张烨
[摘 要] 当前，大数据正在改变高校大学生的学习模式。在线课程和网络学习变革了惯常的教师面对面的授课模式，给予大学生随时随地的学习体验以及丰富优质的课程内容。教育大数据为大学生带来重大发展机会的同时，也带来了诸多挑战。本文通过SWOT分析，讨论当前高校大学生在适应教育数据化过程中所拥有的“优势”和存在的“劣势”，重点关注大学生面临的机遇与挑战，提供可行的建议，以更好地应对教育大数据背景下的发展机会。
[关键词] 教育大数据;高校教育;大学生学习;SWOT分析
[中图分类号] G642 [文献标志码] A [文章编号] 1008-2549（2019） 09-0084-02
一 教育大数据背景
教育大数据背景下，在线课程和网络学习变革了惯常的教师面对面的授课模式，给予大学生随时随地的学习体验以及丰富优质的课程内容。数据挖掘和学习分析为学生提供即时反馈、个性化学习内容和学习方式以及概率优化。这使得以往紧缺的高质量的教学资源变得丰富、开放、共享，以往“一个尺寸适合所有人”的模式变革为了“一个尺寸适合一个人”。教育大数据为大学生带来重大发展机会的同时，也提出了诸多挑战。在线课程存在诸如完成率低、交互质量低以及缺乏深度反馈等问题。数据挖掘还存在技术瓶颈，统计人才相对缺乏，个人数据涉及隐私权益，数据预测的使用需考虑伦理道德问题，这些方面都对大学教学适应教育的大数据提出了严峻挑战。在此基础上，有必要深入探讨在大数据兴起的情况下，大学生学习所面临的发展机会与需要突破的困难。本文将从高校大学生学习的视角，分析大数据背景下大学生的学习现状，重点探究大学学习所面临的发展机会与挑战，以期为大学生在大数据背景下优化学习提供借鉴，为教育大数据的研究拓宽思路。
二 教育大数据背景下大学生学习的SWOT分析
在教育大数据背景下，大学生面临着发展机遇和巨大挑战，下文将通过SWOT分析方法，讨论当前高校大学生在适应教育数据化过程中所拥有的“优势”和存在的“劣势”，更重要的是关注大学生面临的机遇与挑战。
（一）优势
1 大学生可自由安排的时间多
相较于中小学，我国高等教育逐渐转向“以学生为中心”的育人方向，高校的课程设置、教学安排、学习方式与中小学大不相同，为大学生提供足够的空闲时间。据统计，国内大学四年共有34，088小时，扣除正常上课时间共6，336小时（根据国内大学统计，平均每周36学时，每节1小时，一年44周），减去睡觉、用餐、运动等（基于每天10小时），剩余时间为13，152小时，是正常课时的两倍。大量的自由时间为大学生提供了利用网络资源进行在线学习的机会，使得大学生可以自主选择网络课程，丰富学习视野。
2 高校为大学生提供了丰富的线上学习资源
资源建设和应用是教育信息化的重要基础，将助力于高校办学品质的飞跃和大数据潜力的激发。当前，优质的网络学习资源十分丰富，国内各大高校均通过购买数据库或自行建设的方式，为大学生提供在线学习资源，以满足大学生的多样化学习需求。为大学生适应教育数据化趋势提供了助力。
3 大数据提供了双向维度反馈
之前小数据时代时，通常是教师基于学生的家庭作业、教师观察到的学生课堂表现、考试成绩等衡量学生的学习行为和效果。在这种单向维度反馈中，教师收集的信息数量和质量都不够，收集到的数据也没有有效使用，很可能由于教师自身的数据收集能力及主观态度，对学生做出不客观的点评，影响学生的学业发展。但如今，由于大数据的普及，产生了双向维度的反馈，教师可以通过各种平台和渠道在学生学习过程中收集大量数据，学生也可以通过在线平台的数据记录，给教师反馈自己最真实的学习数据，依据数据资料的结果，教师可以为学生提供定制教学和指导，帮助学生取得优秀的学业成绩。
（二）劣势
1 大学生认知水平有限，自我控制力较弱
大学生刚刚步入成年期，认知水平处于持续发展阶段，自我控制能力还相对较弱。面对当前网络资源发达、娱乐方式剧增的互联网环境，大学生不够强大的自我控制能力将直接影响其在线学习质量和学习结果。
2 大学生在线学习的时间和内容碎片化
“互联网 +”的信息时代为学习者提供了丰富的学习资源和多样的学习方法，不断扩展的学习模式使学习者能够随时随地进行在线学习。但互联网学习在带来便利的同时，其弊端也逐渐显现，在线学习的内容和时间倾向于碎片化，没有良好学习习惯的学习者很难进行有效的系统学习、建构和扩展自己的知识体系。这是当前社会整体存在的学习趋势，也是在线学习的一个弊端。
（三）机遇
1 在线学习平台和资源丰富
MOOCs、社交网络和3D虚拟学习设置等各种在线学习平台的出现，兴起了用户生成的内容和与学习资源互动的新范式，为高校大学生提供了多元化的学习方式和多样化的在线学习资源。MOOCs不仅为全球学习者提供低成本、高品质、高知名度的在线课程，还为学习者提供丰富的课程练习和世界知名学习的能力认证。学生还可以通过课程论坛和同伴互评等形式参与合作学习。作为一个开放的学习环境，MOOCs为高校学生提供了高度的自由，并借助导航模式理解学生的学习目标、学习策略，成为高校学生学习的有用工具，为教育大数据背景下的高校学生提供了发展机遇。
2 個性化学习
以往的教学课程设计参考的是中等生的水平，但现实中的学生并不全是属于这类学生，学生的知识结构、学习策略、学习进度等方面都存在个体差异。当下，在教育大数据背景下，出现了多种新型网络教学模式，其中以慕课为代表。相较于以往的线下教学，这些新的在线课程听课时间地点自由，以学生为中心，可以在学生学习过程中动态地收集数据，加以分析，并实时反馈给学生，帮助学生找出学业问题，预测学业表现，鼓励学业进步。使学生作为学习的主体并具备主动权，通过概率预测，为学生提供定制和优化学习内容、学习时间、学习方式，让学生根据自己的需要，组织自己的学习行为，实现了个性化学习。
（四）挑战
1 在线学习需要大学生较高的自我调节学习能力
MOOCs这样的现代化的在线学习环境，是数字化的、非正式的（或者至少不像传统环境那么正式），这对学习者的自我调节学习能力提出了更高的要求。自我调节学习（self- regulation of learning）是指学生自主学习的倾向和表现，即学生自发对学习过程进行调节，是学生为了实现预期目标，积极、有意识地对正在发生的学习活动进行计划、监督、检查、评估、反馈和监管。具备自我调节学习能力的学生能在整个学习过程中不断进行反馈调整，以达成学习目标，获得最优的学习结果。自MOOCs出现以来，许多人都注意到在线学习者存在完成率低的问题，这被视为一个关键问题。在线学习环境和形式要求学习者具备更高的自我调节学习能力，从学习动机的建立到学习过程的监督，不断反馈调整，以确保完成在线学习的内容，提高在线学习的完成率。
2 在线学习要求大学生具备高水平动机
Keller和Suzuki（2004）认为，电子学习平台的学生面临更多的动机性挑战。在过去的三十年里，研究学习者动机的学者关注最多的是學习者的目标导向。Ryan和Deci（2000）认为，内在动机指的是出于自身固有的兴趣去从事一项学习活动，而外在动机则意味着一个人想要获得一个单独的结果。参与在线学习的学生可能基于内在动机/外在动机、纯粹出于好奇或出于完成学业而注册并学习某门课程。因为在大多数情况下，他们必须独立的完成课程，缺少校园环境中可用的支持类型，包括社会互动和技术支持。诸如MOOCs之类的在线学习平台对大学生的学习动机提出了更高的要求。
3 在线课程交互水平低
国内学者李青和刘娜（2015）关于在线课程评价体系的研究表明，教师和教学设计与交付是其中的重要因素。然而，研究表明，中国MOOC的互动水平普遍较低，严重失衡。当前国内在线课程交互率低和交互质量不高的问题给高校大学生的网络学习质量带来了挑战。一些研究还发现，翻转课堂模式中的互动水平更好，探究式课程的互动水平更高，提供丰富学习支持和评估认证方法的课程互动水平更高。基于此，在线学习平台和在线授课教师还需进一步调整授课模式、完善评价体系、增加学习支持，以帮助高校学生应对这一挑战，通过提高交互水平进而提升在线学习质量。
教育大数据背景下，大学生拥有优质丰富的在线学习资源和个性化学习这两大机遇。然而，也存在诸如在线课程交互水平低，需要自我调节学习能力和高动机水平等挑战。时来易失，赴机在速。大学生能否积极应对教育大数据背景下的机遇与挑战，决定着大学生个人学业发展和未来事业成就，更影响着当前我国青年的教育质量以及日后国家的繁荣复兴。当前，大学生充分利用在线学习资源、利用在线平台和数据反馈进行个性化学习，通过增加在线互动提高在线学习质量;在学习能力上加强自我调节学习能力;在学习态度上确立内在动机，设立掌握目标，激发学习效能感，以更好地应对教育大数据背景下的机遇与挑战。
参考文献：
[1]Andres， M.， Baker， R.， Siemens， G.， Gasevic， D.， & Spann， C.Replicating 21 findings on student success in online learning[J]. Technology， Instruction， Cognition， and Learning， 2017（10）.
[2]吴恋， 罗娜， 袁敏， 吴成军. 大学生课余时间自主学习情况调研及应对策略研究——以贵州师范学院为例[J].教育教学论坛，2017（1）.
[3]尹永田， 陈宏志. “互联网+”视域下成人教育个性化学习模式探析[J]. 中国成人教育，2016（16）.
[4]Breslow， L.， Pritchard， D. E.， DeBoer， J.， Stump， G. S.， Ho， A. D.， & Seaton， D. T. Studying learning in the worldwide classroom： Research into edXs firstMOOC[J]. Research & Practice in Assessment， 2013（8）.
[5]李青，刘娜. Mooc的开发规划、团队组织与项目管理研究[J]. 中国远程教育，2016（6）.
[6]孙洪涛， 郑勤华，陈丽. 中国moocs教学交互状况调查研究[J].开放教育研究，2016（1）.
（责任编辑： 王义祥）