基于智慧教育的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)研究

尤耀華

摘要：文章先對智慧教育的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析的基本情況進行了簡要的介紹，指出了基于智慧教育的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用原則，并給出了相應(yīng)的應(yīng)用實例來分析智能教育背景下的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，在學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的收集、個性化學(xué)習(xí)特征的分析、課程推薦與學(xué)習(xí)規(guī)劃的優(yōu)化，以及掌握學(xué)習(xí)社區(qū)中個體與群體的學(xué)習(xí)行為模式進行研究，希望能夠進一步實現(xiàn)對教育資源的優(yōu)化配置，提升科技對教育的作用。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);智慧教育;學(xué)習(xí)分析

中圖分類號：TP311? ? ? 文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）15-0045-03

引言：隨著信息技術(shù)不斷改進，人們生活的方方面面都發(fā)生了重大的變化，在教育領(lǐng)域，信息技術(shù)的使用有效地改變了傳統(tǒng)的教育資源配置模式，為教育公平的問題解決提供了有價值的參考，基于智能教育的學(xué)習(xí)型大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展，可以整合和優(yōu)化學(xué)習(xí)者的海量資源，為提高教學(xué)的針對性和有效性提供技術(shù)支持和數(shù)據(jù)支持，有利于提高教學(xué)質(zhì)量和效果[1]。

1 智慧教育的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析基本情況介紹

1.1 智慧教育的內(nèi)涵及價值

基于在線教育平臺，以大數(shù)據(jù)和云計算技術(shù)為支撐，對學(xué)習(xí)過程和教學(xué)資源進行智能監(jiān)控和管理，稱為智能教育。[2]從其中海量的數(shù)據(jù)中進行深度挖掘，找出其中表征教育質(zhì)量、學(xué)習(xí)者個人興趣、知識結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)習(xí)慣的因素，然后將結(jié)果進行可視化處理，使管理者和教育者能夠有的放矢地進行決策，為教育平臺管理者、教師、學(xué)生提供互利共贏的決策支持。在智慧教育的系統(tǒng)中，實時化、精準(zhǔn)化、個性化是其主要的特點，不僅能夠?qū)Ξ?dāng)前學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況、個性化的需求進行捕捉，而且能夠根據(jù)當(dāng)前的信息，對未來的學(xué)習(xí)趨勢進行有效的預(yù)測，智慧教育的發(fā)展有效地滿足學(xué)生個性化的學(xué)習(xí)需要，也對于教育資源不足和配置不平衡的問題提供了有益的解決方案。

1.2 基于智慧教育的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析

基于智慧教育的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析是對學(xué)生智慧教育中的學(xué)習(xí)行為進行信息的收集、特征的整合，能夠及時有效地了解學(xué)生以及學(xué)生所在的群體的知識掌握情況，這些數(shù)據(jù)為后期學(xué)生學(xué)習(xí)計劃的優(yōu)化、教師教學(xué)工作方法的改進以及教育平臺的管理者的系統(tǒng)設(shè)計都提供了重要的支撐[3]。首先，當(dāng)學(xué)生登錄相應(yīng)的教育平臺進行學(xué)習(xí)資源或課程時，將根據(jù)學(xué)生的登錄時間、學(xué)習(xí)時間、學(xué)習(xí)內(nèi)容和學(xué)習(xí)互動情況生成數(shù)據(jù)和記錄，課后反饋等能夠?qū)W(xué)生的個人志趣、學(xué)習(xí)行為特點等相關(guān)因素進行反映，再根據(jù)這些因素能夠?qū)W(xué)生的知識掌握狀況進行比較客觀、科學(xué)的評價，然后根據(jù)評價的結(jié)果，將教育資源進行按需分配。對于教師來說，也能夠根據(jù)反饋中暴露出的教學(xué)的不足之處進行針對性的改進，提升教學(xué)的質(zhì)量。

2 基于智能教育的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用

在智慧教育中，比較重要的一項環(huán)節(jié)是個性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)，指的是學(xué)生在學(xué)習(xí)課程的過程中，學(xué)生學(xué)習(xí)中產(chǎn)生了大量的基礎(chǔ)和過程數(shù)據(jù)，通過進行數(shù)據(jù)的清洗、整理和分析，根據(jù)這些情況建立起相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析模型，用來分析和預(yù)測學(xué)生學(xué)習(xí)的模式和知識掌握的程度，并進一步將結(jié)果反饋給學(xué)生和教師。學(xué)生和教師根據(jù)反饋報告，教與學(xué)的過程分別進行調(diào)整，包括收集學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、分析個體特征、課程規(guī)劃和學(xué)習(xí)干預(yù)[4]，下面進行詳細(xì)的敘述。

2.1 對相關(guān)的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進行收集

不同于以往的教學(xué)模式，智慧學(xué)習(xí)強調(diào)的是以學(xué)習(xí)者為中心，并且主張的是開放式、主動式的學(xué)習(xí)模式，在這一過程中，將在線學(xué)習(xí)與互動課堂做到了有效的統(tǒng)一。如何收集大量關(guān)于學(xué)習(xí)行為的數(shù)據(jù)，從中找出學(xué)習(xí)行為的內(nèi)在規(guī)律，是智慧教育中的一個重要問題。在數(shù)據(jù)的采集中，往往采用xAPI數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)進行采集。

xAPI數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)是當(dāng)前在線學(xué)習(xí)領(lǐng)域中學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的有效標(biāo)準(zhǔn)，一方面能夠?qū)W(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)活動、學(xué)習(xí)經(jīng)歷進行記錄。另一方面，能夠?qū)ζ渲械臄?shù)據(jù)進行檢索、讀取和寫入。當(dāng)有關(guān)的學(xué)習(xí)活動被記錄時，就會以“主詞、動詞、受詞”的形式進行保存，生成“誰做了某件事”的格式報告，并以JSON 的格式存入學(xué)習(xí)記錄存儲中。出于安全性的考慮，在xAPI中還設(shè)置了安全機制OAuth[5]。在智慧學(xué)習(xí)的應(yīng)用平臺中，根據(jù)不同的學(xué)習(xí)行為，可以設(shè)計不同的事件采集器。并且由于不同學(xué)習(xí)場景下學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特點具有差異，例如，在觀看視頻時的主要采集信息是視頻時長、視頻停頓頻率、主要停頓點、是否有加速或慢放等操作。在互動中，學(xué)生發(fā)帖的內(nèi)容、頻率、主題、回帖等都是重要的采集信息。

2.2 對個性化學(xué)習(xí)特征進行整合分析

在智能學(xué)習(xí)中，分析學(xué)生學(xué)習(xí)行為的數(shù)據(jù)是最重要的目的之一，從而對學(xué)生的知識掌握情況進行了解，對學(xué)生的學(xué)習(xí)成績進行預(yù)測。由于教育數(shù)據(jù)的多層次、多粒度、多時域的特點，在進行數(shù)據(jù)分析時，往往需要運用多種分析手段和方法，具體如表1所示。

為了清晰地呈現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)特征，掌握學(xué)生的行為規(guī)律，有必要在收集相關(guān)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上構(gòu)建一個分析模型，而基于智能教育的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以有效地提取個體學(xué)習(xí)習(xí)慣的特征、變量的認(rèn)知能力，在通過將之與學(xué)生行為表現(xiàn)建立聯(lián)系，能夠?qū)崿F(xiàn)對學(xué)生的個性化學(xué)習(xí)特征分析。第一步，要選擇相應(yīng)的分析方法對學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)進行處理，這一過程中的主要依據(jù)是學(xué)生的學(xué)習(xí)認(rèn)知規(guī)律、知識結(jié)構(gòu)特征等。通過數(shù)據(jù)聚類分析，可以分析學(xué)生學(xué)習(xí)中知識結(jié)構(gòu)的變化規(guī)律，并構(gòu)建相應(yīng)的評價模型來監(jiān)控學(xué)生的學(xué)習(xí)效果[6]。第二步，對學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)進行評價和預(yù)測，這就需要找到不同學(xué)習(xí)行為模式與學(xué)生課業(yè)成績之間的內(nèi)在聯(lián)系，可以采用分類、回歸等方法進行。第三步，將分析結(jié)果進行可視化處理。根據(jù)不同的信息特點選擇不同的呈現(xiàn)方式，對于日常行為數(shù)據(jù)，可以采用餅圖的形式。對于正確率方面的數(shù)據(jù)，可以采用折線圖的形式。對于學(xué)生的日常學(xué)習(xí)習(xí)慣，可以采用柱狀圖的表現(xiàn)方式。另外，對于一些特殊需要，也可以進行專門的針對性的開發(fā)，提升信息的實效性。

2.3 完善和優(yōu)化課程推薦與學(xué)習(xí)規(guī)劃

學(xué)習(xí)過程是一個螺旋上升的循環(huán)過程，學(xué)生要經(jīng)歷發(fā)現(xiàn)知識、獲得知識、轉(zhuǎn)化知識、創(chuàng)造知識的過程，在知識獲取和轉(zhuǎn)換過程中，對學(xué)生進行必要的學(xué)習(xí)干預(yù)，可以提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率，保證學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。通過對教育數(shù)據(jù)的深入分析和挖掘，提高學(xué)生的教育內(nèi)容和學(xué)習(xí)方式、習(xí)慣偏好進行建模，然后根據(jù)學(xué)生的個性化需求，采用自動化的導(dǎo)學(xué)服務(wù)，完善和優(yōu)化課程推薦與學(xué)習(xí)規(guī)劃。首先對學(xué)生的學(xué)習(xí)行為特征進行挖掘，得到學(xué)生對具體知識點的掌握情況。然后以知識單元之間的認(rèn)知依賴關(guān)系為依據(jù)，根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)需求，將學(xué)習(xí)目標(biāo)知識單元進行確定，對知識資源進行編碼，構(gòu)建個性化、定制化的知識地圖，并將吸收標(biāo)簽鏈模型應(yīng)用于知識地圖[7]。建模完成后，計算知識點的中心度和知識點的難度綜合學(xué)習(xí)者的個人特質(zhì)，完善和優(yōu)化課程推薦與學(xué)習(xí)規(guī)劃，從而提升學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效率和學(xué)習(xí)質(zhì)量。

2.4用社區(qū)結(jié)合的方式進行學(xué)習(xí)分析

學(xué)習(xí)社區(qū)主要是以學(xué)習(xí)知識單元為主，有著共同的學(xué)習(xí)目標(biāo)和興趣愛好而成立的社交網(wǎng)絡(luò)。采用社區(qū)的方式，能夠提升學(xué)習(xí)的協(xié)作性，促進學(xué)生建立交聯(lián)關(guān)系，更好地促進學(xué)生的學(xué)習(xí)與知識的獲得。受群體趨同性與穩(wěn)定性的影響，學(xué)習(xí)社區(qū)的建立能夠更好地幫助學(xué)生進行社會化的學(xué)習(xí)認(rèn)知。用社區(qū)結(jié)合的方式進行學(xué)習(xí)分析，進一步促進學(xué)習(xí)者在群體中找到支持學(xué)習(xí)的動力，進一步抽象出學(xué)習(xí)交互中知識傳播、共享和創(chuàng)新的基本模式。在實際的應(yīng)用中，可以從對學(xué)習(xí)共同體的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析、學(xué)習(xí)共同體的挖掘與識別，以及面向?qū)W習(xí)社區(qū)的對話分析入手，就學(xué)習(xí)共同體的發(fā)掘與認(rèn)同而言，主要是學(xué)習(xí)共同體中學(xué)生的互動與討論信息進行收集、分析，運用社交網(wǎng)絡(luò)分析的方法進行全局性、整體性的研究，對其中的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、信息傳播模式、信息傳播關(guān)鍵節(jié)點進行有效的抓取。也可以使用自然語言處理方法對學(xué)習(xí)社區(qū)中的學(xué)習(xí)者之間的對話進行文本分析，可以就對話的內(nèi)容、形式、體裁、模式等對于分類和聚類處理，有必要注意這個鏈接需要使用對話數(shù)據(jù)的手動注釋方法預(yù)先處理，通過對話模式分類器的構(gòu)建來建立完整的對話模型。

3 基于智慧教育的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用實例

在基于智慧教育的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的實際應(yīng)用中，我國的起步較晚，主要是一些高校針對學(xué)生的管理，而研發(fā)設(shè)計的學(xué)業(yè)預(yù)警系統(tǒng)。通過對學(xué)生的課業(yè)成績、在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、等級考試數(shù)據(jù)收集、整理、分析，將學(xué)生的表現(xiàn)進行展示和預(yù)測，對于一些表現(xiàn)不佳的學(xué)生發(fā)送相應(yīng)的警示提醒，使得及時糾正和改進不良習(xí)慣。由于國外互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的早期發(fā)展，基于智能教育的學(xué)習(xí)型大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用也比較完善。以美國為例，在高校中應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析的案例比較多，根據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)表明，僅美國的西部就有16 所高校開設(shè)相應(yīng)的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析項目，涉及的學(xué)習(xí)特征有將近40個變量。并且設(shè)計有專門的PAR 框架進行管理和改進，具體實現(xiàn)過程如圖2所示。

4 小結(jié)

智慧教育能夠很好地滿足學(xué)習(xí)者個性化的學(xué)習(xí)需求，通過學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對學(xué)習(xí)者海量學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的即時、快速的捕捉、收集、整理、分析，將雜亂的數(shù)據(jù)整合成具有高價值的信息，進而對教育資源的優(yōu)化配置提供強大的數(shù)據(jù)支撐和智力支持。在大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的支持下，極大地促進了智慧教育的深入發(fā)展，相信在未來，智慧教育必將使更多的學(xué)習(xí)者和教師受惠，有效地促進和提升教學(xué)質(zhì)量。

參考文獻：

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【通聯(lián)編輯：唐一東】