极课大数据范文

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一、极课大数据及教学应用研究的倡导

《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010―2020年）》对信息技术高度定位，指出“信息技术对教育发展具有革命性影响，必须予以高度重视”；对教师应用信息技术提出要求，“强化信息技术应用，提高教师应用信息技术水平，更新教学观念，改进教学方法，提高教学效果”；对学生应用信息技术提出要求，“鼓励学生利用信息手段主动学习、自主学习，增强运用信息技术分析解决问题能力”。《国家教育事业发展第十二个五年规划》指出，“强化学校质量主体意识，加强自我评价，完善质量内控机制，推动学校教学基本数据信息库建设”。

世界著名数据科学家维克托・迈尔・舍恩伯格教授在《与大数据同行：学习与教育的未来》一书中，通过生动的故事、大量的证据，运用高瞻远瞩的教育家视野，阐明了对大数据时代教育变革的深刻理解。近年来，世界各国的教育改革都倡导针对学生个体差异实施个性化教学，力争做到像医学一样，根据学生的学习行为大数据来调整教学策略。在课堂教学中采用基于证据的教学，这也一直是人们对未来教育的追求。

在高中教学中，作业批改、单元练习、大型考试等过程性评价或K结性评价都会产生大量数据，这些数据的保存、分类、分析和利用对实施精准教学至关重要。由于面广量大，数据保存和利用的难度很大，这使得教师对学生个体的认识停留在短时记忆层面，缺乏对学生个体的跟踪分析，不利于有效地开展个性化教学、差异性教学，达不到因材施教的目的。此时，通过研发和应用极课大数据技术，对高中教与学过程中的海量信息，特别是作业和测试等形成性评价进行专业常态化处理，快速形成计分电子表格、错题本、诊断报告、个性化学习包、学业信息档案、学科内容评价报告单等，进一步形成相关增值方案，探索新型的课堂形态和教学范式，促进教学理念、方式和评价机制的创新，促进学生的学业进步和生命发展，提升教师的学科素养和专业技术，推动素质教育的高位均衡发展。

跨入21世纪，我校积极推进和深化高中课程改革，全力将信息技术与课程整合，着力推进创新智慧校园和教学方式变革，优化课堂形态，增强教学成效，坚持走优质特色发展之路。

现在，随着全社会移动终端的普及、云计算服务的发展、大数据分析技术的突破，基于学生行为大数据分析的教学，在梅村高中正逐步变成现实。

二、极课大数据及教学应用研究的实施

2010年，梅村高中着手规划高中生学业成就诊断与评价改革的研究；2011年，“高中生学业成就诊断与评价改革的行动研究”课题正式立项，并被批准为江苏省教育科学“十二五”规划立项课题；2011年2月，学校的“学生在线学习平台”被评为无锡市信息化优秀项目；2012年，学校成为江苏省百所e学习试点实验学校。江苏省现代教育技术研究“十二五”规划2012年度课题“基于数字化校园自主学习和有效教学的理论与实践研究”的研究成果，被评为2014年度江苏省现代教育技术应用研究优秀研究成果一等奖。2015年，学校被江苏省教育厅评为省普通高中技术教育与STEM体验课程基地。

2015年初，教师云办公模式系统投入现实使用，解决了基础教育阶段学生学业常态化数据采集的瓶颈问题。通过对“十五”的课题“理化学科与信息技术整合”，“十一五”的全国教育技术课题“数字化校园的应用研究”，“十二五”的省现代教育技术课题“基于数字化校园自主学习与有效教学的理论与实践研究”、江苏省教育科学“十二五”2011年度规划课题“普通高中生学业成就诊断与评价改革的行动研究”等课题的研究，形成了极课大数据的思想与灵魂，促进了极课大数据的不断完善和深入研究。

极课大数据技术支持的大数据采集，通过高速阅卷仪，将学生的学业信息快速进行识别并传输到云端，经过相关的运算，形成各类数据报表。教师通过数据反馈，有针对性地设计学生作业、测试及练习题，并做有效性分析，了解学生个体的阶段学习情况，分析其知识缺陷并提出专一的纠错方案，持续关注某一位学生或一个班级的错题流变和学业发展，对学生的能力（学习策略、知识掌握程度、学习专注度等方面）进行评测，诊断学生的学习变化趋势。通过采集学生的各种学业信息，应用科学的考试分析方法，对照课程标准，诊断和评价学生的学业优势与不足，促使学校真正实现因材施教，有效促进学生的发展。

目前极课大数据技术已经投入到高中所有学科的教学，并开始在初中和小学开展探索性科研实践，极课大数据技术及教学应用研究在全国基础教育界产生了广泛的专业影响。

三、极课大数据及教学应用研究的推广

结合普通高中课程标准，学校教师立足教育教学实践，对极课大数据技术开展了广泛的研究，有数十篇高质量的或获奖。极课大数据技术及教学应用在我校得到广泛实践，成效显著，同时得到了技术专家和教学专家的肯定，获得了各级教育行政单位和学校领导的支持。极课大数据技术及教学应用已辐射省内外三百多所学校。

2013年12月5日，北京市教育考试院张警鹏研究员观察了极课大数据技术，作了《考试评价与学业诊断》的学术培训报告。

2014年10月，北京十一学校的考察团专程来到梅村高中，就“高中生学业成就诊断与评价改革的研究”课题进行考察和学习。

2014年11月20日，全国普通高中多样化发展与考试制度改革研讨会在山东省聊城市召开，我校领导作《大数据在普通高中的形成与应用》专题报告，与会专家和代表对报告给予了高度评价。

2015年1月15日，无锡市教育局在我校成功举办了普通高中优质特色发展会，学校领导介绍了利用极课大数据实施精准化教学的情况，引起兄弟学校的高度关注。华东师范大学戚业国教授评价我校时说道，“注重信息技术引领的多样特色发展具有意义，体现方向；有效的学习诊断系统是值得高度关注的”。江苏省教育学会中学数学教学专委会召开2015年学术年会，作了《基于大数据分析，实施个性化教学》主题报告，介绍了高中数学教育改革创新实践的成果。

2015年7月7日，学校成功举办“首届基础教育阶段大数据的形成与应用”研讨会，来自全国的三百多位教师参与了研讨交流。

2015年7月11日，第六届全球华人探究学习创新应用大会召开，我校领导作了《基于大数据分析，实施个性化教学―极课介绍》学术报告。

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现今世界，利用大数据技术打造指引行业发展的风向标，已成为各行业向智能经济发展迈出的重要步伐。然而，当前大数据专业人才极其短缺。我校肩负着服务武陵山片区区域发展与扶贫攻坚国家战略的使命，承担着为西部地区培养优秀工程技术人才的重任。近年 来，我校紧跟以人工智能、大数据技术为代表的新科技发展步伐，积极推进新工科建设，成为首批30所入围数据中国“百校工程”项目建设院校之一[1]，新获批的“数据科学与大数据技术”专业（以下简称大数据专业）于2018年开始招生。如何根据时代需求办好大数据新专业，以培养具有大数据思维、掌握大数据分析应用技术的高层次人才是我校面临的一个新挑战。大数据专业实践类课程教学是体现该专业办学质量和人才培养水平的重要标志。如何利用先进教学理念提高该类课程的教学质量和人才培养水平，是我校大数据专业建设 过程中必须重视的问题。本研究立足于我校大数据专业建设的实际需求，探究基于CDIO理念的大数据专业实践类课程教学设计模式。本研究的实施，将为我校创新型工程教育改革探索道路，不仅有利于提升我校大数据专业实践类课程的教学质量，也将对其他工科课程教 学改革起到一定的指导和借鉴作用。

1 CDIO工程教育模式的发展及内涵

上世纪80年代起，工程人才短缺和高等院校工程教育低质量之间的矛盾日益突出，产业对工程教育改革的呼声不断高涨。1986年，美国的工程教育学会、国家研究委员会和国家工程院等机构开始探索工程教育改革之路。2000年，麻省理工学院和瑞典皇家工学院等四 所大学组成的跨国研究机构，正式启动CDIO教育改革计划，在广泛调研和大量实践研究的基础上，制定了CDIO教学大纲[2]。2004年，CDIO工程教育模式创立，并开始向世界各国推广。2005年，瑞典国家高教署建立了CDIO的12条新标准，并将之用于对本国100个工程学位 计划进行评估[3]。迄今为止，包括麻省理工学院在内的丹麦、南非、法国、新加坡、中国等国家的几十所世界著名大学加入了CDIO国际组织。这些学校的多个工科院系在教学中借鉴和采纳了CDIO工程教育理念，取得了良好的效果。目前，CDIO已成为国内外高校工程教育改革和培养体系制定等领域研究和实践的热点。实践表明，CDIO教育模式不但能提高学生团队协作能力、综合解决问题能力，而且在学生创新能力培养方面效果显著。据文献[4-5]，CDIO工程教育模式自2005年开始引入我国。2006年，汕头大学成为中国高校中的首个CDIO成员。2008年12月，教育部高教司理工处联合汕头大学主办了CDIO工程教育模式试点工作会议，成立“教育部CDIO工程教育改革试点工作组”，确定了18所高校及相关专业（机械类、电气类、化工类、土木类）为国内首批CDIO试点。工作组每年举办两次全国性的会议， 对CDIO试点工作进行交流、研讨和总结，并通过CDIO培训班为全国高校实施CDIO教育培养骨干人才。2016年1月，“全国CDIO工程教育联盟”成立。至今已有100余所高校加入联盟。这些高校的部分工科专业采用CDIO工程教育模式教学，培养出来的学生深受社会与企业欢 迎。当前，在联盟全体成员的共同努力下，我国高校积累了一系列改革经验与成果，在基于CDIO理念建立专业培养标准，构建一体化课程体系，实施基于项目/问题、探究式等主动教与学方法等方面都取得了显著进步，有效推进了CDIO的本土化与再创新。近年来，国内CDIO的研究趋势从CDIO教育模式、教学体系等宏观的主题向具体的课程教学改革、课程建设等更深更细的方向发展，诸多教师在教学实践中尝试了采用CDIO理念进行课程教学改革的研究与探索[6-10]。CDIO工程教育模式是国际创新型工程教育改革的最新成果，体现了系统 性、科学性和先进性的统一，代表了当代工程教育的发展趋势。该模式以产品研发到产品运行的生命周期为载体，让学生以主动的、实践的、课程之间有机联系的方式进行工程学习。CDIO的4个字母代表Conceive（构思）、Design（设计）、Imple⁃ment（实现）和Operate（运作）四个单词。CDIO主要包括三个核心文件[11]：1个愿景、1个大纲和12条标准。CDIO愿景提供了一种强调工程基础的、建立在真实世界的产品和系统的“构思-设计-实现-运行”的CDIO过程背景环境基础上的工程教育。CDIO大纲从技术知识和推理能力、个 人职业技能和职业道德、人际交往技能、企业和社会的构思-设计-实施-运行（CDIO）系统四个方面，以逐级细化的方式，将工程师需具备的工程基础知识、个人能力、人际团队能力和整个CDIO全过程能力表达出来，要求用综合的培养方式使学生在工程基础知识、个人能力、人际团队能力和工程系统能力四个层面达到预定目标。CDIO的12条标准[12]涉及到专业哲学（标准1）、课程计划开发（标准2-4）、设计实现经验和实践场所（标准5-6）、教与学的方法（标准7-8）、教师发展（标准9-10）、学生考核与专业评估（标准11-12），回答了工程教育“如何培养人”的问题，使得工程教育改革变得具体化、可操作和可测量，能够对整个教育模式的实施和检验起到系统全面的指引作用，对学生的学和教师的教都具有重要指导意义。

2 CDIO理念下大数据专业实践类课程教学设计的思路与策略

2.1 设计思路

大数据专业实践类课程教学是培养学生运用理论知识、科学方法和技术技能去解决大数据工程实际问题并进行科技创新的实践能力的重要环节。目前，我校大数据专业实践类课程教学组织方式通常以项目为单位设计，重视对学生解决实际问题（主要是项目涉及到的 具体问题）的能力，但不关注学生在整个项目周期中知识、能力、态度等的变化情况，无法全面覆盖技术性与非技术性能力的培养目标。CDIO理念要求培养出来的学生必须在工程基础知识、个人能力、人际团队能力和工程系统能力四个层面都达到预定目标。CDIO教育模 式强调一体化与参与性，促使学生在项目研发到项目运行的整个项目周期中进行锻炼与思考，课程教学不仅要关注学生学到的学科知识，更要关注学生能力、素质的提升情况。显然，CDIO理念下大数据专业实践类课程教学设计应强调“知识与能力”并重，紧扣CDIO大纲 和CDIO标准，进行教学大纲和教学组织方式的设计，并设置以“学习评估为中心”的多样化考核方式。

2.2 设计策略

教学大纲方面，本研究尝试结合大数据类专业培养目标，依据CDIO大纲，对大数据专业实践类课程教学大纲进行设计：依据CDIO大纲的主题和条目组织课程大纲结构，并明确描述与期望能力要求相对应的课程学习目标。教学组织方式方面，本研究尝试在大数据专业 实践类课程教学中以“做中学”为依托，将整个课程教学安排以项目为载体，针对每个项目为学生提供“构思-设计-实施-运行”的流程，并将实践所需知识、能力、素质等培养目标围绕项目这个核心融入教学实践中，让学生的整个学习过程变成对一个个项目的完整实践过程。教学考核方面，本研究尝试匹配CDIO大纲的能力目标，具体根据课程概念及原理性知识的理解、技能掌握、设计—实现经验获取、分析及解决问题能力、交流表达能力和综合实践能力等类别的学习效果的评估需要，在大数据专业实践类课程教学考核方式设置时， 对不同类别的学习效果设计不同的考核方式。

3 CDIO理念下的大数据专业实践类课程教学设计模式

3.1 教学大纲框架设计

基于CDIO理念的教学大纲需要对融合了知识、能力、态度的学习效果进行准确描述，并清晰指明该课程整体及每一节课对学生所需学习的内容和所需掌握的能力要求。依据CDIO大纲中关于个人能力、职业素养等方面的培养要求，本研究将大数据专业实践类课程教学 大纲框架设计为如表1形式。

3.2 教学组织方式设计

如何在实践教学组织中体现CDIO教育理念是实施CDIO教学的基础[13]。本研究基于CDIO理念将大数据专业实践类课程教学组织方式设计为如图1所示的“理论讲授-任务布置-项目构思-项目设计-项目实施-项目运行”六个环节构成的有机体。让学生在参与项目的构思 、设计、实施、运行这四个环节的活动中逐渐形成较完整的系统思维。

3.3 考核方式设置

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doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.06.162

[中图分类号]G642.0 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2017）06-0-02

0 引 言

随着计算机互联网、移动互联网、物联网、云计算、社交网络等现代网络新技术突飞猛进的发展，人们通过网络浏览、搜索、购物等行为产生的数据日益增多，致使人们迈入了数据以大量性、多样性、价值性和高速性为特征的大数据时代。在我国，大数据已提升到国家战略的层面，国务院于2015年颁布的《促进大数据发展行动纲要》指出，“深化大数据在各行业创新应用”，在文化、教育等领域全面推广大数据应用和开展大数据应用示范。十八届五中全会通过的“十三五”规划纲要进一步提出了将“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”。

目前，大数据及大数据技术已经渗透到经济、社会、生活的方方面面，并影响着人们的理念、行为和习惯，其中，本科高等教育也深受影响。随着大稻莸募铀俜⒄梗现代教学技术不断转型升级，出现了慕课、微课、翻转课程等新的教学方法，对传统的本科教学也提出了前所未有的新要求。如何追随大数据时展带来的深刻改革，对教师掌握日新月异的现代教学理念，提高教学效果具有重要的意义。国内已有学者探讨了大数据对应用经济学、国际经济学、财政学、统计学和管理统计学等课程教学的影响及相应的调整策略。尽管刘涛雄和徐晓飞（2015）、姜疆（2016）、申红艳 等（2014）探讨了大数据时代的宏观经济分析，但鲜有文献研究大数据对宏观经济学教学的影响。因此，本文拟在大数据时代探讨宏观经济学本科的教学改革。

1 宏观经济学传统教学模式中的问题

宏观经济学是经济管理类专业中一门承上启下的基础课程，是经济管理类硕士与博士研究生入学考试的必考课程。宏观经济学研究整体经济现象，解释同时影响许多家庭、企业和市场的经济变化，主要考察国民收入的决定与变动、短期的经济波动、长期的经济增长、就业、通货膨胀和国际收支等问题。当前大部分高校的宏观经济学还是采用传统的教学模式，存在诸如注重理论教学、轻实践教学；教学方式单一、学生自主学习意愿不强；考核方式偏向固定化等问题。

1.1 注重理论教学，轻实践教学

宏观经济学是理论性和实践性均比较强的一门基础课程，该课程的理论可以指导解决现实生活中的经济问题和现象。但在传统的教学中，主要以讲授抽象难懂的理论知识为主，如国民收入决定理论模型、IS-LM模型、AD-AS模型等，为了让学生能够理解清楚宏观经济学理论的内涵，任课教师往往会用大量的时间去讲解这些理论知识，尽管在一定程度上有利于学生掌握理论知识，但占据了太多的课堂时间、消耗了教师太多的精力，教师在课堂上基本没有多余的时间和精力区开展实践性教学。

1.2 教学模式单一，学生自主学习意愿不强

大多数高校的宏观经济学仍采用教师课前备课，课堂上讲授教材附带或自作的PPT，课后解答疑难问题单一的传统教学模式。这种教学模式以教师为主体，教师在课堂上讲授的内容是学生获取知识的主要途径，而且教师课堂讲授占据了大部分的课堂时间，留给学生在课堂上讨论的机会和时间并不多，学生在课堂上以被动听讲为主，导致学生自主学习意愿不强，这不利于提高学生提问、探索、思考问题的能力。传统的课堂教学深受时间和空间的限制，教师完全掌握了教学进度，学生基本上按教学大纲进行学习，自主安排学习的空间不多，这不利于激发学生学习的积极性。

1.3 考核方式偏向固定化

传统的宏观经济学考核方式主要以期末考试为主，课程成绩一般按照平时成绩（包括出勤、作业、课堂表现、期中考试成绩等）与期末考试成绩3∶7或4∶6的比例加权平均组成。这种考核方式尽管在一定程度上能够相对客观地检验学生掌握宏观经济学基本概念、原理和规律等内容的情况，但也可能存在教师在试题命题过程中因为没有为主观题和客观题设置合理的比例，而出现学生平时上课不认真听讲，通过考前死记硬背获得高分的问题，未能检验学生运用宏观经济学理论分析并解决问题的能力。传统的考核方式也未对学生的学习态度、实践能力进行考核。

2 大数据时代宏观经济学教学改革的探讨

大数据时代为宏观经济学教学带来了海量的数据和新颖的案例等资料，为宏观经济学课堂教学提供了既丰富又生动的素材，为推进宏观经济学教学改革提供了强有力的保障。在大数据时代，对宏观经济学教学进行改革，可以提高教学效率、激发学生学习兴趣、培养学生独立思考和解决问题的能力，更有利于经济管理类专业学生掌握宏观经济学基础知识，为学习国际经济学、金融经济学、财政学等后续专业课程奠定扎实的基础，并为参加研究生入学、政府机关、金融机构、高校等用人单位的招聘考试做好充分准备。

2.1 形成基于大数据的教学理念

大数据时代要求人们要形成大数据思维，同样，大数据背景下的宏观经济学课程教学改革也需要具备大数据的思维。为了形成基于大数据的教学理念，任课教师要紧紧跟随大数据时展的步伐，积极参加各种运用大数据改进教学的培训、进修，认真学数据时代先进的教学技术和方法，并不断将这些教学技术和方法引入宏观经济学课堂教学中。

2.2 多渠道丰富教学内容

第一，添加大数据时代的海量数据信息资料，丰富教学内容。传统的宏观经济学教学存在理论性较强的问题，在大数据时代，任课教师可辅之以海量数据信息资料来丰富教学内容。与纯粹理论知识教学不同，基于现实经济现象的数据案例教学更加生动有趣，更能激发学生学习的积极性，更有助于学生牢固掌握抽象的宏观经济学理论知识，并提高运用宏观经济学理论分析问题和解决问题的能力。比如，在讲授居民消费价格指数（CPI）时，可分别引入基于扫描数据、网络搜索数据、谷歌趋势（Google Trends）预测CPI等案例分析。宏观经济学课程中，所有章节的内容基本都可以通过互联网查找到大量相关的数据信息资料，利用这些资料可以更新、修订教学大纲、教案和讲义，有利于丰富教学内容，也有助于提高教学效果。

第二，增加运用大数据技术进行宏观经济分析的内容。在经济新常态下，我国经济发展面临着更加错综复杂的国内外形势和更加繁重艰巨的任务，因此，宏观经济决策对宏观经济分析提出了更高的要求。“十三五”规划纲要中指出“完善政策制定和决策机制：注重运用互联网、统计云、大数据技术，提高经济运行信息及时性、全面性和准确性”。因此，在大数据时代的宏观经济学教学改革有必要加入宏观经济分析。

传统的宏观经济分析主要通过对比宏观经济指标、构建宏观经济计量模型、仿真宏观经济动力系统，对宏观经济运行形势及其发展趋势加以判断和预测。大数据时代的数据规模大、类型多，拓宽了宏观经济分析所用数据信息的来源，并提高了数据信息获取的时效性。目前，国内外运用大数据的概念、方法和技术进行宏观经济分析的研究主要集中在宏观经济预测（尤其是现时预测）、宏观经济分析技术、宏观经济政策和宏观经济数据挖掘等领域。

第三，借助大数据时代媒体报道拓宽知识面。在学习教材的基础上，可推荐学生通过互联网；物联网；经济信息联播、经济半小时、经济信息联播等财经类电视节目；《21世o经济报道》《经济观察报》《金融时报》《经济学人》等报纸杂志的财经报道，多渠道关注宏观经济热点问题，拓宽学生的知识面。

2.3 加强实践性教学

培养学生熟练运用宏观经济学理论与方法分析国内外现实生活中的经济问题和现象是宏观经济学教学的目标。因此，任课教师在讲授理论知识和方法的基础上，更应注重实践教学。

大数据时代的宏观经济学本科实践教学，应当以培养学生的主动性和创造性为根本出发点，任课教师可以以宏观经济学理论知识和丰富的大数据资源为基础，结合与大数据相关的课题、论文，将宏观经济领域的研究思想、研究方法、研究前沿引入教学。具体而言，教师可通过引导学生如何观察现实经济问题进行选题，如何结合宏观经济学理论构建数学模型，如何查找和整理文献，如何搜集大样本的宏观经济数据，如何撰写学术论文并加以修改等方式增加研究性教学。鼓励学生积极参与到研究中，使学生在研究过程中不断学习和实践，培养学生独立思考的习惯，提高其研究学习能力。

此外，还可采取“走出去”与“请进来”相结合的战略开展实践性教学。“走出去”是指组织学生到当地的统计局、发改委、经信委等与宏观经济运行紧密相关的政府部门和互联网、金融、电信、零售等应用大数据的企业进行参观学习，加强与这些单位开展深入合作，建立校外实训实习基地，让学生真正参与宏观经济学实践活动。“请进来”是邀请这些单位既熟悉宏观经济学分析，又精通大数据分析的工作人员到学校为学生开展报告、经验交流座谈会。

2.4 采用“以学生为中心”的教学模式

大数据时代的在线教学平台、翻转课堂、微课、慕课，为实现宏观经济学教学模式，由“以教师为中心”转换为“以学生为中心”提供了保障。具体来说，教师可先根据课程标准和教学实践的要求，制作宏观经济学课程教学大纲，接着按照微课、慕课、翻转课堂等教学模式的要求，从学生学习需求的角度出发，将每章节内容制作成PPT、视频、练习题、测试题、讨论题、评分标准等资料，然后将这些资料上传至教学平台，为学生提供丰富的学习资源，也为学生提供更多自主学习的空间，这样学生可随时随地通过在线教学平台进行自主学习。

在线教学平台采用交互式的短视频学习模式，以10分钟左右的片段式多媒体视频为主，并在线完成配套的测试题，让学生在轻松有趣的环境下掌握枯燥无味的宏观经济学原理，有利于激发学生的学习兴趣，提高学习效率。在线教学平台为学生和教师、学生和学生、教师和教师之间搭建了交流平台，通过平台可以相互发表观点、交流意见、提问、解答等，有利于增加师生的互动，也有利于培养学生思考、分析和解决现实经济问题的能力。此外，在线教学平台会将学生的学习行为进行记录，并根据记忆退化曲线提醒学生哪些内容需要及时复习，进一步运用大数据技术对平台记录的学生信息进行分析，可提炼出学生的学习能力、性格特征、学习状态等信息，依此开展有针对性的个性化教育。

2.5 实施多元化考核

在大数据背景下，宏观经济学课程应采用多元化考核方式，既考核学生对宏观经济学理论知识的理解程度，也考核学生综合运用宏观经济学知识的能力，同时，也考核学生在线学习和参与宏观经济学实践教学等情况。如，其可根据教学平台记录学生完整的在线学习过程（包括每一个知识点内容的学习进度、完成配套练习和测试的情况，完成答题的时间、答题的熟练程度、答题的顺序和答题的次数等），并结合参加实践性教学的情况、对各部分内容掌握的情况、课堂表现、出勤等综合考核，给出合理的课程成绩以及相应的评价。

3 结 语

大数据时代的到来，为宏观经济学课堂教学提供大量的数据和丰富生动的案例等资料。在宏观经济学教学改革中，应紧扣大数据时展的脉搏，充分把握好大数据时代带来的有利条件，整合一切可以整合的大数据资源，合理运用翻转课堂、微课、慕课等新教学方法，更好地发挥大数据服务宏观经济学本科教学改革，不断提高教学效果。

主要参考文献

[1]白雪.大数据时代下高校应用经济学教学改革模式探析[J].经济师，2016（3）.

[2]方霞.教育大数据助力《国际经济学》课堂教学改革[J].金融理论与教学，2016（3）.

[3]卢盛峰.大数据背景下《财政学》本科教学改革探析[J].湖北经济学院学报：人文社会科学版，2015（2）.

[4]朱建平，李秋雅.大数据对大学教学的影响[J].中国大学教学，2014（9）.

[5]刘帆.大数据时代经管类专业管理统计学教学改革研究[J].中国管理信息化，2016（15）.

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一、新生研讨课的发展及现实困境

（一）发展

新生研讨课（Freshman Seminar）是一种面向大学新生开设的小班研讨课程，由学科领域专家教授主导授课，依托课程设置的科研主题，通过小组交流讨论、精英座谈、教师精讲等方式完成教学任务。新生研讨课起源于德国，但具有现代意义的新生研讨课被普遍认为是1959年在哈佛大学开设的。国外对新生研讨课的研究始于20世纪70年代，在美国国家资源中心（The National Resources Centre，NRC）和博耶委员会（The Boyer Commission）的推动下，于20世纪90年代达到[1]。调查研究的内容涉及新生研讨课的发展历史、课程目标、师生准入条件、课程模式、课程内容、网络平台、课程管理和评价、师资培训、财政支持等方面。2003年，清华大学率先在我国引入该教学模式，之后，不少研究型大学相继开设类似课程。作为一种研究型教学的有效手段，新生研讨课正受到我国高等教育界的关注。

新生研讨课通过有效促进学生的“学习投入”，构建以学生和教师为主体的多重学术研究团队，探索师生互动、问题研究、团队合作等教学模式，有助于增强学生的校园适应能力、积累学术经验，以及有效实现学术性转换。美国2009年新生研讨会全国性问卷（2009 National Survey of First-Year Seminars）结果显示，新生研讨课在提升学生保留率、增强学生之间联系、有效利用校园服务设施、增强师生课外互动、提升学生学术能力和满意度等方面发挥了积极作用。[2]

（二）现实困境

1.教师准入条件与名师授课精力有限的困境

为了实现良好的专业引导，新生研讨课通常由专家或教授负责。例如，清华大学2003年开设的首批新生研讨课全部由32名教授负责，其中31名为博士生导师；南京大学新生研讨课的主讲教师95%为院士、长江学者、国家级教学名师、学科带头人等[3]。一方面，专家或教授对学科有更好的诠释和把握，同时能为新生树立良好的楷模；另一方面，由专家或教授授课能够增强学生的专业信念。但是，目前各大高校的学术精英往往承担着繁重的科研任务，时间及精力十分有限，而新生研讨课的课前教学设计、课中互动把控及课后指导评判都需要教师投入大量的精力，不少专家或教授深感分身乏术。

2.自主学习要求与“灌输式”教学习惯的困境

新生研讨课的教学目的在于通过教师改变传统教学模式，激活学生的自主学习能力，使学生掌握学术技巧、有效利用学校资源及服务、营造学术氛围、培育探索精神。但是，目前大多数大学新生，在高中传统教学方式的影响下，习惯于“填鸭”式教学，对于主动解决问题、发散性思考、参与式研讨等方式难以适应。同时，由于缺少对开课教师的相关培训、新教学背景下教学理论及方法的有效指导，以及师资缺乏，不少高校的新生研讨课仍以“大班”模式进行教学，大多数教师仍然停留在传统讲授式教学模式上，“研讨”课程名不副实。

3.课程模式创新性与科学评价体系缺失的困境

我国不少高校结合自身特点，对新生研讨课进行了不少创新及尝试。如清华大学打破专业和教材限制，新生可以自由选择一门研讨课程，鼓励交叉学科选题，在教授的指导下进行辩论和写作训练；南京大学新生研讨课有学科导引式、前沿专题式、实践探索式和跨学科式四种类型；中国人民大学则给予授课教师更大的教学支持，给每位教师发放一定的活动经费，实现师生互动、思想沟通及学术交流[4]。这些创新有利于发挥教师的自主性，但也使得教学效果难以把控，科学的课程评估体系的缺失直接影响了课程的可持续发展。而且由于其他课程仍采用传统教学模式，探究式学习方法对于后续课程的影响及关联性难以评判。

4.教改热情高涨与开课动力不足的困境

高等教育注重培养学生的独立创新精神，更注重其自主学习能力的掌握及批判性思维的形成。新生研讨课是以讨论为主要授课方式的小型课堂，以建立团体为重点，促使学生和教师相互交流，通过激发学生学习热情、培养学术品质、帮助学生了解大学学习阶段的特点，初步体验探究学术命题的乐趣和方法。作为一种打破传统的创新教学模式，新生研讨课在我国备受高校及教育学界的推崇，被认为是最有效的新生教育途径，已经成为高校改革的亮点。大多数学生由于缺乏启发学习、互动学习的必要训练，在整个课程中十分被动，加之其他课程的学习压力，参与热情有限。同时，不少学校对于新生研讨课的教学资源配置、评价制度改革、教学观念转变等方面的支持力度有限，教参与的主动性低。

二、大数据语境下新生研讨课的组织