基于大數據的湖南高等教育資源個性化推薦學習模式、評價體系、服務模式研究

劉平 李黎丹 匡晶 湖南外貿職業學院

在大數據的背景下，深入分析與挖掘高等院校學生的學習模式，能夠推動高等教育資源的個性化推薦發展，特別是要綜合分析各個區域不同的高等教育情況，才能夠真正意義上對于各種數據進行運用，從而形成個性化的學習模式和評價體系，包括對服務模式進行深入的討論。湖南地區的高等教育資源，在高等教育的不斷推進與發展之下有了新的一些趨勢。不過在綜合分析目前湖南高等教育的個性化資源推薦體系構建上，在學習與評價體系都還沒有形成比較成熟的運作模式，尤其是目前湖南大多數的高等院校在個性化的教育資源推薦上，還沒有以優質的數據庫資源以及服務模式進行優化與發展。對于上述的這些問題，湖南高等院校要給予高度重視，通過深入分析與挖掘當前大學生的實際需求，推出更加優質的個性化教育資源，從而推進高等教育的發展。

一、基于大數據的湖南高等教育資源個性化推薦學習模式

目前高等院校在湖南地區的教學發展有賴于當前信息技術的支持，特別是數據庫信息化技術的支持，但是目前針對這一板塊的研究還比較少。從湖南高等院校的教育資源個性化推薦情況看，學習模式是比較核心的部分，因為只有形成比較成熟的學習互動模式，才能夠幫助湖南高等教育資源個性化推薦的發展。

從教育網絡信息化的角度上看，學習模式下的個性化推薦，從本質上是對學生的學習特點以及思維運作模式進行進一步探討，也更多是側重于對當前學生學習狀況的分析。個性化推薦對于學習模式強調的更是高等院校學生是否能夠自行進行學習與探索，也就是學生是否能夠在日常行為過程中符合目前教學實際情況的要求，從而進一步參與到學習。自主性學習是個性化推薦中的核心模式，因為大多數的學生在個人發展上有著更多的想象力與創造力，其職業生涯的發展也是千差萬別，特別是其個人在日常生活中知識需求和能力的增長點等方面都有所不同。在教育信息網絡化的各種技術支持之下，學生在學習過程中表現出不同的特點，也讓當前信息化教學面臨著更多的挑戰。傳統的信息化教學或者教育資源推薦，主要是面向整個專業或者某個具體班級的學生，在教學的理念上仍然是以教師為中心，學生沒有辦法形成其個性化的學習模式，更不可能真正意義上從學習資源的互動以及學生個人成長的角度上更好地運用這些資源。由此可見，只有真正意義上在教育資源的推薦上呈現出個性化，才能夠推動學生在學習的過程中體現出個性化的特征，這也是在大數據的支持之下，對于教育資源個性化所推進的學習模式之一。

另一個角度看，高等院校學生學習模式的轉變，會隨著學生所接觸數據的多寡而產生變化。即便是相同專業的學生，在學習的過程中所接觸和了解的知識有差異，在學習方面的各種資源也會有所差異，其所需要的知識和數據也會有一定的區別。因此在這種個性化的追求之下，學生發展和個人知識的累積都是依靠學生通過自行探索結合課堂上所介紹的專業知識框架，不斷拓展和豐富自己的知識面，從而提高自己的專業知識和通識文化。在這種背景下，高等院校的大數據庫應該體現出對學生獨特學習模式的尊重，也就是借助大數據庫個性化的教育資源推薦，幫助學生逐步形成能自行探索和自我發展的空間。個性化的學習資源交流以及個性化的學生學習模式是相輔相成，只有扎實推進大數據庫建設并且圍繞學生的實際狀況進行推進，才能有可能讓學生實現個人的全面發展。

二、基于大數據的湖南高等教育資源個性化推薦評價體系

在大數據庫的支持之下，湖南高等教育資源個性化推薦要形成科學的評價體系，需要對學生的日常學習行為進行大數據的采集和處理，這對于數據庫的處理能力以及相關技術的支持都有一定的要求。從大學生的日常行為情況可以看出，學生在學習過程中所形成的各種數據，無論從種類和數量上都相對較多，包括這些數據的載體形式也囊括了文本或者圖片等多種不同媒體的形態，這些半結構化或者非結構化的數據都要求高等院校在推進教育資源個性化推薦過程中，必須要納入到統籌和考慮的范疇。因為各種不同學生的數據來源也并不單一，也有可能在不同的網絡環境下都能夠催生出不同的數據，甚至這些數據也有可能存在一些矛盾，在分析這些數據并且形成評價體系的過程中，必須要對相似性數據進行歸并處理，同時對于重復或者不一致的數據進行整合，這樣才能基于大數據形成個性化的教育資源，推薦同時對于學生的行為有更加準確的描述，為評價體系的科學構建奠定基礎。

而從另一角度看，大學生的日常行為大數據也需要加以儲存和管理，這也就要求湖南的高等院校必須構建比較成熟的數據庫，對于這些數據進行管理。隨著學生的日常行為通過互聯網以及各種校園網站逐步累積出更多的數量，這些日常行為通過數據進行描述之后，也會呈現出不同的標準和不同的結構，在規制上也沒有形成統一性。這些大數據對于學生日常行為描述是極為精準的，但是如果應用到評價體系中，則需要對這些數據進行統籌和管理，特別是對于這些數據的價值進行評估，并且對這些數據所形成的一些結論要融入到高等院校的日常評價體系中。因此在考慮到日后各種不同的需求，對于大數據所提出來的一些要求，高等院校需要構建出數據篩選的一些基本算法，同時對于這些數據是否具有保留價值進行邏輯上面的分析，在這種背景下，無論采取任何一種存儲技術，高等院校要構建起科學的評價體系，就必須對數據的價值進行思考，同時也必然要對數據進行再加工。這是在研究的過程中，湖南省高等院校在推動教育資源個性化過程中，必須要考慮的核心問題。

三、基于大數據的湖南高等教育資源個性化推薦服務模式

在大數據的基礎上，對湖南高等教育資源個性化推薦進行優化過程中，如何運用好大數據相關技術以及教育資源個性化推薦的基本模式對高等院校的服務模式進行優化，是目前高等院校必須重視的一個方面。

一般而言，高等院校采取各種算法語言技術，對于大學生日常行為大數據進行分析，并且采取可視化報告的形式，能夠為個性化優質教育資源轉化成為優質的服務體系奠定基礎，同時也為高等院校制定更為科學的個性化教育資源推薦，形成比較好的決策支持。高等院校需要綜合運用數學統計或者機器學習等方式，對于原有的大數據深入進行挖掘，通過數據可視化工具對大學生日常學習行為進行分析，同時對學生參與到就業之后所反饋出的大數據進行分析，從而為學生的學習方式以及教師的教學方式提供決策基礎。這也意味著對于原有學生學習行為的數據需要建立分析模型，并且深入挖掘大學生在學習過程中的內容和學習資源等，包括教學行為在實施過程中的綜合效果以及學生的職業生涯規劃等情況，都需要以相互關聯的方式進行分析，以此對于當前湖南高等院校大學生未來就業方向進行綜合判定，這樣才能夠形成個性化的人才培養模式。采取更加個性化的課程模塊進行培養，能夠讓學生在接受個性化的教育資源推薦服務的同時，也能夠明確自身所需要的專業知識和相關能力，從而幫助學生明確個人發展的目標。

而從另外一個方面分析，采取大數據支持之下的教育資源個性化推薦模式，就需要考慮到高等院校如何對資源進行優化配置，同時對當代大學生的學習計劃等方式進行調整，這也就是從教學方法的角度上，構建出更加良好的服務模式。教師要對自身的教學進行研究和反思，除了通過教學研究之外利用大數據所提供的咨詢服務，能夠更清晰分析自身教學模式以及教學計劃實施之后所產生效果，并且圍繞這一效果進行分析得出更科學的結論，從而有助于高等院校形成科學的教學模式與教學體系。

四、結語

湖南省高等院校要形成個性化的教育資源推薦體系，就必須從教學相長的角度推動教學模式的成熟與發展，同時幫助學生形成個性化的學習模式，對此必須要構建起以大數據為基礎的高等院校數據化服務體系。而未來正是數據的時代，隨著電子計算機技術以及各種配套的信息技術的發展，湖南高等院校必須要進行教學改革，只有更好的把握大數據的資源，并且在大數據的基礎上進行分析與深度挖掘，才能夠利用數據進行記錄和研究學生的行為，通過大數據制定科學的教育決策，挖掘大學生所感興趣的領域和知識，從而提高教學的影響力、把握教育的主動權，推動湖南高等院校教育的可持續發展。