大数据助力高校学生理论与实践相结合的发展

大数据是海量、高速、多样化的信息资产，通过高级分析技术的挖掘与处理，能够揭示出隐藏在数据背后的规律与趋势，为决策提供科学依据。在21世纪的科技浪潮中，随着信息技术的飞速发展，数据已成为新时代最宝贵的资源之一，大数据以其独特的魅力和无限的潜力，正悄然重塑着世界的每一个角落，而大数据技术的应用，更是为高等教育的改革与发展提供了前所未有的机遇。

理实一体化教育，即将理论教学与实践教学紧密结合，旨在培养学生的创新精神和实践能力，以适应快速变化的社会需求。近年来，随着教育信息化的快速发展，高校在推进理实一体化教育方面取得了显著成效。例如，清华大学“未来芯片技术高精尖创新中心”就为学生提供了芯片设计、制造和测试等全方位的实践机会；北京大学与华为公司合作，建立了“北京大学鲲鹏昇腾科教创新卓越中心”，为学生提供了云计算、人工智能等领域的实践机会；上海交通大学与上汽集团合作，共同建立了“智能网联汽车创新中心”，为学生提供了智能网联汽车领域的实践机会。

大数据在高等教育中的价值体现在其强大的数据分析和预测能力上。随着高校信息化建设的不断推进，各类教育数据如雨后春笋般涌现，包括学生的学习行为数据、教师的教学活动数据、学校的运营管理数据等。这些数据看似零散无序，但经过大数据技术的挖掘与处理，却能揭示出隐藏在数据背后的规律与趋势，为教育决策提供科学依据。

大数据在高等教育中的影响还体现在其推动教育创新方面。在大数据技术的支持下，教育者可以更加精准地掌握学生的学习状态和需求，设计出更加符合学生特点和实践要求的教学方案。例如，近年来兴起的在线教育平台，如Coursera、edX等，就充分利用了大数据技术，通过收集和分析学生的学习行为数据，为学生提供个性化的学习路径和资源推荐，实现了教育的精准化和智能化。

大数据在高等教育中的价值还体现在其促进教育公平与个性化发展方面。然而，大数据技术的应用为打破这种不均衡提供了可能。通过收集和分析各类教育数据，教育机构可以更加准确地了解不同地区、不同学校、不同学生的教育需求和发展状况，从而制定出更加科学合理的教育政策和资源配置方案。

在具体实践中，大数据在高等教育中的应用案例不胜枚举。例如，哈佛大学在2011年研发的学习分析系统，就是一种基于云计算的学习分析系统，包括数据采集、数据存储、数据分析和数据呈现几个模块，能将学生进行学习任务的相关数据进行分析后可视化，并实时呈现到教师的设备屏幕上，便于教师对课堂教学的及时调控。这种分析系统已在Ohio State、Cornell等大学中推广，取得了显著的教学效果。又如，我国大学MOOCs虽然结业率相对较低，但注册学生数量庞大，通过大数据分析可以挖掘出学生的学习习惯、兴趣偏好等有价值的信息，为教学改进和课程优化提供重要参考。

大数据技术的引入，使得高校能够基于海量数据对学生的学习行为、兴趣偏好、能力水平等进行深入分析，从而精准定位教学内容，实现个性化教学。例如，利用大数据技术，对学生的在线学习数据进行挖掘和分析，发现学生在某些知识点上存在学习困难，及时调整课程内容，增加针对这些难点的讲解和练习，有效提升教学效果。大数据还促进了教学内容的更新与迭代。高校可以实时跟踪行业动态和技术发展，将最新的科研成果、技术趋势等融入教学内容中，使理论教学更加贴近实际。例如，清华大学大数据能力提升项目在“学校统筹，问题引导，社科突破，商科优势，工科整合，业界联盟”的指导原则下，通过多学科交叉融合的大数据课程体系，引入新的教学模式，让学生在学习过程中就能接触到、运用到最前沿的技术和知识。

通过大数据分析，教师可以更加精准地把握学生的实践能力水平，从而设计出更具针对性的实践教学内容。例如，哈尔滨工业大学电工电子国家级实验教学示范中心积极探索将人工智能技术融入实验教学平台、资源建设和教学过程，通过制作虚拟数字人教师、建设远程在线实验教学平台、引入人工智能助教等一系列举措，实现了更加高效、便捷的实验教学。同时，大数据还促进了实践教学方式的创新。高校可以利用大数据技术构建虚拟实验室、在线实训平台等，让学生在不受时间和空间限制的情况下进行实践操作。例如，北京邮电大学基于国内的讯飞星火大模型，开发了“码上”编程教学平台，率先在高校启动大模型赋能编程教学的探索，平均每2～3个月进行一次大版本升级，截至2024年4月15日，“码上”对编程新手（占学生群体人数80%以上）的编程问题能够提供较高质量/准确率的辅导，代码经修改后的运行成功率达60%～80%，显著减轻了教师的工作压力，使得学生的理论和实践能力同步提升。

大数据技术的应用使得课程设计更加科学、合理。通过收集和分析学生的学习行为、兴趣偏好、学习效果等数据，高校可以精准把握学生的需求，从而设计出更符合学生实际的课程内容和教学方法。例如，北京师范大学通过整合计算机视觉、自然语言处理、集成学习和统计建模等多种人工智能与数据分析技术，构建了一个全面的课堂教学过程化智能评测系统，能够实时监测和分析教师教学行为、学生学习行为、教学内容与课堂组织形式，对教师教态风格、学生专注度和教学知识点等多维度指标进行量化评估和可视化展示。

大数据技术使得教学资源的配置更加精准、高效。高校可以通过分析学生的学习数据，了解不同学科、不同专业的教学资源需求，从而合理分配教学资源，提高资源利用效率。华中师范大学自主研发的云端一体化智能教育SPOC平台，目前开设线上课程空间6.5万个，建设数字化学习资源超过220万个，累计用户超过16万人，设计400余个数据观测点动态采集教学过程数据。

大数据还可以帮助高校优化教学设施的使用。通过分析教学设施的使用数据，高校可以合理安排教学设施的使用时间、地点等，提高设施的使用效率。例如，上海交通大学利用大数据技术，对155间教室进行智慧化改造，配备高清LED大屏、互联黑板、智能直（录）播系统等数字化教学设备，实现教学资源自动留存和复习回顾，每日课程直播和点播回看量达8000余人次。

随着大数据技术的不断发展和应用场景的不断拓展，大数据将在高校学生理实一体化内容创新中发挥更加重要的作用。一方面，大数据将促进教学内容的更新与迭代，使理论教学更加贴近实际；另一方面，大数据将推动教学环节的创新，提高实践教学的效率和效果，促进理论教学与实践教学的深度融合，实现两者的相互促进和协同发展。

（陈成 庄幼红 福建师范大学教师教育学院）

来源： 光明网