大数据学习计划范文

大数据学习计划范文第1篇

关键词：大数据；信息化教学；变革

人类已经进入到激情澎湃的信息多元化发展时期，大量新数据无时不刻不在涌现。大数据在教育中发挥至关重要的作用。假如说大数据技术在世界范围内刮起了数据分析的龙卷风，那么大数据技术就可以在其资源观、教学观、教师发展观等方面都将发生翻天覆地变革。

1大数据时代的特点

1.1数字数据急剧增长

谷歌公司每天要处理超过24PB数据，相当于104万8千多个GB，其数据处理量是美国国家图书馆所有纸质出版物所含数据量的上千倍。Facebook公司每天更新照片超过1000万张，每天人们在网站上点击“喜欢”（Like）按钮或者写评论大约有30亿次。You Tube公司每月接待多达8亿的访客，平均每一秒钟就会有一段长度在一小时以上的视频上传。Twit-ter上的信息量几乎每年翻一番，截至2012年，每天都会超过4亿条微博等。这种极速发展表明，大数据时代不以人们意志为转移地到来了。

1.2思维方式和工作方式重大变革

在信息处理能力受限的时代，人们只能随机抽样采集数据开展研究。其目的在于，用最少的数据得到最多的信息。但是，这种“最多的信息”有着很大的局限性，它只能从采样数据中得出事先设计好的问题的结果，而不能适用于一切情况。到了大数据时代，获得海量数据已经非常容易。因此，小数据时代的随机抽样已经失去了原有的意义。谷歌公司之所以能比国家疾病控制和预防中心更早地准确预测H1N1流感趋势，不是依靠随机抽样分而是分析了整个美国几十亿条互联网检索记录，分析整个数据库，因而能够提高微观层面分析的准确性，推测出某个地区的流感状况，从而采取相应的防范措施。这样的分析不是小样本抽样所能胜任的。这种“样本=总体”的全数据模式，被称之为“让数据发声”。

1.3相关关系分析预测未来

在大数据背景下，找到关联物，就能通过关联物之间的相关关系预测未来。相关关系的核心是量化两个数据之间的数理关系。美国知名的计算机科学家奥伦・埃齐奥尼，根据自己买飞机票的经历开发了一款可以帮助人们预测飞机票价格的预测系统Farecast。这个预测系统是建立在对41天内机票价格波动产生的12000个价格样本基础上的，而这些价格信息都是从各大机票网站上搜集到的。截止到2012年，Farecast系统用了将近十万亿条记录来帮助预测美国国内航班的票价。Farecast预测的准确度高达75%，使用该系统的旅客平均每张票将节省50美元。

1.4大数据最终利用价值就是使用和创新

大数据背景下，数据在很大程度上可以被看作是奇特的矿石资源，在其重要价值被发现之后，可以产生新的价值，实现数据的再次创新。这种创新为信息化教学变革提供了保障和动力。

2大数据促进信息化教学变革

大数据时代的特点，为信息化教学变革提供了便利条件。全新的资源观念、教学理念以及教师发展观念，以及全新化的大数据利用形式的明显特点都是信息化教学发展和实践相结合的典型。在这样的发展背景下，全新的资源观念、教学理念以及教师发展进步观念都在大数据信息化发展中产生。

2.1新资源观：实现传者和受者资源转变

在传统意义上的资源构建中积累了大量教育资源，然而依然未能满足主要教学工作，主要因素并不是资源不足，而是资源遴选的具体化。因为老师针对教学内容的个性化解读，技术爱好和审美艺术的差异化，教学特征和特点存在差异，同时资源使用状况和选择也存在差异，这就形成了资源选择的具体化烙印。烙印形成是造成教师不同教学方式的直接表现。于是，没有企业或者机构足够实力雄厚可以给全部教师实行适当企业资源。然而最重大的症结就是这些资源从整体上来说，隶属于为老师教学准备的课堂资源，主要形式就是以老师为核心的传统意义上教学方式服务的，不利于创新性人才培养。从大数据角度审视，用户逐渐拓宽的资源才能成为有潜力的资源形式。在信息化教学的背景下，学生才是无限延伸用户的主导型人才。翻转课堂等不同教学形式的利用，为信息化教学开拓了新的领域，同时也预示着在大数据不断发展的背景下，传统意义上以传者为核心的教学形式应该转变为以学生自主学习为主要方式的个性化学习方式。新资源理念是对传统意义上资源理念的再次改变。首先，微课堂理念主要的用户就是学生，从大数据资源审视，微课堂资源具备学习和商业领域的潜在价值，从而保证其良性循环发展。其次，微课堂一般意义上都是以学生为核心，可以加强学生个性化学习和自主学习的能力，培养学生兴趣；最后，微课堂最初开发者是老师，老师实现资源的有效利用，才能最大化实现资源的有效利用。数据化时展的基础是与资源，云资源和大数据强强联合，大数据背景下的全新资源理念青睐于云资源，海量信息量都储存在“云端”。毋庸置疑，不管是视频、音频、文本抑或是图像，只要输入关键字，都可以实现轻松搜索。

2.2新教学观：信息化教学前移

2.2.1信息化教学前移

主要就是老师对学生进行一对一的教学，在这样的教学手段中，教师和学生之间感情坚固，学生学习态度诚恳，注意力集中，因此在“一对一”教学中学习效率较高。在翻转课堂以及微课堂等全新教学的明显特点就是“人机智能一对一”，有趣性和显著性是微课堂的明显特征，个性化的学习方式可以引起学生的兴趣，学生学习效率较高，效果明@。信息化教学前移理论是以视频再造的云时代学习手段为前提，信息化的学习手段都是以个性化学习为前提，可以根据学生的具体情况制定个性化学习计划，在学习中遇到有困难的地方，可以回头查看教学情况视频，让不同状况的学生可以利用不同碎片化时间在原来的基础上实现学习目标，假如学习上遇到难题，教师能够及时实行有效性指导，从而助力于学生有效学习，实现学习效率和质量提升。

2.2.2信息化教学前移在实践中也具有重要作用

自主性学习可以迅速实现有效果的学习，从而为教学创造和创新性发挥创造出创造空间。在江苏地区苏州市的教学实践中，老师可以提前根据不同阶段的特征给学生设计学生在整个课堂中的自主学习任务清单，设定和学生的学习能力和学习计划相适应的学习计划，从而实现自主性学习目标性和动力性。

2.3新教师发展观：新素养、新“微格”、新职能一转型呼之欲出

2.3.1发展教学新素养

信息化教学的主要形式就是微课堂，微课堂主要就是将原本的课堂教学方式根据学生的能力和学习计划分解成不同目标和步骤的任务、方式和手法。在整体操作实践中，教师应该按照学生的自主化学习方式和计划实现学生学习的自主发展，同时也可以根据自主学习任务利用适当的电子化教学资源，从而实现学生主导型学习。于是，提出传统意义上的教学基本技能之外，老师还需要在信息化、可视化以及技术化、艺术培养方面中具备修养。传统意义上的教学技能和信息化背景下的新教养相互融合，构建最佳职能的教学途径，从而可以拓宽老师教学的视野，强化教师的理论技能和时间基础。

2.3.2培养“新微格”常态化思维方式

信息化教学中还要求教师在视频学习中应该实行独立设计的视频方案，很多教师在制作视频以后，都会仔细检查，校对视频对错。这就是制作和自我审视的程度，和利用微格教师录快课程、反思和研究不同过程具有相似特征。利用一台电子设备，一副耳机就可以实现信息化教学，这被称之为“新微格”，其主要特点就是实现从贵族式教学到平民化教学的转变，从而促进教学的专业化发展。

2.3.3教师的新职能呼之欲出

在信息化教学的背景下，教师的职能在一定程度上发生转变，教师可以脱离传统意义上的教案，更关注提前设计好的学生自主学习清单，为学生的自主能力培养视频献计献策，设计以学生为核心的课堂创新手段，在学生知识点模糊的情况下可以提供帮助，拓宽学生知识内容。

3结语

大数据学习计划范文第2篇

关键词：大数据；本科院校；计算机教学

0引言

本科院校计算机教学中，知识点分布较为分散，再加上课程多、学时少，使得推行传统教学方式将难以满足当今社会追求个性化的大学生学习发展需求。大数据环境下，将大数据技术应用于本科院校计算机教学中，可有助于提升教学质量，推动教学改革[1]。由此可见，对大数据环境下提升本科院校计算机教学质量以及开展研究，有着十分重要的现实意义。

1大数据时代环境概述

相较于传统数据，大数据具备数据量庞大、非结构化、分布式化以及可视化展现等显著特征，这一系列特征可很好地契合当今社会个性化教学的需求。尤其是在大数据不断推进互联网融合背景下，计算机行业实现了迅猛的发展，各式各样的企业、组织在互联网方面得以不断发展进步。传统本科院校计算机教学往往是教师开展计算机理论知识教授结合学生的上机训练，教师仅需依据教学要求实行课程计划，学生也仅需被动地获取理论知识，再接受相关考核，这种教学模式显然不利于学生综合能力的培养。大数据环境下，基于大数据技术推进本科院校计算机教学，可有助于教学、学生转变思维观念，并且教师使用的教材、教学模式同样可实现改革，进而促进本科院校计算机教学质量的有效提升。

2大数据环境下本科院校计算机教学策略

本科院校在大数据环境下，要紧随社会发展步伐，强化改革创新，在先进理念、成功发展经验的支持下逐步推进计算机教学改革，如何进一步促进本科院校计算机教学工作有序开展可以从以下相关策略着手。

2.1依托大数据技术，推进计算机教学模式改革创新

大数据环境下本科院校计算机教学，首先应当将教学模式划分成2方面内容，即实践学习、虚拟学习。在实践学习过程中，推行教师面对面教授、教师与学生相互间、学生与学生相互间点对点的交流模式，开展计算机理论知识学习的同时，还应当强化计算机工作实践技能的训练。依托点对点交流，将课堂教学内容化成学生自身技能，这种个体与个体相互间的交流，知识信息传递存在碎片特征，因此需要开展优化整合，帮助学生建立系统的知识结构[2]。实践学习模式，如图1所示。在此学习环节，教师应当开展适用的计算机教学案例准备，健全计算机技能操作训练，并鼓励学生彼此进行有效的沟通交流，第一时间采集反馈信息，促进课堂教学有序开展。在虚拟学习过程中，学生依托有效的学习系统展开学习，诸如文章案例、图书导读、在线课件等。在此学习环节，应当注重结合学生实际情况，依据学生实际需求获取知识，提高计算机专业技能。通过对互联网提供的庞大数据信息开展有效利用，一方面可对课程知识发挥良好的补充作用，另一方面可有助于学生对自身学习水平形成有效认识，进而为学生指引明确的学习发展方向。通过对大数据技术的应用，可有助于教师更全面地掌握学生学习实际情况，基于此，教师要为学生制定科学的学习计划，凸显个性化，关注学生在学习环节的主体性。此外，大数据环境下，教师还应当调动学生计算机学习的主观能动性，激励学生不断发展，培养他们对数据的分析、处理能力[3]。

2.2依托大数据技术，扩充计算机教学资源及评价方式

单凭课堂理论教学往往会造成信息不公平性的问题，需要明确的是，本科院校计算机教学质量受学生进入大学前其具备的计算机知识水平很大程度影响。由此可见，依托大数据技术，强化教学资源建设及扩充教学互动的多元形式尤为重要。现阶段，国际知名的MOOC运营平台、国内大量资源研发机构、区域性的产学研结合均已建立起分布式数据库或者运用分布式资源服务器，由此很大程度上拓宽了计算机课程资源的存储空间。另一方面，数字化的教学环境聚集了大量的教学信息，这些教学信息能够科学凸显学生的计算机技术专业水平及发展潜力。然而这些信息尚未得到充分开发利用，仅用以简单的记录、查询，未能提炼出隐藏在这些信息中的教学规律、学习计算机水平的差异性等。依托大数据技术，通过对这些信息开展分析处理，以挖掘信息中有价值的模式及规则过程，并将其应用于计算机教学评价中，促进教学评价管理的有序开展。依托大数据技术，推进本科院校计算机课程不断改革创新，突出学生的主体性，转变教师作为单一的评价主体地位。丰富计算机教学评价主体和评价方式，提升本科院校计算机教学质量。

3结束语

总而言之，大数据环境下，本科院校计算机教学应当推行个性化教学改革，指引学生结合自身实际情况制定学习计划，进一步提升教学质量。鉴于此，相关人员务必要不断钻研、总结经验，清楚认识大数据时代内涵，全面分析现阶段本科院校教学中存在的主要问题，结合学生实际情况，“依托大数据技术，推进计算机教学模式改革创新”“依托大数据技术，扩充计算机教学资源及评价方式”等，积极促进本科院校计算机教学工作的有序开展。

参考文献：

［1］蒋日华，傅文博．提升大数据时代应用型本科院校计算机实践教学管理水平的思考［J］．洛阳师范学院学报，2016，35（11）：62-65．

［2］胡蓉．基于大数据背景下的高校计算机教学研究［J］．科技展望，2016，26（24）：162-163．

［3］谈潘攀．大数据环境下计算机专业教育的挑战与探索［J］．科教文汇，2017（02）：70-72.

大数据学习计划范文第3篇

一、大数据含义

大数据是一个抽象的概念，它不是产品，也不是技术，它代表着人类认知的不断进步，是人类无法通过传统数据库软件获取内容和数据处理的一个集合。在百度中对大数据是这样陈述的：大数据又叫做巨量资料，其囊括的资料是当前软件工具无法进行适当管理和整理的一类信息。也有科学家对其这样定义：大数据是所有计算机处理能力都不能处理的海量数据量，有着数量性、多样性、速度性、价值性、真实性的特点。

二、大数据在教育领域的作用

（一）大数据对教学的作用

在大数据环境下，进行课程考核的时候，可以结合大数据分析结果使得学校的考核方式得以改善，推进其更好地发展。同时，也可以对学习的课程进行全面的评估，在相关分析数据下，教师的教学质量也可以得到大大的改善。因而，可以说在大数据的大环境下，可以带来更多的新鲜事物，让学生面对更多的新知识以及新课程，使得学生的知识面获得较大的扩展。如此，不仅有利于提升学生的学习兴趣，还能及时让学生的培养和社会需求结合起来。而就学生而言，基于大数据的相关分析，还可以结合自身情况制定合理的学习计划，如此也更有利于自身的学习和发展。

（二）大数据对信息技术教育教学的作用

当前，大数据在信息技术教育领域中也有着一定的应用，部分城市开始充分利用大数据的分析功能来分析学生的学习效果，有部分学校还针对大数据中的云计算开发了相应的学习实验室。就高中信息技术教育这门学科而言，也有不少学校通过大数据来提高教师的教学质量，并且为学生提供一个创新的教学氛围，使得学生学习这门学科的积极性得到了及时的推进，进而学习效率也得到了相应的保障。因而可以说，大数据是一个较好的创新辅助教学模式，而将大数据充分应用于高中信息技术教育这门学科中，也是信息化教育的一个大创新发展。

三、大数据运用于高中信息技术教育教学中的效果

（一）相关教学设备的配置及维护成本得到了较好的控制

当前，很多高中为了提高自身硬件，投入大量资金进行了计算机以及网络设备的配置，如此，在之后的工作中，就要对这些设备进行及时维护、更新以及升级，这样才能保证这些设备在教学过程中的正常运转，使得它们更好地服务于教学需求和技术网络的相应变化。而在大数据下，可以采用其中的云计算技术对教学进行辅助，而就相关的教学计算任务而言，也可以通过云端服务器加以处理，如此，就解决了大量数据占用学校电脑诸多内存的问题。同时，还可以充分利用云端服务器管理学校的网络云端资源，而进行数据交换的时候，一般配置的计算机就可以完成，如此，不仅为学校节省了大量的资源，也较好地控制了学校配置教学设备以及维护教学设备的成本。

（二）使得相关教学应用软件成本得到了较好的控制

将大数据应用于信息技术教育教学中，可以采用一些免费的教学应用软件，如此就不用担心一些软件到期而被禁止使用的问题发生，这样也就为学校省去了一批购买以及升级收费应用软件的费用。另外，在大数据时代下，还可以帮助学校提供一些管理学生学分、学籍等方面的软件，这样学校就可以在支付较少服务费用的情况下充分利用在线的应用软件。就高中信息技术这门学科的教学工作而言，教师也可以充分利用大数据将班级账户建立起来，结合学生实际进行个性化管理，学生可以通过平台将自身课业完成，教师可以将这个平台作为教学平台，也可以作为展示学习资源的平台，从而及时为学生补充学习内容，帮助学生修订作业，对记分进行评估等等。这样不仅使得教师的教学效率和效果大大提高，也及时为学生的进步提供了相应的信息平台。

（三）彰显学科优势，推进教学目标的及时完成

就高中信息技术教育这门学科而言，其不论是在内容方面还是在进度方面和传统学科都有差别，难以实现高度统一的目标。而为了解决这个难题，可以在大数据分析下合理地调整该门学科的内容以及进度，另外，这门学科有着较强的自学性以及实用性，因而不同学生自然有着不同的学习进度以及可自学性，教师可以结合大数据的分析结果和学生实际，帮助他们制定相应的学习计划，从而将个性化的资料和教学资源进行分发。如此也就打破了传统的教学限制，使得学生的自主学习积极性大大提高。评价信息技术课程教学效果的时候，如果合理应用大数据的分析效果，可以让教学过程更为合理和科学，不仅可以迅速的处理这个任务，还有利于教师对结果的整理和学生的记分，更能为全体学生针对项目结果进行评价提供一个及时的平台，如此，可以使得学生学习的态度得到及时的改善。综上所述，将大数据运用于高中信息技术教育教学中，可以让教学系统拥有较多的教学资源，而教师也可以充分利用这些资源将更好的课程及时开发出来，进而为学生提供更为适合的教学方法，使得他们的学习积极性得以充分激发。我们相信，在未来教育中，大数据将会发挥更多的优势作用！

大数据学习计划范文第4篇

[关键词] 大数据时代；高校教师；内涵；定位

[中图分类号] G645 [文献标识码] B

一、大数据时代对教学的影响

大数据目前成为当今时代的关注热点，数据已被列为物质资本、人力资本后的另一类重要的生产要素，未来如何利用大数据将是提升竞争力的关键。在大数据的内涵和本质上，以往就已经出现过“大规模数据”和“海量数据”等概念。大数据的范围是十分广泛的，既包括各类组织数据库中实际、有限的数据集合，也包括虚拟、无限的数据集合，如微博、微信和社交网络上的全部信息。目前的“大数据”概念，已经不仅仅指规模庞大的数据对象，更包括对大量数据对象的处理、应用等动态活动和过程，大数据是数据对象、技术与应用的三者的统一。

大数据背景是一种冲击，让信息和知识以更快速、更平等的方式进入每个人的生活中，学习的概念已经发生了变化。大数据时代数据量增加速度的上升，而数据获得和存储处理成本却大幅度降低，使发生在各个地方的实情都可以变成数据。因此，学生可以通过各种个性化手段，摄取并分析信息，随时随处进行“学习”。

大数据时代对教师和学生都产生了冲击。一方面学生面对巨大的信息量和数据时代的到来，对学习的理解、心态和期望都发生了变化，具体体现在：一是学生对学习的理解发生了变化。由于数据获得的简便性，随时随处可以获得信息，因此课堂学习只是学生理解周围世界的一部分来源。二是学生的学习心态发生了变化。自主学习的学习效果和自我需求满足程度可能高于课堂学习，导致学生自主学习与课堂学习时间出现争夺。三是学生对教师的期望发生了变化。大数据时代信息和数据获取的平等性，使学生不再依赖教师传授的知识，学生期待能在课堂中得到不一样的教育体验。

大数据背景同样也引发了教师在教学中的一系列问题，具体体现在：第一，传统教学方法无法完成新环境下的教学要求，引发课堂主体即学生对课堂学习重视度的降低。第二，教师新教学方法使用的限制，评估新教学方法效果的长期性和评估角度困难带来的革新难度。第三，大数据背景使教师自身定位发生变化，教师的内涵变化和如何去适应大数据时代，需要教师做出行为调整。

二、教育对大数据的积极利用及局限

面对大数据时代给教育带来的正面和负面的冲击，教育界积极思考了如何对大数据时代中的有利因素加以利用。大数据时代的教育应该在教育数据的挖掘、学习和数据分析方面开展，并据此改进自适应学习系统，最终实现个性化学习。还可以通过大数据建立更好的模型来对学生的学习和未来行为进行预测。

目前教育界对大数据具体的利用主要体现在以下几点：第一，利用技术设计新式教学系统，由专门的教育机构或企业来收集和挖掘学生的自学数据，自动为每位学生提供个人学习计划。第二，开发了新的课堂模式，如在线学习、智能辅导系统、虚拟实验室、仿真教学等新课堂形式。第三，利用数据发现学生异常行为，如分析学生日常行为中的异常信息数据，发现学习中断、学生退学、辍学等或其他的学生个人的异常行为。但目前在实践上述手段上还存在着各种问题。第一，由于条件限制，无法在新式课堂中全面普及终端机。第二，教师对新软件接受度不高，研究显示教师们很少使用开发的新教学软件中的功能，教师对系统设计的培训内容评价不高且不会把数据使用当作课堂实施中的必要部分。

通过以上方面我们发现，大数据时代的教育如果仅仅引入数据对象和技术，只能解决一部分问题。使用数据主体的人即教育工作者必须发挥新作用，否则对于数据的应用仅仅是提高了教育的“效率”或丰富了教学的手段，只是“锦上添花”却没有直面大数据时代教育教学的真正困惑。在新的教育系统和新式教学手段普及过程中，作为教育工作者需要在渐变的教学系统中实现持续性的教学，大数据背景下的教师教学中应该实践新理念。

三、大数据背景下教师的内涵变化和新定位

（一）大数据背景下教师内涵的变化

大数据背景下的深刻变化，需要社会和教学管理者用一种新思维来重新理解教师，理解课堂中教师的内涵。大数据时代背景下，教师在课堂中的作用和重点已经发生了改变，即由原有的知识传授导向转变为学习指导导向，大数据时代教师教学的重点将在于设计和引导学生的自主学习，挖掘学生的个性化特质，并在课堂中有针对性的解决。教师的作用将更加侧重为设计、引导和交流。与此同时，培养学生的数据敏感度和学习分辨及获取信息的方法也是教师应着重加强的教育教学重点。这种作用的变化，相应地使课堂重点也发生转移。

（二）课堂中教育教学中教师的新定位

1.培养和建立学生的适应性学习行为。大数据背景下，教师应侧重培养和引导学生的自我学习行为，培养学生自主学习的能力。由于大数据时代，学生获取知识的途径多元化，课堂教学的比例会随着新学习手段的加入而逐步减少。教师应在有限的课堂教学中，帮助和引导学生树立自主学习目标，引入自下而上的目标管理方法，让学生在教师协助下对自主参与设定的目标进行自我管理。通过目标分解，让学生清晰学习动机，完成自己个性化学习目标的设计和执行等过程。

2.加强数据获取和分辨的训练。苏迎特分析，只有三种最基本的东西是在今后的大数据时代学生用得到和必须学的：第一是阅读；第二是搜索；第三是辨别真伪。大数据时代的教育重点应该是数据取向的训练。大数据时代信息数量虽增多，但数据的本质仍要通过数据的辨识步骤体现出来。重要的是学生的积极主动思考，知道自己想要的是什么数据，用数据完成什么，否则就会淹没在数据的海洋之中。要在学生离开课堂之前教会学生未来如何独立的通过个人力量完成对数据的利用，并贯彻终身学习的理念。

3.完成个性化学习设计，引入新教育手段。由于社会转型，需要的不再是工业时代的标准化人才，个性化人才会更有市场，未来的教育也应该是个性化的，以受教育者个人需求为导向。统一的教育标准只是教育人员对个人的一种自我要求，个性化的时代背景不会要求把人才都按照统一的标准培养出来。个性化人才需求，使相应的个人成长和受教育阶段也应该是个性化的，教师应该考虑如何满足学生的需求。教育和教学软件所起到的智能分析和设计作用应该被充分的利用，通过智能分析和设计，加上教师在课堂中通过对学生个性化需求的了解和判断，制定出更加符合学生需求的个人学习计划和未来成长规划，这个步骤在学生、教师及智能分析软件的相互激发下完成，交流程度越高，个性化设计的效果越好。

四、学校组织形式和教育系统协调一致的变化

大数据背景下教育教学的变革，即是教师需要参与的工作，更是学校管理者应该思考的问题。诸如学习管理系统的研发人员、教师和管理层多方的参与者将出现作用和分工的调整和整合，引起学校组织形式的变化。在分工与合作方面，学习管理系统的研究和开发人员需要探索如何更好地理解和使用教育数据来挖掘和分析学习过程，提高教育和学习中的数据应用。而如何建立一个与变化相配合的新式学校组织体系，将是学校管理者的思考重点。教师在开发学习管理系统方面，需要与研发人员通力合作，或出现教师同时担当设计者的情况。

综上可见，大数据时代引发了教学方法、教师和课堂的转变，也会带动学校组织形式和管理方法的革新。这种革新将完成教师角色的再造、教学模式的再造、学校组织机构再造和教育管理方式的再造，并同时伴随着各种突破式的创新方式的引入。作为课堂教学的设计者、引导者和交流者，教师应主动调整自己的教学思维，在创新教学方面进行持续的思考和实践。

[参 考 文 献]

[1]张杰，王慧，吴成良.专家学者论大数据价值[J].现代管理，2013（8）

[2]张渝江.迎接大数据给教育带来的挑战[J].中小学信息技术教育，2013（10）

[3]江伟硕.信息很热，数据很忙，畅想大数据对教育的影响[J].中国信息技术教育，2013（5）

[4]孟小峰，李勇，祝建华.社会计算：大数据时代的机遇与挑战[J].计算机研究与发展，2013（11）

[5]尚俊杰.教育流程再造：MOOC之于高等教育改革[R].北京论坛.文明的和谐与共同繁荣――回顾与展望：“高等教育的全球参与和知识共享”分论坛二论文及摘要集，2013（11）

大数据学习计划范文第5篇

关键词：大数据;个性化教学;大学信息技术课程

伴随着大数据时代的到来，在计算机网络信息系统、数据挖掘、云计算等现代信息技术的支撑下，一方面高校学生学习的途径增多，通过网络可以接触到大量的知识和资源，而教师面对面讲授的教学方式难以提高学生的学习兴趣，传统的课堂教学面临新的挑战;另一方面，教育领域存储了海量的信息和相关数据，通过分析这些数据和信息，可以为学生的个性化学习提供服务。因此，面对大数据时代的挑战，高等院校的大学信息技术课程必须向因材施教、个性化教育的方向转变。

一、大学信息技术课程个性化教学方式改革

1.大数据时代个性化教学的可行性

大数据时代，教育资源极大丰富，借助网络等相关技术可以建立一站式教学信息平台，它包括网络课程、管理与评价系统、微课、教学视频点播等。通过这个平台，学生可以自主制定学习计划，实现跨地域、全天候的学习。

在大数据时代，可以利用教育分析的相关技术从技术层面来量化教学行为、学习行为，经过大数据处理可以找到学生各种行为之间，以及学生学习状况与教学过程之间的内在联系，教师可以据此作出有针对性的教学决策及施教方案。这样的教学不再是单纯围绕课程内容进行，而是考虑学生的个体差异，提高学生的参与性和自主性，使得个性化教育成为可能。

2.大学信息技术课程个性化教学的内容调整

基于大数据分析，在已有的学生学习行为的相关数据中发现有用的行为模式，围绕这些行为模式和个性化学习理论，对大学信息技术课程的教学内容进行研究和设计，以学生为中心，培养学生自主学习能力、独立思考能力，提高学生学习成就感。

以相应的知识逻辑结构为核心，依据发掘出的学习规律，将大学信息技术课程的教学内容分解成一系列教学模块，其内容包括特定目标、任务、方法、资源、作业、研讨互动与总结反思等。

在教学过程中，采集学生学习行为的数据，并结合每个教学单元对学生进行学习过程的行为分析。通过这些分析，不仅可以促使学生发现学习过程中存在的问题，提高学习效率，还可以帮助教师及时调整教学进度，提高教学内容的针对性。

3.大学信息技术课程个性化教学的实施方法与手段

为了实现个性化教学，培养学生能力，不能只依靠课堂上单一的教学课件，需要综合利用多种教学方法与教学手段，如互动式教学、研究性教学、实践性教学及群体反思性教学等。

在教学实施过程中，教师可以将相关的课程学习短视频资源放在校园网上，学生根据个人需要自主决定学习进度，这样可以满足不同接受能力的学生的学习需求。通过一段时间的实践，学生可以自主总结学习过程中遇到的问题，并将其反馈给教师，教师可以组织课堂研讨，深化学生所学内容，让学生在交流中充分发挥主观能动性，学会团队合作，使学生既发展了人际交往能力又获得了学习的成就感。每次研讨深化后，教师可以根据不同层次学生的特点设计教学内容，制定个性化的学习任务。

通过课前设计学习任务、课中组织讨论深化、课后规划个性扩展，教师把传统的课堂灌输式的教学方式转换为新型的个性化指导教学方式。

二、问题与展望

面对大数据带来的挑战，针对高校学生思维活跃、学习行为多样化等特点，在大学信息技术课程的教学实施过程中要改变传统的“灌输式”教学模式，针对每个学生的具体情况实施个性化的教学方法。

但是，目前大数据技术在教育领域的运用大多只是针对教育数据的评价与分析，而针对教育过程中的行为分析和预测算法比较少，如何在现有的数据基础上结合新兴的大数据挖掘与分析技术进行个性化教育，是高校现代教育改革面临的重要问题。

参考文献：

[1]梁文鑫.大数据时代――课堂教学将迎来真正的变革[J].北京教育学院学报（自然科学版），2013（1）.

大数据学习计划范文第6篇

一、中学信息技术教学存在的问题

1.教学内容滞后、单一

作为社会最前沿的技术，信息技术在时代进步过程中不断发展。为了促进中学生信息技术知识和技能的提升，应当及时完善信息技术课程教材，进而在学生了解世界信息技术发展过程中提供有效引导，为学生增强自身信息技术水平构建上升通道。然而，实际当中一些中学应用多年没有变化的信息技术教材，其内容和当前科技发展相脱离，同时和云计算、大数据之间也缺乏应有的联系，学生的学习和发展需求通过这些教材难以得到满足，并使得中学信息技术教学难度大大增加。

2.教学方式较为落后

当前，中学信息技术教学中普遍存在教学方式落后的问题，课堂教学主要由教师演示和讲解构成，学生通常处于被动接受的状态，并且很少有机会参与到实践操作当中，进而使得很多学生信息技术应用仍处于较低水平，使现代人才需要的计算机应用能力和信息素养并没有获得培养。另外，一些信息技术教师过分强调课本内容，对于提升学生实践能力缺乏应有重视，也很少挖掘信息技术课程相关云计算、大数据、互联网等知识，考试主要是一些简单理论和实践操作，进而在一定程度上阻碍了学生的进步。

二、基于大数据的中学信息技术教学策略

1.通过大数据实施个性化教学

基于素质教育改革的大背景，教师教学中应当给予学生主体地位充分重视，并充分关注学生个性化发展。在信息技术教学课堂上，教师应当鼓励学生开展自主探究学习，结合个性化特点将其创新精神充分发挥出来。在计算机技术教学中应用大数据要求以新时期中学信息技术课程标准要求为依据，通过整理、跟踪、搜集数据，有效覆盖学生学习全过程，并对相应的信息数据库进行构建，在大数据分析中纳入学生家庭背景、课堂表现、考试成绩等，通过数据挖掘技术的应用。信息技术教师应当对学生行为的各种内在联系进行研究，M而对科学、高效的教学计划进行制定，促进个性化信息技术教学的有序开展。

2.通过大数据对MOOC信息技术学习平台进行构建

在MOOC教学模式中，教师通过互联网技术和大数据技术搜集教学资源，并对受教育者的学习需求进行整合，进而对不同类型的在线教育课程进行制定。MOOC教学模式是大数据在中学信息技术教学中应用最普遍模式，信息技术教师通过大数据技术对MOOC信息技术学习平台进行构建，并利用该平台将丰富的学习资源提供给学生，同时对针对性学习计划进行制定，以便于学生选择性地完成。这个过程中，教师能够通过大数据技术对独立行为学习档案进行构建，并以搜集到的信息为依据分析学生的学习行为，对学习过程中存在的问题进行总结，进而对学生学习行为模型进行优化，最终有效提升教学效果。

3.通过大数据技术强化教学评价

通过在信息技术教学中应用大数据技术，能够对覆盖学生学习全过程、全要素信息库的构建。大数据分析涵盖学生学习相关信息资料，这些信息的利用能够实现教学评价水平的提升。通过数据挖掘技术的演变分析、关联分析功能，教师能够综合学生行为的相关数据信息，对学生各种行为的内在联系进行研究，进而对学生学习问题和优势进行明确，这样教学评价科学性就会大大提升。

大数据学习计划范文第7篇

关键词：大数据；计算机；教学

1大数据在我国高校教育教学中的发展现状

大数据是目前时代背景下的热门词，研究大数据的目的是对现有数据资源进行再次深度挖掘分析，找出不同数据之间的共性与联系，根据数据使各项工作更加高效。目前大数据在我国高校教育教学中最突出的体现就是引入了MOOC教育和UOOC联盟，这些教学平台是在前期精品课程的基础上融合大数据技术发展起来的，利用大数据技术可以使学生的学习更加个性化、人性化，让学生突破时间、空间、地域自由地按需学习，使学生的学习达到快速成长和进步的目的[1]。

2独立学院计算机基础网络资源建设面临的问题

2.1课程资源内容繁琐杂乱

目前计算机基础课程是每个高校必修的公共课程，每个老师授课都有自己的风格和特点，在课程的资源建设上，特别是实例内容的讲解上都有各自的侧重点，所以老师们在制作网络资源的时候内容就比较杂乱，有的内容是教材相关的，有的内容是在网络上获取的拔高性内容，有的内容重复率很高，使学生在网络学习时无法针对性地对基础知识点进行强化的辅导作用。

2.2资源建设缺乏统一的技术标准

计算机基础网络学习平台上资源内容很丰富，但是老师们在建设资源的时候内容格式标准不统一。有的老师利用屏幕录像专家做的EXE可执行文件，有的老师制作的是FLV格式，有的老师制作的是MP4和AVI等视频格式，这样对网络学习的兼容性就造成了压力，在网络学习的资源建设上我们要按照精品课程和MOOC的网络资源建设标准来统一资源建设，这样会增加后期资源的可兼容程度[2]。

2.3资源库缺乏管理与维护

很多高校由于管理人员的缺乏，课堂练习提交作业的方便性，利用公共FTP等共享平台来即时共享网络学习资源。这样有时候会造成学生误删学习资源，对教学效果带来不良的影响，也对查找和访问速度会带来一定的障碍，所以还是要加强网络学习平台的管理与维护力度，让学生学习都集中到网络学习平台进行在线辅导和作业提交，这样会提高教学的效率。

3大数据在独立学院网络资源建设中的优势

3.1有利于提高计算机基础课程网络资源建设质量

计算机基础课程的网络资源的质量高低，可以根据学生的访问量进行评估，网络学习平台可以根据大数据技术对学习的学习访问量进行数据分析和挖掘，对每个院系的不同班级的学生进行统计分析得到一份网络学习资源的关注度高低走势图，这个数据是实时的。根据学生的访问热度，对这些热点资源进行再次挖掘和更新，可以提高学习的学习主动性和学习积极性。

3.2有利于提高学生的学习效率

大数据技术可以分析每个学生的学习兴趣和学习爱好，对于学生经常学习的资源，大数据可以利用其智能技术推荐相关知识点的内容给学生。在每次学生登录学习平台的时候，系统就会弹出一个提示学习窗口，窗口内容为大数据将该学生以前学习内容经过智能整理得到一份该同学可能会感兴趣的学习资源，大大缩短学生的检索时间，同时大数据还可以根据每个学生的学习习惯，制定一个适合该学生的学习计划，这样加大了人机交互的功能，可以大大地提高学生的学习效率。

3.3有利于提高教学质量和优化教学效果

大数据最大的特点就是可以进行数据的再次挖掘，同时对数据进行分类和整理，在大学计算机基础课程的网络学习平台里面，最重要的数据就是学生的学习状态数据和学习的路径数据，一般的学习平台只单纯记录了学生的学习时间，在什么时候访问了何种网络资源，何时进行了网络学习自测，何时进行了网络提问和互动。这些数据看似普通，其实这些普通的数据如果联系在一起经过大数据的分析整理就可以得到学生的网络学习规律。大数据就是找规律，利用规律可以干预学生的学习状态。大数据可以根据网络学习平台数据反映出一个班级的实时学习情况，对学生知识点掌握的情况进行分类打分，这样就可以使上课班级教师根据大数据反馈的学习状态进行实时的、有针对性的辅导。这种数据生成是实时的，所以与教师的课堂教学是相匹配的。这样在网络学习平台引入大数据的技术就会优化教学效果，最终提高大学计算机基础课程的教学质量。

4大数据背景下的独立学院计算机基础网络资源建设的应用

4.1基于大数据技术的网络教学平台建设

目前高校网络学习平台建设都已经趋于成熟，网络学习平台主要是对网络学习资源库进行分类和存储，给学习者访问学习资源提供方便。这种传统意义的学习平台在现今大数据网络时代显得有些单调和落伍，在现有网络教学平台基础上引入大数据的技术可以让原本单调的网络资源平台变得活跃起来。大数据可以使网络学习平台变得有思维，变得更加智能，还可以使网络学习平台与学生学习互动起来，还可以让网络学习平台变得了解学生的学习兴趣，根据学习兴趣制定符合每个学生的学习计划。同时还可以使网络学习平台更加亲近学生，将学习效果反馈给上课教师，教师再进行有针对性的辅导。这样的大数据分析可以拉近师生之间的距离，让学生的学习变得更加得心应手，更加喜欢在网络平台进行学习，提高学生的求知欲望，让网络学习平台的效能发挥到极致。

4.2利用大数据优化课程资源建设

大数据技术可以利用学生的学习状态，分析得出网络学习平台里面的资源访问热点流量图，根据访问流量可以使网络资源进行有针对性的建设，对于学生感兴趣的资源要再次细化分解和更新建设。这样就对教师教学和制作教学资源起到一种引导作用，以前都是教师自己认为重要的就加大建设，现在有了大数据就将目前转向了学生，学生需要什么样的学习资源，就加大力度建设。毕竟教学是为学生服务的，学生是教学的主体，大数据可以做到想学生之所想，那么在资源建设的时候就要加大对学生需求量大的资源优先建设。这样可以使网络学习平台的资源库建设更加系统和完备。

4.3利用大数据技术追踪学生的网络课程学习路径

在进行大学计算机基础网络学习的时候，每个学生根据自己的特点和个性，在访问网络学习资源的时候都有符合自己的一条学习路径，每个同学的学习路径都能反映该同学的学习特点和学习习惯。大数据技术可以对每个学生的学习路径进行实时的监控，经过运算推测下一步即将可能进行的学习路径，运用这种演算技术可以将网络学习平台变成学生的实时辅导老师，让网络学习平台变得智能化，使学生感觉网络学习是在进行人机互动，同时通过对学生学习路径的数据整理，可以让授课教师充分了解学生近期的学习动向，使课堂教学更加具有针对性。大数据技术可以让网络学习平台变得有思维，这种通过学习路径的追踪可以增加人机的互动性，可以大大地引导学生进行全方位立体化的网络学习。

4.4建立多元化、科学化的网络学习评价机制

网络学习的目的是为了提高学生的自主学习能力，将被动的学习转变为主动学习。那么网络学习的考评体系要站在学生的立场进行科学化、多元化的设计，在分配一定的网络学时基础上，要保证这些网络学习都是学生真正投入到学习，而且通过学习受益的数据。评价体系可以通过网络学习和网络测试进行大数据分析以及教师课堂答疑与章节现场测验和实验作品现场制作与提交相结合，综合各种能力要素进行综合评价，同时评价体系也要根据专业实际进行动态调整，这样才能让网络学习达到特定的效果[3]。

5结语

大数据技术引入到现代高校的教育教学是未来一段时间研究的热点。通过各高校的实地研究和投入建设相信会越来越成熟，大数据技术下的计算机基础课程网络资源建设可以使其网络学习平台变得更加智能，能真正充分发挥网络学习的主观能动性，能让学生的学习观念从被动转向自主学习，使计算机基础教学能更上一个台阶。

[参考文献]

[1]王移芝，鲁凌云.计算机基础教学中计算思维能力培养的探讨[J].中国大学教学，2012（6）：7-11.

[2]张晓洲.云计算关键技术及发展现状研究[J].网络与信息，2011（9）：36-37.

[3]薛红梅，申艳光，张艳丽.面向独立学院的计算思维能力培养模式探析[J].河北工程大学学报（社会科学版），2014（2）：103-105.

大数据学习计划范文第8篇

所谓大数据，主要是指伴随着信息爆炸而产生出来的大量数据的集合，它并非一个确切的概念，而是用来表征与传统数据量相区别的新的数据量尺度――一种巨大量的数据体。在研究学者眼里，可以用4个V来描述大数据的特征，即海量数据（Volume）、高速处理（Velocity）、数据多样（Variety）、真实性（Veracity）。简单来说，人类世界中的一切活动都会留下痕迹，在信息技术高速发展的今天，这些不可计量、储存、分析和共享的痕迹被数据化，在人们面前展现出一个量化的世界。数据爆炸后所展现出的量化世界是庞杂的，但其中却蕴含有丰富的价值。总体上说，大数据对思想政治教育研究最为核心的意义在于大数据分析可以及时、真实地反映人的精神需要和思想倾向。具体到实际研究领域，考虑到现今的数据共享度和可利用程度，当前，大数据至少可以在以下方面对思想政治教育研究产生有益影响。

首先，大数据分析对大学生思想政治教育研究有较强的实际价值。从目前的数据共享程度来看，互联网络数据是最易于得到的数据源之一。大学生作为高知群体，网络生活度强，使用网络频率和其他人群相比也相对较高。同时，在当前终端设备普及的情况下，大学生网络使用通常处于特定的网络体内，即大多数大学生在上网时一般是通过校园网络接口接入互联网的。因此，对大学生网络数据的收集较为便捷。从技术手段来说，根据网络IP地址段出口限定，可以比较容易地收集到某一具体地区、或者某一高校大学生上网所产生的数据痕迹，通过进一步分析，就可以从中了解到其关注的问题热点、思想需求等信息，能够比较直观地反映他们的思想特点。这种直观的反映可以直接为思想政治教育方案的设定、教育方法的选择、教育内容的优化等提供数据支持。

其次，大数据分析能为思想政治教育个性化方案研究提供数据支撑。思想政治教育的个性化趋势缘自教育对象主体性的确认，个体需求的不同决定了其对教育内容内化程度的不同。契合个体需求、兴趣和思维习惯的教育方案能更好地抓住教育对象的视线。通过大数据分析，个体的思想个性特点以及学习倾向和习惯能够得以显现，从而构建个性化分析报告。根据个性化分析报告，思想政治教育可以有的放矢，针对不同情况，强化教育过程中的个性意识，调整课程结构、课程内容，研究个性化教育方案。此外，还可以吸取MOOC（大型开放网络课程）在适应个性化教育应用上的经验，不断进行课程开发和改进。

最后，大数据分析能融入思想政治教育效果评估工作中。长期以来，思想政治教育效果评估困境重重，这主要是由于人的思想变化存在一定的潜伏期，有着内隐性的特征，使得思想政治教育效果评估结构复杂难控。现如今，多重因素影响下形成的庞杂数据更是突破原有的量化评估方式，为思想政治教育效果评估造成困难。而大数据思维的一个基本理念是：研究数据不关注精确，而强调混杂，而且繁杂的数据越多越好。这是传统样本分析所不可企及的。广泛数据所带来的是传统分析中无法被关注到的细节和一些可能错过的变化，这对于思想政治教育效果的综合评估十分有益。当然，大数据对思想政治教育研究所产生的影响不限于此，仍有很多方面有待持续的开发。

思想政治教育研究中的大数据应用

依据目前开放的百度指数大数据平台 ，以“两学一做”为主题，挖掘（Data Mining）大数据平台中2016年2月到2016年7月期间，人们对“两学一做”相关问题的关注。可以得知，社会成员对“两学一做”的关注内容（按检索量排序）主要集中在三个主要方面：一是对“两学一做”的心得体会，二是“两学一做”的讲稿及PPT，三是“两学一做”的学习计划。其中，关于“两学一做”心得体会问题的检索居于检索首位。根据数据需求图谱进行统计，围绕核心词汇“两学一做”，人们重点检索从“心得体会”到“讲稿”再到“学习计划”等，并且呈现需求度变弱的趋势。

根据以上数据对“两学一做”关键词检索的状描和呈现，分析结论，我们可以为后期“两学一做”学习教育提供以下的参考改进意见：一是加强宣讲，印发材料，明确在“两学一做”学习教育中的知识教育，使其入脑、入心；二是推动“两学一做”学习教育的网站建设，对“两学一做”学习教育活动方案给予指导意见，思想政治教育研究者们应积极研究教育活动形式的创新；三是避免教育活动形式化，对“心得体会”等要求，要真正落到实处，如在学习中穿插讨论，避免学习后为完成任务而进行的抄袭。

大数据时代思想政治教育研究的应有转向

大数据时代的确已经为思想政治教育研究提出了许多新的课题。因此，应积极回应大数据时代，完善当前思想政治教育研究，推动大数据时代下研究的转向。

一方面，强化思想政治教育研究的多学科协同意识。大数据分析需要庞大的数据处理，从学科来看，至少需要统计学、计算机信息学、情报学等学科专业知识，这是现有的思想政治教育研究者知识结构的短板。虽然思想政治教育研究者综合研究能力的培养不可忽视，但术业有专攻，因此在大数据时代，仅依靠思想政治教育学科内部的研究力量显然是不够的，要建立思想政治教育研究的多学科协同机制，强化协同意识。首先要加强与其他学科间交流，将研究所需要的数据方向告知相关学科领域的研究者，使其了解需要收集、挖掘、分析的数据内容，打造多学科研究团队，协助思想政治教育研究；同时还要发挥本学科研究优势，在数据挖掘的基础上，结合专业知识进行充分分析，与哲学、教育学、社会学等多学科协同研究，做到物尽其用，人尽其才。

另一方面，逐步推进思想政治教育研究的市场化。掌握大数据源的机构是不同的，在当前，数据已显然具备了价值的属性。数据间交换已经形成市场，大数据交易中心正在筹划建立。思想政治教育研究要掌握大数据，就要走出原有封闭的象牙塔，走向市场。思想政治教育研究市场化首先需要的便是投入的加大，因为市场本身具有利益性质诉求，市场是利益交换的载体，通过投入，思想政治教育研究能更便捷地获取到所需要的数据源，还可以与专业的数据分析公司洽谈，外包数据收集和挖掘任务，提高研究的实效性。此外，思想政治教育研究可以在市场化中寻求合作。如，对于高校数据信息的收集，部分企业有在高校或者针对大学生、青年群体进行产品推广、产品开发的需求，他们与思想政治教育研究一样，同样需要了解高校大学生通过网络生活所产生的数据，作为掌握高校数据信息资源的学校思想政治教育管理部门而言，可以通过合作，从有需求的企业那里获得资金和技术支持，共同收集、挖掘有用数据，从庞杂的数据体中找到思想政治教育研究所需要的信息。

需要注意的是，将大数据思维应用思想政治教育研究之中，一定要避免技术至上主义的倾向。在大数据时代，思想政治教育研究要以审慎的态度融入数据的洪流之中，避免被数据洪流淹没的境遇，在保持应有理性的同时，积极利用大数据给我们带来的价值，张扬求知过程的智慧之美，让数据发出生动而鲜活的声音。我们在研究中必须明确，“大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案”。

（作者为北京市社会科学院科学社会主义研究所助理研究员）

【参考文献】

① [英] 维克托・迈尔-舍恩伯格、肯尼思・库克耶著，盛杨燕、周涛译：《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》，杭州：浙江人民出版社，2013年。

②徐子沛：《大数据：正在到来的数据革命，以及它如何改变政府、商业与我们的生活》，桂林：广西师范大学出版社，2012年。

大数据学习计划范文第9篇

一、教育的时空维度进一步拓展

从时间维度来看，在未来社会，教育与学习将不再是人生某个阶段的专利，而是贯穿整个人生的终身需求，是未来社会生活的重要组成部分。随着新技术与教育的深度融合，终身学习将使未来教育发生根本变革。每个社会成员在人生的各个阶段，都可以通过参与社会化活动，开展个性化学习，随时随地接受适当的教育，更好地实现个体的全面发展。

从空间维度来看，在未来社会，教育将不仅仅是学校和教育部门的事情，而是整个社会成员参与其中的全民化教育。未来社会将依托互联网、大数据等信息技术，实现教育资源共享。学习活动将超越学校空间，通过在线教育、在家上学、社会化学习网络、学习共同体等新的形式，把更多更好的教育资源送到学校、社区和家庭的每个角落，呈现处处可以学习、时时可以学习的教育图景。

二、重视核心素养与综合技能的提升

以互网、人工智能、大数据等融合技术为背景，未来社会将朝着智能化（人类-机器）、虚拟化（现实-虚拟）、超链接（人类-人类）等方向发展。未来社会发展必然会对公民素质提出新的要求，进而引起教育目标的变化。

未来社会的教育将把提升人的核心素养与综合技能作为基本目标，进而实现教育与社会发展的互动与融合。一方面，个体适应社会发展的能力，包括学习能力、信息管理能力以及创新思维能力，是未来社会的核心能力。注重培养个体的社会角色、责任意识和适应未来能力，提升个体适应社会、理解自身、把握变革及角色定位、把课堂学习转化为未来责任的综合素养，将是未来教育的重要目标。另一方面，人的综合技能将是未来社会的“通用货币”，包含认知与非认知在内的综合技能将在未来社会和个体发展中扮演越来越重要的角色。因而，从传统教育的碎片化知识传授转向更为深层、复杂的综合技能培养，是未来教育变革的重要目标。

三、以学习者为中心的个性化课程

未来社会的学习者将更倾向于使用新技术来处理信息、开展社交和学习活动。促进个性化学习是未来教育变革的核心价值。

课程多样化。教育课程将从强调学习者的知识积累走向知识的发现和创造，跨学科和综合化的内容将成为未来教育课程的主流内容。信息技术的应用，可以使教师更好地根据学生的兴趣爱好，来设计个性化的学习计划，增加学生选择的机会，以满足不同年龄、不同背景学习者的需求。

课程定制化。随着移动网络和大数据技术的应用，未来教育将会构建以“学习者为中心”的课程体系，课程内容将呈现个性化和定制化的特征，以适合学生本人的知识结构和潜能发展。同时，课程也将成为学生与别人交往及分享的“空间”。

课程模块化。未来的课程将像“搭积木”一样，由学生选择装配，从而产生许多新奇的功能，具有开放性和灵活性的特征。信息、思维、沟通、生活环境、人与社会、个人能力发展等课程将是未来教育的基本课程模块。未来社会的交互网络可以集中熟知科学逻辑、了解学科趋势、掌握学科生长点的专家，来组成课程开发团队，研发专题课程软件，供学生随时选择学习。

四、基于多媒体技术的多元化学习方式

信息技术深刻改变着人们的生产方式和生活方式。基于互联网技术构建的人与电脑间的学习沟通方式，能够把个体的智能联系起来，形成人类共有大脑，彻底改变人们的学习方式。

随着技术与教育的融合，人们获取知识的渠道将越来越多。人类学习将打破教室与学校的围墙，在线学习将成为未来学习的基本方式。手机、平板电脑、移动PC、可穿戴设备等将成为学习的工具。许多学习活动会在大自然、社区、工厂中进行，学习者将成为真正的“主人”。在未来社会，课堂学习、家庭学习和宿舍学习会融合在一起，学生什么时候开始学习、什么时候学完、什么时候毕业，都会有个性化的安排。

五、基于学习共同体的学校变革

在未来社会中，社会教育、家庭教育和学校教育将融合在终身教育体系中，基于信息技术的正式学习与非正式学习的融合，是未来学习方式变革的趋势。未来学校将是一个以课堂为中心、与社区充分融合的开放交流网络和基于学习共同体的活动体验中心，研讨会、网络化小班学习是基本的学习组织形式，学生们可以在一名经验丰富的教师指导下交流想法。鼓励学生发现问题、在同伴互助的过程中探索和解决问题，将是未来课堂学习的基本过程。同时，未来课堂还是一个个性化的课堂，学生们可以按照自己的节奏，通过智能终端方便地查询和阅读资料，完成各自的学习任务。教师的主要任务是针对具体问题答疑解惑，而不是面向全体满堂灌式地讲解。

六、为学习服务的教师角色

在未来社会，教师并不会消失，但教师角色将发生转变。传授知识仅仅是未来教师工作的很小一部分，教师将成为学习活动的组织者、指导者和协调者。教师的任务是为学生营造学习环境，指导学生正确选择信息、处理信息，帮助学生设计个性化学习计划。同时，未来的教师还要引导学生适应未来社会的角色要求，帮助学生解决发展中的疑难问题，对学生的学习方式、处世方式、时间管理等做出指导。

七、基于大数据的教育评价

未来教育评价的标准将是多元化和个性化的。教育的评价将会从分数的评价过渡到以大数据为基础的过程评价，从考试评价转向成果展示。对学生的评价也不再局限于同一标准，而是根据学生的课程选择，用与之相应的标准来评判。基于大数据技术的学生学习、生活过程的所有记录如出勤率、热门课程、最受欢迎教师等，都会成为学习评价的基本依据。在未来，学生之间的成绩比较没有太大的意义，而学生自己在一段学习中的表现才更加重要。

总之，在未来社会中，人类教育的各个方面都会发生深刻的变革，这些变革中有一个不变的主题――教育要为社会培养人才。只有认真了解未来教育发展，才有助于我们深刻理解当下的教育改革。

（作者单位：王俊明，郑州师范学院；王维，郑州未来教育研究院；王北生，河南大学教育科学研究所）