數據挖掘在網絡教學中的應用研究

龐金香

(中國石油大學(華東) 網絡及教育技術中心, 山東 青島 266580)

數據挖掘在網絡教學中的應用研究

龐金香

(中國石油大學(華東) 網絡及教育技術中心, 山東 青島 266580)

隨著當前網絡技術的發展及推廣，教學與信息化不斷深度融合，網絡教學為學生開展遠程學習提供了良好的機遇，網絡教學平臺不斷得到普及和發展，目前已經成為遠程教育最主要的教學平臺。數據挖掘可以在海量信息中提取一些有價值的信息，利用數據挖掘技術來完善網絡教學平臺功能，應用數據挖掘策略來改進網絡教學平臺設計，可以根據老師和學生自主需求，轉化新的網絡教學模式，從而向學生提供個性化網絡教學平臺。

數據挖掘; 網絡教學; 個性化

0 引言

目前，利用數據挖掘技術可以完善網絡教學平臺功能、改進網絡教學平臺設計，可以根據老師、學生的自主需求，轉化新的網絡教學模式，向學生提供個性化網絡教學平臺。

數據挖掘(Data M ining) 是從海量相關數據中挖掘并提取有用數據信息的復雜過程。數據挖掘技術就是可以在大量的數據中，以及信息不完全的海量碎片式信息中，提取出隱含在其中的有用數據信息；能夠精確挖掘數據，將具有潛在關聯的數據組合在一起，整理集合對決策有用的信息資料。在數據挖掘技術之中，通常可以依據關聯規則、分類技術、預測技術等，實現對有用數據信息的挖掘。

個性化教學重點突出獨特性，獨特性是不同人之間的個別差異。個性化教學以分析研究、學生的個別差異為前提，依據學生的能力、興趣、個性及程度，采用內容多樣化、結構彈性化、形式多元化的教學方式，促使學生能夠輕松暢快地完成學習。

個性化教學離不開學生的主體意識和能動性，充分考慮學生的個性化特征，提供適當的教學安排和教學活動，引導學生主動學習、積極參與，提高學生學習的能動性。

1 個性化網絡教學平臺設計

1.1 設計理念

個性化網絡教學平臺不僅提供常規的教學活動，還要對學習過程進行收集、分析和歸納。需要根據不同學生各自的個性特點及學習任務的完成情況，通過數據分析挖掘，進而形成不同的教學策略。學生在這個系統中占主導地位，隨著不斷與系統深入交流，學生的學習興趣、學習能力、對知識的理解和認知能力也逐步推動教學過程的發展。因此這種智能化的教學系統為用戶提供了一個靈活、自主、活潑的教學環境，教學質量可以得到不斷提高，基于數據挖掘技術下的網絡教學系統可以達到以下幾個目標：

(1) 能夠分析學生的理解能力、認知能力和學習狀況等信息，可以自動調整學習進度、學習內容和教學策略。

(2) 能夠分析學生潛在的特征和學習行為，進而為學習者提供一個靈活的學習環境。

(3) 能夠記錄學生的學習行為，并進行診斷和評價，為學生提供一個合適的學習方向和目標。

(4) 能夠為學生提供活潑輕松的教學內容、測試內容和練習環節。

1.2 系統結構設計

基于數據挖掘技術的網絡教學系統設計，通過收集和分析來自學習網站大量的學生學習信息，進而發現學生感興趣的規則和模式，為老師提供改進課程設計、重構學習平臺信息，根據學生的學習情況，設計不同難度的學習環境。構建一個智能化、個性化的網絡教學平臺，平臺從邏輯上分為學生學習系統和教師的教學系統，系統用戶由教師和學生兩大類組成。教師主要以課件、微課等方式展現教學內容、管理試題資源，對學生的學習行為進行分析和評價，依據數據挖掘的價值信息對教學進度和教學策略進行及時調整；學生則在學習過程中，通過自主學習、測試、答疑等環節向平臺系統提供數據來源，系統則會根絕每個學生不同的學習情況，不斷調整學習策略。系統的評價機制則是根據交互式的學習環境，定制與定量相結合，在海量學習數據中提取有價值的隱藏信息，將數據作深入分析發掘價值為教師教學提供參考依據，向學生推薦學習內容，能夠為學生提供一個智能活潑的學習環境。系統對學生的引導主要體現在學習過程中的學習狀態引導、學習策略引導、后繼學習引導等方面。

個性化網絡教學平臺系統一般包含以下幾個部分，如圖1所示。

圖1 個性化教學平臺的組成

(1) 個性化信息收集模塊，主要是指系統能從用戶分析模型中直接或間接獲取信息反饋系統所需的相關數據，而數據是個性化分析引擎的基礎，它的質量將直接影響到信息反饋[1]。采集的基本信息包括學生經常訪問的地址、感興趣的主題、停留時間、訪問頻率、 經常提問的關鍵字；作業與測試的完成過程及結果用戶的必要個人信息。

(2) 個性化分析模塊，主要包括數據進行分析和處理。依照一些適用的分析方法和分析內容，對采集到的數據進行處理，提取信息以獲得對教師教學、學生學習、以及系統運行情況的了解。

(3) 個性化信息反饋模塊，根據對數據綜合處理的結果，將有用的信息以一定的方式分別反饋到系統，以便于系統對教學活動的調整。對于學生來說，其發出一個請求得到一個響應，感覺不到其中的處理過程。

1.3 個性化網絡教學平臺的實現過程

如圖2所示。

圖2 個性化網絡教學平臺的實現過程

個性化網絡教學平臺一般分為四個步驟來實現，為網絡教學提供有效支撐的。

(1) 收集相關數據，在網絡教學平臺中存在大量的價值信息，包括教學平臺的用戶訪問數據、學生的學習過程信息、考試成績等相關內容[2]。可以應用數據挖掘技術，挖掘網絡教數據中潛在的關鍵信息，對制定教學決策提供數據參考[3]。

(2) 數據預處理，在進行數據挖掘中需要清除冗余數據，修復缺失的數據信息。根據挖掘目的和需要，在網絡教學平臺學生原始數據表的基礎上建立數據庫。對學生在 網絡教學平臺中的主要網絡學習行為或者網絡練習環節與學習效果之間的關系進行分析，學習行為主要指學生的登錄次數、在線時間、點播視頻、參與討論等，練習環節主要指知識測試、單元測試、強化訓練、綜合測試等，通過預處理找出對學習效果影響較大的學習行為。

(3) 模式識別，對預處理得到的網絡教學數據采用數據挖掘的方法進行數據分析。先挖掘數據之間的關聯規則，制定出符合該網絡教學平臺進行教學管理的挖掘算法；在網絡教學平臺中通過關聯或決策規則，了解在網絡教學平臺中各種學習行為之間的關聯性，以及其對學生的學習成績影響程度，預測不同學習行為可能產生的學習效果；并且，通過數據挖掘技術有效分析出學生之間的特征，做好前期的網絡教學平臺教學設計工作，為優化網絡教學策略提供參考依據。

(4) 模式分析，主要解釋以及評估數據挖掘的結果，可以對網絡教學平臺中的數據挖掘知識結果進行優化分析，同時清除那些冗余、無用、錯誤的信息，并將有價值的信息轉化為規則模型，為網絡教學管理者進行教學決策管理。

2 總結

網絡教學是遠程教育的最主要的教學方式，個性化則實現了教師與學生、學生與學生的雙向或者多向交流，在網絡自主學習平臺中，應用數據挖掘技術可以發揮很大的應用價值。能夠更準確的評估該平臺對學生的實用性，可以優化平臺教學策略，培養學生主動性學習能力，提高學生的自學能力，能夠滿足不同層次學生對網絡教學的學習需求，可以全面提升網絡教學平臺的教學質量。

[1] 王勤明.Web挖掘技術在網絡學習個性化系統中的應用[J].科技經濟市場,2007(8):23.

[2] 汪剛, 朱琳.網絡教學平臺下的數據挖掘技術探討[J].電子測試,2016(7): 57-58.

[3] 宋莉, 曹良林.數據挖掘技術在遠程教學系統中的應用[J].九江學院學報 (自然科學版)，2013(4):103.

[4] 樓樹美, 李淑玉.數據挖掘在網絡教育中的技能應用[J].智能城市，2016(8):332-333．

[5] 呂洪濤, 馮麗萍.教學管理中數據挖掘技術的應用研究[J].計算機與網絡，2013:16.

ResearchontheApplicationofDataMininginOnlineEducation

Pang Jinxiang

(Internet and Education Technology Center China University of Petroleum (East China), Qingdao 266580, China)

With the development and promotion of network technology nowadays, the education is deeply integrated with informatization. Online education provides excellent opportunities for students to study by distance learning. As the online education platform continuously develops and becomes much more popular, it has been the most important teaching platform for distance learning at present. Data mining can extract some valuable information from massive information. The functions of online education platform can be perfected by data mining technology, and the design of online education platform can be improved using data mining strategies. Depending on the autonomic needs of teachers and students, online education mode can be transformed in order to offer students personalized online education platform.

Data mining; Online education; Individualization

1007-757X(2017)12-0047-02

龐金香(1978-)，女，工程師，研究方向：網絡信息管理。

TP393

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2017.0.0)