基于數據驅動的精準教學可視化設計與實現

關鍵詞：精準教學；數據可視化；大數據；個性化學習；軟件開發(fā)

0 引言

隨著教育信息化發(fā)展，精準教學逐漸成為教育領域新趨勢，“云物大智”技術的應用推動智慧教育的常態(tài)化和深度應用。精準教學主要解決傳統(tǒng)“一刀切”教學模式不能滿足學生個性化發(fā)展需求的問題，受到產、學、研等多方面關注。

在傳統(tǒng)教學中，面對海量信息高校教育者較難高效、準確地把握教學進度、學生學習狀態(tài)等情況，而作為教育數據分析利器的精準教學可視化，將復雜的教學數據轉化為直觀的圖表，增強數據的可讀性和可用性，輔助實時追蹤教學進度和狀態(tài)變化，幫助教育者及時干預和調控，促進教育決策的科學性和精準性。目前，國內外精準教學可視化研究取得顯著進展，許多創(chuàng)新性的可視化方法和模型被提出[1-2]，但還存在可視化程度低、精度和準確性受限、缺乏個性化分析等問題，本文結合精準教學目標，采用大數據技術和流行的Web開發(fā)框架實現多維教學信息可視化，展示更準確、更豐富的數據分析結果。

1 精準教學與數據可視化

1.1 精準教學

精準教學是由美國學者奧格登·林斯利（OgdenLindsley）于20世紀60年代提出[3-4]，其思想可追溯到孔子的“因材施教”和蘇格拉底的“啟發(fā)式教學”。基于數據驅動的精準教學是用大數據和智能技術開展差異性和個性化教學，依托于數據采集、數據分析、大數據存儲、個性化推薦等新興技術。它是一種基于科學數據分析、動態(tài)評估和優(yōu)化決策的數字化、智能化教學范式，以教學全過程數據積累和融合為前提，以數據分析與挖掘為主要手段，通過挖掘學習者的個性特征和教學規(guī)律，推薦有針對性的教學方案和資源，最終達到教師精準地“教”、學生精準地“學”。

1.2 數據可視化

所謂“一圖勝千言”，當大數據以直觀的可視化圖形展示時，人類往往能夠一眼洞悉數據背后隱藏的信息并轉化為知識及智慧[5-6]。數據可視化（Visualiza?tion） 是指信息和數據的圖形化表示，是利用圖像處理技術、計算機圖形學將數據轉換成圖形或圖像顯示，再進行交互處理的技術、理論和方法[7]，也是解釋大量數據最有效的手段之一。依據表現形式分為圖表類、圖形類、地圖類、文本類等，按照表示目的和方式分為描述性、探索性、解釋性、交互式等可視化。數據可視化在金融、商業(yè)、教育、醫(yī)療等各個領域中被廣泛應用，特別是在教育領域與精準教學結合，更直觀、精準地展示學習行為、教學效果、教學資源配置等分析結果，高效挖掘教育大數據所反映的學生個性、教學規(guī)律及內在聯系和趨勢。

2 技術架構設計

基于數據驅動的精準教學可視化系統(tǒng)采用前后端分離開發(fā)模式，前端采用整合ECharts可視化圖標庫的VUE框架，后端使用Spring Boot框架，前后端通過HTTP 請求和響應實現交互，Web API 接口符合RESTful API規(guī)范，使用HTTPS協(xié)議和數據加密算法確保交互過程中數據的安全。

構建高效、可靠的可視化系統(tǒng)需要綜合考慮數據的來源、處理、存儲和展示，本文從系統(tǒng)設計的指導思想、服務器后端、可視化前端、移動客戶端、可視化圖表庫和數據庫等方面分析，選擇適合的工具和技術確保數據的準確性和可視化效果的有效性。

2.1 系統(tǒng)設計的指導思想

（1） 采用前后端分離的開發(fā)模式，提高系統(tǒng)的可維護性和可擴展性。

（2） 選擇成熟穩(wěn)定的開源框架，確保系統(tǒng)的可靠性和安全性。

（3） 以用戶為中心，設計簡潔易用的可視化界面。

（4） 以精準教學為目標，通過多維可視化圖表輔助精準教學決策。

2.2 服務器后端

Spring Boot是基于spring搭建、功能強大且易于使用的開源框架，不僅繼承了Spring框架原有的優(yōu)秀特性，還具備微服務支持、監(jiān)控和管理、內置安全性等優(yōu)點。Spring Boot簡化配置、搭建及開發(fā)過程，實現快速構建和部署高質量的Spring應用程序。Spring Boot 基礎開發(fā)配置包括：JDK（Java開發(fā)工具集）、IDE（集成開發(fā)環(huán)境）以及自動化構建工具等。

2.3 可視化前端

大數據可視化工具種類繁多，包括但不限于Tab?leau、D3.js、Python、DataV等，這些工具通過各種圖表表示數據的分布、趨勢和關聯關系等。為滿足圖表豐富、實時數據圖表更新及時、不卡頓等功能和性能需求，精準教學可視化前端采用VUE框架。VUE輕量化框架是基于標準HTML、CSS和JavaScript構建的漸進式JavaScript框架，以自底向上逐漸增加的方式構建應用程序，適用于構建單頁面應用和復雜的用戶界面。VUE擁有一個強大的生態(tài)系統(tǒng)，提供了豐富的工具和特性，易學易用，性能出色，且使用WebSocket協(xié)議實現實時數據更新，減少網絡延遲。

2.4 移動客戶端

移動端可視化主要包括Android、iOS、小程序及H5的可視化。為應對不同設備類型、操作系統(tǒng)和硬件平臺帶來的挑戰(zhàn)，移動可視化開發(fā)采用“原生+UniApp”開發(fā)模式。Uni-App是一個跨平臺的前端開發(fā)框架，它使用同一套代碼基礎構建面向多個平臺的應用，減少開發(fā)量，提高開發(fā)效率，降低開發(fā)和維護成本。移動開發(fā)工具主要有Android Studio、Xcode、VSCode及HBuilder X等，可以快速實現移動應用的開發(fā)和打包。

2.5 可視化圖表庫

ECharts是一款基于JavaScript的開源可視化圖表庫，提供直觀、豐富、個性化的交互式圖表，如折線圖、柱狀圖、散點圖、餅圖、地圖等。它兼容眾多瀏覽器，流暢地運行在PC和移動設備上，也因高度可定制、跨平臺支持、可視化效果好、兼容性強等優(yōu)點而被廣泛應用。

2.6 數據庫

精準教學可視化系統(tǒng)采用“SpringBoot+VUE+MySql+Redis”，可視化數據主要由MySQL和Redis負責數據交互和存儲管理。而精準教學平臺的數據存儲系統(tǒng)包含關系和非關系數據庫（如HDFS、HBase 等），數據源和大數據分析結果部分存儲在非關系數據庫中。為了精準教學平臺和可視化系統(tǒng)間數據的流通和交互，使用數據遷移工具Sqoop完成關系型數據庫與非關系型數據庫間數據的傳輸與同步工作，如圖1所示。

MySQL是一款流行的開源關系型數據庫管理系統(tǒng)（RDBMS） ，具備高性能、可擴展性和易用性，在Web 應用方面表現出色。Redis（Remote Dictionary Server） 即遠程字典服務，是基于內存的高性能鍵值對數據庫，存儲訪問頻繁、計算量大的網頁內容和數據，減少對MySQL數據庫的訪問壓力。

3 可視化需求分析

（1） 學習狀態(tài)和潛力可視化

通過學生學習狀態(tài)和潛力的可視化，幫助學生正確認識自己，激發(fā)學習興趣；輔助教師發(fā)現學生的隱藏問題和優(yōu)勢，及時調整教學策略，制定更個性化的教學計劃和針對性指導[8]；幫助家長全面了解學生的學習學習情況，促進家校共育良好氛圍的形成。

（2） 教學質量可視化

從教學過程和教學成果兩方面量化教學質量。教學過程可視化是對教學過程指標的分析結果數據可視化，以課堂活躍度、學生參與度等反映教學方法的多樣性和有效性。教學成果以教師成果和學生成績體現，通過科研成果、成績對比、教學評價和獲獎榮譽等圖表揭示教師的教研能力和學生的學習效果。

（3） 教學資源可視化

教學資源可視化主要是對教學資源的類別、訪問量、下載量、互動頻次等數據展示，例如，通過各專業(yè)的教學資源分配及使用情況的散點圖，把握不同學生群體對資源的偏好和需求，優(yōu)化教學資源配置。

（4） 教學內容可視化

將課程內容以直觀、生動的方式展示給學生，不僅幫助學生較好地理解和掌握知識，提高學習效率，還便于教師創(chuàng)建教學內容知識圖譜，構造多樣性、科學性的課程知識體系，滿足日益?zhèn)€性化的教學需求。

（5） 用戶交互

用戶交互是精準教學可視化一個復雜而重要的過程，目的是讓用戶更便捷地理解和操作數據，通過易用的交互方式和界面提高用戶體驗。

（6） 數據安全和隱私保護

在收集和使用教學及師生數據的過程中，應嚴格遵守相關的法律法規(guī)和隱私保護政策，確保高校數據安全、師生隱私不受侵犯。

4 系統(tǒng)功能實現

通過各種類別（對比、占比、分布、趨勢走向、關聯等）圖表實現以教師、學生、教學資源為維度的精準教學分析結果可視化。

4.1 學生數據可視化與實現（如圖2）

（1） 學習目標可視化

以目標長遠、重要程度為權重的占比類圖表（如詞云圖）展示學生的規(guī)劃目標，幫助學生合理規(guī)劃學習時間，消除迷茫，緩解焦慮。

（2） 學習態(tài)度可視化

是否主動參與課堂活動、是否愿意尋求額外學習資源、是否具備良好的學習習慣等都是衡量學習態(tài)度的重要依據。使用對比類圖表（如條形圖、柱狀圖等）展示學生的考勤、作業(yè)及課堂互動頻率，從中了解學生學習的主動性和積極性，課程學習時間的分布類圖則體現學生的學習習慣、自律性和專注力。

（3） 學習效果可視化

教育者從期末成績、作業(yè)成績、成績排名的對比類圖中把握每個學期學生的學習效果，通過學習行為數據的趨勢圖明晰學生的學習變化和成長軌跡，挖掘學生個性和學習規(guī)律。

（4） 綜合評價

以雷達圖展示學生在多個能力維度上的綜合表現，如學習能力、創(chuàng)新能力、思維能力、團隊協(xié)作、技能素養(yǎng)等。

4.2 教師數據可視化與實現

（1） 教學能力可視化

從教學排名、教學任務量、課堂活躍度、工作滿負荷度等方面展現教師的教學方法運用和教學組織能力。以教學目標、內容與專業(yè)人才培養(yǎng)計劃、就業(yè)需求的匹配度反映教學內容的科學性與發(fā)展性。

（2） 專業(yè)能力可視化

以教師科研量、科研成果、授課知識專業(yè)度等數據可視化體現教師的專業(yè)能力和科研水平。

（3） 教學效果可視化

如圖3所示，用教師的個人榮譽、授課進度、學生成績分布、教學評價等綜合量化教師“德、能、勤”方面的業(yè)績，分析教師的優(yōu)缺點并生成檢測報告，輔助教師自我完善、自我提高。

4.3 教學資源數據可視化與實現

教學資源可視化主要展示教學資源的多樣性、科學性及輔助教學的效果，如圖4所示。通過教學資源可視化高校管理者掌握教學資源類別、資源狀態(tài)變化及各專業(yè)資源使用情況，實時監(jiān)測和評估教學情況；學生依據學習興趣、學習目標和學習進度選擇適當的教學資源自主學習；教師通過教學資源評價和專業(yè)課程需求優(yōu)化教學資源配置，為學生提供更加豐富、多樣的學習資源和學習體驗，提高師生與教學資源的時空協(xié)調度。

4.4 綜合數據可視化與實現

（1） 教學內容分析可視化

課程知識圖譜以“知識地圖”形式展示知識點的重要程度和知識點間的聯系，呈現整個學科的知識結構和脈絡。它幫助學生自主學習、查漏補缺、建立完整的知識體系，協(xié)助教師深入理解和把握課程內容，實現更高效率的智慧教學，如圖5所示。

（2） 綜合教學可視化

通過師資隊伍、比賽獲獎數量及級別、就業(yè)數據等可視化反映高校綜合教學質量和專業(yè)特色。

（3） 大數據智能化分析

智能化分析是利用大數據技術和智能化手段對教學大數據進行分析挖掘，通過大數據實時分析實現教學過程跟蹤，及時預測教學風險并實施預警和應對策略；利用機器學習、模式識別等智能化手段，構建學生畫像、學習路徑分析、學習成效預測等模型，挖掘學生特性、教學規(guī)律和趨勢，全面把握和精準評估教學狀態(tài)。精準教學推薦系統(tǒng)依據學生畫像推薦更精準、個性化的學習資源和學習路徑。綜合分析可視化如圖6所示。

4.5 關鍵代碼

5 總結

基于數據驅動的精準教學可視化融合了教育學、大數據、數據可視化及人工智能等多領域技術，通過Web開發(fā)與大數據技術的配合與協(xié)作實現教師、學生和教學資源等數據可視化功能，用各種圖表展現教育大數據所隱藏的學生特性、教學規(guī)律等頗有價值的信息，輔助教育者科學調整教學策略，實施更精準、個性化的教學方案，讓教學由“非定量”轉向“可量化”，由“主觀性”轉向“客觀性”。但是，精準教學可視化系統(tǒng)中數據的安全性、數據質量和動態(tài)可視化性能有待提高，未來將引入虛擬現實、數據清洗等前沿技術和更智能化的分析模型進行優(yōu)化，以更高性能、精準化、智能化的可視化系統(tǒng)推動教育變革。