Moodle平臺網絡課程數據挖掘模式分析*

□ 周劍云

Moodle平臺網絡課程數據挖掘模式分析*

□ 周劍云

在傳統教育中，教師通過與學生面對面的交流，獲得學生學習行為的表現信息，較為容易掌握學生的學習情況和課程教學效果，但隨著現代教育技術的發展，網絡學習方式的普及，以及學生學習行為的變化，研究網絡課程的教學方法受到了越來越多的關注。本文以Moodle網絡課程管理系統為研究基礎，分析并提出有針對性的數據挖掘方法構架，以達到對課程建設情況和學生學習情況的跟蹤分析，為教師改進教學策略、提高網絡課程教學質量提供有力支持及方法借鑒。

網絡課程；數據挖掘；挖掘模式

一、引言

隨著互聯網以及移動設備的迅速普及，人們使用網絡的時長在不斷增加，通過網絡進行學習的需求及能力也在迅速提高。據美國AmbientInsight研究報告指出，2009年美國中學以后的教育機構中，有44%的學生通過網絡進行課程學習，預計到2018年，美國通過網絡學習的學生人數將超過面授學生的總人數。在韓國，78%的高校都提供網絡教學（Al?lenetal．2008）。在中國，教育部于2011年10月啟動了國家開放課程建設工作，教育部《教育信息化十年發展規劃》（2011-2020年）中也明確提出了“推動信息技術與高等教育融合，創新人才培養模式”的要求，融合的關鍵就是要選擇有效的網絡教學模式，因此，對網絡教學的質量和有效性研究正被人們所關注。

本文以Moodle網絡課程平臺為基礎，分析并提出有針對性的數據挖掘方法構架，以達到對課程建設情況和學生學習應用情況的跟蹤分析，為教師改進教學策略、提高網絡課程教學質量提供有力支持。

二、選擇Moodle網絡課程平臺的理由

之所以選擇Moodle課程管理系統建設網絡課程平臺，是由于Moodle課程管理系統是一個開源免費軟件，更主要的是其模塊化的設計非常易于課程的創建，能使課程教師擺脫課程網站建設的技術屏障，還可以使教師從課程內容的設計者轉變為教學資源與活動的組織者。[1]

在國外Moodle系統的應用得到了迅速推廣。有數據顯示，使用Moodle的國家和地區有200多個，注冊使用機構有67,000多所，注冊用戶數量達5,800萬，運行課程有600多萬門。注冊用戶最多的前五位國家分別是美國、西班牙、巴西、英國和德國。[2]

三、教師所關注問題調查

根據教育部頒布的《CELTS-31教育資源建設技術規范》，將教育資源建設分為素材、課程、評價和資源管理系統開發四個層次。其中素材與課程是網絡教育資源建設的基礎，評價和資源管理系統則分別是確保質量與實現資源建設的工具與手段。[3]對于建設網絡課程的教師需要了解它的使用情況，從而分析課程結構是否合理，調整課程內容的分布情況，優化網絡課程的設計，提高教學效果。

為了解教師使用網絡課程的期待值和目的性，我們采取目的抽樣和隨機抽樣相結合的方式，樣本來自筆者所在的三個教師專用QQ群人員。調查問卷設計從了解教師對網絡課程的需求、認識、應用三個主要層面展開，具體的問卷內容為四個部份：了解參與問卷教師的基本情況；了解教師對網絡技術應用的需求情況；了解教師對網絡課程的認識及使用困難所在；了解教師希望網絡課程能幫助解決教學中的哪些問題。問卷發布在公共專業問卷調查網站（問卷星）上，一周后回收有效問卷159份。數據分析基本報告可見鏈接：http://www．sojump．com/report/3234099．aspx。

筆者所在院校為云南普通高校，與問卷的地圖分布情況相吻合，應該更能代表云南普通高校的普遍情況（見圖1）。

圖1 問卷來源地理分布比率圖

問卷中有96．61%的教師認為應該在教學中整合網絡技術，有38．98%的教師因為技術應用能力的不足，不夠明確如何使用網絡技術（見圖2），這說明我們建設網絡課程應該選擇如同Moodle這樣簡單易用的課程管理系統。

對于建設網絡課程，教師關注度較高的前4個方面是：學生學習過程參與的情況、網絡資源的使用情況、學生在線學習時間以及學生參與討論的頻度情況（見圖3）。

圖2 教師對網絡技術與教學融合的意見

圖3 教師關注信息統計

四、網絡課程數據挖掘模式構架

數據挖掘技術是獲取相關信息的有效技術手段。對于教師所關心的幾個方面內容，這里提供幾種可借鑒的方法：

1．學生學習過程分析

美國教育評價專家斯克里文(GF．Scriven)在1967年所著的《評價方法論》中，提出形成性評價是為正在進行的教育活動提供反饋信息，以提高正在進行的教育活動質量的評價，是一種對學習進程的動態評價。教師和學生可以依據獲取的反饋信息了解學習狀態，及時調整教學或學習。[4]

在Moodle平臺中具備學生學習進展跟蹤功能。

方法一：通過設置“課程進度跟蹤”，了解學生各項學習活動的完成情況。

如圖4所示，進入課程，在“課程管理”/“課程進度跟蹤”進行跟蹤條件設置，然后再選擇“課程管理”/“報表”/“課程進度”，就會顯示選修該門課程的所有學生的各項學習活動的完成情況。

圖4 課程進度跟蹤設置

方法二：分析學生各項學習活動的參與度。

通過選擇“課程管理”/“報表”/“課程成員”，可以詳細地顯示各項課程活動學生的參與情況，以及參與的次數，更清楚地分析學生的學習努力程度。如圖5所示，列出了數據庫原理及應用這門課程的“第一部分測驗”活動、每個學生參與的次數。

方法三：采用數據挖掘手段，了解學生的學習風格。

此方法要求具備一定的數據挖掘知識及應用能力。通過Mysql系統提取Moodle后臺數據庫（serv?ermysqldatamysql）進行關聯規則分析。

關聯規則數據挖掘，可以發現學生學習行為之間的關系，通過對學生的某兩類網絡學習行為之間取值關系進行分析就可以得出它們之間的關聯性，進而預測學生將要進行的下一個行為，從而挖掘網絡學生學習行為之間的關系，使得學生學習風格顯性化。[5]

圖5 學生參與活動頻度

2．課程資源利用情況分析

課程資源建設是影響網絡教學應用質量的重要因素。甘振韜等通過SQLServer的AnalysisServices工具，對網絡課程的資源配置情況，包括資源配置指數和訪問量進行分析。[6]

Moodle平臺能很直觀地呈現課程各項資源的訪問情況。

方法：選擇“課程管理”/“報表”/“課程活動”，課程設計的各項活動被訪問量被詳細統計出，如圖6所示，教師可以清楚了解課程資源的利用率情況，分析學生的學習喜好，適當調整各活動資源的配比。

圖6 課程資源訪問情況

3．學生在線學習時間分析

對于某門課程，通過分析學生的日志，可以掌握學生的在線學習時間，以及學習時段的分布情況。

方法：點擊“課程管理”/“報表”/“日志”，其中可以設定查看所有成員或是某一個成員、所有活動或是某一項活動，以及所有日期或是某一天，學生的在線學習情況。如圖7所示。

圖7 學生日志

4．學生參與討論的頻度分析

學生參與課程討論的頻度，可以反映學生的學習主動性，教師通過觀察可以即時進行有針對性的教學干預。

方法：選擇“課程管理”/“報表”/“課程成員”，如圖8所示，學生參與“課程聊吧”活動的情況。

圖8 學生參與討論活動的頻度

5．學習成績分析

學生的最終學習情況需要一個成績評定，Moo?dle平臺的設計理念中非常強調過程性評價，它能夠記錄學生學習過程中的各項活動成績，包括師生、生生相互評價的成績，匯總成學生的最終成績。

方法一：查看教學活動的單項成績情況。

直接使用Moodle平臺所提供的課程管理功能，點擊“課程管理”/“成績”選項，打開成績管理菜單，再選擇“類別和項”下的“簡略視圖”（如圖9），可以查看教學活動過程各項匯總成績。并可以設置學習過程中各部分占總成績的比率。

方法二：對測驗試題結構分析。

在Moodle中若選擇測驗，則出現“測驗管理”,再選擇“測驗管理”/“統計”，可以得到本次測驗的統計分析報告。包括此測驗的標準偏差、測驗的分數分布偏度、分數的分布峰度等。還有此測驗試題的結構分析結果，包括容易度指數、試題的標準偏差等（如圖10），能讓教師科學地調整測驗的結構組成，試題的難易程度和分數的布局等。

圖9 成績匯總算法設定

圖10 測驗試題結構

方法三：在成績管理菜單下選擇“導出”為Ex?cel、OpenDocument電子表格或其它文檔，再進行統計分析。

6．群組分析（分組）

學生分組開展學習，可以促進學生的集體意識及合作能力的培養，但如何分組？各分組成員真的能很好地協作嗎？這需要教師特別注意，需要考慮如何分組才能更好地激發學生的學習積極性。

方法一：選擇“課程管理”/“用戶”/“小組”，可以自主創建小組，也可以用“自動創建小組”方式創建，如圖11所示，就是以自動方式創建的小組，其中還可以指定小組數量或是每個小組成員數。這種方式設置的小組較為隨機，如果希望分組能考慮成員的凝聚性可以選擇方法二進行。

圖11 創建學生分組

方法二：應用社會網絡分析軟件，如UCINET等，可以開展學習社群的關系距離及中心性分析，以及小團體分析等分析。通過收集學生在討論區或是聊天室中的問答的關系情況獲得分析數據。對于社會網絡結構的特征分析可以輔助判斷師生交互網絡發展的成熟程度。

五、小結

本文基于Moodle網絡課程管理系統，介紹了教師關心的幾個方面的數據分析方法，為想要分析自己網絡課程使用情況的教師提供方法借鑒，從而教師能夠更好地調整網絡課程的內容組成、結構布局，以及教學方法策略的調整。同時，本研究也適當突破Moodle網絡課程平臺，提供了在其它網絡課程平臺中進行數據挖掘分析的方法和思路。通過幾個方面數據分析方法的整合，目的是提供一種進行網絡課程數據挖掘模式架構的研究。今后，研究還應深入底層數據的分析，提供更具通用性的網絡課程數據挖掘模式方法。

[1]黎加厚.信息化課程設計——Moodle信息化學習環境創設[M].上海：華東師范大學出版社，2007.

[2]張偉遠，段承貴.網絡教學平臺發展的全球合作和共建共享[J].中國遠程教育，2012，（10）：32-36.

[3]鄧康橋.workflow技術在網絡課程開發管理系統中的應用研究[J].中國遠程教育，2013，（4）：63-68.

[4]劉納.基于數據挖掘技術的網絡學習形成性評價研究[D].上海：華東師范大學，2012.

[5]李素珍.基于網絡學習行為分析的網絡學習風格與學習偏好挖掘模型研究[D].武漢：華中師范大學，2009.

[6]甘振韜，梅文，郭玉軍.數據挖掘技術在網絡課程資源配置中的研究[J].中國醫學教育技術，2012，26（6）：635-638.

G40-034

A

1009—458x（2014）09—0068—04

2014－04－30

周劍云，副教授，碩士，云南普洱學院理工學院（665000）。

責任編輯三 川

云南省教育廳科研基金項目“支持網絡課程建設的數據挖掘架構研究”（項目編號：2013Y107）、國家自然科學基金項目“非線性環境取能系統隨機動力學問題研究”（項目編號：11265012）。