基于網絡課程的教師教學畫像數據模型構建

程小恩 溫川飆 程愛景 盧 敏 楊 東 曾祥明 唐啟濤 賈 帥

（成都中醫藥大學醫學信息工程學院，四川 成都 611137）

一、引言

隨著學校信息化建設，通過網絡課程平臺，我們可以獲取教師，學生關于課程學習方面的海量數據，對數據進行多維度分析，能夠實現精準快速地抓取教師的特征和行為習慣，通過建模算法，抽象出一個教師的課程全貌。本文研究“教師畫像”主要為教師課堂教學的畫像，通過已經采集的學校人力資源管理系統、教務管理系統等學校信息化系統數據，結合網絡教學平臺中的數據信息，實現教師教學過程的數據化，從而通過真實數據的總體評分，刻畫教師的課堂教學特征。

二、方法

教師教學畫像數據模型的構建流程，包括數據采集、數據清洗和預處理，教師特征標簽和教師畫像模型，如圖1所示。

圖1 設計流程圖

1.數據采集

首先明確分析目標，針對教師課堂特征，分析教師課堂畫像需要的數據，進行第一步采集工作。

在學校網絡系統中，教師課堂教學的數據，主要來源于學校網絡課程平臺，學校教務管理系統和人力資源管理信息系統數據。利用這三個系統的數據，可以采集到教師的基本信息和課程信息，主要信息包含教師工號、姓名、性別、職稱、職位、學院、政治面貌、籍貫、學歷、學位、研究方向等數據。

通過網絡教學平臺中教師網絡課堂的數據，可以獲取教師與學生的交流次數、交流時間、上傳教學資源數量、定期發布作業和完成全部作業的批閱的過程，提取信息包含：授課情況，資源建設情況，以及上課的具體情況，如表1。

2.數據清洗和預處理

針對以上采集的數據，進行數據清洗和預處理操作。原始數據從不同的應用系統中獲得，數據類型存在很多不一致，比如日期和年齡等，需要轉換并設置成同一類型。某些數據的缺失也會影響原始數據的有效性，針對確實的數據利用人工干預和算法插補設計，實現數據的補全。另外針對采集的數據中部分數據的異常和空值等，對有錯誤數據或者不合理數據進行刪除和清理。通過數據清洗和預處理，提高數據有效性，為后續數據特征模型的構建，提供數據基礎。

表1 網絡課堂教學數據采集表

3.教師標簽特征的構建

構建特征框架設計如圖2，每個標簽滿分是1分，共計6分。

圖2 網絡課堂教師標簽

教師課程畫像主要是教師授課方面的信息，其特征標簽有師生交流、作業批閱、網絡課程使用、考試分析、題庫設計、資源建設等方面。

師生交流（圖3）主要是針對教師網絡課堂中與學生互動的情況，包含班級討論和對學生答疑，以及課程學習情況的交流，師生答疑得分。根據老師答復提問的時間，給出評分，跨時越長分數越低。師生交流總得分是由討論、交流、答疑三項所有交流的評分之和，總得分越高，評價越高。通過數據分析可以了解教師和學生之間是否有效溝通和交流，對學生學習情況的關心程度等。

圖3 師生交流

作業批閱（圖4），主要是學生對網絡作業的提交情況以及老師批閱的數據分析。

系統使用，主要是教師登陸網絡課堂的次數、天數、時長等情況，由此分析教師網絡課程使用的活躍情況。

圖4 作業布置

考試分析（圖5），通過網絡考試試卷數據分析，了解學生試卷的答卷情況，分析每個題型的得分和丟分的原因，指導教學過程中重點和需要補充的知識點的講解。

題庫設計（圖6），針對教師題目設計的類型，題量等方面的數據，分析教師課程練習和指導方面的評價。

資源建設（圖7），主要是教師上傳到網絡教學平臺中的學習資料，視頻等，通過資源數量，資源種類大小、資源熱度等，分析教師對課程建設的完善程度。

4.教師畫像模型設計

通過以上標簽，結合教師登錄網絡平臺的情況（系統通過網絡教學平臺按使用的時間長短以及登錄天數來共同衡量）。構建每個標簽的模型算法，并為模型和算法設置評價標準，不斷調整模型的各種參數，最后根據評價標準訓練出最優模型，求出結果，計算出教師得分情況，畫像模型設計如下：

圖6 題庫設計

圖7 資源建設

同時，通過每個教師的畫像設計，可以看到教師關于課程教學的排名，以及學院排名，拉通比較。

為了鼓勵教師使用網絡教學平臺，獲取更多的數據信息。對六個標簽的總體評分按開學時間與當前時間，分期統計。當前評分和每學期使用系統的得分有關。分學期評分，匯總，主要是利用每個學期的分數對總分值的影響，增加教師對網絡平臺的持續使用頻率，長期使用者會得到更高的分數，其中最高學期得分是為了平衡當前分數。

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三、結論

通過對上述標簽計算教師教學的成績，生成評審報告，對教師網絡課程的數據進行總結和分析，得出階段性成果評估，從而指導老師根據課程績效等目標的實現程度，不斷反饋和調整。同時系統也會對于分析結果產生的偏差進行不斷修正和調整，最終督促教師實現既定目標。

在后續的研究中，還可以通過整合人事、科研、財務、教學等多門類數據信息，全方面呈現教師在科研學術、教學工作、人事工作等方面的成績，從而提供教師工作評估、教師成長軌跡分析、高質量人才引進建議、學科前沿研究方向探索、科技評價方法完善等服務。