基于學習分析技術的在線教學效果評價系統的設計與實現

姜姍 曹莉

摘要：引入學習分析技術，提出一種在線教學效果評價系統，系統硬件由采集傳感器、數據存儲服務器構成，在硬件設備的支撐下，分析在線教學行為、預測在線教學效果評價結果，輸出結果完成系統設計。同時，設計對比實驗，設計系統能夠保證評價結果的準確性，可滿足在線教育效果評價需求。

關鍵詞：學習分析技術;在線教學;效果評價;硬件設計;軟件設計

中圖分類號：G434? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）17-0112-02

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

當下教育市場提出的高校擴招政策的主導下，在校學習的學生人數逐年遞增。考慮到線下課堂教學工作的實施不僅受到教學場地與教學時間的限制，同時也受到教學方法與教育手段的影響，為此提出了在線教育方法，借鑒大型教學平臺，將互聯網作為依托，對學生展開全方位的教學指導。盡管此種教學模式具備較高的可行性，但由于網絡教學的開放性過強，導致面向學生的教學質量使教師堪憂[1]。為了提高課程教學質量，實現教學成果的轉化，高校提出了評教的方式，要求學生在學習中對自身學習過程進行評價、對教師教學方法與行為規范進行評價，并通過評價發現學生學習中存在的問題，此種方式是目前教育市場使用教學廣泛的評價方法。但隨著在線教學模式應用的普及，傳統的評價方法中存在的問題日漸凸顯，并且受到網絡中多種信息的影響，評價的結果極易受到外界相關因素或主觀行為的干擾，從而導致評價的結果與實際結果存在顯著差異。基于此，本文將引入學習分析技術，對學生的學習行為、學習過程等展開全面的分析，并以此作為依據，從軟件與硬件兩個方面，提出一種針對在線教學的效果評價系統，深入了解學生的學習進度，推進學生學習成果的有效轉化。

1 硬件設計

1.1 教學用參數采集傳感器選型

為實現基于學習分析技術的在線教學效果評價系統的穩定運行，首先對系統硬件中的教學參數采集傳感器型號進行選擇，由于系統在運行過程中，會有大量學生在線同時進行學習，因此會產生海量的教學參數，均需要通過系統對參數進行采集[2]。因此，本文在系統當中引入型號為PNT-482-125-Z025的網絡參數采集傳感器。

PNT-482-125-Z025型號教學用參數采集傳感器的硬件整體是由一個傳感器主體和一個支架以及探頭構成。該教學用傳感器可應用于多個學科領域，完成對機械加工專業零件測量、食品加工專業、物流專業、3C專業等多種不同教學內容進行對各類教學參數的采集。將PNT-482-125-Z025型號教學用傳感器應用到本文系統當中，具備速度快、精度高、非接觸、易安裝的優勢，二維系統后續對教學效果評價提供高精度的數據支撐。

為方便后續對各項教學參數進行存儲，在PNT-482-125-Z025型號教學用傳感器當中引入統一生產企業生產的數據采集芯片，該芯片型號為AD580CSUZ-8200，該數據采集芯片封裝為48-TQFP;模擬電源電壓為2.2V～4.8V;工作電源電壓為4.5V～5.5V，與其他相同功能芯片相比，該型號芯片在傳感器中應用，能夠有效提高數據的轉換效率，將傳感器采集到的教學參數內容格式轉換為系統中服務器能夠識別的數據格式，以此為系統評價提供充足的時間條件[3]。同時，將AD580CSUZ-8200型號數據采集芯片引入到本文設計的評價系統當中，能夠有效降低系統的能耗輸出，從而減小系統運行負擔。

1.2 教學內容數據存儲服務器選型

為保證本文提出的基于學習分析技術的在線教學效果評價系統最終得出的評價結果的準確性，需要在系統當中保留海量的教學內容數據，以此為評價提供依據[4]。因此，為滿足上述需要，本文針對系統硬件中的數據存儲服務器進行選擇。選用戴爾Poweredge R48200 2U雙路服務器應用到本文系統當中，該型號服務器具有8個盤位，每個盤位的規格為3.0;CPU型號為E8-2354V4;共包含48根32G2400T內存;硬盤大小為550GB，共三塊;電源大小為750W雙電模式。該型號服務器當中包含了ECC內存糾錯功能，在存儲數據的過程中發生存儲錯誤能夠進行及時的自動糾錯，從而避免發生系統顯示器藍屏現象，避免教學內容數據的丟失[5]。同時，該型號服務器當中還含有RAID陣列控制裝置，能夠有效提升服務器磁盤的IO性能，進一步降低系統的負載，從而保障存儲磁盤的風險和故障降低。

2 軟件設計

2.1 基于學習分析技術分析在線教學行為

為了提高在線教學的質量，本文引入學習分析技術，對教學效果進行評估。在此過程中，明確系統面向的實體對象，主要包括在校學生、授課教師、系統管理員，本文以學生學習成果為主要研究對象，使用學習分析技術，對學生學習行為進行抓取，并對在線教學平臺中影響學生學習行為的相關數據導出[6]。在此過程中，先對學生使用的終端學習硬件進行信息的全自動檢索，追蹤學生的學習行為。在此基礎上，對學生發生的不同學習行為進行評價，并根據學習的行為，提出內/外生潛變量指標。

對在線教學行為展開分析，在此基礎上，按照不同學生學習行為的規范性，及時對在線學習行為描述進行調整[7]。此過程應根據教學的過程制定，不僅要遵循公平性原則，同時也要將追蹤的學生反饋數據作為基礎。從而起到規避在線教學結構復雜、教學模式自變量影響因素多的作用。

2.2 預測在線教學效果評價結果

綜合上述提出的在線教學行為分析，下述將根據不同教學行為可能產生的教學效果，對在線教學效果評價結果進行預測。

采用大數據技術，對在線教學中相關學習行為進行統計，引進SPSS19.0軟件，借鑒大型結果預測矩陣，獲取教學行為中涉及的隨機變量，構建在線教學中不同教學行為可能出現的協方差矩陣，并以此為依據，輸出教學工具、教師教學態度、在線教學內容等要素在評價過程中的因果關系。協方差預測矩陣的建立過程可用如下公式表示。

[M=a11，a12，…，a1na21，a22，…，a2n…，…，…，…am1，am2，…，amn]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

公式（1）中：[M]表示為協方差元素;表示為在線教學中影響教學效果評價的多維度要素;表示為“列”，也可將其看為內生潛變量;表示為“行”，也可將其看為外生潛變量。通過計算得出不同評價變量中的間接作用，對于教學效果成果評價過程中缺失的行為，可直接使用常用變量Alpha代替。

在此基礎上，將在線教學效果評價過程中相應的關鍵詞與系統中學生主體信息進行匹配。若系統操作界面顯示“匹配成功”，則按照表1中內容對教學效果進行說明。若系統操作界面顯示“匹配失敗”，則說明學生信息存在錯誤，需要進行信息重構操作，直到完成所有主體對象的信息匹配。

同時，根據在某一評估元素相似的條件下，按照上述公式（1）對教學效果進行模糊預測，得出多項預測相似結果，將該結果作為評價結果輸出，將多組預測結果進行反復計算，求取預測結果的加權平均值，將該結果作為在校教學效果評價結果，以此完成本文系統的設計。

3 對比實驗

3.1 實驗準備

將本文提出的基于學習分析技術的在線教學效果評價系統應用到實際網絡教學環境當中，并將應用效果與傳統教學效果評價系統進行對比實驗，驗證本文提出的評價系統的評價準確性。選擇2名某高校教師作為實驗對象，分別完成相同的在線教學內容，包括教學方案設計、工藝及生產實踐方面。選擇該高校兩個年級相同的編輯，完成相同的測試卷以及相關的學習任務，分別利用本文系統和傳統系統對教師的在校教學效果進行評價。為方便對兩種系統進行驗證，教學過程中引入100個測試問題，分別由兩個班級學生完成作答，通過驗證系統正確評價結果驗證其應用效果。

3.2 實驗結果分析

按照上述實驗準備，完成對比實驗，并利用PNT-482-125-Z025型號教學用參數采集傳感器對評價結果進行采集，將采集到的數據內容繪制成如表1所示。

由表1中的對比結果可以看出，本文系統通過運行評價出的正確人數與傳統系統評價正確人數相比，更接近實際正確回答測試問題的人數。本文利用測試問題回答正確人數代表在校教學效果，因此證明，本文提出的基于學習分析技術的在線教學效果評價系統能夠保證評價結果的準確性。傳統系統在完成實驗后評價結果與實際存在較大差異的原因，是由于無法針對細節錯誤問題進行精準的判斷，因此造成了評價結果與實際出入較大的問題產生。而本文系統當中引入了學習分析技術，可以準確對學生所學知識的掌握情況進行判斷，從而為系統后續評價提供條件。

4 結束語

通過本文上述論述得出，學習分析技術應用到在線教學效果評價系統當中，能夠充分發揮出數據的基本價值，并通過深度挖掘學生學習行為得分暗示，為個性化教學訴求提供良好的實現渠道。通過本文引入學習分析技術的評價系統，在實際應用中，除本文上述優勢以外，還可以為學生推送具備更高適應性的學習資源，并給予適當的反饋干預，為學生的學習質量和教師的教學水平提升具有更加積極的促進作用。

參考文獻：

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[7] 汪芳，石鑫，秦俊.基于在線開放課程建設的混合式教學效果評價——以產業經濟學為例[J].科教導刊（下旬），2018（33）：89-92，102.

【通聯編輯：張薇】