基于大數據的中職電子類課程理實一體教學平臺和學生評價體系模型的應用研究

童曉星 余國 鄭曉輝

摘 要：本課題研究開發的中職電子類課程理實一體教學平臺，通過學生日常學習、實訓過程中大數據采集和分析，找出課程中的難點、易錯點，并基于支持向量分類機的數據挖掘原理建立學生評價體系模型，有效剖析知識掌握情況，方便教師在教學過程中有的放矢，因材施教。

關鍵詞：大數據平臺? 中職電子類? 支持向量分類機? 數據挖掘

大數據作為一種新的數據管理技術，通過一種全新的處理模式，具備更強的洞察力、更強的決策力，可處理海量、高增長和多樣化的數據，通過科學的統計方法能夠不斷地挖掘出教育數據中蘊含的巨大價值，其可視化分析結果可以為教育管理者決策提供科學依據。

現有大數據技術真正用于中職課程管理，并和中職電子類專業課“重理論重實訓”這一特點真正結合，以提升教學質量為目的的系統仍少見。鑒于此，本文提出了——基于大數據分析的中職理論和實訓教學平臺的開發與研究。學生利用移動平臺完成課前練習、隨堂實訓、課后答疑、單元測驗、期中考試、期末考試，通過平時的練習、操作積累大量數據，在教學過程中與數據平臺深度融合，從理論難點、實訓難點和學生個性化等三個維度進行分析，做到實時掌握學情，幫助教師定位知識點短板，從而實現課程信息化建設，提升中職電子類專業課教學質量。

一、 基于大數據的中職理論和實訓教學平臺設計和開發

1.平臺三大模塊

第一，中職課程的難點和易錯點研究模塊：根據平臺中的大量數據，分析出電子類中職專業課每個章節知識點的難點和易錯點，教師可針對性施教。

第二，中職實訓項目故障點、難點研究模塊：隨堂實訓記錄，通過對每個環節所花費時間和準確率統計，分析出電子類中職專業課在實操中每個環節的易錯點和故障點，一方面提升教師的實操經驗;另一方面幫助學生少走彎路。

第三，學生個性化研究模塊：以某位學生為例，通過對其在平臺中各種練習、答疑、測驗等分析其知識短板及不足，建立起一套針對學生個體的知識掌握評價體系，以方便教師針對個人可以做到個性化教學，有的放矢，查漏補缺。

2.平臺的開發

（1）開發環境搭建。平臺選用C語言進行編程，采用Visual Studio 2017完成框架搭建和程序代碼編寫和調試，數據庫選用SQL Server 2008R2。

（2）操作流程實現。本平臺流程：第一，中職理論知識測試;第二，中職實訓項目測試;第三，學生個性化分析。

二、大數據學生評價系統模型構建和系統引擎

1.數據聚類方法和理論基礎

基于大數據學生評價系統的一個重要特征是，可以根據大量的理論測試、實訓操作來分析學生的知識掌握程度，形成評價體系，并推送提高舉措。常規的評價通常是以期末考試的考試結果為依據，不僅時效性差，而且偶然性強，而基于大數據的聚類方式來評價學生的知識掌握情況，由于數據量大且評價不受形式限制，所以評價更精準、更實時。

聚類分析（clustering）已經成為數據挖掘研究領域中一個非常活躍的研究方法，聚類分析就是為了根據某些維度的數據收集達到分類的目的。

常見的聚類分析方法有：分割聚類、分層聚類、網格聚類和機器學習聚類等，為提高效率，本文使用的方法為基于機器學習的SVM支持向量分類機聚類分析。

2.基于SVM支持向量分類機的評價系統

支持向量機是從線性可分情況下的最優分類面算法原理發展而來， Vapnik等人根據統計理論提出了支持向量機學習方法。本課題提出了一種基于SVM支持向量機的學生評價方法，支持向量機可根據小樣本的模型進行聚類分析，通過調整中核參數γ、懲罰系數C 和不敏感損失函數ε等對評價系統進行建模，擬合出高準確性的模型，且泛化能力較強。根據課題研究、討論結果，相關函數目標配置如下。

第一，評價標準：本課題評價對象為某門課程的掌握能力，根據常規的評價標準，我們認為掌握能力分為：優秀、良好、及格、不及格四個等級。

第二，影響因素分析：對于某門課程綜合評價來說，該門課程中所屬的每項知識點均可作為評價指標要素，如某課程有關聯課程、延展課程等相關情況，其他相關課程也需作為評價指標要素。

第三，預測擬合說明：以物聯網導論課程為例，本課題將學生的期末考試成績和平臺預測成績分別作為實際評價和預測評價兩個組，其中，學生的該課程下屬章節、該課程關聯課程、延展課程作為影響輸入因素，期末成績作為實際評價標準組，平臺評測成績作為預測組，通過兩者結果對比來評價平臺評測水平。

三、應用大數據平臺和學生評價體系教學效果分析

取“物聯網概論”“RFID與物聯網應用”“傳感器與無線傳感器網絡”“物聯網智能設備與嵌入式技術”“物聯網與互聯網”“移動通信技術”“定位技術”“物聯網數據處理技術”“物聯網信息安全技術”九章測試分別作為X1-X9九項影響因素，Y1為基于支持向量分類機的大數據平臺測評成績，Y2為實際期末考試成績，11、10、01、00分別代表優秀、良好、及格、不及格四個等級。

四、小結和展望

大數據時代對中職電子類教育有著深層次的影響：第一，教學資源更豐富。大數據的特點便是大量、高速、多樣、價值化，教師掌握的資源也將更加豐富;第二，教學理念的更新。隨著工業4.0的推進，大數據+制造是今后發展的方向，如何打破常規、突破現有教學理念值得深入思考;第三，教師教學能力急需提升。大數據的發展，將會進一步釋放傳統教師的授課方式，與之對應的，教師的教學能力也急需得到提升。

根據上述影響，需做好以下應對：第一，教學資源需整合。橫向需從多渠道進行資源收集和整理，包含且不局限于課內、課外、校內、校外、教師、學生等維度，縱向需從多階段進行搜集，包含往屆、應屆、上學期、本學期等維度。第二，教學方式需變革。教師需在大數據環境下更了解實際生產需要，加深產學融合，使大數據真正融入到實際生產生活中;學生在大數據環境下加強自主學習能力，在大數據環境下，有效甄別知識的有用性。第三，教學能力需提高。大數據時代是一個充斥著信息、工具的時代，如何更有效地使用信息化工具，如何從這些海量的資源中汲取有效信息，如何對學生因材施教、采取不同教學方法，成了每位教師的必修課。

大數據時代充滿機遇和挑戰，中職學校電子類專業需要結合自身課程“理實”一體的特點，整合各類教學資源，利用大數據加深產學融合，提高教師自身素養，為當地電子產業發展輸送優秀人才。

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（作者單位：嘉興技師學院）