教学视频观看频率分析

选取物流管理2015 级、2016 级和2017 级学生对“定量订货法”知识点教学视频的观看数据为分析对象，图3 中分别统计了3 个年级6 个班的学生对该知识点视频的最高观看率、最低观看率和平均观看率。6 个班中最高观看率最高为1216%，即该生对此视频观看了12遍之多，最低的最高观看率也有180%，最高的平均观看率为203%，最低的平均观看率为109%，说明该知识点有一定的难度，“定量订货法”对于大一新生来说确实为较难的知识点。

图3 中还可发现，无论最高观看率教育部在《关于加强高职高专教育人才培养工作的意见》中明确提出，高等职业院校是“培养拥护党的基本路线，适应生产建设、管理、服务第一线需要的德、智、体、美等方面全面发展的高等技术应用性专门人才”。我们的专业建设、课程建设都应该体现这一目标。因此我在讲授《变形测量》这门课的实训课时，紧紧围绕培养一线会操作、动手能力强，理论与实践紧密结合这一主线，实训项目完全模拟现场实际，通过真题实做，使学生零距离上岗，快速适应工作岗位。下面是我多年来在教学实践过程中的探索与实践。基于真题实做的《变形测量》实训课的探索与实践

还是平均观看率都在逐渐降低，说明学生对该课程的重视程度在下降，教师们还应关注学生的学习态度。对学生学习数据进行相关性分析，可以了解学生对重难点的掌握程度，为教学策略提供辅助决策支持，合理调整线下教学进度，提升教学效果。

4. 结论“数据驱动学校，分析改变教育”的大数据时代已经来临，利用教育数据挖掘技术和学习分析技术，构建教育领域相关模型，探索教育变量之间的相关关系，为教育教学决策提供有效支持将成为未来教育的发展趋势。在2012 年和2013 年《新媒体联盟地平线报告（高等教育版）》中提到，云计算和大规模开放网络课程是影响未来五年高等教育信息化趋势的重要技术和推动力。在线开放课程教学过程中累计了大量的教育数据，目前，教师们对这些数据资源的应用大多还局限于简单查询和统计，缺少“以生为本”的深层次的数据挖掘、分析和应用。这些数据隐含了诸多的学生学习行为特点和教师教学习惯，如果能够充分发掘教育数据背后隐藏的现象规律，教师们便能够更有针对性地开展个性化培养，更有效地制定人才培养方案，为在线开放课程的建设与应用向着规范化、高效化、个性化、智能化的发展助力。教育数据是重要的战略资本，探索高职院校教育数据挖掘，引导教师将实际教学经验与客观教学数据有机结合，促进教学改革，创新教学方法，提高教学效果，提升高职院校人才培养质量。基金项目：本研究系2017 年度常州信息职业技术学院高等职业教育教学改革课题，课题名称：教育数据挖掘在提高在线开放课程教学质量中的实践与探索，课题号：2017CXJG11。（作者单位：常州信息职业技术学院）