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        基于數(shù)據(jù)挖掘的高校線上教學(xué)學(xué)生參與度分析與激勵(lì)機(jī)制的探究

        2022-09-22 07:48:00陸霞張國華
        電腦知識(shí)與技術(shù) 2022年23期
        關(guān)鍵詞:參與度決策樹數(shù)據(jù)挖掘

        陸霞,張國華

        (南京師范大學(xué)泰州學(xué)院,江蘇泰州 225300)

        2020年,疫情席卷全球,為了確保高校教學(xué)活動(dòng)的正常開展,教育部發(fā)布《關(guān)于在疫情防控期間做好普通高等學(xué)校在線教學(xué)組織與管理工作的指導(dǎo)意見》,明確要求高校要積極有效地開展線上教學(xué)活動(dòng),保障疫情防控期間的教學(xué)進(jìn)度和教學(xué)質(zhì)量[1]。線上教學(xué)相較傳統(tǒng)課堂在“教學(xué)主體”“教學(xué)目標(biāo)”“教學(xué)媒體”“教學(xué)環(huán)境”等多個(gè)方面存在差異性,線上教學(xué)將在未來很長時(shí)間內(nèi)作為線下教學(xué)的有效補(bǔ)充,而能否保障學(xué)生學(xué)習(xí)質(zhì)量和提升學(xué)生線上課堂的參與度成為關(guān)注的熱點(diǎn)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是指利用信息技術(shù)手段在大量數(shù)據(jù)集中運(yùn)用數(shù)據(jù)處理算法和數(shù)據(jù)檢測(cè)方法獲取有價(jià)值的信息。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于線上教學(xué)學(xué)生參與度的分析可以極大程度地提升數(shù)據(jù)分析效率,消除信息資源共享方面存在的界限,更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,為后繼教學(xué)決策提供有效的數(shù)據(jù)支撐。

        1 數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)概念

        數(shù)據(jù)挖掘是指按照業(yè)務(wù)需求從海量數(shù)據(jù)中提取出潛在、有效并能被人理解的模式的高級(jí)處理過程。它結(jié)合了已有的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的查詢、檢索功能,與多維分析統(tǒng)計(jì)分析方法相結(jié)合,進(jìn)行聯(lián)機(jī)分析處理,從而得出可供決策參考的統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅具備關(guān)聯(lián)分析的功能,還能實(shí)現(xiàn)根據(jù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

        2 基于數(shù)據(jù)挖掘的高校線上教學(xué)學(xué)生參與度分析

        2.1 數(shù)據(jù)的收集

        數(shù)據(jù)的收集主要源于兩個(gè)方面——問卷調(diào)查和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。本研究以南京師范大學(xué)泰州學(xué)院為例,針對(duì)學(xué)生和教師制定兩份調(diào)查問卷。通過網(wǎng)絡(luò)分發(fā)調(diào)查問卷對(duì)線上教學(xué)情況進(jìn)行調(diào)研,其中學(xué)生有效回收問卷232份,教師16份。學(xué)生調(diào)查問卷中,女生占72.2%,男生27.8%;低年級(jí)(大一和大二)占60.3%,高年級(jí)(大三和大四)占39.7%。問卷設(shè)計(jì)的題型包括單選題、多選題和開放式題型三類,涉及線上教學(xué)方式展現(xiàn)、課堂互動(dòng)、注意力集中、教學(xué)效果反饋和提升線上教學(xué)效果建議五大方面[2]。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)主要包含在線教學(xué)過程中教學(xué)資源的下載使用情況、學(xué)生在線評(píng)價(jià)、作業(yè)提交準(zhǔn)確率以及在線時(shí)長等。

        2.2 建立挖掘數(shù)據(jù)庫

        前期搜集的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行預(yù)處理,構(gòu)建準(zhǔn)確、完整的挖掘數(shù)據(jù)庫。最常用到的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法有:數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)規(guī)約、數(shù)據(jù)集成等。數(shù)據(jù)清洗可以過濾掉錯(cuò)誤的、重復(fù)的、缺失的部分?jǐn)?shù)據(jù),例如:可以使用IsNull()函數(shù)查找缺失的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)規(guī)約可以完成數(shù)據(jù)的壓縮處理,實(shí)現(xiàn)對(duì)于線上教學(xué)平臺(tái)的圖像視頻等多媒體資源的壓縮。數(shù)據(jù)集成可以對(duì)構(gòu)建的多個(gè)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行降低冗余度的處理,集成多個(gè)數(shù)據(jù)庫。

        2.3 建立數(shù)據(jù)挖掘算法模型

        常用的數(shù)據(jù)挖掘算法主要包括有指導(dǎo)和無指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘算法。有指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘有分類、估值和預(yù)測(cè);無指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘有關(guān)聯(lián)規(guī)則和聚類。其中,分類算法用于找出不同選用數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),可以得到確定的結(jié)果。分類算法主要包括兩個(gè)階段:

        1)訓(xùn)練

        訓(xùn)練階段主要是從已知的數(shù)據(jù)集中選取一部分?jǐn)?shù)據(jù)建立訓(xùn)練集,剩余的部分作為檢驗(yàn)集,事先確定分類規(guī)則。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集由一組數(shù)據(jù)元組構(gòu)成,訓(xùn)練階段可以看成為學(xué)習(xí)一個(gè)映射函數(shù)的過程,對(duì)于一個(gè)給定元組記錄,通過分類模型中的決策樹算法,按照分類規(guī)則事先規(guī)定得出分類結(jié)果。

        決策樹算法是一種有監(jiān)督的學(xué)習(xí),也就是說會(huì)事先給定一定類別和數(shù)據(jù)集合。通過學(xué)習(xí)能夠判定出進(jìn)來數(shù)據(jù)所屬的類。決策樹采用的是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的樹型結(jié)構(gòu),可以是多叉樹也可以是二叉樹。決策樹算法的基本原理是:選擇訓(xùn)練樣本作為樹的根節(jié)點(diǎn),如果樣本都在同一類,則該節(jié)點(diǎn)標(biāo)記為樹葉,并記錄下該類,否則選擇最優(yōu)屬性作為決策樹的當(dāng)前結(jié)點(diǎn)。根據(jù)決策樹不同的屬性取值,每個(gè)取值構(gòu)成一個(gè)分枝,將訓(xùn)練數(shù)據(jù)分成若干子集,針對(duì)每一個(gè)子集重復(fù)當(dāng)前步驟,直至分類結(jié)束。

        分類屬性選擇直接決定決策樹算法是否具有最優(yōu)分類能力,一般可以通過信息增益和信息熵來實(shí)現(xiàn)[3]。信息增益越大,不確定性越小,越適合分類。例如,屬性A的分裂信息為:

        其中,E(·)為信息熵,EA(·)為以屬性A為根分類的信息熵。

        2)評(píng)估

        在評(píng)估階段,需要使用上一階段建立的模型對(duì)檢驗(yàn)集數(shù)據(jù)元組進(jìn)行分類,從而評(píng)估分類模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。若準(zhǔn)確率較低,則需要重新選擇合適的分類模型。

        2.4 實(shí)施

        系統(tǒng)挖掘數(shù)據(jù)庫的建立選擇SQL Server 2008軟件,構(gòu)建了以學(xué)生信息為中心的課程信息數(shù)據(jù)庫、課程資源數(shù)據(jù)庫、在線時(shí)長統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫、評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫等,涵蓋線上教學(xué)學(xué)生活動(dòng)的各方面數(shù)據(jù)。

        根據(jù)訓(xùn)練集生成決策樹的部分程序代碼為:

        訓(xùn)練規(guī)則確定為:If time>90 and accuracy>85 and download>5 then參與度=”high”。則對(duì)線上教學(xué)學(xué)生參與度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的過程如圖1所示。

        圖1 線上教學(xué)學(xué)生參與度訓(xùn)練集分析

        3 高校線上教學(xué)學(xué)生參與度激勵(lì)機(jī)制探索

        線上教學(xué)活動(dòng)作為線下教學(xué)活動(dòng)的有效補(bǔ)充,還會(huì)一直持續(xù)下去,以南京師范大學(xué)泰州學(xué)院信息工程學(xué)院《計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)》課程的線上教學(xué)為例,為了激勵(lì)學(xué)生參與度,可以采用以下幾方面措施:

        (1)優(yōu)化課程設(shè)置

        高效的線上教學(xué)模式應(yīng)具有真實(shí)化、簡約化、主動(dòng)式等特點(diǎn)。真實(shí)化即指線上教學(xué)環(huán)境應(yīng)具有和線下教學(xué)相似的教學(xué)情境,呈現(xiàn)真實(shí)的教學(xué)內(nèi)容,突出真實(shí)的教學(xué)情感。簡約化主要指線上教學(xué)內(nèi)容需要精簡,以簡馭繁,達(dá)到高效省時(shí)的教學(xué)目的。主動(dòng)式就是要落實(shí)“以學(xué)生為主體”的教學(xué)原則,充分發(fā)揮學(xué)生在教學(xué)過程中的主觀能動(dòng)性,讓學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí),適當(dāng)讓學(xué)生主導(dǎo)整個(gè)教學(xué)過程。當(dāng)然,教師在線上教學(xué)過程中,也需要不斷探索高效課堂教學(xué)模式的思路和方法,如“自學(xué)——引導(dǎo)”式教學(xué)、“問題——解決”式教學(xué)、“活動(dòng)——探究”式教學(xué)、“情境——體驗(yàn)”式教學(xué)等。例如:子網(wǎng)的分配問題,線上教學(xué)過程中可以采用“問題——解決”式教學(xué)。

        (2)擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源應(yīng)用

        相較線下紙質(zhì)教學(xué)資源,線上教學(xué)資源豐富,可以采用多媒體、多態(tài)文本形式呈現(xiàn),更容易吸引學(xué)生的注意力,由于網(wǎng)絡(luò)資源的共享,使得師生可以直接獲取到教學(xué)資源更為廣泛、更便捷、更直觀。例如,《計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)》這門課程中包含了交換機(jī)的配置實(shí)驗(yàn),線上教學(xué)限制了實(shí)驗(yàn)的開展,但是網(wǎng)絡(luò)仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)及軟件的使用彌補(bǔ)了這一不足,如Cisco公司的Packet tracer,主流的網(wǎng)絡(luò)仿真軟件都采用了離散事件模擬技術(shù),提供了豐富的網(wǎng)絡(luò)仿真模型庫和高級(jí)語言編程接口,提高了仿真軟件的靈活性和使用方便性。

        (3)加強(qiáng)教學(xué)互動(dòng)環(huán)節(jié)的應(yīng)用

        互動(dòng)類型、互動(dòng)形式、互動(dòng)途徑、互動(dòng)強(qiáng)度等直接影響線上教學(xué)效果。線上教學(xué)除了采用傳統(tǒng)的提問、連麥、評(píng)論等方式外,還可以引入游戲式或者沉浸式教學(xué)互動(dòng)方式。例如,技能類課程教學(xué)中,穿插游戲互動(dòng)的教學(xué)環(huán)節(jié),可以以新奇的、對(duì)抗性、獎(jiǎng)勵(lì)制形式提高學(xué)生課堂參與度,激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的熱情[4]。在對(duì)抗賽中獲勝對(duì)于高校學(xué)生而言具有較大的吸引力,可以滿足學(xué)生的價(jià)值認(rèn)同感。例如:在《計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)》線上教學(xué)環(huán)節(jié),可以分小組給出校園網(wǎng)的組網(wǎng)方案,由教師判定哪組給出的組網(wǎng)方案為最佳,給予一定的學(xué)分激勵(lì)。

        (4)積極引導(dǎo)學(xué)生自主提升課堂參與度

        高校低年級(jí)課程門類設(shè)置多,學(xué)生學(xué)習(xí)壓力較大,時(shí)間分配比較困難,大部分同學(xué)是被迫學(xué)習(xí)。應(yīng)加強(qiáng)對(duì)學(xué)生學(xué)業(yè)規(guī)劃的引導(dǎo),讓線上教學(xué)活動(dòng)和未來就業(yè)相關(guān)聯(lián),如計(jì)算機(jī)專業(yè)的語言類編程線上教學(xué)過程中采用和公司相同的“項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)方式”,給學(xué)生設(shè)置“工作”情境,發(fā)布合作式項(xiàng)目任務(wù),這樣可以使得學(xué)習(xí)變成學(xué)生的內(nèi)需力,有利于提升學(xué)生線上教學(xué)參與度[5]。例如為了讓學(xué)生清楚了解計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu),可以應(yīng)用NS仿真軟件對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的系統(tǒng)層、傳輸層、數(shù)據(jù)鏈路等進(jìn)行模擬,可以在其中加入一些比較細(xì)化的參數(shù),結(jié)合實(shí)踐中的具體問題,找到解決問題的辦法。

        (5)完善線上教學(xué)評(píng)價(jià)制度

        線上教學(xué)因?yàn)槠涮厥獾慕M織形式,要建立比傳統(tǒng)線下教學(xué)更為科學(xué)的考核制度,教師需要對(duì)每個(gè)學(xué)生進(jìn)行公開公正的評(píng)價(jià),師生需要共同遵循全面性、發(fā)展性、多元性的原則。線上教學(xué)評(píng)價(jià)制度需要從“教師的評(píng)價(jià)”和“學(xué)生的評(píng)價(jià)”兩個(gè)方面來完善,對(duì)于教師的評(píng)價(jià)需要結(jié)合定量和定性,對(duì)于學(xué)生的評(píng)價(jià)需要結(jié)合過程和結(jié)果[6]。

        (6)建立線上教學(xué)督導(dǎo)機(jī)制

        線上教學(xué)過程中要充分發(fā)揮現(xiàn)代信息技術(shù)的優(yōu)勢(shì),將大數(shù)據(jù)、人工智能等手段應(yīng)用到線上教學(xué)督導(dǎo)機(jī)制中,如線上教學(xué)的學(xué)生簽到、統(tǒng)計(jì)教學(xué)線上資源發(fā)布情況、分析學(xué)生彈幕中的情感因素、線上教學(xué)互動(dòng)環(huán)節(jié)的監(jiān)管等。這樣不僅可以督促教師提高線上教學(xué)技能,也能側(cè)面了解學(xué)生線上教學(xué)的參與度和滿意度。

        4 結(jié)束語

        在今后的教學(xué)中,還需要深入展開線上教學(xué),線上教學(xué)作為線下教學(xué)的有效補(bǔ)充,需要師生不斷地積累經(jīng)驗(yàn)。教師可以通過定期制作調(diào)查問卷的形式征求學(xué)生的反饋意見,獲得學(xué)生喜歡的線上教學(xué)方式和實(shí)施成功的案例,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用為線上教學(xué)提供了更精準(zhǔn)的決策支持,對(duì)于線上教學(xué)的不足之處及時(shí)進(jìn)行彌補(bǔ)和調(diào)整。當(dāng)然,線上教學(xué)并不是線下教學(xué)簡單的搬移和堆砌,教師也需要從線上教學(xué)學(xué)生參與度的角度進(jìn)行換位思考,從學(xué)生的行為和心理上全面考量,克服影響線上教學(xué)學(xué)生參與度的障礙,提高高校線上教學(xué)質(zhì)量。

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