大數據挖掘技術在在線教育平臺中的應用

李拯

[摘 要]近年來，在線教育愈加受到人們的歡迎，網絡的發展為在線教育提供了發展的平臺，也因為在線教育產生的數據日益增多，處理這些數據成為了在線教育發展的一大難題，而大數據挖掘技術的出現為其發展提供了機遇，但也帶來了挑戰。基于此，本文將對大數據挖掘技術在在線教育平臺中的應用進行分析。

[關鍵詞]大數據挖掘技術；在線教育；應用

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.16.139

[中圖分類號]G434 [文獻標識碼]A [文章編號]1673-0194（2017）16-0-02

大數據挖掘技術不僅能夠處理在線教育的龐大數據，更能挖掘出潛在的信息，為在線教育平臺的發展提供后續保障。基于此，本文將對大數據挖掘技術在在線教育平臺中的應用進行介紹，不僅會對大數據的概念進行闡述，還會為其在在線教育平臺中的應用進行建議。

1 大數據的概念

大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。很多企業、平臺所產生的數據十分具有價值，但需要進行挖掘。由于信息具有時效性，所以目前大數據的處理很受人們的重視，但企業與平臺等很難在合理時間內對大數據進行整合處理。近年來，資源發展迅速，為大數據處理提供了便利。

2 在線教育平臺發展現狀

21世紀是信息時代，在線教育平臺其實是信息技術與教育行業融合形成的新產業。據統計，我國2014年教育行業的投資規模比以往增長了9.5%，具體數額高達180億元，且在校大學生的數量也高達2 468.1萬人。面對如此龐大的在線教育平臺用戶，市場上掀起了一大批平臺搶占狂潮，其中，比較有影響力的是新東方、網易、傳課網及爾雅，可以說，在線教育的發展速度非常迅速，由此產生的大數據也是極為具有價值的，畢竟在線教育平臺的競爭也是極為激烈的。

在線教育，作為“互聯網+教育”的產物，往往會受到兩方面的限制。以網易公開課這個教育平臺為例，免費提供國內外優秀課程雖然吸引了大批人流量，但其依賴性不高，而新東方雖然線下教育具有很大的美譽，但極易被傳統教育理念所禁錮，難以很好發展線上教育，由此可以看出，在線教育平臺或多或少會有一些缺點。在競爭激烈的市場中要想站穩腳跟，在線教育平臺就需要有能夠預測市場未來發展趨勢與模式的大數據信息，而對于大數據的處理是復雜且繁瑣的，挖掘出大數據的信息需要大數據挖掘技術來實現。

3 大數據挖掘技術在在線教育平臺中的應用

3.1 面向在線教育領域的大數據模型

在線教育的數據形式十分復雜且呈多樣性，依據儲存形式的不同可分為結構化數據和非結構化數據，依據獲取方式的不同可分為顯式數據與隱式數據，根據來源不同可分為視頻信息、用戶信息、用戶行為信息、課程信息、習題信息與論壇信息等，各類數據之間錯綜復雜，因此管理要求極高。大數據挖掘一般包括數據清理、變換、集成、選擇、挖掘、評估模式和知識等，為保證數據能夠進行有效整合利用、便于在線教育平臺發展，相關人員需要從大量的原始數據中挖掘或提取出有效的知識，但由于在校教育平臺大數據產生的來源十分復雜且多樣，加之儲存形式不同，數據間的聯系、清理與集成都十分復雜、繁瑣，在數據挖掘過程中，相關人員不僅要綜合考慮數據多個特點之間的關系，還要對數據進行獨立分析，又由于不同數據的分析方法與工具不同，大數據的處理需要有一個健全良好的數據模型。

在線教育平臺大數據模型包括應用層、數據處理層和硬件設施層三個層面。應用層是針對在線教育平臺用戶群設置的，包括“在線教學”“教學管理”“交流互動”“學習管理”四個方面。在應用層中，不同的用戶所用的用戶界面不同，大數據挖掘技術會針對不同用戶的需求授予他們不同的訪問權限和提供不同的服務，這樣一來，其不僅能夠提高在線教育平臺的服務效率及用戶滿意度，更能對每位用戶的信息數據進行記錄與收集。數據處理層是由數據庫、數據處理和挖掘、標準處理三方面構成的，其中，數據挖掘是核心。相關人員可運用大數據技術針對應用層收集的學生行為數據進行挖掘，通過分析處理，找出數據中隱含的規律及模式，從而探索建立學生模型、領域模型以及軟件教學模型，提高用戶的學習質量。硬件設施層主要是由儲存設備、網絡設備、安全設備及備份設備構成的，相關人員利用先進的計算機技術可對各種設備進行科學管理，需要注意的是，降低硬件系統的耗能，以提升系統的可靠性及利用率。

3.2 大數據支撐的在線教育系統應用

大數據支撐的在線教育系統應用主要包括面向學生的智能化功能與面向教師的智能化功能兩大類。面向學生的智能化功能從知識圖譜、課程、視頻、習題到論壇，全都是為了提高學生的學習效果，從而提升平臺的服務水準，鞏固平臺的發展。第一，知識圖譜的應用開發是從學生學習與教師教學的角度出發，將學生學習與教師教學的知識點進行總結匯總，從而構建知識框架，并對每門課程的知識模塊進行構建，便于學習與授課。此外，還能加強各個知識點之間的聯系，便于學生系統化的學習。第二，在線教育平臺中的個性化課程服務應用，是為了更好地為用戶提供服務而開發，這是根據人的特性進行設置的，在在線教育平臺上，學生能夠根據其興趣選擇性地觀看視頻，學習自己所想學習的內容，這不同于線下的整體學習，充分尊重了學生的個性化發展。大數據能夠根據每位用戶觀看視屏的不同，進行課程關聯，提供類似的課程做參考，此外，還可根據學生在學習過程中的測試結果以及學習選擇，進行課程推薦。第三，知識點的字幕定位是根據在線教育平臺的主要學習形式，視頻授課開發出來的應用主要是將視頻中學生所感興趣的片段進行基于字幕的跳轉功能，并附上專業詞匯鏈接及知圖譜，這樣能夠幫助學生全面學習。第四，智能化習題訓練應用，主要是為了鞏固學生的學習，借助知識圖譜及習題庫階段性地對知識進行鞏固，先是針對不同的知識點建立相關的習題庫，利用學生答題的情況挑選出相關知識點，并從習題庫中隨機進行習題提取，便于學生鞏固練習。endprint

面向教師的智能化功能是為了提高教師的教學水平而設計的，能夠及時根據學生的學習情況調整教學方案以及提升教學水平。對比傳統的教育方式，在線教育平臺的教師能夠根據學生的學習情況反饋功能，這主要是通過學生觀看視頻、完成習題及課程討論等行為數據的挖掘整理，對學生學習的弱點進行針對性的教學備課，還能夠根據授課評論進行改正，提升自身的教學水平，更好地完成授課。不僅如此，大數據挖掘技術還能提供教師推薦，不同教師的教學風格不同，面向教師的智能化功能能夠選擇性地將不同教學風格的教師進行分類，以供學生選擇。

此外，還有面向決策者的智能化功能，這主要是針對平臺的決策者而開發的，目的是幫助決策者更好地掌握平臺動向，幫助決策者對平臺的未來發展進行分析。

3.3 大數據挖掘技術在在線教育平臺中應用的建議

就目前而言，在線教育平臺中大數據挖掘技術的應用，還存在一定的缺陷，在線教育平臺雖然改變了以往的教學模式，為學生提供了新的學習空間，但就目前在線教育平臺的發展而言，還缺乏一定的制度與系統性。為提高大數據挖掘技術在在線教育平臺的應用效果，筆者認為，首先，要對在線教育的基本運轉進行根本性的分析處理，針對在線教育產生的數據進行分類分析，對每一類數據建立其相應的大數據模型，便于分析處理，減少數據挖掘時間，提高數據的價值。其次，應對大數據挖掘技術所提供的應用進行進一步建設，如習題庫應該與時俱進地進行更新處理，這樣能夠更好地進行平臺發展。最后，應該加強與政府部門的合作，以獲取相應的信息技術保障以及財力支持，大數據挖掘技術所涉及的信息技術是不斷發展的，與政府部門的合作能夠保證信息技術的及時更新，財力的支持，對大數據挖掘技術的發展能夠提供相應的設備及人員。

4 結 語

大數據挖掘技術在在線教育平臺中的應用，不僅是在線教育平臺發展的需求，也是大數據時代發展的必然，可以說，在線教育平臺不僅為學生提供了校外學習的平臺，也為大數據挖掘技術提供了發展場所。大數據挖掘技術的應用必定會讓在線教育平臺獲得進一步發展！

主要參考文獻

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