中醫藥院校信息化教學管理優化策略

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摘要：大數據技術的蓬勃發展賦予了中醫藥高等教育新的內涵和使命。如何以教育大數據為驅動探索信息化教學管理的改革或優化是一項緊迫的課題，目前仍面臨諸多問題，如個性化自適應學習研究有待加強、課堂信息化教學模式尚需優化、教師大數據素養水平有待提升、高校信息化教育管理模式亟待變革等。文章旨在探討如何構建學生個性化學習的精準培養模式、有效推動混合式教學改革、提升高校教師大數據素養能力、推動信息化教學管理模式變革，以期為我國中醫藥院校信息化教學管理的深化改革和質量提升提供參考。

關鍵詞：大數據；中醫藥院校；信息化；教學管理

大數據技術的蓬勃發展為我國中醫藥高等教育帶來了新的機遇和挑戰。在教育信息化的大環境下，促進大數據與中醫藥教學實踐深度地融合，可推動有效教學的精準實現?！敖逃髷祿碧刂府a生并應用于教育領域的大數據，是指根據需要所收集的，在整個教育活動過程中產生的，一切用于教育事業發展并可以創造巨大價值的教育數據的集合[1]，具有定位準確性、管理高效性、海量儲存性、分析直觀性等諸多特點，能夠即時診斷教學問題、科學制定個性化教學策略、智能推薦學習資源、精準實施評價反饋、不斷優化教學過程等。然而，當前在利用大數據技術方面存在諸多問題：如簡單搜集教學中的過程性數據、知識信息的傳播單向化、缺少教學模式的重構和變革等[2]。本文從驅動個性化自適應學習、創新信息化教學模式、提升教師數據素養水平和提供精準化教學管理的角度深入探討，旨在為中醫藥院校的信息化教學管理提供理論參考。

1中醫藥院校信息化教學管理之現實困境

1.1學生的個性化自適應學習能力有待提高

中醫藥院校學生的知識儲備、受教育環境、自身綜合素質等良莠不齊，因此，不同個體對教育教學的需求也就不同。在傳統教育模式中，教師無差別的教學內容安排難以實現對每位學生的精準教學，更難以實現“個性化”[3]。隨著“互聯網+教育”的發展，學生個性化學習能力得到了提高，但問題也更加突出：首先，學生獲取海量學習資源的便捷性雖然得到了顯著提高，但是由于學習過程缺乏有效監管和及時交流，易于存在分散性封閉自學弊端，導致學習效率與質量的低下。其次，部分學生的信息化素養水平偏低，缺乏高效針對性獲取有效信息的能力，難以解決在“個性化”學習中遇到的實際問題，更難以利用網絡信息技術構建知識體系。再次，當前中醫藥院校學生難以與醫院、企業和科研單位所需人才類型實現良好對接，弊端較為明顯，學生也因不明確自身適宜的發展方向而對個性化自主學習感到迷茫和困惑，導致學習動力不足。

1.2課堂信息化教學模式有待進一步優化

傳統中醫藥教育模式屬于“灌輸式教學”，教師多是大水漫灌枯燥的理論知識，課堂互動方向單一，難以滿足學生的不同需求，甚至導致其產生厭學情緒。而且，學生長期處于被動學習，缺乏獨立思考的能力，主觀能動性易于受損。此外，傳統教育模式還較少體現學生的學習過程、學習特點和學習需求。目前，雖有部分課程嘗試使用大數據教學技術，但利用效率普遍較低，存在僅使用其進行課堂簽到簽退、簡單收集過程性數據和事后評價、缺乏多來源數據的動態預測性評價等諸多問題。而且仍有大量課程尚未應用大數據技術進行教學。在這種教育模式下，學生每學期的學習曲線只能根據幾次平時測試成績和期末考試成績進行階段性記錄，而不能得到完整連續的描繪，更不可能構建學習特征模型以及進行下一步的分析改進。

1.3高校教師的大數據素養有待提升

數據素養，是包含數據意識、數據操作計劃、數據利用、數據管理存檔、全面數據評估、基本數據法紀規范等內容的能力素質。教師是信息化教學的組織者，不僅需要強化信息應用技術水平，還要提高教育大數據挖掘分析能力，才能順利開展信息化的教學實踐。雖然在新冠疫情期間，線上教學的廣泛應用使教師初步體驗到了大數據教育的魅力，但由于大多數教師接受的相關培訓較少，導致動態監測學習現狀、及時調整教學步調、精準選擇教學策略等諸多方面難以得心應手。因此，盡快制定相關方案，提升教師熟練運用數據的操作能力，對數據進行觀察、分析、干預和決策，就顯得至關重要。唯有如此，才能使這些數據發揮作用，才有可能“讓數據來說話”[4]。

1.4高校信息化教育教學管理模式有待變革

在傳統模式下，傳統的教學管理數據大多采用紙質文件和文件夾儲存數據，容易丟失，且存放順序固定單一，信息的查找和整理十分不易，更難以進行有效利用，管理效率十分低下。例如，要進行全校學生的個人信息收集就是一項十分浩大的工程，且存在各部門間不同的數據標準和數據重復收集，為信息的整合帶來了許多困難[5]。大數據的定位準確性、管理高效性、海量儲存性、分析直觀性等諸多特點，可以讓這一切都變得更加簡單，同時，大數據具有長期規劃性特點，有利于教育管理布局的長期安排[6]。關于教師的績效評價體系，教評部門以往只將教師發表論文數量及等級、承擔科研項目數量及等級、參與編著教材數量等作為核心測評指標，卻在教師自評及教師互評等多維評價指標中賦分較低或不設指標，也很少涉及教師對于評價體系合理性的反饋評價，不利于教師評價體系的合理完善發展。另外，近年的教師評價體系中對學生的授課評價反饋過于偏重。若學生的評價較低，很可能是因為他們缺乏遠見和經驗，或是單純的享樂心理作祟，這會直接導致教師對學生的要求降低，不利于教學的順利進行[7]。

2中醫藥院校信息化教學管理的優化策略探討

2.1構建適合學生個性化發展的精準培養模式

教育者們始終都在倡導“個性化”培養，而“個性化”教育的核心就是如何實現精準教學，以下因素較為關鍵：（1）強化學生“個性化”的發展意識。大學學習不同于高中階段，學生需要具有自主性、規劃性、選擇性等特性。為了獲得更好的成長，實現自身的可持續性發展，學生應該學會主動學習、自我規劃、自主選擇。高校應當開展學生理想、信念、思政教育的相關活動，引導學生形成“個性化”發展意識，確立自身發展目標，明確學習方向，主動“個性化”學習[8]。（2）建立“個性化”學習數據資源庫。我們可以基于分析學生以往在學習過程中產生的客觀數據，推算其學習特點，再利用大數據挖掘技術探索其知識偏好方向，并在學生的一次次數據選擇反饋中逐漸進行完善，最終為學生提供最適合的資源。學生還可以結合自身需求，主動選擇適合其發展需要的教學內容，從而形成一種以大數據為基礎產生的新型學習模式———自主“個性化”學習。（3）建立訂單式校-企合作模式[9]。企業需要運用大數據技術的數據搜索及預測能力，對未來人才發展方向進行預測，而后根據自身需要與社會需求，定制相應的人才需求計劃；高校則依據企業的具體要求為學生提供個性化的培養方案?；诖髷祿夹g的訂單式校-企合作，將企業與學生連接，使學生在校學習期間存在明確學習目標，可以自主進行個性化發展，學習動力也有所提高，入企后更能盡快適應，有效提高了高等教育學府為社會輸送高質量的人才的效率。

2.2推動精準高效的混合式教學改革

在新型混合式互動教學模式中，我們可以利用大數據的海量儲存功能記錄學生的學習過程，并運用大數據的綜合運算分析技術，判斷每位學生適合的學習方式、發現他們在學習過程中存在的不同問題，使教師能夠給予學生“個性化”的指導和干預，有效提高教學效率，切實改善學生學習效果，具體如下。首先，我們可以構建線上-線下相結合的學習模式?；趥€性化學習資源庫推算出學生學習特點，教師則根據學生不同的學習水平和需求，為其分配不同形式、不同水平的學習活動，如：課堂問題討論、精品視頻教學、課外文獻閱讀等。其次，我們還應構建課內-課外相結合的學習模式[10]。在常規課內學習的同時，還應重視課外學習，鼓勵學生主動查找各類學習資料，完成教師安排或自行設置的學習活動。這種學習方式能更有效地幫助學生理解、運用和掌握知識，提高學習效果。再次，在學習評價方面，需要轉變教學觀點，以學生自主查閱資料、表達、合作等多種能力的綜合表現作為評價標準，還可以增設線上平臺中的在線測評、分階段測評、學生間互評等新型評價方式，使學習評價從單一轉變為多樣化，以更加及時、全面、客觀地評價學習效果。

2.3提升高校教師的大數據素養能力

重視高校教師的數據素養與能力培養不能紙上談兵，而是要出臺相關具體培訓、考核方案和獎懲措施，才能有跡可循。具體可以從以下幾方面入手：（1）統一進行規范化培訓?？梢园才沤處熗ㄟ^慕課等線上平臺觀看數據素養教學相關課程，并定期邀請優秀專家進行報告演講，使教師充分認識到大數據在教育中將占據的重要地位，提高其使用數據的能力與動力。（2）定期安排教師進行數據能力體現及展示。教師可以在運用培訓所學知識的過程中，或與其他教師的經驗交流以及案例分享中，逐漸發現自身不足，并加以完善[11]。（3）實施教師數據素養能力考核制度，制定相關評價標準，并設置獎懲措施?？己丝梢圆捎媒處熥栽u、教師間分享互評、學生對教師數據素養能力反饋評價的綜合評價模式，并在教師的專業能力評測中加入數據素養的考評，以促進教師數據素養的發展[4]。

2.4推動高校信息化教學管理模式的改革

對于學生的教育管理，我們可以考慮事先建立一個包含每位學生信息的檔案數據庫。在日常生活中，逐漸錄入學生不斷增加的數據，如校園卡支出、宿舍出入、考試成績等。等到需要使用數據時，再運用數據檢索和數據分析技術，精準定位到每一位學生，以進行高效利用。例如，根據學生的校園卡消費、餐飲交通支出等情況，可以精準定位是否為貧困學生；學生日常參加活動的數目、等級及課業成績等也可以作為其獎學金、助學金、優團優干等評選的參考數據，以提升評選結果的精準性。需要注意的是，在管理過程中產生的大量數據信息大多涉及學生隱私，一旦泄露，極可能造成不可預估的損害。因此，在信息的收集、整理、儲存過程中，要格外注重數據的保護，加強數據監管力度，并制定出健全的數據安全防范措施，以免造成不良后果。在教師管理方面，大數據能實時記錄教師的日常工作情況及再學習信息等諸多數據，可為多維績效評價提供依據。為實現多維性科學評價需要在教師教學科研水平的考評數據、學生對教師的評價數據、教學督導對教師的評價數據等基礎上，增設教師自評、教師間互評數據，并加以整合計算。一線教師是教育教學工作的主體，他們最了解教學內容和教學環節，也最能體會到教學效果的優劣，且同行之間更能看到互相的付出和努力。因此，教師自評以及教師間互評的數據應當重視并提高賦分。而績效評價所得結果，應當在師生間共享展示，并實施相關獎懲措施，以提高教師工作的積極性。長期的績效評價也可以進行曲線繪制，并從不同方面多角度分析，促其改進和提高。

3結語

基于大數據技術深度挖掘教學現象與問題背后隱藏的教育規律，是未來中醫藥高等教育發展的必然選擇。目前如何利用大數據技術從學生自主學習、課堂教學模式、教師數據素養和高校管理模式方面，探析教育教學中存在的問題和難點，進行教學改革和優化創新，構建基于大數據的個性化學習和精準教學，需要廣大研究者的共同努力。本文通過結合具體的教育教學實踐，深入分析大數據背后的邏輯關系，提出構建個性化學習的精準培養模式、推動高效精準的混合式教學改革、提升教師的數據素養能力、促進管理模式的改革創新，旨在有效利用海量、即時和可測量的客觀數據，為學習者匹配個性化的服務，有效實現精準的教學和管理。下一步，我們還需要進一步研究大數據如何深度驅動教育教學中的決策、管理和創新；如何提供精細化、精品化的個性教學服務，以實現大數據技術和中醫藥高等教育持續深度融合。

參考文獻

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作者：張虹冰玉 劉睿 曹紅波 謝偉 單位：天津中醫藥大學中醫學院