鐘亞妹

摘 要：通過利用大數(shù)據(jù)對學(xué)生學(xué)習(xí)行為進行數(shù)據(jù)分類，實現(xiàn)線上數(shù)據(jù)構(gòu)成學(xué)生學(xué)習(xí)行為教育以及線下數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)平臺的搭建，從而在教育教學(xué)中給老師的教學(xué)評價與教學(xué)指導(dǎo)提供足夠的依據(jù)，通過對學(xué)生學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)成效進行分析，有利于為后續(xù)課程的持續(xù)改進找準(zhǔn)方向，實現(xiàn)教育教學(xué)質(zhì)量的提升。

關(guān)鍵詞：線上教學(xué);學(xué)生學(xué)習(xí)行為;大數(shù)據(jù)分析

0? ? 引言

隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，當(dāng)今社會發(fā)展中，各行各業(yè)對大數(shù)據(jù)的需求越來越多，同樣在教育教學(xué)中，依托網(wǎng)絡(luò)進行線上教學(xué)可以逐步實現(xiàn)對學(xué)生學(xué)習(xí)情況的數(shù)據(jù)采集和分析，通過大數(shù)據(jù)，及時掌握和了解學(xué)生學(xué)習(xí)行為，并逐步擴大到教育者以及研究者的視野中，并隨著教育信息化的不斷進步，實現(xiàn)對學(xué)生學(xué)習(xí)過程、結(jié)果等數(shù)據(jù)的分析，這也是當(dāng)今教育教學(xué)發(fā)展的大勢所趨。

1? ? 基于線上教育大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)行為分析研究現(xiàn)狀

在線上教育中，由于對學(xué)習(xí)資源的使用效率比較低，因此各個企業(yè)在資源管理方面顯得比較孤立，同時資源缺乏共享，使得員工的學(xué)習(xí)資源受到了限制。目前我國在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)通常是面向內(nèi)部的，在滿足單位內(nèi)學(xué)生的學(xué)習(xí)需求時，會隨著學(xué)習(xí)資源數(shù)據(jù)的擴大，給系統(tǒng)容量提出了更高的要求[1]。而在促進大數(shù)據(jù)教育領(lǐng)域的應(yīng)用中，想要實現(xiàn)信息技術(shù)與教育教學(xué)的融合，對信息的采集過程中根據(jù)教育需要發(fā)展可創(chuàng)造性巨大潛在價值的數(shù)據(jù)整合。學(xué)生學(xué)習(xí)行為分析作為當(dāng)今學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域中的一項重要研究內(nèi)容，具有十分重要的研究價值，在對教育大數(shù)據(jù)的獲取、存儲、管理和分析過程中構(gòu)建學(xué)生學(xué)習(xí)行為模型，從而實現(xiàn)對未來學(xué)習(xí)的預(yù)測。

2? ? 線上教學(xué)使用大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)行為分析價值

2.1? 對教師導(dǎo)學(xué)的作用

通常在對學(xué)生學(xué)習(xí)行為的大數(shù)據(jù)分析中，對教師導(dǎo)學(xué)所起的作用主要體現(xiàn)在兩個方面，首先是在傳統(tǒng)的教學(xué)過程中，由于經(jīng)常發(fā)生一名老師擔(dān)任兩門或者兩門以上的教學(xué)課程，使得老師規(guī)模和班級規(guī)模比例有出入。而這種情況下，老師根本無法了解每一位學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，更談不上對學(xué)生進行指導(dǎo)，所以通過線上學(xué)習(xí)分析技術(shù)，在大量數(shù)據(jù)中提取有效的數(shù)據(jù)信息，就可以對教師的管理部門、學(xué)習(xí)等相關(guān)利益進行干預(yù)和支持，從而促進優(yōu)化學(xué)習(xí)效果和環(huán)境。老師使用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)，在課堂教學(xué)中，根據(jù)線上提供的數(shù)據(jù)信息可以針對性的對學(xué)生進行教學(xué)，使課堂教學(xué)的效率得到提高。

2.2? 對教師評學(xué)的作用

對教育大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)行為進行分析，可以改變老師的評學(xué)范圍和評學(xué)方式，但由于傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)評價主要采取的是考試和作業(yè)的方式評價學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，所以對教育大數(shù)據(jù)進行評價，可以將傳統(tǒng)的單一結(jié)果評價進行延伸，從而可以推測出學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)動機，有利于對評價的結(jié)果進行關(guān)注[2]。以往的教學(xué)中，對學(xué)生學(xué)習(xí)成績的評價主要根據(jù)考試成績決定，這種方法是借用群體橫向的比較，但會忽視學(xué)生的縱向比較，因此可以通過收集、整理學(xué)生的學(xué)習(xí)過程和學(xué)習(xí)結(jié)果的行為數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對學(xué)生數(shù)據(jù)庫的建立，在充分發(fā)揮評價發(fā)展功能后，利用大數(shù)據(jù)可以解決傳統(tǒng)評價中的問題，實現(xiàn)學(xué)生個性化的實施教育。

3? ? 線上教學(xué)使用大數(shù)據(jù)分析方法和步驟

3.1? 線上教學(xué)平臺學(xué)生行為的數(shù)據(jù)分析

在線上學(xué)習(xí)平臺中收集學(xué)生學(xué)習(xí)行為的數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫中，有利于對數(shù)據(jù)的挖掘。同時對學(xué)生進行聚類分析，可以規(guī)劃出學(xué)生的學(xué)習(xí)類型，從而根據(jù)不同學(xué)生實現(xiàn)不同的分類，有助于老師及時了解學(xué)生的整體學(xué)習(xí)情況，然后根據(jù)不同學(xué)生學(xué)習(xí)類型選擇不同教學(xué)方法。

3.2? 線上教學(xué)平臺對學(xué)生學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)采集

為了更加真實有效地獲得線上教學(xué)平臺對學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的采集，可以在平臺上開設(shè)教學(xué)課程對學(xué)生的學(xué)習(xí)行為進行數(shù)據(jù)采集。通過學(xué)生課程訪問的情況、視頻觀看情況以及作業(yè)完成情況這幾個方面數(shù)據(jù)的收集，可以有效地避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)的偏差，同時用自然語言處理技術(shù)對原始數(shù)據(jù)進行處理，有利于以后對數(shù)據(jù)的分析。

3.3? 線上教學(xué)平臺對數(shù)據(jù)與學(xué)習(xí)成效的分析

根據(jù)線上教學(xué)平臺的行為數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)成效的過程中，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)分析出學(xué)生在以往的課程學(xué)習(xí)中的出勤、任務(wù)完成等情況，并歸納出學(xué)習(xí)整體的學(xué)習(xí)成效和存在的問題。而對線上平臺數(shù)據(jù)記錄中學(xué)生在課程方面的訪問情況、討論情況等進行關(guān)聯(lián)分析，可以提高老師的教學(xué)方法、策略和知識點的推送，通過調(diào)整并完善學(xué)習(xí)中的不足之處，從而改正學(xué)生學(xué)習(xí)中存在的缺點。

3.4? 對線上學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建

在個性化推薦系統(tǒng)的定義中，推薦系統(tǒng)有3個重要的模塊，分別是用戶興趣模塊、推薦算法模塊以及推薦對象模塊。在用戶興趣模塊的推薦中，可以建立興趣模型，推薦對象模塊可以對資源進行描述，而推薦算法模塊則是通過構(gòu)建合適的個性化推薦技術(shù)將資源推薦給用戶，在這個過程中，推薦系統(tǒng)會將資源的信息特點推送給指定感興趣的用戶。

3.5? 線上教學(xué)平臺對學(xué)生行為數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可視化

在線上教學(xué)平臺中進行數(shù)據(jù)可視化的優(yōu)點就是動作更快，利用圖表總結(jié)復(fù)雜的數(shù)據(jù)，可以確保對關(guān)系的理解。同時可視化的另外一個優(yōu)點是具有建設(shè)性的意見和成果，通過大數(shù)據(jù)可視化工具能夠使用簡單的圖形傳遞復(fù)雜的信息，讀者能夠直觀的理解數(shù)據(jù)源信息和行為結(jié)果之間的關(guān)聯(lián)，最終將分析成果反饋給老師和學(xué)生，有效地提高了教學(xué)水平。

4? ? 線上教學(xué)學(xué)生學(xué)習(xí)行為分析極其應(yīng)用

4.1? 對數(shù)據(jù)的采集、處理和分析

在對學(xué)生學(xué)習(xí)行為的數(shù)據(jù)采集中，隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，學(xué)生的學(xué)習(xí)不僅局限于課堂教學(xué)，同時可以通過一些網(wǎng)絡(luò)平臺的輔助學(xué)習(xí)，對學(xué)生在課堂上的各項數(shù)據(jù)進行收集并上傳到網(wǎng)絡(luò)平臺上[3]。由于在線學(xué)習(xí)平臺包括基于課程的學(xué)生在線學(xué)習(xí)登錄次數(shù)、時常、資源下載次數(shù)、互動討論等數(shù)據(jù)，因此在對學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的分析與處理中，就需要整合和儲存數(shù)據(jù)，通過對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一的編碼，可以使學(xué)生按照一定的標(biāo)準(zhǔn)將數(shù)據(jù)歸納為學(xué)習(xí)方式，有利于使學(xué)生學(xué)習(xí)行為和各類數(shù)據(jù)得以保存。在對數(shù)據(jù)進行分析和利用中新建一定的數(shù)據(jù)模型，通過探究多個行為數(shù)據(jù)變量之間的關(guān)系，能夠?qū)?shù)據(jù)呈現(xiàn)出來，然而對于較為復(fù)雜的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，因為缺乏有關(guān)的先驗知識，就需要研發(fā)出更加立體化和全息高維的數(shù)據(jù)挖掘方法和技術(shù)。

4.2? 在評學(xué)和導(dǎo)學(xué)中的應(yīng)用

首先，在信息技術(shù)的利用過程中，為了高效地獲取學(xué)生的學(xué)習(xí)行為，可以通過線上和線下的學(xué)習(xí)行為進行可視化分析，能夠?qū)W(xué)生的學(xué)習(xí)過程、學(xué)習(xí)行為以及學(xué)習(xí)結(jié)果利用圖表的形式簡單直觀地呈現(xiàn)出來，不但省時省力，而且科學(xué)高效，有利于老師更好的教學(xué)和調(diào)控教學(xué)，最終提升教育教學(xué)質(zhì)量。其次，在教育大數(shù)據(jù)的過程考察中，根據(jù)學(xué)生的多樣化學(xué)習(xí)行為將其轉(zhuǎn)化為可量化的數(shù)據(jù)信息，依托教學(xué)技術(shù)手段中的教育大數(shù)據(jù)對學(xué)生的行為進行縱向與橫向的評價，使其發(fā)揮出發(fā)展性的功能。最后，在評價中診斷功能的導(dǎo)向性，老師可以利用學(xué)生行為數(shù)據(jù)結(jié)果，及時發(fā)現(xiàn)學(xué)生學(xué)習(xí)過程中容易出現(xiàn)的問題，并對學(xué)生存在的問題進行干預(yù)和調(diào)整，可實現(xiàn)精準(zhǔn)指導(dǎo)的目的。

4.3? 合理布置課程任務(wù)

在對學(xué)生布置課程任務(wù)的過程中，要根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)層次不同進行分組，同時完善題庫中的建設(shè)信息，并根據(jù)題目的難易程度進行任務(wù)布置。為了更好地讓學(xué)生掌握知識，還可以將學(xué)生分成不同小組，從而能夠滿足不同層次學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。在整個教學(xué)過程中，老師要實時把握學(xué)生的學(xué)習(xí)進度，隨著在線課程的推進，對每個學(xué)生的學(xué)習(xí)情況做出大數(shù)據(jù)可視化圖表，然后通過不同的圖表可以展示出學(xué)生在不同階段的學(xué)習(xí)情況。當(dāng)學(xué)生在學(xué)習(xí)中遇到問題或者受到其他因素的干擾時，老師可以在線督促學(xué)生通過觀看視頻的方式認(rèn)真答題，從而實現(xiàn)自我的調(diào)整。

4.4? 及時進行數(shù)據(jù)收集和分析

在教學(xué)中，針對不同學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，老師能隨著課程的深入而有張有弛的布置課程任務(wù)，必要的時候，還可以讓輔導(dǎo)員督促學(xué)生，有利于充分調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性和持續(xù)性[4]。在對學(xué)生學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的收集和分析時，可以對課程進行大數(shù)據(jù)整體分析，如果有平行班級授課，還可以進行橫向關(guān)聯(lián)分析，通過數(shù)據(jù)分析和可視化，從而提出建設(shè)性意見，以便后期課程繼續(xù)開設(shè)時調(diào)整課程計劃安排，使更多的學(xué)生取得優(yōu)異的學(xué)習(xí)成績。

5? ? 結(jié)語

在線上教學(xué)學(xué)生學(xué)習(xí)行為大數(shù)據(jù)的構(gòu)建分析研究中，針對當(dāng)前大數(shù)據(jù)下線上學(xué)習(xí)系統(tǒng)資源推薦算法存在的問題提出了融合深度學(xué)習(xí)的概率推薦模型，從而為課程推薦引擎的設(shè)計提供了必要的數(shù)據(jù)參考基礎(chǔ)，在這個過程中，將學(xué)生個性化推薦技術(shù)應(yīng)用到線上學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，不但可以滿足人們在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中個性化資源的需求，還能在推薦算法方面結(jié)合學(xué)習(xí)資源特征進行學(xué)習(xí)，實現(xiàn)了線上學(xué)習(xí)系統(tǒng)更加自動化的特點。

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[2]秦曉安，王睿，程鴻芳.線上教學(xué)學(xué)生學(xué)習(xí)行為與成效的大數(shù)據(jù)分析研究[J].安徽商貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報（社會科學(xué)版），2020（3）：68-71.

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[4]陳蘭嵐，宋海虹.基于MOOC數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)成效分析[J].教育教學(xué)論壇，2019（21）：50-51.

（編輯 何 琳）

Big Data analysis of online teaching students learning behavior and effectiveness

Zhong Yamei

（Guangzhou Nanyang Polytechnic College， Guangzhou 510000， China）

Abstract：By using Big Data to classify students learning behavior， online data can be used to form students learning behavior education， and offline data and Internet platform can be built， so as to provide enough basis for teachers teaching evaluation and guidance in education and teaching， through the analysis of students learning behavior and learning effect， it is helpful to find the right direction for the continuous improvement of the follow-up courses， to improve the quality of education and teaching.

Key words：online teaching; students learning behavior; Big Data analysis