大數據方向研究生體系研究論文

　　第1篇：大數據時(shí)代下的研究生教育質(zhì)量評價(jià)體系研究

　　一、引言

　　隨著(zhù)研究生數量大幅增長(cháng)，研究生教育質(zhì)量信息數據也越來(lái)越龐大。如何處理這些海量的研究生質(zhì)量信息也成為教育管理者難以解決的問(wèn)題。傳統的研究生教育質(zhì)量評價(jià)體系只能宏觀(guān)地描述研究生的教育情況，這種描述不能將研究生教育質(zhì)量數據的動(dòng)態(tài)特性呈現出來(lái)。華東師范大學(xué)校長(cháng)俞立中教授在接受采訪(fǎng)時(shí)說(shuō)：“信息化不是一個(gè)技術(shù)，也不是一個(gè)技術(shù)的推廣，而是一種管理理念�！边@句話(huà)啟示我們信息時(shí)代下，可以將信息技術(shù)與教育管理理念相結合，提出更好的學(xué)生教育質(zhì)量評價(jià)體系。大數據技術(shù)就是這些信息技術(shù)其中之一。大數據即一般軟件工具難以捕捉、管理和分析的海量數據，通過(guò)對海量數據的交換、整合、分析，發(fā)現新的知識、創(chuàng )造新的價(jià)值，帶來(lái)“大知識”、“大科技”、“大利潤”和“大發(fā)展”。在大數據時(shí)代下，應用于商業(yè)領(lǐng)域的大數據技術(shù)給了我們啟發(fā)，如果將大數據技術(shù)應用于研究生教育質(zhì)量評價(jià)體系，可動(dòng)態(tài)地跟蹤研究生教育的相關(guān)信息，對信息進(jìn)行分析綜合，預測學(xué)生在培養過(guò)程中不同方面的發(fā)展趨勢。

　　二、研究生教育信息管理數據

　　研究生教育數據主要包含教學(xué)運行數據、社交活動(dòng)記錄數據、基礎條件數據、畢業(yè)生質(zhì)量數據等。這些數據與傳統數據相比具有動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)、量大的特點(diǎn)，對于如何處理海量數據查詢(xún)效率的問(wèn)題已經(jīng)迫在眉睫。隨著(zhù)研究生人數的大幅度增加，管理這些教育數據的過(guò)程也越來(lái)越復雜，學(xué)生的發(fā)展趨勢也變得難以預測。為了解決這些問(wèn)題，我們可以通過(guò)利用數據挖掘技術(shù)挖掘出研究生教育的相關(guān)信息，及時(shí)、全面、更加細�；�地關(guān)注學(xué)生教育質(zhì)量，并對未來(lái)可能發(fā)生的情況做出預警。

　　隨著(zhù)計算機技術(shù)的飛速發(fā)展，利用數據挖掘技術(shù)，可以將學(xué)生的教育信息更加及時(shí)地反映出來(lái)，并利用數據的動(dòng)態(tài)變化可以預測出數據的未來(lái)發(fā)展趨勢。大數據時(shí)代的到來(lái)，讓所有社會(huì )科學(xué)領(lǐng)域能夠借由前沿技術(shù)的發(fā)展從宏觀(guān)群體走向微觀(guān)個(gè)體，讓跟蹤每一個(gè)人的數據成為了可能，從而讓研究“人性”成為了可能。而對于教育研究者來(lái)說(shuō)，我們將比任何時(shí)候都更接近發(fā)現真正的學(xué)生[5]。這將使教育研究領(lǐng)域從宏觀(guān)整體走向微觀(guān)個(gè)體，實(shí)現“個(gè)性化”教育。

　　例如，我們可以通過(guò)采集學(xué)生進(jìn)出門(mén)禁系統的數據進(jìn)行研究生行為模式挖掘，判斷學(xué)生是否在校內、是否按時(shí)進(jìn)出教學(xué)樓、食堂消費消息提示是否經(jīng)常吃早餐、及時(shí)判斷學(xué)生的學(xué)習狀態(tài)等；另外，通過(guò)采集研究生學(xué)業(yè)數據的分析，可以進(jìn)行學(xué)術(shù)成績(jì)的預警和判斷，根據不同課程的成績(jì)及階段性的成果，預測學(xué)生在研究期間能獲得的學(xué)術(shù)成果，有針對性地進(jìn)行科研計劃的調整；在研究生就業(yè)階段的數據分析也可以對學(xué)生的就業(yè)情況進(jìn)行跟蹤和分析，通過(guò)在研究生階段的學(xué)習數據及學(xué)生就業(yè)情況數據，挖掘出研究階段的成績(jì)與就業(yè)發(fā)展情況之間的聯(lián)系，有利于預測在校學(xué)生的就業(yè)發(fā)展情況，便于給出更為適合的就業(yè)指導。

　　三、大數據時(shí)代下的研究生教育質(zhì)量評價(jià)體系內容

　　傳統的研究生測評體系只能宏觀(guān)地整體地詮釋研究生教育情況，用于教育政策決策。然而想獲得微觀(guān)、個(gè)體的研究生教育情況則需要將大數據技術(shù)應用到研究生教育質(zhì)量評價(jià)體系中。在大數據時(shí)代下，研究生教育質(zhì)量體系應當增添其他方面內容。

　　研究生的教育信息數據是動(dòng)態(tài)的，利用大數據技術(shù)可以將這種動(dòng)態(tài)表現出來(lái)。如跟蹤學(xué)生的學(xué)業(yè)情況，將學(xué)生每一時(shí)刻的學(xué)習及科研成果和該學(xué)生的行為模式結合起來(lái)，描述出該學(xué)生學(xué)業(yè)方面的動(dòng)態(tài)過(guò)程和最后畢業(yè)時(shí)可能產(chǎn)生的結果。將這二者的聯(lián)系用于與現在校學(xué)生作對比，預測現在校學(xué)生未來(lái)學(xué)業(yè)情況。

　　具體地說(shuō)，比如現在有一個(gè)學(xué)生平時(shí)不總去實(shí)驗室、圖書(shū)館，考試成績(jì)不理想，他現階段的學(xué)業(yè)情況剛好跟一個(gè)完不成科研任務(wù)而影響畢業(yè)的學(xué)生的學(xué)業(yè)情況很相似，那么就可以預測出這個(gè)學(xué)生也很有可能不能畢業(yè)。這樣就可以及時(shí)地提醒該學(xué)生要抓緊學(xué)習，以免影響畢業(yè)。利用大數據技術(shù)跟蹤學(xué)生的學(xué)業(yè)情況可以及時(shí)有效地在未發(fā)生錯誤的情況下對學(xué)生進(jìn)行提醒或警告。

　　學(xué)生畢業(yè)之后，跟蹤學(xué)生職業(yè)的發(fā)展數據，不僅僅跟蹤學(xué)生到哪里就業(yè)，還要跟蹤學(xué)生畢業(yè)后十年或是二十年的職業(yè)發(fā)展數據。這些職業(yè)發(fā)展數據要包括學(xué)生職場(chǎng)生涯中的每一次升職、每一次提薪和每一次跳槽。同樣，數據中還應包括學(xué)生在職場(chǎng)中遇到的失敗，比如降職或是被解雇。將描述出的學(xué)生職業(yè)發(fā)展的動(dòng)態(tài)信息與學(xué)生從入學(xué)以來(lái)整個(gè)研究生期間的教育信息聯(lián)系起來(lái)，分析這兩者的關(guān)系，以此為依據找到在校學(xué)生中和就業(yè)相掛鉤的學(xué)生，可以提前有意識地培養這些學(xué)生，提高就業(yè)質(zhì)量。對于其他學(xué)生可以起到預警的作用，使學(xué)生提前了解到自己現階段的學(xué)習和工作方式對今后的就業(yè)可能會(huì )產(chǎn)生不利的影響，并給予及時(shí)的糾正或完善，提高就業(yè)率。

　　四、大數據挖掘技術(shù)在學(xué)生質(zhì)量評估體系中的應用

　　數據挖掘是一個(gè)利用各種分析工具在海量數據中發(fā)現模型和數據之間關(guān)系的過(guò)程，這些模型和關(guān)系可以被企業(yè)用來(lái)分析風(fēng)險、進(jìn)行預測[6]。數據挖掘是一門(mén)交叉性學(xué)科。數據挖掘過(guò)程經(jīng)過(guò)數據收集、數據處理、數據變換、數據挖掘、模式評估、知識表示一系列的過(guò)程。該過(guò)程不是一次完成的，其中的一些步驟或整個(gè)過(guò)程都是經(jīng)過(guò)數次數次或反復進(jìn)行的。采用的算法非常多，比較常見(jiàn)的有：關(guān)聯(lián)規則方式、決策樹(shù)方法方式、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方法方式、粗糙集方式、遺傳算法、模糊論方法、可視化技術(shù)等。

　　1.關(guān)聯(lián)規則算法在研究生教育質(zhì)量測評體系中

　　的應用。關(guān)聯(lián)規則算法可以運用在研究生的學(xué)業(yè)數據挖掘中。關(guān)聯(lián)規則算法可以分析出不及格課程之間存在的緊密的相關(guān)性。具體表現為某幾科課程成績(jì)同時(shí)不及格的情況下，其他一些課程成績(jì)不及格的機率很大。關(guān)聯(lián)規則算法還可以分析出一些較為基礎的課程對其他課程的學(xué)習影響很大，學(xué)習好這幾門(mén)課程對于學(xué)習好其余課程有很大的幫助。這種分析課程之間的相關(guān)性的算法對于降低學(xué)生的掛科機率，提高學(xué)生的課程成績(jì)有很大幫助。

　　2.決策樹(shù)分類(lèi)算法在研究生教育質(zhì)量測評體系

　　中的應用。利用決策樹(shù)分類(lèi)理論構建研究生教育質(zhì)量測評決策樹(shù)，實(shí)現教育質(zhì)量測評定性分析。從決策樹(shù)中可以看出，在具有某種優(yōu)勢的.群體中，具有另一種優(yōu)勢的人占很大比例。這樣可以推斷出具有前一種優(yōu)勢的人一般都具有后一種優(yōu)勢。利用決策樹(shù)分類(lèi)算法可以分析出不同性質(zhì)的就業(yè)方向的研究生一般具有的優(yōu)勢，以及讀博深造的研究生一般具有的優(yōu)勢。這樣可以根據分析結果提前對現在校研究生的就業(yè)和讀博的適合度進(jìn)行大體上的判斷。決策樹(shù)分類(lèi)算法為學(xué)生規劃畢業(yè)后的發(fā)展方向提供有力的輔助決策作用。

　　3.采用k-means算法的聚類(lèi)挖掘在研究生教育質(zhì)

　　量測評體系中的應用。采用k-means算法的聚類(lèi)挖掘能分析出某一群體的特征行為。應用在研究生教育質(zhì)量測評體系中，可以分析出現學(xué)業(yè)警告或是就業(yè)困難的學(xué)生群體的行為特征，以及科研方面有較大成果或是就業(yè)質(zhì)量較好的學(xué)生群體的行為特征。利用這些行為特征能夠預測現在校學(xué)生的未來(lái)發(fā)展趨勢，對于可能會(huì )出現學(xué)業(yè)警告或是就業(yè)困難的學(xué)生可以起到預警作用，而對于未來(lái)發(fā)展可能比較好的學(xué)生，學(xué)�？梢蕴崆坝幸庾R地培養。

　　五、結束語(yǔ)

　　本文探討了大數據技術(shù)在研究生教育質(zhì)量評價(jià)體系中的應用，以此實(shí)現對研究生教育信息的動(dòng)態(tài)化、細�；�描述。研究生教育數據每年在成倍地增長(cháng)，信息的復雜性也在逐年提升，應用大數據技術(shù)在這些繁雜的數據信息中提取有價(jià)值的信息并對數據信息分析綜合得到衍生信息是研究生教育質(zhì)量評價(jià)體系很有前景的一個(gè)發(fā)展方向。應用大數據技術(shù)可以實(shí)現對每個(gè)學(xué)生的教育質(zhì)量的微觀(guān)、個(gè)體化跟蹤和未來(lái)發(fā)展的預測，對于可能出現問(wèn)題的學(xué)生起到了及時(shí)的警告作用。大數據技術(shù)為研究生的學(xué)業(yè)培養及就業(yè)指導提供了有力的依據，已成為研究生教育質(zhì)量評價(jià)體系中不可或缺的一部分。

　　第2篇：大數據背景下基于PBL的非英語(yǔ)專(zhuān)業(yè)研究生公共英語(yǔ)教學(xué)改革探索

　　隨著(zhù)大數據在英語(yǔ)教學(xué)中的使用，PBL（problem-based？learning）以“問(wèn)題為導向，以學(xué)生為中心”教學(xué)方法也日漸流行。但是基于大數據以探索PBL的英語(yǔ)教學(xué)改革則較為鮮見(jiàn)。本文擬聚焦北京某藝術(shù)類(lèi)院校研究生公共英語(yǔ)教學(xué)，結合實(shí)例探索大數據背景下基于PBL的英語(yǔ)教學(xué)改革研究與實(shí)踐。

　　一、大數據在國內外教育中的應用現狀

　　“大數據”作為一種新技術(shù)架構，通過(guò)高速捕捉和發(fā)現分析，從大容量數據中獲取價(jià)值，其內涵概括為4個(gè)英文字母，即volume（數據量大）、variety（數據種類(lèi)多）、velocity（數據生成快）和value（數據低密度，大價(jià)值）。大數據在英語(yǔ)教學(xué)中，為教學(xué)資源的共享、自主學(xué)習的監控以及教學(xué)效果的評估創(chuàng )造了條件，更為滿(mǎn)足學(xué)生職場(chǎng)需求的PBL英語(yǔ)教學(xué)改革提供了技術(shù)保障。國外目前針對大數據的研究主要集中在對教育數據挖掘、學(xué)習分析、個(gè)性化教育、教育方式的改善、學(xué)習策略探討、教育管理方式的改變、大數據對于教育的推動(dòng)作用、數據驅動(dòng)以及對圖書(shū)館建設、對教與學(xué)需求、評價(jià)方法的影響等方面。

　　美國和英國高等教育研究都表明，采用大數據探索性地分析學(xué)生在線(xiàn)課程學(xué)習、提交作業(yè)、同學(xué)交流及測試結果等，可以幫助教師針對學(xué)生的具體情況，及時(shí)提出改進(jìn)意見(jiàn)，給出干預性指導，從而改進(jìn)教學(xué)。美國的“夢(mèng)盒學(xué)習”（DreamBoxlearning）公司和“紐頓”（Knewton）公司，已經(jīng)成功創(chuàng )造并發(fā)布利用大數據的適應性學(xué)習系統，為數百萬(wàn)名學(xué)生提供滿(mǎn)足職業(yè)需求的個(gè)性化學(xué)習服務(wù)，也使學(xué)校借助大數據提高學(xué)生學(xué)習效果，降低教學(xué)成本。美國紐約麥格勞·希爾（McGraw-Hill）公司和英國倫敦培生（Person）集團共同開(kāi)發(fā)的“課程精靈”系統，能夠跟蹤學(xué)生的學(xué)習進(jìn)展，并顯示學(xué)生學(xué)習參與度和學(xué)習成績(jì)等大量數據信息。相比之下，國內少數學(xué)者從理論層面提出了大數據學(xué)習分析在考試評價(jià)和促進(jìn)高校教師專(zhuān)業(yè)發(fā)展等方面的應用。也有部分企業(yè)利用大數據從事在線(xiàn)教育，全程追蹤學(xué)生學(xué)習軌跡的梯子網(wǎng)，隨時(shí)跟蹤學(xué)生的學(xué)習過(guò)程，提出有針對性的學(xué)習方案。另外，猿題庫基于大數據技術(shù)推出“智能練習”產(chǎn)品，通過(guò)匹配答題情況和考試要求，向學(xué)生推薦強化題型，記錄答題過(guò)程，實(shí)時(shí)評估能力變化。綜上所述，國內外針對研究生英語(yǔ)教學(xué)借助大數據實(shí)施，以求職為導向探索相對鮮見(jiàn)。

　　二、大數據背景下基于以導向的PBL非專(zhuān)業(yè)研究生英語(yǔ)教學(xué)實(shí)踐

　　大數據背景下基于PBL的非專(zhuān)業(yè)研究生英語(yǔ)教學(xué)，旨在教學(xué)中充分利用現有的英語(yǔ)教學(xué)平臺和資源庫，借助網(wǎng)絡(luò )對學(xué)生的學(xué)習過(guò)程進(jìn)行監控，包括針對學(xué)習時(shí)間、學(xué)習進(jìn)度以及學(xué)習效果的跟蹤和記錄、整理和統計，反饋和思索。注重將課堂內外的英語(yǔ)學(xué)習與未來(lái)就業(yè)以服務(wù)社會(huì )的宗旨緊密結合，更新教學(xué)理念、充實(shí)教學(xué)內容、創(chuàng )新教學(xué)方法、改變測評體系；最終提升教學(xué)效果，實(shí)現學(xué)以致用，滿(mǎn)足就業(yè)需求。下面不妨以北京某藝術(shù)類(lèi)院校研究生英語(yǔ)第十單元的教學(xué)為例，探索大數據背景下基于PBL的英語(yǔ)教學(xué)。

　　1.教學(xué)理念的更新與教學(xué)內容的拓展

　　在研究生英語(yǔ)教學(xué)中，教師要時(shí)刻以學(xué)生為中心，不斷更新教學(xué)理念，使教學(xué)的每個(gè)環(huán)節都服務(wù)于學(xué)生未來(lái)發(fā)展。教師應在第一節課主動(dòng)向學(xué)生介紹自己的學(xué)術(shù)經(jīng)歷和正在進(jìn)行的科研課題，加強師生之間的相互了解，啟發(fā)學(xué)生思考英語(yǔ)學(xué)習的目的，為今后參與導師課題與求職就業(yè)及早準備。同時(shí)，教師把本學(xué)期英語(yǔ)學(xué)習內容（紙質(zhì)教材和網(wǎng)絡(luò )自主學(xué)習教材）分別介紹給大家，具體解釋兩種教材并用的原因，鼓勵學(xué)生借助網(wǎng)絡(luò )，隨時(shí)隨地自主學(xué)習，而教師則通過(guò)教學(xué)平臺收集的大數據，對學(xué)生學(xué)習情況給予及時(shí)反饋。

　　在明確教學(xué)目的與學(xué)習內容的前提下，根據教學(xué)需要調整課本教授順序，把第10單元（TheRoleofEducation大學(xué)的作用）作為研究生英語(yǔ)學(xué)習的第一課，邀請學(xué)生以小組為單位登陸國內外高校網(wǎng)站，收集匯總不同專(zhuān)業(yè)的課程，對比自己專(zhuān)業(yè)課程的設置和培養模式，幫助學(xué)生加強課堂知識內化，拓寬國際視野，提升語(yǔ)言學(xué)習的`時(shí)效性。事實(shí)上，正如某學(xué)生在交談中提到：“這樣的課堂有意思，我在老師的要求下查閱網(wǎng)絡(luò )資源有很多新收獲，我開(kāi)始認真思考未來(lái)的求職就業(yè)�！�

　　2.教學(xué)方法的創(chuàng )新與測評手段的推進(jìn)

　　大數據時(shí)代需要變更傳統教學(xué)模式，打造集線(xiàn)上與線(xiàn)下相結合的教學(xué)方法，注重學(xué)生理論與實(shí)踐綜合能力的培養。不妨仍以第十單元的教學(xué)為例，要求學(xué)生對國內外知名大學(xué)校長(cháng)在研究生開(kāi)學(xué)典禮上的講話(huà)搜集整理，學(xué)生通過(guò)對比國內高校（清華大學(xué)、南開(kāi)大學(xué)、北京航空航天大學(xué)）與國外高校（哈佛大學(xué)、芝加哥大學(xué)、普林斯頓大學(xué)）校長(cháng)在開(kāi)學(xué)典禮上講話(huà)內容的不同，教師啟發(fā)學(xué)生結合實(shí)際，從不同角度看待國內外教育的差異，理性看待我國研究生教育現狀，啟發(fā)學(xué)生認真審度自己的研究生生活，為未來(lái)求職就業(yè)或專(zhuān)業(yè)發(fā)展及早打算。教師只有秉承關(guān)注人、關(guān)注人的發(fā)展（認知心理和非認知心理的發(fā)展），才能以“不變”的理念智慧去應對“萬(wàn)變”情景，從而靈活地選擇運用各種方法。

　　研究生學(xué)習自覺(jué)程度相對較好，但是同樣也需要一套完整合理的形成性評價(jià)體系。網(wǎng)絡(luò )作業(yè)每周至少一課，要求學(xué)生在上課前必須完成，并由各小組長(cháng)將問(wèn)題匯總給班長(cháng)，通過(guò)QQ直接上傳。教師結合學(xué)生提出問(wèn)題的深度和難度對學(xué)生給以評價(jià)，并在課堂上啟發(fā)、引導和追問(wèn)，最終盡可能使問(wèn)題在同學(xué)中得以解決。具體過(guò)程包括問(wèn)題線(xiàn)索的鎖定、問(wèn)題的關(guān)鍵點(diǎn)以及問(wèn)題的解決辦法，甚至字典的查閱與語(yǔ)法知識的鞏固和文化差異的解讀。同時(shí)，充分利用大數據，隨時(shí)公開(kāi)學(xué)生的學(xué)習過(guò)程和結果。形成性評估占總成績(jì)的50%，其中網(wǎng)絡(luò )學(xué)習任務(wù)占30%，課堂表現占5%、網(wǎng)絡(luò )寫(xiě)作成績(jì)占10%、小組研究任務(wù)展示占5%；終結性評估占50%，在每學(xué)期課程結束時(shí)統一進(jìn)行水平考試。令筆者欣喜的是，在抽查過(guò)程中發(fā)現，無(wú)論是凌晨4點(diǎn)，還是晚上12點(diǎn)，無(wú)論是在宿舍或采風(fēng)在外，隨時(shí)隨地都有通過(guò)網(wǎng)絡(luò )自主學(xué)習的學(xué)生。

　　3.圍繞就業(yè)提升學(xué)生英語(yǔ)實(shí)踐能力

　　基于“問(wèn)題為導向和自主學(xué)習”P(pán)BL英語(yǔ)教學(xué)，完成第10單元的學(xué)習之后，教師啟發(fā)學(xué)生通過(guò)搜索校園網(wǎng)上的新聞報道來(lái)思考本校教學(xué)與科研的融合點(diǎn)，諸如博士項目和藝術(shù)類(lèi)人文社科重點(diǎn)項目的申報成功，聯(lián)合國教科文組織官員參觀(guān)學(xué)校民族服飾博物館，學(xué)校舉辦的敦煌藝術(shù)展、韓國“母親的香氣”拼布藝術(shù)展、以及開(kāi)設的中華文化傳習館等，所有這些信息都使學(xué)生逐步認識到民族服飾博物館與中關(guān)村創(chuàng )新科技園區是學(xué)�！爱a(chǎn)學(xué)研”結合的載體，學(xué)生應該圍繞職業(yè)發(fā)展促使英語(yǔ)實(shí)踐能力提升。教師隨即結合學(xué)生的需求，利用博物館和創(chuàng )新園區服飾文化資源，組織學(xué)生學(xué)習展品的英漢對照講解，義務(wù)承擔英文講解員，在理解中華燦爛服飾文化中增強民族自信和社會(huì )責任感。實(shí)踐證明，諸如此類(lèi)的英語(yǔ)實(shí)踐，使學(xué)生增強了對所學(xué)專(zhuān)業(yè)的理解，在對比服飾文化差異中增強傳統文化自信。外語(yǔ)系中西服飾文化方向的研究生嘗試在網(wǎng)絡(luò )上購買(mǎi)桑蠶絲、香云紗等面料和各色牛皮，自己設計，跨專(zhuān)業(yè)合作，完成了扎染絲巾、打制牛皮手包、編制頗具傳統特色的精美項圈和手環(huán)、縫制改良旗袍等等，所有這些在學(xué)校的創(chuàng )新園區以及北京愛(ài)琴海等地銷(xiāo)售，顧客甚至登門(mén)定制。

　　隨著(zhù)研究生課余時(shí)間經(jīng)常參加各類(lèi)學(xué)術(shù)會(huì )議和學(xué)校的各類(lèi)展覽，筆者啟發(fā)學(xué)生針對首都高校女教師的著(zhù)裝進(jìn)行調查研究，并適時(shí)給以指導幫助，完成的調查報告獲北京市教工委社會(huì )調查實(shí)踐成果二等獎。

　　三、非專(zhuān)業(yè)研究生英語(yǔ)教學(xué)實(shí)踐的反思與啟示

　　大數據是未來(lái)教育的根基。首先，大數據背景下的研究生英語(yǔ)中，教師通過(guò)分析和統計學(xué)生群體或個(gè)體對不同知識點(diǎn)的掌握情況，及時(shí)量化跟蹤學(xué)生的學(xué)習過(guò)程，調整教學(xué)節奏。其次，教師在組織課堂討論，啟發(fā)學(xué)生思考的過(guò)程中一定要把握好“度”，結合實(shí)際靈活處理，適可而止，留給學(xué)生足夠的面子和思考余地。同時(shí)，教師還要將每個(gè)教學(xué)單元的處理當作一個(gè)研究課題，單元的總結要求小組分工合作，共同按成，并通過(guò)云平臺的使用和對學(xué)生學(xué)習數據的追蹤和匯總，透過(guò)現象看本質(zhì)，挖掘數據背后學(xué)生學(xué)習中存在的問(wèn)題，換位思考以幫助學(xué)生解決問(wèn)題，切忌以偏蓋全，杜絕“只認數據不認人”。事實(shí)上，受益于大數據提供的極具價(jià)值的反饋信息，教師也因身兼學(xué)習者的角色而不斷學(xué)習。教育不再被視為主要由教師向學(xué)生傳遞知識的單項過(guò)程，而成為一種將為包括學(xué)生在內的每一個(gè)人提供學(xué)習、提高和發(fā)展機會(huì )的場(chǎng)所。

　　四、結論

　　大數據時(shí)代，我們既通過(guò)日常網(wǎng)絡(luò )活動(dòng)成為“大數據”的生產(chǎn)者，也在搜集、處理以及挖掘數據價(jià)值的過(guò)程中成為“大數據”的消費者。研究生公共英語(yǔ)教學(xué)正是基于PBL（以問(wèn)題為導向，以學(xué)生為中心），借助大數據，在教學(xué)理念、教學(xué)內容、教學(xué)方法和評估體系方面不斷創(chuàng )新，使研究生教學(xué)質(zhì)量穩步提升。

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