大数据技术下大学数学改革实践探析

夏飞，贾茗

（中南林业科技大学涉外学院，湖南长沙 410000）

随着信息技术的数据革新和行业普及，大数据技术成为了信息时代背景下各行业的显著标签。其能够将隐匿于行业中的海量信息和知识进行有效的挖掘和分析，为人类的社会经济生活提供数据支持，促成行业的运行效率的提升和行业成果的实现，从而提高整个行业服务的集约化程度。高等教育作为知识传播和问题前瞻的高端组成部分，其与整个时代思潮和技术的契合是历史的挑战与职责。合理地引进新的科学技术，运用新方法、新概念使传统精粹和现代内涵相结合，是高等教育教学革新的重要手段。在大学数学教育中，因课程内容、学生基础、授课形式等因素所造成的课堂效率低、学生接受困难、求知欲不强等问题。深化课堂改革成为高等教育工作者们的价值最求和目标导向。

1 大数据技术下大学数学改革的必要性

科技的进步和知识的更新速度不断加快，为大学数学课堂授课形式及内涵拓展的革新提供了有效途径。将大数据技术有效地引入大学数学教育的改革进程中，利用大数据的优势，在实现课堂知识培养向能力培养的迁移，促成课堂架构从封闭性、被动型向开放性、主动型的转变，丰富院校课堂教学内涵等方面提供了良好的技术支撑。大学数学中的高等数学、线性代数、概率论等课程总量丰富、逻辑繁复、不易理解等问题造成日常大学生学习中的畏难心理较为普遍。从数据层面上看，其教学成果的达成不容乐观，也在一定层面上反映出其教学过程中的方式、内容的知识交互和教学手段的单一。大数据时代的到来，为大学数学的教学改革提供了具体的有效的探索方向。其可以有效实现大学数学教学课程与大数据服务的契合，通过对院校数学教学的基础数据采集，存储及预处理，实现院校内及院校间大学数学教育教研资源的数据优化和资源重组。以“平台+应用+服务”的技术体系，为大学师生提供多维度的数据智能服务解决方案。深入挖掘院校的数学教育教研数据信息，将精准化的课程数据服务摆在院校师生面前。大数据对于大学的数学教学而言不仅是信息终端服务的多效呈现，更重要的是其将实现师生思维方式的革新，达成院校各学科、专业之间的思维碰撞和创新，从而达成数学教育本身内涵的实现和丰富。相对于传统的“小数据”大学数学教学模式，其可以打破优势数学资源分配中的时空限制，降低大学数学教育过程中的知识获取和教学反馈的数据成本，实现基于课堂教学效果下的师生互助学习行为的全面评价。

2 大数据技术下大学数学改革实践中所存在的问题

大学数学课堂教学改革的大数据实践开始较早，得益于高等院校信息技术设备齐备和高端技术人才的汇聚，大数据数学课堂的革新有效地实现了数学教育在广度、深度的内涵延展，突出了教学的学生个性化需求发展的支持，适应高等院校人才培养的多元化目标，在大学数学内容共建、研讨交流、微课共享、质量评测等方面得到了较好的运用。而不可避免的是，院校大数据信息装备的总量不足，大学数学教育师资的信息能力限制等问题。同时，在以大数据为只要技术手段的课程改革的追潮中，忽略了大数据课堂在大学数学文化内涵、课件共享、课程衔接上的作用。

2.1 设备总量不足

随着大数据技术的普及，因其在大学数学教育中的优势也开始在院校范围内得到了良好的发展，开始了运行平台的建设，并总结了大量的实践数据。院校数学教育大数据构建层次与其设备总量与水平是呈现正比的，在一定时间内，仍需要院校的持续性投入，以实现数据服务基本功能的提升和课堂大数据优势的凸显，满足整个院校数据的信息服务环节的刚性要求。

2.2 师资专业瓶颈

大学数学专业教师能够集约化的大数据支撑下，能够完成课堂呈现形式和平台服务运用。而受限于自身信息技术能力的瓶颈，其对大数据高端应用服务的前瞻和创新能力不足，往往是需要通过模板的解构，完成自身的数据课堂建设。其应用水平的提升与院校大数据教研和信息技术的能力培训有着极为密切的关系。

2.3 忽视数学文化内涵

一直以来,大学数学的课程内容课堂改革主要局限于数学的知识传播和技能的革新，其对数学思想和精神，学生情感与价值观等关注不足，在以大数据为支点的数学文化的内涵在大学数学教学中未能得到很好的体现。只关注知识层面的利导，忽视数学文化内涵挖掘，导致大学数学教育虽在一定程度上解决了课堂数学理论呈现形式的革新和抽象思维的具象化推到，但仍未有效地实现学生对课堂认知和学习态度的最终转变。

3 大数据技术下大学数学实践创新应用

3.1 大数据背景下大学数学教育的文化呈现

大数据背景下的大学学校教育，应充分地发掘和展示数学文化的源起和人类共同文化的关系。大学数学教育的工作者应关注这一母文化与其余子文化的关系，为大学数学文化内涵的多元化呈现寻找生长点。数学教育教学的本质决定了不能剥离于其他学科和文化滋养而独立存在。著名数学家、沃尔夫奖获得者匈牙利裔美国数学家拉克斯指出：“在微积分里，学生可以直接体会到数学是确切表达科学思想的语言，可以直接学到科学是深远影响着数学发展的数学思想的源泉。”在重视数学作为基础性学科的支撑作用的同时，关注自然科学、文学艺术、社会经济对学科教育发展的需求及对学科本身的推动作用。

3.2 大数据背景下大学数学教育的平台服务

大学数学自身的学科特点与大数据模式有着多维的契合点。充分利用计算机的交互性技术.可以形成一个全新的交流共享、声像结合、问题研讨的“平台+应用+服务”的技术体系。学生经过了系统的相关学科学习能力探索之后，在大数据背景下课堂合作与探究平台中，对问题展开有效的资料查阅、问题初步论述、以学生能动性行为促进课堂进程和教学成果的实现，学生也在问题的解决中达成对相关学科知识点的共融和思考。同时，在学生和学科教师的多维度互助互动中，将有效改变了学生对大学数学内容枯燥、学科抽象等传统的认知。实现问题探索的主动性转变，并在此前提下实现学科学习兴趣、学习素养能力及最终学科成绩的有效提升。

3.3 大数据背景下大学数学教育的课程衔接

部分高等院校的在实际的大学数学教育工作中面临的不仅是学习兴趣不足的问题，还包括应用学科专业学生的基础数学能力不足的问题。这一现象导致在后续的大学数学教学工作中，必须将中学数学课程和大学数学课程的能力衔接作为课堂教学的基点。在大数据技术下实现学生学科基础及问题解决能力的定向分析后，构建整个课堂内容及交换层次的精准定位。同时，海量的大数据资源也为随时调阅和研讨中学学段的内容提供了权威而便捷的服务。

综上所述，高等院校把大数据作为在大学数学教育改革的新模式，以完备的设备支撑和人才团队在大数据课堂的实践中收获了一定的成果，提高了学生在大学数学学习中的综合能力层次。通过分层文化呈现、平台服务、课程衔接等方式，将实现大学数学教育课堂改革的新突破。