失。

    4.構建“雙師型”教學團隊。建設“雙師型”教師隊伍是實現職業教育培養目標的關鍵。例如,國外高職教師有較高的任職資格,不僅要有高學歷或雙學士學位,而且必須有企業工作經驗。如果在校內開展實踐課程,必須由“雙師型”教師負責教學;如果企業與學校聯合培訓,則由企業具有豐富實踐經驗且取得職業資格證書的兼職教師負責教學。因此,筆者認為職業院校教師在努力提高自身學歷水平的同時,還應當積極去企業實踐,參加企業培訓,在教學生涯中不間斷地進行實踐學習。


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