高校经管类专业高等数学分板块教学初探

　　摘 要：在我国近几十年经济大发展的背景下，大部分高校都开设了多门经济管理类的专业。尤其在以经济管理专业为主的高等院校，高等数学一直作为重要的公共基础课程开设。经管类高等数学一般面向全校数十个经管类专业，这么多专业虽同属经管类，但在实际教学中却体现着明显的专业性差异。这无疑提醒我们需要进一步明确细化专业性差异以采取不同的教学策略。在网络教育资源越来越普及的今天，精细化、个性化、差异化的教学无疑是保持学校教育模式地位的必需，也是大势所趋。

　　关键词：高校经管类专业;高校高等数学;教学初探

　　一、高校高等数学教学差异性的研究现状

　　当前针对高校高等数学教学差异性的研究主要体现在大而粗的层面上，大致上都是根据专业所授学位类别实施分类教学，即对应于经济学管理学学位的经管类高等数学、对应于文学学位的文科高等数学以及对应于理学和工学学位的理工类高等数学等等。对于经管类这一单一专业类别的高等数学教学的进一步精细化研究严重滞后，存在两个缺失。一是对经管类专业间差异性定量分析的缺失;二是针对存在较显著差异的经管类专业教学策略研究的缺失。

　　二、高校高等数学教学差异性的研究的实际价值

　　在当前信息技术处理方法日益发展的背景下，尤其是大数据以及深度学习技术的大发展，促使人文社会科学领域过去一些只能模糊界定的问题可以尝试采用数据挖掘等方法进一步深入探索。据此，我们对于高等数学教学的差异性研究可以做到以下几点：

　　以定量的角度明确经管类专业高等数学教学的差异性，进一步凸显该课程针对不同专业的教学大纲的差异化。所谓差异，如果不能见之于明确的数据作为论据，则差異无法备受众所接受。

　　通过对差异性的定量分析凸显专业间相似度，可实现相似度高的专业合班教学，尽量杜绝同一个课堂不同班级间的教学效果落差，从而提升课堂教学效果的一致性。在迫不得已必须进行大课堂教学的形式下，如何科学地将专业按数学能力需求的相似性或差异性相对集中教学，既是学术对接受知识的需求也是教师优化课堂效果的需求。

　　在现有大而粗的模式之下构建经管类高等数学更精细化的专业板块结构，凝练高等数学更深入、更多样化的教学研究方向。作为一线的高校教师，不断探索新的教学研究方向，既是自身的义务也是提升个人能力的必经之路。结合现代数据挖掘数据分析的先进技术，可以在从定量的角度拓展多个深入的研究思路。

　　此基于专业差异性的板块构建思路同样适用于其他公共基础课程，故对于高校公共基础课程的教学研究提供了新的方向。除了高等数学，在很多学校也有诸如大学英语、思政等公共基础课。这些课程同样面临通过相对集中方式提高教学效果的问题。以此为借鉴可以向其他课程扩展。

　　三、高校高等数学教学差异性的研究理论依据和研究目标

　　(一)课题的理论依据

　　就诸经管类专业而言，在大类别相同的背景下，其精细化的差异不再是显而易见的，或者说是感知模糊的。那么如何体现这种差异呢?定量分析的方法能够弥补定性分析方法不够精细，难以界定的缺陷。所以要基于统计学原理，采用定量分析的方法，对能体现经管类各专业差异的重要指标进行评价，产生一系列指标值。依据这些指标值，采用常见的用于分类和判别的统计方法，实现经管类多专业的板块化。每个板块中各专业相似度高，而板块间差异度高。为保证用于分类和判别的指标的科学性，必要时还需采用统计学中的相关分析、因子分析等进一步提炼各重要指标的独立性、代表性。这样就能解决经管类专业间差异性定量分析的缺失问题。

　　在对经管类专业群体实现板块划分之后，需要针对不同板块制定相应的教学策略。这里的策略包含教学大纲的微调、教学过程的设计、教学形式的调配、教学计划的匹配等。这一整体策略可视为是对每个板块量身定做的个性化方案，具体的制定完全依照各板块特征进行。

　　(二)研究目标

　　为高校经管类高等数学精细化板块分类提供理论依据。作为涵盖全校数十个专业的经管类高等数学课程，从教者过去一直受困于专业间的差异化与大一统的教学模式之间的矛盾，从而无法保证教学效能的最大化。精细化板块分类致力于弥补这一实践空白。为使研究更具说服力，采用定量分析的方法对差异性指标进行统计分析从而产生源自数据的板块分类理论。

　　为该校新专业发展提供板块分类器。随着大数据时代的来临，目前庞大的经管类专业群体还会进一步更新，除了旧有专业的整合之外，也会有新的专业涌现。此研究所产生的板块分类方法完全基于差异性指标，故对新的经管类专业只需依据其各分项指标便能将其归属于合适的板块，以方便有针对性的教学。

　　为该校经管类专业群体提供更个性化的高等数学教学策略，提高该校高等数学教学的总体质量。以板块分类为依托，针对各板块提出能使其教学效能最大化的教学策略。包括更合适的教学大纲、更理想的教学形式、更实际的教学计划等，从而在根本上提升不同版块专业的课堂教学质量。

　　参考文献：

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