大数据背景下的课堂教学改革
作者：申蕾
来源：《知识文库》2017年第22期
随着信息技术的不断发展，大数据时代已经到来并且对社会生活的各个方面产生了深刻的影响。在经济迅速发展、信息化的当今社会，出现了能够形象、生动表现课程的“微课程”，这种课程容易变通、灵活性高且较为精简，这种新的课程教学是数字化不断发展的结晶，所以将这种“微课程”充分应用于信息技术教学中，有利于促进信息技术教学效果的优化。文章首先阐述了微课程的概念、特征、应用原则等基本理论知识，接着通过分析微课在高校信息技术教学中的应用，提出相应的策略。
一、用大数据技术营造良好的教学环境
（一）大数据
迈耶一舍恩伯格教授曾经指出，所谓的“大数据”是通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。这种巨大价值和深刻洞见是不同领域数据集之间数据的深度交叉关联，跨域关联是数据量的增加从量变到质变的飞跃，是发挥大数据价值的基础。“大数据”从字面说是数据量大.但是数量上的庞大无法看出“大数据”与以往“海量数据”、“超大规模数据”之间的区别。
对于如何对大数据进行具体的定义，目前来看还没有定论，目前的定义方式多种多样，但是基本都是从大数据特征，通过对其阐述和归纳给出其定义。在众多的定义中，广为采用的是著名的3V定义，也就是大数据的3个特点：多样性（variety）、规模性（volume）和高速性（velocity）。另外比较流行的4V定义则是在3V的基础上增加一个新的特性。目前，4V并没有一个统一的说法，一些著名的国际数据公司通过其自身研究提出大数据应该还具有第4个V 特性，即Value特性。而IBM公司则认为真实性（veracity）也是大数据的一个重要特征。在维基百科上，人们通常可以查到的对于大数据的定义是：“大数据是指利用常用软件工具收集、管理和处理数据消耗的时间超过可容忍时间的数据集”。目前在大数据定义上很难达共识，不必固定于定义之中，即把握3V定义的基础上适当地考虑4V特性。笔者更倾向于的
4V：
规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）、价值性（value）。
（二）大数据的特点
通常所说的大数据，我们可以用前面定义中的4个V来表示，4个V分别是Volume，Variety， Value， Velocity，这四个方面可以用来概括大数据的特征。
首先，大数据的数据量是极其巨大的（Volume）。目前，人类产生的印刷材料的数据量是200PB （1PB=1000TB），而所有人类说过的话的数据量约为SEB（lEB=1000PB）。目前大多数数据存储容量为TB量级，而数据量较大的企业已经接近EB量级。
第二，数据类型繁多（Variety）。数据的多样性使数据分为结构化数据和非结构化数据。与以文本为主的结构化数据相比，非结构化数据所占的比例越来越大，网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等多种非结构化数据的出现对数据处理能力有了更高的要求。
第三，价值密度低（Value）。数据价值密度的高低与其总量的大小成反比。视频中，在连续不间断监控一小时过程中，有时可用数据仅为一两秒。如何给数据提高价值量是目前函待解决的问题。
第四，处理速度快（Velocity）。这是大数据背景下的数据挖掘区别传统数据挖掘最主要的特征。根据IDC的报告显示，预估至2020年全球数据处理量将达35.2ZB。在如此庞大的数据量面前如何提高处理速度是其发展的主要问题。
对于军队学员院校教育工作来说，大数据之“大”，并不在于其表面的“大容量”，而在于其潜在的“大价值”。由于新工具的出现，从以前的小数据当中也能发现大的价值。例如，美国把二十多年的犯罪数据和交通事故数据映射到同一张地图上后惊奇地发现，无论是交通事故和犯罪活动的高发地带，还是两者的频发时段，都有高度的重合性。这引发了美国公路安全部门与司法部门的联合执勤，通过共治数据“黑点”，交通事故率和犯罪率双双降了下来。又如，有学者将白宫200多年总统洗衣服的记录电子化，然后进行分析，也得出了一些新的结论。这些数据，都是地道的小数据。这说明，小数据只要在纵向上有一定的时间积累，在横向上有细致的记录粒度，再和其他数据整合，就能产生大的价值。从这个角度来看，大数据也可以理解为针对某个对象在时空两个维度上的“全息”数据。这种“全息”，在大数据的时代还表现为“多源”，即有多个源头在从不同方向对同一个对象进行数据记录，数据之间互相印证。
（三）转变教学理念
随着计算机网络技术及多媒体技术的快速发展，大数据背景下对高校教师的教育教学观念也带来深刻影响，大学生获取知识的途径将不再仅限于课堂，而是通过各种学习平台和方式。翻转课堂”的教学组织形式就是在目前在线学习盛行之时形成的，在这样的形式下传统教学模式则起到辅助的效果。与限定时间空间、按部就班的传统课堂教学模式相比，这种将逐步改变以往计算机应用基础课程的教学模式将更适合大学生，更能够提供学生自主的学习空间，不限时间和地点等，有效减少高校课堂教学所带来的弊端，学习过程中可避免产生疲乏，提高学习效率，同时根据自身爱好等学习各种知识和技能。高校教师可通过对不同学科专业的学生实际情况进行思考分析，对教学过程中的各种数据进行统计分析等，从而掌握大学生的学习规律，转变教学观念，因材施教，有针对性地开展各种教育教学实践活动等，充分通过大量的教学数据，对高校课程资源进行反复检验、反思和改进，从而提高高校教学质量。
（四）结合实际创新教学内容
在大数据时代背景下的教育教学活动中，知识是海量的，高校学生获得知识不仅是从教师那得到，还有更多的知识是从“ 互联网”中获得，在获取知识的同时大学生的学习行为和过程也被记录下来。因此，教师应针对各专业的特点来调整教学内容，以高校各学科培养目标为基础，合理设置计算机应用基础知识课程教学，将大数据知识、计算机应用知识技能等相关知识点融入到教学当中，将相关的教学问题、应用问题等进行合理配置、分类，融合基础知识和专业技能，根据专业学科特点定制和修订培养方案等，从而达到激发大学生学习专业技能的积极性，还可引导学生们形成用计算机解决专业问题的思维模式，对适应大数据环境下的教学工作具有积极的引导作用。
二、微课程概述
（一）微课程的概念及特征
微课程一方面提供了教学的工具，另一方面代表着教师成长的新范式。它主要是通过一线教师自行的研究，从自己的教学实践经验出发，符合教师的需求，并完成教师的教学任务，时间控制在大约五分钟的微小课程。根据微课程的主要内含，笔者归纳微课程的基本特征如下：1、微课程是为了完成新课程的任务和教学实践的目标而进行的微型学习专题；2、在微时代的环境下，微课程是进行在线或者移动的学习的内容，它处于相对半独立的状态；3、微课程主要以教学视频为载体的短小精博的实际教学内容；4、微课程的内容较为单一，每个微课程只讲述一个知识点或教学内容；5、微课程有时间限制，一般时长为3-5分钟，不宜超过10分钟。
（二）微课程的应用原则
1、与实际教学活动相结合
微课程核心内容的确定是依托具体的学科要求所产生的，如果最终脱离实际教学，不能应用到实际教学活动中，微课程便失去了其核心的价值和开发意义。
2、与其他教学资源有效统整和衔接
微课程的最终成果还是一种教学和学习资源，它的应用必须充分考虑其他教学资源的统整，以免知识的重复出现和资源的重叠应用，造成不必要的资源冗余，其次微课程这类教学资源的应用又要具有其一定的特色，做到与其他教学资源即有联系又有所区别。
3、适时调整微课程的应用方式
