基于大數據技術的高職院校學生在線學習行為研究

胡運玲

摘要：本文以研究組所在學院開設的網絡在線課程的學習行為數據研究為突破口，進行了初步研究。研究組成員對學生在主要學習平臺上的在線學習數據進行了數據采集、清洗和預處理，借助于數據分析平臺和可視化分析工具對數據進行了分析，研究了影響學習行為和學習效果的主要因素，并給出指導性建議。

關鍵詞：學習行為研究;在線學習;大數據技術

“互聯網+”時代，微課、慕課、SPOC等教學方式迅猛發展，隨著全國各大高校教育信息化建設工作的推進，越來越多的課程實行了“線上+線下”的混合式的教學模式，而線上教學的數據在經年累月的信息化運行過程中積累成為了“大數據”。這些數據中最有價值的是學生的在線學習行為數據，通過大數據技術對學生的線上學習行為進行數據分析和挖掘已成為當下教育研究的熱點問題。國內外越來越多的研究人員對學生的在線學習行為做出了研究。

為了更好地掌控學生的線上學習行為、更加精準地指導教師的線上教學，我們通過大數據技術對學生線上學習的“海量”行為數據進行分析，通過可視化的分析結果幫助教師更好地開展線上教學，幫助教育決策者更好地引領教育變革。

一、數據采集和預處理

本文選取了研究組成員所在院校的兩個學期開設的298 門在線課程，215918選課人次的線上學習行為數據為研究樣本，研究的數據包括：學生線上學習的登錄時段、任務數完成情況、視頻任務點完成情況、課堂測驗情況、討論、發帖情況，通過對這些在線學習行為記錄數據和學生的基本信息來開展在線學習行為的分析研究。

首先，研究組從學習平臺的后臺登錄系統獲取了線上學習行為數據;然后，將缺少關鍵數據字段值（數據為空或者值為null）的數據過濾掉，將無效數據過濾掉進行了數據清洗和預處理，然后將處理結果存入數據庫，為下一步分析研究做好準備。

二、學習行為影響因素分析

在數據分析階段采用數據可視化工具以圖表的形式分析了以下學習因素。

1.登錄頻度統計

通過聚類分析法研究學生使用線上學習資源的使用情況，本統計分別以周和時為單位進行統計分析。

1）以周為單位進行統計分析。把每學期的學習時長分為18周，以周為單位進行統計。從整體趨勢來看，1-3周為第一個登錄高峰期，這是學生在學期初學生登錄系統開始課程學習，學習形式以參加課堂活動為主，16-18周為第二個登錄高峰，這期間以完成任務點的學習為主。

2）以時為單位進行統計分析。將后臺獲取到的學生登錄時間分為四個時間段：從0點開始，每4個小時為一個統計時間段。經過對比發現8：00-12：00，12：00-16：00的為登錄學習的高峰區，16：00-20：00學習者也比較多。在高職院校的混合式教學中，線上學習承擔了課前任務布置與檢查、開展課堂活動、課后討論與作業提交、測驗的任務，這符合學生的學習規律。但到了學期末的一個月集中在20：00-24：00也出現了登錄的小高峰，這明顯違背學生的學習規律，存在惡意刷課行為。

2.課程章節訪問量統計：

1）學生使用學習終端統計。

為全面了解學生的學習狀態，從學生在課程章節訪問中使用的學習終端進行了統計分析，統計結果顯示PC終端使用率占63.58%，移動端占36.42%。

2）不同類型課程的對比統計。

在課程章節訪問量的統計中可以發現公共課的訪問量明顯高于專業課程，這一方面是因為公共課的開設面廣，再一個是有的專業課因為動手實操特性強，很多課程章節不便于進行網上課程章節的學習。

3、課堂活動中使用頻度最高的課堂活動類型

對學生線上學習的各個環節進行分類對比，結果顯示通過線上提交作業、獲得作業成績的活動占比最高，其中獲得作業成績占27.08%，提交作業占22.08%，這說明在當前的職業院校教學中，線上學習環節在教學中起到了一定的檢查、督促的積極作用。

4.不同專業的學生學習效果的對比。

從學習時長、任務完成數、視頻觀看時長、學習活躍度、學習效果等進行了綜合對比，統計顯示計算機類專業的學生學習效果最好，其次為電子類專業的學生。這主要是和學生的學習習慣、使用電子產品的熟練程度有關。

5、教師在線上教學中的地位分析

從添加章節數、任務書、測驗數、發布作業、活躍度數等環節統計發現，其與學生的學習效果成正比，開展互動較多、添加資源數量較多的課程最受學生歡迎，學生的學習效果越好。

6、通過關聯規則分析課堂活動參與情況對于成績的影響

獲取學生在線上學習活動的任務點完成情況、搶答、課堂討論、小測驗成績、提問次數等學行為數據，請過關聯規則研究其與成績之間的關系。

通過分析發現，對于學習效果影響最大的因素為互動性較強的小測驗成績和課堂討論，影響最小的為任務點完成情況。

7、分析線上成績的分布情況對線上學習的影響

線上成績的組成是由老師靈活設定的，一般包括：任務點完成情況、視頻任務點完成數、作業完成數、考試完成數、談論總數、發帖總數、搶答參與率等。統計顯示，適當的提高作業完成數、搶答參與率能更好的的督促學生線上學習，達到較好的教學效果。

三、結論

目前高職院校的線上教學整體運行情況良好，線上平臺使用率高，混合式教學開展初見成效。同時，也存在一些問題，需要進行優化改善。

1.優化線上資源的設置

學習視頻的設置中可以加入互動環節，如加入“過關”關卡，在知識點的學習中讓學生進行“互動”，學生做出正確操作后視頻才繼續講解;學完一個知識點需要經過考核才能進入下一個知識點的學習，這可以檢查激勵學生，一定程度上也可以杜絕惡意刷課行為。

另外，在高職院校中，每學期的課程設置比較多，如果一學期所有的課程都開展線上教學的話，學生很難在規定的時間完成，所以在耗時較長的學習任點、視頻任務點的設計中一定要“小而精”。

2、課程組織實施教師要加強引導和督導

在教學過程的組織中，教師要起到積極的引導和督導作用，如在討論、發帖區進行學習的引導，定期檢查學生的學習效果，對跟不上進度的學生進行學習預警。

3、合理設置線上成績的構成

傳統的成績構成包括：任務點完成情況、視頻任務點完成數、作業完成數、考試完成數、談論總數等環節，在線上成績的構成中可針對課程特點合理設置各環節比重，如公共課可以適當的增加任務點完成、討論發帖成績，專業課則應該側重作業完成、小測驗等環節。

線上教學資源的建設是一個長期、不斷完善的過程，線上教學的組織形式需要不斷地摸索和改進。本文可以對幫助高職院校教師更好地開展線上教學，幫助教育決策者更好地引領教育變革帶來一定的參考價值。

參考文獻

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