李敏 陳小莉
摘 要:通過大數(shù)據(jù)分析,教育管理者能夠通過學(xué)習(xí)平臺全面地記錄、跟蹤、掌握不同學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)特點、學(xué)習(xí)需求、學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和學(xué)習(xí)行為,從而為不同的學(xué)習(xí)者建立學(xué)習(xí)模型,打造“個性化”的學(xué)習(xí)空間,并利用大數(shù)據(jù)分析結(jié)果動態(tài)地推薦學(xué)習(xí)路徑、學(xué)習(xí)資源。推動實現(xiàn)“因材施教”。建立合理的自適應(yīng)在線學(xué)習(xí)分析模型是大數(shù)據(jù)技術(shù)在教學(xué)平臺實現(xiàn)的基礎(chǔ)。
關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù) 自適應(yīng) 學(xué)習(xí)平臺 學(xué)習(xí)分析模型
中圖分類號:G71 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1672-3791(2018)02(c)-0169-03
大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)等信息新技術(shù)的出現(xiàn),將遠(yuǎn)程教育、在線學(xué)習(xí)提升到一個空前矚目的階段。現(xiàn)在普遍使用的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺有 Blackboard、Web CT、Moodle、Sa Kai、Learning Space等[1],這些學(xué)習(xí)平臺注重教師課程管理和教學(xué)管理,能夠為學(xué)習(xí)者提供學(xué)習(xí)服務(wù),但千篇一律的學(xué)習(xí)界面,學(xué)習(xí)活動順序和學(xué)習(xí)資源難以調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)內(nèi)源驅(qū)動力,學(xué)習(xí)效果往往不能達(dá)到期望值。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的引入,使遠(yuǎn)程教育的規(guī)模化和個性化達(dá)到統(tǒng)一平衡[2]。通過大數(shù)據(jù)分析,教育管理者能夠通過學(xué)習(xí)平臺全面地記錄、跟蹤、掌握不同學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)特點、學(xué)習(xí)需求、學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和學(xué)習(xí)行為,從而為不同的學(xué)習(xí)者建立學(xué)習(xí)模型,打造“個性化”的學(xué)習(xí)空間,并利用大數(shù)據(jù)分析結(jié)果動態(tài)地推薦學(xué)習(xí)路徑、學(xué)習(xí)資源[3]。由此可見,大數(shù)據(jù)分析能夠推動實現(xiàn)“因材施教”。
1 大數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用現(xiàn)狀
大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠從海量數(shù)據(jù)中找出有價值的數(shù)據(jù),其核心并不在“大量”,而在于“價值”。當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)的商業(yè)應(yīng)用在中國已經(jīng)非常普及,百度、阿里、騰訊、優(yōu)酷、美團(tuán)等,都采用它并取得了較好的商業(yè)效果。
大數(shù)據(jù)技術(shù)引入到教育領(lǐng)域勢必帶來教育新變革。在教育中采用大數(shù)據(jù)可以對學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中的努力程度、學(xué)習(xí)態(tài)度、智力水平、領(lǐng)域能力、交互協(xié)作等多維度進(jìn)行測量,通過深層次挖掘有價值數(shù)據(jù)信息,揭示其內(nèi)在的學(xué)習(xí)規(guī)律。在線學(xué)習(xí)平臺通過大數(shù)據(jù)可以打造“個性化”學(xué)習(xí)空間,成為一種新型的自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺。
我們認(rèn)為,大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域應(yīng)用現(xiàn)狀與期望值還有較大的差距。在國內(nèi),大數(shù)據(jù)技術(shù)并沒有廣泛應(yīng)用于在線學(xué)習(xí),究其原因,在于現(xiàn)今沒有一個公認(rèn)的科學(xué)合理的自適應(yīng)在線學(xué)習(xí)分析模型作為技術(shù)實現(xiàn)的基礎(chǔ),這是我們本文研究的目的。
2 基于大數(shù)據(jù)的個性化自適應(yīng)在線學(xué)習(xí)分析模型研究
2.1 基于大數(shù)據(jù)的個性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)過程結(jié)構(gòu)
美國《通過教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析促進(jìn)教與學(xué)》簡報中給出了學(xué)習(xí)者自適應(yīng)學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)及數(shù)據(jù)流程[4]。該結(jié)構(gòu)包含六大模塊:內(nèi)容傳遞模塊、學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)庫、預(yù)測模塊、顯示
模塊、自適應(yīng)模塊、干預(yù)模塊。我們以此為參考結(jié)合我校現(xiàn)狀設(shè)計出如圖1所示的學(xué)習(xí)過程結(jié)構(gòu):
該結(jié)構(gòu)以傳統(tǒng)“在線學(xué)習(xí)平臺”為業(yè)務(wù)核心,增加“大數(shù)據(jù)分析模塊”和“個性化學(xué)習(xí)推薦引擎”,構(gòu)成了“基于大數(shù)據(jù)分析的個性化自適應(yīng)平臺”,另外引入我校“歷史數(shù)據(jù)庫”參與大數(shù)據(jù)分析,提高數(shù)據(jù)分析的價值。
2.1.1 歷史數(shù)據(jù)庫
重慶電大建校近30年來,現(xiàn)有學(xué)員11萬人,開設(shè)本科、專科課程上千門,擁有豐富的歷史數(shù)據(jù),經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘,其結(jié)果可以基本反映在線學(xué)習(xí)的普適特征。
2.1.2 在線學(xué)習(xí)平臺
重慶電大擁有重慶電大開放學(xué)習(xí)平臺、重慶成人教學(xué)平臺、Moodle平臺等眾多在線學(xué)習(xí)平臺,這些平臺均能提供學(xué)習(xí)內(nèi)容(知識點、案例、測試、練習(xí)等可視化信息),能管理、維護(hù)、傳遞學(xué)習(xí)內(nèi)容與評價給學(xué)習(xí)者,以支持學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為。這些平臺對應(yīng)了電大不同時期、不同層次的教學(xué)任務(wù),反映了不同的在線學(xué)習(xí)特征(學(xué)歷教育、繼續(xù)教育等)。在線學(xué)習(xí)平臺的數(shù)據(jù)存放在“在線數(shù)據(jù)庫”里,在特定時期進(jìn)入“歷史數(shù)據(jù)庫”。
2.1.3 大數(shù)據(jù)分析模塊
大數(shù)據(jù)分析模塊將來自“歷史數(shù)據(jù)庫”的數(shù)據(jù)、“在線數(shù)據(jù)庫”的在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)和課程歷史數(shù)據(jù)經(jīng)大數(shù)據(jù)方法分析,便能得到基于本課程的個人學(xué)習(xí)行為特點及預(yù)測結(jié)果。
2.1.4 個性化學(xué)習(xí)推薦引擎
根據(jù)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果和預(yù)測結(jié)果給學(xué)習(xí)者推薦他們感興趣的學(xué)習(xí)內(nèi)容、形成學(xué)習(xí)路徑,推薦學(xué)習(xí)序列。
2.2 基于大數(shù)據(jù)的個性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)模型的設(shè)計
本研究以大數(shù)據(jù)分析為契機(jī),設(shè)計出基于學(xué)習(xí)環(huán)境、學(xué)習(xí)分析、學(xué)習(xí)參與者、學(xué)習(xí)策略、目標(biāo)等5個層次構(gòu)建的個性化自適應(yīng)在線學(xué)習(xí)分析模型,如圖2所示。
2.2.1 學(xué)習(xí)環(huán)境
自適應(yīng)學(xué)習(xí)是一種個性化的學(xué)習(xí),它不是獨立的學(xué)習(xí)系統(tǒng),需要學(xué)習(xí)環(huán)境中有良好的組織反饋。這里的學(xué)習(xí)環(huán)境包含了學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)平臺、學(xué)習(xí)工具等,其中不僅有專用的自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺,還有學(xué)習(xí)所依賴的外部環(huán)境,如各種社交媒體(博客、維基)等。學(xué)習(xí)參與者通過各種交互在學(xué)習(xí)環(huán)境中產(chǎn)生海量數(shù)據(jù),經(jīng)過大數(shù)據(jù)分析可以為預(yù)測、學(xué)習(xí)干預(yù)、處理學(xué)習(xí)行為提供依據(jù)。
2.2.2 學(xué)習(xí)分析
學(xué)習(xí)分析不僅針對自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺,還針對與它相關(guān)的系統(tǒng)及相應(yīng)的歷史數(shù)據(jù),如我校其它學(xué)習(xí)平臺的歷史數(shù)據(jù)通過大數(shù)據(jù)分析可以產(chǎn)生具有普適特征的學(xué)生學(xué)習(xí)行為定義,可以成為自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺的基本行為定義模板。大數(shù)據(jù)分析方法主要采用統(tǒng)計法、知識可視化、個性化推薦、數(shù)據(jù)挖掘和社會網(wǎng)絡(luò)分析等。
2.2.3 學(xué)習(xí)參與者
學(xué)習(xí)參與者包括學(xué)習(xí)的主體學(xué)習(xí)者、還有可以指導(dǎo)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)、進(jìn)行學(xué)習(xí)干預(yù)的教師、管理人員以及學(xué)習(xí)平臺自身(如自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺中的信息推送直接參與了學(xué)習(xí)過程)。
2.2.4 學(xué)習(xí)策略
在自適應(yīng)性學(xué)習(xí)系統(tǒng)中,學(xué)習(xí)者一般采用三種學(xué)習(xí)策略,如傳授式、探索式和協(xié)作式[5],我們主要采用協(xié)作式學(xué)習(xí)策略。不同的學(xué)習(xí)參與者通過學(xué)習(xí)策略來實現(xiàn)協(xié)作。
2.2.5 目標(biāo)
這里的目標(biāo)指的是所有學(xué)習(xí)參與者均需要達(dá)到的目標(biāo)。對系統(tǒng)平臺來說,自適應(yīng)與個性化推薦是兩個最重要的實現(xiàn)目標(biāo)。自適應(yīng)是學(xué)習(xí)者主動地適應(yīng)遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)方式,實現(xiàn)學(xué)習(xí)者自我組織,制定并執(zhí)行學(xué)習(xí)計劃、自主選擇學(xué)習(xí)策略,對學(xué)習(xí)進(jìn)行自我評估;個性化推薦是系統(tǒng)主動向?qū)W習(xí)者注入資源的學(xué)習(xí)方式:通過大數(shù)據(jù)分析結(jié)果實施相應(yīng)的教學(xué)策略,適應(yīng)性呈現(xiàn)個性化、可視化的學(xué)習(xí)路徑、學(xué)習(xí)資源、同伴、工具等[1]。
3 基于大數(shù)據(jù)的個性化自適應(yīng)在線學(xué)習(xí)平臺實現(xiàn)
基于以上的設(shè)計思想,我們以Moodle平臺為基礎(chǔ)開發(fā)了相應(yīng)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺。如圖3所示,可以看到當(dāng)學(xué)生單元測試成績不理想時,系統(tǒng)會自動為學(xué)生推送新的學(xué)習(xí)序列。
4 結(jié)語
基于大數(shù)據(jù)分析的自適應(yīng)在線學(xué)習(xí)平臺能夠?qū)崿F(xiàn)真正的“因材施教”,不同的學(xué)習(xí)者可以采用不同的學(xué)習(xí)策略,通過平臺自適應(yīng)功能創(chuàng)造不同的學(xué)習(xí)情境,滿足“個性化學(xué)習(xí)”的需要。我們通過對自適應(yīng)在線學(xué)習(xí)過程及學(xué)習(xí)分析模型的研究,開發(fā)出了基于大數(shù)據(jù)分析的自適應(yīng)在線學(xué)習(xí)平臺,在實際應(yīng)用中取得了較好的效果。
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