大数据时代下云技术在教学中的应用

第一篇：大数据时代下云技术在教学中的应用

大数据时代下云技术在教学中的应用

摩尼中学 王国红

我们所处的时代是一个信息飞速发展的时代，数据处理量非常繁大，所以又被人们称为大数据时代。在大数据时代，处理海量的数据是绝大多数个人电脑无法完成的。这些海量数据需要有强大的计算机系统来处理。云计算就是这样一种通过互联网来让个人用户实现网络计算的系统。

计算机中的云是网络、互联网的一种比喻说法。所有的类似于个人电脑的计算机终端设备连接到网络上，接入数据中心，按自己的需求进行计算，获得强大的计算功能，然后再将结果返回到个人电脑中。即个人电脑起到的只是输入和输出的作用，而所有计算都由中心计算机来完成，这就是最直观的云计算。由此而出现的以云计算为主导的云存储技术、信息传输技术、云管理平台技术、云应用技术就构成了云技术。云技术在各行业中已经开始得到广泛的应用，主要表现为云物联、云安全、云存储、云游戏和云计算等形式。

随着现代教育技术的飞速发展，社会对教育教学的要求越来越高，传统的教学手段、教学模式越来越不适应现代教育。只有在教学中适度加入一些高科技手段来辅助教学，才能获得更好的教学效果。因此，我们不妨在教学中尝试使用云技术。

一、加强硬件环境建设，营造高速网络环境

1、加强网络传输的硬件建设。实施云技术的重要条件是具备高速网络环境，因此要采用云技术首先就要进行网络宽带建设。在现有条件下，光纤通信非常发达，建设光纤宽带是比较好的选择。一般来讲，要实施云技术至少需要10M宽带的网络，数据传输才能流畅。因此，校园网络达到单个终端设备独享10M带宽网络成为底线。

在一个校园中，使教学真正实现云计算功能，还应该达到“泛在接入”。所谓“泛在接入”，是指在任何时间、任何地点都能方便地接入互联网。也就是说，不论是手持设备，还是电脑终端，都能通过有线或无线的方式随时接入互联网。达到泛在接入，师生都能随时共享云服务器中的资源，并能展示自己成果，进行广泛的讨论和交流，真正实现无界的交互。

2、加强校园云服务器及云服务平台的建设。由于教育教学专业性较强，所 1 涉及的知识面较宽，而且各个学校又有自己特色的教学资源，因此各校应根据自己的实际情况，建设校本特色的云服务器及云服务平台，便于师生随时通过网络获取校本资源。

3、对终端设备进行优化。我们在教学中的终端设备不外乎个人电脑、多媒体设备、电子书包、智能手机等。这些设备要优化为云技术的终端其实很简单，就是让其具备有线或无线的网络接入功能，同时要建立控制设备的操作管理平台。学校、教师、学生要有独享的终端设备，教学场所要有师生共享的终端设备。顺便说一下，电子书包不久将成为云技术服务于教学的主流设备之一。

二、广泛使用云存储，获得便利的存储空间

云存储是将互联网中各种不同类型的海量存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同给用户提供数据存储和业务访问功能的一个系统。简单来说，云存储就是将储存资源放到云上供人存取的一种存取数据的方式。使用者可以在任何时间、任何地方，通过任何网络终端设备连接到云中方便地存取数据。云存储平台比较通俗的可以理解为云计算服务商有很多服务器和存储设备，用信息技术将其整合为一种提供存储服务的平台，这个平台以租赁的方式对外提供服务。对于普通用户来说，你不用买存储设备，只要有网络并给付少量租金（也有免费的）就可以非常方便的享受云存储服务。你再也不用管数据存在什么地方的，也不用管数据是怎么存的，直接使用就行了。

在教学中，由于资源繁多，占用空间大，小容量的存储设备（如U盘、移动硬盘等）也无法完成存储任务了。同时，无论是什么便携式的存储设备，都无法像云存储一样使用方便。因此，我们一定要创造条件广泛地使用云存储。

目前，有很多服务商都提供了云存储服务，而且在一定容量之内是免费使用的。比如，百度云盘可为用户提供2TB的免费使用空间，360云盘可为用户提供高达40TB的免费使用空间。只要在这些云存储服务器上进行了注册，我们就可以方便地使用这些资源了。比如手机拍摄的照片和视频，就可以在WIFI环境下自动传输到云盘中去，也可以随时在云盘中调取。只要牢记自己注册时的密码，所有的教学资源也可以随时存取，非常便利也非常安全。

这些云盘还有一个好处，即在相同的云服务器内部传输数据非常快速。通常在同一个云服务器内共享其它账户的海量数据也只是瞬间就能完成的。

三、积极使用云计算，实现云计算辅助教学

云计算是让我们需要进行的计算由大量分布在不同地方的计算机一起来完成，就像电网供电一样是由若干发电机共同承担负荷。因此，它能让我们在足够带宽的环境下体验到最便捷、最快速的计算。随着云计算的普及和不断发展，云服务器已经具有了相当大的规模。微软、IBM、Google、Yahoo等大型云服务商已经拥有海量的云服务器，一般的企业私有云都拥有几百台以上的云服务器，这些云服务器能给予我们前所未有的计算能力。

云计算辅助教学是指学校和教师在教学中利用云计算服务，构建信息化、个性化的教学环境，提供师生教和学的资源池，达到师生共同进步的目的。在云计算辅助教学中，学校要有自己的云，教学人员要使用Web2.0等软件构建云教学环境，充分使用云计算功能。教师将学生学习中将要用到的资源进行归类，编制导学提纲，引导学生建立属于自己学习园地，构建泛在学习的平台。学生在教师的引导下，利用海量的资源进行主动学习，利用云技术开展讨论和交流，促进自己进步。

在课堂教学中，我们的每一节课都可以把多媒体设备、电子书包、无线网络设备构成一个云平台：教师可以把课堂视频、学生问题、交流反馈等内容用云计算来处理，及时提升教学效果。教师还可以设定一些课堂检测项目，让学生完成后，再通过云计算来完成判定和统计，并及时反馈到课堂上来，对教学的重难点作出及时的调整。

对于教学效果的检测，云计算更能作出比较客观的判断。时下流行的各种网络测试系统就是云计算辅助教学的实例。比如四川省普通高中信息技术学业水平测试系统，就是一个考试云，它运用云计算来对学生进行测试、统计、分析，最后返回结果。

在教学管理中，我们也可以运用云技术来减轻管理的压力。比如现在的学籍管理系统，就是通过学籍云来实现对学生的管理，这个系统使原来的那种学籍混乱的现象一去不复返了。

云技术在教学中的普及和应用，还有很漫长的道路要走，在大家使用云技术的能力得到不断提高后，云技术才能逐渐渗透到日常教学中，从而对大数据时代的教育教学产生深远的影响。参考文献：

①2014年4月（成都）“全国首届国际视野下的信息技术课程建设高峰论坛”会议资料。

②于莉云，计算辅助教学应用案例——“多媒体课件制作”课程网站，《中国教育信息化》（2011.1）。

③贺小华，云计算在教育中的应用——以Google协作平台为例，《软件导刊》（教育技术，2009.9）。

④《信息技术课程导学论》／王吉庆、李宝敏著，——北京：教育科学出版社，2011年1月。

第二篇：大数据时代下数据挖掘技术的应用

摘要：大数据时代是信息时代的一个重要特征，实际上，在大数据时代的背景下进行数据挖掘技术的探究与应用其实就是通过在巨大的信息群中不断挖掘出具有一定价值意义的信息进行整合，在此基础上对已整合的信息进行进一步的处理，以提高信息数据的价值。本文以此为出发点，就大数据时代下数据挖掘技术的应用进行深入探究。

关键词：大数据 数据挖掘 挖掘技术

中图分类号：tp311 文献标识码：a 文章编号：1007-9416（2016）05-0000-00

1数据挖掘与数据挖掘技术的方法分析

“数据海量、信息缺乏”是相当多企业在数据大集中之后面临的尴尬问题，由此而诞生的数据挖掘技术其实就是用以处理这一尴尬问题的技术。数据挖掘实际上是相对比较新型的一门学科，在几十年的发展过程中，已经不可同日而语。其实数据挖掘技术的本质就是人工智能技术，而数据挖掘技术的利用相对应的就是指人工智能技术的开发与应用，也就是说数据挖掘其实是依赖技术的提升来实现数据的整体创新的技术，所以，整个数据挖掘技术实际上是非常具有信息价值的，它能够帮助决策者更快的得到重要信息并作出决策，提高效率和准确率，是非常重要的知识凭证，能够在一定程度上提高当下企业的整体竞争力。

数据挖掘技术的核心就是分析，通过分析方法的不同来解决不同类别的问题，以实现数据挖掘的潜在内容。简单来说就是对症下药以保证药到病除。

1.1聚类分析法

简单来说聚类分析就是通过将数据对象进行聚类分组，然后形成板块，将毫无逻辑的数据变成了有联系性的分组数据，然后从其中获取具有一定价值的数据内容进行进一步的利用。由于这种分析方法不能够较好的就数据类别、属性进行分类，所以聚类分析法一般都运用在心理学、统计学、数据识别等方面。

1.2人工神经网络

人工神经网络是通过大批量的数据进行分析，而这种数据分析方式本身是建立在一定的数据模型基础上的，因此通常都可以随时根据数据需求进行分类，所以人工神经网络也是当下数据挖掘技术中最常用的一种数据分析方式之一。

1.3关联性分析法

有时数据本身存在一定的隐蔽性使得很难通过普通的数据分析法进行数据挖掘和利用，这就需要通过关联性分析法完成对于数据信息的关联性识别，来帮助人力完成对于数据分辨的任务，这种数据分析方法通常是带着某种目的性进行的，因此比较适用于对数据精准度相对较高的信息管理工作。

1.4特征性数据分析法

网络数据随着信息时代的到来变成了数据爆炸式，其数据资源十分广泛并且得到了一定的普及，如何就网络爆炸式数据进行关于特性的分类就成为了当下数据整理分类的主要内容。在上文中提到的人工神经网络数据分析也属于这其中的一种，此外还有很多方法都是通过计算机来进行虚拟数据的分类，寻找数据之间存在的普遍规律性完成数据的特性分析从而进行进一步分类。

2大数据时代下数据挖掘技术的具体应用

数据挖掘技术的具体流程就是先通过对于海量数据的保存，然后就已有数据中进行分析、整理、选择、转换等，数据的准备工作是数据挖掘技术的前提，也是决定数据挖掘技术效率及质量的主要因素。在完成数据准备工作后进一步对数据进行挖掘，然后对数据进行评估，最后实现运用。因此，数据挖掘能够运用到很多方面。

2.1市场营销领域

市场营销其实就是数据挖掘技术最早运用的领域，通常根据客户的具体需求，进行客户分析，将不同的消费习惯和消费特点的客户进行简单的分类管理，以此来保证商品能够顺利销售，并提高个人销售的成功率和业绩。而销售的范围也从最初的超市购物扩展到了包括保险、银行、电信等各个方面。

2.2科学研究领域

科学研究与实验测试等都需要对数据进行关系分析为进一步的实验和总结失败做准备，而实验测试和科学研究产生的数据往往是巨大的，因此数据挖掘技术在科学研究领域也得以广泛运用。通常都是通过科学研究内容选择数据挖掘技术分析法进行计算来找到数据中存在的规律，实现数据挖掘的部分价值――科学知识的分析与运用。

2.3电信业领域

随着信息化时代的到来，电信产业也飞速发展起来，到目前为止，电信产业已经形成了一个巨大的网络信息载体，如何将其中信息数据进行整合就成为电信产业发展过程中的重要问题。而数据挖掘技术的运用则在一定程度上解决了这一问题，大量的数据通过数据挖掘技术得到了有效分类，并在这个过程中通过运算得出数据之间的关联性，运用规律进一步进行数据分类。

2.4教育教学领域

教学评价、教学资源、学生个人基本信息等组成了教育教学领域的数据库，利用数据挖掘技术来实现教学资源的优化配置，对学生的个人信息整理归档，从而保证教育教学领域中数据整理的良好运作。

3结语

综上所述，数据挖掘技术对于当今社会的发展有着不可替代的作用，而如何改善当下数据挖掘技术中存在的问题，进一步提高数据挖掘技术的质量和效率就成为了数据挖掘技术进步的方向。本文通过对于数据挖掘与数据挖掘技术的方法分析和大数据时代下数据挖掘技术的具体应用两个方面对于数据挖掘技术进行了简要的阐述和分析，相信在未来伴随着科学技术的进一步发展，数据挖掘技术也将更加强大。

第三篇：大数据时代下数据挖掘技术与应用

大数据时代下数据挖掘技术与应用

【摘要】人类进入信息化时代以后，短短的数年时间，积累了大量的数据，步入了大数据时代，数据技术也就应运而生，成为了一种新的主流技术。而研究数据挖掘技术的理念、方法以及应用领域，将对我国各个领域的未来带来更多的机遇和挑战。本文就大数据时代下数据挖掘技术与应用进行探究。

【关键词】大数据，数据挖掘，互联网

数据挖掘是一门新兴的学科，它诞生于20世纪80年代，主要面向商业应用的人工只能研究领域。从技术角度来看，数据挖掘就是从大量的复杂的、不规则的、随机的、模糊的数据中获取隐含的、人们事先没有发觉的、有潜在价值和知识的过程。从商业角度来说，数据挖掘就是从庞大的数据库中抽取、转换、分析一些潜在规律和价值，从中获取辅助商业决策的关键信息和有用知识。

1.数据挖掘的基本分析方法

分析方法是数据挖掘的核心工作，通过科学可靠的算法才能实现数据的挖掘，找出数据中潜在的规律，通过不同的分析方法，将解决不同类型的问题。目前常用的方法有聚类分析、特征数据分析法、关联性分析等。

1.1聚类分析法。简单来说聚类分析就是通过将数据对象进行聚类分组，然后形成板块，将毫无逻辑的数据变成了有联系性的分组数据，然后从其中获取具有一定价值的数据内容进行进一步的利用。由于这种分析方法不能够较好的就数据类别、属性进行分类，所以聚类分析法一般都运用心理学、统计学、数据识别等方面。

1.2特征性数据分析法。网络数据随着信息时代的到来变成了数据爆炸式，其数据资源十分广泛并且得到了一定的普及，如何就网络爆炸式数据进行关于特性的分类就成为了当下数据整理分类的主要内容。此外还有很多方法都是通过计算机来进行虚拟数据的分类，寻找数据之间存在的普遍规律性完成数据的特性分析从而进行进一步分类。

1.3关联性分析法。有时数据本身存在一定的隐蔽性使得很难通过普通的数据分析法进行数据挖掘和利用，这就需要通过关联性分析法完成对于数据信息的关联性识别，来帮助人力完成对于数据分辨的任务，这种数据分析方法通常是带着某种目的性进行的，因此比较适用于对数据精准度相对较高的信息管理工作。

2.数据挖掘技术的应用

数据挖掘技术的具体流程就是先通过对于海量数据的保存，然后就已有数据中进行分析、整理、选择、转换等，数据的准备工作是数据挖掘技术的前提，也是决定数据挖掘技术效率及质量的主要因素。在完成数据准备工作后进一步对数据进行挖掘，然后对数据进行评估，最后实现运用。因此，数据挖掘能够运用到很多方面。如数据量巨大的互联网行业、天文学、气象学、生物技术，以及医疗保健、教育教学、银行、金融、零售等行业。通过数据挖掘技术将大数据融合在各种社会应用中，数据挖掘的结果参与到政府、企业、个人的决策中，发挥数据挖掘的社会价值，改变人们的生活方式，最大化数据挖掘的积极作用。以教育行业为例，探究数据挖掘技术在高校教育教学活动中的应用。

2.1在高校管理中的应用。数据挖掘技术在高校管理的内容主要包括：高校招生录取工作、贫困生选定以及优秀生评定等。高校每年的招生工作是学校可持续发展的重要环节，直接影响到高校教学质量以及发展情况。比如数据挖掘技术在高校管理中的应用主要是对学生高考成绩、志愿填报、以及生源来源地等多方面信息进行整理分类汇总。具体步骤是通过进行数据的收集和预处理，建立相关数据模型，采用分类算法，提取和挖掘对用户有用的信息，然后进行数据挖掘的数据存储形式。目前高校数据挖掘技术应用的范围比较广泛，由于高校管理内容比较复杂，因此在其管理内容的每个小部分也开始利用数据挖掘技术进行管理，比如学生成绩管理，课堂教学评价系统等。

2.2在高校课堂教学评价中的应用。数据挖掘技术在高校课堂教学评价系统中的应用主要也是利用关联分析法。首先先对数据进行预处理工作，数据的预处理是数据挖掘技术的关键步骤，并且直接影响着数据挖掘技术的应用效率。数据预处中要将教师的基本信息、教师教授课程以及教师的职称、学历、学生信息以及学生课表相关信息进行数据初始记录。对于教师的评价内容根据高校自身的条件和需求而定，学校教学评价管理部门登录学校教务系统后，将学生所选择的选项对应转换为教师的分值，通过计算机计算总分后得出教师的学期得分。学生对于教师教学的评价在一定程度上也反映了自己的学习情况，如对教师的评价为零分，则说明学生也否定了自己的学习效果。2.3在高校学生信息管理系统中的应用。高校学生信息管理系统中管理要素主要是学校的领导、任课教师、学生以及家长。系统的功能要包括：对不同的用户设置不同的使用权限；对学生的基本信息以及学生浏览管理网站的记录要做到明确记录；各个学院不同专业的学生课程要能准确公布并允许学生根据实际情况修改；成绩管理要能实现大批量添加及修改；还有比如评优活动、党务管理等具体功能。数据挖掘技术在高校学生信息管理系统中的应用主要是利用决策树的方法。学生信息管理的基本数据就是学生入学时填写的基本信息表，内容包括学生的姓名、学号、考勤以及学习成绩等，这些都是学生特有的属性，学生信息管理利用决策树方法就是将学生的这些属性作为决策元素，监理不同的决策节点，实现对学生全方位的考核和评价，完整的了解到每位学生的具体信息。

2.4高校图书馆信息系统中的应用。数据挖掘技术最基本的应用就是通过对现有的数据进行分析来了解学校图书馆现有资源利用情况，为图书馆的未来建设提供可靠数据。数据挖掘技术能够使图书馆资源得到极大程度的优化整合。比如数据挖掘技术可以对检索记录进行整理，将手工数据转变为电子数据记录。其最大的优势就是利用数据挖掘技术更加全面的分析总结数据库资源，帮助图书馆管理人员对于图书馆信息的补充和调整，还能够为高校图书馆的馆藏工作建设提供有效的引导。数据挖掘还能应用于图书馆的多媒体数字资源，多媒体数据挖掘技术能够更为快捷和准确的为读者提供相应的服务。

3.结语

数据挖掘技术是近几年新产生的网络技术，可是它的广泛应用性受到了很多公司以及研究人员的喜爱。这些年来，伴随着时间的推移以及网络技术的不断发展大数据挖掘技术不断的被更新，开发，而且在金融、管理、教学等行业中都得到了广泛的应用。我相信随着网络技术的不断发展，大数据挖掘技术的应用面将会越来越广。

【参考文献】

[1] 董彩云，曲守宁.数据挖掘及其在高校教学系统中的应用 [J].济南大学学报（自然科学版），2004（1）： 65-68.[2] 陆川，王静静.数据挖掘技术在高校教学管理中的应用研究[J].北京：电脑开发与应用，2009，3.[3]《中国电子科学研究院学报》编辑部.大数据时代[J].中国电子科技研究院学报，2013（01）：41-43.[4]魏娟，梁静国.基于数据挖掘技术的企业客户关系管理（CRM）[J].商业研究，2005（07）.

第四篇：大数据技术在环境监测中的应用分析

大数据技术在环境监测中的应用分析

一、环境监测在环境保护中起到的重要作用

（一）环境监测为环境保护工作指明方向

环境保护的任务非常繁重，因为它涉及的范围很广，如水污染、大气污染、土壤污染、噪声污染等。环保部门需要面对辖区内全面性的环境保护工作，点多面广，通常对环境污染的控制工作也只是提供一个临时性、应急性的解决方案，大多会经历“污染-治理-改善-再污染-再治理”的反复性阶段，才逐步改进辖区环境质量。所以，总是在严重污染的情况下开展的环境保护突击治理是非常不明智的、不合理的，也不是环境保护的治本之策，环保部门必须采用更科学的治理措施。在这个大背景下，环境监测将能够发挥重大作用，它可以提供辖区环境质量的现状数据，使环保部门做更少的工作，找到一个更科学、合理的环境污染控制的方向。环境监测系统将收集在全国各地，如大气、水、土壤和其他自然环境污染，收集后的数据进行统一分析。这个环境的污染，环保部门可以通过环境监测系统检查全国各地，有利于环境保护部门更直接地发现彼此之间是否存在相关性的环境污染，并为下一步环保工作指明了方向。

（二）环境监测为环保标准的制定提供依据

环保部门的工作也需要有相应的参照标准，确定是否在大气、土壤、水环境保护工作中有参考性和对比性，能了解当前的环境质量现状是否符合环境质量标准要求。如果发现污染的情况，还需要使用标准来衡量环境污染程度。因此，核定环境标准非常重要，环境监测系统的使用可以提供明确当前环境质量的环现状标。当环保部门开展环境监测工作，需要在自然环境中不同点位、不同时期采集各种数据，对这些数据进行比较分析，以了解不同的地方在同一时期、不同时期当地自然环境的污染或污染的情况。这些数据可以对中国的环境污染状况反应良好，环境标准的制定提供数据支持。

二、环境监测在环境保护中的应用

（一）对环境监测的技术进行创新

随着环境污染问题日益突出，中国的环境保护工作形势也越来越复杂，工作要求越来越高。为确保环境监测系统能在环境保护工作中发挥更大更积极的作用，必须尽快对传统的环境监测技术实施改革。例如，根据污染源的监测情况，环境监测技术部门应研究如何更有效地解决水污染问题，能更深入的分析固体废物污染、颗粒物污染、噪声污染、电磁污染等不同污染源，帮助环境保护部门从污染源方面解决污染问题。

（二）完善环境监测预警系统一个在造成中国环境污染的重要原因，是越来越多的不能检测的指标和治理环境问题的出现，与环境监测预警系统建设能力不足，难以及时发现环境污染问题。因此，我国亟待提高环境监测和预警系统，从人员和技术2个方面完善预警系统。一是要明确各岗位岗位人员的具体职责，运用严格的岗位考核机制，使全体员工能够严肃严谨地开展工作。二是要采取有效的环境监测手段，找出环境问题，制定科学的治理方案。三是要提高环境监测预警系统响应速度，做到来之能战、战之能胜。

（三）建立国家级的监测网络

环境污染治理是我国的一项重要任务，建立国家环境监测网可以使我国的环境监测工作更加全面。第一，国家监测网络可分析自然环境的各种元素，建立全方位无缝隙的监测网络，如空气，噪音，地下水，地表水，土壤等。第二，环境监测网络需要分为不同的层次，可参照网格化环境监管工作的模式，设立省、市、县、乡镇等。第三，监控数据要实现在线传输、排序、分析等功能。这对我国了解当前环境污染问题有很大帮助，也能更好地解决当地污染控制措施的现状。

（四）创建符合我国国情的环境监测技术管理体系

针对以上问题，中国的环境监测管理体系必须立足现实，从实际情况出发，在科学发展规律的基础上，保证技术的使用和配置的标准化。因此，除了加强环境监测技术管理工作，也必须对设备性能监测技术及时校对，确保每个设备是最好的工作状态，进而提高监测数据的准确性，避免数据错误，提高监测效果。同时，有必要对监测工作的技术实力进行分析，根据实际情况制定相应的方案，提高技术分析的准确性。此外，严格按照国家有关标准制定管理制度，同时注重监测结果也要充分考虑到国家的整体发展，这是确保科学成果的条件之一。

（五）加强对环境监测技术设备的高效管理

环境监测设备的重要性无需强调，只有更先进的设备，才能确保监测数据的准确性。工作人员必须有清醒的认识，坚持观点，明确设备管理的方向，提高人性化和科学的监测设备管理。同时，根据具体情况合理配置技术资源，实现优化配置，减少闲置，避免资源浪费。此外，最关键的是要加强设备采购管理，严格落实审计要求，配备专业的检测和维修人员，提高设备使用效果的使用性能，延长使用寿命的发展，以促进环境监测技术的工作。

（六）制定合理的人才培养计划

人才是根本，环境监测部门的领导层也要充分意识到这一点，认识到人才培养与环境监测之间的供给关系，增强人才的专业水平与实际工作能力，同时监测部门的负责人要结合本单位的具体工作情况，加强培训，注重教育，进而使得工作人员可以更快地进入到工作状态，提高工作效果，改善监测水平，改善环境质量。

第五篇：云技术在中学物理课堂教学中的应用

云技术在中学物理课堂教学中的应用

刘岭中学 祁巧玲

摘 要：互联网的天空风云再起，各类云技术相继问世，教育云也如天边彩云飘然而至。以电子书包为代表的多元云技术的应用走进了校园，走进了课堂。云平给课堂带来的是教育理念的冲击和教育方式的改变，在传统与现状的碰撞中，以云课堂为代表的虚拟课堂和现实课堂融合中，课堂教学也发生了变化。云课堂与实体课堂相结合的双课堂未来走向如何正是本文所探讨的系列问题。

关键词：云技术;云课堂;学乐云；高效课堂；

在我们传统的初中物理课堂中，出现了许多问题，比如学生的学习兴趣降低，往往老师在课前也做了精心的备课，查找资料，在黑板上使出全部力气的讲课，课堂上有些学生却听得昏昏入睡，有些学生没有打癒睡却走了神，有的学生甚至上一节课，连书本都没有打幵，课堂上学生的积极性也因此降低了，学生的参与几乎没有，而且一节课，甚至整个学期下来，这位老师的课上总是固定的几个学生。在课后的家庭作业中，有的学生作业僚草，非常马虎，有的学生等着家教老师或者家长重新教一遍，笔者曾经带过家教，往往是把小孩子课堂上的东西再讲一遍，问其原因，他说学校的老师自己都讲不清楚，难道真的是教师自己都搞不清楚小学数学知识，还是学生根本就没有听进去的结果；甚至有的学生直接不动笔不做作业破罐子破摔。长此以往，反复循环，教师教的信心也没有了，学生学的兴趣也没有了，那些分析问题，解决问题，并在实际生活中学以致用的行为更不会形成了，而素质教育也因些越来越远了。

随着信息技术的发展和扩大，云技术一夜之际遍布互联网，360云盘，有道云笔记，手机云，教育云等词汇，伴随着可操作的系统如雨后春笋般出现，“人人通，学乐云”教学平台就在这样一个背景下应运而生。我校通过一年多的学乐“人人通”云教学平台试点，“人人通”取得了显著的成效。利用学乐人人通平台的导学功能，让学生提前主动学习，手机APP学习，提高预习效果；以学定教，教学更显有效性，课堂容量大大增加；借助大数据，为“高效课堂”提供了可能；课上老师随机调用学生上传或教师预设准备的录音、图片、flash动画等碎片化资源，教师备课更简捷；巧用平台，借助批注，形象直观；实现线下与线上互动，课前课后延伸；通过人人通平台，采用以图释文的方式，帮助学生深刻的体会课文的思想感情，借助APP上传的录音资源提高学生的朗读技巧，恰到好处的体现信息技术与学科的深度融合。我校在“人人通”试点工作中，还总结出了学乐云教学平台在课堂中的四步教学法：一注重先学（以学为中心），展示素材；二突出主体，点拨引导（能力培养为主）；三在线检测，即时反馈（多种学习方式，提高教学效率）；四服务教学，提高质量。

利用人人通•学乐云教学平台的导学功能，实现翻转课堂，让学生使用手机App，提前主动学习，从而提高预习效果，更显人性化。以学生为教学中心，教学更具有效性，课堂容量大大增加，借助大数据，为“高效课堂”提供了可能。而移动APP发挥“先学”的重要作用；最好的资源来源于学生；碎片化的资源才是深度融合的切入点。例如八年级物理中“平面镜成像”这节课，学生可以使用手机App，提前主动学习，海量素材可供学生使用，弥补了学生生活常识不足，提醒学生从生活片段去认识物理现象，这样也体现了从生活到物理的教学理念。

当下，是一个信息爆炸、互联互通、智慧城市的时代，大数据以排山倒海之势席卷整个教育圈。透过这些纷繁芜杂的表象，我们需要逻辑清晰地追根溯源，建立并积累学生自己的学习数据库，从而抽丝剥茧，及时了解学生的学习状态，分析学习大数据。

孩子们在自己的学乐云教学“空间”里完成作业，与小伙伴们分享每天的所学所得，不仅可以获得成就感，还培养了他们时刻保持学习的习惯。在平台上，孩子们可以随时翻阅老师上课的课件，回顾自己没有听懂的地方，重新巩固。从作业的质量、完成速度到课后学习巩固、经验分享，这一系列微小的动作，都会被系统记录下来，成为孩子们学习的大数据。

当然，系统平台，针对的不仅仅是学生，更多的也是老师和学校的大数据。教师端的教学计划，学课标笔记，备课教案，以及教学反思都会被一一记录下来，成为老师的个人教学档案，以及划分到年级、班级的数据。将教学数据纳入到平台中，改变了以往的繁琐复杂的纸质档案程序，让教学和校园管理更加规范化和合理化，是一种高效能的减负。

当然，在应用教育云平台的过程中，我们已经对它的优势有所了解，但是许多教师了解的并不全面，所以在使用起来，导致教师感觉到负担大，任务量增多，除去正常的工作以外，每天还得进教育云空间更新，发布消息与上传资源。因此教师要对教育云平台有一个全面的认识，从根本观念上接受教育云平台，只有充分认识到教育云平台认识的优势才更好的开展课堂上的活动。教育云平台相对于现在使用的多媒体来说有着丰富的资源库，这不仅对教师对学生在找资料方面节省了大量的时间，有利于教师的教学活动，也有利于学生对知识更为形象的理解。教育云平台仍然拥有了电子白板一些幕布，拍照，放大等工具，另外相对电子白板而言，还配有相关的学科工具，比如在数学课堂中，教师运用圆规这个工具，在物理课和化学课中，有仿真实验等，这样能让教师从单纯的讲课或者操作中释放出来，使学生与机器进行交互，增加课堂的活动环节，使学生从一种被动听讲过程变为主动学习的过程。教育云平台还给教师提供了在线备课环节，在备课的过程中，教师与教师之间也可以相互交流，相互借鉴，资源共享，教师在家里备好课后，在课堂上还可以随时修改自己的教案，并保存在云空间，在保证网络畅通的情况下，随时随地进行备课，这样刚开始时教师可能不熟悉，而花费的时间较长，在熟悉了以后，则会用更短的时间，提升备课的质量，以更好的促进教学活动。