線上教學學生學習行為與成效的大數據分析研究

鐘亞妹

摘 要：通過利用大數據對學生學習行為進行數據分類，實現線上數據構成學生學習行為教育以及線下數據與互聯網平臺的搭建，從而在教育教學中給老師的教學評價與教學指導提供足夠的依據，通過對學生學習行為和學習成效進行分析，有利于為后續課程的持續改進找準方向，實現教育教學質量的提升。

關鍵詞：線上教學;學生學習行為;大數據分析

0? ? 引言

隨著大數據時代的來臨，當今社會發展中，各行各業對大數據的需求越來越多，同樣在教育教學中，依托網絡進行線上教學可以逐步實現對學生學習情況的數據采集和分析，通過大數據，及時掌握和了解學生學習行為，并逐步擴大到教育者以及研究者的視野中，并隨著教育信息化的不斷進步，實現對學生學習過程、結果等數據的分析，這也是當今教育教學發展的大勢所趨。

1? ? 基于線上教育大數據的學習行為分析研究現狀

在線上教育中，由于對學習資源的使用效率比較低，因此各個企業在資源管理方面顯得比較孤立，同時資源缺乏共享，使得員工的學習資源受到了限制。目前我國在線學習系統通常是面向內部的，在滿足單位內學生的學習需求時，會隨著學習資源數據的擴大，給系統容量提出了更高的要求[1]。而在促進大數據教育領域的應用中，想要實現信息技術與教育教學的融合，對信息的采集過程中根據教育需要發展可創造性巨大潛在價值的數據整合。學生學習行為分析作為當今學習分析領域中的一項重要研究內容，具有十分重要的研究價值，在對教育大數據的獲取、存儲、管理和分析過程中構建學生學習行為模型，從而實現對未來學習的預測。

2? ? 線上教學使用大數據的學習行為分析價值

2.1? 對教師導學的作用

通常在對學生學習行為的大數據分析中，對教師導學所起的作用主要體現在兩個方面，首先是在傳統的教學過程中，由于經常發生一名老師擔任兩門或者兩門以上的教學課程，使得老師規模和班級規模比例有出入。而這種情況下，老師根本無法了解每一位學生的學習情況，更談不上對學生進行指導，所以通過線上學習分析技術，在大量數據中提取有效的數據信息，就可以對教師的管理部門、學習等相關利益進行干預和支持，從而促進優化學習效果和環境。老師使用互聯網信息技術，在課堂教學中，根據線上提供的數據信息可以針對性的對學生進行教學，使課堂教學的效率得到提高。

2.2? 對教師評學的作用

對教育大數據的學習行為進行分析，可以改變老師的評學范圍和評學方式，但由于傳統的學習評價主要采取的是考試和作業的方式評價學生的學習情況，所以對教育大數據進行評價，可以將傳統的單一結果評價進行延伸，從而可以推測出學生的學習興趣和學習動機，有利于對評價的結果進行關注[2]。以往的教學中，對學生學習成績的評價主要根據考試成績決定，這種方法是借用群體橫向的比較，但會忽視學生的縱向比較，因此可以通過收集、整理學生的學習過程和學習結果的行為數據，實現對學生數據庫的建立，在充分發揮評價發展功能后，利用大數據可以解決傳統評價中的問題，實現學生個性化的實施教育。

3? ? 線上教學使用大數據分析方法和步驟

3.1? 線上教學平臺學生行為的數據分析

在線上學習平臺中收集學生學習行為的數據，并將這些數據存儲到數據庫中，有利于對數據的挖掘。同時對學生進行聚類分析，可以規劃出學生的學習類型，從而根據不同學生實現不同的分類，有助于老師及時了解學生的整體學習情況，然后根據不同學生學習類型選擇不同教學方法。

3.2? 線上教學平臺對學生學習的數據采集

為了更加真實有效地獲得線上教學平臺對學生學習數據的采集，可以在平臺上開設教學課程對學生的學習行為進行數據采集。通過學生課程訪問的情況、視頻觀看情況以及作業完成情況這幾個方面數據的收集，可以有效地避免出現數據的偏差，同時用自然語言處理技術對原始數據進行處理，有利于以后對數據的分析。

3.3? 線上教學平臺對數據與學習成效的分析

根據線上教學平臺的行為數據分析學習成效的過程中，通過大數據技術分析出學生在以往的課程學習中的出勤、任務完成等情況，并歸納出學習整體的學習成效和存在的問題。而對線上平臺數據記錄中學生在課程方面的訪問情況、討論情況等進行關聯分析，可以提高老師的教學方法、策略和知識點的推送，通過調整并完善學習中的不足之處，從而改正學生學習中存在的缺點。

3.4? 對線上學習模型的構建

在個性化推薦系統的定義中，推薦系統有3個重要的模塊，分別是用戶興趣模塊、推薦算法模塊以及推薦對象模塊。在用戶興趣模塊的推薦中，可以建立興趣模型，推薦對象模塊可以對資源進行描述，而推薦算法模塊則是通過構建合適的個性化推薦技術將資源推薦給用戶，在這個過程中，推薦系統會將資源的信息特點推送給指定感興趣的用戶。

3.5? 線上教學平臺對學生行為數據分析結果的可視化

在線上教學平臺中進行數據可視化的優點就是動作更快，利用圖表總結復雜的數據，可以確保對關系的理解。同時可視化的另外一個優點是具有建設性的意見和成果，通過大數據可視化工具能夠使用簡單的圖形傳遞復雜的信息，讀者能夠直觀的理解數據源信息和行為結果之間的關聯，最終將分析成果反饋給老師和學生，有效地提高了教學水平。

4? ? 線上教學學生學習行為分析極其應用

4.1? 對數據的采集、處理和分析

在對學生學習行為的數據采集中，隨著信息技術的不斷發展，學生的學習不僅局限于課堂教學，同時可以通過一些網絡平臺的輔助學習，對學生在課堂上的各項數據進行收集并上傳到網絡平臺上[3]。由于在線學習平臺包括基于課程的學生在線學習登錄次數、時常、資源下載次數、互動討論等數據，因此在對學生學習行為數據的分析與處理中，就需要整合和儲存數據，通過對數據進行統一的編碼，可以使學生按照一定的標準將數據歸納為學習方式，有利于使學生學習行為和各類數據得以保存。在對數據進行分析和利用中新建一定的數據模型，通過探究多個行為數據變量之間的關系，能夠將數據呈現出來，然而對于較為復雜的學習行為數據，因為缺乏有關的先驗知識，就需要研發出更加立體化和全息高維的數據挖掘方法和技術。

4.2? 在評學和導學中的應用

首先，在信息技術的利用過程中，為了高效地獲取學生的學習行為，可以通過線上和線下的學習行為進行可視化分析，能夠將學生的學習過程、學習行為以及學習結果利用圖表的形式簡單直觀地呈現出來，不但省時省力，而且科學高效，有利于老師更好的教學和調控教學，最終提升教育教學質量。其次，在教育大數據的過程考察中，根據學生的多樣化學習行為將其轉化為可量化的數據信息，依托教學技術手段中的教育大數據對學生的行為進行縱向與橫向的評價，使其發揮出發展性的功能。最后，在評價中診斷功能的導向性，老師可以利用學生行為數據結果，及時發現學生學習過程中容易出現的問題，并對學生存在的問題進行干預和調整，可實現精準指導的目的。

4.3? 合理布置課程任務

在對學生布置課程任務的過程中，要根據學生學習層次不同進行分組，同時完善題庫中的建設信息，并根據題目的難易程度進行任務布置。為了更好地讓學生掌握知識，還可以將學生分成不同小組，從而能夠滿足不同層次學生的學習需求。在整個教學過程中，老師要實時把握學生的學習進度，隨著在線課程的推進，對每個學生的學習情況做出大數據可視化圖表，然后通過不同的圖表可以展示出學生在不同階段的學習情況。當學生在學習中遇到問題或者受到其他因素的干擾時，老師可以在線督促學生通過觀看視頻的方式認真答題，從而實現自我的調整。

4.4? 及時進行數據收集和分析

在教學中，針對不同學生的學習情況，老師能隨著課程的深入而有張有弛的布置課程任務，必要的時候，還可以讓輔導員督促學生，有利于充分調動學生的學習積極性和持續性[4]。在對學生學習大數據的收集和分析時，可以對課程進行大數據整體分析，如果有平行班級授課，還可以進行橫向關聯分析，通過數據分析和可視化，從而提出建設性意見，以便后期課程繼續開設時調整課程計劃安排，使更多的學生取得優異的學習成績。

5? ? 結語

在線上教學學生學習行為大數據的構建分析研究中，針對當前大數據下線上學習系統資源推薦算法存在的問題提出了融合深度學習的概率推薦模型，從而為課程推薦引擎的設計提供了必要的數據參考基礎，在這個過程中，將學生個性化推薦技術應用到線上學習系統中，不但可以滿足人們在網絡學習中個性化資源的需求，還能在推薦算法方面結合學習資源特征進行學習，實現了線上學習系統更加自動化的特點。

[參考文獻]

[1]段超，林麗，黃家才，等.基于大數據的大學生學習行為分析與研究[J].湖北理工學院學報，2019（1）：27-30，35.

[2]秦曉安，王睿，程鴻芳.線上教學學生學習行為與成效的大數據分析研究[J].安徽商貿職業技術學院學報（社會科學版），2020（3）：68-71.

[3]張興科.大數據分析與挖掘技術在高校學生線上學習中的應用研究[J].現代職業教育，2020（1）：146-147.

[4]陳蘭嵐，宋海虹.基于MOOC數據挖掘的學習行為和學習成效分析[J].教育教學論壇，2019（21）：50-51.

（編輯 何 琳）

Big Data analysis of online teaching students learning behavior and effectiveness

Zhong Yamei

（Guangzhou Nanyang Polytechnic College， Guangzhou 510000， China）

Abstract：By using Big Data to classify students learning behavior， online data can be used to form students learning behavior education， and offline data and Internet platform can be built， so as to provide enough basis for teachers teaching evaluation and guidance in education and teaching， through the analysis of students learning behavior and learning effect， it is helpful to find the right direction for the continuous improvement of the follow-up courses， to improve the quality of education and teaching.

Key words：online teaching; students learning behavior; Big Data analysis