基于大数据分析的高等数学育人新模式研究

摘要：高等数学教学应用大数据分析技术，可以提高教学决策的精准性，实现个性化教学。文章以甘肃财贸职业学院为例，结合大数据分析，探讨高等数学育人新模式实践，并结合STEM教育模式，围绕育人目标、数据收集和分析、育人模式、课堂教学、教学评估与反馈等环节，探究高等数学育人新模式的构建策略，旨在给高等数学育人创新提供有益参考。

关键词：大数据分析；高等数学；育人模式

据教育部发展规划司介绍，2023年高等教育毛入学率60.2%，比上年提高0.6%。2023年我国各种形式的高等教育在学总规模4 763.19万人，比上年增加108.11万人，增长2.32个百分点。目前，我国高等教育发展规模逐步扩大，教育事业高质量发展取得新突破。与此同时，国家越来越重视教育信息化发展，并提出了一系列措施，为高等教育创新发展提供指导。面临新的教育环境，高等数学作为高等教育体系中的重要学科，应结合培养学生科学素养和实际应用能力这一育人目标，深入应用大数据分析技术，把握学生学习特征，实施个性化教学，提高高等数学教学效率。本文以甘肃财贸职业学院为例，结合大数据分析背景，探讨高等数学育人模式构建策略，以期给高等数学教学创新提供参考，促进高等数学教学更好发展。

一、基于大数据分析的高等数学育人新模式实践

甘肃财贸职业学院于2016年由甘肃省政府批准设置，隶属于甘肃省教育厅，是甘肃省唯一一所公立财经类普通高等职业学校。甘肃财贸职业学院是在原兰州服装职工大学的基础上，由7所学校整合而成。学校官网信息显示，目前甘肃财贸职业学院总面积90万平方米，建筑面积30万平方米，图书馆藏书320万册，且设有8个二级学院，开设36个高职专业，有教职工807人，其中在编教职工534人，各类在校学生近1.9 万人。高等数学作为甘肃财贸职业学院专业课程体系中的重要组成部分，不仅能培养学生的思维能力，还能提高学生的逻辑思维能力和概括能力，促进学生的发展。

如今，数字技术快速发展，各行业企业陆续进行数字化转型，在促进业务运营创新发展的同时，对数字创新人才的需求也愈发迫切。作为育人基地，甘肃财贸职业学院大数据实训室项目主动适应企业数字化转型对复合型人才需求的新形势，以数字人才应用能力培养为核心，建立集数据接入、数据处理、挖掘建模、可视化分析、成果应用于一体的大数据分析实训平台。甘肃财贸职业学院鼓励学生通过一体化大数据分析实训平台，将高等数学理论知识学习与实践相结合，再结合引导式、启发式、探索式等分析操作，让学生在自主探索、实践的过程中构建系统的知识架构，加深对高等数学知识的理解。

一体化大数据分析实训平台虽然在学生学习和应用高等数学知识方面发挥着重要作用，但是目前基于实训平台的高等数学育人模式还处于探索阶段，需要继续深入探索一体化大数据分析实训平台的大数据分析功能，为高等数学教学创新提供技术保障。

二、基于大数据分析的高等数学STEM育人模式构建策略

STEM是一种综合型的教育模式，通过跨学科的学习和项目实践，将科学、技术、工程、数学四个学科的知识和技能相互关联。这种教育模式注重发挥学生的主观能动性，促使学生积极参与项目实践探究，培养学生的探究精神、创新能力和专业实践能力。基于大数据分析的高等数学STEM育人模式的实施优势在于，教师可以借助大数据分析技术，精准分析学生的学习成绩和教学过程，精准把握学生的学习特征和教学情况，再设计针对性的教学方案，实现精准化、个性化教学。

（一）明确高等数学STEM育人目标

面临新的社会发展环境，高校作为人才培养重要基地，应积极顺应时代发展趋势，将大数据分析技术与高等数学教学相结合，提高高等数学教学效果。在构建基于大数据分析的高等数学STEM育人模式之前，教师要明确高等数学STEM育人目标，即培养学生实践创新能力，通过项目实践、竞赛等活动的开展，让学生在活动中亲身体验数据分析的过程和挑战，提高学生的问题解决能力和创新能力；培养学生的跨学科融合能力和合作能力，通过让学生互相合作，懂得融合其他学科知识来解决实际的数学问题；培养学生科学素养，让学生在获取知识的过程中深入探索，培养学生的专业技能和问题解决能力。

（二）收集与分析数据，提供数据支持

收集和分析数据能为高等数学教学提供数据参考，保证教学实效。在数据收集方面，教师通过在线学习平台、作业系统、考试系统、问卷调查等途径，获取学生的个人信息、学习背景、兴趣爱好、数学学习成绩、数学学习行为等数据；通过课堂观察、教学日志、学生反馈等途径，收集高等数学课程的教学内容、教学资源、教学方法、师生互动情况、教学反馈等数据；通过了解学校实际情况，收集学校的教学环境、教学设施、教学资源等数据。在数据分析方面，教师通过分析学生的个人信息、学习背景等数据，了解学生的数学学习情况和进度，把握学生的数学学习特征、学习需求和学习难点，然后调整教学内容和教学方法，为他们提供个性化的指导；通过分析高等数学课程教学数据，了解教学方法的实施效果，及时发现教学中存在的问题，并有针对性地调整教学策略；通过合理使用数字教学设施和环境，调动学生的学习主动性。

例如，近年来，上海交通大学大力推进高等数学课程的建设和改革，建设高等数学课程网站，提供丰富的教学资源和信息，同时完善课后辅导体系，每周安排固定时间、地点为学生答疑辅导，并通过课程网站、电子邮箱、QQ群、微信群为学生进行答疑，安排博士生助教开设小班制课外习题课。通过高等数学的学习，上海交通大学学生的数学水平和数学素质得到显著提高。

（三）以问题解决为导向，设计STEM育人模式

基于大数据分析的高等数学育人模式，其根本目的在于培养有科学素养、创新实践能力和问题解决能力的人才。教师要以问题解决为导向，设计STEM育人模式，使学生明确学习目标，让他们在探索实际问题的过程中学习数学知识，培养他们的创造能力和思维能力。在设计问题时，教师应从学生的实际生活中选取素材，结合要教授的高等数学课程知识，设计贴近学生生活实际的问题。在确定问题设计方向后，教师要对问题进行层次性设计，如从简到难，逐步引导学生深入探索，让学生在探索中学习数学知识，构建更加完善的系统知识架构。在问题的解决过程中，教师要扮演好引导者和辅导者的角色，学生则分工合作，互相讨论和交流，并通过实验、调查、分析等方式验证解决方案的有效性，确定问题的解决办法。在问题解决过程中，教师应结合学生团队协作、创新实践等方面的表现，多维度评估学生的情况，并将评估结果反馈给学生，让学生更加了解自己的学习情况，及时调整学习策略。

（四）多种手段进行高等数学教学

教师要采取不同手段进行高等数学教学。如教师可以借助线上技术手段，如超星平台、腾讯课堂等，遵循以教师为主导、以学生主体的原则，发挥线上教学的优势，引导学生积极参与探索和讨论，营造良好的学习环境。

1.实施小组合作学习活动

教师可以结合大数据分析结果，将学生分成不同小组，每个小组的成员应具有不同的学科背景和技能特长，确保学生之间可以进行跨学科交流与合作，并以问题解决为导向。在设计问题的基础上，教师可以设置具有挑战性和实践性的合作学习任务，如数学游戏，将游戏元素融入高等数学教学，引导学生从新的角度理解、探索和学习数学知识，解决实际的数学问题。在探索过程中，各小组成员要发挥各自的能力优势，分工合作，互相分享不同学科的知识，通过搜索资料、反复尝试等方式共同完成任务。教师要密切关注学生的合作学习过程，利用大数据分析技术，对学生的学习情况和合作效果进行实时监控与评估，同时提供必要的指导和支持，以便及时调整教学策略。

2.实施项目式学习活动

教师借助大数据分析技术，将计算机、数学等学科领域的知识进行有效融合，设计具有挑战性和实践性的数学项目，培养学生设计能力、问题解决能力和实践创新能力。学生根据项目要求进行分组合作，共同制订项目计划、项目实施方案。教师通过虚拟实验，构建真实的项目学习环境，让学生按照实际的项目流程进行探索，分析数据，发现问题，探索问题解决办法。在项目探索完后，学生提交项目报告，教师则借助多媒体轮流展示各组的项目成果，再让各组学生进行自我评价，分享项目探索过程和学习经验，提高学生的实践创新能力。除此之外，教师可以实施数学建模、数学实验、数学项目等实践教学活动，如金融数据分析、物流优化等，让学生在实践中学习和掌握数学知识，并运用数学知识解决实际问题。

（五）教学评估与反馈，优化高等数学育人模式

教学评估与反馈是高等数学STEM育人模式实施过程中的重要环节。通过教学评估，教师可以了解基于大数据分析的高等数学STEM育人模式实施效果。在学生学习评估方面，教师可以采取线上作业、线上考试、项目实验等方式，了解学生的数学学习水平、学习成效和学习难点，评估学生的学习情况。同时，教师通过查看学生提交的项目实验报告、课堂作业完成情况等，分析学生的学习表现和问题解决思路是否有创意等，评估学生课堂表现。通过“实施过程+结果”的评估方式，保证评估结果的准确性，为后续高等数学育人模式的优化提供参考依据。在教学评估方面，教师通过大数据分析技术，分析学生的课程成绩、学习行为等数据，评估教学质量是否达到预期效果，了解学生对不同教学内容的兴趣和接受程度，为优化教学内容提供参考。此外，教师要利用大数据技术实时跟踪学生的学习进度和成果，并将评估结果反馈给学生，帮助学生调整学习策略。

三、结语

综上所述，大数据不仅为教师提供了洞察学生学习行为和偏好的窗口，还能帮助教师制订个性化的教学方案，提高高等数学教学的针对性。但是，高等数学育人模式的实施仍面临着一些挑战，这就需要教师不断探索新的育人模式，在实践中发现问题，找准问题的源头，对症下药，不断提高育人实效。

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基金项目：甘肃省教育厅高校教师创新基金项目“基于教育大数据分析的STEM高等数学育人模式创新研究”，项目编号：2024A-324。