基于大數據課程資源建設的學生個性化學習賦能

高燕芬

【摘 要】隨著云時代的到來，大數據浪潮正在掀起教育方式的重大變革。教育工作者應對大數據與教育行為的深度融合進行主動探索，充分挖掘利用大數據的效能開展課程資源庫的建設。從海量數據中挖掘學生真實學情規律的數據，開展分析研究，積累課程資源庫豐富的數據資源，為學生量身定制適合自身發展的學習方法和學習策略，為學生個性化學習賦以強大內能，成為其學習中最有力的支撐和引導。

【關鍵詞】大數據;課程資源建設;個性化學習

每個人都是一幅獨特的風景，都有其內在的靈秀，因此早在兩千五百多年前，孔子就提出了“因材施教”的思想，多年后的今天，“圍繞學生不同的學習方式來塑造教學”這種個性化教學依然是教育者們孜孜以求的教育改革與發展的目標。隨著云時代的到來，大數據正越來越被關注，教育課程資源庫建設也順勢借助應用海量用戶行為數據的科技力量來贏得發展。大數據技術的廣泛應用，使課程資源的應用效率得以提升，課程資源的建設與開發質量得以優化。為此，教育工作者應深入研究利用大數據進行課程資源開發建設的理論，主動探索大數據與教育行為深度融合的實踐，嘗試進行大數據資源的整合共享，從而充分挖掘利用大數據背景下教育課程資源庫的效能。通過從海量數據中挖掘學生真實學情規律的數據，開展研究分析，為其定制適合自身發展的學習方法和學習策略，使這種的個性化教學與個性化學習成為可能。

一、利用大數據資源庫前端采集功能，全面細致收集記錄學生所有在校行為

大數據資源庫建設離不開“獲取真實可靠的數據”這一前端重要環節，豐富的數據集是實現大數據資源庫建設的基礎。傳統意義的課程資源主要包括：教師個人的教學設計和素材、多媒體課件、教學視頻、教后反思、試題集等教學資源。而要使大數據資源庫助力學生個性化學習得以實現，僅收集這些數據是遠遠不夠的。我們需要對一位學生學習過程持續關注的數據，需要跟蹤學生學習過程中的所有行為和學習結果的數據，因此我們還需采集信息，具體應包括：1.通過作業考試評價系統采集學生學習行為數據，如學生上課的舉手回答問題次數、質量、聽課微表情、專注程度，作業正確率，易錯知識點等，甚至包括信息課點擊率較高的網站等。2.借助多傳感交互技術、智能錄播系統，臉部表情跟蹤技術，情感識別技術采集學生學習過程中情感變化數據。3.通過校園一卡通系統可采集：食堂就餐、超市購物、課堂考勤、圖書借閱、上機情況、學生選課等。信息采集方式主要通過綜合校園的各項信息數據系統，如校園一卡通系統、課堂實錄系統、作業考試評價系統、圖書館系統等，對數據結構不同的系統進行接口統整，采集學生在校所有行為數據。通過對所需數據的全面大批量采集，保證采集到的數據真實有效且質量高，形成可觀的數據規模，然后才能對數據進行深入分析和深度挖掘，使分析處理得到的數據結果對教學策略的制定起到指導性作用。

二、利用大數據資源庫分析功能深度挖掘學生信息，精準評價學生個性化學習狀況

大數據資源庫存建設的根本意義并不在于獲取存儲規模龐大的海量數據信息，而在于對這些所獲數據進行合理分析處理、從中挖掘出價值更高、更有意義的信息。美國教育部門對大數據的應用的典型代表“學習分析系統”，這個聯合框架系統集成了數據挖掘、可視化分析、模型建構和案例應用于一體，它能向教師提供學生學習過程中的多方位信息。例如，一個學生成績不理想是由于周圍環境分心還是他上課不專注或作業完成質量不高，還是因為談戀愛或請假太多的緣故？利用大數據的學習分析功能能夠向教育工作者提供精確有價值的信息，從而回答這些紛繁復雜的系列現實教育問題。

前端采集的數據其共同特點就是數據量大且數據多樣性、非結構化數據多、價值密度低。大數據數據挖掘過程就是將大量不完全、模糊的非結構化數據從網頁中抽取出來，并以結構化的方式存儲為本地統一的數據文件，清洗過濾掉雜質較多的數據，再使用多種專業技術手段，如機器分析、模型建構、神經網絡、遺傳算法、聚類分析、關系挖掘等將與教學行為、學習行為有關的教育原始數據進行深入滲透和分析，充分挖掘大數據的價值，從而達到評價學習者學習狀態，評估學習結果，預測其學習發展趨勢，全面細致了解個體學習效率的目的。通過對精確記錄下來的數據的分析，如臉部微表情，身體動作、點擊資源停留時長，問題回答正確率、重復次數等分析學習過程中潛在的學習規律，找到學生學習的特點、興趣愛好和行為傾向，以便為其再次加工提供準確的科學依據。通過大數據課程資源庫的建設，獲得學生的歷次測試成績、小題診斷、知識點掌握、學習能力診斷的數據，得到學生全面的資源信息，形成豐富的統計報表，為下一步教學判斷決策做好準備。

三、利用大數據豐富的課程資源，實現教學過程的高效診斷和質量監測，助力學生個性化自主學習

紐頓的創辦人、首席執行官費雷拉說：“從今年秋季起，學生的課程資料將在紐頓技術的支持下，開始適應性地滿足每個學生獨特的學習需求。”紐頓系統通過收集分析大量真實有價值的數據，進行教學決策和個性化學習定制，以此來確保學生以最良好的狀態、最高效的方式投入學習。這是教育的一個新的前沿領域，大數據資源庫猶如一個私人顧問，她與學習個體進行無障礙交流，以此來深入了解每一個學習者的實時學習狀態，教師根據學生情況定制的教學過程和環節更加精準化和智能化。同時，教師對教學過程的把握不再依靠個人經驗，而以實實在在的教育數據分析為依托，學生對自己學習狀況的了解也不再模糊混沌，用清晰準確的數據說話，有利于其更好地認識自我、發展自我、規劃自我。

個性化學習，對學生進行全方位觀察后，分析比較學習個體間的差異，并精準評價學習狀態后針對個體學習過程中出現的具體問題，幫助其量身定制各不相同的獨特的學習策略和學習方法的過程。每一個孩子都有自己獨特的天賦特性、偏好和優勢，也有各自性格的缺點或學習的弱勢。解決孩子的學習問題，應該用個性化的方法去適應學習上的要求。通過大數據資源庫中的數據分析報告，對學習中無論是單個知識點的理解，還是整個知識體系的掌握情況都能一目了然，依據學生的學習行為數據，辨析提取出隱藏在其中的錯綜復雜的關系，為學生提供更具有針對性的課程資源、學習內容以及學習反饋和建議，使其學習體驗更為深刻，學習效果更為明顯。

大數據技術指導下能有效地幫助學生發現自我學習中的薄弱環節，培養良好自主學習習慣。教師能根據學生錯誤率較高的題，進行有針對性的訓練設計，在資源庫中按規律抽取具有代表性的習題進行個性化組卷，為每位學生定制適合個體的查漏補缺方案，使個性化練習和輔導更為精準具體。大數據在進行學業能力診斷時不僅記錄學生做題的正確與否，甚至在考試過程中分析多個數據變量：如考試過程中的時間分配問題，一道問題的答題順序、時間、結果都給研究者提供了許多包含價值的珍貴數據。運用這些數據，研究者就能獲得當前學生的學習方法和模式，研究者利用所有這些數據就能營造出適合學生學習的氛圍。

古希臘學者普羅塔戈說：“頭腦不是一個要被填滿的容器，而是一束需要被點燃的火把?！苯逃哪繕藨撌亲畲笙薅鹊丶ぐl出每一個孩子獨特的潛能，引導他們探索和發現個人成長的最佳路徑，幫助他們實現自我突破，這正是個性化學習的目的和意義所在。課程資源庫的建設正是以教學需求為前提條件，通過運用大數據技術實現資源的開放和共享，將課程資源充分融入課程教學，鼓勵學生大膽地將生活實際與課堂情境相結合，主動探究問題，勇于創新，不斷發展思維能力。如今絕大多數教師仍舊采用全班相同一致的教學模式和方法，我們要有意識地關注個體教育真正要達成的目標，借助大數據資源庫為每位學生制定最恰當的個性化學習策略。個性化學習實踐是孩子成長中規劃未來的重要一步，而建設大數據教育資源庫就是給予這種成長期待最有力的支撐和引導，為學生個性化學習賦以強大內能，也將為個性化教育創造一個更加美好的未來。

參考文獻：

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