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大数据时代职业教育革新趋势与策略

发布时间:2023-05-28 16:12:02 | 来源:网友投稿

[摘要]受大数据时代来临的影响,职业教育领域也将迎来新的发展机遇。文章分析了大数据时代职业教育的现状,阐述了大数据时代职业教育的革新趋势,指出了大数据时代职业教育的革新策略:完善职业教育人才培养模式;建立健全教学质量评价体系;统筹规划大数据基础设施建设;构建“双师型”教学团队。

[关键词]大数据时代 职业教育 革新趋势与策略

[作者简介]王梦君(1983- ),女,新疆博乐人,新疆轻工职业技术学院语言与国际合作分院,讲师,硕士;张璐(1980- ),女,山西临汾人,新疆轻工职业技术学院语言与国际合作分院,讲师,硕士。(新疆 乌鲁木齐 830021)

[中图分类号]G717 [文献标识码]A [文章编号]1004-3985(2017)12-0047-03

近年来,大数据技术发展日新月异,并逐渐与其他专业领域相结合,于是越来越多的人开始熟悉并且使用这一名词。受大数据时代来临的影响,职业教育领域也将迎来新的发展机遇。

一、大数据时代职业教育的现状

1.学生培养与需求信息不对称。目前,我国人才供求的结构性问题日渐凸显:一是人才总量不足;二是高层次人才比较匮乏。这反映出虽然我国职业教育改革有了一定效果,但是距离现代社会对职业院校毕业生的要求还有相当一段距离。究其原因,是因为一直以来我国职业教育只注重理论和知识的教学,而忽视学生实践技能的培养,导致学生缺乏实践经验,毕业后无法满足企业的实际需要。因此,职业院校应把培养和提高学生的实践能力作为教育教学的重要目标。在大数据背景下,我国职业院校要加快信息化建设的步伐,完善信息化建设体系,以实现职业教育的不断发展。

2.教学质量评价体系不完善。教学质量评价是根据教学目标制定出评价指标体系和评价标准,对教学活动进行系统调查、采集信息,并对数据进行统计处理,做出目标实现程度的价值判断及改进教学、提供决策服务的过程。其无论是对学校管理还是对教师和学生本身都有着重要的作用。通常教学质量评价标准主要涵盖三方面内容:一是教育教学目标标准,二是课程内容标准,三是课程评价标准。现阶段,职业教育教学质量的评价方法还比较落后,没有建立统一的评价标准,没有构建完善的教学监督体系。因此,如何提高教学质量并且建立科学合理、公平公正的评价体系,是每个职业院校必须思考的问题。

3.各数据体系间缺乏联系。目前,我国职业教育的整个教育数据体系分为两块:公办教育数据体系和民办教育数据体系。其中公办教育数据体系的数据来源主要由四部分构成:教育部、各地政府教育局、职业院校以及政府教育研究部门;民办教育数据体系的数据来源主要由三部分构成:网络媒体教育、私营网络教育机构、其他非教育类网络平台。职业教育领域的数据缺乏开放性,公办教育数据体系和民办教育数据体系之间缺乏联系,大量的数据资源沉淀在各部门系统,无法充分利用,这偏离了真正意义上的互联网化。

二、大数据时代职业教育的革新趋势

1.从数字化教学和数字化学习走向智能化教学和泛在学习。在当前的大数据时代背景下,职业教育正逐渐从数字化教学过渡到智能化教学。所谓智能化教学,即通过多种智能教学方法,包括利用网络资源和使用智能教学设备等进行教学活动。相较于以往的数字化教学,智能化教学使得学生与教师之间的沟通更加深入,教学效率大幅提升。同时,职业教育模式下的学习方式从数字化学习朝着泛在学习转变。泛在学习,顾名思义就是指每时每刻的沟通,无处不在的学习,是一种任何人可以在任何地方、任何时刻获取所需的任何信息的方式。大数据时代智能化教学给职业教育带来的影响:首先,从教师的角度看。传统的教学思维将发生颠覆,即从以往的“经验式”教学向依靠智能多媒体技术的“数据式”教学转变。其次,从学生的角度看。多媒体教学有利于激发学生的学习兴趣,提升学生的学习动力。因此,有教育专家指出,在智能化教学时代,学生将从过去的“被动学习”向“主动学习”转变,从本质上提升了职业教育的教学水平。

2.从“单向因果性”研究思维走向全体数据的“多向相关性”研究思维。郭文革教授提出,“通过先进的网络信息采集技术得到的数据,显然比以往采用现场问卷调查方式收集的数据更为高效和真实”。通过大数据技术连续、高效地收集教学对象的多种学习行为数据,把教学研究数据化,将“教”和“学”融合起来。依靠数据采集系统的研究方法颠覆了以往的直接统计手段,更加注重全体数据的“多向相关性”。同时,全新教学数据统计方法的引入对整个职业教育体系的发展起着重要作用。主要表现在,数据采集方法的变化将引起教学研究方法的重大变革,即将教学数据统计结果用图表等表达形式直观地展现在教学研究者面前,大大提升了教学研究的效率。大数据时代数据采集方法的变革,不仅仅是数据收集与分析方法的变化,更是研究思维从传统的“单向因果性”向全体数据的“多向相关性”的改变。

3.从行政化管理和经验性决策走向服务型管理和以数据为基础的决策。近年来,现代网络数据采集技术的突破升级,全面推进了我国职业教育从人工管理转型为自动化智能操控,即通过新型网络数据采集技术,对职业教育的教学模式、办学设备以及师资力量等数据进行分析汇总。这促使职业教育的行政管理者转变角色,即由教学决策者转变为教学服务者。大数据时代,我们可以根据每个职业院校的智能数据采集系统,一目了然地了解教学过程并做出决策。因此,当前的职业教育管理体制改革是从行政化管理转变为服务型管理的深刻变革。

4.从“经验主义”和单一维度的教学评价方式走向“数据主义”和多元维度的教学评价方式。随着现代网络数据采集技术的更新,教学评价方式从传统的“经验式”转向“数据式”。大数据时代,教学评价方式拥有牢靠的技术条件作为力量支撑,能够将教育管理数据进行持续高效的采集与分析,最后将分析结果以图表等表达形式直观地展现在教育研究者面前;同时,能够对学生进行多元评价,而非局限于学科考试成绩的单一范疇。因此,在教育管理者看来,直观的数据图表分析结果已成为教育评价的重要依据。

三、大数据时代职业教育的革新策略

1.完善职业教育人才培养模式。当前中国的劳动力市场仍然面临着技能型人才供求不平衡的问题,这表明职业教育还不能完全适应经济社会发展的需要,仍然有一系列问题亟须解决。建立并完善符合我国社会经济发展需要的职业教育人才培养模式能够提升人才的基本素养。同时,人才结构的优化也有利于完善现代职教体系以及促进产业结构升级。因此,职业院校应当与企业开展更加紧密的交流合作,着力推进实践教学体系建设,深化职业教育教学改革。例如,职业院校在课程内容的规划过程中积极听取企业的意见,在实践教学过程中与企业共商工学结合实施策略等。

2.建立健全教学质量评价体系。大数据时代,通过搭建智能信息平台和建立健全教学质量考评体系,既能实现对学生学习质量的实时把控,还能加强学生、职业院校、企业三者间的联系。在此背景下,职业院校领导层更应该坚定建立健全教学质量评价体系的信念。通过构建教学质量评价体系来建立科学的评价与决策标准,提供一种开放的、综合的评价方式,使评价过程有理可循。同时,利用信息化手段也使大量数据的处理更便捷、数据的分析处理过程更简化,有利于更好地服务于大数据支撑的教育质量综合决策。

3.统筹规划大数据基础设施建设。教育部《职业院校管理水平提升行动计划(2015—2018年)》中指出,在大数据时代背景下,职业院校应当加快现代化信息技术平台建设,完善现代化信息技术管理机制,增强现代化信息技术统筹能力,促进移动通信技术与职业教学的相互结合。因此,职业院校应当深刻了解大数据对于职业教育的意义,加大对大数据基础设施的建设力度,积极搭建大数据平台,兴建数据中心,进一步实现职业教育相关数据资源的高效整合。在大数据基础设施建成之后,应对学生信息进行采集和整理,实现职业教育数据资源的开放、共享与整合。并且,在搭建大数据平台的过程中,应该重视管理问题。例如,保护数据资源不外泄,以及及时备份数据资源,避免数据丢失。

4.构建“双师型”教学团队。建设“双师型”教师队伍是实现职业教育培养目标的关键。例如,国外高职教师有较高的任职资格,不仅要有高学历或双学士学位,而且必须有企业工作经验。如果在校内开展实践课程,必须由“双师型”教师负责教学;如果企业与学校联合培训,则由企业具有丰富实践经验且取得职业资格证书的兼职教师负责教学。因此,笔者认为职业院校教师在努力提高自身学历水平的同时,还应当积极去企业实践,参加企业培训,在教学生涯中不间断地进行实践学习。

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