[摘       要]  针对目前职业院校教学模式存在的问题，基于云平台，创建“智慧课堂”，，提出了“线上线下混合，课内课外互补”的“6化5式”智慧课堂教学模式，建设适应智能化教学平台的丰富的动态教学资源库，创新全过程评价反馈体系，实现教学过程全监控和全程留痕，真正实现课堂教学管理的智能化。
　　[关   键   词]  “智慧课堂”;“6化5式”;教学模式;大数据分析
　　[中图分类号]  G712           [文献标志码]  A           [文章编号]  2096-0603（2020）03-0190-02
　　 2015年国务院发布36号文《关于深化高等教育创新创业教育改革的实施意见》提出，到2020年建立健全课堂教学、自主学习，要运用大数据技术，掌握不同学生的学习需求和规律，为学生自主学习提供更加丰富多样的教育资源，改革考试考核内容和方式。
　　 随着云计算、大数据、移动互联网、人工智能等信息技术的发展与应用，“互联网+”与教育的融合渗透不断深入，以全体学生的学习与发展为中心，利用“互联网+”的思维和技术，打造富有智慧的学习环境，为学习者提供智慧、高效的教育服务，促进学生个性化成长和智慧发展的智慧化教育成为教育行业的大势所趋，基于智慧化教育课堂的教学改革势在必行。
　　 一、高职院校现有教学模式现状分析
　　 近十多年来，随着互联网科学技术的不断发展，先后出现了“微课”“翻转课堂”“慕课”“云课堂”“智慧课堂”等多种教育教学形式。2017年是中国的智慧元年，人工智能进入大众视野，基于云课堂的“智慧课堂”成为教育信息化研究的新的热点问题。在教育信息化迈向教育智能化的趋势下，科学技术的发展时刻变革着教育教学系统的结构和形态，推动着教育教学模式的改革。目前，国内高职院校现有的教学模式普遍存在以下问题：
　　 1.受时间和空间所限，学生的学习方式较为单一，缺乏学习兴趣，自主探究式学习能力差。
　　 2.受生源质量和数量的影响，教学过程中存在学情分析不到位、师生互动不及时、学习指导缺乏针对性等问题，从而导致课堂教学效率不高，不能精准地“因材施教”。
　　 3.受客观和人为因素影响，教学评价反馈不及时、不全面、不规范、不科学。
　　 因此，在“互联网+”时代背景下，探索大数据、人工智能等新技术对传统教学的结构性变革，构建新型的智慧化课堂，研究并实践基于“智慧课堂”的新型教学模式，对高等职业教育的教学改革将产生积极的推动作用。
　　 二、基于“智慧课堂”的高职教学模式研究的必要性与可行性
　　 1.政策支撑：在“互联网+”的大环境下，国家陆续出台一系列政策，为新型教学模式的发展提供强有力的政策支持。
　　 2.网络环境支撑、移动智能终端的普及，为“智慧课堂”融入日常教学之中提供便利。
　　 2018年，CNNIC发布第41次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2017年12月，我国网民规模达7.72亿，其中，手机网民规模达7.53亿，网民手机上网比例继续攀升。在高职院校中，学生使用手机的比例达到100%，学生对智能手机的依赖越来越高，在这种环境下，将智能化教学引入院校日常教学之中是大势所趋。
　　 3.硬件条件支撑和先进技术保障，为“智慧课堂”的实践与维护保驾护航。
　　 我校实施信息化品牌战略建设山东省计算中心章丘分中心，为“智慧课堂”平台的创建奠定基础。校企合作单位拥有一流的科研水平，在高性能计算、云计算和大数据等多个领域处于国内前列水平，使用先进的云计算、大数据分析技术，为研究实施提供先进技术保障。
　　 综上所述，本文的研究紧跟政策形势，实用性强，技术有保障，实施过程可操作，预期目标明确，是可行的。
　　 三、“智慧课堂”的总体架构与新型教学模式研究
　　 基于云计算中心，创建“智慧课堂”平台，建设动态教学资源库，探索“线上线下混合，课内课外互补”的“6化5式”“智慧课堂”教学模式，即：构建具有“学情分析全程化、智能推送全程化、数据留痕全程化、学习监控全程化、师生互动全程化、评价反馈全程化”的“6化”“智慧课堂”教学平台，探索实践“问题导向式、自主探究式、团队合作式、创新引领式、成果带动式”的“5式”“智慧课堂”教学模式。
　　 本文研究总体框架如下图所示。
　　 1.在学校现有云计算中心的基础上，针对“智慧课堂”平台的功能需求进行充分调研，使用大数据、人工智能等先进的信息技术实现云平台的升级改造，构建智能化的教学系统平台。
　　 2.建设适应智能化教学平台的丰富的动态教学资源库，为实施“智慧课堂”提供保障。依据“横向分级管理，纵向依次递进，深度动态扩充”的原则，细化数字化课程资源，从内容到形式进行逐级逐层的全方位扩展，最终形成“由点到线，由线到面，由面到空间”的立体知识资源库，以满足“智慧课堂”的教学需求。
　　 3.深入多维的学习大数据分析和教学大数据分析，是实现“智慧课堂”教学模式的前提。全程化数据留痕，对海量数据进行加工、挖掘和分析，用数据说话，對学生的学习行为、学习方法、学习习惯等进行分析，实现全程化学习监控，帮助教师更好地制订教学策略和诊改策略;通过全程化学情分析，制订相应的学习策略和教学决策，为学习者智能推送个性化的学习资源，为施教者智能推送差异化的教学指导，从而实现智能化的“因材施教”。

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