随着科学技术飞速发展，大数据技术被逐渐应用到商业、医疗、金融等多个领域，并产生深远影响，同时也为高校计算机教育教学带来新的机遇和挑战，如有助于精准了解学生学习情况，从而提供个性化教学方案设计；有利于优化教材、在线课程、实验设备等多个教学资源配置；有利于预测学生学习趋势，并采取相应的预防措施。因此，高校应积极引入大数据技术，探讨计算机教育教学新模式，从而优化教学模式，提高教学质量，培养出更多符合社会需求的计算机专业人才。

  整合多种教学资源，构建智能化教学平台。大数据技术的发展与创新，为高校整合教学资源，提高资源利用率，构建智能化教学平台提供了支持。利用大数据技术探讨计算机教育教学新模式，构建智能化教学平台，可以从以下几方面着手。首先，需要对资源进行收集与分类，即高校广泛收集各种优质教学资源，包括不同版本的教材、在线课程、学术论文、开源代码库等，并对资源进行多个维度的分类，便于师生学习。其次，需要收集和分析学生数据，包括学生学习行为数据、学习时长、作业完成情况、代码错误率、课程访问频率等，以便了解学生知识掌握程度，明晰学生兴趣点和学习难度，为后续开展智能化、个性化教学奠定基础。再次，需要基于学生数据分析结果，构建个性化推荐系统，以便教师根据学生学习进度和个人薄弱环节，向其推荐合适的教学资源，满足学生多样化、个性化学习需求；教师可以通过平台实时监控学生学习情况，因材施教，对学生发布个性化学习任务和指导意见；学生个人可以在平台上进行自主学习、完成作业、参加测试等，并获得学习反馈，及时改进学习方法和策略，提高教育的针对性和有效性。最后，需要进行教学资源关联与整合，即利用大数据技术将不同教学资源依据其关联性进行融合，形成一个系统、完整、科学的学习模块，方便学生全面深入的学习。

  改进传统学习模式，鼓励推广项目式学习。随着大数据技术的发展与应用，传统学习模式已无法满足时代要求和学生实际需要，高校计算机教育教学需要开展项目式学习，弥补传统教学模式的不足，全面激发学生学习兴趣和课堂参与度，具体步骤如下。首先，落实好项目分配环节。高校可利用大数据技术对学生的知识水平、兴趣爱好和技能掌握情况进行分析，挖掘学生的课程成绩、作业完成情况等数据，并根据学生能力层次和兴趣倾向分配合适的项目，避免项目过难或过易，推动项目式学习取得实际成效。其次，加强项目过程监控。高校可搭建项目管理平台，对学生的代码提交次数、代码修改内容、团队成员、沟通频率等行为数据进行分析，便于教师实时掌握项目进度和学生学习情况，从而为学生提供针对性指导与反馈，针对学生在项目式学习过程中出现的错误，推荐相关知识资源或提供解决思路。再次，注重项目评价环节。高校可借助大数据技术建立多元化的项目评价体系，包括最终项目成果，以及项目过程中的团队协作效率、问题解决速度、资源利用情况等，综合多维度数据对学生项目表现进行全面客观的评价。最后，重视经验总结与改进环节。在项目结束后，高校可利用大数据技术分析学生在整个项目式学习过程中的数据，总结成功经验和不足之处，对后续项目的选题、难度、指导方式等进行优化，全面提高项目式学习的质量和效果。

  构建多元化评价体系，全面客观评价学习效果。传统的教学评价主要以考试成绩为主，无法客观反映学生学习情况和综合素质。新时代背景下，要求培养德智体美劳全面发展的人才，大数据技术可以支持多元化的教学评价。换言之，高校计算机教育教学利用大数据技术构建多元化评价体系，提高评价的全面性、客观性。具体而言，可从以下几方面着手。首先，需要多源、多方进行数据收集。一方面，收集学生考试成绩、作业完成情况、在线学习时长、论坛提问和回答活跃度、实验操作成功率等多方面的数据信息。另一方面，还需要收集教师的教学方法、教学内容更新频率、师生互动情况等数据。其次，需要开展知识掌握评价。高校可根据学生在阶段性测试、在线练习中的答题情况，包括答题正确率、答题时间、错题类型等多个数据进行分析，评估学生对知识点的掌握情况，从而调整教学策略，提高教学质量。再次，需要注重能力发展评价。高校可从项目实践数据中评估学生能力，包括项目完成质量、团队协作表现、项目创新体等，综合评价学生的团队协作能力、问题解决能力和创新能力。最后，需要注重教师教学评价，高校可根据学生对教学内容的反馈数据、课堂参与度变化等方面评价教师的教育教学效果，根据评价结果及时调整教学方法。

  综上所述，大数据技术为高校计算机教育教学模式创新提供了有力支持。随着科学技术的进步，以及计算机教育教学的发展，高校应与时俱进，适时推进大数据技术在计算机教育教学中的应用，以培养出更多适应大数据时代需求的高素质、高水平计算机专业人才，为社会发展和经济进步提供有力的人才保障。（作者：谢基鼎，赣州职业技术学院信息工程学院）