刁才富
【摘要】本文以基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的智能教學系統(tǒng)為題,探討了相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用和實踐,揭示了智能教學系統(tǒng)的優(yōu)勢所在以及隱藏在其背后的技術(shù)支撐,為將來進一步優(yōu)化教學資源,促進個性化、層次化以及差異化教學提供可靠的教學平臺系統(tǒng)參考。
【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘 智能 教學系統(tǒng) 信息技術(shù)
【中圖分類號】G64 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089(2017)23-0239-02
一、數(shù)據(jù)挖掘
一般而言,智能教學系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括以下四個方面,即:
(一)教學過程中學生數(shù)據(jù)采集
教學過程中學生數(shù)據(jù)采集主要是記錄學生詳細的學習過程,包括學習進度、學習內(nèi)容,不同學習內(nèi)容耗費的時間、測試內(nèi)容、測試用時、測試結(jié)果、不同教學內(nèi)容的訪問頻率等等,基本上是相關(guān)教學資源的全程記錄, 通過學生學習數(shù)據(jù)的記錄,為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘過程奠定堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),需要指出的是,學生數(shù)據(jù)的采集并不局限于傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集,還包括應(yīng)用范圍更廣的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),這是近年來數(shù)據(jù)模型構(gòu)建過程NOSQL應(yīng)用的重要應(yīng)用方式。
(二)數(shù)據(jù)預處理過程
有了上一階段的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集基礎(chǔ),還需對這些數(shù)據(jù)進行預處理,預處理工作主要完成數(shù)據(jù)清洗任務(wù),數(shù)據(jù)拆分過程,通俗的講就是對第一階段產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行篩選、歸類的工作。將一些無用的數(shù)據(jù)消息進行丟棄,為下一階段的數(shù)據(jù)處理做好前置準備,具體到實現(xiàn)技術(shù)應(yīng)用角度而言,以常見的Hadoop大數(shù)據(jù)框架技術(shù)為例就是將數(shù)據(jù)提交到Hadoop所支持的HDFS文件系統(tǒng),篩選有用數(shù)據(jù)消息的工作,在此就不進行具體的展開了。
(三)數(shù)據(jù)挖掘工作
數(shù)據(jù)挖掘同樣依賴于前一步驟所產(chǎn)生的清洗數(shù)據(jù),利用服務(wù)器端計算機集群強大的數(shù)據(jù)存儲以及計算資源,對數(shù)據(jù)進行挖掘分析,同樣以Hadoop技術(shù)為例,就是實現(xiàn)MapReduce中MAP映射過程,通過一定的挖掘算法,對教學數(shù)據(jù)做進一步的統(tǒng)計分析、關(guān)聯(lián)計算、數(shù)據(jù)建模以及用戶追蹤的工作。這一階段的工作是真正進行數(shù)據(jù)挖掘步驟,是現(xiàn)實教學數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)分析的核心。
(四)數(shù)據(jù)匯總
數(shù)據(jù)匯總也就是人們常說的數(shù)據(jù)分析報告,結(jié)合Hadoop技術(shù),是實現(xiàn)MapReduce中Reduce(歸約)過程。具體到教學數(shù)據(jù)的匯總而言,可以得出系列特定用戶數(shù)據(jù)或者非特定用戶數(shù)據(jù)匯總結(jié)果。特定用戶數(shù)據(jù)主要是指,某個學生的學習過程數(shù)據(jù)匯總報告,例如學生利用智能教學系統(tǒng)學習效率、學習覆蓋率、學習結(jié)果等多維度的學習數(shù)據(jù);而非特定數(shù)據(jù)是通過大量不同學生數(shù)據(jù)分析計算得出來的通用性較高的數(shù)據(jù),例如學生重難點把握情況、整體的學習情況等等??傊?,數(shù)據(jù)匯總是數(shù)據(jù)挖掘的最后階段,是產(chǎn)生有效教學數(shù)據(jù)的過程。
二、基于數(shù)據(jù)挖掘的智能教學系統(tǒng)的設(shè)計和應(yīng)用探討
(一)智能教學系統(tǒng)界面設(shè)計以及功能模塊的劃分
智能教學系統(tǒng)界面設(shè)計就是人們場所的UI(用戶接口)設(shè)計,從教學過程的劃分,一般將其界面按照功能進行劃分,如視頻教學、階段測試、學情分析、教學進度、互動交流等功能步驟,建議對功能模塊所實現(xiàn)的功能“原子化”處理,即特定模塊僅僅完成相應(yīng)的功能即可,當然各個功能模塊背后所承載的數(shù)據(jù)模型應(yīng)保障一致性原則。由此可見,基于Web和數(shù)據(jù)挖掘的智能教學系統(tǒng)的設(shè)計和應(yīng)用做好其節(jié)目以及功能模塊的劃分具有十分重要的意義。
(二)學生學習事件的追蹤
學生學習事件的追蹤是通過智能學習系統(tǒng)的終端編號或者用戶ID的追蹤方式予以進行的,對應(yīng)到Web功能以及數(shù)據(jù)挖掘處理過程就是遠程服務(wù)器資源的獲取、教學過程數(shù)據(jù)的收集工作,通過用戶事件的收集,產(chǎn)生了大量學生學習的實時數(shù)據(jù),從而記錄了學生學習進度、教學資源的應(yīng)用、階段性測驗成果等一系列相關(guān)的教學數(shù)據(jù),這是學生個性化學習定制的原始數(shù)據(jù),具有十分重要的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。當然通過學生學習進度等數(shù)據(jù)的展示,學生能夠清楚的認識學習目標的完成度(以一種百分比的形式進行更為精準的展示),從而使得智能教學的目標性以及學生學習的積極性獲得進一步的提升。
(三)教學診斷和能力測定
教學診斷是依據(jù)學生學習數(shù)據(jù),對學生學習進度、學習效率以及學習目標的大程度進行匯總分析的階段,對應(yīng)于傳統(tǒng)教學過程中即就是教學階段性總結(jié)的過程,二者最大的區(qū)別在于利用智能化教學系統(tǒng)平臺所產(chǎn)生的教學診斷數(shù)據(jù)更加客觀、針對性較強,其診斷結(jié)果都是以客觀的學生學習數(shù)據(jù)為依據(jù)的;而能力測定更多都是測試數(shù)據(jù)的匯總,一些教學系統(tǒng)將能力測定作為教學診斷的內(nèi)容予以涵蓋,這都是可行的。測試數(shù)據(jù)是學生階段性學習情況最為真實的反饋,通過能力測定,智能系統(tǒng)能夠適當?shù)恼{(diào)整學生的學習習慣和學習過程,實現(xiàn)個性化學習、差異化學習。
(四)根據(jù)學生學習情況予以針對性的提升
智能系統(tǒng)之所以智能就在于其具有較強的針對性,通過實時匯總學生學習數(shù)據(jù)和學習情況,從服務(wù)器端產(chǎn)生學生學習數(shù)據(jù)庫,并以此為依據(jù)給出學生學習策略,對于學習能力突出的學生通過知識結(jié)構(gòu)的拓展以及學習進度的提升,實現(xiàn)其優(yōu)質(zhì)化學習,對于學習能力相對較弱的學生則通過知識點的細化、重難點的針對性講解,使其能夠達到基本的教學要求,從而提升其學習自信心,實現(xiàn)學有所獲。除此之外,通過學生實時數(shù)據(jù)的匯總,教師在遠程的管理端可以通過各種統(tǒng)計數(shù)據(jù)、報表等形式,清楚的了解各個學生的學習情況,使得教師對于全局教學過程的把控準確度以及精細化程度有了較大的提升,而這正是得益于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效應(yīng)用。
(五)教學資源有針對性的進行推送
基于數(shù)據(jù)挖掘的智能教學系統(tǒng)不僅能夠根據(jù)學生學習進度以及課程目標讓學生自主選擇教學資源,而且還能夠針對學生學習的實際情況以及測評情況予以極具針對性的教學資源推送,這是智能教學系統(tǒng)區(qū)別于傳統(tǒng)的簡單資源庫教學系統(tǒng)的優(yōu)勢所在,以學生章節(jié)測試為例,智能教學系統(tǒng)會對學生的測評結(jié)果進行分析,將學生章節(jié)掌握的薄弱部分記錄在相關(guān)數(shù)據(jù)庫中,并在學生學習時推送相關(guān)知識內(nèi)容,既可以是視頻類型的知識講解,也可以是相關(guān)一系列的練習題,讓學生進一步加強和鞏固相關(guān)內(nèi)容,從而獲得極具針對性的鞏固和練習,提高學習效率。
(六)教師進行適當?shù)囊龑Ш脱a充
智能教學系統(tǒng)的應(yīng)用必然會促進當前教育教學工作的快速推進,在應(yīng)用智能教學系統(tǒng)的同時還應(yīng)做好教師的必要引導和知識的補充,不可否認智能教學系統(tǒng)的應(yīng)用能夠大幅度的提升學生學習的效率和質(zhì)量,但是往往在一些需要教師面對面進行引導的教學部分,智能系統(tǒng)是不能替代的;另外智能教學系統(tǒng)的應(yīng)用,要求學生應(yīng)具備一定的學習主動性和積極性,而脫離了教師的監(jiān)管和掌控,一些自律性較差、學習積極性不足的學生必然會出現(xiàn)一定的學習問題,這同樣是不可忽視的智能系統(tǒng)應(yīng)用問題。因此,從互補性的角度而言,除了有效的應(yīng)用好智能教學系統(tǒng)之外,還應(yīng)通過教師的適當引導和補充保障整個學習過程的有序和完整性。
三、小結(jié)
綜上所述,基于數(shù)據(jù)挖掘的智能教學系統(tǒng)是信息技術(shù)與教學過程的高度融合,對于優(yōu)化教學資源、創(chuàng)新教學形式都具有十分重要的意義,本文從智能教學系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等進行了簡要的討論,并分析了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教學過程中的設(shè)計和應(yīng)用。
參考文獻:
[1]彭麗娟.基于數(shù)據(jù)挖掘的高職院校教學管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D].電子科技大學,2014.
[2]梁巖.濟寧市高級職業(yè)學校網(wǎng)絡(luò)教學管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D].電子科技大學,2015.