中医药院校信息化教学管理优化策略

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摘要：大数据技术的蓬勃发展赋予了中医药高等教育新的内涵和使命。如何以教育大数据为驱动探索信息化教学管理的改革或优化是一项紧迫的课题，目前仍面临诸多问题，如个性化自适应学习研究有待加强、课堂信息化教学模式尚需优化、教师大数据素养水平有待提升、高校信息化教育管理模式亟待变革等。文章旨在探讨如何构建学生个性化学习的精准培养模式、有效推动混合式教学改革、提升高校教师大数据素养能力、推动信息化教学管理模式变革，以期为我国中医药院校信息化教学管理的深化改革和质量提升提供参考。

关键词：大数据；中医药院校；信息化；教学管理

大数据技术的蓬勃发展为我国中医药高等教育带来了新的机遇和挑战。在教育信息化的大环境下，促进大数据与中医药教学实践深度地融合，可推动有效教学的精准实现。“教育大数据”特指产生并应用于教育领域的大数据，是指根据需要所收集的，在整个教育活动过程中产生的，一切用于教育事业发展并可以创造巨大价值的教育数据的集合[1]，具有定位准确性、管理高效性、海量储存性、分析直观性等诸多特点，能够即时诊断教学问题、科学制定个性化教学策略、智能推荐学习资源、精准实施评价反馈、不断优化教学过程等。然而，当前在利用大数据技术方面存在诸多问题：如简单搜集教学中的过程性数据、知识信息的传播单向化、缺少教学模式的重构和变革等[2]。本文从驱动个性化自适应学习、创新信息化教学模式、提升教师数据素养水平和提供精准化教学管理的角度深入探讨，旨在为中医药院校的信息化教学管理提供理论参考。

1中医药院校信息化教学管理之现实困境

1.1学生的个性化自适应学习能力有待提高

中医药院校学生的知识储备、受教育环境、自身综合素质等良莠不齐，因此，不同个体对教育教学的需求也就不同。在传统教育模式中，教师无差别的教学内容安排难以实现对每位学生的精准教学，更难以实现“个性化”[3]。随着“互联网+教育”的发展，学生个性化学习能力得到了提高，但问题也更加突出：首先，学生获取海量学习资源的便捷性虽然得到了显著提高，但是由于学习过程缺乏有效监管和及时交流，易于存在分散性封闭自学弊端，导致学习效率与质量的低下。其次，部分学生的信息化素养水平偏低，缺乏高效针对性获取有效信息的能力，难以解决在“个性化”学习中遇到的实际问题，更难以利用网络信息技术构建知识体系。再次，当前中医药院校学生难以与医院、企业和科研单位所需人才类型实现良好对接，弊端较为明显，学生也因不明确自身适宜的发展方向而对个性化自主学习感到迷茫和困惑，导致学习动力不足。

1.2课堂信息化教学模式有待进一步优化

传统中医药教育模式属于“灌输式教学”，教师多是大水漫灌枯燥的理论知识，课堂互动方向单一，难以满足学生的不同需求，甚至导致其产生厌学情绪。而且，学生长期处于被动学习，缺乏独立思考的能力，主观能动性易于受损。此外，传统教育模式还较少体现学生的学习过程、学习特点和学习需求。目前，虽有部分课程尝试使用大数据教学技术，但利用效率普遍较低，存在仅使用其进行课堂签到签退、简单收集过程性数据和事后评价、缺乏多来源数据的动态预测性评价等诸多问题。而且仍有大量课程尚未应用大数据技术进行教学。在这种教育模式下，学生每学期的学习曲线只能根据几次平时测试成绩和期末考试成绩进行阶段性记录，而不能得到完整连续的描绘，更不可能构建学习特征模型以及进行下一步的分析改进。

1.3高校教师的大数据素养有待提升

数据素养，是包含数据意识、数据操作计划、数据利用、数据管理存档、全面数据评估、基本数据法纪规范等内容的能力素质。教师是信息化教学的组织者，不仅需要强化信息应用技术水平，还要提高教育大数据挖掘分析能力，才能顺利开展信息化的教学实践。虽然在新冠疫情期间，线上教学的广泛应用使教师初步体验到了大数据教育的魅力，但由于大多数教师接受的相关培训较少，导致动态监测学习现状、及时调整教学步调、精准选择教学策略等诸多方面难以得心应手。因此，尽快制定相关方案，提升教师熟练运用数据的操作能力，对数据进行观察、分析、干预和决策，就显得至关重要。唯有如此，才能使这些数据发挥作用，才有可能“让数据来说话”[4]。

1.4高校信息化教育教学管理模式有待变革

在传统模式下，传统的教学管理数据大多采用纸质文件和文件夹储存数据，容易丢失，且存放顺序固定单一，信息的查找和整理十分不易，更难以进行有效利用，管理效率十分低下。例如，要进行全校学生的个人信息收集就是一项十分浩大的工程，且存在各部门间不同的数据标准和数据重复收集，为信息的整合带来了许多困难[5]。大数据的定位准确性、管理高效性、海量储存性、分析直观性等诸多特点，可以让这一切都变得更加简单，同时，大数据具有长期规划性特点，有利于教育管理布局的长期安排[6]。关于教师的绩效评价体系，教评部门以往只将教师发表论文数量及等级、承担科研项目数量及等级、参与编著教材数量等作为核心测评指标，却在教师自评及教师互评等多维评价指标中赋分较低或不设指标，也很少涉及教师对于评价体系合理性的反馈评价，不利于教师评价体系的合理完善发展。另外，近年的教师评价体系中对学生的授课评价反馈过于偏重。若学生的评价较低，很可能是因为他们缺乏远见和经验，或是单纯的享乐心理作祟，这会直接导致教师对学生的要求降低，不利于教学的顺利进行[7]。

2中医药院校信息化教学管理的优化策略探讨

2.1构建适合学生个性化发展的精准培养模式

教育者们始终都在倡导“个性化”培养，而“个性化”教育的核心就是如何实现精准教学，以下因素较为关键：（1）强化学生“个性化”的发展意识。大学学习不同于高中阶段，学生需要具有自主性、规划性、选择性等特性。为了获得更好的成长，实现自身的可持续性发展，学生应该学会主动学习、自我规划、自主选择。高校应当开展学生理想、信念、思政教育的相关活动，引导学生形成“个性化”发展意识，确立自身发展目标，明确学习方向，主动“个性化”学习[8]。（2）建立“个性化”学习数据资源库。我们可以基于分析学生以往在学习过程中产生的客观数据，推算其学习特点，再利用大数据挖掘技术探索其知识偏好方向，并在学生的一次次数据选择反馈中逐渐进行完善，最终为学生提供最适合的资源。学生还可以结合自身需求，主动选择适合其发展需要的教学内容，从而形成一种以大数据为基础产生的新型学习模式———自主“个性化”学习。（3）建立订单式校-企合作模式[9]。企业需要运用大数据技术的数据搜索及预测能力，对未来人才发展方向进行预测，而后根据自身需要与社会需求，定制相应的人才需求计划；高校则依据企业的具体要求为学生提供个性化的培养方案。基于大数据技术的订单式校-企合作，将企业与学生连接，使学生在校学习期间存在明确学习目标，可以自主进行个性化发展，学习动力也有所提高，入企后更能尽快适应，有效提高了高等教育学府为社会输送高质量的人才的效率。

2.2推动精准高效的混合式教学改革

在新型混合式互动教学模式中，我们可以利用大数据的海量储存功能记录学生的学习过程，并运用大数据的综合运算分析技术，判断每位学生适合的学习方式、发现他们在学习过程中存在的不同问题，使教师能够给予学生“个性化”的指导和干预，有效提高教学效率，切实改善学生学习效果，具体如下。首先，我们可以构建线上-线下相结合的学习模式。基于个性化学习资源库推算出学生学习特点，教师则根据学生不同的学习水平和需求，为其分配不同形式、不同水平的学习活动，如：课堂问题讨论、精品视频教学、课外文献阅读等。其次，我们还应构建课内-课外相结合的学习模式[10]。在常规课内学习的同时，还应重视课外学习，鼓励学生主动查找各类学习资料，完成教师安排或自行设置的学习活动。这种学习方式能更有效地帮助学生理解、运用和掌握知识，提高学习效果。再次，在学习评价方面，需要转变教学观点，以学生自主查阅资料、表达、合作等多种能力的综合表现作为评价标准，还可以增设线上平台中的在线测评、分阶段测评、学生间互评等新型评价方式，使学习评价从单一转变为多样化，以更加及时、全面、客观地评价学习效果。

2.3提升高校教师的大数据素养能力

重视高校教师的数据素养与能力培养不能纸上谈兵，而是要出台相关具体培训、考核方案和奖惩措施，才能有迹可循。具体可以从以下几方面入手：（1）统一进行规范化培训。可以安排教师通过慕课等线上平台观看数据素养教学相关课程，并定期邀请优秀专家进行报告演讲，使教师充分认识到大数据在教育中将占据的重要地位，提高其使用数据的能力与动力。（2）定期安排教师进行数据能力体现及展示。教师可以在运用培训所学知识的过程中，或与其他教师的经验交流以及案例分享中，逐渐发现自身不足，并加以完善[11]。（3）实施教师数据素养能力考核制度，制定相关评价标准，并设置奖惩措施。考核可以采用教师自评、教师间分享互评、学生对教师数据素养能力反馈评价的综合评价模式，并在教师的专业能力评测中加入数据素养的考评，以促进教师数据素养的发展[4]。

2.4推动高校信息化教学管理模式的改革

对于学生的教育管理，我们可以考虑事先建立一个包含每位学生信息的档案数据库。在日常生活中，逐渐录入学生不断增加的数据，如校园卡支出、宿舍出入、考试成绩等。等到需要使用数据时，再运用数据检索和数据分析技术，精准定位到每一位学生，以进行高效利用。例如，根据学生的校园卡消费、餐饮交通支出等情况，可以精准定位是否为贫困学生；学生日常参加活动的数目、等级及课业成绩等也可以作为其奖学金、助学金、优团优干等评选的参考数据，以提升评选结果的精准性。需要注意的是，在管理过程中产生的大量数据信息大多涉及学生隐私，一旦泄露，极可能造成不可预估的损害。因此，在信息的收集、整理、储存过程中，要格外注重数据的保护，加强数据监管力度，并制定出健全的数据安全防范措施，以免造成不良后果。在教师管理方面，大数据能实时记录教师的日常工作情况及再学习信息等诸多数据，可为多维绩效评价提供依据。为实现多维性科学评价需要在教师教学科研水平的考评数据、学生对教师的评价数据、教学督导对教师的评价数据等基础上，增设教师自评、教师间互评数据，并加以整合计算。一线教师是教育教学工作的主体，他们最了解教学内容和教学环节，也最能体会到教学效果的优劣，且同行之间更能看到互相的付出和努力。因此，教师自评以及教师间互评的数据应当重视并提高赋分。而绩效评价所得结果，应当在师生间共享展示，并实施相关奖惩措施，以提高教师工作的积极性。长期的绩效评价也可以进行曲线绘制，并从不同方面多角度分析，促其改进和提高。

3结语

基于大数据技术深度挖掘教学现象与问题背后隐藏的教育规律，是未来中医药高等教育发展的必然选择。目前如何利用大数据技术从学生自主学习、课堂教学模式、教师数据素养和高校管理模式方面，探析教育教学中存在的问题和难点，进行教学改革和优化创新，构建基于大数据的个性化学习和精准教学，需要广大研究者的共同努力。本文通过结合具体的教育教学实践，深入分析大数据背后的逻辑关系，提出构建个性化学习的精准培养模式、推动高效精准的混合式教学改革、提升教师的数据素养能力、促进管理模式的改革创新，旨在有效利用海量、即时和可测量的客观数据，为学习者匹配个性化的服务，有效实现精准的教学和管理。下一步，我们还需要进一步研究大数据如何深度驱动教育教学中的决策、管理和创新；如何提供精细化、精品化的个性教学服务，以实现大数据技术和中医药高等教育持续深度融合。

参考文献

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[4]刘雅馨，杨现民，李新，等.大数据时代教师数据素养模型构建[J].电化教育研究，2018，39（2）：109-116.

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[8]马克，杜立群.大数据背景下高校思政课个性化教学策略[J].湖北开放职业学院学报，2019，32（24）：102-103.

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[10]赵文晓.大数据背景下我国高等中医药院校护理教育发展的思考[J].护理研究，2017，31（28）：3606-3607.

[11]林秀清，杨现民，李新.中小学教师数据素养的发展路径与培养策略[J].现代教育技术，2020，30（1）：59-65.

作者：张虹冰玉 刘睿 曹红波 谢伟 单位：天津中医药大学中医学院