精品在線課程數字化路徑應用和診改研究

一、前言

隨著教育信息化2.0行動計劃的深人實施，在線課程建設逐步由資源型平臺向服務型系統(tǒng)轉變。傳統(tǒng)教學模式已難以滿足高校人才培養(yǎng)過程中對個性化、實時性和反饋性的教學需求?！熬W頁設計與制作”課程涉及大量前端技術的綜合運用，知識體系呈現(xiàn)出高度實踐性與更新頻率高的特點，對課程的資源組織、教學方式與學習過程管理提出更高要求。在此背景下，數字化路徑的引入不僅能重塑課程結構與學習體驗，也能為教師提供持續(xù)優(yōu)化課程的技術手段。以數據為支撐的診改機制逐漸提升了教學質量，推動教學從經驗驅動向證據導向轉型。而借助SPOC平臺、自適應推薦技術、虛擬實訓環(huán)境與行為數據分析，教學各環(huán)節(jié)都能實現(xiàn)智能化協(xié)同，對教學內容、方法與效果進行動態(tài)調控，增強課程的適應性與實效性。

二、精品在線課程數字化路徑的構建與應用

（一）數字化課程資源開發(fā)與整合

在“網頁設計與制作”課程的數字化建設中，模塊化資源設計是提升學習效率的關鍵。可將課程內容劃分為多個獨立且相互關聯(lián)的模塊（如HTML基礎、CSS樣式布局、JavaScript交互邏輯等）。每個模塊采用HTML5和CSS3技術開發(fā)交互式微課，確保學習內容的可復用性和靈活性[1。例如，在CSS布局模塊中，學習者可以通過拖拽式界面實時調整盒模型參數，并即時查看渲染效果。這種設計不僅能降低學習門檻，還能增強實踐操作的直觀性。

為適應不同學習風格，課程資源采用多模態(tài)融合策略。理論部分以短視頻形式呈現(xiàn)，結合動態(tài)標注和屏幕錄制技術，精準演示代碼編寫過程。在復雜概念的教學中，引入增強現(xiàn)實（AR）案例，學生可通過手機掃描二維碼，在真實環(huán)境中疊加展示網頁結構的3D模型[2]。為確保課程內容與行業(yè)技術發(fā)展同步，采用GitHub作為版本控制核心平臺。教學團隊定期將最新行業(yè)案例、框架更新（如Bootstrap5遷移指南）提交至課程倉庫，并通過PullRequest機制進行協(xié)作審核。學生可通過Git克隆或Fork方式獲取最新資料，同時參與開源貢獻。

（二）智能化教學平臺的功能實現(xiàn)

課程采用小規(guī)模私有在線課程（SPOC）模式，基于開源平臺Moodle進行本地化部署。為滿足網頁設計課程的特殊需求，平臺需包括代碼高亮插件（如Prism.js集成）和實時預覽功能。教師后臺可自定義學習路徑。例如，強制要求學生在完成CSS網格布局測驗后，才能解鎖JavaScriptDOM操作模塊。平臺通過LTI（學習工具互操作性）標準接人外部工具，將AdobeCreativeCloud作業(yè)提交系統(tǒng)嵌入課程頁面，實現(xiàn)無縫銜接。

學習行為數據采集采用xAPI（ExperienceAPI）標準，覆蓋全流程交互事件。平臺記錄學生的視頻觀看時長、代碼編輯次數、調試錯誤類型等細粒度數據，并存儲至學習記錄存儲庫（LRS）[3]。例如，通過分析學生反復回放“CSS動畫關鍵幀”視頻片段的行為，系統(tǒng)可自動標記該知識點為班級共性難點，觸發(fā)教師干預機制。

推薦系統(tǒng)采用混合協(xié)同過濾算法，結合知識圖譜構建個性化學習路徑?；趯W生歷史行為（如作業(yè)得分、實驗完成速度），系統(tǒng)識別相似學習群體并推薦優(yōu)質資源。知識圖譜則用于建立知識點關聯(lián)。例如，當學生在“媒體查詢”測驗中表現(xiàn)不佳時，自動推送“響應式設計原理”的補充案例。推薦結果通過RESTAPI實時返回前端，在課程門戶的“智能推薦”面板動態(tài)展示。

（三）數字化教學場景的創(chuàng)新實踐

為解決學生本地環(huán)境配置差異問題，課程需部署基于Docker的虛擬實訓環(huán)境。每個學生獨享輕量級容器，預裝VSCodeServer、Node.js運行環(huán)境和Chrome調試工具，通過瀏覽器即可訪問完整的開發(fā)環(huán)境，系統(tǒng)自動保存代碼快照至云端存儲。在“網站部署實踐”單元中，學生可直接在容器內使用Apache/Nginx鏡像模擬服務器發(fā)布流程，無需額外購置云服務資源[4。團隊項目開發(fā)采用VSCodeLiveShare實現(xiàn)實時協(xié)作。教師創(chuàng)建共享會話后，學生可同步編輯同一份代碼文件，并通過語音聊天插件進行溝通。在期末綜合項目中，系統(tǒng)記錄每位成員的代碼貢獻度（如Git提交行數、問題修復數），作為團隊評價的客觀依據[5]。

課程平臺采用響應式設計技術，確保在手機、平板、PC 端的體驗一致性。前端框架選用Bootstrap5，結合CSS媒體查詢實現(xiàn)布局自適應。關鍵交互組件（如代碼編輯器）針對觸控操作優(yōu)化，在移動端提供放大鏡輔助定位功能。學習數據通過Firebase實時同步，允許學生在教室PC端開始實驗后，在通勤途中通過手機繼續(xù)編寫代碼，以實現(xiàn)真正的無縫學習體驗。

三、數字化課程的應用效果分析與數據診改

（一）學習行為數據的采集與建模

在“網頁設計與制作”課程中，學習行為數據的采集與建模是個性化學習路徑構建的核心環(huán)節(jié)之一。通過采用多源異構架構和分布式日志收集器，系統(tǒng)能夠統(tǒng)一處理來自不同教學環(huán)節(jié)的行為數據，并生成高質量的學習行為記錄。這些數據將為后續(xù)的學習與個性化路徑推薦提供重要依據。

數據采集系統(tǒng)基于分布式架構設計，確保能夠高效地從多個教學環(huán)節(jié)收集數據，包括學生在課程平臺上的所有交互行為、視頻觀看、作業(yè)提交、測驗成績等。這些數據通過分布式日志收集器傳輸到中央數據處理系統(tǒng)中，并在存儲之前進行清洗、去重和格式化，確保數據的質量和一致性。為了實現(xiàn)更細粒度的數據采集，平臺集成了Heatmap.js，它能夠實時記錄學生在每個教學頁面上的鼠標移動軌跡、滾動行為和點擊熱點。該工具以每秒10次的頻率采集數據，并通過生成二維坐標矩陣進行存儲，為分析學生的行為模式提供豐富的數據支持。所有這些數據會被存儲在MongoDB文檔數據庫中，數據庫可以靈活地擴展，以容納大量的用戶交互數據，并提供高效的查詢和分析功能。

針對學生作業(yè)和代碼質量的分析，平臺通過GitHubEducationAPI與學生的作業(yè)倉庫進行對接，實時獲取學生的代碼提交數據。每次提交的代碼都會觸發(fā)自動化的靜態(tài)代碼掃描，系統(tǒng)配置了標準的ESLint規(guī)則集以及自定義的樣式檢查器，能夠識別出多達37種常見的代碼問題模式（如語法錯誤、命名不規(guī)范、功能實現(xiàn)不符合要求等）。提交時間、修改行數、測試通過率等元數據被提取出來，結合代碼質量評分，構建學生的能力畫像。這些信息將幫助教師更好地評估學生的編程水平，并根據學生的具體問題為其推薦相應的學習資源。

在數據分析階段，采用了 K-means++ 算法對學生的學習數據進行聚類分析。該算法能夠將具有相似學習行為的學生分為一組，并識別出學生在學習過程中遇到的共同問題。通過聚類分析，系統(tǒng)可以發(fā)現(xiàn)學生普遍存在的薄弱環(huán)節(jié)，并基于這些分析結果調整教學策略。此外，特征工程階段，從學生的行為數據中選取了視頻觀看時長、測驗成績、作業(yè)提交次數、代碼錯誤率等15個關鍵指標。為了更高效地處理這些高維數據，平臺使用主成分分析（PCA）技術進行降維，簡化數據結構，使其更加適用于后續(xù)的機器學習模型輸入。降維后的數據能夠提升模型的處理效率，并減少計算復雜度。

為了深入挖掘學生在學習過程中的潛在關聯(lián)，系統(tǒng)還應用了Apriori算法，來發(fā)現(xiàn)學生在不同知識點之間的掌握情況的關聯(lián)規(guī)則。設置最小支持度為0.3和置信度閥值為0.7，系統(tǒng)能夠有效挖掘出學生在學習某些知識點時，常常同時掌握或忽視的其他知識點。這些關聯(lián)規(guī)則為個性化學習路徑的優(yōu)化提供了數據支持[。

（二）動態(tài)診改機制的實現(xiàn)

在現(xiàn)代在線教育中，動態(tài)診改機制為提升教學效果、個性化學習體驗和持續(xù)優(yōu)化教學策略提供了重要支持。該機制依賴于自動化測試框架與智能算法的結合，能夠實時監(jiān)測學生的學習進展，并根據數據動態(tài)調整課程內容和難度，確保每個學生都能在最佳的學習環(huán)境中成長。

自動化測試框架在動態(tài)診改中發(fā)揮著關鍵作用。系統(tǒng)采用了Jest作為核心引擎，并通過Puppeteer實現(xiàn)了端到端的自動化測試。每個編程任務都配備了測試用例，覆蓋了功能實現(xiàn)、邊界條件和性能基準三個維度，確保了編程作業(yè)的全面評估。學生在本地提交代碼后，CI/CD（持續(xù)集成/持續(xù)交付）流水線會自動觸發(fā)測試任務，并在5秒內返回詳細的報告。這種自動化測試不僅能即時反饋代碼的錯誤，還能提供優(yōu)化建議，幫助學生高效改進自己的代碼。

異常檢測系統(tǒng)基于IsolationForest算法構建，能夠實時監(jiān)控學生學習軌跡的偏離。該系統(tǒng)通過分析學生的學習行為，識別出可能存在的學習障礙。例如，當學生在某個知識點的學習進度顯著滯后時，系統(tǒng)會自動標記并觸發(fā)預警。這一機制以周為單位，對學生的有效學習時長、資源訪問深度等12個行為指標進行分析，并計算每個指標的Z-score。當某個指標的Z-score超過2.5時，系統(tǒng)會發(fā)出警報并提示教師進行干預。這種異常檢測不僅提升了學習數據的透明度，還使得教師能夠更早地發(fā)現(xiàn)學生的學習問題并提供相應支持。

此外，LSTM（長短期記憶）預測模型作為動態(tài)調整課程難度的重要工具，基于學生的歷史學習數據進行預測和調整。該模型通過分析歷史測驗成績、論壇討論熱度、作業(yè)延期率等時序數據，每兩周進行一次周期性分析，并輸出未來教學進度的優(yōu)化建議。當系統(tǒng)預測某個知識點的掌握率可能低于預定閾值時，自動調整課程進度，并插入鞏固練習模塊，以確保學生能夠在學習過程中及時補充薄弱環(huán)節(jié)。這種基于數據的動態(tài)調整，不僅提高了教學的個性化程度，還增強了課程內容與學生需求的匹配性[7]。

四、精品在線課程數字化應用與診改實證研究

（一）案例背景與問題診斷

在“網頁設計與制作”課程2023年度教學評估中，“CSS浮動布局”章節(jié)被識別為關鍵教學難點。通過分析3個教學班級共143名學生的學習數據，教師發(fā)現(xiàn)以下突出問題：一是學習效果欠佳，該章節(jié)平均完成率僅62.4% ，低于課程平均水平（ 85.2% ）22.8個百分點。二是實踐障礙明顯，學生代碼首次提交通過率 39.7% ，其中 68% 的錯誤集中在清除浮動操作。三是學習效率低下，平均調試時長53分鐘，是其他章節(jié)的2.3倍。

進一步的數據挖掘顯示：一是視頻教程中“浮動清除”片段平均回放4.2次。二是 83% 的學生在BFC機制理解上存在偏差。三是在線編輯器的調試環(huán)節(jié)平均停留時間超出預期 76% 。

（二）技術解決方案與實施

為了提升教學效果，基于前期研究的數字化路徑構建成果，教師采用了以下技術方案：一是搭建了智能診斷系統(tǒng)，應用改進的DBSCAN聚類算法（ eps=0.35 0min_samples ₃₌₁₅ ）處理1，024維特征向量（包含鼠標軌跡、代碼特征等），識別出 63.5% 的學生存在布局思維認知障礙。二是應用可視化調試工具，基于WebComponents開發(fā)交互式模擬器，集成MutationObserverAPI（采樣間隔 500ms ，可實現(xiàn)12種錯誤模式自動識別（準確率達 92.4% ）。同時開發(fā)了浮動清除可視化向導（操作步驟可減少 62% ）。三是應用了動態(tài)優(yōu)化系統(tǒng)，包括構建強化學習模型（狀態(tài)空間15維，動作空間8維），部署A/B測試平臺（流量分配5：5），實時監(jiān)控20個教學指標（刷新率1次/分鐘）[8]。

平臺的硬件配置如下：一是計算節(jié)點， 2×Intel XeonGold6248（40核心/80線程）。二是內存，384GBDDR4ECC。三是存儲，NVMeSSD3.2TB（讀寫 3.5GB/s 。軟件棧配置如下：一是前端應用React ¹⁸⁺ Redux Toolkit。二是后端應用SpringCloud+MongoDB5.0分片集群，分析應用Python 3.9+ELK7.16 2

（三）效果評估

在整體教學過程中， Φ_xAPI 記錄了1，285，742條數據，代碼數據Git提交了4.837次。測試數據包括Jest單元測試2，916份。主觀反饋包括NASA-TLX量表143份。

評估標準包括：章節(jié)完成率（閾值 80% ）、代碼通過率（閾值 75% ）、調試時長（閾值30分鐘）、知識遷移指數（基準10）、認知負荷評分（NASA-TLX標準）教學資源利用率。結果見表1。

結果顯示，所有關鍵指標均達顯著水平（ plt;0.01 。代碼通過率提升36.8個百分點，效應量1.53屬于大型效應。調試時長縮短 65.7% ，證實可視化工具顯著提升操作效率。遷移指數1.45表明培養(yǎng)的布局思維能力具有良好遷移性。認知負荷降低 38.4% ，說明教學方法優(yōu)化有效。

表1教學干預效果量化分析（ _N=143 ）

五、結語

本研究通過構建數據驅動的課程數字化路徑與動態(tài)診改機制，為職業(yè)教育信息化轉型提供了可復用的技術范式與實踐框架。研究結果表明，基于多模態(tài)學習分析的技術方案不僅能有效提升教學效率，更重要的是培養(yǎng)了學習者的數字素養(yǎng)與可持續(xù)學習能力，這種“技術賦能 + 能力塑造”的雙重價值，為破解職業(yè)教育質量提升難題提供了新思路。隨著教育數字化轉型的深入推進，本研究提出的技術整合框架與方法體系，將為構建智能化、個性化的現(xiàn)代職業(yè)教育體系奠定重要基礎，最終實現(xiàn)從知識傳授向能力培養(yǎng)的根本性轉變。

參考文獻

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[3]普丹.“利用互聯(lián)網分享信息”大單元設計——以“穿越時空的

歷史長廊”網頁制作項目為例[J].中國信息技術教育，2024.（20）：22-25

[4]馬勝銘.數字化背景下電子商務專業(yè)課程思政教學改革實踐探索——以網頁設計與制作課程為例[J].現(xiàn)代職業(yè)教育，2024，（17）：81-84.

[5]鐘嬌嬌.基于“BOPPPS+1O1教育PPT”的混合式教學應用研究[D].貴州師范大學，2024.

[6]黎培源.“1+X”證書制度下的中職《網頁設計與制作》項目課程開發(fā)實踐研究[D].廣東技術師范大學，2023.

[7]田星瑜.金課視域下的中職《網頁設計與制作》課程線上線下混合式教學實踐研究[D].貴州師范大學，2023.

[8]黃戌霞，陳明磊，蘇鋒，翻轉課堂的H5數字資源平臺的設計與實現(xiàn)—以“CSS+DIV網頁設計”課程為例[J].現(xiàn)代信息科技，2020，4（18）：172-175.

基金項目：2024年湖南省職業(yè)院校教育教學改革研究項目“教育數字化戰(zhàn)略下高職電子商務專業(yè)課程改革創(chuàng)新研究”（編號：ZJGB2024528）的階段性研究成果

作者單位：湖南外貿職業(yè)學院

責任編輯：王穎振楊惠娟