引言：随着科学技术的进步，当前时期我国社会已经真实的进入到了大数据的时代。随着各种大数据技术的应用，不管是我国国民日常的生产生活活动还是高等院校开展的教学活动中发生了较大的变化。所以为了培养出更多符合社会发展实际需求的计算机专业人才，就需要高职院校中对计算机应用技术专业学生的培养。利用好移动学习模式提升教学的质量。

一、 计算机应用技术的教学概述

计算机应用技术是属于当前时期我国高职院校中计算机类的重要基础性专业，进行这一专业的教学活动，主要就是为了能培养出掌握各种基础的计算机应用技术以及具备较强理论知识储备的高素质专业技能型人才。在本专业的教学活动中包含了各种理论知识的教学和操作技能训练，以及实践训练等内容。通过对学生开展基础理论知识的教学，可以帮助学生认识到各类基础计算机技术的概念，而后通过安排学生到特定的实习基地中进行实习活动，又可更好地检验学生对于各种理论知识的掌握程度，并且帮助学生认识到计算机应用技术在社会发展过程中的重要价值。所以作为高职院校中负责计算机应用技术专业教学的教师，在日常教学过程中应当进一步地对于现有的人才培养模式进行创新和优化，从而确保可以通过日常教学活动，培养出更多高素质的计算机专业人才。

二、 大数据背景对高职计算机应用技术教学中的意义

1. 大数据背景为高职计算机应用技术专业教学的创新提供了支持

随着科学技术的高速发展，在当前时期我国已经进入到了大数据的时代，而在大数据的时代中，对于各种计算机专业人才的专业技能水平和综合素质，也提出了全新的要求。所以在很多情况下，通过传统的教学模式开展的教学活动，很能满足大数据时代的需求。所以要想在大数据的背景下做好高职计算机应用技术的教学活动，就应当充分地利用和大数据技术，对于现有的教学模式进行创新和优化。大数据技术高职院校计算机应用技术专业的教学来说具有非常重要的意义，最主要的就是表现在大数据背景为高职计算机应用技术专业的教学创新活动提供了有力的支持。通过大数据技术的应用，可以帮助高职院校中更好地了解到当前社会对于计算机应用技术专业人才的具体要求，从而以此采取更加具有针对性的教学创新活动，构建起更加符合社会发展实际需求的教学模式，更好地推动计算机应用技术专业教学质量的提升。

2. 大数据背景为高职计算机应用技术专业的教学设计提供了参考

在高职院校中开展的教学活动，根本目的就是为了培养符合社会发展实际需求的实践型人才。所以在高职院校计算机应用技术专业的教学设计，应当以当前社会发展的实际情况为基础。在大数据的背景下，高职院校就可更好把握当前社会中计算机技术的发展以及未来的变化趋势，从而做好计算机应用技术专业的教学设计，确保高职院校专业教学水平。

三、 当前大数据背景下高职计算机应用技术教学移动学习存在的问题

1. 没有完全做好理论教学和实践教学的结合

从当前我国高职院校计算机应用技术教学移动学习的实际情况来看，很多教师在学生进行移动学习的过程中，并没有做好理论教学和实践教学之间的结合。当前部分教师在为学生安排移动学习的过程中，往往只是简单地让学生在课堂上学习各种理论知识，并没有重视对学生做好实践能力的培养，教学的目的大多也只是为了完成期末的教学考核目标。在这样的情况下培养出来的人才，无法满足社会中对于计算机专业人才的实际需求。

2. 教师和学生之间仍然缺乏足够的互动

虽然在高职院校中开展计算机应用技术移动教学的过程中，通过移动教学的方式，使得学生和教师之间拥有了更加流畅的沟通交流渠道，但是由于部分教师在课堂上并没有认识到与学生之间进行交流的重要意义，导致教师往往也不会让学生在移动学习的过程中拥有足够的机会与教师之间进行讨论交流，影响了学生的学习效果。

四、 大数据背景下高职计算机应用技术的移动学习策略

1. 针对原有的教学模式进行创新优化

在传统的高职计算机应用技术教学活动中，往往都是教师完成理论知识的教学后，安排学生统一地进行学习，这种统一的学习模式在实践中很难满足所有学生的具体学习需求。此时教师就可对传统的教学模式进行创新，构建碎片化的学习模式。通过大数据技术分析出学生学习过程中存在的主要问题，并且为学生提供符合学生实际学习需求的碎片化学习资源，将系统化教学中涉及的各种教学资源进行分解，帮助学生更好地在移动学习的过程中学习到自己所需的各种知识，提升学生的学习效果。

2. 搭建更完善的网络教学平台

在大数据的背景下，要想更好地提高移动学习的学习质量，那么高职院校在开展计算机应用技术专业的教学时，就应当构建起更加符合移动学习实际需求的网络教学平台。在这一过程中，高职院校在运行网络教学平台时，还应当重点利用大数据技术分析学生对日常教学活动的需求，并且对网络教学平台进行针对性的优化，从而更好地满足学生的具体学习需求。

结语：在大数据的背景下，开展高职院校计算机应用技术专业的移动学习活动时，为了更好地保证移动学习的质量，那么就应当利用大数据技术分析移动学习过程中存在的各项不足，并且采取更加具有针对性地优化手段，更好提升教学质量。

参考文献：

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