大數據背景下大學生自主學習探析

陳琳琳

摘 要 培養大學生自主學習能力是一項重要而艱巨的任務，大數據相關技術在引導大學生自主學習的各步驟中能發揮獨特作用，為促進大學生自主學習提供更加個性化的支持。

關鍵詞 教育大數據；大學生；自主學習

中圖分類號：G645 文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2017）16-0120-02

Abstract It is an important and arduous task to develop college stu-dents autonomous learning. The big data related technology can play

a unique role in guiding the students autonomous learning， and pro-vide more individual support for college students.

Key words big data in education； college students； autonomous learning

1 大數據相關概念及在教育領域的應用

大數據是當今社會所獨有的一種新型能力：以一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見[1]。大數據不僅是指數據的量很大，更指它蘊含巨大的價值。挖掘教育領域的大數據，可以提升教育質量、促進教育公平、實現個性化學習、優化教育資源配置和輔助教育科學決策等[2]。對學校來說，從學生、教師、管理三方的活動中可以獲取大量數據，過去由于數據處理能力有限，僅對部分容易結構化的數據進行采集和后期處理，而對教學活動過程中大量非結構化的數據無能為力，因此應用十分有限。處理大數據的相關技術出現后，其強大的處理能力使得對教育領域的種種創新應用展開大膽想象，借助可以采集到的龐大數據，對其挖掘分析，可以隨時了解學生的學習情況，可以為學習營造智慧化的環境，可以實現個性化的學習支持服務等。

事實上，教育領域已經有很多基于大數據的創新應用，如全球自適應學習平臺的典范——Knewton、可汗學院的教學反饋系統、提高大學生畢業率的“希維塔斯學習”等；國內高校也有一些基于大數據的各種學習分析系統、學習資源個性化推薦系統、學業預警系統等應用案例。隨著大數據技術本身不斷發展和在教育領域運用的不斷深入，將會出現更多更好的教育創新應用，大數據相關技術為教育領域許多難題提供了解決的可能性。

2 大學生自主學習的現狀和主要困難

知識更新和技術創新越來越快，人人都需要不斷學習才能勝任工作，應對新的挑戰。自主學習不但能提升學習質量和成績，更為學生離開學校后繼續學習、終身發展奠定基礎，大學生必須具備自主學習能力才有可持續的競爭力。David Little認為：從本質上講，自主學習是一種能力。通常容易誤會的是自主學習就是學生的課外自學，跟學校和教師無關[3]，導致學校、教師常常忽視學生這種能力的培養，因此，許多大學生的自主學習能力亟待提高。事實上，自主學習只是強調以學為中心，教師的引導作用依然不可或缺。

在教師完全放手的情況下，絕大多數大學生對自主學習往往是淺嘗輒止，因為他們在學習過程中遇到的困難太多，如很難獨立地制訂一個學習任務的詳細實施計劃；難以產生學習興趣，學習熱情很難持續；很難快速找到適合自己的學習資源，學習時遇到問題不能及時得到教師或同學的幫助；自己的學習情況缺乏及時評價和反饋等。這些困難幾乎是習慣了課堂講授的大學生的通病。傳統教學中，教師要制訂教學計劃和完成每一次課的目標，課前導入時總是想辦法激發學生學習動機，為學生準備合適的教材及補充學習資料，通過觀察、提問、批改作業等手段及時了解學生學習情況，隨時為學生解決疑難等。顯然，如果讓習慣了課堂講授的大學生去自主學習必定困難重重。

培養大學生的自主學習能力任務緊迫，要讓他們盡快適應自主學習，學校或教師應該給予必要的引導和支持。但是，每一個大學生自主學習基礎和需求都不一樣，幫助和引導他們的工作量遠遠超過課堂講授，這是人工很難完成的任務。但大數據相關技術可以提供幫助，借助移動互聯網、云計算、物聯網等技術，獲取學生生理監測數據、學習環境動態監測數據、學習過程記錄數據以及人際網絡關聯數據，通過對這些數據的整合、統計和分析，為用戶提供實時、個性化和精準化的服務[4]。

3 借助大數據相關技術引導大學生自主學習

由于自主學習的個別化特征，對眾多學生一一進行引導必然是繁重的工作，這只適合充分了解學生并為之提供個性化服務的大數據來承擔。當然，這些大數據相關技術需要集成在學校的資源管理系統或學習管理系統等教學支持系統中。龐維國基于提倡自主學習的建構主義學習理論，提出自主學習教學指導的一般模式，并進一步指出自主學習教學指導的具體步驟和要求，包括確定學習目標、激發學習動機、自學教材內容、自學檢查、組織討論、教師重點講解、練習鞏固、課堂小結[5]。

基于大數據為學生建模，幫助學生制定個性化的學習目標 幾乎所有學習的開端都始于確定學習目標，包括長遠的總體目標、近期目標、即將完成的目標，同時圍繞這些目標進行合理時間分配，自主學習也不例外。對于在校大學生，大數據技術可以通過多渠道（教務系統、校園一卡通信息甚至網絡學習行為等）獲得學生的大數據信息。對這些數據進行計算和挖掘，針對學習目標為每一個學生建立學習特征建模（已有學習知識和水平、學習風格、學習習慣等），從而為他們推薦適合的學習內容、學習進度、學習策略等。作為自主學習者，不是必須按系統推薦執行，但有利于快速掌握設置學習目標的方法并選擇更適合自己的方案。這也是大數據技術超越傳統教師引導的地方，因為教師通常只能針對一個班級確定學習通用的學習目標、學習進度、學習內容等，而無法照顧到每個人的不同需求。endprint

大數據可在自主學習全過程中激發學習動機 學習動機具有引發、指引和激勵學習行為和學習活動的功能[6]。很多自主學習者很難堅持學習的重要原因就是缺乏學習動機，因此，激發學習動機對自主學習是非常重要的。學習動機可分為內部動機和外部動機，不同學生對內外動機和動機強度反應不一樣，如何為每一位學生提供恰當的動機刺激，這也需要大數據分析學生個人的行為才能實現。在學習全過程中，大數據的動態分析及可視化技術可以讓學生及時直觀地知曉自己的進步和不足，從而激發其學習興趣和熱情，或者引導他們對自己的失利進行合理歸因，促使其今后更加努力，而不是對自己能力失望而輕言放棄。

大數據可幫助大學生順利完成自主學習內容 適合學生的學習內容是能達到學習目標的前提，為學生匹配個性化的學習內容是大數據的強項。通過采集學生學習生活軌跡的大量數據并進行挖掘，分析出學生個人特征，預測學生對資源的個性化需求，從海量的網絡學習資源中為學生篩選匹配資源并推送給他們，從而實現對個性化的學習資源推薦，解決自主學習中信息過載的困擾。傳統教學通過教師一次次課堂講授逐步完成，學習時間、過程監督都由教師進行教學設計，而大數據則可以比教師做得更好。由于大數據技術方便量化和記錄學習過程中比如學習頻率、學習時間長短、知識掌握情況、交流討論情況、具體目標完成情況等狀態信息，追蹤到每一個學生的學習軌跡，因此可以對學生未按時完成任務或學習效果不好進行提前預警，幫助他們更好地監督學習過程和學習質量，及時調整學習策略，保障學習內容的順利完成。

教育大數據讓自主學習檢查更全面準確 自主學習檢查目的是獲得學生學習情況的反饋信息，如學習目標達到的程度、未達到目標的原因、學習的難點在何處等，其結果既是對過去學習成效的總結，更有利于改善今后的學習，是教育管理者和學生都關心的內容。要準確診斷學生的水平，應該考慮將標準化測驗和動態評定手段結合使用。尤其是動態評定，在學習過程中收集信息，具有靈活性和連續性，能及時反饋學習情況并對當前學習進行調整，但在傳統教學中往往因為煩瑣（建立每個學生學習過程檔案）和不夠客觀（教師主觀評定）而不受重視。在大數據背景下，收集處理大量數據信息（為學生建立可動態更新的電子學檔）或使用自動化程序進行量化，在許多學校或教育培訓機構已經有此類應用。而標準化測驗對機器來說更簡單，可由系統自動組卷進行測試，快速評卷并給出講解。教育大數據在學業測評方面有天然的優勢。

大數據技術能更好地支持溝通與交流 任何學習都不可能在完全獨立的狀態下完成，良好的互動協作對自主學習是很好的補充。大數據的聚類分析可以方便對學生按同質或異質分類，相似特征可以結成學習討論伙伴，也可以利用協同過濾向同質分類對象推薦相似的資源或學習路徑。異質分類可以在需要互補的環境中相互幫助。系統可以通過文本挖掘學生的討論情況，幫助教師篩選哪些是比較重點和難點的問題，參與討論或提供解決方案。

大數據技術可實現個性化的知識鞏固與總結 根據數據挖掘和學習分析技術，系統可以清楚了解每個學生已掌握和未掌握的知識，有針對性地讓學生進行練習鞏固，減少不必要的重復練習；記錄了學生學習內容、學習軌跡和學習成果等的電子學習檔案方便學生回顧、總結和管理知識；還可用數據可視化技術直觀地展示學習情況，便于交流與分享。

4 結語與展望

大學生的自主學習能力是其學會學習的體現，是他們終身發展的動力，但培養自主學習習慣和提高自主學習能力非一朝一夕之事。基于教育大數據的智慧學習環境逐漸形成，將有助于學生輕松地沉浸在自主學習中。

參考文獻

[1]舍恩伯格，庫克耶.大數據時代[M].盛楊燕，周濤，譯.杭州：浙江人民出版社，2013.

[2]方海光.教育大數據[M].北京：機械工業出版社，2016.

[3]Little.自主學習的方法與途徑[M].邱永忠，林赟，江琴，譯.福建教育出版社，2009.

[4]余亮，陳時見，趙彤.大數據背景下數字教育資源服務的內涵、特征和模式[J].電化教育研究，2017（4）：66-71.

[5]龐維國.自主學習：學與教的原理和策略[M].上海：華東師范大學出版社，2003.

[6]吳慶麟.教育心理學：獻給教師的書[M].上海：華東師范大學出版社，2003.endprint