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大數據下高校大學生網絡選課自適應系統的構建研究

2020-10-09 11:05:19牟粼琳王剛
科教導刊·電子版 2020年20期
關鍵詞:大數據

牟粼琳 王剛

摘 要 讓學生學習的需求和愛好能夠和學校的專業設置及課程體系相互匹配,以期實現教育資源有限情況下的最優配置,是高校提升課堂教學的質量的最佳方式。“大數據”在構建和應用時,只有足夠數量的數據匯總,才能夠為之后的數據分析和編碼提供支持,也才能夠將“大數據”真正有價值的預測能力和研究能力發揮出來

關鍵詞 大數據 自適應 網絡選課

中圖分類號:G642文獻標識碼:A

教育是人類傳承文明的基礎,也是人類發展文明的重要基石,根據國家統計局2019年最新的數據,我國大學的在校生人數(含:專、本、碩、博)已經超過3300萬,如此之大的學生規模,對于任何一所高校來說,都面臨著師生比例日漸失調的嚴峻形勢。我們現在正處于知識爆炸的時代,學生對于知識的獲取途徑也逐漸的多元化。放眼整個中國的高等教育體制,乃至全世界的教育體制,基本上已經發展的比較完善,但是在完備的制度下,也存在著一些問題,那就是現在學生的越來越追求個性化,雖然對于學生來說,能夠進入高等學府進行學習深造是提升自身素質和技能的機會,但是對于學校來說,如何能夠根據學生及學校的實際情況設置專業、開設課程并保證學生能夠學習到自己感興趣的課程,都對學校的提出巨大挑戰。

1大數據下高校大學生網絡選課自適應系統的構建基礎

1.1網絡信息化的告訴發展,使“大數據”廣泛應用成為可能

隨著2000年之后互聯網、大數據、云技術的飛速發展,加上5G時代的到來,通過每個人的上網習慣,對一個人的愛好和需求進行大數據的分析和處理,能夠很好的記錄下這個人行為偏好和習慣,已經成為現在各大網絡購物網站和媒體平臺基本“技能”,可以這樣說,我們現在正在進入一個網絡個性化的時代。而支撐這個的關鍵,就是“大數據”,這個詞最早是出現在1997年,其被國內外專家所廣泛認可的定義是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的價值不在于“大”,而在于“有用”,利用云計算 、機器學習、數據 挖掘、人工智能等研究方法獲取有價值的信息,以數據為基礎進行研究,并做出決策。

1.2“大數據”的數據信息處理

“大數據”在構建和應用時,按照流程會分為三個階段,首先是數據收集,之后是數據分析,最后是數據反饋(編碼)。而在這三個階段當中,最重要的就是信息收集,只有足夠數量的數據匯總,才能夠為之后的數據分析和編碼提供支持,也才能夠將“大數據”真正有價值的預測能力和研究能力發揮出來(圖1)。

1.3學校對于學生“大數據”獲取的優勢

學校在數據收集的這個層面上具備先天的優勢,學生的基本信息,家庭,學習經歷等等信息都自然呈現在學校的面前,對于這些數據的掌握,能夠使用學校很好的了解到學生的基礎綜合情況,將這進行量化之后,就可以很容易的數據化處理,也就是說學生在剛剛入學,在對于所學課程尚且處于探索和了解的階段,學校就可以通過量化的指標體系為學生們提供一些最基礎的選課指引服務。

2大數據下高校大學生網絡選課自適應系統的構建初探

2.1基礎數據采集

基于“大數據”的選課構建,還需要更多的參數條件引入,例如學生的選課時候對于課程瀏覽記錄、駐留時間、課程學習情況、考試成績等等參數的引入,都能夠為“大數據”提供有力的支持和幫助,而在這些數據都引入到其中之后,對于自適應系統的構建,已經趨于成型了,這些基礎的數據構成自適應系統的底部根基。

2.2二次信息加工

對學生進行興趣適應的篩選,需要進行大量的問卷信息調查,由于學生者一群頭的特殊性,相對于社會中的信息調研來說,學校對于學生的行為控制能力要強很多,也就是在這種情況下,通過一些行政手段干預,能夠使絕大多數的學生完成數據的收集工作,而這些幾乎是不需要成本的(時間成本、資金成本等)。這些問卷資料的信息,就成為了“大數據”的上層信息。

2.3信息編碼校驗

完成了基礎信息和上層信息的收集之后,就可以對數據進行編碼加工,而這個過程則需要在探索中進行完成。可以一邊運行、一邊探索,自適應系統的構建是需要一個過程,而這個過程是需要時間進行積累的,而學校培養學生也是一個周期性的過程,不可能一蹴而就,也正是基于上述兩種原因,自適應系統的構建在完成信息收集之后,就需要時間進行積累和沉淀,這個周期究竟活動多長,需要多少數據才能夠完整的將系統和數據匹配完畢,目前筆者也無法進行預測,但是可以采取樣本抽取的方法,跟蹤觀察抽樣分析,一旦匹配結果發現數據樣本可靠,就可以代表系統構建已經完成。

3數據及時更新保證自適應體系有效運轉

自適應系統的更新,科技發展日新月異,很多曾經的熱門專業,轉瞬就可能消失在歷史發展的潮流之中,要想這個系統能夠持續運轉下去,就必須不斷的進行更新,只有這樣才能夠保持這個自適應系統不斷的有效的運轉下去。

參考文獻

[1] 王澤泓,劉厚泉.基于遷移學習與自適應特征融合的建筑物識別[J].計算機技術與發展,2019,29(12):40-43.

[2] 汪傳艷.慕課環境下大學生網絡公選課學習體驗的調查研究[J].教學研究,2019,42(02):20-25.

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