大數據分析與挖掘技術在高校學生線上學習中的應用

【摘要】 ? ?伴隨著現代化信息技術在教學中的應用逐漸成熟，各大高校都將信息化教學設備應用到學生教育中，積極推行以線上學習為首的互聯網教學模式，互聯網模式實踐教學效果如何，可以通過大數據分析精確得出高校學生的整體學習效率，提升教師對于全體學生學習效率與學習質量的掌握，使教師可以有針對性地制定教學計劃與學生改進教學策略。基于此，本文深度分析大數據分析與挖掘技術在高等院校學生線上教學中的應用背景以及應用策略，供廣大高校教育工作者參考。

【關鍵詞】 ? ?線上學習 ? ?大數據分析 ? ?挖掘技術分析 ? ?應用研究 ? ?高校學生教育

引言：

目前，伴隨著現代化信息技術在教育界不斷應用發展，各大高等院校都引進了線上教學設備，開設了專業的線上教學課程，高校教師的教學模式與學生的學習方式同時發生了巨大變化。線上學習模式由教師主導的傳統課堂教學逐步轉化為學生主導自主學習課堂。

一、大數據分析與挖掘技術在高等院校學生線上學習中的應用背景

事實上，大學時期的學生已經具備一定的自主觀念，除了必要的自主學習能力與自主學習欲望以外，大學生還具備其他學段學生無法媲美的學習經驗，這些都為開展高校學生線上學習奠定了堅實的基礎。線上教學模式充分發揮了高校學生的自主學習意能力與自主學習欲望，同時也會對高校學生良好習慣養成及素質培養起到重要作用[1]。為保證高校學生線上學習效率，專業教師需要為學生帶來豐富且優質的線上教學資源，其中包括線上教學課件、線上教學視頻、線上教學課件以及線上檢測習題以及自主復習計劃與自主預習計劃等等。

線上教學模式主要依靠互聯網技術與信息化設備在教學平臺中由高校學生完成教學視頻觀看，對自主學習與直播教學中遇到的難解問題可以通過線上討論、線上答疑的方式解決，對全體學生線上學習情況可通過課后作業完成情況以及隨堂在線測試、對學生提問等方式開展分析[2]。

大數據分析可以幫助教師找出本堂課線上課程教學效率與教學質量如何、學生自主學習狀態如何、影響線上教學效率的負面因素有哪些、正面因素有哪些，這些由實踐線上教學得來的數據，可以使教師提升對全體學生參與線上教學模式的掌握。使專業課程教師更加精準地開展線上教學計劃、實施線上教學流程、課后教學評價以及課后教學反思等環節。

除此之外。數據挖掘是指從大批量的數據、不完整的數據、有噪聲的數據、模糊不清的數據、隨機抽查數據中，提取出深埋其中的、不為人知的高效且優質數據的獲取模式。數據挖掘技術中蘊含了智能學習技術、大數據技術、現代工程技術以及數據提取技術等。當大量線上教學模式使更多學生開展線上學習時，就會在學生學習過程中產生大量的數據信息，這些數據中在線學習時長、學生瀏覽明細、學生練習情況、學生所學階段、師生互動情況、學生課后復習情況、學生隨堂測試情況以及線上考核結果等。

通過大數據分析與挖掘技術可以對全體學生線上學習一舉一動進行監控與管理，通過挖掘技術中可視化技術與挖掘結果，可以使教師牢牢掌控學生線上學習流程，找出其中影響線上教學效率的正面因素與負面因素。使教師更加準確地引導學生展開線上學習，為更好地開展教學計劃提供助力，進而提升高校教師的線上教學效率[3]。

二、大數據分析與挖掘技術在高等院校線上教學中的實踐應用分析

2.1挖掘技術與分析技術提升高校學生線上學習效率

高校學生在線學習過程中會留下大量數據，首先是高校學生在通過教學平臺開展學習時留下主要特征，將全體學生的線上操作特征通過挖掘技術與分析技術以數據的形式呈現出來，找出高校學生整體學習規律，分析出其中對提升高校學生成績的有益因素，從而針對性地對指導學生進行專業學習。

高校學生進行線上學習，需要登錄個人賬戶后才可以開展學習，學習方式主要以觀看教學視頻為主，由于不同學生自主學習的能力、興趣、自律性皆有所不同，學生登錄時間、登錄頻次不同、觀看時長、觀看視頻暫停次數、觀看視頻的中斷頻次也會有所差異。在此情況下，可以通過互聯網學習后臺取得學生的學習時長以及登錄頻次、登錄時間等數據，根據學生的實際學習成績，研究學生登錄時間與學習時間是否滿足線上教學的需要;分析整個學期中學生學習的高峰期、每天學生學習高峰期，分別以個體角度與群體角度分析影響學生學習的各種因素;并且將學生主體與分析結果的課表匹配，分析學生在開展線上學習過程中，是否存在惡意刷課等違規行為。

高校學生在開展線上自主學習過程中，往往會遇到各種各樣問題，解決問題可以通過教師線上答疑、學習小組在線討論等方式，前者可以為學生帶來更加專業的講解，后者可以激發學生自主學習意識，因此在開展線上學習時，高校教師通常會將這兩種方式同時提供給學生，讓學生根據不同的情況自行選擇。

通過后臺數據信息提取可以找出多數學生經常探討或者提問的問題以及具體的解決方法，記錄下不同階段的學生提問問題，這階段學生的學習成績如何，通過數據分析與數據挖掘，確定提問同一類型問題的學生成績是否處于同一個層次，從而得出提出問題與學習成績之間是否具有必然聯系;在學習與論壇過程中，有哪部分是愛發帖提問的學生，哪部分是愛回帖回答問題的學生，這兩部分的學生的學習成績如何，并且對此類學生的長遠發展進行關注[4]。

高校學生在開展線上學習課程時，尤其是學生自主學習這部分課程，學生在進行學習時，會對部分知識點十分感興趣，但是對某種特征或者某種類型的知識點，學生就很難提起興趣。這種現象在教師提供的教學資源中同樣存在，由于學生的興趣愛好興趣點不同，一定會在教學資源的某些部分十分感興趣，而某些資源卻提不起興趣與學習欲望。為此，可通過數據分析以及挖掘技術精確找出同一門課程中哪種類型知識點備受學生喜愛、有助于激發學生自主學習興趣，反之，對多數學生沒有興趣的知識點進行分析，找出學生不感興趣的原因以及相應的解決措施[5]。

除此之外，教師在制作教學資源時融入音頻、動態圖像、模擬仿真以及動畫設計等元素，此類可視化資源的設計色彩、設計布局、頁面格式以及視覺沖擊等因素，同樣也會是影響到高校學生學習對教學資源產生興趣元素之一，可通過挖掘技術分析出線上教學中哪些教學資源更受學生青睞與歡迎，在后期融入教學資源時，高校教師就可以根據多數學生的興趣點制作專業教學資源，進而選用學生更為喜愛線上學習的方式，達到提升學生線上自主學習效率的目的[6]。

2.2挖掘技術與分析技術提升高校教師線上教學效率

高校教師利用在線教學平臺開展教學時，同樣也會有留下信息數據在平臺記錄中，其中包括問題答疑記錄、教學資源部署以及課后作業留置等，在對全體學生學習效率進行分析與挖掘問題的同時，對高校教師線上行為的開展分析同樣重要。可以通過對教師線上行為展開分析，找出其中影響線上教學質量的部分重要因素，提升教師對線上教學環節與教學內容的精準把控，方便教師對教學模式進行改進與優化，從而提升學生整體的學習效率[7]。

分析教師線上教學行為對學生的影響程度。在整體線上教學過程中，教師需要起到幕后方案策劃、具體實施方略、合理資源調配、線上學習監控、專業授課答疑、組織線上談論、知識點分類指導、線上教學經驗總結以及優化線上教學模式等作用。

在具體線上教學實踐過程中，后臺中同樣可以記錄專業教師進入線上課程數量、發表專業課程通知數量、添加的教學計劃數量、開展隨堂測試次數、添加教學視頻次數、布置課后作業次數、論壇版塊回復次數、欣賞批改學生作業次數等一系列信息，對此類信息進行分析與挖掘，分析教師教學行為對學習者線上成績的影響。

高校教師開展線上學習平臺進行教學，不僅可以提升學生的自主學習能力，而且也可以顯著提升高校教師自身的教學水平。

三、結束語

總而言之，大數據分析與挖掘技術與高等院校學生線上學習十分契合，二者之間有諸多互通之處。高校教師可以通過挖掘技術與分析技術提升高校學生線上學習效率、挖掘技術與分析技術提升高校教師線上教學效率等方式開展高校學生線上教學任務，為高校學生核心素養教育、綜合素質發展奠定堅實、穩固的基礎。

參考文獻

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黃偉增，1982.2，男，漢族，廣東省河源市，碩士，講師、實驗師，研究方向：計算機軟件開發。

基金項目：

廣州科技貿易職業學院2020年疫情防控期間提升治理能力綜合項目“基于大數據的高職院校線上課堂教學管理模式的改革與創新---以廣州科技貿易職業學院為例”，項目編號：JG2020008

廣州市高等學校第十批教育教學改革項目“基于微信小程序的教學質量監控與評價系統的設計與開發--以廣州科技貿易職業學院教學質量監控工作為例”，項目編號：2019JG218