基于大數據的個性化學習模式分析

李娜

摘要：在物聯網、云計算、大數據等技術日益發展的時代，對人才的需求也日趨多樣化。傳統教育采用的統一的班級授課模式，已無法激發學生的學習主動性及創新能力。未來教育的發展趨勢，將利用大數據來分析影響教學效果的因素，并對傳統教學模式進行改革，提高教學實效。文章在國家戰略的背景下，通過查閱相關資料，借鑒前人的研究成果，結合目前高校的教學現狀，研究如何在大數據時代，利用大數據推動教育的改革和創新，重點進行學生個性化學習模式的探究。

關鍵詞：大數據；個性化；學習模式

隨著大數據技術的快速發展及在各領域的應用，教育部門對大數據的發展也日益關注起來。2012年，美國教育部發布了《通過教育數據挖掘和學習分析促進教與學>，指出對教育數據要進行挖掘分析，促進教學改革。美國科技公司為學生提供了“因材施教”的個性化學習體驗。2015年8月，我國在《促進大數據發展行動綱要>中指出大數據成為國家戰略，并提出要建設教育大數據。2015年9月，教育部在《關于“十三五”期間全面深入推進教育信息化工作的指導意見》中提出要優化教學模式。2016年I1月，“大數據驅動的教育變革”國際學術研討會在山東舉行。國內外相關政策的頒布，推進了教育領域大數據應用的步伐。

1 大數據與個性化學習

1.1大數據

大數據是指在一定的時間范圍內無法用常規工具進行獲取、管理和分析的數據集合，需要采用新的模式才能有較強的決策力、洞察力以及流程優化能力的海量、多樣化的信息資產。具有數據規模大、數據處理速度快、數據類型多樣和價值密度低四大特征[1]。 大數據的核心價值在于對海量數據進行存儲和管理。在日常生活中，人們一直在產生著各式各樣的海量數據，如今，大規模數據的產生與存儲已經不受時間與空間的限制，通過大數據的相關技術均能實現。大數據在各個行業的應用己十分普遍，如文本分析、多媒體分析、結構化數據分析、Web分析、移動分析和社交網絡分析等[2]。

1.2個性化學習

個性化學習，是一種以能夠反映出學生的個性差異為基礎，以促進學生的個性化發展為目標的學習范式[3]。基于大數據的個性化學習使教學模式由傳統的任務導向轉變為數據導向，在互聯網+、大數據、云計算等技術的支持下，通過數據來跟蹤學生的學習狀態、學習能力，從海量的數據中提取出有用的及潛在的信息，形成綜合性的學習分析。通過數據分析對學生進行全方位的評價來發現學生所存在的問題，并預測學生未來的學習行為，從而為每個學生量身定制不同的學習策略，實施個性化的學習方式，實現因材施教，使學生的學習效率得到提高。

1.3大數據對個性化學習的促進作用

在大數據技術的支撐下，未來的教育將越來越個性化。通過大數據相關技術的應用，全方位了解學生的個性特征，為學生提供個性化發展的環境，使每個學生都能夠獲得平等的教育資源與教育需求，實現教育公平。大數據對個性化學習的促進作用體現在以下幾個方面。

1.3.1定制個性化的學習內容

大數據能夠分析學生的學習行為，預測學生未來的學習模式，幫助學生發現自身的優勢及潛力。學生由原來的被動學習轉變為主動學習，能夠自主設定學習目標，自主規劃學習計劃，并根據自身需求，決定個性化的學習參與路徑，選擇和定制個性化的學習內容，隨時隨地監督學習進度。學生也能夠獲取自己的數據，檢查學習效果[4]。

1.3.2確定個性化的學習方式

個性化學習得以實現的前提是要擁有大量的不同類型的數據，通過對不同類型數據的分析，教師可以全面跟蹤和掌握學生的特點、學習進度與學習行為，分析每個學生的學習需求及學習模式。通過數據分析結果，教師還能預測學生的學業成績，發現學生的不良學習行為以及影響學生個性化學習的因素，也能鑒別出在學習上需要幫助的學生，從而為學生個性化的學習方式進行及時的干預并作出有效的指導。

1.3.3優化個性化的教育決策

在傳統的教育模式中，課程主要由學校決定，教師可以根據需要自行調整教學內容。大數據的使用，改變了教師在教育決策中的地位。通過數據分析，可以幫助教育管理者對教育需求進行全面分析，制定出科學的教育決策。教育管理者可以充分了解整個教育系統的特征，對教育發展的進程進行綜合評估，通過數據分析能夠得出教育環境的設計、教育場景的變化等各種決策，為學生制定出真正適合他們的教學內容、教師及校園環境[4]。

1.3.4完善個性化的學習評估

在傳統的教育模式中，教師、輔導員或管理者通常是基于與學生日常交互的經驗對學生進行評估，所獲取的數據，通常是片面的和短暫的。教師雖然有自己的方法和經驗來記錄每個學生的優勢和不足，但這些記錄不方便攜帶，也不容易進行快速的分析。因此，僅憑教師做出的學習評估是不全面的，基于日常生活獲取的海量數據，借助于大數據的相關分析技術能夠為教育者提供更加準確且有效的實時數據。基于實時數據，不僅教師可以參與到學習分析與評估，非教育工作者也能參與到對學生的評估過程，完善個性化的評估方式，使學生實現個性化的學習[5]。

1.3.5提供個性化的學習反饋

教學過程中教師通常采用標準的考試分數和測試數據來調整自己的教學計劃，這種測試不能給學生實時的反饋。隨著大數據等技術的快速發展，新的測試方式正在逐步得到應用。通過對數據的分析，可以追蹤學生的學習進度，從而為學生和教師提供可操作的反饋[5]。

2 構建基于大數據的個性化學習模式

在知識經濟時代，個性化教育是未來的教育發展方向，實施個性化教育，是促進教育改革創新的重要措施，是教育貫徹以人為本科學發展觀的具體體現。通過大數據技術來挖掘學生的愛好、特長與未來的學習趨勢，能夠實現個性化學習模式的構建。

2.1數據收集，建立學生信息數據庫

個性化學習模式強調“大數據驅動”，大數據意味著對海量的復雜數據進行收集，包括結構化與非結構化數據。通過相關技術采集學生的大量實時、可靠的學習行為數據，例如學習路徑、日志、討論、作業等。大數據技術的優勢體現在可以對各種非結構化的數據進行采集和存儲，在線學習、課堂教學、輔助教學工具都可以作為數據收集的平臺，學生的點擊與互動等任何微小的活動都能被記錄下來，生成數以萬計的學習數據，成為學生個性化學習分析的重要數據資源。

2.2教據分析，形成可視化分析報告

對學生學習信息數據庫中存儲的大量原始數據進行歸納和整理，去掉無關的以及難以識別的數據進行處理與分析，最終得出準確的分析結論。然后通過大數據的相關方法，將數據轉化為可被操作的模式，獲取數據當中潛在的、有規律性的信息，并形成可視化分析報告。通過對海量數據的處理和分析，可以預測學生未來的學習行為，為教育管理者提供科學的教育決策提供依據。

2.3定制個性化的學習內容，實現個性化干預

學生能夠基于數據分析的可視化結論來調整學習路徑，定制個性化的學習內容，學習不再是被動地接受知識，而是在學習過程中發現感興趣的知識的過程。改變了傳統學習的被動局面，增加了學生學習的主動性[6]。基于數據分析結果所得出的可視化分析結論，教師能夠對學生的學習軌跡進行調整和指導，并對學習較差的學生及時給予幫助和適當的干預，提高學生的學習效率。

3 基于大數據的個性化學習面臨的挑戰

大數據技術在教育領域的應用，是對傳統教育模式的一次大的沖擊，將引領教育進入全新的個性化的時代。但在實際應用中，也面臨著一些問題。

大數據技術的前提是要有海量的數據，能夠為教學提供及時和準確的數據分析。但現在許多學校的教學仍然以傳統的課堂教學為主，數據的采集與分析可能會出現滯后的情況，這樣勢必會影響最終分析結果的有效性。因此，在教育領域中，大數據技術要想發揮其應有的作用，學校在教育信息化建設方面要加大力度，提高教學中數據的處理與分析的能力，才能真正實現學生的個性化學習，提高教學效率。

另外，在數據采集的過程中，要跟蹤、記錄學生的學習行為并進行數據挖掘，難免會涉及學生的隱私信息。目前，有關個人隱私的法律法規還不夠健全，因此，在教育領域大數據技術的應用將涉及來自法律和道德的雙重挑戰。在對教育數據進行采集、處理和分析的時候，要獲取學生與家長的認可，同時制定相關學生信息隱私保護的法律法規，確保所有收集到的教育數據都將應用于教育模式的改善[6]。

4結語

在教育信息化時代下，基于大數據的個性化學習是一種新的學習模式，是未來教育發展的趨勢。個性化學習模式的提出，促進了學校教育信息化資源的建設與發展，打破了傳統的教育模式，實現了教育格局的革新，推進了個性化學習在未來教育場景中的廣泛應用。在教育領域中，我們要充分利用學生產生的海量數據，通過建模分析，預測學生未來的學習行為，定制出適合每個學生的個性化學習模式及學習內容。充分發揮大數據在教育改革中的優勢與作用，從而實現真正的以人為本，因材施教。

[參考文獻]

[1]胡立強.運用大數據資源探索開放大學教學新模式[J]中國管理信息化，2017 （3）：245-248

[2]周清清，佘航，平萍.基于大數據評價的個性化學習平臺模式構建研究[J]中國教育信息化，2016 （15）：13-15

[3]焦亞瓊.基于大數據的個性化學習與課堂教學策略探析[J]亞太教育，2016 （10）：237

[4]劉三女牙，楊宗凱，李卿.大數據開啟個性化教育新時代[J]教育研究，2017 （4）：15-20

[5]楊雪，姜強，趙蔚.大數據學習分析支持個性化學習研究——技術回歸教育本質[J]現代遠距離教育，2016 （8）：71-78

[6]裴瑩.基于教育大數據的個性化學習模式分析[J]教學與管理，2016 （9）：101-103