论教育信息化新阶段对我国军事职业教育的影响及对策


  摘 要:教育信息化新阶段的特征主要体现为需求旺盛、教育数据繁荣、课程开发市场化、学习方式混合化等方面,教育数据的日益丰富让我国军事职业教育也面临了数据干扰、信息失实、隐私泄露等各种影响。鉴于此,本文详细分析了教育信息化新阶段对我国军事职业教育的影响,并提出了相应的军事职业教育对策,以期为研究军事职业教育的相关人员提供理论参考。
  关键词:教育信息化新阶段;军事职业教育;影响;对策
  1 教育信息化新阶段对我国军事职业教育的影响
  1.1 教育數据丰富,容易产生数据干扰
  军事职业教育指的是针对在岗军队人员进行继续教育,为满足不同军事岗位的教学需求,职业教育主体需要为不同部门、不同岗位提供个性化的教育资源,这样一来,军事职业教育资源就会越来越丰富。不同院校、部队的不同推送课程可以让学习者的碎片化学习要求得到满足,不同学习系统上产生的分析数据也为相关研究人员提供了丰富的研究资料。但因为信息的丰富性,相应的数据干扰也出现了。有调查表明,军人在使用电脑时,如果有电子邮件提示音,那么电脑会自动进入保护操作,要想回到之前的工作模式,则需要等待22分钟之久。军事相关资源虽然很丰富,但是可以为军人所用的信息却不多。比如人们以关键字进行搜索时,搜索引擎能够给出百万条答案,人们要逐条筛选才有可能找出所需信息,这种方式无疑增加了人们的工作量。与此同时,海量的信息中不乏有对权威的质疑和否定的内容,需要人们花更多的时间来甄别。所以,以网络为基础进行军事职业教育时,难免会因为无用信息多、有用信息少而降低军事教育的效率。
  1.2 教育数据偏差,容易产生信息失实
  教学大数据一旦出现,便会像“痕迹”一样长期存在。舍恩伯格曾经说过:“数据并不像其宣传的那样真实和可靠。”“谷歌流感趋势”系统曾经试图通过关键词查找数量来获取不同区域的流感类疾病患者数量,该系统的数据分析速度结果虽然比美国疾病防控中心的数据分析更快,但是分析结果却不见得更加准确。2012年,该系统估计的流感疾病人数是实际统计人数的一倍。分析该数据产生重大偏差的原因,主要在于媒体等相关人士因为太过关注流感类疾病,所以,该年搜索流感类关键词的人数明显增多,这对谷歌系统的数据分析产生了严重干扰。大数据是“死”的,人却是活得,人为操作数据的行为在我国也多次出现。比如空军军事职业大学曾经将网上复习自测时间纳入考核成绩中,规定学生在线学习的时间应多于25小时,达到要求便能给予学习者满分。为了达到要求,很多学习者平时并不参与线上学习,在考试期间,这些学习者让软件长时间甚至彻夜挂机,以此让学习时间满足要求。由此看来,教育数据很容易产生信息失实的情况。
  1.3 教育数据开放,容易产生隐私泄露
  数据网络、位置信息等相关数据的结合和关联之后,会让原本弱信号的数据信息变成强信号的数据信息,使一些隐私信息被泄露。美国著名计算机专家迪博德认为,人们在进行银行交易时会留下海量的其他信息,例如交易时间、交易地点等,将这些信息同用户的消费、通讯等相关数据进行结合分析,可以还原用户某些时段内的行踪,以此使得用户的隐私被泄露。所以,大数据时代下,每一次计算机操作都有可能造成隐私的泄露。军人上网行为中更容易造成军事机密的泄露,比如有的军人为了博人眼球而专门透露一些涉军信息,有的人热衷于讨论涉军事件等,如果有不良分子对这些数据痕迹进行搜集和分析,很有可能会获取相关的军事信息,使得军事隐私被泄露。
  2 教育信息化新阶段我国军事职业教育的对策
  2.1 完善军事职业教育大数据的基础设施建设
  第一,应对军事职业教育基地的相关硬件设施进行完善和更新,很多军事教育基地会出现设备兼容性差、存储范围窄、管理调度困难及共享使用困难等各种问题,强化数据硬件设施建设的重要目的就是解决这些问题。第二,应强化数据系统建设。为了将军事职业教育范围内的一些封闭和受限制的数据激活,应该针对相应的存储、传输、处理等过程建立统一的建设标准。第三,应将数据来源进一步扩大。可以通过学习平台来采集相关的线上数据,通过军营区域一卡通及视频监控等来获取线下数据,让军事人员的全方位数字图像成为重要的数据信息。第四,强化复合型人才的培养。军事职业教育复合型人才不仅要深入了解行业内的核心数据,同时应该熟练掌握和使用SQL、Apache Pig等比较常用的分析工具,同时,这些人员还应该深入理解数据库、主流机器学习算法等相关原理及应用,以便能够更深入地挖掘和分析相关数据,科学地利用相关技术来架构相应的数据平台。
  2.2 推广军事职业教育混合式学习模式
  混合式学习模式强调主动学习,该模式以学习者为主体,与教育信息新阶段的碎片化学习特征更相适应,能够帮助军事人员快速提高学习效率。混合式学习模式主要分为三种:第一种是线下线上相混合的学习模式。学生需要通过网络进行线上集中学习和讨论,然后在线下进行各种形式的自主学习,以巩固和深化线上内容的学习;第二种是自主学习与协作学习相混合的模式,自主学习不受时间、内容等限制,能够满足不同岗位不同知识层面的军人的知识深化需求。协作学习指的是通过与网络同伴的交流与沟通来促进军人对知识的思考,各个战区、兵种、单位的学习成员都可以以数字化平台为基础,进行跨战区、跨单位、跨兵种的各种协作式学习。自主学习与协作学习相结合,能够让军人在自我思考和合作探究的过程中获取更多有益的学习内容;第三种方式是固定与移动的混合模式。不同单位营区可根据自身网络建设情况,让学员可以在固定位置进行学习,也可以在其他移动的位置进行学习,以此让学员的碎片化时间得到有效利用。手机APP、微信公众平台等是常见的移动型的学习平台,这些灵活的学习模式能够进一步激发军人的主体性,正式的或者非正式的学习模式相融合,更容易让军人学会如何学习。
  2.3 改进军事职业教育的管理模式
  军事职业教育面对的学习者众多,专业也非常广泛,同时,相关教师也来自不同的工作岗位,为了对老师、军人学习者、课程等进行合理的管理,就应合理运用大数据思维,对军事职业教育管理模式进行宏观观察和微观分析,适时地使用主流的数据模式进行教育管理。例如,现在比较热门的数据可视化管理模式就能够适用于军事职业教育管理中。管理者可以利用百度地图LBS开放平台、百度天眼等,结合创新的可视化呈现方式,对军事职业教育者、教育内容、军人学习动态等进行实时、直观的展现。可视化技术能够借助计算机创建不同的可视性图像,让管理者通过各种维度的图形、图表来直观、迅速地了解军事职业教育发展趋势,从而适当地对军事教育平台、教育者、军人、教育内容等进行管理和调整。
  3 结论
  以大数据为核心是教育信息新阶段的重要特征。在此背景下,进行军事职业教育的过程中,应将军事职业教育的基础设施进行健全和完善,在军事职业教育中进一步推进混合式学习模式,借助各种主流的信息技术来持续对军事职业教育的管理模式进行改进,以此快速提高军事职业教育的信息化建设水平,最终提高军事职业教育的整体效益。
  参考文献
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