司諾 宋之洋



摘 要:為了解決傳統繼續教育學習效率差、學習體驗糟糕和學習認知差異大的問題,設計了基于大數據技術的智慧遠程繼續教育體系。該體系實現了為學生為中心,采用定制化學習手段,利用大數據挖掘技術、視覺分析技術和大數據分析技術,實現了差異化與個性化的學習機理,能夠大大提高學生的學習效率,實現了信息化技術在遠程繼續教育中的具體應用。
關鍵詞:智慧教育;大數據;教育體系
智慧遠程繼續教育的個性化學習者模式必須解決三個問題:(1)學生學習模式的初始化與個性化設置;(2)學生學習的大數據采集與動態學習狀態的更新,學生學習指標的動態分析;(3)各類層次的學生學習大數據模型的關聯性與進一步定制化學習服務的分析。
為了解決上述問題,我們在多個層次和維度上設計了智慧遠程繼續教育的個性化學習者模型。該模型基于學習者的信息,以學習者的特征為中心元素,旨在個性化服務。考慮到實際應用的流程模型,結合了個性化服務模塊中的一個個性化的學習制度和學習者的模式。個性化的層級形成三個模塊:數據分析層、邏輯層和應用層,如圖1所示。
一、系統結構的設計與分析
智慧遠程繼續教育學習系統主要包括了基礎理論層、技術支持層、資源工具層、實踐特征層和培養目標層。,該系統的框架結構如圖2所示。
培養目標層主要包括了品德素養、專業素養、創新素養、信息素養、開放素養、協同素養和綠色素養。實踐特征層主要包括自組織、自適應、自探索和自激勵。資源工具層主要包括了智能平臺、智能資源、智能評價和自能服務、技術支持層主要包括了大數據、云計算、人工真技能和互聯網+。基礎理論主要包括了智慧教育理念、成人教育理論、構建主義理論和關聯主義理論。
二、基于大數據技術的繼續教育平臺設計
大數據技術的繼續教育解決方案主要從教學、科研、管理和生活四個角度考慮問題,提供了數據感知與采集平臺、數據匯聚與處理平臺和分析與決策平臺。為大數據技術繼續教育提供智力支撐平臺、安全保障體系和持續交付體系,該方案完成了學習數據采集、數據存儲、數據分析與學習趨勢預警等功能。大數據分析與決策平臺如圖3所示。
大數據技術繼續教育平臺主要集中于各種學習者在學習他們所生成的數據統計、分析等方法,幫助分析技術、機器學習等學習監控學習者的學習過程、學習結果的預測,識別潛在的問題。
三、結語
結合傳統的研究方法和大數據技術,基于模型的設計定制基于學習者的特征,在繼續教育遠程學習者智能在線教育平臺上,對學習者對于在線教育的數據,并探討啟動和動態更新,學習者個性化模式,充分利用信息系統平臺上的學習者,探索定制學習者模型的應用,一方面奠定了基礎,其應用及后續的研究,另一方面研究提供參考,以改善和優化未來的模式。
作者簡介:司諾,宿州學院在職教師。