基于數據驅動的精準化教學服務平臺設計與實施

張 艷

（河南職業技術學院，河南 鄭州 450046）

1 教學服務平臺建設現狀

為深入貫徹黨的十九大精神，全面落實《中國教育現代化2035》《教育信息化2.0行動計劃》等的要求，各高校充分發揮信息技術在高等教育人才培養過程中的重要作用，各高校開展了高等職業教育專業教學資源庫、精品在線開放課程等數字化資源的建設。黨的十九屆六中全會提出加快建設教育強國，把教育信息化作為教育現代化的有力支撐，推動智能技術深度融入教育教學全過程，搭建國家教育資源公共平臺，促進現代信息技術與教育教學的融合創新。

依托網易云課堂、國家精品課程在線學習平臺等網絡教學平臺，以提高教學效果為目標，將智能教學工具、新型教學手段融入在線課堂，改變了以往傳統的教學觀念與教學方式，實現教學時間及空間動態配置的目標，利用各種虛擬仿真技術和多形式的互動手段，提高學生課堂的參與感［1］。“互聯網＋”時代，微課程、慕課、精品課程等共享平臺不斷涌現，網絡教學資源呈倍數增長。

數據挖掘、人工智能、大數據等概念的核心技術就是機器學習。隨著近年來深度學習核心技術的突破性發展，機器學習算法迅速擴張，大數據和人工智能等技術也被廣泛地應用于在線教學平臺和學習系統［2］，極大地豐富了學習者的學習內容和學習途徑，也產生了大量基于用戶學習行為的數據。

2 存在的問題

目前，很多高職院校都已建成數字化教學資源平臺。但傳統的教學平臺，教學資源簡單堆疊，缺乏智能化推薦和服務，網絡資源泛濫，而根據學生特點展開精準化服務的平臺卻是少之又少。各高職院校教學平臺存在的主要問題有以下幾點。

2.1 教學平臺功能尚不完善

各高職院校通過近幾年的建設，各專業均有一定零散數字化資源，或存放于公共學習資源分享平臺，如中國大學生慕課平臺，或存放于學校自有課程平臺。筆者通過調研走訪發現，很多高校都開發了在線課程資源，有的高校還建設了立體化課程資源。但在線課程資源的使用效率并不高，存在為了積累數據而使用在線平臺的現象。河南省龍子湖高校園區2 000名學生樣本在線平臺使用情況如表1所示。

表1 學生在線平臺使用滿意度調查

調查數據表明：在線課程平臺中課程資源豐富程度已基本滿足學習需求。但平臺中普遍缺少資源管理及數據的統計分析手段，學生利用平臺自主選擇課程資源的程度有限。因此，在現有的教學平臺基礎上利用數據挖掘技術對平臺進行二次建設，實現教學資源的統一管理和有序分類，幫助學習者更快地搜索到所需資源，更高效地自主學習。

2.2 評價反饋不及時

在教學過程中，形成性評價非常注重時效性，能夠更好地激發學生學習的主動性和積極性。而傳統的教學平臺由于教師個人時間、數據搜集范圍有限等因素，導致評價反饋不及時，很難達到讓學生在學習中不斷改進的目的。因此，如果能在平臺中，基于大數據技術，產生智能診斷結果，實時反饋學生主體的學習效果，就能做好課堂教學的延續性，從而更好地激發學生的創新力以及能動性。

2.3 精準化教學服務能力有限

現有的教學平臺很多情況下只是將各種教學資源進行匯總，并沒有考慮到學習者的需求、偏好、特點和學習能力等因素。學習者需要自己搜索課程資源來完成學習，在此過程中平臺未針對學習效果進行跟蹤和評價。學生在學習過程中遇到的問題需要個人解決，平臺并不能提供針對性的解決方案。總的來說，目前的教學平臺針對學生專業和學情進行精準化推送以及后續學習跟蹤反饋的能力有限。傳統課程中，以單一學生為中心的差異化和個性化教學活動實施起來成本極高，也無法發揮群體環境的促學作用，因此并沒有在高校教育中大范圍實施。而教學平臺可以考慮基于數據驅動功能，通過智能分析功能為學習主體畫像，幫助學習主體更好地了解自身特點，根據學生主體完成課程推薦和監督自主學習過程。這樣，最終實現了為教學雙向主體提供智能化服務，既能簡化教學工作，又能提高教學成效。

3 基于數據驅動的智能教學平臺設計

大數據、人工智能以及云計算技術的飛速發展，各種空間數據快速沉淀和積累，打破了傳統教育資源孤島這一困境，空間大數據迅速崛起，各類零散的資源有效匯集到同一平臺［3］。5G時代高速的移動互聯網為教育領域創新了教學環境，大量基于VR/AR技術的PC端和移動App在線教育平臺，產生了大量的實時教學數據［4］。

實時教學數據包括個體數據(如搜索的關鍵字、學習的時間、學習時長、學習進度、在線交流信息等），課程數據(如課程播放次數、播放時長、點擊數量等）、管理數據(如學習資源數量、學習成員成績、資源更新率等）。

教育數據的收集和存儲可以為教育決策提供更多量化依據，有助于教師突破個人經驗和常識做出基于大數據智能分析的科學的教學決策，并開展課程建設和教學改革。智能化在線教學平臺，依托教育大數據的構建與應用，可以采集學習者學習過程和結果的數據，挖掘相關的數據和信息，獲取學習者在學習態度、學習特點、認知規律、學習能力等方面的隱形數據。通過實時獲取的隱形數據，進行智能診斷刻畫學生畫像，幫助教師基于智能診斷結果來實施差異化教學和個性化輔導。基于教學大數據的連續性獲取和分析解讀，方便教師掌握授課效果、進行教學反思、調整教學方向、改進教學設計。除此以外，為了提高教師在重復活動中的工作效率，如作業設計、作業批改、學情分析、學習反饋等，在作業功能上應用智能化作業工具進行統一批改和統計。基于學生畫像為不同學習者推薦與之相適應的線上教育資源，進一步增強課堂吸引力提升整體教學效果。

本項目通過校企合作、協同共建的形式，依托我校現有網絡教學平臺，利用爬蟲技術獲取學生的個體數據、課程數據、平臺管理數據并進行分析，基于大數據智能診斷結果開展精準化的教學活動和個性化輔導，精準化推薦教學內容。功能設計如圖1所示。

圖1 教學平臺功能模塊

該平臺可根據學情數據、個性數據、教學數據、管理數據等的分析結果進行個性化和精準化的教學服務。針對教師和學習者的不同身份為其提供相應的服務，具體可以實現的功能有：

(1）該平臺依托教育大數據的構建與應用，獲取教學平臺中的個體數據，利用數據采集和處理技術深入挖掘個體數據、課程數據、管理數據之間的關聯性，生成診斷結果，基于數據分析結果，繪制學生認知畫像。

(2）教師可在平臺中基于大數據產生的智能診斷結果，智能化地掌控教學實施進度，實施教學反饋，做好課堂教學的延續性，激發學生的創新力以及能動性。

(3）實現教學資源的統一管理。教學資源的有序分類、作業分層推送、自動批改與智能管理，將教師從繁忙的重復勞動中解脫出來，減少教師在作業設計、批改以及學情數據分析等方面的工作量。

(4）該平臺從學生個性特點、認知水平與學習偏好等方面進行多維度分析診斷，應用大數據系統推薦優質線上教育資源，提供精準化服務，提高課程服務質量。

(5）平臺還為每位學生建立個人成長檔案，收集學生信息，注重及時反饋，加強過程性評價，強化和改進學生的學習效果。

該系統目前已在我校自建學習平臺進行試用，依托本校現有的數字化資源，獲取平臺中的大數據，利用爬蟲和數據分析技術，形成多維分析結果，利用智能分析診斷結果指導教師教學，為學生繪制個人畫像，完成課程推薦。學生認知畫像如圖2所示，學生能力維度如圖3所示。

圖2 學生認知畫像示例

圖3 學生能力維度示例

4 結語

依托本校現有的數字化資源，本系統利用大數據技術獲取平臺中的大數據，通過數據分析技術，形成多維分析結果。平臺兼具“能學、輔教”的功能，利用智能分析診斷結果指導教師教學，為學生繪制個人畫像，完成課程推薦，構建精準化的課程服務平臺。

經過上線試運行發現，所搭建的學校網絡教學平臺可擺脫校舍資源依賴，為學生開展自主學習提供機會，打破傳統的教學時空限制。該在線教學平臺通過教學過程中實時數據的獲取和智能分析結果，為學習者繪制個人認知畫像。一方面，可以讓教師根據不同學習者自身的特點開展差異化的教學，開展精準化教學服務、調整教學策略。另一方面，可以幫助學習者認清自身基礎，了解自身個性特點和認知能力，根據自己的需求量化選擇適合自己的課程內容。學情數據的動態變化還方便學習者對比前后的數據，了解自身的知識積累情況，實時調整課程選擇和學習內容，為后續課程的學習和職業規劃打好基礎。