宋永生

摘要：網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)目前普遍存在缺乏學(xué)習(xí)氛圍、缺乏有效監(jiān)督、沒有根據(jù)學(xué)生的特點進行因材施教等問題。利用ASP.NET及SQL Server設(shè)計網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺，通過Log4j記錄學(xué)生與學(xué)習(xí)平臺的交互，通過麥克風(fēng)攝像頭及OBS軟件采集教師與學(xué)生的音視頻，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)挖掘分析音視頻中的語言和表情，幫助教師對眾多學(xué)習(xí)者進行察言觀色，及時了解學(xué)生的情況，調(diào)整教學(xué)內(nèi)容和進度，并對學(xué)生進行監(jiān)督。采用機器學(xué)習(xí)技術(shù)挖掘分析學(xué)生的基本信息、學(xué)習(xí)日志、課程評價、錯題及成績等數(shù)據(jù)，為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)服務(wù)。

關(guān)鍵詞：學(xué)習(xí)平臺;深度學(xué)習(xí);挖掘分析;機器學(xué)習(xí);個性化

中圖分類號：TP31? ? ?文獻標(biāo)識碼：A? ? ?文章編號：1009-3044（2018）36-0198-03

Abstract：At present， there are many problems in online learning， such as lack of learning atmosphere， lack of effective supervision， and lack of teaching students in accordance with their aptitude according to their characteristics. ASP.NET and SQL Server are used to design the network learning platform. Log4j is used to record the interaction between students and learning platform. Microphone cameras and OBS software are used to collect the audio and video of teachers and students. Deep learning technology is used to mine and analyze the language and expression in audio and video. It helps teachers to observe many learners. When understanding the situation of students， adjust the teaching content and progress， and supervise students. Using machine learning technology to mine and analyze students'basic information， learning logs， curriculum evaluation， wrong questions and scores， etc.， to provide individual learning services for students.

Key words：Learning platform; Deep learning;Mining and analysis;Machine learning; Individual

目前主流網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺為所有學(xué)生提供的是近乎一致的學(xué)習(xí)資源和課程安排。為了達到理想的學(xué)習(xí)效果，需要因材施教，根據(jù)學(xué)生的不同特點，制定不同的教學(xué)策略。傳統(tǒng)課堂上，教師通過察言觀色了解學(xué)生對自己所講內(nèi)容的掌握情況，學(xué)生們時而眉頭緊鎖，時而呆若木雞，時而興奮不已，時而漏出會意的微笑，這些表情特征反應(yīng)了學(xué)生不同的心理特征。教師通過課堂互動提問及學(xué)生們的表情，可以及時了解學(xué)生對所講授內(nèi)容的掌握情況，及時調(diào)整教學(xué)策略和教學(xué)進度。通過考試，教師可以了解學(xué)生對所講授知識點的消化吸收情況。

網(wǎng)絡(luò)教育提高了知識的傳播速度，特別是近年來MOOC和SPOC等網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺的飛速發(fā)展，更是加速了教育的發(fā)展，讓優(yōu)質(zhì)教學(xué)資源得到了共享。通過網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺，偏遠山區(qū)的孩子們可以聆聽來自城市教學(xué)名師的所授課程，在一定程度上彌補了鄉(xiāng)村教育資源的不足。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)更是讓城市中奔波于各個輔導(dǎo)班之間的孩子們在一定程度上得到了解脫，不用再為堵車和霧霾而煩惱。學(xué)生可以足不出戶，隨時隨地進行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)。

1 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)存在的問題

網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的教學(xué)媒介從最初的文本文件、PPT課件，發(fā)展到音頻、視頻點播及視頻直播，形式愈發(fā)生動活潑，學(xué)生進行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的興趣也愈發(fā)濃厚。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)取得了長足的進步，但其缺點也顯而易見。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)缺乏學(xué)習(xí)氛圍和有效監(jiān)督，部分學(xué)生自制力不夠，容易走神，利用電腦上網(wǎng)、聊天甚至打游戲等。教師無法像在傳統(tǒng)課堂中那樣對學(xué)生進行察言觀色，及時掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)情況。視頻點播教學(xué)中，教師和學(xué)生在教與學(xué)在時間和空間上分離，只有通過考試才能獲知學(xué)生的知識點掌握情況;一對多視頻直播教學(xué)中，教師專注于教學(xué)，無暇顧及大多數(shù)學(xué)生;在一對一視頻直播教學(xué)中，教師對學(xué)生的情況掌握稍好，但其人力成本較高。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中還存在師資不夠透明的問題，不少教育培訓(xùn)機構(gòu)將普通教師包裝成名師，以次充好。

2 數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是指從海量數(shù)據(jù)中提取前所未知、可能有用但隱藏的信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘是基于統(tǒng)計學(xué)、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫等的交叉學(xué)科，涉及很多算法，有著廣泛的應(yīng)用。根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘方法來分，可分為機器學(xué)習(xí)方法、深度學(xué)習(xí)方法、統(tǒng)計方法和數(shù)據(jù)庫方法等。

學(xué)習(xí)平臺的數(shù)據(jù)挖掘研究目前主要集中于對日志數(shù)據(jù)、考試成績的挖掘研究。學(xué)生的學(xué)習(xí)行為研究較少，主要是由于很多學(xué)習(xí)平臺沒有采集相關(guān)數(shù)據(jù)，日志所反應(yīng)的學(xué)習(xí)行為過于片面。不少學(xué)習(xí)平臺由于當(dāng)初設(shè)計上的缺陷，連日志數(shù)據(jù)都沒有收集，數(shù)據(jù)挖掘無從談起。為了讓學(xué)生取得更好的學(xué)習(xí)效果，需要設(shè)計一個便于數(shù)據(jù)挖掘的個性化學(xué)習(xí)平臺。個性化學(xué)習(xí)平臺需要采用諸多技術(shù)。

3 相關(guān)技術(shù)

3.1 ASP.NET

ASP.NET是Microsoft.NET Framework中一套用于生成Web應(yīng)用程序和Web服務(wù)的技術(shù)，可以通過 HTML、CSS、JavaScript 以及服務(wù)器腳本來構(gòu)建網(wǎng)站。ASP.NET 支持Web Pages、MVC和Web Forms三種開發(fā)模式。

3.2 Log4j

Log4j是Apache基金會的一個開源日志項目。Log4j的日志信息可以輸出到文件、數(shù)據(jù)庫、控制臺等，還可以設(shè)置日志的輸出格式。只需通過一個配置文件即可靈活的配置Log4j，并可以選擇ALL、DEBUG、INFO、ERROR等多種日志記錄級別。Log4j提供了多種語言接口，可以在Java、C、C++、C#等程序中使用。

3.3 OBS、OpenCV及pydub

OBS是一款免費開源用于視頻錄制以及直播串流的軟件。利用OBS，可以在Windows、Linux、Mac等平臺上簡單快速的進行視頻直播及錄播。OpenCV是一個開源跨平臺的計算機視覺庫，提供了豐富的圖像和視頻處理API。pydub是Python的一個音頻處理庫，提供了簡單易用的音頻處理API。

3.4 XGBoost

XGBoost是華盛頓大學(xué)的Tianqi Chen 在Gradient Boosting Decision Tree基礎(chǔ)上提出[1]用于分類和回歸的算法庫。XGBoost是Gradient Boosting Machine的一個C++實現(xiàn)。在 GBDT 的基礎(chǔ)上，XGBoost對目標(biāo)函數(shù)和損失函數(shù)進行了修改。XGBoost能夠自動利用CPU的多線程進行并行，同時在算法上加以改進提高了精度。XGBoost提供了Python和R等語言的接口。XGBoost能處理大規(guī)模數(shù)據(jù)且支持自定義損失函數(shù)等，常用于特征提取、分類及預(yù)測等。

3.5 Keras

Keras是用 Python 開發(fā)的開源深度學(xué)習(xí)庫，能夠以TensorFlow、Theano或CNTK作為后端引擎。TensorFlow最初是由Google開發(fā)的開源深度學(xué)習(xí)庫，功能強大，執(zhí)行效率高，并提供了Python、C++等多種語言編程接口。通過TensorFlow，Keras可以在CPU、GPU上無縫運行[2]。Keras簡單易用，利用Keras可以快速開發(fā)深度學(xué)習(xí)模型，支持卷積網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)網(wǎng)絡(luò)以及兩者的組合，并能夠構(gòu)建任意深度的學(xué)習(xí)模型。

4 設(shè)計便于數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)平臺

利用ASP.NET與SQL Server設(shè)計開發(fā)學(xué)習(xí)平臺。學(xué)習(xí)平臺包括課程管理、資源管理、練習(xí)考試、選課評教、教師管理、學(xué)生管理、日志管理等模塊。日志管理模塊通過Log4j記錄學(xué)生進行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)時產(chǎn)生的日志數(shù)據(jù)。選課評價模塊中，學(xué)生能夠自行選課和退課，并可以對教師進行評價和評分，讓好的老師脫穎而出，不好的淘汰。學(xué)習(xí)平臺上的資源主要是按照知識點錄制的短視頻，方便學(xué)生對知識點進行查漏補缺，也便于教師對資源進行更新和管理，教師可以利用知識點資源構(gòu)建課程。

教師在進行直播教學(xué)時，通過麥克風(fēng)及攝像頭采集教師的音視頻信息，經(jīng)OBS軟件RTMP協(xié)議推流至騰訊云視頻直播服務(wù)，騰訊云會自動把視頻直播轉(zhuǎn)化為視頻點播。將騰訊云中教師視頻直播的播放器代碼或點播的播放器代碼復(fù)制粘貼到知識點資源的HTML編輯器中，即可在學(xué)習(xí)平臺中實現(xiàn)教學(xué)直播或點播功能。為了對學(xué)生進行監(jiān)督和及時了解學(xué)生的在線學(xué)習(xí)情況，便于對學(xué)生進行察言觀色，同樣采集學(xué)生在線學(xué)習(xí)該課程時的音視頻數(shù)據(jù)，教師和學(xué)生的音視頻信息均存儲于騰訊云。教學(xué)直播內(nèi)容可以自動保存，變?yōu)榻虒W(xué)視頻點播。學(xué)生在課后觀看點播視頻進行復(fù)習(xí)，沒有參加直播課的學(xué)生課后利用點播視頻自學(xué)。視頻點播學(xué)習(xí)時同樣需要采集學(xué)生學(xué)習(xí)時的音視頻數(shù)據(jù)，相比靜態(tài)表情圖片，視頻序列中蘊含更多的情感信息[3]。

5 利用數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)個性化教學(xué)

學(xué)生學(xué)習(xí)時的一舉一動，一笑一顰都反映學(xué)生不同的內(nèi)心活動。學(xué)生學(xué)習(xí)時的表情是傳遞其情感情緒等內(nèi)心活動最有效和直接的方式[4]，情緒是影響學(xué)習(xí)效果的重要因素之一[5]。學(xué)生在線學(xué)習(xí)時的語言、表情等信息，可以幫助教師了解學(xué)生對所講內(nèi)容的領(lǐng)會情況，是否感興趣，是否已理解，有助于教師及時調(diào)整所講內(nèi)容，優(yōu)化教學(xué)過程，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率。

深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擅長處理圖像及聲音數(shù)據(jù)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擅長處理時間等序列數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)不僅表現(xiàn)出更好的性能，而且將特征提取完全自動化，省去了傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)中人工提取特征的步驟。首先利用pydub和OpenCV分別對采集到的教師和學(xué)生的音頻和視頻數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，然后利用深度學(xué)習(xí)庫Keras學(xué)習(xí)并分析教師和學(xué)生的音視頻數(shù)據(jù)，分析音視頻中的語言和表情，幫助教師對眾多學(xué)習(xí)者進行察言觀色，讓教師可以把更多的精力應(yīng)用于教學(xué)，幫助教師發(fā)現(xiàn)教學(xué)中存在的問題，將分析結(jié)果及時反饋給教師，以便教師根據(jù)挖掘分析結(jié)果，及時調(diào)整教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)進度，有利于教學(xué)質(zhì)量的改進。

對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行分類、回歸等分析時，常采用機器學(xué)習(xí)中的XGBoost庫。利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)對學(xué)生管理模塊中學(xué)生的一些基本信息，比如性別、年齡、受教育程度、所學(xué)專業(yè)、興趣愛好等進行學(xué)習(xí)和分析，可以在課程管理模塊中為學(xué)生推薦合適的課程進行學(xué)習(xí);利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)來學(xué)習(xí)和分析學(xué)生的學(xué)習(xí)日志，了解學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣，從而為其推薦合適的直播課程;利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)來學(xué)習(xí)和分析選課評教模塊中的課程評價數(shù)據(jù)，可以幫助教師改進教學(xué);利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)來學(xué)習(xí)和分析練習(xí)考試模塊中學(xué)生的成績及錯題，為其推薦適合其自身特點的學(xué)習(xí)資源及相應(yīng)的練習(xí)題，幫助學(xué)生鞏固薄弱的知識點。

將深度學(xué)習(xí)挖掘結(jié)果與機器學(xué)習(xí)挖掘結(jié)果相結(jié)合，為學(xué)生自動匹配與其自身特點相適應(yīng)的個性化學(xué)習(xí)資源及練習(xí)，實現(xiàn)因材施教。學(xué)生進行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)時的音視頻的采集，牽涉到個人隱私，數(shù)據(jù)在傳輸和存儲中需要進行數(shù)據(jù)加密，有利于隱私保護。

6 結(jié)束語

本文首先分析了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中目前存在的問題，設(shè)計了便于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺，提出在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺中用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來挖掘和分析在線學(xué)習(xí)時的音視頻數(shù)據(jù)，分析音視頻中的語言和表情，幫助教師對眾多學(xué)習(xí)者進行察言觀色，讓教師可以把更多的精力應(yīng)用于教學(xué)。用機器學(xué)習(xí)技術(shù)來挖掘和分析學(xué)生的基本信息、學(xué)習(xí)日志信息、課程評價信息及練習(xí)考試中的錯題及成績。這樣一方面可以起到監(jiān)督學(xué)生的效果，另一方面還能根據(jù)學(xué)生的特點為其提供個性化的學(xué)習(xí)服務(wù)，為其提供用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建的個性化網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺。數(shù)據(jù)挖掘使網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中的個性化學(xué)習(xí)成為可能，教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方案和教學(xué)個體之間的精準(zhǔn)匹配將極大地提高學(xué)習(xí)效率。

隨著5G腳步的臨近，可以將VR技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，讓學(xué)生在學(xué)習(xí)時感受到教師和同學(xué)仿佛就在身邊，身臨其境，營造濃厚的學(xué)習(xí)氛圍，也對學(xué)生的學(xué)習(xí)起到監(jiān)督作用。

參考文獻：

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[通聯(lián)編輯：梁書]