大数据背景下大学生学习方式中的问题与对策研究

2019-01-11 17:43贲能军
现代职业教育·职业培训 2019年11期
关键词:资源大学生教师

贲能军

[摘           要]  在大数据背景下,大学生的学习方式产生了巨大的变革。大数据有着大容量、高价值以及多样化的特征,能够促使大学生群体学习方式的变革。具体来说,大学生的学习方式由被动变为主动、由静态变为动态、由孤立变为体验。然而,在现实生活中,大学生在学习过程、学习行为以及学习环境方面存在很多问题,这使大数据环境下信息安全较弱且内容严重失真。针对大数据背景下大学生学习方式中的问题与对策展开以下研究。

[关    键   词]  大数据;大学生;学习方式;问题与对策

[中图分类号]  G715               [文献标志码]  A                      [文章编号]  2096-0603(2019)33-0014-02

一、大数据背景下大学生学习方式存在的问题

(一)资源的低效利用

大数据时代让数据资源的更新换代更为频繁,这一方面保障了资源的时效性,另一方面使新信息的涌现速度远远超过大学生的学习速度,学生失去对信息的掌控能力,产生一种不安全感。具身学习是学习者运用信息资源而产生的一种有效的学习方式,学生被无穷无尽的信息所主宰,他们产生强烈的低效感。如有一名大学生说:“会忍不住想刷微博、短视频,不知不觉一个小时过去了,不想浪费时间,但就是控制不住。”大学生选择数字化学习资源导致学习时间的零碎化,注意力也不容易集中,从而学习效率低下。

(二)学习停留于表面

大数据使大学生在获取资源上更加便捷。随着信息技术的不断完善,学生可以不用记忆,大数据会帮其归类信息,并且根据关键词推送有效的学习内容。这种便捷也往往成为大学生学习路上的“绊脚石”,使他们的思维和能力仅停留在表面,逐渐养成浅尝辄止的不良学习习惯。反观现如今的网络资源,我们不难发现,其快餐化和视觉化的特点使其受到广泛的欢迎,学生的目的在于快速输入,思维过程已经被过滤,一名大学生说道:“只要记住几个关键词就能搜索信息,很多专业术语看着就烦,不想去思考”,这样很难体会文字背后的真正意义,长此以往,他们的学习能力也会逐渐退化。

(三)教师不注重指导

区别与离身学习中教师对课堂的主宰,具身学习重在体现学生的主体地位,这也对教师提出了更高的要求。但根据实际调查显示,在大学生学习过程中,教师的指导作用并没有得到很好的发挥。学生感觉“很想与教师交流,可是一下课教师就匆忙走出教室,有时教师不回邮件,我觉得学起来很吃力。”教师的教学方式较为死板,仅停留在理论知识的讲解上,忽视教学实践活动的开展。此外,教师没能坚持“因材施教”的教学方针,没有发挥自身对学生学习的协助作用,这为大学生的心理带来了些许的无力感。

(四)不利的学习环境

环境是保证具身学习得以顺利开展的关键外因。然而通过实际调查结果显示,学生对大数据背景下的学习环境依然还有许多不满。如数字化资源链接个人隐私,使信息易泄露,很多学生反映会受到骚扰电话和短信,信息安全问题存在隐患;由于大数据是新兴事物,所以目前为止技术支持不够完善,这导致学习资源冗杂、缺乏辨识度,学生反映“网上资源太多,很杂乱;还有一些学生反映当前校园缺乏相应的学习空间,学习氛围不够浓厚,这些都是大数据背景下带来的不利学习环境。

二、大数据背景下大学生学习方式存在问题的原因

(一)學生层面:学生的自制力比较薄弱

1.缺乏质疑精神

在对数字化资源进行评价时,很多大学生没有耐性看部分篇幅较长的资源。信息化带来了快节奏的生活,各种学习资源以“快、准、鲜”吸引学生的眼球,逐渐养成一种依赖心理,不去主动质疑和思考,简单的鼠标点击就可以通过搜索引擎得到答案,“不愿知其所以然”成为大数据背景下大学生的学习状态。

2.自制力比较薄弱

主要体现在大学生的学习目标执行力低下、作息时间混乱等方面,很多大学生反映“制定学习计划但经常由于一些原因无法严格执行”,也有很多学生并没有制定计划的打算,只是抱着“做一天和尚撞一天钟”的心理进行学习活动。如此这般,大学生就会进入“放飞自我”的空间,在高中时期经过强烈的压抑后得到释放,带来的往往是心理上的空虚,很多学生选择唱歌、通宵玩游戏来释放自己,久而久之,会迷失自我,同时也会危害身体健康。

(二)教师层面:教师数据运用能力不足

1.教师教学观念落后

教师只是简单地为学生输送知识符号,学生成为知识的被动储蓄者。千篇一律、一成不变的教学模式深入教师的思维中,他们缺乏革新教学方法的意识,更没有在教学中尊重学生的主体地位,课堂氛围如同一潭死水缺少生机与活力。

2.教师欠缺数据应用能力

在时代不断发展的今天,数据也在快速革新,很多教师不会主动提升自己,面对数据意识较强的学生,教师明显丧失了与学生对话的优势。在具体教学过程中没能有效运用多媒体设备进行教学,欠缺利用数字化资源创设情境的能力。

(三)大数据背景:数据信息安全比较弱

1.隐私安全受威胁

如今的人们深处信息汪洋大海之中,与其说在体验大数据带来的便利,不如说是在消费自身的隐私安全,如APP注册、网上报名、预约就诊、手机电话、邮箱、住址等,个人信息无法避免地悄然间被收集,被一些有心之人坐收渔翁之利,电话勒索以及诈骗等现象屡见不鲜,更有甚者,买卖试卷答案、医疗就诊信息等,这些都使大数据的运用面临着严峻的考验。更令人担忧的是,大学生并没有强烈的自我信息保护意识。

2.信息失真入歧途

海量学习信息数据的增加,会带来学习结果的不准确性,这是错误数据乱入不可避免的后果。海量数据集合混杂数据源的融合导致信息失真加剧,也就是说,大学生无法避免一些虚假消息,这些容易使他们误入歧途。大学生是通过数据观测进行学习,殊不知,一些数据本身就是虚假的,这使学习活动失去了原有的意义。

三、大數据背景下大学生学习方式的优化途径

(一)提升学生的数据素养

1.开设数据素养方面的课程

只有向大学生普及数据素养的含义,明确其重要性,才会得到学生的重视。(1)教师在制定教学目标的过程中,要以提升学生数据素养为导向,结合大学生的实际学习情况以及他们的专业设置安排课程,避免数据素质课程流于形式,学生才能真正学有所用;(2)在讲与数据素养相关课程的过程中,教师要优化教学过程,针对学生的弱项进行强化训练。如有的学生数据定位能力较弱,教师可以为学生提供这方面的学习资料并加以指导,也可以安排自主课堂,让学生之间相互交流学习,发现自己在收集信息、分析数据以及应用数据等方面的不足,主动向能力强的学生请教;(3)在结课时,教师可以让学生自己制作本课程的知识思维导图,代替书面考试完成对学生学习成果的评价。

2.开展丰富多样的创新性实践活动

创新性实践活动是指由学生自己组建团队,确定活动主题,在教师的指导下,通过收集、分析和整理数据解决相关问题,最终达到内化知识的目的,完成自身的知识体系构建。此外,在硬件设施、专业问题以及数据处理上,教师要为学生提供专业性的建议,提升他们的数据素养。

(二)营造绿色数据环境

1.设立专门的数据管理机构

我国相关部门在数据管理方面不是很重视,数据环境比较冗杂。因此,设立专门的数据管理机构,定期组织工作人员参与交流活动,全方面掌握数据情况,严格数据准入标准,最大化地消除大学生不利的数据隐患。

2.健全数据相关法律法规,严厉打击数据犯罪行为

2014年“两会”期间,“大数据”在政府工作报告中第一次出现,这充分说明对大数据的认识上升至国家战略层面。建立健全大数据相关法律法规应该是我国接下来的战略中心之一。以往出现的涉及黄、赌、毒等低俗的数据资源荼毒大学生,就是因为没有对应的法律法规作为强制保障手段,一些违法分子抓住大学生的猎奇心理和法律的空缺乘虚而入,引导他们误入歧途。因此,出台相关法律法规能够有效、及时地追究有关人员的刑事责任,将其上升至国家高度,从源头上遏制一些不健康内容的传播,从而大学生提供健康的数据环境。

3.优化图书馆、自习室等数字化学习空间

学校应该着力提升图书馆与自习室等学习空间的软硬件设施,为大学生提供更多的学习空间,营造良好的学习氛围。图书馆、自习室等学习空间可以利用签到系统收集大学生的学习时间安排,增设座位,并在复习高峰期设置座位预约服务。同时,对学习资源及空间利用率较低的学生进行智能预警,通过设置权限对其进行惩罚。对在寝室学习的大学生,学校可以通过大数据监测其学习行为,并设置相关提醒服务,让自制力不高的大学生体会监督的紧迫感,从而在一定程度上提高学习效率。

(三)教师养成数据思维

1.利用职业培训完善教师数据思维

随着大数据的不断发展,未来数据定会成为学习者学习密不可分的工具,作为协助学习者学习的教师,更应该加强对数据的理解与运用。所以,在教师的职业培训中融入数据思维相关的培训,并以实践的方式向教师展示大数据技术,有效促进教师数据思维的进一步发展。

2.举办基于数据的教学竞赛

举办基于数据的教学竞赛能调动高校、教师专业发展相关组织以及优秀教师等多方资源,合力训练教师的数据思维。首先,可以通过已获奖教师的经验传授,让参赛者知晓如何运用数据来有效地改进教学。然后,参赛者先通过自身对大数据的理解设计出初步的教学规划,进而学校配合其在教师中组织讨论与修改。最后,用模拟课堂的形式进行实体训练。

四、结语

总之,大数据给大学生带来海量的学习资源,为其提供了更多的学习方式。大数据趋势无法逆转,需要教师发挥自身的引导作用,在提升自身数据素养的前提下,帮助学生完善大数据下的学习方式,使他们能够“取其精华,弃其糟粕”,真正让大数据为学生所用。

参考文献:

[1]任清元,冯治广.大数据背景下大学生碎片化学习习惯研究[J].科技创新导报,2019,16(7):227-229.

[2][美]迈克尔·霍恩,希瑟·斯特克.混合式学习:21世纪学习的革命[M].混合式学习翻译小组,译.北京:机械工业出版社,2016.

[3]郭燕莎,郭燕妮.大数据背景下大学生多元化成长模式探索[J].天津职业技术师范大学学报,2017,27(1):75-78.

[4]陈琳琳.大数据背景下大学生自主学习探析[J].中国教育技术装备,2017(16):120-121.

编辑 冯永霞

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