基于大數據的學生學習行為分析在教學中的應用初探

胡雅祺 王海豐 焦賽美

摘 ?要： 在大數據技術的背景下，多元化在線教學手段對教育行業所帶來的價值在于更好的服務于現代化教學，幫助教師精準的掌握學生學情，實現教學過程的公平公正的考核評估，從而推動教學管理改革，提高教學管理質量。本文選取了大學計算機基礎課，進行大數據下教學過程中對學生學習行為分析的研究。

關鍵詞： 大數據;教學手段;學習行為;考核評估

中圖分類號： TP3-0;TP311.13 ???文獻標識碼： A ???DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.09.017

本文著錄格式：胡雅祺，王海豐，焦賽美. 基于大數據的學生學習行為分析在教學中的應用初探[J]. 軟件，2020，41（09）：6264+83

【Abstract】： Under the background of big data technology， the diversified online teaching methods better serve for the modern teaching in the education industry， to helps teachers accurately grasp the students learning situation， to achieve a fair and just assessment of the teaching process， then promote the reform of teaching management and improve the quality of teaching management. The paper focus on the universitys public computer course， research on the analysis of students learning behavior in the process of teaching under big data.

【Key words】： Big data; Teaching methods; Learning behavior; Evaluation

0 ?引言

傳統的課堂教學過程中，一般通過平時成績及期末成績兩大部分對學生進行考核。由于傳統課堂教學過程化管理薄弱的缺點，在平時成績評價時教師無數據支撐，過重的倚重期末成績在課程中的考核比例，導致學生不在乎平時的學習，次次臨時抱佛腳，也可以取得不俗的課程成績。2018年《教育部關于狠抓新時代全國高等學校本科教育工作會議精神落實的通知》的下達，要求“各高校要切實加強學習過程考核，加大過程考核成績在課程總成績中的比重”，讓課堂教學建設強起來。在此背景下如何合理公平的實施平時成績的評估對學生進行過程性考核，是每個教師應該思考的問題。

近年來，借助互聯網技術及信息化技術的快速發展，教學領域里的教學手段和方式發生了翻天覆地的變革。線上教學平臺的突起，教學APP的廣泛應用，公眾號的出現，甚至于小程序的涌入等等，都給傳統課堂教學帶來了新的生機。通過大數據分析這些數字化學習方式下產生的海量數據可以更好的服務于現代化教學，更有力的加強對學生學習行為的跟蹤與分析，讓過程化考核“有理有據”，更有效的幫助課程教學“活起來”。

大數據技術是指采集海量的數據進行加工分析，挖掘數據隱藏的價值，最終提取出來的過程。大數據具有數據來源廣泛，數據類型多樣，數據數量龐大等特點[1]。隨著大數據技術的傳播與應用，利用該技術結合多種數字化教學手段下產生的數據分析學生的學習行為、跟蹤學生的學習軌跡，預測學生的學習狀態，能夠更好的幫助教師優化過程化考核。

1 ?基于大數據的混合教學模式下的學生學習數據采集

在教學過程中，數據是最能客觀反映出學生學習效果的指標，如何在海量的數據里采集分析多元教學手段下的學生有效的學習數據，是目前急需研究的問題。由于現代數字化教學工具和平臺的廣泛應用，學生的學習行為不再局限于時間和空間內，以海南熱帶海洋學院2019級計算機基礎課程為例，本門課程通過多種教學工具和手段采集學生在課程學習過程中的數據。如圖1所示，在該門課程中所采集的學生學習數據來自課前先修，課堂學習、課后實訓、線上輔助四大部分。

1.1 ?課前先修

為了更有效率的讓學生在課堂學習階段吸收知識，課前的先修可以起到一定的預習和輔助效果，而在傳統的課堂教學過程中，我們無法準確的監督學生在課前是否有投入充分的時間學習，導致“課前預習”這位良師益友發揮不了作用?，F在大數據技術教學工具的出現，可以有效的輔助教師監督學生在課前先修這部分的學習動態。在本門課程中，我們采用了“雨課堂”工具對學生進行課前學習引導，通過推送課件的方式提醒學生將要學習的內容。如圖2所示，通過“雨課堂”APP可以清晰的看到學生完成預習的情況、課件數據情況和學生反饋情況。

1.2 ?課堂學習

課堂學習是學生在學習過程中最核心的環節，也是教師傳授知識最重要的平臺。在課堂教學過程中，不僅僅要求教師完成教學內容的傳授，還要求教師起到管理和監督學生有效學習的作用，確保課堂教學的有序開展。在現有的教學條件下，多是以多媒體為主的課堂教學手段，通過“教師講-學生聽”的方式進行教學內容講授，此模式容易導致講授知識和教學管理不能同時進行，最后只能顧此失彼。而“雨課堂”APP工具有效的結合了教學與管理，即可以監督課堂中學生的行為動態，也可完成教學進度，相輔相成。如圖3

所示，通過“雨課堂”工具實現了課堂簽到，在授課的過程中，打破“老師講——學生聽”的固定模式，嵌入作業、彈幕和投稿環節，讓老師在上課過程中也可以很好的和學生互動，觀測學生在課堂中的行為動態。

1.3 ?課后實踐

大學計算機基礎課程注重動手操作能力的培養，除了課堂的理論學習外還安排了實踐環節，要求學生不僅能掌握理論知識，還應有大學生該有的計算機應用能力。為了讓學生多練多體驗，我們通過“萬維考試平臺”系統進行實踐項目的練習，該系統的優勢在于打破了教學空間局限，除了計算機實驗室外，還可以在校園里任何地方有校園網的地方使用。教師可以通過教師端進行操作方案的設計，項目作業的發布，學生成績的查看等操作;學生可以通過學生客戶端進行項目練習、作業提交、或者考試考核等，極大的減輕了計算機實驗室的教學壓力，也極大的方便學生自由選擇時間空間進行實踐操作，從而提高自身的實驗動手能力，如圖4所示。

1.4 ?線上輔助

通過課前，課堂，課后的教學活動已經完整的把本門課程的課程內容通過課堂傳遞給學生，在此過程中學生作為知識的被動接受者，缺乏了學習的主動性，缺少了探索和好奇的積極性。因此，需要通過線上輔助學習平臺開展與傳統課堂內容相融合、有擴展性的內容學習。通過此線上平臺的學習提高學生對課程的興趣，加深學生對課程的理解，引導學生自主完成學習，提升學生的自主學習能力。根據我們學生的學習特點，我們選擇了思科網院的《IT基礎》課程作為計算機基礎課程的擴展，要求學生自主完成和課程相關的章節學習，并線上完成作業。對計算機課程有濃厚興趣的同學，也可學習全部章節內容，通過考核獲取證書，如圖5所示。

2 ?基于大數據的多樣化教學方式下學生學習行為分析

通過上述內容可知，在計算機基礎課程的教學中我們采用了多樣化的教學方式來促進學生的學習動力、監督學生的學習行為[2]。在課前先修部分，通過“雨課堂”小程序發送學習內容，采集學生預習情況數據。在課堂教學過程中，“雨課堂”小程序起到了管理學生學習行為動態的輔助作用，可以采集學生的課堂行為數據包括課堂簽到時間，課堂作業參與次數，課堂作業完成時間，課堂作業成績、課件瀏覽情況等。線上理論輔助學習是在網院平臺中進行，采集學生的線上學習行為數據包括線上知識內容的學習，線上作業的考核等等;而線下的操作練習是使用了萬維教學平臺采集學生的操作練習的數據包括學習行為數據及作業成績數據;其中，學習行為數據包括練習登錄次數，完成練習時長，完成練習時間，練習分數等。

為了更好的利用基于大數據技術下產生的海量數據對學生進行過程化考核，結合線上，線下，課前，課后四方面的學生學習數據，本門課程的過程化評價體系如表1所示。

3 ?大數據下學習行為分析對課程教學的應用價值

3.1 ?形成了數字化課堂教學形式

借助互聯網教學工具及大數據分析技術，突破傳統教學模式的瓶頸，改進課堂教學模式，通過采集分析學生學習數據優化完善傳統教學課堂的短板，依靠數據分析，不僅掌握課程教學情況，還可以對課堂教學管理進行調整，形成了數字化課堂教學形式[3]。

3.2 ?建立了教學過程中的學生學習管理模式

通過大數據技術對貫穿整個教學過程的數據進行采集分析，把教師從課程教學過程管理混沌的階段解放出來，依靠數據可以精準的掌握學生學情，體現學生在課程學習過程中的主觀能動性，觀測學生在課程學習中的積極性，并可根據需求實時反饋學生學習過程中出現的問題，建立了即時的、動態的、預警的學生學習管理模式。

3.3 ?優化了教學課程考核體系

傳統教學考核過程中平時成績的評估一直都是含糊不清，缺少有利數據支撐的部分?；诖髷祿碌恼n程全過程的學習數據分析，幫助我們做到了平時成績的有跡可循，優化了教學課程考核體系，使得考核評估更加的公開公平公正。

4 ?結語

本文通過分析學校公共計算機課程教學情況，采集多元教學工具產生的海量數據，對學生的學習行為進行線上，線下，課前，課后四方面的全過程大數據分析，形成了數字化課堂教學，使得課堂教學可以兼顧教學與管理;建立了課程中的學習監督管理模式，不僅掌握學生課堂上的學習情況，也便于課后追蹤學生的學習動態;優化了教學課程考核體系，使得成績數據真實有效。在整個教學管理中，大大的提高了教學的質量。

參考文獻

[1]邊璐. 大數據在高校教學中對學習行為數據分析的應用[J]. 中國新通信， 2019， （12）： 183.

[2]劉小園， 何美玲. 基于學習行為大數據分析的混合式教學模式研究[J]. 信息與電腦（理論版）， 2019， （16）： 226-228.

[3]李曉堂. 基于大數據學習分析的智能翻轉課堂教學模式研究[J]. 中國職業技術教育， 2017， （20）： 30-35.

[4]李建偉. 基于大數據學習分析的在線學習風險預測研究[J].現代教育技術， 2018， （8）： 78-83.

[5]王煥民. 基于教育大數據的在線學習分析系統構建研究[J]. 中國現代教育裝備， 2019， （15）： 14-16.

[6]丁發紅. 大數據時代下當代大學生學習方式的變革問卷調查報告[J]. 中國新通信， 2019， （14）： 192-193.

[7]牟智佳， 武法提. 教育大數據背景下學習結果預測研究的內容解析與設計取向[J]. 中國電化教育， 2017， （7）： 26-32.

[8]牟智佳， 李雨婷， 嚴大虎. 混合學習環境下基于學習行為數據的學習預警系統設計與實現[J]. 遠程教育雜志， 2018， （3）： 55-63.