基于大數據的個性化教育方法體系構建

米春橋，鄧青友，李曉梅，劉毅文，趙嫦花

（1.懷化學院 計算機科學與工程學院，湖南 懷化418000；2.懷化學院 人事處，湖南 懷化418000；3.武陵山片區生態農業智能控制技術湖南省重點實驗室，湖南 懷化418000）

0 引 言

當前，隨著信息技術的頻繁更新與社會的加速發展，傳統的教育模式由于教學內容單一、教學方式被動、教學環境封閉等，已不能適應現代教育培養創新型人才的需要[1]。個性化教育以學生發展為中心、尊重個體差異、突出個性化能力發展，是實現教育現代化的重要方式。基于大數據的個性化教育是在各類信息系統支持下，通過學情大數據分析，對學生個體差異進行充分認知、對學習資源內容進行個性推薦、對學習過程行為風險進行精準預警、對學習結果進行多元評價分析并及時反饋調整學習過程，進而實現自適應性的自主學習與自我發展的一種現代個性化智慧教育新模態。它既能豐富學習資源、便捷學習方式，又能打破傳統教育環境的時空限制、滿足學生的真實需求、突出個性能力發展目的[2]。

1 現狀分析

個性化教育的思想在國內外自古有之，在我國，孔子最早提出“因材施教”個性化教育理念并付諸實踐；在西方，蘇格拉底尊重人的天賦差異提出“助產術”啟發式個性化教育方法，昆體良關注學生個體差異提出“揚長避短、長善救失”的施教思想[3]。我國后來出現的私塾制、師徒制等教育模式也都是個性化教育實踐的體現。由于我國當時整體上還處于農業社會時期，因此個性化教育的受益面很小并且效率也不高。在近現代，由于工業社會大規模化生產的思想影響，班級授課式的標準化學校教育模式出現，擴大了受教育的人數并提高了教育過程實施的效率，但同時喪失了個性化教育的特征。個性化教育一直存在個性化與規模化不可兼得、效果與效率難以平衡的問題。當前，人類已經進入信息社會時代，借助大數據、教育數據挖掘、人工智能等現代信息技術[4-5]，可以在保持個性化特征的基礎上實現大規模的個性化教育，促進效果與效率的同步提升。教育大數據挖掘是實現現代個性化智慧教育的重要方式[6]，相關的研究包括關于學生個體特征的量化自我研究[7]、關于學習資源推薦的研究[8]、關于個性化學習評價的研究[9]、關于個性化學習服務支持系統的研究[10-11]等，然而關于大數據時代個性化教育具體架構與方法體系的研究目前還不多見。

2 體系構建

2.1 總體架構

現代個性化教育在總體架構上包括理論、資源、方法與應用4個層面，如圖1所示。理論基礎層包括馬克思的實踐人學理論和加德納的多元智能理論，前者體現個性化教育中人的發展目標，后者為個性化教育中的多元評價理念奠定良好的教育心理學基礎[12]。資源內容層包括豐富的理論及實踐教學資源、個性化的個體學習內容資源、靈活多樣的教育環境資源、便捷的學習過程資源、詳細的學習結果信息等，滿足個性化教育中不同個體的差異化需求。方法技術層包括學生個體特征差異化認知方法、學習資源個性化推薦方法、學習績效多維度評價方法、人工智能技術、教育大數據技術等，以實現現代個性化教育的高效性與精準性。應用實踐層包括過程化的教學管理、個性化的學習指導、精準化的學情分析、智能化的推薦服務、多元化的考核評價等具體應用，打破時空限制，實現便捷的現代個性化教育全流程信息化與智慧化實踐。

圖1 現代個性化教育模式總體架構

2.2 具體方法

基于大數據的個性化教育方法體系如圖2所示，它以學情大數據為基礎，借助現代信息技術與數據挖掘方法，在個性化教育綜合服務信息系統的支持下，實現學生個體特征差異化認知、學習資源個性化推薦、學習過程個性化指導、學習行為個性化預警、學習結果多元化評價等個性化教育全流程的過程化管理與個性化服務。

1）基礎學情大數據收集方法。

圖2 基于大數據的個性化教育方法體系

基礎數據資源是實現基于大數據的個性化教育的重要基礎，包括采用問卷調查、訪談等人工方式采集學生的學習認知、教師的教學認知、管理者的服務認知等個性化教育認知數據，采用數據集成、融合等半自動化的方式歸檔現有的各級各類教育教學業務信息系統中的學生人口學、學習行為狀態等數據，采用現代智能可穿戴設備、智能環境傳感器等全自動化的方式采集學生的學習情感狀態等數據，最終實現基礎學情大數據的全閉環伴隨式收集，為學生個性特征認知及個性化教育實施提供基礎數據保障。

2）學生個體特征充分認知方法。

對學生個體特征的充分認知是個性化教育尊重個體差異的基本前提，包括采用協同過濾、模式匹配等方法對學生的學習目標與動機的認知，采用聚類分析、離群挖掘等方法對不同學習興趣與偏好的認知，采用概率統計、回歸分析等方法對學習過程行為風險的認知，采用神經網絡、深度學習等方法對學習結果表現的認知等，以開展有針對性的個性化教育服務。

3）個性化學習資源建設方法。

豐富的個性化學習資源內容建設是實現個性化教育的基本保障，包括基于個性化學習理論、以學生為中心設計可供不同學生自主學習的個性化學習資源，根據學生個體差異設計配套的自主測驗任務，利用現代信息技術、采用短視頻等多媒體便捷方式呈現學習內容，從而實現學習資源按需定制的建設機制。

4）個性化學習資源推薦方法。

學習資源個性化推薦是個性化教育本質特征的重要體現，包括基于學生個性特征與興趣愛好的個性化學習資源初步篩選，基于學習過程行為偏好及強弱項表現的個性化學習資源修正選擇，基于關聯分析、聚類算法、協同過濾等數據挖掘方法的個性化學習資源精準定位，利用系統提示、個性鏈接、微信消息等現代移動互聯網技術實現個性化資源及時呈送等。

5）個性化學生指導方法。

對學生實施個性化指導是個性化教育具體實施的關鍵環節，包括采用學習能力基值分析法、學習效益對比分析法、學習風險閾值提醒法等快速及時地發現需要幫助的學生對象，采用學習進度演變分析法、知識掌握情況累積分析法、學習薄弱環節離群分析法等準確定位需要幫助的主題內容及薄弱點，基于個性化教育綜合服務信息系統借助現代信息技術高效實施有針對性的個性化指導等。

6）精準化學情預警方法。

精準的學情預警是個性化教育質量保障的必要措施，包括采用概率統計、模糊分類等方法進行學業基礎風險預警，采用變異系數、分位點等方法進行學業環境風險預警，采用特異值檢測、離群分析等方法進行學業質量風險預警，采用模糊綜合法、層次分析法等實現綜合學業質量評估與學情風險預警，提高個性化學習效果。

7）多元化學習考評方法。

多元個性化考評是檢驗個性化教育效果的重要方法，包括基于學習過程數據采用教師點評的方法對學生處理問題能力與動手實踐能力的評價，基于學習互動數據采用學生互評的方法對學生交際能力與團隊合作精神的評價，基于學習結果數據采用系統自評的方法對學生的平時表現與學科成績的評價，基于問卷調查與訪談記錄數據采用學生自評與家長助評的方法對學生的學習動機與身心素質進行評價等，以實現全面動態過程性與多維個性化的評價。

8）過程化教學管理方法。

對個性化學習與教學進行全流程的過程化管理是提升個性化教育效率與效果的重要手段，包括采用過程回溯法對學生的學習筆記、學習疑惑、課程作業等學習過程的管理，采用記錄歸檔法對教師的教學資源、教學進度、教學測評等教學過程的管理，采用社交網絡分析法對師生互動、同學互動、人機互動等交互過程的管理，以增強學生在教學中的參與性。

9）信息化服務系統建設方法。

完善的個性化教育綜合服務信息系統是現代個性化教育能夠兼顧規模化與個性化、保持效率與效果的重要支撐手段，包括設計由用戶層、環境層、應用層、算法層、數據層、理論層等組成的主體框架結構，采用機器學習、數據倉庫、數據可視化等現代信息處理技術實現基于大數據的個性化教育方法體系，采用JavaScript、CSS、HTML、Java、.NET、消息推送等程序語言與技術開發靈活便捷的服務終端等，以實現全面的信息化管理。

3 結 語

基于大數據的現代個性化教育4層總體架構模式與9個方面的具體方法體系有利于解決現代個性化教育一直面臨的個性化與規模化、效果與效率難以平衡的問題，未來隨著智能傳感器、可穿戴設備、虛擬現實、人工智能等新興技術在教育教學中的深度融合應用，可為現代個性化教育提供更細粒度的數據支撐、更精準的算法應用，將進一步促進大規模個性化智慧教育的實現。