［摘要］文章以H高职院校财务大数据分析课程为例，深入分析高职学生个性化学习需求，构建以财务大数据分析课程为实例的精准教学模式，并对教学效果进行评估，目的在于为高职教育教学改革贡献新的理念和方法。文章强调学生中心的课程设计理念，运用现代信息技术手段，实现教学资源精准分发和个性化学习路径定制，从而提升教学的针对性和有效性。

　　［关键词］个性化学习；精准教学；财务大数据分析课程

　　0引言

　　随着大数据技术的迅速发展和智慧教学信息平台的广泛应用，基于数据驱动的精准教学已成为推动高职院校教学改革的重要力量。目前，国内研究主要集中于教师课程设计视角，探讨如何在教学目标和模式的设计上关注学生个体差异，往往忽视了学生的主体作用。本文从个性化学习视角出发，探讨构建符合高职院校学生个性化学习需求的精准教学模式。

　　1精准教学模式的研究进展与问题

　　2018年以来，教育部先后印发《教育信息化2.0行动计划》《高等学校人工智能创新行动计划》等系列文件，强调在信息化条件下实现差异化教学、个性化学习、精细化管理和智能化服务［1］。大数据技术和智慧教学信息平台的使用，使得基于数据驱动的精准教学成为教学改革的重要方向。国内研究者相继从不同角度提出了精准教学的理论和实践模式。例如，姜倩等从学情诊断、教学设计等六个环节出发，设计了基于大数据的高校精准教学模式［2］；丁海娟等从精准教学目标、个性化教学过程和贯穿教学活动的精准教学评价三个方面开展了基于智慧课程的精准教学研究［3］。然而，在以培养核心素养为导向的高职课程教学中，精准教学不仅要求教师善于挖掘和分析数据，创新课堂教学模式，还强调以学生为中心的课程设计。而现有模式多基于教师视角，其教学目标、教学内容、教学资源、学习路径和评价体系均由教师根据教学数据进行设计和调整，忽略了学生在学习过程中的主体作用。

　　2高职学生个性化学习需求分析

　　高职学生生源结构相对复杂，学生学习基础和习惯差异相对较大。为深入了解学生学习需求，笔者向H高职院校2020—2023级大数据与会计专业873名学生发放调查问卷，问卷内容涵盖学生基本信息、学习动机及习惯、课程学习需求等多个方面。最终回收有效问卷770份，其中大学一年级221份、大学二年级245份、大学三年级217份、毕业生87份，回收率为88.2%。下面从学习动机及需求、学习风格及偏好、学习资源及环境三个方面进行具体分析。

　　2.1学习动机及需求分析

　　在对学习动机的调查中，83.75%的学生更加关注学习内容与岗位工作的关联性，要求课程设置和教学内容与行业需求对接，呈现明显的就业导向。除理论知识外，82.15%的学生认为需要加强实际操作和专业技能的培养，对数字工具的使用技巧表现出较为浓厚的兴趣。在对课程知识体系的了解程度上，75.3%的学生对课程目标和自身基础水平具有明确认知，但对知识间的关联不清楚，认为所学内容相对孤立，尚未形成完整的知识体系。

　　2.2学习风格及偏好分析

　　对学习习惯的调查显示，53.16%的学生偏好通过实践操作的方式学习，认为这更有助于他们理解和掌握专业知识。74.00%的学生表现出较强的独立学习意愿，认为自己更擅长通过思索主动寻找答案，而不擅长协作和表达。然而，对比岗位需求，81.50%的学生均认为自身在团队协作和语言表达能力上相对较弱。

　　2.3学习资源及环境分析

　　对于学习资源和环境的需求调查呈现差异化的结果。受访的学生中，视觉型学习者占比最大，达42.10%；动觉型和听觉型的学习者分别占25.76%和32.14%。在学习材料和工具方面，学生主要倾向使用讲演视频、图表、模拟动画等，74.20%的学生对数字工具辅助学习充满好奇，这对建立数字化、多样化的课程学习资源提出了更高要求。

　　3基于个性化学习视角的精准教学模式构建

　　在充分考虑个体需求的情况下，教师应引导学生主动参与课程设计。基于个性化学习视角，通过自主学情分析、教学目标设计、学习路径规划、考核评价设计四个模块，构建“教师主导、学生协同”的精准教学模式（见图1），充分激发学习者的主观能动性。

　　3.1自主学情评估

　　在常规教学中，教师通常运用问卷调查、学生访谈、前置课程成绩等方式了解学情，并据此调整教学策略。然而，这一过程中学生是被动的，容易导致其自我认知不足，对知识结构掌握不充分，继而在构建知识体系时出现断层。以财务大数据分析课程为例，学生需要在课前进行自我评估，并对照知识图谱查找差距，教师引导学生发现自身优势和不足，合理规划学习目标，培养学习自主性。

　　3.2协同目标设计

　　根据个性化学习需求，不同基础水平的学习者达成的学习目标应具有差异性。基础掌握不够牢固的学生应达到课程的基础教学目标，反之则应达到更高阶、更具挑战性的目标。例如，在设计“盈利能力分析”这一任务时，常规的知识目标通常是掌握净利润率、净资产收益率等指标的计算公式，而个性化的目标则根据学习者的差异可设计为能够在规定时间内独立运用净利润率、净资产收益率等公式计算目标公司的指标数值，且正确率达到100%。学生根据自身基础选择合理的目标时间范围，并按期完成。同时，需要在不同的学习阶段设置具有弹性的学习目标，并根据学习进展动态调整［4］。

　　3.3学习路径规划

　　于学习者而言，学习风格和偏好决定了学习路径的差异。常规课堂中的分组教学虽然对培养团队协作意识和沟通协调能力大有裨益，但长期固定的分组或常出现的“有分组、无分工”现象反而影响教学效果。因此，教师应在分组教学时充分考虑学生基础和学习风格，合理干预并动态调整。在财务大数据分析课程中，将教学内容按照工作流程设计为三个完整的分析项目，以“组间同质、组内异质”的原则根据学情分组，确保小组在财务分析能力、数据采集能力、数据可视化能力等方面达到均衡。为了避免固定分组产生的学习依赖，教师应观测个体成长情况并及时干预，在每一项目完成后进行小组成员动态调整，以提高学习效率。

　　对于课堂外的学习，应利用知识图谱等现代信息技术手段定制个性化学习路径，根据特定的学习行为特征统计分析结果，向学生定时推荐学习方案及学习资源［5］。对于喜欢听课和阅读的学生，提供详细的讲解视频和阅读材料；对于喜欢实践操作的学生，则提供更多的实践操作和项目案例。

　　3.4考核评价设计

　　课程的评价体系应匹配个体学习目标进行精细化设计。完成高阶目标时，应比完成相对低阶目标评分更高，以提升学习的趣味性和挑战性。比如，在设计“现金流量表分析”这一任务时，学习目标可设置为能够在15分钟内完成目标公司的现金流量表可视化设计。若按规定时间完成，则获得10分；若提前完成，则额外奖励2分；若超时完成，则扣减2分。在后续制定目标时，教师需要引导学生合理调整目标，加大或降低难度。此外，进一步对比不同阶段目标的完成情况，可以观测学生的进步速度，合理开展增值评价。

　　4个性化学习视角下精准教学实践分析

　　4.1精准教学模式的实践样态

　　从个性化学习视角出发，以H高职院校财务大数据分析课程为例，在课前、课中、课后三个环节开展精准教学活动。

　　4.1.1课前需求分析

　　课前教师提供调查问卷、前测成绩等数据支持，引导学生完成学情自主评估表，对照知识图谱评估自身差距。教师进一步引导学生开展学习规划，设立符合课程要求和自身特点的学习目标，并根据学生的差异化学习风格，在教学平台上推送对应的教学资源。

　　4.1.2课中路径建构

　　课中教师以学生为主体开展教学活动，分阶段评估学生学习成果。根据学生个体任务的完成情况，利用教学平台及时采集并观测学习数据，通过巡视指导、组织学生组内互助、组间交流评分等进行干预。设计课程考核量表，精准观测学生目标完成情况，赋予相应分值并合理开展增值评价。

　　4.1.3课后验证评估

　　课后通过教学平台监控并收集课堂学习数据，观测活动参与度、任务完成度、资源使用率等指标，评估学习行为；观测学习目标达成情况，评估学习过程；观测知识图谱中知识点的掌握情况，评估学习成果。对超额完成目标的学生，推送拓展学习资源；对未达到既定目标的学生，提供针对性的错题训练和课后指导。

　　4.2教学实施效果

　　本文主要通过问卷调查和学习平台数据分析评估精准教学模式的教学效果。笔者对实施该精准教学模式的大学二年级260名学生发放教学满意度调查问卷，回收有效问卷216份，回收率为83.07%。调查显示，在四个实施精准教学模式的班级中，93.75%的学生认为课前规划加深了其对课程体系的认知；83.7%的学生认为在学习过程中能够被教师关注，并感受到自身进步，有获得感；85.64%的学生认为教学组织充分考虑了学习习惯，提高了学习效率。

　　观测学习平台教学数据，课堂活动参与频率比实施前提高27%，资源使用率提高65.4%，有效激发了学生学习的积极性和主动性。对比实施前后的学生综合成绩，知识点完成率提高35.7%，正确率提高23.1%，合作企业对实践项目成果的有效性评价提高65%，有效提升了教学效果和质量。

　　5结束语

　　在数字化时代的洪流中，职业教育正面临教育史上最为深远的变革。技术的飞速发展对传统的教育模式提出了前所未有的挑战，但数字化浪潮也带来了诸多机遇。基于此，着眼于学习者个性化需求的精确教学已成为职业教育数字化转型的重要趋势和核心方向。教育者应从学习者的视角进行深度考量，将学习者的个性化需求与课程内容的特点以及教学的最终目标紧密融合，“量身定制”精准教学模式，从而实现学习的个性化和定制化，使学习者能够在自我驱动下更有效地掌握知识、提升技能，进而达到提高自主学习能力的目的。

　　［1］中华人民共和国教育部.教育部关于印发《教育信息化2.0行动计划》的通知［EB/OL］.(2018-04-18)［2024-05-26］.

　　［2］姜倩,刘智.大数据背景下高校精准教学的实践困境及对策研究［J］.高教探索,2021(8):54-58.

　　［3］丁海娟,马良花,王海杰.大数据背景下智慧课堂精准教学模式研究［J］.黑龙江教育(高教研究与评估),2021(8):44-45.

　　［4］张帅,崔亚林,张博.大数据背景下高职院校精准教学模式实施路径研究［J］.成都航空职业技术学院学报,2024(1):20-22,32.

　　［5］唐小燕,张承江,郭永洪.基于高职教学资源库提升个性化学习效果的研究［J］.常州信息职业技术学院学报,2023(5):34-37.