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摘 要：网络的高速度发展对当今世界经济格局的冲击非常巨大，使其发生了翻天覆地的变化，如今伴随着电子商务的出现的培训教学也如雨后春笋一般，满满的充斥着我们的生活。随着电子计算机网络的普及，“互联网+”的培训教学在高校四面开花，发展迅速，但是我国高校基于“互联网+”的培训教学大数据还存在着问题，本文笔者经过大量的走访和调查，研究了通过互联网模式下培训教学对学生的影响，分析了存在的原因，用新模式的实际应用根据其优势及时做了总结。
关键词：互联网+；大数据；探究；计算机技术
伴随着网络的快速发展，“互联网+”慢慢成为了一种影响力的教学模式，以大量的计算机作为基础，具有极强的影响力、变现力。随着计算机的普及，学校对教学的重视，教师教学迎来了很大的压力。面对新兴的“互联网+”教学模式，教师开始转变教学模式，摒弃不被教育界抛弃的风险。
一、“互联网+”与大数据
（一）“互联网+”
互联网+”是创新2.0下的互联网发展新形态、新业态，是创新2.0推动下的互联网形态演进及其催生的经济社会发展新形态。根据2016年CNNIC第37次中国互联网统计报告中最新数据，互联网普及率为50.3%，过半数中国人已经接入互联网，人们对电脑的使用很广泛，已经进入了千家万户，这就给互联网商家带来了创业的可能，让互联网产业有所发展。
（二）“大数据”
“十三五”提出的“十四大战略”其中包含了“国家大数据战略”。
目前，虽然我国“大数据”的理论与应用研究仍处于发展阶段，但社会各界的重视程度前所未有。“大数据”具有6V特点，即多样性（Variety）、大量性（Volume）、高速性（Velocity）、易变性（Variability）、真实性（Veracity）和价值性（Value）。正是由于“大数据”这六大特点，才使得发展“大数据”战略，显得尤为重要。
二、课堂教学数据失真困境
（一）课堂教学数据失真及危害
在高校，课堂教学数据失真的现象时有发生，主要体現在一些评学、评教上的失真。这些失真表现的主要特点是丢失数据严重，一般的数据丢失都是在学生的课堂考勤分上，或者是学生的分上。这些失真现象的存在，严重的影响学生的心理，让学生对一些教师存在意见，教师的这种数据失真让学生的课堂参与度不高，不能积极参加教师建立的课堂活动中来。让学生对教师的课程产生厌倦，有的学生会逃课，教师给学生的平时分仅限于自己模糊的印象。
（二）学生评教失真
每个学期都有学生给教师打分，学生给教师打分的标准主要靠的就是印象，教师平时对自己好或者是给学生的印象好，不管教师教学水平的好坏，主要凭借的是印象。学生对教师评教的态度、教师的教学质量和课程性质，在学生中会出现偏差。平时和学生关系好的教师得的票数就会多，和学生关系不好的教师在评教中往往受到坏学生、后进生的欢迎。
三、课堂教学大数据的應用
（一）改进评教与激励良师
高分互换与严师低评是学生评教数据失真的难点问题，应用课堂教学大数据，当可较为有效地加以解决。在高分互换现象中，教师一般是主动方。对此，管理人员可以通过课堂教学数据的动态监控，准确识别教师的不当评学行为，并予以相应的处理。当教师不当评学的代价远高于“收益”时，这一行为将得到有效遏制。
（二）数据跨校可比激励良师
借助于全国高校的课堂教学大数据共享，教学评估机构、排行榜编撰机构可以根据专业标准和质量保障标准进行数据检验和挖掘，使得不同高校的教师教学水平具有可比性，实现教师教学水平的第三方评估。那么教学在高校中的边缘化地位将得到根本改变，教师在职称晋升与跨校流动过程中，教学能力也将与科研能力一起受到同等的重视。从教师激励角度看，这一机制将与评教共同构成对良师的高校外部、内部激励，充分激发高校教师提高教学水平、用心教学的热忱。
（三）学升间互相了解学习进度，对比分析，掌控实际学习情况
新模式的一个突出优势在于，评价将更加客观。以往培训中教师自己填写量表在无意识的情况下会向更利于自己的方面填写，但通过网站分析得到的数据，学升看到的将是最客观的学习成果。在传统培训中，参训人员只看见自己，局限性很大，在新模式下，参训学员看见同期学升的学习成果，与自己进行对比分析，掌控自己的实际学习情况。
（四）精确评学与引导学生
当所有的学校教师都精确、高效、实时地进行评学，并与学生及其家长共享学生的课堂数据之时，学生既有动力、也有压力保持勤奋学习的状态在课内外作业方面，系统的站内查重功能可以引导学生独立进行思考与撰写，避免抄袭敷衍。作业数据可以长期保存，同时也更要求教师认真出题、仔细批阅。在更高的层面上，可以通过举行毕业会考、学业竞赛等方式进一步完善评学数据。
总之，我们要看到，课堂教学大数据的采集与应用对教师的教学能力、课堂管理能力乃至教学理念都提出了极高的要求。对于提高教学质量而言，课堂教学大数据的采集与应用也只是迈出了必要的第一步。
参考文献：
[1]吴鹏泽.基于视频公开课的翻转课堂教师培训模式[J].中国电化教育，2015，（1）：118-123.
[2]袁磊，陈晓慧.微信支持下的混合式学习研究——以“摄影基本技术”课程为例[J].中国电化教育，2012，（7）：128-132.
[3]别敦荣，孟凡.论学生评教及高校教学质量保障体系的改善[J].高等教育研究，2007，（12）：77-83.
[4马秀麟，衷克定，刘立超.从大数据挖掘的视角分析学生评教的有效性[J].中国电化教育，014，（10）：78-84.
关键词：互联网+；大数据；探究；计算机技术
伴随着网络的快速发展，“互联网+”慢慢成为了一种影响力的教学模式，以大量的计算机作为基础，具有极强的影响力、变现力。随着计算机的普及，学校对教学的重视，教师教学迎来了很大的压力。面对新兴的“互联网+”教学模式，教师开始转变教学模式，摒弃不被教育界抛弃的风险。
一、“互联网+”与大数据
（一）“互联网+”
互联网+”是创新2.0下的互联网发展新形态、新业态，是创新2.0推动下的互联网形态演进及其催生的经济社会发展新形态。根据2016年CNNIC第37次中国互联网统计报告中最新数据，互联网普及率为50.3%，过半数中国人已经接入互联网，人们对电脑的使用很广泛，已经进入了千家万户，这就给互联网商家带来了创业的可能，让互联网产业有所发展。
（二）“大数据”
“十三五”提出的“十四大战略”其中包含了“国家大数据战略”。
目前，虽然我国“大数据”的理论与应用研究仍处于发展阶段，但社会各界的重视程度前所未有。“大数据”具有6V特点，即多样性（Variety）、大量性（Volume）、高速性（Velocity）、易变性（Variability）、真实性（Veracity）和价值性（Value）。正是由于“大数据”这六大特点，才使得发展“大数据”战略，显得尤为重要。
二、课堂教学数据失真困境
（一）课堂教学数据失真及危害
在高校，课堂教学数据失真的现象时有发生，主要体現在一些评学、评教上的失真。这些失真表现的主要特点是丢失数据严重，一般的数据丢失都是在学生的课堂考勤分上，或者是学生的分上。这些失真现象的存在，严重的影响学生的心理，让学生对一些教师存在意见，教师的这种数据失真让学生的课堂参与度不高，不能积极参加教师建立的课堂活动中来。让学生对教师的课程产生厌倦，有的学生会逃课，教师给学生的平时分仅限于自己模糊的印象。
（二）学生评教失真
每个学期都有学生给教师打分，学生给教师打分的标准主要靠的就是印象，教师平时对自己好或者是给学生的印象好，不管教师教学水平的好坏，主要凭借的是印象。学生对教师评教的态度、教师的教学质量和课程性质，在学生中会出现偏差。平时和学生关系好的教师得的票数就会多，和学生关系不好的教师在评教中往往受到坏学生、后进生的欢迎。
三、课堂教学大数据的應用
（一）改进评教与激励良师
高分互换与严师低评是学生评教数据失真的难点问题，应用课堂教学大数据，当可较为有效地加以解决。在高分互换现象中，教师一般是主动方。对此，管理人员可以通过课堂教学数据的动态监控，准确识别教师的不当评学行为，并予以相应的处理。当教师不当评学的代价远高于“收益”时，这一行为将得到有效遏制。
（二）数据跨校可比激励良师
借助于全国高校的课堂教学大数据共享，教学评估机构、排行榜编撰机构可以根据专业标准和质量保障标准进行数据检验和挖掘，使得不同高校的教师教学水平具有可比性，实现教师教学水平的第三方评估。那么教学在高校中的边缘化地位将得到根本改变，教师在职称晋升与跨校流动过程中，教学能力也将与科研能力一起受到同等的重视。从教师激励角度看，这一机制将与评教共同构成对良师的高校外部、内部激励，充分激发高校教师提高教学水平、用心教学的热忱。
（三）学升间互相了解学习进度，对比分析，掌控实际学习情况
新模式的一个突出优势在于，评价将更加客观。以往培训中教师自己填写量表在无意识的情况下会向更利于自己的方面填写，但通过网站分析得到的数据，学升看到的将是最客观的学习成果。在传统培训中，参训人员只看见自己，局限性很大，在新模式下，参训学员看见同期学升的学习成果，与自己进行对比分析，掌控自己的实际学习情况。
（四）精确评学与引导学生
当所有的学校教师都精确、高效、实时地进行评学，并与学生及其家长共享学生的课堂数据之时，学生既有动力、也有压力保持勤奋学习的状态在课内外作业方面，系统的站内查重功能可以引导学生独立进行思考与撰写，避免抄袭敷衍。作业数据可以长期保存，同时也更要求教师认真出题、仔细批阅。在更高的层面上，可以通过举行毕业会考、学业竞赛等方式进一步完善评学数据。
总之，我们要看到，课堂教学大数据的采集与应用对教师的教学能力、课堂管理能力乃至教学理念都提出了极高的要求。对于提高教学质量而言，课堂教学大数据的采集与应用也只是迈出了必要的第一步。
参考文献：
[1]吴鹏泽.基于视频公开课的翻转课堂教师培训模式[J].中国电化教育，2015，（1）：118-123.
[2]袁磊，陈晓慧.微信支持下的混合式学习研究——以“摄影基本技术”课程为例[J].中国电化教育，2012，（7）：128-132.
[3]别敦荣，孟凡.论学生评教及高校教学质量保障体系的改善[J].高等教育研究，2007，（12）：77-83.
[4马秀麟，衷克定，刘立超.从大数据挖掘的视角分析学生评教的有效性[J].中国电化教育，014，（10）：78-84.