基于大數(shù)據(jù)背景的在線學(xué)習(xí)行為分析模型

崔貝貝

【摘要】我國科技技術(shù)的進步帶動了在線學(xué)習(xí)模式的較快發(fā)展，使其實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)化與數(shù)字化，這在較大程度上在大數(shù)據(jù)背景下為在線學(xué)習(xí)行為分析模型的建立提供了保障，保證了在線學(xué)習(xí)行為分析模式構(gòu)建質(zhì)量，不但能夠使在線學(xué)習(xí)形式得到較大豐富，而且在較大程度上可加快我國在線學(xué)習(xí)的未來發(fā)展。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)背景 在線學(xué)習(xí)行為 分析模型

【中圖分類號】G64 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089（2018）44-0001-01

前言：

21世紀，人們生活已步入信息化時代，較多行業(yè)在大數(shù)據(jù)背景下有較大的發(fā)展，其中在線學(xué)習(xí)在此基礎(chǔ)上正積極探索新型技術(shù)來提升其質(zhì)量，這在一定程度上可提高學(xué)習(xí)效率。此外，移動電話與互聯(lián)網(wǎng)連接較為緊密，一般情況下通過短信來提升客戶對產(chǎn)品的認識，不但能夠提高客戶對產(chǎn)品認知度，而且在一定程度上可增加對產(chǎn)品的反饋效果，這對在線學(xué)習(xí)模型建立具有較大促進作用。

1.在線學(xué)習(xí)行為概述

隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展，教育的發(fā)展也呈現(xiàn)出了以信息為基礎(chǔ)的教學(xué)模式，其中在線學(xué)習(xí)是現(xiàn)代教育中一種新型的學(xué)習(xí)形式[1]。較多學(xué)者沒有對此種學(xué)習(xí)法方法進行確切的定義，主要對其描述為：學(xué)習(xí)者借助網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中利用網(wǎng)絡(luò)提供的學(xué)習(xí)平臺與工具獲得自身需要的信息與資源，以此進行自主學(xué)習(xí)與交互。此外，在線學(xué)習(xí)有廣義與狹義之分，其中廣義主要是指學(xué)習(xí)者從網(wǎng)絡(luò)平臺中獲得信息與資源的總和；狹義主要是指學(xué)習(xí)者根據(jù)自身所需對學(xué)習(xí)平臺進行針對性選擇，并使用一些輔助工具與資源信息能夠提升其學(xué)習(xí)質(zhì)量，實現(xiàn)學(xué)習(xí)具體化。

2.在線學(xué)習(xí)行為的分類

在線學(xué)習(xí)主要是根據(jù)人工智能理論為基礎(chǔ)，其中人工智能理論主要有不同的維度體系，在此基礎(chǔ)上具有較為完善的屬性，可在較大程度上對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)要求進行有效滿足，并且滿足了在線學(xué)習(xí)行為分類維度[2]。此外，人工智能主要是根據(jù)一些智能行為發(fā)展而來，能夠?qū)σ恍W(xué)習(xí)行為過程中的分類進行有效指導(dǎo)，一般情況下在線學(xué)習(xí)行為的分類主要從功能、結(jié)構(gòu)以及方式三個維度。其中結(jié)構(gòu)維度的學(xué)習(xí)行為的出發(fā)點一般情況下是從認知、操作、解決問題以及協(xié)作角度進行分類分析；功能維度主要是從學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)的過程中，對學(xué)習(xí)信息處理過程實施針對性有效的分析，其中信息行為一般有加工、查詢以及發(fā)布等；方式維度主要是學(xué)習(xí)者在平臺中進行有效的交流與互動的一種行為，其中從交互對象角度來看，有人機交互、人人交互。

3.大數(shù)據(jù)背景下在線學(xué)習(xí)分析模型構(gòu)建原則

3.1 通用性原則

通用性原則主要是指在線學(xué)習(xí)分析模型的構(gòu)建不但可以在該平臺為學(xué)習(xí)者提供信息資源與學(xué)習(xí)，而且在其他平臺中也能為學(xué)習(xí)者提供信息資源與學(xué)習(xí)，能夠在較大程度上提高學(xué)習(xí)者多方面要求，而且可滿足不同管理者需求，為此能夠?qū)Ψ治瞿Ｐ椭械囊恍┓椒ㄅc組織模塊進行有效添加。

3.2 系統(tǒng)性原則

系統(tǒng)性原則主要是把在線學(xué)習(xí)行為分析模型當作一個系統(tǒng)，在此基礎(chǔ)上對該系統(tǒng)中的要素進行針對性分析，其中有分析方法、目標以及數(shù)據(jù)等，這在較大程度上能夠有效保證分析模型的合理性與科學(xué)性。

3.3 對應(yīng)性原則

對應(yīng)性原則主要是表明學(xué)習(xí)過程應(yīng)當與分析任務(wù)相對應(yīng)，比如學(xué)習(xí)者應(yīng)當通過哪種方法來得到較高的學(xué)習(xí)的成績，哪種操作能夠產(chǎn)生此種較好的學(xué)習(xí)效果[3]。在線學(xué)習(xí)行為分析模型任務(wù)的確定有較強的針對性，平臺管理者能夠在模型構(gòu)建過程中根據(jù)學(xué)習(xí)者需求進行任務(wù)的有效設(shè)定，把學(xué)習(xí)過程與分析任務(wù)進行有效對應(yīng)，以此找出關(guān)鍵點。

4.大數(shù)據(jù)背景下在線學(xué)習(xí)分析模型構(gòu)建

4.1 在線學(xué)習(xí)行為的數(shù)據(jù)模型構(gòu)建

4.1.1 多維度的在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)模型

概念數(shù)據(jù)模型的建立是模型構(gòu)建過程中較為重要的內(nèi)容，以此加強對對象與實體對象之間的關(guān)系，一般有面向?qū)ο蠓ā嶓w聯(lián)系法以及謂詞法。其中，謂詞法主要是通過句子結(jié)構(gòu)進行數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建，以此在較大程度上可對在線學(xué)習(xí)行為中主體與客體之間的關(guān)系進行維護。

4.1.2 多層次的在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)模型

在線學(xué)習(xí)行為分類較多，其復(fù)雜程度具有差異性，根據(jù)復(fù)雜性不同將其分為低級、中級和高級。其中，低級在線行為是指學(xué)習(xí)者進行一次性操作行為；學(xué)習(xí)者進行不同方向交互以及評價操作屬于中級行為；高級在線行為主要是學(xué)習(xí)者通過在線學(xué)習(xí)對一些較為復(fù)雜的問題進行有效解決的行為。

4.2 在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的采集

在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)采集需要用同步采集技術(shù)，一般情況下主要體現(xiàn)在以下不同方面：（1）可以通過服務(wù)器端進行數(shù)據(jù)的有效采集，其中包括兩種格式，擴展日志格式以及通用日志格式，能夠在較大程度上保證在線行為的實時性；（2）能夠通過客戶端進行數(shù)據(jù)的采集，其數(shù)據(jù)采集方法一般是通過創(chuàng)建Cookie實施有效采集，但需要用戶許可。

4.3 在線學(xué)習(xí)行為分析模型的橫向流程設(shè)計

4.3.1 在線學(xué)習(xí)行為的聚類分析

在線學(xué)習(xí)的分類標準較為模糊，并且具有一定的差異性，在進行分類過程中沒有全面考慮學(xué)習(xí)過程，另外由于學(xué)習(xí)者自身需求與動機具有較大的差異性，使學(xué)習(xí)者之間學(xué)習(xí)行為有較大不同，此外通過行為的聚類分析結(jié)果，對學(xué)習(xí)屬性相似度進行有效分析，并進行不同類別的劃分，通過對不同群體行為特征實施針對性分析。

4.3.2 在線學(xué)習(xí)行為的個性化課程分析

隨著時代的發(fā)展，個性化學(xué)習(xí)需求較大，平臺管理者希望進行個性化學(xué)習(xí)服務(wù)工具的設(shè)計，能夠在較大程度上提升學(xué)生的學(xué)習(xí)效率[4]。此外，平臺中的課程推薦功能可根據(jù)學(xué)習(xí)者自身興趣進行針對性信息數(shù)據(jù)的選擇，以此滿足個性化學(xué)習(xí)要求。

4.4 在線學(xué)習(xí)行為分析模型的縱向流程設(shè)計

使用在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)分析模型，并通過一些學(xué)習(xí)任務(wù)從平臺中獲得信息數(shù)據(jù)，同時實施預(yù)處理。此外，在線學(xué)習(xí)行為信息數(shù)據(jù)由于類型不同，在收集的過程中會在一定程度上出現(xiàn)新型數(shù)據(jù)不完整、噪音以及冗余等，這就需要對數(shù)據(jù)分析之前實施預(yù)處理。除此之外，在線學(xué)習(xí)方法較為重要，只有選擇合理的學(xué)習(xí)方法才能保證分析結(jié)果的正確性，才能對教學(xué)結(jié)構(gòu)進行有效完善與優(yōu)化。

結(jié)語：

綜上所述，本文主要通過電信運營商在線營銷作為研究案例背景，通過大數(shù)據(jù)分析的方法，按照特征選取、模型、訓(xùn)練集等流程，以可自由支配的收入、時間和社會學(xué)習(xí)作為主要的研究特征，并以營銷人員構(gòu)建的對照組為參考選取實驗組，證明數(shù)據(jù)驅(qū)動方法在目標客戶選擇方面有較好的實驗結(jié)果。

參考文獻：

[1]樊劍劍.基于大數(shù)據(jù)的在線學(xué)習(xí)行為分析模型研究[J]. 自動化與儀器儀表， 2018（3）：62-63.

[2]楊雪， 姜強， 趙蔚，等. 大數(shù)據(jù)時代基于學(xué)習(xí)分析的在線學(xué)習(xí)拖延診斷與干預(yù)研究[J]. 電化教育研究， 2017（7）：51-57.

[3]賈艷梅， 劉禮想. 大數(shù)據(jù)環(huán)境下在線學(xué)習(xí)行為的分析[J]. 中小學(xué)電教（下半月）， 2015（8）：3-4.

[4]姜強， 趙蔚， 王朋嬌，等. 基于大數(shù)據(jù)的個性化自適應(yīng)在線學(xué)習(xí)分析模型及實現(xiàn)[J]. 中國電化教育， 2015（1）：85-92.