王艷榮 王艷芬 鄭志輝 劉晟天 鄭志學(xué)

（1.焦作大學(xué)繼續(xù)教育學(xué)院，河南 焦作 454000；2.河南工業(yè)和信息化職業(yè)學(xué)院，河南 焦作 454000）

隨著教育部大力推進(jìn)職業(yè)教育的政策逐步出臺，越來越多的關(guān)注點都集中到高職院校的教育方式改革上，而隨著00 后逐步成為當(dāng)前高職院校學(xué)生的主力軍，該群體思維方式與性格特點也成為當(dāng)前高職教育的關(guān)注重點，尤其是在涉及到計算機(jī)專業(yè)等理工科學(xué)習(xí)上，因為課程的思維理解難度相對較高，高職學(xué)生對該類課程往往缺乏熱情與興趣，進(jìn)而使得該類課程的最終效果差強(qiáng)人意，然而當(dāng)前教育部針對我國高職院校的教育已經(jīng)明確提出了以培養(yǎng)全面技能型人才為導(dǎo)向大力提升學(xué)生的動手與實踐能力，不斷地開發(fā)學(xué)生的發(fā)散能動性思維，進(jìn)一步促進(jìn)高職學(xué)生的更好就業(yè)。因此高職院校也應(yīng)當(dāng)積極推進(jìn)新型的教學(xué)模式的改革，不斷借鑒新的信息技術(shù)的成果，通過構(gòu)建良好的教學(xué)模式促進(jìn)教學(xué)氛圍的不斷提升，進(jìn)而提升學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性與能動性[1]。

1 大數(shù)據(jù)技術(shù)的定義

大數(shù)據(jù)（Big Data）是指不能夠在某一限定的時間范圍內(nèi)使用比較常規(guī)的工具進(jìn)行數(shù)據(jù)的捕獲，管理和相關(guān)處置的數(shù)據(jù)的合集，而是需要較為新的處理模式才能進(jìn)行較為有效的決策力，洞察發(fā)現(xiàn)力以及相關(guān)的優(yōu)化流程處理能力的海量、高增長效率和多樣化的信息數(shù)據(jù)的資產(chǎn)處理能力的技術(shù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)不用對數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)的分析方法而采用一定的抽樣算法進(jìn)行相關(guān)的數(shù)據(jù)處理，大數(shù)據(jù)具備以下幾個特點Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）[2]。通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行特定的方式進(jìn)行處理從而對用戶的行為進(jìn)行預(yù)判進(jìn)而為相關(guān)的決策提供相應(yīng)的理論與事實依據(jù)。

2 個性化推薦技術(shù)的定義

個性化推薦技術(shù)是對大量用戶的某些行為進(jìn)行特定的挖掘基礎(chǔ)之上，以海量的數(shù)據(jù)處理為依據(jù)，通過相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘算法發(fā)現(xiàn)用戶的所感興趣的事物或者相關(guān)喜好，通過相應(yīng)的用戶行為維度相似度算法，向特定的用戶定向性地推薦該群體可能感興趣的信息，進(jìn)而完成相應(yīng)的系統(tǒng)構(gòu)建的技術(shù)[3]。隨著近幾年短視頻、公眾號等信息產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展，個性化推薦技術(shù)日益成熟，不同類別的個性化推薦系統(tǒng)與算法不斷的迭代更新，如淘寶網(wǎng)就是通過構(gòu)建用戶購買行為推薦系統(tǒng)向不同的客戶提供其感興趣的商品信息以及相關(guān)購買建議，進(jìn)而在幫助用戶決定購買哪些產(chǎn)品的同時也模擬了商家相關(guān)導(dǎo)購客服人員幫用戶推薦相關(guān)的操作[4]。在商城個性化推薦系統(tǒng)的構(gòu)建中，是通過對海量用戶的瀏覽興趣以及購買行為進(jìn)行不斷的挖掘，通過高效的相似維度比對策略進(jìn)而向用戶推薦其感興趣的信息和相關(guān)產(chǎn)品。

3 高職院校計算機(jī)教學(xué)現(xiàn)狀

當(dāng)前高職院校的計算機(jī)專業(yè)相關(guān)的課程主要分為基礎(chǔ)理論與實踐操作兩個方面，然而不論是基礎(chǔ)理論還是實踐操作都具有復(fù)雜化、連貫化以及廣泛化等特點，比如基礎(chǔ)理論的高級軟件工程課程，在學(xué)習(xí)過程中教師不僅要將相關(guān)理論知識通過復(fù)雜公式向?qū)W生進(jìn)行表述，而且還需要將某些與實際相關(guān)聯(lián)的算法進(jìn)行具體講解，由此使得學(xué)生在面臨如此思維量繁重而且知識相對復(fù)雜的情形下對新知識的接收變得即為抵抗，當(dāng)前高職院校普遍采用較為實用性的任務(wù)驅(qū)動法進(jìn)行開展，學(xué)生在對知識的學(xué)習(xí)過程中能夠?qū)哟紊钊耄蓽\入深等方式進(jìn)行掌握，該方式使得學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中通過不斷完成相關(guān)任務(wù)，不斷地獲得相應(yīng)的成就感，使得學(xué)生學(xué)習(xí)興趣更濃，也更加愿意投入到新的計算機(jī)知識的吸收中。

雖然當(dāng)前高職院校所采用的任務(wù)驅(qū)動模式進(jìn)行教學(xué)的方式對學(xué)生掌握的新的知識具備一定的促進(jìn)作用，但是受到傳統(tǒng)課堂教學(xué)模式的限制，很多教師針對不同學(xué)生的個性興趣培養(yǎng)未能引起更好的重視，同時當(dāng)前高職院校在面向不同學(xué)生個性化培養(yǎng)方面存在政策的滯后性，使得課堂的教學(xué)任務(wù)的分發(fā)呈現(xiàn)相同泛化分發(fā)，不能夠區(qū)分不同學(xué)生的興趣特點，進(jìn)而導(dǎo)致每位學(xué)生的個性興趣無法得到相應(yīng)的釋放，從而使得一部分學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性受到了一定程度的打擊。

4 基于大數(shù)據(jù)個性任務(wù)推薦系統(tǒng)在計算機(jī)課程教學(xué)中的應(yīng)用

在大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷發(fā)展，個性化推薦技術(shù)日益成熟的背景下，結(jié)合當(dāng)前高職院校計算機(jī)課程所普遍采用的任務(wù)驅(qū)動式教學(xué)方式的基礎(chǔ)之上，通過借鑒個性化推薦技術(shù)，以學(xué)生興趣為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，通過構(gòu)建個性化任務(wù)推薦系統(tǒng)，使得不同學(xué)生在學(xué)習(xí)同一個知識點的時候，借助于學(xué)生興趣關(guān)注的方向，在分發(fā)任務(wù)的同時，以學(xué)生興趣維度為導(dǎo)向，通過推薦系統(tǒng)產(chǎn)生出學(xué)生所感興趣的該知識點的相關(guān)任務(wù)，提升學(xué)生學(xué)習(xí)的主動性和能動性，進(jìn)而提升計算機(jī)課堂教學(xué)的整體效果。

4.1 教學(xué)知識點目標(biāo)要明確

在教師授課之前，教師不僅需要明確計算機(jī)課程的主要特點，同時還需要重點考慮到授課學(xué)生的知識層次以及文化素養(yǎng)，以及知識任務(wù)的最終分發(fā)應(yīng)該達(dá)到什么水平與層次。針對高職院校的學(xué)生主要特點來說，計算機(jī)技術(shù)相關(guān)課程具有知識點龐大，理論基礎(chǔ)極為重要，知識點的理解與消化要借助于實踐進(jìn)行處理，因此在制定相關(guān)的教學(xué)知識點目標(biāo)的時候需要形成相應(yīng)的基礎(chǔ)理論學(xué)習(xí)目標(biāo)和實踐技術(shù)目標(biāo)，同時在指定目標(biāo)之前，教師需要考慮到不同學(xué)生的個性化特點，針對相關(guān)的目標(biāo)任務(wù)進(jìn)行個性化調(diào)整與設(shè)定。

在進(jìn)行課堂任務(wù)目標(biāo)設(shè)定過程中，教師要讓目標(biāo)分解成具有一定階段性效果，同時在教學(xué)過程中教師需要做好相應(yīng)的溝通和引導(dǎo)工作，讓學(xué)生可能短時間內(nèi)確定自己的學(xué)習(xí)目標(biāo)，只有明確學(xué)生的學(xué)習(xí)目標(biāo)，學(xué)生才能積極高效完成相應(yīng)的任務(wù)，并保持一定的專注力，因此在課程開始之前明確課程的教學(xué)目標(biāo)不僅有助于教師能順利完成教學(xué)任務(wù)，同時也能使學(xué)生的專注力貫穿整個教學(xué)過程，進(jìn)而釋放學(xué)生學(xué)習(xí)的自我能動性。

4.2 任務(wù)構(gòu)建與推薦的性化

在以任務(wù)驅(qū)動為基礎(chǔ)的教學(xué)中，其核心在于使用任務(wù)的階段性成就感促進(jìn)學(xué)生不斷的進(jìn)行知識的探索與實踐，然而當(dāng)前高職院校的學(xué)生以00 后為主力人群，該年齡段的學(xué)生一般個性化明顯，有自己獨特的思維方式，因此傳統(tǒng)的統(tǒng)一任務(wù)分發(fā)模式已經(jīng)無法滿足所有學(xué)生的偏好需求，因此針對不同學(xué)生的個性化任務(wù)構(gòu)建與推薦系統(tǒng)的開發(fā)成為大勢所趨，一方面能夠盡可能滿足不同學(xué)生的興趣方向，另一方面可以使用改變傳統(tǒng)填鴨式教學(xué)的各種弊端，發(fā)揮學(xué)生的主觀能動性。

在任務(wù)的確定與個性化推薦系統(tǒng)構(gòu)建之前，教師需要通過電子問卷調(diào)查方式采集授課學(xué)生的興趣愛好點，通過相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過多維度的比對產(chǎn)生出每位學(xué)生的興趣特點以及任務(wù)偏好，進(jìn)而形成相應(yīng)的任務(wù)關(guān)鍵字標(biāo)簽，根據(jù)統(tǒng)計出的所有學(xué)生的任務(wù)標(biāo)簽關(guān)鍵字，進(jìn)而進(jìn)行不同任務(wù)的確定工作，在課堂上完成理論教學(xué)任務(wù)之后，通過開發(fā)的個性化任務(wù)推薦系統(tǒng)，將與學(xué)生興趣標(biāo)簽相匹配的任務(wù)推薦分發(fā)給相關(guān)學(xué)生，進(jìn)而個性化激發(fā)每一位學(xué)生的求知欲與動手能力。

4.3 要關(guān)注學(xué)生興趣的動態(tài)變化及時調(diào)整任務(wù)的個性分發(fā)

在課堂任務(wù)完成之后，教師應(yīng)當(dāng)不斷的引導(dǎo)學(xué)生開展自檢工作，一方面使得學(xué)生能夠在短時間內(nèi)對自我任務(wù)的完成進(jìn)行自評，另一方面能夠積極的將任務(wù)的適合程度進(jìn)行反饋，教師根據(jù)學(xué)生的反饋以及學(xué)生興趣點的動態(tài)變化，通過數(shù)學(xué)建模等方式不斷的進(jìn)行個性化任務(wù)的修正工作，通過學(xué)生自評、學(xué)生互評、教師評價以及學(xué)生反饋等一系列方式改進(jìn)個性化任務(wù)推薦系統(tǒng)的精準(zhǔn)性與可靠性，促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性。

5 結(jié)語

當(dāng)今社會隨著信息技術(shù)的不斷革新以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷成熟，越來越多的與大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)不斷的應(yīng)用到社會的各行各業(yè)，而隨著電子購物與短視頻行業(yè)的對個性化推薦算法的不斷迭代更新，讓我們看到了個性化推薦技術(shù)的廣泛應(yīng)用前景，與此同時，在當(dāng)前高職院校大力推進(jìn)素質(zhì)教育的大環(huán)境下，將基于大數(shù)據(jù)的個性化推薦技術(shù)應(yīng)用到計算機(jī)課程的教學(xué)過程中，不僅有助于提升學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性與課堂參與性，更能夠個性化的激發(fā)高職院校學(xué)生的自我探索能力，為高職院校推進(jìn)素質(zhì)化教育做出一定的貢獻(xiàn)。