黑龙江
□王红堂
当前高等教育步入普及化阶段，高校规模化育人模式与学生多元化发展需求并存。传统的教学管理模式积累了丰富的实践经验，但在数据支撑与响应速度上仍有提升空间。大数据技术为优化教学管理开辟了新途径，依托全面的数据采集与深度分析，能够推动教学管理向精准化、智能化迈进，对于完善育人体系、提升教学质量具有十分重要的现实意义。
构建全景化学情画像与智能预警机制。为了进一步提高教学管理效率，优化教学管理流程，高校应该创建完备的教学过程数据采集系统。学校可以将教务系统、线上学习平台、校园门禁、一卡通等各方面的数据资源进行整合，打通各个部门之间的信息渠道，创建一个动态更新的学生档案系统。精准识别是精准化教学管理的前提，依靠大数据整合学生的学习、生活、社交等各种数据，创建动态数字画像，这是达成因人施教、精准引领的基本条件。评价方式由原来的重视期末成绩转变为重视学习的全过程，把课堂互动、作业完成、资源浏览、日常作息等都纳入参考指标中。利用智能算法建立学业预测模型，可以对潜在的需求作出提前判断和分等级的提醒。一旦系统检测到学生学习状态出现变化，立即向辅导员、任课教师发出提示，方便及时介入，把指导关口前移，保证每一个学生都能得到及时的学业支持和关心。
推行差异化教学资源适配与路径规划。根据学生群体多样化、学习需求个性化的特点，用大数据优化教学资源的配置效率。依靠智能技术准确找到学生知识结构和能力特点，从根本上改变以前统一化、模板化的资源供应模式。系统依据学生学习进度、知识掌握状况等信息，就学习内容、成长方向实施智能推送，对基础薄弱的同学给予巩固训练资源，对学有余力的学生提供拓展性、探究性的学习任务，从而达成因材施教的目标。根据学生学习习惯、风格的不同对学生进行分组，并提出不同的教学改进方案。精准匹配的教学模式可以有效地激发学生的学习兴趣，调动学生自主学习的积极性，进而全面提高高校人才培养的个性化质量以及教学效果。依靠大数据整合校内外优质课程资源、学术素材和实践实训内容，创建起分层分类的智慧教学资源库。持续动态更新资源内容，适应学科发展和人才培育的需要，为个性化教学开展提供足够的优质资源保障。
建立数据驱动的教学质量闭环评价体系。传统的教学评价模式在积累经验的同时，正朝着更加全面、反馈更及时的方向升级，高校要创建全方位、多维度的教学质量监管和评价体系。在原有学生打分、督导听课的基础上，进一步将课堂教学状态、作业批改细节、师生互动情况、毕业生发展情况等纳入评价范围，构建起更加全面的教学质量评价标准。利用智能技术梳理学情，精准定位教学过程中的优化空间。创建评价、反馈、整改一体化的响应机制，将分析得出的数据转化为教师发展的导航仪，助力教师及时发现教学中的闪光点与待提升之处。同时，依托大数据实现教学评价常态化、动态化更新，摆脱阶段性评价的局限性，形成全过程、长效化的教学考核模式。通过数据可视化呈现教学成效，为教学改革、课程优化、教研创新提供科学的数据支撑，持续推动高校教学管理规范化、精细化发展。
打造数字化师资赋能与协同育人体系。高校依靠大数据技术创建起师资数字化培育平台，持续开展精准教学、大数据分析技术等专项培训，全面提高教师的数据素养和智能教学应用能力，塑造出契合智慧教育发展需求的高素质师资队伍。依托数据共享平台，创建起师生协同、跨学科教师联动的育人机制，打破专业、班级教学壁垒，让教师共享学情数据、教学经验、优质教研资源。利用大数据分析教师的教学优势和教研特长，准确地把教师的教研任务、教学改革项目和育人岗位结合起来，充分发挥教师的教学专长。依靠数字化赋能推进教师精准教学设计、个性化辅导和教研创新，创建全员参与、数据联动、协同高效的育人环境，不断夯实精准化教学管理的师资保障，稳步提高高校整体育人效能和教学精细化水平。
大数据驱动的高校精准化教学管理，其实质就是依靠数据资源重新塑造整体育人过程。在实际使用中，既要充分发挥技术的优势，又要坚守教育的本真，实现算法智能与人文关怀的有机统一。未来要不断加强数据治理，提升师生的数字应用能力，使技术真正服务于学生的全面发展，将传统的经验型管理转变为智慧型治理，为高校高质量教育体系建设提供持久的动力。
（作者单位：重庆移通学院）
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