高職學生在線學習資源個性化推送模型建構

摘 要：隨著教育信息化的快速發展，高職院校在線學習資源個性化推送越來越受到重視。在調研高職學生在線學習資源推送現狀及高職學生需求的統計分析基礎上，結合模型構建的理念和原則，并參考E4s在線資源推送模型等相關模型，建構了面向高職學生的在線學習資源個性化推送模型。

關鍵詞：高職;在線學習資源;個性化推送;模型

近年來，隨著“互聯網+教育”的快速發展，高職學生可以較容易地獲取來自世界各種各樣的學習資源。大規模在線開放課程、視頻公開課、微課程等為高職學生提供海量資源，使得個性化、隨時隨地按需獲取資源成為可能。但是，豐富的學習資源會讓高職學生難以選擇，他們不能鑒別哪些資源是真正適合自己的優質資源，資源的選擇和應用沒有實現真正的個性化。那么，如何基于高職學生的特征和在線學習資源的特征，建設更加智能的數字化學習環境，實現在線學習資源個性化推送，以及如何促進高職學生的數字化學習質量等就成了我們當前需要思考的問題。

1 面向高職學生的在線學習資源推送現狀與需求調查

1.1 調查目的和對象

對于高職學生在線學習資源個性化推送問題，為提供切實可行的模型和方法，本文開展了面向高職學生的在線學習資源推送現狀與需求的調查問卷，來了解高職學生對于在線學習資源的了解和認可程度，需求和建議等等，通過微信、QQ等自媒體發布問卷星調查問卷來進行。調查對象包括仙桃職業學院醫學院、機械電子工程學院、計算機科學與技術學院等10多個專業605名高職學生，回收調查問卷576份，有效率為95.2%。

1.2 問卷的編制

為了能夠更全面、有效地對高職學生的在線學習資源推送現狀和需求進行調查，在問卷編制之前進行了相關文獻檢索和查閱，厘清相關概念和奠定相關理論基礎。問卷設置的問題主要集中在這些方面：高職學生在線學習環境、個性化學習資源、在線學習中的相互協作、在線學習資源的推送評價狀況、高職學生移動學習狀況、高職學生在線學習需求等等。最終，確定高職學生的在線學習資源推送現狀調查問題18道。

1.3 調查數據統計

針對仙桃職業學院高職學生進行調查問卷，調查樣本分布情況如下：20歲以上153人，占比26.6%，20歲以下423人，占比73.4%;其中男性214人占37.2%，女性362人占62.8%;醫學類學生302人占52.4%，理工類224人占38.9%，藝術類31人占5.4%，其他19人占3.3%。

問卷問題設置從以下幾個維度展開：高職學生在線學習環境、個性化學習資源、在線學習中的相互協作、在線學習資源的推送評價狀況、高職學生在線學習需求。

1.3.1 高職學生在線學習環境現狀

對于在線學習環境狀況，絕大多數高職學生在選擇手機、平板等移動媒體學習，占比為95%以上，表明手機等數字產品已是學生學習的基本設備;96%的同學認為學院的校園網網絡較完善，上網速度較快;84%的學生選擇目前在線學習碰到的最大問題是網絡信息資源多，不知道怎么選擇。

1.3.2 高職學生個性化學習資源現狀

高職學生在獲取學習資源過程中，92%的同學認為之所以利用網絡搜集學習資源，是因為網上學習資源較豐富，數量多;89%的同學喜歡學習資源以多種形式呈現，比如文本、圖片、動畫、視頻等;94%的同學認為由于網絡信息資源太大，總是需要花費時間篩選，無法快速獲取所需信息。

1.3.3 高職在線學習中的相互協作狀況

65%的高職學生在線課程學習中應用發帖或者QQ、微信交流進行在線討論;93%的同學認為同學之間的相互協作對自己的學習提升幫助較大;73%的同學偏向于做練習題來進行在線交流主題;86%的同學認為在線協作中，交互不直觀，信息冗雜。

1.3.4 在線學習資源的推送評價狀況

高職學生在線學習資源的推送評價狀況調查中，92%的同學認為應該采取多元化評價，而不僅僅只是教師評價;86%的同學認為應該建立學生的電子檔案，對每位同學在線學習進行評價。

1.3.5 高職學生在線學習需求現狀

95%的學生認為高職院校提供個性化的在線學習計劃;90%的學生在在線學習中最需要的服務是能在最快時間內找到所需信息;絕大多數學生對于在線學習主要需求是能實現適合自己的、個性化的在線學習資源推送。

2 面向高職學生的在線學習資源調查結果分析

2.1 面向高職學生的在線學習資源現狀分析

從上述調查可以看出，隨著教育信息化的發展，慕課、SPOC、微課等多種信息化教學形式紛至沓來，高職院校也提供了校園網絡和建設了網絡學習平臺，能讓學生查詢學習資源進行在線學習。但是在各種在線學習平臺上，海量資源良莠不齊，高職學生難以篩選到適合自己的個性化學習資源，在資源推送中缺乏信息聚合系統，能夠根據學生個性化需要提供相應資源，同時，對于學生的在線學習評價要更加優化，進行多維度評價。

2.2 面向高職學生的在線學習資源需求分析

通過前述對高職學生的問卷調查，當前，中國大學MOOC網、網易云課堂、學堂在線、智慧樹在線教育等在線學習平臺眾多，高職學生去搜索需要的資源能力有待提升。高職學生對在線學習資源的主要需求是個性化學習資源的制作和推送，需要解決的問題能夠在短時間內得到解答，能夠根據學生的需求制定在線學習計劃，并具有在線學習效果的顯示和測量等。如何根據學生的學習習慣、學習興趣等將高質量的個性化在線學習資源及時、準確推送給高職學生是需要思考的重要問題。同時，對高職學生在線資源推送呈現出多種推送樣式的混合推送策略需求。

3 面向高職學生在線學習資源個性化推送模型建構

3.1 模型設計理念和原則

模型設計的理念。在前期高職學生在線資源個性化推送情況調研基礎上，了解當前高職在線學習資源個性化推送現狀中的不足之處，結合“互聯網+教育”、大數據、云平臺等技術，在分析學習者的特征和資源的特征基礎上，采用人工推送、主動推送、智能推送等多種推送模式，建構高職學生在線學習資源個性化推送模型。

個性化是模型建構的首要原則，就是要求能夠為高職學生提供個性化的在線學習資源;其次是準確性原則，即根據高職學生的特征和資源特征，實現在線學習資源的準確推送;還有就是關聯聚類原則，在提供學習資源時能夠找到有共同興趣的同學和內容相關的學習資源;還有便捷性原則，在使用中學生能快速、便捷、較容易地應用模型找到所需要的資源;最后是交互性原則，建構的模型能建立多方互動機制，提供學生、教師、專家等的互動。

3.2 推送模型建構

以個性化學習、多元智能理論為理論基礎，在調研高職學生在線學習資源推送現狀及高職學生需求的統計分析基礎上，結合模型構建的理念和原則，并參考E4s在線資源推送模型、ITS個性化學習模型、楊玉芹MOOC學習者個性化學習模型、劉中宇基于深度學習的個性化學習模型、錢研BCLRHK模型等相關模型，最終建構了面向高職學生的在線學習資源個性化推送模型。建構的模型如下圖所示：

面向高職學生在線學習資源個性化推送模型圖

3.3 建構模型要素

如圖1所示，利用互聯網+、大數據、云計算技術進行高職學生分析，構建基于學生特征和資源特征的個性化、智慧型學習環境，并通過多種推送方式實現在線學習資源個性化推送。整個模型的中心為高職學生，分為高職學習者分析、個性化界面、資源特征分析、推送保障機制、資源推送策略、資源推送平臺、資源推送技術、資源推送類型及資源組織方式等九大要素。

4 結語

在線學習資源個性化推送模型的構建是為了滿足高職學生學習多樣化要求，后面將以具體課程為例，進一步開展學習資源個性化推送模型的設計與實施，從實踐中研究個性化推送的學習過程及應注意的問題。

參考文獻：

[1]錢研.基于BCLRHK模型的大學生個性化在線學習資源推送研究[D].吉林：東北師范大學，2017.

[2]馬玉慧，王珠珠，王碩爍，等.面向智慧教育的學習分析與智能導學研究——基于RSM的個性化學習資源推送方法[J].電化教育研究，2018（10）：47-52.

[3]馬相春，鐘紹春，徐妲.大數據視角下個性化自適應學習系統支撐模型及實現機制研究[J].中國電化教育，2017（4）：97-102.

課題項目：湖北省教育科學規劃2018年度一般課題“高職院校在線學習資源個性化推送研究”（課題編號：2018GB172）;湖北省高等學校省級教學研究項目“微課、MOOCs教育信息化下高職專業課程立體化教材建設研究與實踐”（項目編號：2015505）

作者簡介：楊宇寧（1979-），男，本科，仙桃職業學院講師，研究方向：計算機應用技術。