吳蓮香

摘 ? 要：快速發(fā)展的信息化教育使在線學(xué)習(xí)在各類學(xué)習(xí)情境中被廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)則為獲取潛藏于海量數(shù)據(jù)中的有價(jià)值信息提供了有力支撐。文章以“電子商務(wù)”課程教學(xué)為例，對(duì)基于教育數(shù)據(jù)挖掘的在線學(xué)習(xí)機(jī)制進(jìn)行了研究，在闡述在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了在線學(xué)習(xí)者模型，為在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘功能的完善提供參考。

關(guān)鍵詞：“電子商務(wù)”;在線學(xué)習(xí);數(shù)據(jù)挖掘;學(xué)習(xí)者建模

隨著教育改革的不斷深入，“互聯(lián)網(wǎng)+教育”的在線教學(xué)模式已成為傳統(tǒng)教學(xué)的有益補(bǔ)充。課改政策奠定了未來教育個(gè)性化的發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)也提出了更高要求。為了更好地做到個(gè)性化教學(xué)，預(yù)測(cè)及掌握學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)需求及行為就變得尤為重要。因此，在在線學(xué)習(xí)中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、通過充實(shí)學(xué)習(xí)者模型數(shù)據(jù)以進(jìn)一步完善學(xué)習(xí)者模型就成為研究重點(diǎn)。

1 ? ?現(xiàn)狀分析

作為目前的一項(xiàng)研究熱點(diǎn)，教育數(shù)據(jù)挖掘和在線學(xué)習(xí)的研究領(lǐng)域可分為：（1）以工程技術(shù)為主的研究。在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘主要集中在數(shù)據(jù)挖掘工具的開發(fā)、搭建、優(yōu)化等方面，已在實(shí)際在線教學(xué)中應(yīng)用的數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)所提供的相應(yīng)數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)挖掘工具的完善提供了依據(jù)。（2）以評(píng)述為主的文獻(xiàn)研究。采用內(nèi)容分析法進(jìn)行分析，可知教育數(shù)據(jù)挖掘已從工具開發(fā)偏移到系統(tǒng)優(yōu)化方面。目前學(xué)習(xí)者建模方面的研究較少，主要以知識(shí)、認(rèn)知、情感、學(xué)習(xí)行為4個(gè)方面的模型為主。例如，趙德芳等在研究知識(shí)圖建構(gòu)及認(rèn)知評(píng)估模型時(shí)，針對(duì)在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)構(gòu)建了學(xué)習(xí)者顯性及隱性知識(shí)模型，以指導(dǎo)系統(tǒng)采取更好的知識(shí)呈現(xiàn)方式?，F(xiàn)有聚焦于較為獨(dú)立的知識(shí)本身的學(xué)習(xí)者知識(shí)模型的研究，但大多不是同學(xué)習(xí)者結(jié)合的內(nèi)化知識(shí)，不利于準(zhǔn)確預(yù)測(cè)后期學(xué)習(xí)者的行為[1]。

2 ? ?在線學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)者模型

“電子商務(wù)”作為一門綜合性較強(qiáng)的課程，其理論教學(xué)及實(shí)踐教學(xué)離不開在線教學(xué)的支撐。為了更好地預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為，筆者在“電子商務(wù)”在線教學(xué)中，將融合了數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)的教育數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入其中，對(duì)產(chǎn)生的教育大數(shù)據(jù)在分析和處理的基礎(chǔ)上，通過數(shù)據(jù)建模實(shí)現(xiàn)相關(guān)變量關(guān)系（學(xué)習(xí)內(nèi)容與結(jié)果、教學(xué)資源與行為等）的獲取，進(jìn)而拓展了學(xué)習(xí)者模型，使模型更好地滿足個(gè)人學(xué)習(xí)特點(diǎn)，據(jù)此進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析進(jìn)一步提高學(xué)習(xí)行為預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)度，以便重新組織知識(shí)內(nèi)容、完善教學(xué)策略，提高學(xué)習(xí)者個(gè)性化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)能力。

2.1 ?學(xué)習(xí)者知識(shí)水平建模

在教育數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中引入學(xué)習(xí)者知識(shí)水平（不局限于學(xué)習(xí)者對(duì)“電子商務(wù)”課程性知識(shí)的學(xué)習(xí)，涵蓋各方面的綜合知識(shí)）能夠進(jìn)一步豐富學(xué)習(xí)者模型的數(shù)據(jù)。具備網(wǎng)上自主學(xué)習(xí)能力的學(xué)習(xí)者已具備一定層次的知識(shí)水平，但對(duì)同一電商課程內(nèi)容，通常表現(xiàn)出不同的知識(shí)水平，影響了學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)活動(dòng)的速率。例如，在開發(fā)線上“電子商務(wù)”視頻課程時(shí)，安排教學(xué)內(nèi)容的呈現(xiàn)速率僅以教學(xué)行為速度為依據(jù)，而忽視了學(xué)習(xí)者的不同層次，導(dǎo)致學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)結(jié)果表現(xiàn)出較大差異。在知識(shí)水平維度，將進(jìn)行速率劃分為5個(gè)層次，即初學(xué)者、初級(jí)、中級(jí)、高級(jí)、非常高級(jí)，并在抽取單一知識(shí)點(diǎn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，將數(shù)據(jù)抽取過程拓展到多個(gè)層面（知識(shí)點(diǎn)、知識(shí)單元、課程等）。綜合運(yùn)用課程前、課程中及結(jié)果性的測(cè)試數(shù)據(jù)，以此為基礎(chǔ)，在學(xué)習(xí)者進(jìn)入學(xué)習(xí)系統(tǒng)前完成學(xué)習(xí)者知識(shí)模型的搭建，將學(xué)習(xí)者知識(shí)和高階思維能力充分地展現(xiàn)出來。獲取學(xué)習(xí)者知識(shí)水平的理想方法是在各系統(tǒng)間共享相關(guān)數(shù)據(jù)，例如，通過記錄學(xué)習(xí)者的交互性行為（簽到、答題等），完成個(gè)人學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)的建立[2]，確保及時(shí)獲取學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)（以掌握單一知識(shí)點(diǎn)情況為主），確保教學(xué)知識(shí)的高效銜接?？紤]到現(xiàn)階段學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)難以在不同在線學(xué)習(xí)平臺(tái)間有效共享，需根據(jù)答題情況對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行個(gè)人知識(shí)水平測(cè)定，包括知識(shí)點(diǎn)掌握情況、認(rèn)知風(fēng)格及特點(diǎn)等，并根據(jù)已獲取的學(xué)習(xí)者交互數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用相關(guān)度及回歸分析方法獲取知識(shí)水平模型。

2.2 ?學(xué)習(xí)情緒建模

學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情緒主要表現(xiàn)在對(duì)學(xué)習(xí)的感受及體驗(yàn)方面，較高的情緒能夠?qū)W(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)積極性起到促進(jìn)作用。學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情緒在一定的連續(xù)時(shí)間內(nèi)會(huì)大致呈現(xiàn)出U型的變化趨勢(shì)。因此，在“電子商務(wù)”的教學(xué)中，筆者充分考慮不同學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情緒，當(dāng)其處于U型趨勢(shì)底部時(shí)，通過創(chuàng)設(shè)驚奇等策略，來提高或激發(fā)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的興趣和情緒。學(xué)習(xí)情緒的變化存在于各節(jié)課程內(nèi)，學(xué)習(xí)情緒會(huì)對(duì)學(xué)習(xí)持續(xù)力及棄課率產(chǎn)生直接影響。因此，需通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，及時(shí)掌握學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情緒變化，并據(jù)此采用有針對(duì)性的課程排列方式，動(dòng)態(tài)更新、完善相關(guān)學(xué)習(xí)狀態(tài)指標(biāo)。

2.3 ?學(xué)習(xí)行為特征抽取

教師在在線學(xué)習(xí)過程中無法面對(duì)面地管理和調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)行為及過程，由學(xué)習(xí)者自主安排學(xué)習(xí)活動(dòng)、掌握學(xué)習(xí)進(jìn)度，以致于產(chǎn)生不同學(xué)習(xí)行為及不同特征。學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效果需根據(jù)其具體的學(xué)習(xí)行為進(jìn)行合理預(yù)測(cè)，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為主要體現(xiàn)在個(gè)體學(xué)習(xí)行為（自主完成學(xué)習(xí)任務(wù)的行為，包括登錄、閱讀、視頻播放、提交作業(yè)等）及社會(huì)學(xué)習(xí)行為（學(xué)習(xí)者維系線上社會(huì)性關(guān)系的行為，如在線討論、協(xié)作學(xué)習(xí)等）上，學(xué)習(xí)行為范式通過抽象具有相同特征的學(xué)習(xí)行為獲取。例如，布魯克斯通過非監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的使用，實(shí)現(xiàn)了在線學(xué)習(xí)中學(xué)習(xí)者交互數(shù)據(jù)的獲取，據(jù)此抽取了活躍型、早期型、及時(shí)型、最少活動(dòng)型和延期型幾種學(xué)習(xí)者行為范式，指出學(xué)習(xí)成績(jī)的提高受活躍型影響較小。針對(duì)學(xué)習(xí)者圖示化學(xué)習(xí)過程，吳忭等通過序列分析的開展發(fā)現(xiàn)取得好成績(jī)的學(xué)習(xí)者通常具備的學(xué)習(xí)行為模式為“概念建構(gòu)—假設(shè)提出—推理論證”。采用教育數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)抽取在線學(xué)習(xí)行為特征需收集并記錄學(xué)習(xí)資源的點(diǎn)擊次數(shù)及順序、學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)等不存在于服務(wù)器日志中的數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上抽離出學(xué)習(xí)行為的范式，并構(gòu)建其同學(xué)習(xí)者的形成性及結(jié)果性評(píng)價(jià)間的關(guān)系[3]。

3 ? ?學(xué)習(xí)者模型下的數(shù)據(jù)挖掘策略

3.1 ?樹立長(zhǎng)期建模理念

在高度信息化的社會(huì)中，隨著終身學(xué)習(xí)概念的深入，學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為發(fā)生了顯著改變，需對(duì)學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、分析和處理，以便準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)后續(xù)學(xué)習(xí)行為。根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)內(nèi)容及認(rèn)知發(fā)展理論可知，不同階段的學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)內(nèi)容等方面具有不同特點(diǎn)可以認(rèn)知發(fā)展維度為依據(jù)完成學(xué)習(xí)者個(gè)性化模型的搭建，對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)內(nèi)容進(jìn)行劃分，隨著實(shí)際在線學(xué)習(xí)的深入可組合衍生出多種情況，學(xué)習(xí)過程中的學(xué)習(xí)內(nèi)容及學(xué)習(xí)行為均會(huì)增加模型的維度。因此，在線學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)挖掘需基于長(zhǎng)期建模的理念進(jìn)行，不斷豐富、完善學(xué)習(xí)者模型，提高預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度[3]。

3.2 ?擴(kuò)大在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο?/p>

針對(duì)“電子商務(wù)”在線學(xué)習(xí)的教育數(shù)據(jù)挖掘以服務(wù)器日志、課程及資源數(shù)據(jù)庫(kù)、論壇信息等為主要對(duì)象，為更好地滿足模型需求，需根據(jù)原始數(shù)據(jù)不斷對(duì)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為的新范式進(jìn)行抽象處理，即需對(duì)形成這一范式的大量信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和深化處理，研究所需數(shù)據(jù)量的增加使數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο螅〝?shù)據(jù)來源）得到豐富和拓展，針對(duì)在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘過程，需不斷拓展新技術(shù)，以便更好地順應(yīng)研究領(lǐng)域及層次的擴(kuò)展和深入發(fā)展趨勢(shì)。拓展數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο笮枳裱c范式特點(diǎn)具有一定關(guān)聯(lián)性的原則進(jìn)行，以確保數(shù)據(jù)的分析效度及分析效率。

3.3 ?充分運(yùn)用新的數(shù)據(jù)工具

為促進(jìn)學(xué)科的發(fā)展及豐富學(xué)科內(nèi)涵，作為交叉學(xué)科的在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘需及時(shí)掌握技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)并對(duì)其進(jìn)行充分運(yùn)用。例如腦科學(xué)等技術(shù)的融入，隨著眼動(dòng)技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟，在微眼動(dòng)參數(shù)（眼球位置、方向、幅度、頻率、持續(xù)時(shí)間等）的識(shí)別和分析技術(shù)過程中，通過搜集和分析相關(guān)數(shù)據(jù)建立其同學(xué)習(xí)者注意、知覺間的聯(lián)系，使用小波轉(zhuǎn)換技術(shù)過濾數(shù)據(jù)中的奇異值（可供新的研究領(lǐng)域和研究視角）。綜合了計(jì)算機(jī)所記錄的知識(shí)、行為數(shù)據(jù)和生物數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)者模型可提供更有價(jià)值的信息，進(jìn)一步拓展了在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，有效提高了信息數(shù)據(jù)處理能力及后期預(yù)測(cè)的精確度。

3.4 ?建立平臺(tái)間的數(shù)據(jù)共享模式

目前在線學(xué)習(xí)平臺(tái)呈多樣化發(fā)展趨勢(shì)，不同的在線學(xué)習(xí)平臺(tái)具有不同的風(fēng)格和專長(zhǎng)，學(xué)習(xí)者從某一學(xué)習(xí)者模型較為成熟的在線學(xué)習(xí)平臺(tái)更換到另一平臺(tái)后，由于新平臺(tái)尚未建立起對(duì)應(yīng)的學(xué)習(xí)者模型，無法準(zhǔn)確判斷其知識(shí)水平、預(yù)測(cè)其學(xué)習(xí)行為，通過有償或建立聯(lián)盟等方式建立起不同平臺(tái)間的數(shù)據(jù)共享（包括原生數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)者模型的共享）是解決這一難題的有效手段。平臺(tái)間需在統(tǒng)一模型規(guī)范的基礎(chǔ)上，選擇共享學(xué)習(xí)者模型，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享[4]。

4 ? ?結(jié)語(yǔ)

在線學(xué)習(xí)模式在“電子商務(wù)”課程的理論及實(shí)踐教學(xué)中發(fā)揮重要作用，作為在線學(xué)習(xí)研究的重點(diǎn)，構(gòu)建學(xué)習(xí)者模型在提高在線教學(xué)質(zhì)量及效率方面起到重要作用。本文針對(duì)在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)，對(duì)學(xué)習(xí)者模型做出進(jìn)一步擴(kuò)充和完善，根據(jù)學(xué)習(xí)者知識(shí)水平、學(xué)習(xí)情緒及行為特征豐富教育數(shù)據(jù)挖掘策略，使在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)更好地滿足現(xiàn)代教育教學(xué)的發(fā)展需求。

[參考文獻(xiàn)]

[1]曲智麗，張海，楊絮.當(dāng)前流行教育數(shù)據(jù)挖掘與學(xué)習(xí)分析工具概覽[J].中國(guó)信息技術(shù)教育，2019（6）：77-80.

[2]宋遠(yuǎn)方，馮紹雯，宋立豐.互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)大數(shù)據(jù)收集的瓶頸與區(qū)塊鏈理念下的新發(fā)展路徑探索[J].管理現(xiàn)代化，2018（3）：27-30.

[3]高學(xué)偉，付忠廣，孫力，等.基于Hadoop分布式支持向量機(jī)球磨機(jī)大數(shù)據(jù)建模[J].河北大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2017（3）：309-315.

[4]趙慧瓊，姜強(qiáng)，趙蔚，等.基于大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)分析的在線學(xué)習(xí)績(jī)效預(yù)警因素及干預(yù)對(duì)策的實(shí)證研究[J].電化教育研究，2017（1）：62-69.

Abstract：With the rapid development of information education， online learning is widely used in all kinds of learning situations. Data mining technology provides a powerful support for obtaining valuable information hidden in massive data. Taking “Electronic Commerce” course teaching as an example， this paper studies the online learning mechanism based on educational data mining， and on the basis of expounding the present situation in the field of online learning data mining， constructs an online learner model， to provide reference for the improvement of online learning data mining function.

Key words：“Electronic Commerce”; online learning; data mining; learner modeling