滿足學員個性化學習需求的在線教育系統創建與功能發揮

摘 要：在線教育是實現教育普及、增加國民受教育機會的重要手段。在線教育系統中，教與學的過程中需要和產生的數據規模是龐大的，為實現學習資源合理分配和高效利用，有必要探索在大數據、云計算模式下，設計個性化的在線教育系統，以適應不同學員的學習需求，提升學習效率。基于此，本文以在線教育如何更好地實現因材施教，更好地為個體職業發展提供更優質的教育資源為立足點，對在大數據背景下滿足個性化學習需求的在線教育系統如何實現個性化服務進行探索。

關鍵詞：大數據；個性化；在線教育；系統設計；數據層

個性化在線教育系統是一種基于互聯網的教育模式，通過信息技術等先進手段在互聯網上向學員提供教育和培訓服務。在大數據背景下，更多優質資源、更科學高效的系統設計理念、更先進的數據收集和分析能力、更智能化的算法設計讓在線教育實現從共性教育到個性教育的過渡。個性化在線教育系統能夠結合學員的個人特點和學習習慣，推薦適合的教育模式和學習資源，激發學員學習興趣，提高學員的自主性和積極性。目前線上教育已經進入快速發展時期，教師可以從大數據平臺上尋找更多優秀的資源、更先進的教育模型提供給學員學習，系統可以通過建立用戶畫像為學員推薦針對性的資源，學員可以選擇需要的課程和學習時間，三方建立更為順暢的交流模式，最終滿足學員不同的教育需求。

一、以學員需求為依托的在線教育系統整體結構

隨著生活節奏的加快，人們追求在線教育系統既要系統化，又要個性化。在線教育系統應該是多層級協同，多模塊協作的網狀生態結構。常規模塊一般包括直播互動、討論、提問、考勤、作業測評、學習資源推薦等。不同模塊又位于系統的不同層級上，而層級功能的實現需要調用相應的模塊功能。由于個性化的需求，不同用戶所需要調用的模塊有所區別，所以個性化在線教育系統的整體結構是以層級為基礎，通過調用通用和特殊模塊實現為用戶提供個性化服務的功能。其主要結構分為以下五個方面。

（一）處理層

處理層主要涉及數據轉換、清洗、收集以及維護等功能，在數據轉換功能中，主要是將數據層收集的數據轉換為系統能夠識別和處理的數據。數據清洗是將收集數據中無效、贅述，以及沒有任何意義的數據通通刪除，并將相關數據進行合并。數據整合功能可以將不同數據庫的信息根據相關的設置方式進行結合，最終形成一個數據庫；數據提取是結合系統指令進行相關數據的提取和處理，數據維護功能簡而言之就是保護相關數據，對現有數據進行分類匯總和管理，保證數據使用的規范和安全。

（二）功能層

該層級在工作的過程中主要借助處理層數據，有針對性地對相關的數據進行整理，為不同的模塊提供數據支持。例如，學員考勤的完成需要在學員完成學習資源學習的基礎上進行，作業自動測評是根據學員完成作業的情況進行判斷，也有閱卷功能，成績導出是在學員完成作業后，教師能從系統上查看學員的成績，學習資源推薦是在線教育個性化的體現，結合系統大數據分析，找出不同學員的弱點，推薦合適的學習資源給學員。

（三）客戶端

客戶端是在大數據支持下，運用計算機和電子設備終端來創建相關的管理界面，實現教師、學員、管理者以及系統的交互。

（四）數據層

數據層涉及學員資源庫、課程資源庫、學習資源庫、考試習題庫等。主要完成對數據的收集、整理、分類及有效性輸出。

（五）對象層

對象層一般指接觸這一系統的對象，即教師、學員、系統管理人員，可分為提供服務人員與接受服務人員。使用者為客戶對象，管理人員根據職責可分為系統管理人員和教學管理者。系統管理人員主要負責數據的維護等；教學管理者需要對教師在線教學進行監督，同時對系統的教學課程等進行管理，將學員學習狀態及時反饋給學員，及時處理學員在學習中出現的問題。

二、基于大數據技術的針對學員個體的推薦設計

線上教學模式具有靈活性、便利性和針對性特點，但這種教育模式互動性和修正性相對較低?；谶@個特性，我們需要不斷優化在線教育的功能，將其優勢充分發揮，同時彌補不足，最終提升在線教育的質量。

（一）數據分析模塊設計

數據分析模塊的主要功能是負責收集數據并將數據分類整理到數據庫進行計算處理，然后將學習效果進行可視化分析。該模塊工作流程可分為收集、整理、存儲、分析、展示和引導。數據的收集和整理是整個模塊的基礎和核心，只有在保證數據全面、即時、有效的前提下，才能更好地分析學員的學習情況，從而更有針對性地提出建議，確保個性化在線學習的有效性。數據產生在學習前期、中期和后期，伴隨學員學習的整個過程。前期數據收集集中在學員對于課程選擇的偏好、學習時間的選擇、學習預期和相關的調查問卷。中期數據是對學員學習動態過程的記錄，包括學習時間選擇、科目順序、學習時長、學習檢測項目完成情況、教學互動情況、學業檢測情況、學習自評表等項目。后期數據是教師對學員情況的反饋。整個學習過程產生的數據會及時得到收集、匯總、反饋，學員學習曲線逐漸生成。收集的數據經過系統初步分類整理會進入云端存儲，經過相關算法提煉，生成學員學習反饋圖，記錄到學員檔案并發送給教師。

（二）推薦模塊設計

推薦模塊的設計理念是實現在線教育系統的個性化。學員學習的習慣、思維方式和知識積累程度是不同的，只有將多樣化的教學資源有針對性地推薦給適合的學員才能促進學習效率的提高。推薦模塊設計通過前期數據的收集，構建學員的行為模型，建立學員畫像，并結合相關學員的關聯性分析，將學員分成不同學習群體。系統能通過深度學習算法訓練產生推薦模型，并將推薦內容發送到學員端，再根據學員的反饋數據收集，不斷修正模型，從而實現推薦內容的準確度和高效性，最終實現個性化課程推薦功能。

實現該模塊功能需要大量教學資源，在當前大數據和云計算的協助下，可以輕松實現教學資源的互通與共享。通過各個平臺的接入，對各個平臺資源整理分類，建立數據庫實現數據索引。因此，為讓教學資源更加適合學員，要鼓勵教師積極制作和上傳學習資源。

三、基于大數據技術的個性化在線教育系統創建與功能發揮

（一）開發環境的創建

在線教育系統的實現可以采用多種開發環境和設計語言，不同的開發環境具有不同的優勢，筆者以常用的Java SDK系統為例。開發設計相關步驟歸納如下：首先，系統可通過JDK來改善開發環境，這需要成功下載JDK，并對資源進行優化設計，同時下載JDK并安裝后，需要將指令輸入cmd.exe中來核查JDK能否順利安裝；其次，下載Eclipse并解壓運行；最后，安裝谷歌軟件，創建App Engine項目。

（二）系統業務邏輯的實現

為了實現該系統，第一步先要對頁面系統進行登錄，并通過谷歌SDK搜索引擎來將用戶賬號登錄完成，賬戶注冊的程序也并不復雜，只要用手機號對系統進行注冊即可，通過手機號就能登錄在線教育系統，同時進行手機號驗證，最終驗證成功后系統授權登錄，用戶在登錄的同時結合自己的身份進行選擇，即教師或學員，之后就可在系統中完成教學或者學習工作。第二步為在線教育，這也是在線教育系統的核心和基礎，管理人員需要逐一核查教師上傳的視頻等學習資源，檢查完成將學習資源進行儲存，同時對學習內容進行分類，創建檢索類目，學員在登錄學習時就能根據檢索類目快速查找到網絡教學視頻。在該系統中，教學和系統管理人員都能上傳相應的視頻，不斷豐富和完善在線教學資源庫。管理人員負責對上傳數據進行檢查與校驗，并將數據分類存儲到數據庫中。學員和教師都能直接檢索。第三步是資源管理，管理人員及時檢查相關信息，同時及時儲存相關的信息和數據，方便系統用戶及時瀏覽，學員登錄系統后進行學習資源檢索，最終找到適合自己的學習資料。通過嚴格步驟設計的在線教育系統，可操作性良好。教師、學員以及管理人員都能登錄并找到相應的模塊和頁面，并且用戶傳輸的數據是相互獨立的，保證了系統中各個模塊和功能的正常使用。

四、結束語

總而言之，隨著大數據的興起，在線教育系統邁向新的階段，這也讓學員的學習分析、個性化推薦成為可能，并在此基礎上逐漸實現個性化輔導?；ヂ摼W教學資源種類豐富，數量巨大，但對于個體而言，選擇適合的資源需要耗費大量的時間和精力。而大數據技術的普及，讓個體的選擇更有針對性和適用性。系統通過給學員畫像，結合學科特點，在優化算法的支持下，可以給學員提供最為高效的學習支持。同時在個性化在線教育系統整體結構的基礎上，通過進行數據采集模塊設計、數據分析模塊設計、推薦模塊設計等，最終來滿足不同學員的個性化在線教育需求。同時，大數據時代的個性化在線教育系統，將大數據理論和技術分析相結合，最終不斷提升在線教育系統質量，助力學員學習成績的提升。

[作者：張躍飛，濟寧市工業技師學院（兗州區職業中等專業學校）教師]