时间：2022-05-10 15:52:50
职业教育生态是指依据生态学的观点，研究职业教育过程中学习者的生存和发展状态，以及学习者之间和学习者与职业教育环境之间环环相扣的关系。研究指出，创新人才的出现，并不是教育刻意培养的结果，而是缘于其所依存的良好教育生态[1]。在一个宽松的教育生态中，学习者摆脱模式化教育的束缚，自我完善、自我进化、自我超越，呈现出发展的多样性，并以“自然选择”的方式使符合社会发展的人才脱颖而出。在现代职业教育中，必须要营造一个适合个体自在发育的教育生态，才能培养出高素质的职业技术人才。
1 我国职业教育生态的发展和现状
在农业社会，我国的职业教育主要体现于家庭式、学徒制的作坊生态，学生在专业上选择不多，教师按学生的特点凭借自身的经验进行专业技能的传承。在当时的条件下，教师可教授的学生不多，挑选学生的条件也比较苛刻，这使很多的人，无法享有职业化教育的权利；另一方面，在小农意识的影响下，学生在学习方法和学习内容上都受到很大的局限，因而在农业社会的职业生态中，学习者虽然处于主体地位，但人的全面发展受到很大局限，职业教育在普及面上和效率上都处于相当低的水平；工业时代的来临，催生了以普众教育为核心的职业教育生态，使大部分的人沐浴到了教育的阳光，从作坊走向工厂，从土地走向机械，极大促进了社会生产的发展。在这种教育生态下，职业教育的公平公正得以实现，但由于其侧重于关注人才的“合格”和“量产”，所采用的“标准化”培养带来的是人才的“格式化”发展，严重压制了学生的个性和创造性，使学生沦为学习的机器，在学习过程中处于相当被动的地位。
随着信息化教育的展开，日益更新的技术和设备进入职业教育领域，有力地推动了现代职业教育的发展，在此基础上，很多职业院校做了教育教学变革的多种探索，但并未从实质上改变原来的职业教育生态，学生被置于更加被动学习的境地。在信息时代人才需求的映射下，现存的职业教育生态中人才培养方式落后、院校专业设置缺乏规划、教学效率低下、人才培养无法满足社会需求的现象普遍存在[2]。
2 职业教育新生态的时代诉求
当前，我国社会正处在经济发展的换挡期和经济结构的转型期，产业升级对职业教育的发展提出了更高的期待。为此，2014年国务院颁发了《国务院关于加快发展现代职业教育的决定》，同年6月，教育部等六部委联合了《现代职业教育体系建设规划（2014―2020年）》，明确提出将职业教育作为国家提升国际竞争力和经济与社会可持续谋发展的一个重要基础，要求现代职业教育要培养高素质劳动者和技术技能人才[3]。社会对人才的需求已经由单一转向多元，情况表明，目前的职业教育已无法适应社会快速发展的变化，时代呼唤高素质人才，职业教育也期待一个更有活力的新生态。
“橘生淮南则为橘，生于淮北则为枳”，果实的差异源于生态上的差别。要从根本上提升职业教育培养的人才质量，必须从根本上改变现存的职业教育生态。印度教育科学家苏伽特?米特拉指出：人的学习本质上是一种自组织行为。人本主义学习理论者也认为，人类具有天生的学习愿望和潜能，学习的进行必须要以学生为中心，只有尊重学生在教育过程中的主体地位，关注学生在学习中的主体能动，使他们感受到学习的乐趣，为自我实现而学习，才能激发他们内在的创造力[4]。学生是职业教育的主体，也是教育教学过程中最重要最活跃的要素，将学生置于被动学习的地位，是职业教育的本末颠倒。在信息时代，必须建立一个以人为本，以社会需求为导向，以多元人才培养为核心，以个性化自主学习为主体、灵活高效的、可持续发展的职业教育新生态。在新生态中，职业教育百花齐放、百家争鸣，在宽松、自由、竞争的环境下，孕育出具有独立思维和创造力的高素质人才。
3 大数据为重塑职业教育生态提供强有力的技术支持
大数据源于美国NASA研究人员对飞机周围难于获取和处理的模拟气流数据的描述[5]。尽管目前我们对大数据尚未有一个规范、统一的定义，但大数据浪潮还是以其独特的方式，给现实世界带来了一场巨大的变革，正处于信息化进程中的职业教育，必将迎来变革的又一次挑战和机遇。
3.1 大数据在教育领域的应用
2012年10月，美国教育部了《通过教育数据挖掘和学习分析技术来提高教与学：问题简述》报告，报告主张通过教育数据挖掘、学习分析和可视化数据分析来改进自适应学习系统，实现个性化学习。指出大数据在教育中的应用主要有两大领域，一个是对学习行为和学习过程进行量化、分析和建模的教育数据挖掘（EDM）；另一个是利用已有的模型来认识理解新的学习行为和过程学习分析技术（LA）[6]。近年来，随着我国职业教育信息化进程的不断推进，越来越多的学习系统和管理系统被应用到教育和教学中，海量教育数据逐步得以积累和呈现[7]，伴随大数据技术应用研究在教育领域的开展，我们可以通过挖掘、分析教育大数据，从新的视角对教学规律进行分析和探索，从多个维度实现对学习个体的关注，开展广泛的教育研究，进而推动职业教育的变革与创新。
3.2 大数据多维度推动职业教育新生态建设
无法适应社会发展的职业教育旧生态终将被新生态所取代，这是历史的必然。随着信息化的对职业教育教学要素的深入渗透，大数据从技术层面实现了各种学习行为数据的量化和显现。就职业教育来说，利用大数据技术，我们可以突破思维上的桎梏，破解实践中的难题，建立适合于孕育高素质人才的职业教育新生态。
1）大数据能促进职业院校的发展。现代职业教育是以就业为导向，以培养服务社会发展需要的高素质劳动者和技术技能人才为目的教育类型。目前，院校是职业人才培养的主阵地，大数据提供的预测研判分析，有助于职业院校洞察社会行业的生命周期，了解人才市场的供需平衡。在大数据的支持下，职业院校可科学、系统地设置和调整专业与课程，深化校企合作、工学结合模式的探索，使职业教育的人才培养紧密与社会需求相结合，学生也可以依据预测研判，迅速灵活地调整学习的目标和方向，提高学习的能动性和有效性，使职业教育新生态更具有活力和效率。
2）大数据推动职业教育教学模式变革。职业教育跨越了企业与学校，跨越了工作与学习，跨越了职业与教育，打破了传统学校式教育的“围城”，是“跨界”创新的教育[8]。这对职业院校的学习组织提出了的实践性和灵活性的要求，大数据能为此提供有效的数字化支撑。在职业教育的实践中，我们可以采取多样的学习组织形式，广泛开展基于资源的数字化学习、基于虚拟技术的情境创设学习、基于交互的探究学习、基于学习平台的混合学习、立足于知识技能培养的任务导向学习、拓展于问题解决的综合实践活动。丰富的学习模式和灵活的职业技能培养方式，为学生的学习和实训提供了多层次的选择空间，将学生对知识和技能的学习逐步引向深入；
3）大数据能促进教师能力的提升和职能的转变。国家对职业院校提出了“双师型”师资队伍建设的要求。要求职校教师具备教育教学能力和工作经验。大数据可为教师的专业发展建立个性化的“学习包”，定制个性化的进修和实训方案，使他们逐步成长为职业教育的复合型人才；在具体教学过程中，教师可通过大数据技术了解教学数据背后隐藏的关系，分析各学习要素对学习效果的影响，抓住教学中的关键要素和主要环节，有的放矢，建构出一种有利于体现学生主体地位，有助于体现教师支持的学习模型，进而不断优化教与学的过程；通过大数据技术，教师对学生的关注将由“学习分数”向“学习要素”转变，实现对每一个学习个体的背景、基础、态度、努力程度等数据的多维度了解，将学生置身于教育场景中进行审视和评估。在此基础上，教师以新的角色融入到学生的学习中，成为学生自主学习的过程中的“学习扶手”，既能保证学生的学习方向不偏移，又能确保学生在学习过程中不“跌倒”。
4）大数据能支持学生个性化的自主学习。大数据技术带来的教学信息、业务和组织结构扁平化将促进学校的功能由管理控制转向服务支撑。学生在学习中的核心地位得以确认，学习过程中的人格得到尊重，学习潜能得以发展。在职业教育的人才培养过程中，大数据可为学习者提供全方位的服务保障。随着学习资源和学习工具日益丰富、学习环境和方法更加灵活，大规模在线教育的适用，混合教学的普及，以及泛在学习、碎片化学习的蓬勃兴起，每个职校学生都有机会根据自身的意愿和特点，自由选择学习的方式，大数据提供的个性化评价分析使学生能够为自己量身定做个性化的学习策略，实现人才的多元化发展；新的职业教育生态将帮助学生突破传统教育的“厚茧”，以自适合自组织的学习方式获得全面、协调、可持续的智慧发展。
5）大数据能促进职业教育终生学习体系的建立和发展。在大数据环境下，国家教育部门可成立全国的职业教育数据中心，对职业院校的学生数据档案进行统一管理。这样在横向发展上，可推动全国职业院校的一体化进程，对学生资质和学分实行统一认证和管理，打破职业院校间的“围墙”，只要符合准入条件，学生不论年龄、不分地域，可以在全国的职业院校间选择自己喜欢的专业，进行专门的技能训练，以适应社会的不断发展对人才的层次提出的不同需求；在纵向发展上，可贯通职业教育和普通教育间的融合渠道，开展课程和学分互认，既有助于普通高校学生向职业教育的转向，又有利于满足职业院校学生在人文素养方面的学习诉求。在职业教育新生态中，通过终生学习体系，每一名学习者都有机会实现个人的价值追求，获得全面的发展。
其实，“量化自我”已经开始进入我们的生活。
甚至可以这样说，几乎每天早上，我们都会“量化自我”一次。
什么是量化自我？
所谓量化自我（Quantified Self，有时简称QS），是指运用各种带有传感器的简单仪器，测试、量化和记录个人身体状况及各项健康指标，再通过蓝牙或网络将这些数据及时传输到用户手机、电脑或互联网上，以方便用户即时查看、记录、跟踪或进行分析数据的一种“新运动”和“新潮流”。
量化自我有时也被称作“自我跟踪”（Self-tracking）、“生理信息”（Body Data）或者“生活数据化骇客”（Life Hacking），等等。
最初，它是由美国《连线》（WIRED）杂志的编辑Gary Wolf和Kevin Kelly发起的，当时，量化自我被称之为“通过自我追踪进行自我认知的工具开发者和用户兴趣小组”，2011年5月在美国加州召开了第一次全球性的量化自我大会。
为什么要量化自我？
随着科技的发展，人们能够方便地借助可穿戴设备、移动APP以及云服务，实时追踪自己日常生活中的各种数据。目前，“量化自我”设备所量化的数据主要是个人的身体状态数据，常见的包括心跳、体温、血压、心理状态、每天吃的食物、睡眠品质和时间等。
这些数据非常有价值，也非常有意思，它们除了可以用来帮助用户养成健康的饮食习惯、保持良好的睡眠周期、积极主动地改善自己的健康和体能状态，还可以在疾病发生时，帮助用户或医疗人员提早有所警觉，甚至回头追踪出致病的源头。随着越来越多的人依靠移动设备来监控他们的日常活动，个人数据正在成为日常生活的一大组成部分。因此，在运动与健身、保健与形体训练、临床医疗等诸多领域，无论是个人数据，还是量化自我，在未来都有着广阔而深远的应用前景。
如何量化自我？
量化生活的主要方法就是数据收集、数据可视化、交叉引用分析和数据相关性的探索。数据收集主要是依赖各种类型的传感器技术，数据传输常见的是使用蓝牙和无线网络，借助智能手机及其他移动终端或APP的硬件化，实现所采集的数据可视化、交叉引用分析以及其他的数据相关性探索。借助移动终端的各种移动应用程序，可以很方便地为用户提供易于阅读的可视化数据表。而帮助用户和消费者采集（量化）、查看（可视化）和分析（意义化）他们的个人指标，构成了量化自我的核心。
随着现代科技的发展，传感器、移动设备、无线连接和电池续航等相关技术都有了大幅度的发展，并且价格越来越低廉，可供用户选择和使用的量化自我的硬件产品也越来越多。在市场上，目前已经出现了许多可穿戴式设备，如手表、手环、项链、体重秤等，这些设备都被设计成可自动收集数据，以帮助人们管理自己的健康、睡眠、生理周期和饮食习惯等。
与此同时，也涌现出了大量的、各式各样的量化自我的软件。现在，已经有很多基于IOS或者Android的应用供我们选择来量化自我了！比如，Google眼镜、智能脂肪测量仪、血压和心率设备等，以及Runkeeper和乐疯跑之类的跑步APP、Runtanstic所提供的15种健身APP，等等。
量化自我与学习
量化自我使得现在越来越多的人依靠这些技术，改善他们的生活方式和健康状况，量化自我在帮助我们养成良好、健康的生活方式方面已经取得了很好的成果，那么，在学习方面它有哪些应用前景？
在2014年《地平线报告》中，科技预测家们指出，量化自我将会在未来4～5年在高等教育领域内广泛应用。
那么，量化自我到底会有哪些教育教学应用前景呢？它对于学习有哪些实际的意义？我们不妨进行一次大胆的设想：
1.量化自我本身就是一种学习的测量和监控。
对于一个正在减肥的人来说，通过“智能脂肪测量仪”和与之配套的“乐心健康”的APP，每天清晨，在运动完之后，只要站在这款“智能脂肪测量仪”上，体重和脂肪数据就立刻被“量化”，并通过蓝牙或网络传输到放置在不远处的智能手机上的“乐心健康”的APP上，这个用户的体重数据以及变化趋势、脂肪率及其变化数据，就会一目了然。
对于试图通过运动减轻自己体重和脂肪率的人来说，每天坚持运动，每天坚持量化自我，这本身就是一项测量。不仅如此，这些测量的数据可以作为用户制定健身方案的依据和参考。此外，通过自己的努力，不断地改变自己，这本身就是学习的内在要义之一。
2.量化自我帮助学习者不断地自我意识与自我超越。
在论及“学习究竟是什么”的时候，南京大学的桑新民教授曾经指出“学习的本质是人类个体和人类整体的自我意识与自我超越。”的确，人和动物的一个重要区别，就在于人能够不断地自我意识，不断地自我超越。而这就是人的学习，就是最好的教育形式，即自我教育。
在日常生活实践中，我们需要不断地自我意识和自我超越。比如，我非常清楚地知道，吸烟是有害健康的，我应该戒掉香烟。可是，长期的习惯、对香烟的生理依赖和心理依赖，使得戒烟变成了一件极为困难的事情。但是，我终究是要改变这个习惯的，而改变习惯本身也是学习。
事实上，我已经通过一款名为QuitNow的APP，以及借助这款APP上的伪“量化自我”（数据是估计的，而不是科学测量的），成功地戒掉了香烟。
3.量化自我能为学习者提供个性化服务。
经常使用“亚马逊”、“淘宝”、“京东”的朋友一定深有感触，因为这些电子商务平台似乎总能“知道”我们想买什么、我们对什么感兴趣。这是种基于用户习惯和感兴趣的数据而提供的个性化推送，设想一下，如果这种服务应用在教育上呢？那么，学习者的个性化服务将会指日可待！
借助量化自我工具，教育工作者可以收集与学习者生活方式、学习方式或者外部学习环境相关的数据，然后借助学习分析、收集与学习者学习结果有关的数据，这些数据无疑有助于教育工作者了解学习者的问题解决策略以及认知风格，从而帮助教育工作者制定有针对性的、个性化的学习辅导。
不仅如此，借助这些学习者学习行为的“量化自我”，一些学习系统和平台还能够记录学习者在学习时的相关生理和心理数据。比如，学习者在观看某一内容时的眼动规律，这些数据不仅可以用来帮助课程设计者、系统分析师及平台开发者在后续修改课程、设计及平台时参考，而且，这些学习者学习时的生理、心理数据可以用于对学习者进行智能的、个性化辅导服务及学习支持，推送学习者感兴趣的课程与内容，提供处于学习者最近发展区的课程和材料，选择学习者喜欢和习惯的学习材料表征方式，从而实现学习者个性化的、定制的、智能的和高效的学习。
记 者：当前，大数据在教育领域是一个很热的词，那么，大数据与传统数据有什么不同？基于大数据的教育变革，将给学校带来怎样的影响？
余胜泉：“互联网+”时代学校教育的供给会越来越个性化。可能大家都知道可汗学院，可汗学院录了很多微视频，然而它真正有价值的资产不是那些微视频资源，而是它的数据，在数据基础上形成的知识地图，根据知识地图形成学生个性化、个人化的教育。“互联网+”时代带来海量的数据，教育大数据不仅仅是数据量大，更强调的是全样本、全过程的数据，教育大数据是及时性的现象与记录，可以分析微观、个体学生的特征，发现共性背后的个性。比如，都考90分的学生，可能老师认为都是好学生，但是背后的个性可能完全不同，而教育大数据可以帮助我们发现学生的个性。
传统数据的目的在于凸显群体水平：学生整体的学业水平，身体发育与体质状况，社会性情绪及适应性的发展等。这些数据不可能也没有必要进行实时采集，而是可以在周期性、阶段性的评估中获得。教育大数据的目的在于关注每一个个体学生的微观表现： 是在学习过程中产生的数据，如学习的时间数据、学习的路径数据、学习的交互数据、学习过程中的情感投入数据等，这些数据是高度个性化表现特征的体现。
大数据可以让我们洞察每一位学习者的学习路径，每一位学习者不同阶段的学科水平的发展情况和学习能力发展情况，可以洞察每一个知识点上的学科知识、学科能力、学科素养，可以洞察他在哪一个阶段、哪一个地方有问题，可以洞察真实的学生。
通过教育大数据，汇集学生学习过程的数据，对学习过程的数据进行描述性统计，可以对教育现象进行准确地描述。通过对教育大数据的诊断性分析，我们可以在数据的表象背后发现它的本质规律，发现表象背后的问题；我们还可以做预测性的分析，在多变、不确定、动荡的背景下做出智能化的决策，形成洞察力。
基于大数据建立个性化的教育体系，是未来教育发展的基本趋势。过去，老师是一刀切的统一模式面对学生；未来，可以实现个性化、选择性的学习，面向学习过程，实现个性化。促进个性发展的教育体系，是我们未来学校教育体系的基本方向，数据将成为学校最重要的资产。班级、实验室、课本和课程将成为重要的数据平台，要在教育业务流程中形成无缝的数据流，既使用数据，又生产数据；既消费数据，又生产数据，是未来学校信息化的基本要点。
记 者：刚才您提到基于大数据可以建立个性化的教育体系，帮我们更好地了解每一位学生的个性化学习情况，具体是如何实现的？
北京师范大学未来教育高精尖创新中心在北京通州开展了一个基于“互联网+”与大数据的区域教育质量改进试点，基本思路是全学习过程数据的采集、知识与能力结构的建模、学习问题的诊断与改进、学科优势的发现与增强。我们建立了一个发现学生个性的框架，从学生核心素养，到通用心理、认知的能力和体质健康、教育环境、发展倾向等，通过大约400多个指标描述学生的学习个性。
以此为基础建立模型，我们在过程中采集学生的数据，对学习过程信息化，把这些信息变成数据，进行编码和语义分析。我们分两个维度进行分析：一个维度是针对个体的维度；另一个维度是群体分析，面向班级、面向年级、面向学校、面向学区、面向行政区域。通过整体分析，发现整体的问题，政府根据整体的问题来汇聚资源，形成资源池，让每个个体根据自己的特征，从这个资源池里面个性化地选择所需要的一些内容与服务。
在这个过程中形成学生的知识点、素养、能力、体质健康、综合素质的报告，在这个基础上给学生推荐所需要学习资源、双师以及跟能力相匹配的学伴。比如说，我们可以了解每一位学生在每一个知识点上的学科能力、学科素养，根据他的学科素养和能力来推荐他所合适的学习点，可以帮助学生了解他个人的知识点，他在哪个知识点有问题，根据知识地图精准推荐学生所需要的学习资源，给学生提供综合素质评价，包括各个学科素养的训练、各个学科能力的训练，包括他的学科素养的u价。我们整个国家的改革趋势就是要面向学科素养，不仅仅是让学生了解知识，还要以学科素养观察世界。比如说，我们学完数学，要用定量的关系来观察世界；我们学完物理，要通过运动的视野来观察世界。我们要训练学生的学科素养，另外发现学生的学科优势。北京中考改革，除了基础的语文、数学、外语3门课，个人可以根据自己的强项，9种组合，54种折分结果，把这个组合给学生排列出来，哪些学科具有比较优势，哪些学科不具有优势，通过发现学生的学科优势来更好地支持中考改革。普通家长要想了解这些学科优势、学科能力是很困难的，通过大数据可以把这个分析出来。
记 者：“互联网+”时代，社会化教育服务正在成为大势所趋。我们需要如何构建社会化的教育公共服务？
余胜泉：“互联网+”使得教育服务越来越社会化，学校的围墙正在被打破，学校开放是大势所趋。大家都知道慕课，慕课不在于它的技术创新，而是在于模式创新。教育的优质服务不仅仅来自于学校，还可能来自于社会，学校的围墙将被打破，学校原来有优势的教育内容、师生交流、考核与文凭等，这是我们认为传统学校的优势。实际上，现在在网上都出现了竞争者，网上有更好的内容、更权威的评价和考试。在“互联网+”时代，学习的消费者、内容的提供者、教学的服务者、资金的提供者、考试的提供者、证书的提供者都在发生变化，都形成了新的竞争性参与者。
“互联网+”时代，开放教育的体系正在形成之中。未来的教育，学生和家长完全可以制定个性化的学习课程与活动，以反映儿童的个性、兴趣、家长的目标与价值观。或许未来学校的形态是一种自组织，我们在精确了解学生学习数据的前提下，学生完全可以自组织自己的学习服务。
比如，我们正在北京通州开展的双师服务，每位学生有两位老师，在学校有班级老师，在互联网上还有北京市8000多名骨干教师为学生提供服务。通过互联网实现跨学校、跨区域的教育，学生只需要有一个手机或一个Pad，就可以实现双师服务，不仅可以获得来自于本校的服务，还可以获得来自于校外的互联网上的服务。
这个创新不在于技术创新，而是在于它是一种制度创新，双师服务使得我们学生享受的服务不仅来自于学校本身，更是超越了学校的边界，使得我们的教育供给越来越社会化。教育服务有可能来自于其他学校，来自于其他机构，来自于社会上的服务。未来，“互联网+”时代的教育服务一定会穿越学校围墙的边界，融入到学校日常的教学中去，这是未来学校必然的趋势。线上线下的融合，打破、推倒学校的围墙，社会化的教育服务融入到学校的教育之中，成为有机的部分，教育供给会越来越社会化。
记 者：面向未来，信息技术让各种变革的力量逐步从独立走向联合，虚实交融，共生、共进，这将会催生出现什么样的教育服务业态？
余胜泉：教育的服务业态也越来越体现出虚实融合。新一代移动网络、普适计算、云计算技术可以提供无处不在的网络和无处不在的计算空间。我们进入到了一个虚实结合、水融的虚实融合的智慧空间里，在这个空间里面会产生很多新的规律，实的空间是由原子组成，你拥有了我就没有，它是独占的；而虚拟空间的东西是由比特组成的，而比特组成的东西，你有一份，我也有一份，大家都有一份，分享次数越多价值越大。
比如，美国佐治亚理工大学用IBM的Watson的机器人代替助教，为学生授课五个月，学生有什么问题都可以问这个机器人，期间没有任何学生发现问题。今后人工智能的老师一定会比我们很多老师强。虚实结合形态下，会出现很多新的教育服务的业态，出现很多新的服务的现象。
这就是未来学校会变革的基本方向，我们学校的教育服务越来越个性化，我们学校的服务会越来越出现虚实结合，我们的教育服务会越来越多的体现出社会化的形态。这是我们整个未来学校发展的趋势，不管你愿意不愿意，变化都在发生。
记 者：“互联网+”时代，未来学校的发展方向是什么？
余胜泉：互联网不可能取代学校，但是并不意味着学校永远不会变化，互联网不可能取代学校，但是可以改变学校的基因。“互联网+教育”就是教育的“转基因”工程，这就意味着这个学校整个运作的基本规则都会发生变化，整个运作的流程、运作的模式都会发生变化。
我们中国的教育还处在流水线时代。要反思我们传统教育中的经典假设，传统的教育认为，教育必须将孩子集中到一个叫学校的地方，让他们学习固定的时间长度，采用基于年龄、学科的学生组织方式，对统一学习内容采用相同的教学方式。而21世纪中后期将出现从根本上进行重新设计的学校，它们将展示一系列重组教育的可行，这其中包括学校根据学生的能力，而非根据时间或其他因素来组织学习，为学生提供更灵活的课程安排，更适合学生的个体需求，而不是按照传统的学期或者固定的课程节奏来组织。
【关键词】 学习共同体；学习型社区；可视化分析；现状；进展
【中图分类号】 G232.1 【文献标识码】 B 【文章编号】 1009—458x（2012）05—0029—07 在学习科学的最新研究中，学习的建构本质、社会协商本质和参与本质越来越清晰地凸显出来[1]。突显学习社会性的学习共同体（learning community）由此备受关注。目前，国内相关的文献繁多，研究人员只能对其感兴趣的某方面深入研读，如何快速地对国内学习共同体研究现状进行总体了解，并对其研究进展有一个简要判断，是本研究要解决的问题。
了解一个领域的进展现状，实际上就要对该领域已产生的和新产生的知识有一个全面的把握，文献资料中蕴含着某个研究领域的丰富知识，因此，有必要将这些知识从文献中挖掘出来[2]。为此，本研究借助于科学知识图谱可视化分析技术对十多年间（2001年~2011年）国内已有的学习共同体研究文献进行系统梳理和分析，从而对该领域的研究热点、前沿方向和进展状况有一个总体把握。
一、研究过程
（一）研究样本的选择
由于学习共同体的研究范围较为广泛，在教育、社会学、计算机与互联网等领域均有涉及。因此，国内关于学习共同体的文献量非常大，刊登该研究领域成果的期刊种类也较多，且比较分散。为尽可能保证数据分析的全面性，本研究使用中国知网的中国学术期刊网络出版总库（CAJD）、中国博士学位论文全文数据库和中国优秀硕士学位论文全文数据库获得相关文献的信息与全文。
（二）研究文献信息的收集与处理方法
Community的中文译法通常有“社会”、“共同体”、“社区”、“社群”等，最常见的是“共同体”和“社区”的译法，同时与community有关的复合词汇也有多种不同的译法，如本研究关注的“learning community”就有学习型社区、学习共同体两种不同的译法。因此，本研究在检索时，使用以下控制条件“期刊年限（2001~2011）+来源类别（核心期刊），内容检索条件为：主题（学习共同体）或者包含（学习型社区）”对中国学术期刊网络出版总库进行文献检索，获得期刊文献725篇（检索时间为2011年10月15日）。同时使用控制条件“期刊年限（2001-2011），内容检索条件为：主题（学习共同体）或者包含（学习型社区）”对中国博士学位论文全文数据库进行检索得到博士论文66篇，对中国优秀硕士学位论文全文数据库检索得到硕士论文628篇。最后，依据中国知网提供的文献信息依次进行文献信息采集。
在文献数据信息处理方面，本研究主要采用中国医科大学医学信息学系开发的数目共现分析系统Bicomb v1.0[3][4]，以及美国德雷塞尔大学陈超美博士研发的信息可视化统计软件CiteSpace 3.0.R2[5][6]两款数据统计软件对获取的数据进行统计处理。其中，CiteSpace软件可有效探索学科知识领域的演进与研究前沿，进行可视化分析，使得文献计量学分析易于实现历时性的动态化[7]，该软件内嵌了国内学者刘盛博编制的CNKI（RefWork）格式转换程序，具备将CNKI数据转换为可处理的格式的功能。但受CNKI数据采集选项和中文文本处理功能的限制，CiteSpace仅可有效处理CNKI数据的专业术语和关键词分析。因此，笔者同时选用Bicomb软件、UCINET软件，甚至人工统计的方法对文献信息进行补充处理与分析。最后，依据统计结果对学习共同体的研究进展状况进行分析和评判。
二、研究结果与分析
（一）国内学习共同体研究成果产出分析
笔者按年度对2001至2011年间的国内期刊论文和国内硕博论文进行了检索和统计（2011年截止到笔者检索日期10月15日），国内各年份的论文刊发与学位论文数量情况如图1所示。由图分析可知，期刊论文和硕士论文的数量整体上呈上升趋势（2011年仅能检索到10月份），特别是近三年来，期刊论文数量一直保持在100篇以上，硕士论文也从2007年开始保持在85篇以上，这可能与国内教育界对建构主义、学习的社会性等与学习共同体相关理论的关注力度加大有关，从而引发更多的国内学者对该领域进行研究。如果单从博士论文数量上看，则相对比较稳定，近三年来一直保持在十篇左右。总体上看，国内学者对学习共同体的研究趋于上升趋势，有更多的学者开展该领域研究。
（二）载文期刊与研究机构分布
用Bicomb软件对2001~2011年间关于国内学习共同体研究的、在核心期刊发表的文献进行载文期刊分布进行统计，载文量大于等于10篇的期刊有21家，结果见表1和图2。其中载文数量在前10位的期刊的载文量占到了全部文献的41.89%。仅就载文期刊关注领域来看，学习共同体研究还主要集中于教育领域。
为有效反映研究论文的机构来源，本研究使用Bicomb软件对期刊论文和硕博论文的研究单位或授予学位单位进行统计，统计结果如表2所示。无论从期刊论文数量还是硕博论文数量上来看，华东师范大学均是学习共同体研究的一个重镇。如仅从期刊载文量来看，华南师范大学、北京师范大学、西南大学、南京师范大学也对学习共同体研究做了较突出贡献。但若仅从硕士论文上讲，首都师范大学、山东师范大学、东北师范大学等学校的学位论文数量较多。为此，我们对各单位不同类型的发文量进行对比（图3），发现了一个现象，即：有些单位核心期刊研究论文较多却少有相关的硕博学位论文，但有些单位核心期刊发文量较低却有特别多的硕士学位论文出现。前者还比较容易理解和解释，即该校有相关研究，且做出了较为突出的成绩，但没有引领研究生跟进该领域的研究。但后者所反映的问题却值得我们深思，即研究还没有得到业内广泛认可（表现为没有在该领域的核心期刊或较少），却指导了非常多的硕士论文研究。
（三）学习共同体领域研究热点与前沿分析
1. 研究热点分析
关键词是文章主题的高度概括和凝练，通过对高频关键词进行统计与分析，可以挖掘某一研究领域的热点。本文使用CiteSpace 3.0.R2，以关键词为节点，时间分区为1年，阀值为50Top per slice，采用最小成树算法，利用国内期刊文献绘制国内学习共同体研究热点知识图谱，共得到节点366个，连线294个，结果见图4和表3。而对国内硕博论文绘制高频关键词共现网络，得到节点321个，连线315个，结果见图5和表4。
根据陈超美的介绍[8]，分析由CiteSpaceII生成的期刊热点知识图谱（图4）的关键节点分布可知，国内学习共同体研究领域热点可以确定为：学习共同体、学习型社区、社区教育、共同体、学习型社会、教师、教师专业发展、终身学习、网络学习共同体、专业发展等。而根据硕博论文热点知识图谱（图5）的关键节点分布可确定学习共同体研究热点领域为学习共同体、教师专业发展、虚拟社区、协作学习、网络学习共同体、专业发展、知识建构等。
由表3可知，期刊高频关键词频次排序中，学习共同体最高，因此其节点年环明显最大。从节点的中介中心度看，学习共同体的中心度同样最大，因此其节点的紫色年环最大，即中心度最高，占核心地位，紧随其后的是社区教育、共同体、学习型社会、教师、教师专业发展等。若从硕博论文高频关键词中心度和频次统计角度分析（见表4），对策的研究频次最高，专业发展排其次。但教师专业发展、虚拟学习社区、协作学习、学习共同体、网络学习共同体等的中心度相比前两者更高，占较为重要的核心地位。
由以上分析可知，从期刊论文来看，关于学习共同体、学习型社区的研究最广泛，而社区教育、共同体、学习型社会、教师、教师专业发展等是相对突出的研究热点。从硕博论文分析，学习共同体隐去了其中心位置，教师专业发展、虚拟学习社区、网络学习共同体等主题凸显出来。学习共同体、学习型社区的研究频次最高是易于理解的，但无论是期刊论文还是硕博论文都显示与教师专业发展、网络学习共同体相关研究热度较高，这应引起我们的重视。
对学习共同体，人们不仅研究它的概念、内涵、基本理论和形成机制，更关注它的具体应用。教师专业发展在教育领域备受关注，然而强调教师知识提升的理智取向的专业发展范式，虽经多年研究与实践，成效却不尽如人意。学习共同体所提倡的学习的社会文化观和分布式认识观适应了人们对学习观的转变，特别是它强调的知识建构的社会性、文化场域依存性、多元主体互动性等适应了当今人们对学习的理解，正好适应了教师专业发展观的实践-反思取向（教师主要不是通过“接受”知识，而是通过“反思”以更清晰地理解自己、理解实践，并实现专业发展）[9]、生态取向（教师专业知识和能力发展并不能全然依靠自己，而应将其置于一定的社会环境、人际关系中，有效利用各种人力和物力资源以实现专业发展；将教师专业发展的内涵提升到教师教研合作能力和教师群体整体专业发展水平的高度）[10]。学习共同体所倡导的理念、实践形式为教师专业发展提供了理论先导和实践指导。因此，在学习共同体研究领域，关于教师专业发展的内容被广泛关注和深入研究。
为了进一步了解其研究现状，本研究以“主题（学习共同体）并含（教师专业发展）”为检索条件对中国知网数据库进行检索发现，2001~2011年间国内学习共同体领域教师专业发展方向研究文献呈快速增长趋势（见图6）。2003年，顾小清在《教师专业发展：在线学习共同体的作用》一文中对学习共同体与教师专业发展的关系、如何利用信息通信技术构建教师在场的学习共同体以及学习共同体对教师专业发展的影响进行了详细阐述。随后，这一领域引起了国内学者的广泛关注，相关研究逐年增多。
而以“主题（网络学习共同体）或含（网络学习社区）或含（网络学习型社区）”为检索条件对中国知网数据库进行检索发现（图7），国内网络学习共同体的研究是在近年来才逐渐被广泛关注的，这一转变与Web2.0技术在教育教学领域的广泛应用恰好契合。Web2.0的六度分割理论、利用集体智慧与学习共同体理念相似，同时，Web2.0及其相关技术为组建学习共同体提供了技术支持。因此，网络共同体及其相关问题逐渐成为该研究范畴所相关。
对研究热点分布做进一步的时间线图分析，结果见图8和图9。从图8来看，现有的研究热点主要出现于2005年之前。2005~2010年间，虽有新的研究热点出现，但研究频次和中心度相对不大。而从图9来看，形式也基本一样，知识热点和出现时间稍有区别，最为突出的是教师专业发展、网络学习共同体的出现时间和关注程度稍有差别。从二者的整体时间分布情况来分析，2005年以后，新的研究热点出现较少，主要是对以前研究热点的继续深化。总体看来，国内学习共同体研究各研究方向逐渐成熟化，呈现静态稳定趋势。
2. 研究前沿分析
CiteSpace软件选择突变专业术语类型（burst term），利用其词频探测技术进行研究前沿术语分析。期刊论文得到突变专业术语366个，硕博学位论文得到321个，分别对视图布局进行精简合并，形成结果见图10和图11。综合分析这两个图，显著的索引专业术语主要有：学习共同体、学习型社区、共同体、社区教育、学习型社会、教师专业发展、专业发展、网络学习共同体、虚拟学习社区、知识建构、学习社区、协作学习、对策、Web2.0、学习环境、知识建构、网络课程、建构主义、教师培训等。
对这些词语进入深入分析，可将国内学习共同体研究领域的前沿方向概括为以下三类。
（1）理论深化类
以“题名（学习共同体）或含（学习型社区）”为条件对中国知网数据库进行再检索，将数据导入Bicomb软件进行统计分析和人工鉴别发现，随着学习共同体在各领域的广泛应用，关于对原有概念和理论不断反思、修正和深化的研究内容相对较多。同时，人们不再停留在早期的学习共同体概念界定、阐释和区别上，而是从不同视角对学习共同体理论进行丰富、充实。这种深化表现在两个层面。第一个层面表现在对学习共同体理论内涵的深化，即：更深入地研究学习共同体的基础理论、哲学基础、文化基础，主要表现在从生态哲学、后现代哲学等视角研究学习共同体，同时还表现在从社会建构观、分布认知理论、知识论、学习的实践论等角度对学习共同体的基础理论的深入研究与挖掘。第二个层面表现在对学习共同体外延的研究，该方面的研究表现在对学习共同体不同实践形式的理论深化，包括对网络学习共同体、课堂学习共同体、学校共同体、专业学习共同体、课程学习共同体等领域的深入研究。
（2）具体应用与组织形式类
该方向致力于将学习共同体的思想、理论及其方式与具体的实践领域相结合，发挥其优势，解决相关领域的问题。教师专业发展和教师培训是教师教育领域愈久弥新的问题，学习共同体的出现不仅为教师专业发展、教师培训开启了新思路，提供了新方法，还提供了新的实践范式。学校、课堂与课程是教育的主阵地，然而这些主阵地却历来备受诟病，甚至把“只具有工具的理性，而缺少价值的关怀[11]”的现代人所具有的共性特征也归结为教育问题。改变现状、促进人类发展是每一个教育研究者的理想。因此，与学校、课堂和课程等相关的学习共同体组织形式都是未来的研究方向。教育不仅包括学校教育，还包括家庭教育、社会教育（包括现实社会、网络社会等）等非正式场合教育，可见，与社区、实践、网络虚拟世界等领域联系的网络学习共同体、虚拟学习共同体、实践共同体等组织形式也将成为该领域的未来研究方向。
（3）构建策略类
学校共同体、课堂共同体、课程学习共同体的构建与策略研究是一个必然趋势。时至今日，网络已在深深影响着人们的工作、学习和生活。因此，与网络相关的学习共同体、虚拟学习社区构建必然成为学习共同体研究的又一趋势。Web2.0作为更注重用户的交互作用的网络组织形式，正吸引更多人选择数字化、网络化的生存方式和学习方式，迎接共同参与、共同创造、共同分享的全民织网时代。如何利用Web2.0及其相关技术构建网络学习共同体或虚拟学习共同体必然成为该研究领域的又一增长点。
（四）研究学者合作网络与机构合作网络
1. 研究学者合作网络
将采集数据导入Bicomb软件，以作者为关键字段进行提取、统计后，选取频次≥2的86名研究学者（频次累计百分比为9.5861%）数据，生成Excel类型共现矩阵文件。将Excel文件输入UCINET软件，输出##h类型的数据集。然后，导入UCINET集成软件[12]进行可视化分析。对合作网络去除非主成分并进行布局优化，生成结果见图12。从图12可以看出，国内学习共同体研究领域学者合作较松散。为进一步研究各位研究者在本领域的重要性，我们引入了社会网络分析中的度数中心度和中间中心度（如果一个点处于许多其他点对的捷径上，我们就认为该点具有较高的中间中心度）概念（见表5）。在权衡以上两者的基础上，我们对作者研究情况进行人工文献阅读与排查，发现主要存在以下3个合作密切的研究群：钟启泉为华东师范大学课程与教学研究所学者，主要关注学校共同体、课堂共同体以及知识社会与文化催生等；王陆为首都师范大学教育技术学学者，从网络交互、教师专业发展等角度对网络学习共同体进行了研究；时长江则更多地关注了课堂学习共同体和教师专业发展。从中间中心度上看，佐藤学、时长江、郝志峰在合作网络中的影响程度较高，是合作网络中的重要人物。
2. 研究机构合作网络
对研究机构合作网络的研究，选取频次≥2的研究机构共26个，频次累计百分比达22.3529%，采用与作者合作网络研究的相同程序。对合作网络去除非主成分并进行布局优化，结果见表6和图13。可知，机构间的合作也比较松散。华东师范大学课程与教学研究所、广西师范大学教育科学学院、西南大学教育学院、华南师范大学教育信息技术学院、华东师范大学教育科学学院等在整个网络中的度数中心性最高。而从中间中心度上来看，华东师范大学课程与教学研究所同样是合作网络中的代表机构。
总之，国内学习共同体合作研究相对较为松散，研究者之间相对缺乏必要的交流与合作，分散了研究力量。如果仅从文献研究者所属单位上推理，研究者间应有更多的合作机会和合作可能。这也许要归因于国内论文署名习惯，许多研究成果可能是多名研究者合作进行的，但因为各种因素，文章最后只署了一个名字。
三、总结
本研究利用科学知识图谱可视化分析技术，从研究论文数量、载文期刊与研究机构分布、研究热点、研究前沿、研究学者合作情况和研究机构合作情况等方面分析了国内学习共同体研究进展情况，得出以下结论：
第一，从研究论文数量上看，国内学习共同体领域研究发文数量较大，呈逐年上升趋势。近年来，发文数量逐渐趋于平稳，从某种程度上说明该研究领域逐渐趋向成熟。
第二，从发表文献的载文期刊分布来看，主要期刊有：《中国远程教育》、《成人教育》、《中国成人教育》、《全球教育展望》、《电化教育研究》等。
第三，从研究单位分布来看，期刊论文主要集中在华东师范大学、华南师范大学、北京师范大学、西南大学、南京师范大学、山东师范大学等高校，而硕士论文主要集中在华东师范大学、首都师范大学、山东师范大学、东北师范大学、西南大学、南京师范大学、上海师范大学等高校。
第四，国内学习共同体研究热点基本可以界定为：学习共同体、学习型社区、社区教育、共同体、学习型社会、教师、教师专业发展、终身学习、网络学习共同体、专业发展、虚拟社区、协作学习、知识建构等。
余胜泉：关于21世纪到底要培养学生的哪些核心素养，学术圈里讲得比较多的是21世纪技能（学习与创新技能，信息、媒体与技术技能，生活与职业技能）。当然，联合国教科文组织曾提出四个学会（学会求知、学会做事、学会共处、学会生存）。美国教育界则将“4C”（批判性思考能力、沟通与交流能力、合作能力、创造力）作为21世纪人才的关键能力，后来又增加了跨文化能力，演化为“5C”。
尽管不同的话语体系有不同的强调重点，但也不乏一些共识。共识一是技术媒介和信息素养，要具备适应技术社会的基础知识，能够运用信息技术解决实际问题，并进行有效的沟通与传播。二是协作能力。学生要能很好地与别人合作、沟通、表达和交际，有积极的情感和态度，具备良好的理解和同情他人的社会性素养和沟通交流技能。三是创新能力。学生不仅要会解题，还要会解决问题，进一步地发现问题，并创造性地解决问题。四是人文素养。人文素养能丰富人的精神世界。尤其是在科技发达的现代社会里，良好的人文素养对于一个人丰富思想、表达情感、感受幸福，以及传承本土传统文化、理解尊重其他国家的文化、在多文化背景下和谐相处相当重要。五是思维能力。思维灵活的人能感受到抽象文字之间的逻辑和背后的美。比如说看哲学方面的书，很多人理解不了，不是因为不认识那些字，而是抽象思维能力达不到。同样，学生的创新思维、逻辑思维、形象思维、辩证思维、直觉思维都需要训练。六是基本的学科知识与自我完善知识结构的能力。没有基本的学科知识，所谓培养能力就是在沙滩上建大厦。基本的学科知识是学生未来走入社会，能自我完善知识结构的基础。以上六点，我想应该就是21世纪学生应该具备的核心素养。
教育变革从挑战传统的教育假设开始
记 者：为了培养具备上述素养的人才，您认为学校和教育体系应该做哪些重新设计与调整？
余胜泉：教育发展的总体趋势是打破原来以班级授课制为主导的形态，建立灵活、开放、终身、适应学生个性发展的柔性化教育体系。首先，理念上要以促进学生个性化成长为核心。要让每个个体都能获得成功，教育不是以一部分人的失败为代价去造就另外一部分人的成功，要破除竞争驱动、选拔式的教育传统。要能针对每个学生薄弱之处查缺补漏，保证他能达到社会公民的基本素质要求，要能培优，让每个学生在自己擅长的领域得到更好的发展。其次，教育组织形式也要适应学生的个性化成长需要。要根据学生知识结构、能力结构、情感结构的特点，来安排学制、课时和学习的组织形态，而不是按照传统的学期或固定的节奏、固定的课程、固定的学科来组织。要做到这种弹性和适应性，一定要是线上线下交织融合的育人空间，而不再局限于学校、教室和课堂。
现在的学校沿用了工业时代流水线式的、以班级授课为主体的形态。但是，在新一代信息技术的推动下，奠定现在学校形态的基础正在发生改变。以前我们认为，教育就是要把孩子集中到一个叫学校的地方，让他们按照固定的路径，学习固定的时间长度。我们还认为，教育就是要基于年龄和学科的学生组织方式，对同一学习内容采用相同的教学方式。但在互联网时代，传统学校赖以存在的这两个基本假设，都已不成立了。
21世纪中后期，将会出现从根本上重新设计的学校。它们将展示一系列重组教育的可能性，会根据学生的能力，而不是年龄或者学习时间来组织学习。学校要为学生提供更为灵活的课程安排、更适合学生个性需求的课程，并通过网络开放。教育的供给将不仅来源于学校，还可能还来源于社会。
互联网不会替代学校，但会改变学校的基因
记 者：“互联网+教育”对未来学校的重构与变革，确实也是近期教育界热议的话题。您认为在互联网的影响下，未来的学校将发生哪些变化？
余胜泉：我认为，互联网不会替代学校，但它会重构学校的教育生态，改变学校运转的基因。未来存在的学校，它的运行规则和运作模式将发生根本性的变革。网络已经对教育的核心要素产生了重要影响――学生发生了改变，他们是数字时代的原住民；教育内容和服务的提供者发生了改变，除了老师，社会上还有很多教育服务提供者；资金的来源发生了改变，风投等社会资本成为教育重要的资金来源；考试的提供者发生了改变，高考英语马上进行社会化考试；证书的提供者发生了改变，MOOC中权威教授的证书可能比二流大学的证书还有用。随着这些教育要素的变化，学校的围墙正在被打破。灵活、开放、个性化、适应性、精准将是未来学校变革的关键词，弹性的学制、弹性的学习组织以及融合的育人空间，将是未来学校的重要特征。
一是学习环境的重构。学习环境将变得更加智慧化，将形成一个无缝的信息生态。我们会给学习者提供无处不在的电脑、无处不在的网络，并将实现从提供丰富的资源到提供丰富的知识建构工具，再到提供丰富的教育服务的转变。
二是内容供给的重构。教育服务不一定只由学校提供。实际上，社会所提供的教育服务可能比学校的质量还好。像北京数字学校的“开放科学计划”，就是由社会资源单位来提供教育服务。在云平台、移动互联网以及终端的支持下，今后将产生校内校外融合、线上线下融合的教育服务体系。学生既可以获取校内的学习服务，也可以获取校外的学习服务，如作文批改、名师在线答疑等，并且线上线下的无缝切换将成为常态。
三是教与学方式的重构。对于学生，会更加强调自主的学习、自主安排时间的机动学习、泛在的学习、社会性的学习、游戏化的学习、仿真环境下的探究性学习、远程实时协作的学习、有充分社会交互的学习。在教师的教学上，则会更加强调从知识传递到促进学习者知识建构，到精心设计问题、精心准备资源与工具、精心设计学习活动，引导学生在一步步解决问题的过程中达成对知识的深刻理解，同时让学生有更多机会表达沟通、独立自主思考、运用知识解决问题等。
四是管理和评价的重构。评价和管理会越来越多地基于数据。今后，所有的教育活动、教学活动、学习活动和管理活动都要建立在大数据基础上。管理会从事后补救变成事前预警，管理也将越来越智能化、可视化，会对教育的运行进行实时监控和预警。
大数据是未来学校变革的基础，也是未来学校最有价值的资产
记 者：教育体系的变革需要有评价体系的变革与之配套。您认为未来的教育评价将会发生哪些变化？
余胜泉：总体来说，评价将更多地基于数据、基于过程，也会越来越科学。评价的依据将从老师感性的经验判断，发展到基于大数据的科学决策。评价手段从单纯的纸笔测验，发展到技能评价、对主观题的智能评价以及价值观领域的评价。像今年的PISA测验，就是让学生在电脑上解决问题，根据解决问题的路径来分析学生的思维方式和信息技术素养。此外，批改网能实现对学生口语的评价和作文的自动批改，基于语义网技术，能从学生写出的作品判断他的价值观倾向。评价的目的从强调选拔、甄别和排序，到强调查漏补缺，了解学生能力倾向，促进学生的发展。评价的内容从单一的学科知识到综合素质的全面发展。前面我们讲到的学生的信息素养、协作能力、创新能力、人文素养、思维能力等，现在技术上都已经能够做出评价。此外，评价的主体会由单一的教师主导到多元主体的评价，学生、家长等利益相关者都可以参与到评价中；评价的方式从关注期中、期末考试的终结性评价，转变为关注学习过程的形成性评价和支持学生个性化学习的发展性评价。
未来的教育评价，要借助技术测量与学生学习全过程相关的各方面数据，并使用获得的数据来持续改善各级教育系统。实际上，北京师范大学与北京市教委合作的未来教育高精尖创新中心正在做这件事。北京数字学校今后要把分散的数据集中到学生的个人空间里，加上手环、平板采集数据，形成学生全学习过程的数据。在这个基础上，分析学生的知识结构、能力结构、情感结构和认知风格，用大数据来揭示完整的学习者、真实的学习者，并通过建立学习者的知识、能力和情感结构模型，持续地提供个性化教育改进服务。
如果没有大数据，个性化、适应性的教育体系以及对学生的科学评价，都将难以实施。比如，让学生走班，学生不学怎么办？为学生设计了个性化课程，学生到底学没学，课程设置是否合理？都要从数据中找到答案。只有通过数据对学习者进行建模，用数据对学生的知识、能力和情感结构进行表征，才能对其有精准的了解，并为其提供个性化的支撑。今后，数据将是学校最有价值的资产，比学校的大楼都值钱。我们希望借助技术采集测量学生全学习过程的数据，并通过它来改善学生成长过程中的各个教育环节，实现学校的整体性变革。
大数据在做到个性化的同时，还能做到大规模覆盖。由于掌握了学生全学习过程数据，基于大数据技术给出的反馈甚至比老师的反馈还精准。现在，人工智能技术发展非常快，比如聊天机器人“微软小冰”已达到17岁女生的智力。基于海量的学习数据与人工智能技术，完全可以研发出虚拟的学习同伴，伴随学生成长，还能在电脑上模拟出智能导师，引导学生成长，解决学生成长过程中的问题。高精尖创新中心的研究在努力往这个方向走，今后一定能实现突破。
中高考新政在倒逼互联网进入学校
记 者：近期，北京市出台政策，将初中生开放性科学实践活动成绩计入中考分数。最近高考改革也备受关注，北京、上海、浙江的不少学校开始推行走班制。您如何看待这些中高考新政？
余胜泉：我非常赞成北京市的开放性科学实践活动。这是非常有前瞻性和突破性的一项改革。它能促进学生将知识情境化、社会化应用，让学生不仅学会知识，还要了解社会。参加这项活动的整个体验，对学生的健康成长、综合素质的全面发展，无疑具有重要意义。它更大的价值在于，实现了教育资源的多元供给，社会机构、民办机构、科研院所能够为中小学提供教育服务，打破了学校的围墙，使得最优质的资源能够辐射更大的范围，实现了教育资源的流动、流通。把综合实践成绩计入中考分数作为导向，反过来又会带动学校、家长的重视，带动利益相关者的参与，抓住了教育改革的牛鼻子。
同样，最新的高考改革政策在倒逼互联网进入学校。信息化在学校里已不是一个局部的应用，逐渐地会对学校的业务流程进行变革。当业务流程变了，就会对学校的组织结构进行重构。重构后会发现，以前很难做到的事情现在能做到了，就会产生新的业务形态。比如家校协同育人、集团办学跨校选课等。互联网会一步步改变整个学校的组织形态，创造出新的业务流程、新的业务形式和新的业务领域，最终将塑造出“互联网+”时代新形态的未来学校。
完整的知识结构与创新精神的培养同样重要
记 者：对于这些先行先试的探索，您有哪些建议？
余胜泉：对这些探索，我持赞同、支持的态度，同时我认为还可以做得更好。科学实践活动毕竟面向的是中小学生，一定要经过精心的设计。综合实践活动的核心是，把课本里所学的死知识在实际生活中迁移应用，对知识进行活化和升华。如果学生在参加活动的过程中只有玩，没有知识的获得，将无益于知识结构的完整。这也是为什么美国等西方国家小学强调学生动手做，但加减乘除等最基本的知识相对较弱的原因。我认为，创新精神培养很重要，学生完整的知识结构也很重要。创新精神和实践能力的可持续性，根源还在于学生具有良好的知识结构，并且能不断地自我完善和发展。所以我建议，要精心设计综合实践活动，实践活动中要有学科知识的营养，让学生应用学到的知识解决现实生活中的问题。
除了精心设计综合实践活动，还要精心采集过程中的数据，基于数据分析形成学习者知识结构的地图。综合实践活动有将知识情境化、社会化的优势，但也有知识结构劣构化的问题。有些活动训练的是这些知识，有些活动训练的是那些知识，但有些知识可能从来都没有得到训练，容易造成学生知识结构的不均衡。基础教育领域里知识结构性的缺失，会给学生一辈子的成长带来障碍。借助大数据，建立学习者的知识地图。对于国家课标强调了哪些知识点、在哪些知识点上做过综合实践活动、在哪些知识点上做过练习、在哪些知识点上做过交叉学科的活动，要做到一目了然。只有了解学习者知识结构的状态，才能更好地设计综合实践活动，才能更好地对学生提供个性化的支撑。当然，在这个过程中，了解学生的收获也是非常重要的。我们要通过数据的采集、评价，了解通过活动学生最终获得了什么、制作了什么、创造了什么。
关键词:大数据时代；；因材施教；教学方法
一、大数据的概念
大数据出现在1997年,NASA研究人员迈克尔•考克斯和大卫•埃尔斯沃思第一次使用这个词来描述数据方面的挑战,即从20世纪90年代起超级计算机所产生的巨大信息量。2012年,联合国的《大数据促发展:挑战与机遇》白皮书说:“大数据的时代已经来临,大数据的出现,将会对所有的领域产生深远的社会影响。”大数据将给人们的工作、生活带来巨大的变化,大数据思想也会对整个教育体系产生强烈的冲击,也会促进教育体制的创新和改革,会对教育产生颠覆性的影响。
二、问题提出背景
数据的大规模集聚与定制化分布为信息共享、信息协作和学习创造了一个全新的环境。一方面，学习者可以通过云计算提供的服务，自由地选择学习内容和学习方式，更好地利用信息资源和服务。另一方面，教育管理机构和教育科研工作者能更好地管理教学资源、开展教学设计、优化教学过程。但是传统的网络学习环境研究大都集中于功能或特性的移植，即从一个平台学习新的技术，到另一平台重新实现和集成，未涉及执行核心，没有从根本上解决大数据分析问题。云计算，尤其是大数据的运用，给网络学习带来最大福利是成本降低，使计算机资源使用模式得以改变。根据谷歌的云计算模式，网络学习的用户所需的应用程序并不运行在用户的个人计算机、手机等终端设备上，而是运行在互联网上大规模的服务器集群中。用户所处理的数据也并不存储在本地，而是保存在互联网上的资料中心里，由云计算将分散的资源集中利用。
三、大数据与教学方法融合
（一）大数据时代学生学习的特征与“因材施教”更切合
在大数据时代最重要的一个方式就是在线学习,实现了完整的记录、跟踪、控制和可视化,满足了不同学习特点的学生的学习需求,为不同学生的行为建立学习模式。不同类型的学生打造个性化的学习途径,让每个学生的学习内容不再是一模一样,会根据不同用户的学习轨迹进行动态演示,以定制学习模式。大数据时代在线学习并进行分析定制让教育变得千人千面,符合“因材施教”的理论。例如,互动学习短片的这种模式可以有效地减少在学习过程中产生的疲劳,帮助学生注意和提高学习效率。短周期的学习会更有成就感,激发他们进一步研究的积极性。同时,在线学习不是一个孤立的练习和记忆。开放式平台的教育网络,为学生与学生、学生与教师搭建桥梁,老师鼓励学生学习,表达自己的意见,交换意见,增进相互学习的氛围,让大家相互之间有良好的沟通,在问题的讨论、挑战和相互学习中共同进步,这些都不仅是看视频练习这么简单。学生学习的行为将被计算机记录,包括:行使鼠标点击,某处反复观看和暂停视频,回答的审查是否会进行审查的问题。然而,当积累到一定程度的数据量,通过挖掘组学习、数据分析、统计、归纳的行为模式,学会学习的规律,以确定哪些知识来确定什么样的知识,了解学生个人的行为,该点应突出,并获得不同的学生因材施教,旨在开展教学和指导,教给学生。通过大规模的教育资料、课程资源、测试,为了进一步提高网络教学资源的质量而反复改善。进一步提高网络教学资源的质量并进行反复的改善,以达到学习资源的最优化和被广泛接受。
（二）大数据时代教师角色职能的转换更符合
教师的“传道、授业、解惑”这种传统的课程教学则起到辅助教学的作用。当网上学习正成为学生获取知识的主要途径,这种“翻转课堂”的教学组织,将改变过去的“老师教,学生学”的理念。课堂上将变成由老师来对学习的学生进行审核、讨论、提问和回答常见问题的模式。老师的主要作用更多的是“解惑”。此外,大数据时代彻底改变了独自教学的局面,比过去越来越注重“团队精神”。大数据是未来教育的发展新方向,个性化的自我适应学习让教学回归本质,更符合“因材施教”的人性研究路线,这是未来教育的生态圈。随着大数据的不断发展和信息技术的不断进步,大型网络教育平台将会给高校教学观念带来深远的影响。学生通过网络在线学习,也可以聆听到世界一流大学学习的优质课程。大数据与教育的结合,是时展的必然要求,广大教师要与时俱进,抓住机遇,提高个人业务,推动个人核心能力的提高。因此,教师资源的整合、促进团队建设是大数据时代教师发展的必然趋势。这种专业发展趋势有两个好处:一是促进教师和综合管理服务发展的专业分工,把教师的教学个人工作转换为一起的团队合作。这就需要创建教学的智能化服务体系和基于信息技术的支持学习,以尽量减少教师的重复性工作,支持和促进教师团队的培训与发展;二是由于“翻转课堂”的发展,学生更多的是在线学习,教师劳动力解放出来后可以把更多的精力放在理论研究和实践研究上,促进理论研究更上一个台阶,这是大数据时代提供给教师创新性的专业发展的机遇。
结束语:
正如黎加厚教授所言：不远的将来，随着“云计算”的发展，为实现全球数据信息提供机会。但是当前开发平台、工具的异构性和紧耦合性导致了大量的教育资源系统之间不能互联互通、资源共享与软件复用，“信息孤岛”现象依然普遍存在。值得一提的是，当前关于大数据研究很大程度上集中在以“云计算”为核心的相关计算机技术与软件的开发上，在如何把“大数据研究”应用于实际的学科领域，或者说如何指导网络学习和教学实践工作应对“大数据环境”的研究，还有待于进一步探讨。
参考文献:
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关键词:计算机;辅助外语教学;范式转移
一、定义“大数据”
在社会科学研究中，当下最热门的名词之一莫过于“大数据”了。对于传统概念冠以“大数据”的名目，已经成为一种时尚和风潮。在“大数据”以铺天盖地之势席卷人们视听的同时，这个概念又在各种语境下被混用，甚至滥用，导致人们对使用该词时的具体所指莫衷一是。面对这种学术误区，本文力图阐明大数据在计算机辅助外语教学语境下的内涵和外延，并指出大数据作为一个全新的历史坐标如何区别于“信息”、“讯息”和传统意义上的“数据”等相关概念。首先，尽管二者关系紧密，“大数据时代”的提法在诸多方面局别于早先的“信息社会”的概念。总体来讲，大数据是一种特殊的信息，以大容量、高速度，以及多样性著称。追根溯源，信息的概念来自于数学家克劳德•香农1948年的著作《通信的数学理论》中提出的“信息论”(也称“信息理论”)。香农认为，信息以一种极为特异方式运作。信息与其他物品的流通不同，一旦被分享，就相当于被复制，无论是传播者和接受者都获得了同等数量和信息。这种特征的意义就在于其使用只会创造增值而非贬值，因此信息就可以在传播者不放弃信息本身的情况下将其分发。信息既是一种物质，又是一种能量，而在大数据时代，这种“大、快、多”的信息给数据挖掘等新兴技术提供了丰润的土壤。其次，如果说大数据是一种特殊的信息，那它和讯息之间的联系就更加错综复杂了。从技术决定论的角度上说，对于大数据的崇拜暗合了前卫媒介理论家马歇尔•麦克卢汉的理论———“媒介即讯息”。当我们不停地辗转于各种媒介技术变革时，往往是这些媒介本身，而并非技术所传达的讯息，成为定义这个时代的标准。然而，从信息论的角度来看，大数据”中包含的远远不仅是“讯息”，还有大量的“噪声”。事实上，作为一种新媒介，大数据已经远远超越了传统数理统计的设计能力和人们的认知能力，而这其中绝大多数的内容并没有实际意义，甚至会给解码讯息造成一定的阻碍。举一个简单的例子来说，一个入门语言学习者固然可以利用搜索引擎来翻译母语中的成语和习语，然而在成千上万的搜寻结果中，真正正确的翻译可能极少。盲目相信搜索引擎提供的翻译往往会贻笑大方。因此，怎样在大数据中获得讯息，并筛除噪声，是计算机辅助外语教学的一个关键命题。在充分理解信息和讯息的关联的基础上，“数据”的内涵便其义自见了。简而言之，数据既可以是信息，又可以是讯息。根据具体语境变化，数据的概念也十分灵活多变，而其是否具有意义，则取决于如下几个方面。其一，数据内容和对内容的解读和筛选往往使数据本身具有极大的延展性。同样的数据在不同的解读者眼中的意义可能会大相径庭。举例来说，互联网上由用户自下而上组建的集合性数据库(如百度文库、豆丁网等)往往充斥着良莠不齐的外语学习资料，而如何删选并甄别这些内容则是考量外语学习者媒介和语言学习素养的重要指标。具有较高判断力的学习者可能会找到质量较高的文档，并经过重新整合，为己所用，而有些学习者可能会在万花筒一样的文档海洋中迷失自我，不知所措。由此可见，“唯数据论”并不科学，更不用说盲目迷信“唯大数据论”往往会误导外语学习者，制造迷惑，而日益发展膨胀的计算机信息系统则可能恰恰是这种迷惑的始作俑者。其二，数据格式往往决定了对其解码的方法和难度。在计算机辅助外语教学中，由于数据的来源十分广泛，如专门设计的学习软件、既成的数据和语料库、网络资源等等，数据可能存在于多种不同的格式，如用户创建内容(UserGeneratedCon-tent)，底层数据记录(logdata)等等。随着数据量的增加和数据格式的多样化，索引和整理数据的难度也逐渐递增。当下五花八门的外语培训机构也正是利用了他们突击组织人力物力的能力，对不同格式数据的整合利用，通过寻求最优解来吸引招生。在高校中，尽管人员分工明确，资质优良，但往往缺乏这种突击组织人力物力的动因，仍以传统讲授为主，各种科技辅助的效用没有得到充分发挥。因此，高校也应该反思如何在大数据的海洋里树立自己独有的一面风帆，为学习者引航指路。综上所述，对于大数据一词的理解应远远超越“大”和“数据”两词的简单叠加。大数据不仅是一种大容量、高速度和多样化的信息，又在传播讯息的同时夹带了各种噪声。丰富的数据内容和复杂的数据格式决定了计算机辅助外语教学必须与时俱进，通过甄别筛选，整合资源，为外语学习者提供一条最优路径。
二、计算机辅助外语教学的范式转移
计算机信息技术以及相关领域的迅猛发展使得我们日常接触的数据每天几何式增长，以爆炸性的突变影响着整个社会。动辄数千TB甚至PB的大数据正在挑战传统的数据处理和分析手段。高峰期间，新浪微博每天可以产生将近一亿条的新微博，而百度目前数据总量已经突破1000PB。根据权威分析，2020年全世界数据量将是十年前的44倍。如果说量变的积累会导致质变，那大数据无疑正在用巨大的量变挑战传统学科中曾被奉为圣经的各种假定。借用美国著名哲学家托马斯•库恩在其著作《科学革命的结构》中提出的术语，大数据正在引领了一场遍布自然科学和社会科学的“范式转移”(paradigmshift)。这种范式转移也将深刻地影响计算机辅助外语教学的理论与实践。理解范式转移，我们首先要提出的问题是:“何为计算机辅助外语教学的范式?”。库恩认为，范式就是一种公认的模型或模式。在科学活动中被广泛接纳的定律、理论和范例，都是范式的组成部分。换言之，范式不仅仅囿于科学的本体论层面，在认识论和方法论层面也需要有明确的体现。而这些体现需要被主流研究集团所认可，成为指导性的研究纲领，并构建之后的科研实践，以形成完整的科研体系。对于计算机辅助外语教学而言，其基本范式则发源于20世纪后期，中兴于世纪之交，并在近年来引发了学科在新时代何去何从的诸多讨论。桂诗春认为，广义上来讲计算机辅助语言教学不仅包括具体教学过程，还涉及教学途径、大纲设置、教学方法、教材、测试等一系列因素。陈坚林指出，在新时代中计算机与网络已属同义词，而计算机辅助外语教学其实一种植根于互联网资源的外语教学新模式。从业内专家的定义不难看出，计算机辅助外语教学的范式虽然随着时代的发展发生了微妙的变化，但是“辅助”二字仍然是该学科的核心假设。“辅助”一词所传到的意思不言自明，一方面认可计算机信息技术在外语教学中可能扮演的重要角色，另一方面又唯恐其“喧宾夺主”。一些较为传统的高校教师可能会认为电教辅助设施不过是“奇技淫巧”，会使学生注意力涣散，教师授课能力降低，影响教学质量。笔者认为，该学科的范式转移恰恰来源于对“辅助”二字的重新定义。众所周知，美国教育考试服务中心(ETS)所推出的TOEFL和GRE标准化英语考试，全部在计算机网络上进行，其试题具有很高的信度、效度和区分度。学生在备考时，也可以通过ETS购买样题，上机训练。备考人员如果不熟悉计算机和相关考试软件的操作，则无法在规定时间内获得满意的成绩。在这些考试中，计算机所扮演的角色已经超越了传统意义的辅助，而是成为了整个考试的有机组成部分，甚至是将这类标准化考试以最低成本推广到全球的重要手段。我们不难看出，这种标准化考试从根本上要求培训者和学习者不仅要具有合格的外语水平，还需要具有一定的计算机水平和媒介素养。因此，这种范式转移其实是从“辅助论”过渡到“等量齐观论”的过程，具体来说，即计算机水平和外语教学水平是互相联系，密不可分的两个个体，在成功的教学中缺一不可。另一方面，我们对于计算机一词的理解，也在不断深化、扩展、向前推移。移动辅助语言学习(Mobile-assistedlanguagelearning)就是计算机辅助外语学习在大数据时代的一种全新模式。当智能手机几乎成为人人必备的设备时，许多学习者也开始尝试通过手机、平板电脑等移动平台学习语言，无疑在极大程度上拓展了传统教学的时间和空间。移动平台中社交媒体往往有机融合了语言学习，使得“背单词打卡”、“词汇量测试”成为我们手机中司空见惯的语言学习形式。许多移动设备客户端在传播信息的同时，也在收集个人信息，并按照个人信息量身定做学习计划，使得语言学习的兴趣和效率激增。需要特别关注的是，在这些全新的模式中，教育者的形象是逐渐被弱化的，而知识作为教学的本体则被强化。可以说，在大数据引领的这场前所未有的范式转移中，传统的“一师多生”模式逐渐演变为“一生多师”，甚至“无师自通”。当然，究竟这种“无师自通”的语言学习是否像传统语言学习一样有效，则是学界热议的话题。一些专家认为，最优的语言学习应是课上/线下教授配合课下/线上复习。这种学习模式的效果考量则是又一个重要问题。
三、计算机辅助外语教学的新生:机遇和风险
毋庸置疑，大数据时代的到来也预示着计算机辅助外语教学的一次全新蜕变，而在这种新生的背后，机遇和风险总是并存的，而外语教育者则需要辩证看待这种关系，以有效掌控时代的脉搏。以下，笔者总结了三条大数据时代计算机辅助外语教学的特征，并探讨每种特征背后蕴藏的各种机会和挑战。
(一)教育权力结构的重组
对于新技术带来的教育者形象甚至权威的弱化，前文已有提及，然而这种现象的背后则是更深层的教育权力结构的重组。当实体的教师和教育机构逐渐演化为计算机和移动设备中的虚拟人物时，教育权力曾经的支配性则受到了挑战。这种教育权力的重构是大数据时代下由教师权力向知识权力的一种过渡。与教师预先掌握知识并设定评价标准的传统模式不同，人们对知识的渴求在大数据的时代以多种形式被满足。这种全新的知识教育体系对于我们而言，既是机遇，又是挑战:一方面随着权力的去中心化，教师所掌握的资源被计算机和网络较为平均地予以分配，另一方面，教师作为教育质量把关人的角色也受到了削弱。因此，在大数据时代中，教育权利结构的重组将外语教学带来极为深远的影响。
(二)学习者为中心的启示
“因材施教”，以学习者为中心的教育理念在大数据时代被重提，并在短短几年中不断在理论和实践方面刷新教育者对这个理念的认知和解读。当自主学习成为一种常态，外语学习者可以通过手机、电脑获得网络海量资源时，关键问题在于这些被中心化的学习者是否真正了解学习的目标和最为有效的学习手段。因此，培养学习者甄别筛选信息的能力是学习者为中心的学习模式给我们的重要启示。
(三)高校扮演的重要角色
在计算机辅助外语教学的全新范式转移中，高校扮演的极为重要的角色不容忽略。简而言之，这种角色可以用“引进来，走出去”来概括。“引进来”指的是高校始终是培养外语人才的大本营。举例来说，大学英语必修课和四六级考试成为很多学生坚持学习英语的重要动因。然而仅仅“引进来”已经不足以满足时代赋予高校的使命，高校外语教育者还需要懂得让学生“走出去”，即在课堂外通过各种新技术来巩固学习成果。唯有让“引进来”和“走出去”有机结合才能适应计算机辅助外语教学在大数据时代的范式转移，将外语教学的事业推向一个全新的高峰。
参考文献:
［1］陈坚林．大学英语教学新模式下计算机网络与外语课程的有机整合———对计算机“辅助”外语教学概念的生态学考察．外语电化教学，2006(6)，3-10．
［2］桂诗春．关于计算机辅助外语教学的若干问题──在全国计算机辅助语言教学专业委员会上的发言．外语电化教学，1994(4):3-5．
［3］Kuhn，T．S．Thestructureofscientificrevolutions．Univer-sityofChicagopress，2012．
【关键词】大学生 消费行为 消费心理
大学生群体是社会群体的重要部分，大学生消费是社会消费的主体之一，大学生群体的消费状况会影响着当下社会消费状况，影响着整个社会的消费方式。为规范大学消费行为和消费心理，提高大学生综合素质，促进社会消费和谐发展，文章试图以问卷形式开展调查，以广西金融职业技术学院为例，探讨如何培养大学生树立正确、合理、健康的消费观念。
一、调查说明
（一）调查问卷题目说明
问卷题目设计涉及大学生消费来源、月消费数额、消费行为方式、消费观念等，多方面、多维度调查大学生消费行为和消费心理。
（二）调查问卷调查说明
此次调查采用随机抽样调查方式，对广西金融职业技术学院在校生发放问卷300份，回收281份，其中有效问卷为270份，有效问卷占总发放问卷的90%。
二、调查数据分析
（一）大学生消费来源和月消费数额调查分析
第一，据大学生消费来源调查数据显示，84.44%的学生日常消费主要来源于家庭给予，10%的学生日常消费主要来源于勤工俭学或者自主创业所得，5.56%的学生日常消费主要来源通过其他方式，如奖学金、助学金、助学贷款等。大学生的日常消费来源虽有多种途径，但超过八成的学生的消费主要来源于家庭。
第二，据大学生月消费数额数据显示，12.22%的学生为500元以下，51.11%的学生为500～1000元，24.44%的学生为1000～1500元，12.22%的学生为1500元以上。大学生不同的消费水应出不同的消费主体情况，一是生源结构，有的学生来自农村，农村学生消费水平总体较低，有的学生来自城镇，城镇学生消费水平相对较高；二是家庭经济情况，家境相对贫困的学生消费水平总体较低，反之，家境相对宽裕的学生消费水平较高。从调查数据得知，大部分学生月消费数额在500～1500元之间。
第三，据大学生月消费结余数据显示，60%的学生月消费有结余，22.22%的学生月消费没有结余，17.78%的学生月消费不一定有结余。月消费有结余与否有多方面因素，一是学生消费来源数额的多少，若月消费来源数额比较大，则结余的可能性较大，反之亦然；二是学生个人消费行为，若有消费计划、勤俭节约行为的学生，月消费有结余的几率较大，若消费无计划、不节俭的学生月消费结余的几率较小。
（二）大学生消费行为和消费心理调查分析
第一，由大学生消费记账行为调查数据得知，11.11%的学生对所有消费支出基本有记账习惯，36.67%的学生对一些比较大额的消费支出有记账习惯，38.89%的学生很少有消费记账习惯，13.33%的学生从来没有消费记账的习惯。有将近一半的学生有消费（所有消费、大额消费）记账的习惯，有超过一半的学生少有或没有消费记账的习惯。
第二，由大学生消费观念调查数据得知，11.11%的学生表示崇尚节俭的消费行为观念，35.56%的学生表示比较节俭，45.56%的学生表示既不节俭也不浪费的，7.78%的学生表示消费大手大脚。大学生消费观念各不一样，大部分学生拥有较好的消费行为观念。
第三，由大学生最常去的消费场所调查数据得知，14.44%的W生最常去的消费场所是大型商场、大型超市，7.78%的学生最常去的消费场所是专卖店、特色店，31.11%的学生最常去的消费场所是网店，即网络购物，46.67%的学生没有特定常去的消费场所。大学生消费场所不一，但网店已经成为部分学生经常光顾的地方。
第四，由大学生消费商品时的注重点调查数据得知，52.22%的学生注重商品的基本属性，即质量和功能，5.56%的学生注重商品品牌，注重商品外观和商品价格的学生均为21.11%。超过一半的学生消费商品时注重的是商品的实用性，注重功能属性。
三、调查结果分析
（一）从消费来源结构分析大学生经济来源途径
大多数学生的消费来源来自家庭，少部分学生的消费来源来自其他途径，这是因为学业是学生的第一要务，学生以学业为主，一方面将更多的时间用于学习之上，另一方面是学生通过自身获取经济来源的途径少，通过自身获取经济来源的能力不强，也有部分学生通过勤工俭学、社会兼职、奖助学金、助学贷款等方式得到生活主要消费。
（二）从月消费水平及消费是否有结余看大学生消费观念
根据当下消费价格水平和校园物价水平，以及学生开支所需，大部分学生月消费数额在500―1500元之间，总体合理，六成以上的学生月消费有结余，由此可见，大部分学生拥有较好的消费观念，没有出现入不敷出情况。
（三）从消费记账行为和消费观念看大学生理财意识
有一半左右的学生有记账习惯，做消费记录和消费计划，持勤俭节约的生活作风，凸显理智的消费理念和理财意识，但仍有一部分学生缺乏理财智慧。
（四）从消费场所和消费商品注重点看大学生消费特征
首先，由于科技迅速发展和电商飞速前进，网络购物给人们带来了诸多便捷，多个消费场所对比之下，网络消费已然成为学生青睐的消费领域。其次，学生虽然是时代潮流的代表，但是由于受实际生活条件的影响，并未一味追求品牌、特性、不在乎价格，消费商品时多数学生依然更加注重商品的基本属性和功能。
四、对大学生消费行为和消费心理状况的思考和建议
通过上文调查数据及相关分析，为构建大学生科学、健康、合理的消费行为和消费心理，文章做出如下思考和建议：
（一）增强自我独立意识，崇尚勤俭节约作风
大学是学生步入社会的过渡阶段，大学生作为未来社会的主要消费群体，应增强独立意识，尝试参与社会实践，尝试参加社会兼职，获得酬劳，一来可以减轻单一的家庭给予的经济压力，二来可以提升自身综合素质。另外，发扬勤俭节约的优良作风，减少无谓的消费和不必要的开支。
（二）培养科学的消费行为，养成良好的消费习惯
消费行为习惯是学生生活作风、生活习惯的重要部分，而学生良好的消费习惯的形成需要家庭的合理引导，学校的有效教育，社会健康的消费环境影响，以及学生自身的良好修为。
（三）学习理财知识，掌握理财方法
学校可开设理财选修课程供学生学习，使学生掌握基本理财方法和理财知识，从日常生活开始，着手个人理财。
参考文献
[1]徐妍，庄轩.在校大学生消费行为及消费观念的调查分析――以新疆高校为例[J].新疆社科论坛，2017（1）.
[2]姚贝.当代大学生消费行为和消费心理透析[J].读与写（教育教学刊），2015（1）.
（无锡职业技术学院，江苏 无锡 214121）
【摘 要】大数据时代背景下教育面临着巨大变革，教育中的教学活动相应的也将改变。教师在教学中的定位将告别传统的授业者的角色，而将顺应大数据时代的特征逐步转变。单向传递的知识灌输者将被多元化多方位的角色概念替代——教师需要在海量的动态信息库中不断调整，以学生为本，以技术为平台，成为知识信息学习的引导者、组织者、评价者等多重角色，使学生在泛在性学习中顺利建构起适合自己的个性化学习系统。
关键词 大数据；教学；教师；定位转变
作者简介：王颖，无锡职业技术学院外语与旅游学院，讲师，研究方向为教育研究。
1 “大数据”与教学
“大数据”，简单的来说就是巨量的资料。维克托·迈尔-舍恩伯格说:“我们可以在更大规模的数据上做到更多外卖无法在小规模数据基础上完成的事情。”[1]随着云时代的来临，大数据（Big Data）在很多领域内已完成了运作成熟过程。“大数据”的特点在于：第一，数据体量巨大；第二，数据类型繁多，涵盖内容丰富，包括了教学系统中的文本、图像、音频、视频等多种类的文件格式，以及博客、微博、微信、及其它如点评信息、交互交易信息等各种互动信息；第三，价值密度低，商业价值高；第四，处理速度快。与传统数据相较而言，“大数据”的优势在于巨大的样本量、灵活的采集方式、多样化的采集手段、迅速的采集速度及更为大众化的采集人员。而互联网技术的强大支持使得“大数据”的丰富内容得以开放共享，而教学“大数据”使学习者能够十分便捷的连接到共享开放的学习资源，借助网络技术实现学习环节的相互关联，从而提高学生的学习热情和学习兴趣。
处于大数据时代的教育中，学习不再仅仅依托于学校和课堂，通过书本进行知识传输的传统模式也将逐渐趋向于多元化的渠道学习——凭借数字技术支撑的弹性学制、个性化网络社区等，学习者通过个人终端，通过相应交际工具或APP程序实现没有时间地点限制的听课、读书、笔记、作业、问题讨论、各类学习活动等非单一化的泛在学习。教学活动的转变集中表现于教师为中心向学习者为中心、以书本为中心向大规模资料库为中心。
2 传统教学中教师的定位
从社会和教育的发展历史来看，教师的定位是有相应变化的。农业社会接受式学习模式的教育中，单向传递式的教学——老师讲学生记，学生通过大量的背诵、记忆、模仿、练习，习得和掌握——将教师推上了“传道、授业、解惑”的知识传授者的权威地位。而工业革命以后，随着工业化进程以及教育体制的逐步建立，逐渐形成了以教师讲授为主，讨论、练习、提问为辅的班级授课形式。教师依然占据着教学的中心位置，扮演着知识的传播者、灌输者，学生虽然不再是无条件接受的学习，但仍需要在理解的基础上接受并掌握学习内容。 与接受式学习相比，受教育者的主体作用明显加强，因此被称为有意义的接受式学习。在这两种学习模式中，教师都处于教学的中心，也是知识传输中的权威。
进入信息时代之后，传统的教学模式面临巨大挑战，也逐渐发生了变化。但从主体来看，教师的教学始终依附于教材，以教参为主要备课辅助，简单借助多媒体手段将授课内容传输给学生。教师的权威传播者角色没有发生太大改变，学生依然没有成为教学活动中的真正主体。在信息量庞大的“大数据”时代面前，这样生硬的程序化的教与学将发生颠覆性的变化，而教师也势必由原来的权威主导地位转变成新的更符合社会和时代需求的定位。
3 教师在大数据时代教学中的角色定位
在大数据时代的发展趋势下，教学中教师的工作职能势必也将有改变。以往单纯单向度的授课将趋向于引导学生由海量的资料库中挖掘与其个体相适配的学习信息，实现其个性化的泛在学习。
教师应勇于做“大数据”时代教学中的探究者。教学活动通常是教学理论的实践，但由于教学对象是人，不能简单粗暴的进行程序化教学——灌输知识，却不教授探求知识的方法，因此在瞬息万变的信息时代背景下，教师应充当起探究式教学的主导者。当今大力提倡的“人本教育”就需要教师在教学过程中带领学生一起主动认知、探究问题，师生一起研究问题、分析问题、解决问题，能与学生在教学中平等交换意见，能帮助学生发现问题而不是向学生提供现成结论。
教师需要成为教学中的组织引导者。传统模式中，教师是根据既定的教学计划和固定的教材担任教学过程的主导者。而大数据时代背景下，学习资源呈现丰富多彩的多元化，学生可以根据自身需要来选择获得知识信息，但这种学习活动仍然需要教师担当组织者及引导者——在初涉泛在学习的过程中，学生可能会面对很多问题比如学习习惯及方法的转变问题，在面对海量学习信息时的判断选择问题。因此，教师在教学过程中引导组织学生适应各自的自主学习环境是大数据时代背景下一个必需的环节。与传统的教学中的绝对管理不同，大数据时代中的教学组织引导意味着教师要从学生自主学习的多样性着手，帮助学生建立适合自身的学习目标和方法，指导学生从巨量的学习库中找到适合自己且有效的资料，使学生能够自主建构个性化的知识体系。具体的来讲，大数据模式中，除了教师与学生面对面的交流之外，更多的师生教学互动是借助即时或非即时的网络讲解、分析和讨论进行的。
教师应主动成为教学资源的供应者和架构者。由于大数据技术提供了无缝对接的学习环境，为了向学生提供与之对应的动态学习资源，教师相应的需要以科学、创新的态度并以动态的观念去构建不受时间空间约束并且个性化动态发展的学习资源。这与传统的单纯依托计算机网络技术将纸质文本资源信息转化为“多媒体”资源、建立可登录的静态信息平台等相比能更好的满足学生的个体性学习。因为泛在学习环境中，学生的发展定位、学习能力和习得程度都是不同的，他们需要根据自己预期的知识建构需要而实现随时随地的个体性学习，而传统的相对静态的教学资源建设并不能提供有效的支撑。
教师还应成为教学中的学习者和评价者。大数据时代背景下的自主学习有海量丰富多元的学习资料库作为后台支撑，教师既可以借助其中的动态资源引导学生自主学习，也应该根据资料库时时更新自身个体资料库。在引导学生学习的过程中，同时进行自身个体资料库的更新和充实储备，使学生能够得到尽可能全面准确的辅助。同时，教师对学生学习过程和成效的监督、指导、评价和考核仍然必不可少。在学生的学习过程中，虽然当前各种学习评价系统能够对学习者的作业和反馈进行分析和判定，但机器对于动机、兴趣等影响学习效果的非智力因素无法进行评定。因此，教师可以弥补各类学习软件反馈评价欠缺的不足，“以人为本”，对学生进行适当的情感激励，促进学生学习，引导学生利用网络资源深入学习，针对个体差异性，对学生进行阶段性评价鼓励，同时利用大数据分析技术找出学生学习活动的规律性，实现有效的过程性评价。
4 结论
综上所述，大数据时代的到来使教育面临着巨大的变革，海量的资料库和发达的数字技术使学习者能随时随地根据自己所需来进行选择性自主学习。在此背景下，教学手段和教学资源得到了极大的丰富，随之而来的是教师在其中的定位转变——由单一的主导者转成多元化的角色：自主学习的组织者及引导者、教学资源的研发构建者、以及自主学习的诊断与评价者。教师应以大数据技术为基点，为学生构建动态的多元化的个性化学习资源，在学生的自主学习过程中指导学生进行学习资源的有效选择、学习方法和态度的转变，并为学生的阶段性自主学习提供个性化、有针对性的监督、评价和考核。而教师也应着眼于提高自身的网络技术运用能力和数据分析能力，以此来适应新定位的转变。
参考文献
［1］[英] 维克托·迈尔-舍恩伯格,肯尼斯·库克耶.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].盛海燕,周涛,译.杭州:浙江人民出版社,2012.
［2］郭雪翔.研究型学习中教师的角色定位[J].教育理论研究,2002(12).
［3］滕珺,朱晓玲.大数据在美国基础教育中的运用[J].人民教育,2014(1).
［4］阎光才.教育及社会科学研究中的数据——兼议当前的大数据热潮[J].北京大学教育评论,2013(10).
关键词：数学 引趣 诱趣 激趣
怎样才能让课堂变得趣味无穷？怎样才能让学生主动学习？一直都是众多教师不懈追求、不断探索的重要课题。孔子曾说：“知之者不如好之者，好之者不如乐之者。”在孔子看来，学习的最高境界是乐。那么又怎样才能找到数学课堂中的“乐”呢？
一、联系生活，引趣
社会生产和人的需要是产生兴趣的源泉，首先让学生认识到学习数学这门学科的重要性，使他们对数学产生兴趣，有一个思想上的基础。因此，教师在课堂教学中有意识地根据教材的特点（重视数学的科学价值）讲述数学在生产和生活中的价值和广泛应用，使学生明白数学是学习和研究现代科学和技术必不可少的基本工具。教材中的每一章引言课，教师都可以根据教材内容，从实际生活和生产中引入新的课题。如第一章以生活、生产、科研中经常遇到数的表示与数的运算问题。例如：（1）以天气预报2005年11月某天北京天气为 -3°C――3°C的它的确切含义引出负数这一代数知识。（2）以三个队参加的足球比赛中如何确定三个队的净胜球数引出有理数的加减法运算等；第二章始终以丰富多彩的学生感兴趣的实际问题说明“一元一次方程”的引出的必要性和实际意义；第三章从丰富多彩的世界中包含着形态各异的图形，如2008年北京奥运会奥运村模型图中找熟悉的图形中引出直线、射线、线段、角等有关知识。第四章以关于我们人民生活水平实现温饱到小康跨越的文字，文字包含一些数据，引出数据的收集与整理问题。老师将这些引言课讲得有声有色，通过潜移默化使学生体会到数学的重要价值，另外在一些单元和部分课前，教师针对教学内容的需要也适当地讲述了数学的应用及其价值。
二、注重直观，诱趣
根据心理学研究成果表明，初中生正处于形象思维向抽象思维过渡的阶段。在数学上，他们比较喜欢认识具体和形象的事物。重计算，轻概念，重记忆，轻理解。如用“字母表示数”由于字母在表示数字上的任意性和不确定性，具有“代”和“变”的抽象性，他们原有的对数的认识就感到不太适应，所以教师根据这一思维特征对数学概念的引入法则的说明，特别注意加强直观形象和具体的教学，把教学内容处理成符合学生原有认识上的东西，用以激发学生的学习兴趣。
三、保护学生的好奇心，激趣
好奇是学生的天性，是人自发认识客观事物的一种意向。好奇心是创新的动力是创新意识的萌芽，学生的好奇往往是表现在对一些新鲜事物，自己不懂的东西有一种突如其来的感觉，他们总爱问个为什么，或者异想天开，教师要保护学生的好奇心，激发求知欲，这是学生主动观察、思考探索事物的强大动力，是兴趣的先导。
1.利用他们的好奇心，教师把一些教学内容转化为有趣的问题，吸引住学生，从而激发他们的求知欲。
如在解“一元一次方程”的教学中。教师与学生共同搞了这样一个游戏：让同学每人都默记住一个数，先将这个数乘上5倍，再将所得结果加上25并除以10，最后将结果告诉老师，那么老师即能猜出你默记的哪个数。为什么？许多学生觉得老师很神，此时教师将其中的奥妙是解了一个一元一次方程讲给学生，他们恍然大悟，对学习解一元一次方程的兴趣更浓了，新教材中安排了许多有趣味的数学典型故事和游戏，如“填幻方”，以及古代数学家丢番图的“墓志铭”“代数的故事”等等，教师都用来调动学生的好奇心和新鲜感，使他们的求知欲在好奇心的驱动下，由潜伏状态转入活跃状态，从而提高他们的学习兴趣。
2.利用好奇心，收集图片资料，利用模型实物，激发学习兴趣
立体图形与平面图形教学中，新教材中配有不少教具，提供了大量的立体图形、平面图形。目的是让学生通过直观感知、操作确认等实践活动加强对图形的认识和感受。在配套教具的基础上教师不妨收集一些世界著名的有代表性的建筑物的图片，如金字塔、清真寺、中国的古塔等等，再搜集生活中的一些规则的和不规则的物体，如乒乓球，易拉罐、玻璃杯、底面呈六边形或八边形的茶叶筒、魔方等等。让学生感知这些建筑物都是由许多几何图形组成的，从而认识到学习这些知识的重要性和必要性。同时尽可能地让学生多观察各种几何体和实物图，通过大量的模型、实物例子形成对各种几何体的直观认识，这样能激发学生的学习兴趣，引导学生认识和理解数学概念的同时，充分调动学生的学习积极性，为学好这些知识打下良好的基础。例如，在课本中有一个例题，要求画水管的三叉接头的三视图，如果教师准备了实物教具，让学生从正面、上面和侧面仔细观察所看到的平面图形，学生就有了一个直观的认识，在实践中体会了物体的不同呈现方式，这样，对提高学生的学习兴趣起到了事半功倍的作用。
3.利用学生的好胜心理，教师经常在教学中安排一些小竞赛
如讲完“列一元一次方程解应用题”后，教师将相同类型的课后练习题一次布置给学生，只要求他们列出应用题的方程即可，看谁列得既快又对，教师作为平时成绩给予打分，对答得快和对的学生进行鼓励。平时，教师在教学中，特别注重师生间的感情交流，培养他们学习上的争强好胜心决不挫伤他们的学习积极性。我深深体会到教学中多给学生提出思考问题，并引导他们从多方面、多角度地思考问题，努力做到让学生思考问题力求让学生独立思考，并以鼓励为主、努力创造课堂教学和谐的气氛，对待学生作业，教师每次及时批改，通过迅速的反馈了解自己教学效果，对学生作业中普遍出现的错误，教师首先要从自身中找毛病，然后师生共同分析，加以纠正。对待差生的作业，教师总是精心批改，抱着满腔热情的期望分析错误的原因，排除其学习的障碍，使其保持对数学学习的信心，进而逐步产生对学习的兴趣。
4.利用学生的好胜心理，激发他们学习成功的欲望
我们教师特别重视用课外时间因材施教，让优生和差生在数学上都有所进步，培养数学优生，成立数学竞赛辅导小组，每周活动一次，出一些有趣味的习题；（包括新教材中的阅读思考、教学活动的内容）让学生解答。辅导数学差生，班级成立了帮差小组。教师特别注意唤起他们学习的自信心，除了在课堂教学中加以关照外，还给吃“小锅饭”，对于他们，教师给予他们的关心和赞扬更多，让他们也享受到成功的乐趣，得到心理的尊重和满足，逐渐对数学产生兴趣。
总之，教师在实际教育教学活动中，只要不放过任何一个能够培养学生学习兴趣的机会，那么学生的学习兴趣就会得到很大的提高。只有这样的老师，才能充分调动学生学习的积极性，将数学学好学牢，对其他学科的学习也会产生巨大的积极作用。
参考文献：
[1]吴曙红《初中数学教与学》 2004 年 第6期
关键词:高职;酒店管理;顶岗实习;对策
《教育部关于全面提高高等职业教育教学质量的若干意见》指出:“要积极推行与生产劳动和社会实践相结合的学习模式，把工学结合作为高等职业教育人才培养模式改革的重要切入点，探索工学交替、顶岗实习等有利于增强学生能力的教学模式，引导建立企业接受高等职业院校学生实习的制度，加强学生的生产实习和社会实践。”因此，顶岗实习在高职院校人才培养模式的改革中得到了普遍的重视与应用，它不仅是培养学生实践能力的一个重要环节，也是检验学生专业知识和技能转化为职业能力的一个重要方面。本文采用访谈法和调查问卷法，自2015年至2017年，对扬州的两所高职院校酒店管理专业的170名参加过顶岗实习的学生进行了访谈和问卷调查，其中发出调查问卷170份，回收调查问卷165份，有效调查问卷165份。接受访谈和问卷的学生都参加了为期6－8个月的顶岗实习，实习的酒店分布在北京、上海、南京、扬州、常州和三亚，其中在外方管理的集团品牌酒店实习的比例是16.67%，在国内连锁型酒店实习的比例是38.89%，在普通国内酒店实习的比例是38.89%，其他约占5.56%，学生实习的岗位都是在酒店的一线岗位。通过访谈和调查问卷的数据统计与分析，了解到学生在顶岗实习的过程中所遇到的障碍与困扰，在对影响顶岗实习效果的诸因素进行梳理与分析的基础上，提出改善学生顶岗实习效果的对策与建议。
一、访谈与调查问卷的数据分析
(一)专业/职业认同感的变化
笔者根据学生入学前、专业学习期间、课程结束后、顶岗实习初始阶段和实习结束这五个时间节点，以学生对专业/职业认同感和兴趣度为测量点，观察学生在不同阶段对专业/职业认同感和兴趣度的变化。这里的“专业/职业认同感”仅指对职业的忠诚度，是学生基本认同或认可酒店管理专业/职业，有持续从事此行业的意愿;“兴趣度”为职业认同感中的向上力，是学生努力做好本职工作，达成组织目标并能够从中找到乐趣的一种状态。问卷统计:入学前学生自主选择酒店专业的比例是36.43%，其中了解酒店行业并对专业感兴趣的学生比例是12.4%，学生对本专业的认知度较低，此时的专业/职业认同感大多受中学老师、父母的影响。进入学校后通过知识讲授和实验课的练习，学生逐步了解酒店行业，专业认同感增长到48.39%，其中大部分同学都对本专业产生了一定的兴趣。课程结束后顶岗实习前，学生对专业/职业的认同感和兴趣度双双达到了第一个峰值、均超过半数，通过访谈发现学生此时已经有走上工作岗位的迫切愿望，调查的数据印证了访谈结果。顶岗实习开始后，学生的职业认同感不升反降，而兴趣度更是下降到16.67%，这一问卷数据逆向变化的原因在访谈中得到了解答:学生顶岗实习后，由于面临着新的环境、新的社交群体、新的业务内容，相当一部分同学感到不适应、心理上有焦虑和挫折感，认知行为上出现暂时和自我否定的倾向，所以反映在调查问卷的职业认同感与兴趣度上出现了双降的现象。访谈中实例如下:例一:无法适应酒店三班倒，生物钟完全打乱了。例二:平时上课只注意这门课的一些知识点，但是实习的时候有时效限制的压力、可能还要同时应对几个客人。平时知道与能否应用自如不是一回事。从调查问卷的数据分析与访谈可以看出，顶岗实习初始阶段属于比较特殊的时期，学生心理和生理上都会有一个不适应期，在这一阶段许多学生出现程度不同的岗位业务不适应、人际关系不协调、自信心受挫、情绪波动焦虑等问题。从而直接影响到学生对专业/职业的认同感以及对职业的兴趣。从顶岗实习结束后调查问卷的数据可以看出:最终选择继续从事酒店行业的学生比例为88.57%，经过顶岗实习的锻炼后，学生对行业的认同感大为提升，但其中69.13%的学生认为酒店工作很辛苦，可以坚持但谈不上感兴趣，有19.44%的学生觉得通过坚持和努力积累了工作经验，并对酒店行业产生了兴趣。其中决定从事酒店行业的学生忠诚度相对稳定，而对酒店行业保持兴趣的学生比例较低与行业认同感较高之间的落差，可以视为初入职场的学生自信心受挫后在问卷上折射的结果。因此，如何提升顶岗实习学生的岗位适应性?如何保护与提升学生的职业自信心?尚有较大的努力空间。
(二)顶岗实习中学生的“眼高手低”问题
在顶岗实习的学生调查问卷中，有62.86%的学生觉得宾馆一线岗位都是简单的重复劳动，待遇不高;37.14%的学生觉得在学校已学习了酒店行业的相关知识，对新的岗位培训不感兴趣，缺乏动力和积极性;只有非常少的学生觉得自己掌握的知识和技能无法满足岗位的需求。通过进一步访谈，发现40.31%的学生在处理具体问题时有基本思路，但分析过于理论化，常常出现程序缺失或细节遗漏的情况，所以处理问题时漏洞多、错误率高、效率低;有43.41%的学生缺乏逻辑分析能力、重点不清，解决方法无效或没有解决思路，处理问题只是简单地上报给上级主管，完全依赖于他人;只有16.28%的学生案例分析思路清晰、言之有据，提供的解决方案可行性较高。调查看出，虽然经过系统的专业课学习，但学生在顶岗实习中普遍存在着“眼高手低”的问题，认为这些工作都是简单的重复劳动，工作的技巧和程序课程都讲过，对岗位职责、部门间如何合作及酒店整体情况知之甚少，以臆测的方式质疑酒店和学校的规章制度，而不是虚心地通过沟通和学习知其所以然。学生在实际操作时遇到问题才发觉自己所学的知识，不能灵活自如地运用，容易产生畏难情绪，自信心受挫，甚至逃避困难，情绪出现大起大落。
(三)学生应对问题的方式和心理倾诉的途径
对于“顶岗实习中遇见问题如何解决”的问题，69.77%的学生主动向上级汇报，等待上级解决;27.91%的学生被动等待上级领导解决;2.33%的学生什么也不做，等事情不了了之。问题解决后只有10.67%的学生会和上级领导沟通、总结经验教训。虽然有近七成学生在遇到难题时会主动向上级汇报，但大部分学生在将问题汇报给上级后就无后续跟进了，对解决问题的思路和办法没有主动了解和学习的意识，另外对于可成为案例的问题，有25.71%的同学有记录并表示愿意和同学及老师分享;71.43%的同学仅作为自己的经验积累;2.86%的学生没有记录问题的习惯。有37.14%的学生觉得与领导和同事的人际关系处理的不是很好;48.57%的学生觉得难缠的客人较为棘手。综合以上数据与访谈结果，只有不到两成的学生能够主动讨教、而80%以上的学生学习主动性不够。对学生的访谈中发现只有约10.3%的学生会和朋友面对面倾诉，约九成的学生选择通过网络倾诉或宣泄情绪，其中34.81%的学生选择社交媒体如朋友圈或说说心情或吐槽;42.25%的学生会通过网络一对一向朋友倾诉;12.64%的学生遇见困扰和问题后，会打游戏或看视频，在网上闲逛，但无倾诉行为。当询问学生顶岗实习阶段如遇难以解决的专业问题，会通过何种途径解决或寻求帮助时，有68.55%的学生表示会向同学求助，29.03%的学生首先考虑向老师求助。学生求助的手段倾向是通过社交媒体，如qq、微信等。通过调查问卷和访谈我们可以了解到:有相当比例的学生在顶岗实习期间有情绪宣泄、心理倾诉的诉求。
二、提升高职学生顶岗实习效果的对策与建议
(一)建立顶岗实习典型案例数据库
从已参加顶岗实习的学生和在校生的调查问卷数据分析来看，93.55%的学生认为真实的案例分析教学，有助于他们加深对知识的理解和掌握，鲜活的案例也为学生了解社会与职业提供了直观的帮助。有44.35%的学生有过在社交圈分享同专业前辈个人案例的经历，并参与了讨论。92.74%的学生希望通过前辈们顶岗实习的经验分享，提前获取信息、增加了解，这反映了多数学生的主观诉求，同时通过对已参加顶岗实习的学生调查问卷数据的分析，我们可以清醒的认识到:学生将书本知识转化为实践能力的效果越好，其顶岗实习的成效也就越好，所以笔者建议:一是在学院主导下对历届顶岗实习学生的典型案例进行收集和整理，建立以课堂为平台的案例教学数据库，强化案例教学的直观性，为应届顶岗实习生提供“情景再现式”岗前培训，这些案例可成为生动的学习素材，帮助在校生更直观地认知社会，提前了解未来顶岗实习中可能出现的问题，并为此做好心理与专业的准备。二是基于大学生偏好使用社交媒体“社交”功能的特点，指导老师以社交媒体为平台，引导学生增加对社交媒体“言论/评论”功能的使用，在专业圈内除去隐私信息的真实案例、问题等，鼓励同专业学生多角度思考、参与讨论，提供建议和可行性方案，在网络互动中，使更多鲜活案例内化为参与互动学生的间接经验，使参与互动的学生从同辈群体中得到更直接的启发和更有效的成长经验［1］。
(二)建立校企结合心理辅导网络
根据访谈及调查问卷的数据分析可以看出，顶岗实习的学生容易出现:进入岗位角色慢、岗位适应性差、自信心不足、人际关系不协调、畏难情绪等问题。这些问题会引起初入职场学生情绪的焦虑，心理上的挫折感，如果不及时地进行心理疏导和情绪干预，极易导致学生对工作丧失热情、对职业失去兴趣、产生畏难情绪甚至选择逃避。根据高明的研究成果，社会支持、人格特征与顶岗实习学生的心理健康密切相关，获得社会支持较多的学生会表现为外向、信赖和乐于助人;反之获得社会支持较少的学生会更加内向、神经质、不合作和冷漠［2］。因此，学校可在顶岗实习前对学生进行心理测试来普查和预测实习期间可能出现的心理问题，针对潜在问题做心理辅导和预案，建立以指导教师为主体，实习单位为辅的心理辅导网络，将心理测试和普查的信息与顶岗实习单位分享。指导教师与实习单位领导在学生实习期间进行观察，对出现心理问题的学生进行及时帮助、请老师进行心理辅导。二是充分运用网络和社交媒体，保持与学生的常态沟通，帮助学生答疑解惑，调节情绪、疏导心理压力，在学生最需要的时候，把人文关怀带到学生身边。
(三)建立个人成长档案
人们如果对某件事情感兴趣，就会积极主动地投入时间、精力去探索，获得知识积累或成就感，从而感到情绪上的满足，所以培养、引导学生产生职业兴趣至关重要。学生缺乏工作经验，面对棘手事件和难题有畏难情绪是可以理解的，作为学生的指导教师/企业领导，主动或被动帮学生处理问题需要具备一定的技巧，不能完全替代学生解决问题，以至于使学生缺少了直面困难、从问题中吸取经验教训的成长过程。学生建立个人成长档案，记录自己面对困局或难题时，如何分析问题、解决问题的过程，以及自己的心得体会，既有助于学生理清思路，总结经验;又可以让学生回顾自己的成长过程。学校领队老师可以运用网络，及时地了解顶岗实习学生所面临的专业困境和心理压力，及时进行指导与疏导;根据学生的实习进度，定期查看个人成长档案，对学生的成长客观点评，对取得的成绩予以肯定和鼓励，帮助学生树立客服困难的勇气，从解决难题的过程中获取成就感，激发学生的职业兴趣，提升顶岗实习效果，更好地承担起岗位职责。
(四)建立多轮循环顶岗实习培养模式
在顶岗实习学生的调查问卷与访谈中，有的学生谈到通过顶岗实习，发现了自己在校学习中存在的不足，意识到应该如何改进学习方法，提高学习的有效性和学习的主动性;还有学生谈到通过顶岗实习，开阔了视野，发现了职业新的发展空间，表示如果有机会，一定要多练就一些专业特长和本领;很多同学表示如果能再有学习的机会，一定会倍加珍惜。学校为学生提供的顶岗实习机会，使学生第一次面对真实的社会和工作岗位，在实践中他们亲身经历了各种挫折，承受了巨大压力，也检验了他们在学校所学的知识与方法，在感知社会的同时，他们也在更客观地认知自我、自觉意识开始唤醒，他们发现了自己以往在学习方法、人际交往、毅力培养以及成才意识等诸多方面的不足，比以往更清楚地知道自己应该在哪些方面做出怎样的努力;且更珍惜自己在实践中得到的直接经验，希望能够得到总结和提升。鉴于目前大多数高职酒店管理专业采用的2.5+0.5顶岗实习模式，笔者建议采用“学习－实践－再学习－再实践”(1+0.5+1+0.5模式)多轮循环顶岗实习的培养模式，这既满足了学生在顶岗实习后，希望能再有学习的机会来总结经验、弥补不足的迫切愿望;同时符合认识论“实践－认识－再实践－再认识”的认识规律，学生在学校所学知识在实践中得到检验和转化，在实践中得到的经验在下一轮的学习中得到升华，在实践中发现的不足在下一轮学习中得到弥补和纠正，这样的每一循环的内容已不是简单的重复，而是能动地进行到更高一级的程度。这必将极大地提高学生顶岗实习的成效，为学生提供更多的实践成长的机会，更有效地提升学生的职业能力和市场竞争力。职业教育比较发达的澳大利亚TAFE已实行了“学习－工作－再学习－再工作”的多循环培养模式，洛桑酒店管理学院也采用两个学期的操作实习取得了许多成功的经验，这无疑对我们会有更多的启示［3］。
三、结语
综上所述，高职院校在学生顶岗实习效果的提升方面还有较大的努力空间，做好这项工作，对落实为国家培养高素质应用型人才的要求有着积极的意义。本文的研究对象是顶岗实习的学生，探讨的是高职院校与指导教师在提高学生顶岗实习效果诸方面的正相关性，从实习单位的角度去探究如何提升顶岗实习的效果，还有待以后的进一步研究。
［参考文献］
［1］段喜莲．“微时代”环境下提升高职酒店管理专业学生职业兴趣的研究与实践［J］．佳木斯职业学院学报，2015(3):2－3．
［2］高明．高职学生顶岗实习期心理健康状况与人格特征、社会支持的相关研究［J］．中国健康心理学杂志，2012(8):36－37．
1、元数据标准的概念
元数据主要是指数据中的数据，即包含在数据仓库中的数据，而元数据标准则是指通过将不同的资源按照相应的准则划分后整合的资源汇集.一般而言，不同的资源类型有不同的元数据标准，元数据标准包括对资源类型的各方面的规定，诸如数据的汇集种类、定义、录入该项标准的原则等.
2、元数据标准在网络教育方面的应用
针对传统的数据资源来说，元数据是数据中的数据，将其运用到编程中能够简化变成步骤，它属于一种自描述的文件，它能够自动提供接口描述语言功能，并能实现传统数据不能达到的同时将一个文件定义和实现其定义的作用，能够在很大程度上提高编程的稳定性.另外，在组件设计方面，元数据具有语言上面的互用优势，能够充分提高组件设计的效率.由于元数据的强大优势，给网络教育领域提供了强有力的技术支撑，同时也有一定的应用，在北美、欧洲及亚洲一些国家的数字图书馆中应用的15个“核心元素”的元数据元素集合及在学习技术标准委员会中所应用的学习元数据的描述方法等.元数据标准在我国教育领域的应用具体表现在新时代的远程教育中，其中运用的主要技术也基于LTSC学习技术标准委员会中所采取的LOM标准，通过采用该技术创立相应的数据模型，将各类学习数据选取具体的标准划分为不同的类型，数据类型各有不同的特点，各数据均有不同的通用类型、技术支撑标准、使用周期的长短、评价体系、用户权限及教育类型等.在远程网络数字化教育中，元数据标准主要用来形容学习对象的特点，适用于元数据标准的计算机语言类型有很多种，它属于概念数据的类型，能够广泛应用于基于LOM标准下创立的数据模型，它给定义各个数据类型的元数据标准制定了相关的限制条件，同时也界定了数据模型中的数据元素构成.
二、网络教育数字化进程中元数据标准体系的构建
在网络教育数字化的学习资源中心应用元数据标准主要是为了达到资源能够井然有序地得到规范管理的目的，使广大师生或是使用资源库的用户能够快速、准确地获取到想要查找的学习资源.此项标准不仅能够有效规范使用者的行为，同时也能确保开发者及资源提供者的选择资源的有效性.保障在网络教育中资源的高效性，确保学习资源中心的广泛资源能够达成互通的效应.为广大教育者提供良好的资源服务平台，另外，在保障资源内部流通性的同时也与外界资源能够实现必要的共享，丰富资源的内容.因此，为推动网络数字化的进程，需要在网络学习资源中心建立元数据标准体系，确保内部流通的大部分学习资源能够实现有效的互通与共享，在设计元数据标准之初，需要参照传统的数据标准准则，基于相关准则之上展开研究，并做到与实际情况相结合，根据具体学习资源的类型及特点来制定其元数据标准，以LOM技术中的任何可以被用来学习、教学或视讯联接的数位化或非数位化的实体及全文检索的元数据标准作为参照对象，针对一些常用数据类型来说，从资源的特征出发，仅需要保障其使用的流畅、通用性，保障用户使用的正常性，所以仅需要应用LOM标准中比较常规的数据元素，确保资源使用的简便性.另外，针对比较特殊的数据类型来说，则需要保证其元数据标准的拓展性，能够结合学习资源的具体特殊属性对资源进行准确的定义与形容.在学习资源中心的元数据标准体系的构建主要以教育部交易信息化技术标准委员会所的教育资源建设的相关技术为准则与规范，参照该标准中教育资源类型的基本结构与学习对象元数据规范的关系，并根据实际资源类型的情况，将学习资源中心的动态媒体资源依照资源不同的表现形式划分为相应的类型，其中具体包括简单的文字类型、图片显示、flas及音频等类型，一些具体的教案设计、试题编制、课件设计等都可以运用文字描述及其他多媒体形式展现.目前来说，随着网络的不断发展，资源类型也不仅仅局限于课程学习方面，另外还有一些课外的网络教学及其他拓展类的图书等，资源类型的不断丰富拓宽了网络资源的使用范围，为用户学习提供的重要的资源支持.针对学习资源中心的各类资源的元数据标准体系的构建主要囊括三个方面.首先是针对通用常规资源的所需要遵照的元数据标准，它是元数据标准体系的关键，通常来说，在诸多数据资源类型中常规资源是最广泛、最普遍的，资源量也是最多的，因此，常规资源的构成元素需要参照严格的数据标准，构成该体系的第二部分元数据标准则是针对特殊性的资源类型来说的，必须保障其资源的拓展性，所以需要确保其元数据标准的制定有一定的拓展性，根据资源数据构成的类型来判别其是否具有特殊价值.针对这两种元数据标准的元素集合必须保障其组合的数据元素类型超过十项.第三种同时也是体系中另外重要的数据类型，即可选择性资源，它并不是必需的教育资源，也并非具有特殊拓展性的资源，它属于常规资源的一种外延，它具广泛的适用性，能够迎合多种用户对学习资源的需求，它是一种突破常规资源而又不具备特殊属性的通用资源类型，在制定其元数据标准时必须抓住该项数据资源的特征，寻找各类数据资源共同的属性，进而制定出此类资源的元数据规范.
三、学习资源中心中应用元数据标准体系的具体作用观察
1、整合了资源的类型，建立了井然有序的资源描述体系
随着新时期网络技术的不断发展，促使了许多网络资源的出现，在教育领域，也涌现了一些内容丰富且内涵复杂的学习资源，为了保障资源利用的有效性，必须剔除传统无效的落后的教学资源，因此，必须对资源进行有效的整合，给复杂的资源分门别类，让用户能够快速、方便地通过资源中心查阅到相关资料.在网络学习资源中心的元数据标准体系的构建，有效调整了传统资源混乱与不规则的局面，为各类教育资源提供了准确的描述，并根据资源的类型与形式进行了不同的分类，既减少了用户获取资源的时间，也为用户精确检索资料提供了许多方便.网络学习资源中心中元数据标准描述的应用能够让用户能够在短时间内迅速了解资源的特点，判断资源是否符合自身需求，有效提高了资源利用率，减少了资源的浪费，优化了教学资源的配置.传统教育资源检索中，资源的存储形式比较单一，用户不能够根据传统信息特征直接找寻到数据资源的位置，因而不能进行很好的资源利用.而在该体系中应用元数据标准对对象进行具体的描述中也包含了对元素位置信息的描述，给广大用户的资源提供了很多方便.
2、实现网络教育学习资源的目录化管理
我们已经知道网络学习资源中心的资源量是十分庞大的，它的资源覆盖范围涉及到现今教育领域的各种基本课程与拓展课程，远远超过一半数据资源库的数据容量，为了保障广大用户使用资源的顺利性与快捷性，必须将资源库内部包含的课程类型设置一个明确的目录，以方便用户的资源查找.网络学习资源中心的庞大资源量必然会吸引很多教育工作者及学生的访问需求，要在一定的网络容量内实现许多用户的有效访问，必然会提高资源库的建设成本.而在网络学习资源中心的资源管理中应用元数据标准，将各种不同类型的资源实现有效的整合，为其分配相应的数据储存信息，给其设置具体资源目录，使之与资源达到一一对应，使教育资源的使用变得更加方便.
3、丰富了资源检索的方式
基于网络技术发展下的资源信息检索模式已经趋向简洁化发展，现在一些比较热门的检索渠道有国外具有代表性的谷歌及国内非常著名的百度搜索方式，这两种检索模式的共同点表现在能够根据用户的搜索需要通过Web文档中文本特征自动提取出一些文字类型的信息类型，然而针对一些丰富的图像形式及flash等视频文件的搜索呈现效果并不理想.而在网络教学中，学习资源中心的广泛资源类型均为非文档型的有声有色的图像与音频资源，因而传统的流行检索类型并不能够满足学习用户的需求，然而将元数据与传统的web文档检索方式相结合，能够保障资源的呈现达到图文并茂的有效统一，满足了网络教育中各用户对生动形象的动态资源检索的需求，并且在很大程度上提高了检索的准确性.使用者能够根据资源的元数据描述标准来判断其能否迎合自身的需要，进而对资源进行下载利用.元数据在描述具体的资源时并不仅仅局限于对资源具体内容的描述，同时包括对资源所涉及到的任何关联项目进行描述，用户仅需掌握信息资源的某一特征便可以实现对该资源的检索，有效地提高了检索的效率.同时，在针对学习资源中心的资源进行元数据标准描述时，还对非法检索进行了相关的限制，通过程序中的过滤等设置，过滤用户检索中的非法词汇，同样是对用户检索的一种规范化要求，保障了用户资源检索的安全性.
四、结束语
