摘要：在教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，基于數(shù)據(jù)提供科學(xué)決策分析成為重要的研究課題。作者以上海交通大學(xué)為例，研究智能教學(xué)環(huán)境下線上和線下學(xué)情數(shù)據(jù)采集的途徑，設(shè)計了學(xué)情數(shù)據(jù)采集分析平臺的總體架構(gòu)、評價和預(yù)警指標，分析并描述了主要功能，為學(xué)校實施以數(shù)據(jù)驅(qū)動的教學(xué)質(zhì)量過程化管理，實現(xiàn)精細化管理、針對性干預(yù)、個性化輔導(dǎo)，提供了有意義的參考。

關(guān)鍵詞：智能教學(xué)環(huán)境；學(xué)情數(shù)據(jù)采集分析；學(xué)情數(shù)據(jù)分析指標

中圖分類號：G434? 文獻標識碼：A? 論文編號：1674-2117（2024）01-0103-04

引言

在教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，對學(xué)情數(shù)據(jù)的智能化分析采集、提供基于數(shù)據(jù)的科學(xué)決策分析成為重要的研究課題。2022年8月教育部印發(fā)的《國家智慧教育公共服務(wù)平臺接入管理規(guī)范（試行）》提出，“通過對接方式自動獲取用戶訪問、資源目錄、使用評價、網(wǎng)絡(luò)安全等方面的數(shù)據(jù)，建立基于大數(shù)據(jù)的平臺評價機制”。[1]國家《“十四五”國家信息化規(guī)劃》《上海市教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型“十四五”規(guī)劃》明確提出[2][3]，要強化互聯(lián)互通，建設(shè)開放共享、數(shù)據(jù)互通、技術(shù)集成、應(yīng)用協(xié)同、交互可用的教育數(shù)字基座，實現(xiàn)數(shù)字空間全連接，促進教育數(shù)據(jù)的歸集、共享，發(fā)展數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能化數(shù)字教育資源應(yīng)用服務(wù)，加強對海量資源及應(yīng)用數(shù)據(jù)的挖掘分析，探索構(gòu)建自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，不斷滿足個性化學(xué)習(xí)需要。2022年，美國高等教育信息化協(xié)會（EDUCAUSE）發(fā)布的《2022地平線報告：教與學(xué)版》將學(xué)習(xí)分析和大數(shù)據(jù)作為重要的技術(shù)趨勢。[4]

國內(nèi)外機構(gòu)和高校不斷探索學(xué)情數(shù)據(jù)的深度應(yīng)用和研究。美國知名的學(xué)習(xí)管理平臺Canvas Lms的Data-Analytics提供學(xué)情分析報告幫助用戶更好地了解學(xué)習(xí)動態(tài)[5]，Desire2Learn機構(gòu)開發(fā)的Brightspace Student Success Systems，可通過靈活的配置，為學(xué)習(xí)者提供每周的課程參與、內(nèi)容訪問、社會化學(xué)習(xí)、評估和預(yù)測服務(wù)并進行可視化的友好呈現(xiàn)。[6]上?？萍即髮W(xué)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)設(shè)計與建設(shè)了智能決策支持系統(tǒng)，實現(xiàn)了綜合校情、科研活動、本科生教學(xué)、研究生概況、學(xué)生行為等場景的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理及業(yè)務(wù)的深度挖掘、數(shù)據(jù)的可視化呈現(xiàn)。[7]

學(xué)情數(shù)據(jù)采集分析需求的提出

高校智能教學(xué)環(huán)境的深化建設(shè)，促進了學(xué)情數(shù)據(jù)獲取全面性、實時性、多樣性的可能。[8]以筆者所在學(xué)校上海交通大學(xué)為例，學(xué)校一直踐行“學(xué)在交大”“讓每一位學(xué)生更優(yōu)秀”的育人理念，完善人才培養(yǎng)質(zhì)量保障體系。近年來，學(xué)校一直在線下教室設(shè)備智能化、線上學(xué)習(xí)空間和資源建設(shè)方面進行重點建設(shè)。尤其是線上和線下的學(xué)習(xí)不斷走向融合，各類服務(wù)學(xué)生學(xué)習(xí)的信息化平臺得到了大規(guī)模的應(yīng)用[9]，在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)突破以往的速度，快速大量積累。

學(xué)校、學(xué)院兩級教學(xué)質(zhì)量管理部門希望全面、精準地了解師生在線上和線下開展教與學(xué)的整體情況。教師希望通過數(shù)據(jù)了解并及時掌握學(xué)生的在線學(xué)習(xí)動態(tài)，對學(xué)習(xí)異常情況的學(xué)生進行盡早干預(yù)和輔導(dǎo)，學(xué)生希望通過數(shù)據(jù)做更好的自我管理和學(xué)習(xí)改進。[10][11]這就需要對學(xué)情數(shù)據(jù)進行梳理和研究，提供有價值的分析和決策依據(jù)，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動教學(xué)變革，促進人才培養(yǎng)。

智能教學(xué)環(huán)境學(xué)情數(shù)據(jù)的采集途徑

以筆者所在學(xué)校為例，智能教學(xué)環(huán)境[12][13]主要包括線下實體智能教室、線上學(xué)習(xí)空間兩大類，學(xué)情數(shù)據(jù)的采集可從以下幾方面實施。

1.實體教室智能設(shè)備學(xué)情數(shù)據(jù)的采集

實體教室學(xué)情數(shù)據(jù)的獲取主要是通過教室智能網(wǎng)絡(luò)攝像頭的硬件設(shè)備采集，并通過后臺的控制平臺進行數(shù)據(jù)的傳輸、存儲，為學(xué)情數(shù)據(jù)采集分析提供條件。

（1）教室人數(shù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的? 獲取

目前，學(xué)校共有近500間公共教學(xué)樓教室，每間教室至少配有兩個以上高清網(wǎng)絡(luò)攝像頭，小教室配備高清定焦攝像頭，一些中大型的教室配有EPTZ智能鏡頭跟蹤攝像頭[14]，可根據(jù)每間教室布局范圍劃分，采集教室圖像，設(shè)置定時截取圖像時間，基于圖像識別技術(shù)，根據(jù)算法規(guī)則統(tǒng)計數(shù)據(jù)，自動計算出教室人數(shù)，并將數(shù)據(jù)存儲在人數(shù)統(tǒng)計的平臺。根據(jù)教室的排課數(shù)據(jù)和自修教室安排，人數(shù)統(tǒng)計平臺自動匹配，動態(tài)存儲，可提供教室使用情況、課程的出勤人數(shù)、應(yīng)到人數(shù)、前排就座人數(shù)的數(shù)據(jù)。

（2）直播和點播統(tǒng)計數(shù)據(jù)的獲取

建設(shè)教室云錄播系統(tǒng)，將教室打造成可隨時隨地直播的教室，通過復(fù)用教室攝像頭，配以專業(yè)音視頻采集分析模塊，接入教室云錄播系統(tǒng)統(tǒng)一管理。云錄播系統(tǒng)通過自動視音頻采集分析，實現(xiàn)教師授課場景的智能跟蹤，教室計算機自動捕捉教師計算機的課件畫面，教室對接課表進行自動直播，線下課堂教師授課跟蹤畫面及PPT桌面信號可以進行雙路直播，并同步自動錄制課程視頻，還原真實的授課場景。學(xué)生能夠看清教師肢體語言、黑板板書、課件畫面，并能自主在教師板書、教師計算機的課件畫面間自主切換，從而呈現(xiàn)課堂全貌。另外，通過云錄播系統(tǒng)提供的課堂直播和視頻回看，后臺日志可提供的數(shù)據(jù)包括學(xué)生的直播和點播觀看時間、觀看時長、觀看人數(shù)、直播和點播頻次、分布學(xué)院等。

2.線上學(xué)習(xí)空間學(xué)情數(shù)據(jù)的 采集

（1）學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)的采集

為提升智能教學(xué)環(huán)境下的教與學(xué)體驗，2018年學(xué)校推出面向全校師生服務(wù)的簡單易用的Canvas在線教學(xué)平臺，積累了大量的在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。第一類是學(xué)習(xí)資源數(shù)據(jù)，如課程發(fā)布數(shù)、教師發(fā)布的公告、上傳課件、布置作業(yè)和討論數(shù)等；第二類是學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，包括學(xué)生的瀏覽數(shù)和參與數(shù)，如學(xué)生提交的作業(yè)數(shù)、回復(fù)帖子數(shù)、參與的測驗、參與討論數(shù)、在線答題互動數(shù)、課程的頁面瀏覽數(shù)、在線瀏覽時長數(shù)等；第三類是學(xué)習(xí)結(jié)果數(shù)據(jù)，包括學(xué)生的作業(yè)、測驗和討論、參與答題互動的評分情況等。

（2）課堂交互數(shù)據(jù)的采集

課堂交互反饋系統(tǒng)是學(xué)校對接線上和線下課堂開發(fā)的一款基于課堂教學(xué)過程的教學(xué)互動技術(shù)工具，在課堂的互動教學(xué)環(huán)節(jié)中，教師可使用該工具發(fā)起簽到和答題互動，學(xué)生通過移動終端掃描二維碼，進行互動投票、討論，投票結(jié)果實時統(tǒng)計，幫助師生及時了解學(xué)習(xí)情況。課堂的交互數(shù)據(jù)按照交互頻次、交互時間、交互類型進行采集，具體可包括學(xué)生課堂簽到頻次，投票互動頻次，參與課堂客觀題、主觀題的互動數(shù)據(jù)等。

學(xué)情數(shù)據(jù)采集分析平臺的設(shè)計研究

1.總體框架

根據(jù)目前智能教學(xué)環(huán)境所能支持的數(shù)據(jù)采集條件，設(shè)計學(xué)情數(shù)據(jù)采集分析平臺的總體架構(gòu)（如下頁圖）。數(shù)據(jù)層主要包括各個系統(tǒng)的應(yīng)用數(shù)據(jù)來源，如在線教學(xué)平臺、課堂云錄播平臺、課堂交互反饋平臺、人數(shù)統(tǒng)計平臺以及來自基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫的相關(guān)數(shù)據(jù)等；應(yīng)用層主要是對學(xué)習(xí)特征數(shù)據(jù)進行提取分析，包括在線學(xué)習(xí)資源數(shù)據(jù)分析、學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)分析、學(xué)習(xí)結(jié)果數(shù)據(jù)分析三大類；展示層通過分析評價指標體系、預(yù)警指標和閾值設(shè)定進行分析結(jié)果數(shù)據(jù)的可視化。最終，數(shù)據(jù)經(jīng)客戶端輸出給平臺管理員、校院兩級教學(xué)管理人員、師生使用。

2.評價指標

學(xué)情數(shù)據(jù)分析結(jié)果需要根據(jù)評價指標來設(shè)定（如右下表），學(xué)情數(shù)據(jù)采集分析平臺可以從課程維度，將學(xué)生學(xué)情分為學(xué)習(xí)投入度指標和學(xué)業(yè)表現(xiàn)指標[15]，圍繞兩大指標分多個細項進行綜合評價，從而進行橫向和縱向的比較。

3.主要功能模塊描述

（1）數(shù)據(jù)多源采集和清洗模塊

業(yè)務(wù)平臺數(shù)據(jù)庫有mysql、postgresql、sql server等，需要能夠支持不同類型數(shù)據(jù)源及API數(shù)據(jù)接口，通過簡單配置完成數(shù)據(jù)的采集接入。數(shù)據(jù)清洗的好壞直接決定數(shù)據(jù)分析的準確性和權(quán)威性。為提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，需通過替換、插補、去重、映射、關(guān)聯(lián)性驗證、合并等數(shù)據(jù)預(yù)處理方法對殘缺數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)等進行處理，以保證數(shù)據(jù)的準確性、完整性、有效性和一致性。

（2）數(shù)據(jù)分析模塊

根據(jù)學(xué)校的學(xué)情分析指標和預(yù)警內(nèi)容，建立支持多場景的分析模型，對分析結(jié)果可以按照學(xué)校層級、學(xué)院層級、用戶層級進行排序、篩選、向下鉆取，分析模型可靈活拓展、支持自定義SQL，以滿足不斷更新的需求。

（3）可視化前端模塊

能夠根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，通過拖拽的方式，將圖表、數(shù)據(jù)大屏、報表的外觀、展示項目、搜索條件進行可視化展示和報表導(dǎo)出。關(guān)注學(xué)習(xí)出現(xiàn)異常情況的學(xué)生，并及時干預(yù)，根據(jù)評價的指標，設(shè)置預(yù)警的規(guī)則、狀態(tài)和權(quán)限，開啟或者關(guān)閉預(yù)警，進行學(xué)習(xí)預(yù)警消息的內(nèi)容編輯和推送。展示內(nèi)容按照層次劃分為學(xué)校整體學(xué)情數(shù)據(jù)綜合分析展示、學(xué)院學(xué)情數(shù)據(jù)綜合展示、教師所授課程學(xué)情數(shù)據(jù)展示、學(xué)生所選課程學(xué)情數(shù)據(jù)展示。

（4）用戶及角色授權(quán)管理? 模塊

該模塊支持角色授權(quán)模塊的自定義管理，可以靈活定義不同角色的權(quán)限，初始設(shè)置的角色為校級教學(xué)管理人員、學(xué)院級教學(xué)管理人員、教師角色、學(xué)生角色，用戶根據(jù)賦予的不同角色查看和導(dǎo)出相應(yīng)權(quán)限的數(shù)據(jù)。

結(jié)語

學(xué)情數(shù)據(jù)采集和分析平臺設(shè)計的目標是實現(xiàn)將分散在各個教學(xué)信息系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)進行匯聚、清洗、分類，根據(jù)學(xué)情分析的指標和有效的預(yù)警機制，建立關(guān)聯(lián)、深度分析和可視化呈現(xiàn)，為教學(xué)質(zhì)量管理者和師生提供全方位、實時、直觀地了解學(xué)生的學(xué)習(xí)過程，實時掌握學(xué)習(xí)動態(tài)的手段，從而加強學(xué)習(xí)過程化管理的有效監(jiān)管、診斷、反饋以及干預(yù)和指導(dǎo)，改進和調(diào)整教與學(xué)的方法和策略，助力教與學(xué)的質(zhì)量提升，促進學(xué)生學(xué)業(yè)成長。

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作者簡介：邵晶晶（1981—），女，浙江杭州人，碩士，工程師，主要從事教育信息化研究與應(yīng)用。