大數據與在線教育交互式教學過程探討＊

辛 奇 鄧小華 羅曉萍

（四川開放大學，四川 成都 610000）

引言

互聯網各項技術飛速發展的當前，推動了在線教育的日漸普及。與此同時，教育產業所產生的數據量也正以幾何形增長。海量的教育資源下，在線教育的平臺暴露出一定程度的低水平重復建設問題[1]。在線教育雖然在資源建設和硬件支持等方面有著長足發展，但在線教育的教學過程有繼續完善和發展的空間。大數據的開發利用，使得教育數據的價值被發掘，為交互式的教學過程賦予了新的可能。通過互聯網、云計算等技術方法獲取學習者的各類信息和行為數據，教學資源數據等，根據不同個體的特點提供精準的指導性的服務[2]。因此，利用有效的數據和對應模型，可以預測并推斷潛在的問題[3]，美國教育部建議通過教育數據分析來促進教學，并作為一種長期政策[4]。在線教育過程中如何優化學習路徑、實現交互式的教學成為研究熱點[5]。學習是一種識知的行為，是在學習者和環境的互動中交互完成的[6]。交互式的教學關注學習和教學過程，以便實現智能化的學習監控、分析與預測，指導和干預教學過程。

一、大數據概述

信息化時代，傳統意義上的數據概念在大數據技術的推動下不斷外延，涵蓋了文字、圖像、聲音、視頻等各種形式，是對客觀事物觀察、記錄和處理的結果[7]。大數據在教育領域的應用，使教育大數據同樣紛繁復雜，同時也成為在線教育的發展變革的契機。教育大數據是大數據技術在教育領域的應用。廣義上的教育大數據則可以包含日常教育活動中的一系列行為數據[8]。現代教育是依靠數據來驅動的[9]。海量性、多樣性、動態性、價值性、真實性等是教育大數據本身具有的基本特征[10]，這些特性賦予了大數據在教育領域應用的獨特作用，教學以及學習過程中的數據可以作為依據，用以預測和評估，并反饋結果。這種教學過程的交互實踐，幫助學員規范行為、改進教師的教學、提高教學資源質量等，從而優化教學過程。

二、在線教育的發展現狀

1．在線教育的優勢

在教育成本方面，在線教育費用低廉，節省了場地、設備等費用，這表示用相同的學習成本可以獲取更多有價值的內容。學習時間上的便利和碎片化的學習方式也大大降低了時間成本，且在線課程通常不需要下載，可以快速地獲取學習內容，只要能上網即可隨時隨地進行學習。

在教育時效性方面，在線教育的學習內容會及時更新，便于獲取最新的知識。同時，無須擔心學習資料，對已經學過的內容可以反復學習，重復掌握，能有效地鞏固學習效果。

在教育資源配置方面，在線教育的課程資源都能通過合理的方式獲取，學習質量并不受講師的授課水平、授課條件所限，優秀的教師均可分享自己的授課，所有用戶都能平等地享有優質的教學資源。因此，在線教育可以有更多方案以更好地解決教育資源配置不均的現象。在線教育的獨特優勢推動其成為自主學習的有效方式和學歷教育的重要輔助方法。

2．在線教育的困境

在線教育的眾多商業模式中，平臺模式是最為常見，其核心產品是教育資源。因此在線教育平臺通常存在大量的學習資源，往往同一類型的學習項目存在各種不同質量水平的資源，對于學習者而言想要獲取最符合自己需求的資源變得困難，在線教育過程中，學習者的學習特征不夠明確、平臺對于學習的支持和服務針對性不足，由此還會造成學習者的流失。從當前在線教育的學習現狀來看，大多教育平臺在對學習者學習行為、教師行為等進行實時分析的技術方面還不夠完善，對每個學習者個性化的學習需求不能給予精準的服務，且無法對教師行為提供有效的指導。

在線教育的對象不只是一類人群，而是每一個人，因此關鍵在于挖掘不同學員的學習特點，給予學員差異化體驗，使用戶的學習能夠和線教育平臺深度融合，幫助其更好更快地完成學習目標。利用教育大數據的特性，可以打破傳統教育的線性結構，而是通過“非結構化”的數據，逐漸建立起更加智能化的教學模式，在線教育怎樣實現交互式的教學，正確引導教師和學習者實現自我成長，是在線教育潛力挖掘的重要方向。

三、教育大數據與在線教育的交互

在國家推進并實施大數據戰略的風口，教育大數據何以推動在線教育的發展？在線教育本身可以用合理的技術方法替代一些重復性的教育工作，帶來諸多便利，在此過程中，無論是教師的授課、資源的建設、學習者的學習等方面均會產生海量的過程數據。如果能對這些教育數據進行分析和處理，挖掘數據中蘊藏的潛在價值，則可以反饋于在線教育的過程當中，對教師的教學行為給予規范和針對性的幫助，對資源的建設形成方向性的指導，并對學習者的學習提供個性化的指導，實現教學式的教學過程。通過大數據技術收集教育大數據，針對不同的學習者的學習風格，預測其不同學習路徑的最終成果，并根據反饋結果指導學生完善學習路徑。形成一個良性循環的交互式發展。

著名心理學家班杜拉基提出的社會學習理論中，人的心理和行為是三元交互的，即環境、人和行為交互作用的產物。依照此理論，在線教育平臺的數據主要是從基本特征、行為特征、環境特征三個方面入手。基本特征和行為特征構成教育平臺的對象數據和行為數據，環境特征則構成教育平臺的資源數據。學習者作為在線教育的學習主體，是教育大數據的主要來源之一。學習者的基本特征包括學習者的基本情況、職業能力、學力、學習動機及愛好等信息，知識水平可以通過智能算法確定，由此形成學習者的對象數據[11]。學習者的行為特征則包括學習者的全程操作、鼠標點擊行為、學習的過程、參與的評測等行為數據、學習者的課程資源的學習和選擇等，由此形成學習者的行為數據。教師是教育的重要角色，當然也是在線教育的數據來源，教師的基本特征形成教師的對象數據，反映了不同教師的教學風格、能力、資源建設等，教師的行為特征涵蓋了整個教學的過程，形成行為數據。教師數據，在與學習者的數據進行對比分析時，可以得出不同類型教師適合哪些用戶群體，同時可以對教師的教學過程中的不足之處給予一定的指導。環境特征，主要指平臺的資源建設方面的資源數據，作為在線教育的核心產品，學習資源的品類和質量至關重要。教育資源數據主要包括資源的建設數據，教育資源的品類質量和特點等，不僅如此，學員會對授課水平做出理性的判斷，因此還包含有教學資源的選擇及點評的數據。教育資源的建設直接與教師數據相聯系，教育資源選擇則與用戶數據有著緊密關系，是在線平臺中不可或缺的數據來源。資源數據，可以與對象數據、行為數據相互聯系，是學習者、教師、平臺之間的紐帶。職業特點、學習能力、教學風格亦或個人愛好等與資源數據的交叉分析，可以得出不同類型的用戶學習、教學傾向，在對類似用戶或相同類型的用戶的平臺展示中，可以傾向性的做出推薦，根據用戶的學習狀態，并根據學習效率等做出調整和指導，最終對學習效果的評測數據，可以為資源建設的優化提供參考。

四、大數據環境下在線教育的交互式教學實踐路徑

1．數據收集

在線教育中，多種角色參與其中，由此產生大量的數據，包括對象數據、行為數據、資源數據。在線平臺在大數據環境下承擔了核心職能，收集學員和教師的基本特征（姓名、年齡、專業、職業、教育記錄、性格愛好等），分別構成立體的用戶畫像和教師畫像，形成對象數據；在每個教學和學習環節里，通過對學習、教學過程進行全程跟蹤監測，任何的學習和教學軌跡都將被跟蹤和記錄，包括用戶登陸、鼠標點擊、學習行為等操作行為，運用大數據技術對不同角色的參與者和教學資源等產生的數據進行收集，由此形成一個覆蓋了完整教學過程的行為數據庫；不同的教學資源有著各式各樣的“標簽”，比如教學資源的科目、類別、講師、時長、風格、學生的選擇傾向、點評等等，這些數據都可以作為資源數據。這些數據可以形成一個數據資源庫，實時的更新并傳遞至數據分析系統中。

2．數據分析

教育大數據是客觀的，其潛在的價值在于如何處理和應用。收集到的對象數據、行為數據、資源數據等將形成教育數據庫，高速傳遞至平臺數據分析系統中，通過大數據分析技術，進行深入的挖掘，通過將數理統計、機器學習和人工智能算法與方法整合利用，從而將數據進行預處理和轉化[12]。對數據進行清洗和篩選后，甄別出有效數據，剔除無關數據。教育大數據的分析方法可以將可用的數據整合，發現對象數據、行為數據、資源數據之間的相關關系，分析學員、教師和教學資源之間的交互，擬合出有效的可用信息。

3．數據的反饋

數據分析的最終結果將會通過多種形式反饋給參與者。通過學員和教師的對象數據、行為數據與資源數據的整合分析，可以對學員的學習行為等進行有效的干預，對教師的資源建設進行指導，實現對學員將來可能產生的學習行為和結果的預測，或者將合適的教師、優質的資源推送至對應的學員，使學習者能夠快速獲取到適合自己的教育資源，提高整個學習過程的效率，實現個性化的學習[13]。還可通過形成可視化的分析報告，實時的將學習過程、教學過程等每個環節的情況反饋給教師和學習者，并指導平臺和教育管理人員參與到在線教育活動中，為學員、教師、管理員和平臺技術人員等提供合理的、有意義的教育大數據的參考，實現在線教育的良性互動，改進學習和教學行為，并最終提高教育質量和效率。如圖1所示。

圖1 大數據環境下在線教育平臺交互模式

五、總結

在線教育的獨特優勢，打破了時間、環境、人數等諸多因素的限制，吸引了大量的用戶，同時也催生了一大批的在線教育平臺。在線教育本身的用戶目的各有不同，這些細微的差別，便會影響其學習行為和路徑。在線教育可以充分利用教育大數據的技術優勢，通過數據的收集、分析和反饋，實現交互式的教學方式。這種大數據的分析與反饋，可以有效對用戶加以引導，從而相互適應，提高學習效率。在線教育要突破未來的發展困境，需要搭乘大數據時代的發展浪潮，在傳統方式上探索新的教育模式，以此驅動在線教育的變革。