教育大數據背景下智慧學習系統模型的構建研究

李國峰

(滁州學院教育科學學院，安徽 滁州 239000)

伴隨著經濟實力的逐步提升，我國在互聯網科技方面取得了卓越的成績，社會基本實現網絡全覆蓋，國家發展正式步入互聯網時代。在互聯網技術背景下，信息傳遞、交互以及共享變得更為便捷，數據量呈現指數增長趨勢，大數據概念應運而生。由于大數據有著遠超于典型數據庫能夠把控的數據規模，具有大量、高速、多樣、低價值密度以及真實性五個特點，蘊含著深厚的可挖掘價值，因此各大領域的發展愈發依賴整合、分析與開發大數據資源。而隨著大數據在金融、醫療等行業中的廣泛應用，教育領域也逐步與大數據進行融合，現階段主要運用于在線決策、學習分析等方面。教育行業與大數據產業進行結合主要依賴于教育大數據資源，其主要來源于學生日常管理系統、在線教育平臺等，特指日常教育活動中學習者的行為數據。隨著教育大數據應用的逐步深入，智慧學習成為信息化教育時代的必然產物。智慧學習可依托信息技術分析學習者的學習行為、方式以及結果等方面，進而使學習者以自我為中心開展個性化學習。由于智慧學習依托于互聯網等高新科技，因此在教育大數據背景下構建合理的系統模型成為亟需研究的問題。

一、教育大數據背景下智慧學習系統的現實價值

智慧學習系統的構建依托于信息化技術設備，其以學生為主體，能夠提供類似學習過程追蹤、學習行為分析以及學習路徑挖掘等功能，從而達成強化課程設計、優化學習內容、合理評估成績等目標。而教育大數據能夠為智慧學習系統提供基礎數據支撐，使其本質功能得到質的保障。因此，在教育大數據背景下構建智慧學習系統具有以下現實價值。

(一)優化專業學科知識結構，強化課程設置系統性

現階段高等教育主要以專業教育為主，學生需選取某學科作為學習對象，通過系統、科學、持續地學習專業知識實現教育目標，從而為社會發展提供專業性人才。在專業教育背景下，學科知識架構的優劣程度是決定人才培養質量的關鍵，只有建立適應社會發展需求的教學課程體系才能促使大學生必需專業能力的養成。在傳統高等教育體系中，各專業學科知識的架構搭建與課程設置均由本學院或系教研室決定，即相關教師根據專業教育文件、學科特色以及社會發展需求等方面進行設置，具有穩定性、長期性等特點。然而，由于時代發展速度較快，社會對專業能力要求變化較大，傳統的學科知識架構及課程安排難以適應社會發展，從而導致大學生培養質量下降。而在教育大數據背景下，各院校專業學科設置能夠得到匯總，社會對專業能力的需求數據能夠及時上傳，智慧學習系統則可通過定量或定性分析，從上述海量教育數據中獲取各院校專業的教學重點，并深度發掘社會需求最為根本的能力特征，從而為高校優化專業學科知識結構提供科學參考，使院校不斷調整專業課程設置，為大學生提供更具科學性、系統性的專業學習教育。

(二)統籌規劃高校教學資源，提升高等教育科學性

高校作為國家開展高等教育的基礎平臺，承擔著為中國特色社會主義建設培養高質量人才的重任。為保障高等教育人才培養質量，各高校在教學資源配備方面均有著充足的保障，不僅擁有各專業學科頂尖的教師團隊，還建設有圖書館、實驗室以及實踐中心等多元化學習設施，從而為大學生提供多樣的學習途徑。充分利用高校的學習資源，師生們可以根據專業需求以及個人興趣，探索各學科領域知識內容，從而滿足高校師生多元知識學習的需求。然而，由于各類教學資源通常由不同組織機構負責，使得高校教學資源利用效率并未達到最優，教師與學生也無法及時獲取自身所需的教學資源，這會使得教師無法開展自身所需的教學內容，學生的學習也處于被動姿態，進而導致師生的積極性與主動性降低。而在教育大數據背景下，智慧學習系統通過與教務系統、圖書館系統以及各院系教育平臺等進行連接，能夠有效地將各部門教學資源進行整合，進而實現高校教學資源的統籌規劃，促使資源利用的便捷與高效，即教師能夠及時獲取所需教學設備、軟件等教學資源，學生能快速得到更有價值的學習資源，高等教育整體科學性會得到提升。

(三)探索大學生特征差異，提高知識內容針對性

當代大學生成長于開放的互聯網時代，從小就能夠接觸到多元的網絡信息，極易受到各種思潮影響，這使得大學生群體在思維方面更為發散，在性格方面更為多樣。而多元化的學生特征所呈現出的學習習慣、學習方式以及行為偏好等方面的差異性更為明顯。在現階段教育體系下，教育領域愈發重視學習者個體，即更加強調根據學生個人性格、興趣愛好、行為方式等獨有特征開展針對性的教育活動，從而有效激發學生的主觀能動性，達到智慧學習目標。而在傳統高等教育環境下，大學生接受的專業教育通常是一致的，包括其培養方案與具體學習途徑，因此不同類型學生無法發揮個體特色，不能達到理想的學習效果。而在教育大數據背景下，智慧學習系統能夠通過分析學生的學習時間、學習地點、設備運用以及書籍閱覽情況等學習軌跡，從而得出學生在學習行為上的偏好，促使學校、教師以及學生自身深度認知學生個體情況及差異。同時，智慧學習系統能夠根據上述數據結果為大學生提供符合個人行為特征的學習方案以及學習內容，并能在學生持續學習過程中根據新獲取的數據進行不斷改進，促使學生應用針對性的最優方案進行學習。

(四)合理評估學生學習水平，加強成績考核適宜性

成績考核是反映學生學習現狀及知識掌握程度的常用方法，其主要目的是幫助教師了解學生現狀，學生也能通過考核明確自身知識掌握情況，進而促使院校與學生從問題出發強化教學及學習質量。現階段高校通常采用統一化考核標準對學生學習情況進行評估，雖然能在一定程度上反映院校學生的學習現狀，但由于不同專業、不同類型學生所呈現的學習行為、學習習慣以及固有知識水平具有明顯差異，這使得缺乏針對性的成績考核機制難以給予學生個體準確的評估結果。而在教育大數據背景下，智慧學習系統能夠通過跟蹤學生日常學習數據，分析出學習者的學習效率、學習習慣等特征，并對此進行深度分析，得出學生知識結構與學習水平，進而根據學生個體特點為其擬定專門的學習方案與路徑。在此基礎上，智慧學習系統能夠根據既定目標對學生學習效果進行評價，從定量角度客觀評估學生作業完成情況、分數提高比例等內容；從定性角度分析學生學習態度、教師評價等主觀內容，從而得出適宜不同學生情況的成績考核機制，進而幫助學生清楚認識自身學習現狀，并從數據反饋中制定更為優化的學習方案。

二、教育大數據背景下智慧學習系統模型構建的原則要點

由于智慧學習的實現要依托于信息數據資源、互聯網平臺以及計算機科技等多領域技術，其系統模型的構建必須科學、系統、有效，才能夠發揮智慧學習的應有價值。因此，在教育大數據背景下進行智慧學習系統模型的構建，不僅要注重數據挖掘與開發等任務，還要保障系統的可靠性、便捷性與延伸性，才能緊跟時代發展腳步，為師生兩端提供便利，并持續為學生提供安全的智慧學習服務。

(一)系統模型要科學合理，充分連接教務系統

在教育大數據視角下進行業務設計，數據是智慧學習發揮功效的根本，充足的數據來源是確保智慧學習系統科學合理的根本要求，因此高校在進行系統模型搭建時必須要保障數據來源。受到互聯網技術發展的影響，國內諸多高校均已建成校園網絡服務平臺，以網絡教務系統為基礎，為大學生提供選課、網絡教學、成績評估以及資源查詢等教育服務，教務系統已然成為教師與學生不可或缺的學習工具，同時也是學習數據的主要來源地。此外，通過編程語言能夠從網絡中爬取出大量學習者數據，但此類數據較為分散，且缺乏針對性與安全性，會增加智慧學習系統發掘數據價值的難度，但其仍能夠為系統模型補足大量數據資源。為使智慧學習系統更加科學合理，在教育大數據背景下進行模型構建時，高校應當注重調用與發掘各類學習數據資源，保障數據資源的價值性與系統性。具體而言，高校在構建系統模型時要注重數據的獲取渠道，不僅要與教務系統進行連接以獲取穩定的內部數據，還需布設外部端口以及時接納各類外部數據，同時還要兼顧數據導入功能，從而全范圍地保障教育數據的融合。

(二)系統操作要簡單明了，便于師生兩端使用

學習與教育是密切相關的兩件事，兩者對應的主體分別是學生與教師，這也是高等教育的兩大核心部分。因此智慧學習系統不僅要面向學生群體，幫助學生優化學習方案，同時也要為教師群體提供服務，促使教師更好地開展教育工作。在智慧學習系統中，教師能夠對自主學習的大學生提供教學服務，即根據系統得出的學生綜合信息為其推送優質教學資源，并及時準備習題為學生提供測試，幫助學生認知自身學習現狀。然而，由于教師與學生成長時代不同，對于網絡軟件及新興技術的了解程度有所差異，部分教師存在無法及時跟進時代變化，難以掌握相對復雜的操作系統等現象，從而導致學習系統不能發揮其理想作用。因此，高校在教育大數據背景下進行智慧學習系統模型構建時，必須注重操作便捷這一原則要求，要使智慧學習便于師生兩端操作，進而減少操作系統帶來的時間消耗。同時，系統模型設計要注重師生兩個客戶端的有效互動，促使學生端作業提交等模塊與教師端作業批改等模塊間的相互銜接，從而為師生提供相互依賴、互相促進的智慧學習生態環境。

(三)系統平臺要拓展延伸，滿足時代變化需求

隨著科學技術的發展與經濟水平的提高，社會發展速度加快，系統技術與學習需求更迭頻次不斷提高。為使智慧學習系統與時俱進地為大學生提供服務，高校在教育大數據背景下進行模型構建必須要遵循平臺可拓展延伸這一原則要求，充分跟進時代變化，做到動態更新與持續服務。系統模型的可拓展性可從縱向分層與橫向擴張兩方面構建。一方面，縱向分層設計方式能夠為新興技術提供融入渠道，并且能夠保障整體系統運行不受局限，動態更新智慧學習系統。時代發展是一項長期持續的過程，社會狀況、科學技術以及學習需求都會隨著時代發生改變，智慧學習系統也需要根據時代變化不斷融入新興技術，與其他系統進行連接，而縱向分層設計能夠在保障原有服務基礎上實現動態更新的要求，這是智慧學習系統模型構建的必要原則。另一方面，橫向擴張構建思維能夠滿足功能業務的拓展需求，可以便捷地提供應用模塊。由于高校信息化教育仍處于起步階段，其在功能開發與教育需求方面仍有諸多改進之處，伴隨著智慧學習系統的使用，會不斷開發新的業務與功能需求。同時，由于教育大數據內在價值存在挖掘難度大、變化多等特點，智慧學習功能需求會逐步增多，而模型構建遵循橫向擴張思路能極大程度解決功能需求變化的問題，從而持續滿足應用需要。

(四)系統設計要穩定可靠，保障高校網絡安全

網絡環境具有較強的開放性，所有用戶均能通過互聯網獲取自己所需要的信息，但伴隨便捷而來的還有黑客攻擊、信息泄露、計算機病毒等問題，因此安全可靠成為所有互聯網系統平臺要具備的基礎特征。智慧學習平臺主要面向高校大學生、教職工等在校群體，系統在校園用戶注冊時會獲取用戶身份信息，這就涉及到個體隱私等內容，若不能保障系統可靠性，則會造成師生個人信息泄露等網絡安全問題。同時，學習系統在面向多個用戶時要確保各功能能夠協同運作，此時則需要模式搭建穩定可靠，保證不同用戶權限分明，進而避免出現因權限沖突引發的網絡安全漏洞。此外，智慧學習系統會從日常學習數據中發掘學生的學習習慣、興趣愛好等，這些信息內容能夠反映出學生個體特征，具有極強的應用價值，而部分不法分子可能會通過獲取此類數據對學生群體進行詐騙，給學生帶來安全隱患。因而，在教育大數據背景下進行智慧學習系統模型構建時必須遵循系統設計穩定可靠的原則，根據用戶類型設置安全防護，避免系統受到黑客或病毒的攻擊，并對數據信息進行加密，從而確保師生數據信息不被泄露，有效地保障高校網絡安全。

三、教育大數據背景下智慧學習系統模型構建的實現

為促使智慧學習發揮其優化學科知識架構、統籌規劃教學資源、探索學生差異性等現實價值，在教育大數據背景下構建智慧學習系統模型時要嚴格遵循科學合理、穩定可靠、簡便明了等原則性要求，具體可從框架規劃、開發測試、規范搭建以及教學需求四方面實現模型構建，從而保障系統模型科學有效、功能齊全，并能準確地達到智慧學習目標。

(一)合理規劃系統模型框架，保障智慧學習功能齊全

規劃工作是一切活動開展的重要前提，科學合理的規劃設計能夠保障工作有序進行。在教育大數據背景下，高校在進行智慧學習系統模型搭建時，首要完成的工作應當是規劃系統模型框架，確保智慧學習系統體系完整、功能齊全。具體而言，在進行系統模型構建時要確保總體框架的完整性，主要包含網絡層、應用層、物理層、用戶層、邏輯層、虛擬資源層以及展現層等幾方面，確保各層架構發揮其自身功能。其中網絡層主要實現網絡連接功能；應用層則是為教師、學生等群體提供智慧學習應用服務；邏輯層則是智慧學習系統的核心層，承擔著資源管理與功能服務的重任；物理層則是實現計算機等硬件設備的聯接，此外為充分發揮教育大數據資源價值，系統模型框架可以在物理層融入Hadoop平臺，實現大數據挖掘與處理等工作；虛擬資源層則是位于物理層與邏輯層之間，主要由網絡資源池、存儲資源池、數據資源池、計算資源池等幾部分，是保障系統資源的關鍵；用戶層是為系統使用者提供接入平臺；展現層則位于應用層上，是將智慧學習系統可視化的關鍵，能夠為用戶提供各種展示端口，唯有實現上述模型各框架功能，才能保障智慧學習系統功能齊全。

(二)有序安排平臺開發測試，確保系統模型科學有效

開發與測試是實現系統功能的重要保障，能夠確保智慧學習系統在付諸實踐時科學有效。因此，在教育大數據背景下進行智慧學習系統模型構建時，高校要有序安排平臺開發與測試工作，從而保障各項功能的科學性與有效性。首先，要明確系統模型的構建開發任務。智慧學習系統模型功能的實現均是基于教育大數據的挖掘與共享，因此高校在進行開發工作時，要注重引進大數據專業人才，通過發揮其數據梳理及編程技能，使系統模型構建時的教育數據資源能夠得到有效地利用。此外，在開發系統時要采用多層次的運作模式實現不同功能，而各種功能在運用過程中會被反復操作，這就要求開發者使用組件來實現模塊的重復調用。其次，必須進行系統模型測試工作。測試是在系統模型完成初步設計與開發后的必要環節，是在智慧學習平臺正式面向師生用戶前的準備工作。通過對不同模塊的測試能夠發現系統模型設計是否能夠提供全面的智慧學習服務，是否具有穩定可靠的運行能力，是否有影響平臺運行的錯誤或缺點等。因而，高校在構建系統模型時唯有經過反復測試，才能使智慧學習平臺的性能達到最優。

(三)明確系統構建標準規范，規避模型搭建原則錯誤

標準原則是規范模型構建框架的關鍵，是規避模型搭建原則錯誤的重要方法。在教育大數據背景下，數據的內在價值會被無限放大，唯有明確智慧學習系統模型構建標準及規范，才能使系統運行遵循原則要求，達到理想目標。一方面，高校要在用戶需求權限方面設定標準規范。智慧學習是一項面向高校全體師生的新項目，會涉及到數量巨大的用戶群體，也會產生海量的信息數據，明確的權限規范是保障系統模型安全可靠的根本。校園網絡是高校組建的內網，具有較強的網絡安全保障，當師生通過校園網進行智慧學習系統操作時可以給予其較高的權限，譬如可以進行數據獲取與導入等系統操作工作。而當用戶通過外網等安全系數較低的網絡進行智慧學習操作時，系統應當將權限降低，避免黑客或病毒通過網絡入侵智慧學習系統。另一方面，高校要在服務優化方面提出標準規范。智慧學習系統會面向廣大師生群體，其服務對象包括教師與學生。因而，在進行系統模型服務功能優化時，高校要以師生便捷性與功能有效性為目標，設定相關的標準規范，避免系統模型開發出無實際用途的功能。

(四)考核高校師生教育需求，明確學習系統開發目標

明確開發目標能夠促使系統模型構建更加有效，各項工作更有針對性地開展，從而減少諸多不必要的麻煩。智慧學習系統的主體雖是學生群體，但其仍需面向教師隊伍。因此，在教育大數據背景下，高校在構建學習系統模型時需要深度考查師生雙方的教育需求，從而明確學習系統的開發目標。從學生角度著手，高校應當探索學生對智慧學習的需求，明確智慧學習系統要能夠實現準確認知學生自身學習特征及學科偏好的開發目標，從而為學生提供智慧學習內容，引領學習方向。因此，智慧學習系統模型構建應當具有依托教育大數據分析的功能、基于項目反應理論的知識水平診斷功能、根據智能算法得出的學習路徑推薦功能以及學習成果分析功能等。而從教師角度著手，教師是智慧學習的輔助者，幫助學生養成良好學習習慣，提升學習成果。高校應為教師群體提供明確的導學輔助系統，在構建系統模型時為其設計準確的學情分析，幫助其優化教育措施與導學方案。此外，還需從師生關系角度著手，師生之間有效的互動交流是保障教育引導發揮功能的根本，高校要以需求為基礎明確組建師生互動平臺的目標，從而有效引導智慧學習系統模型的構建。

結語

在大數據時代背景下，教育領域與大數據產生深度融合，開拓出行為分析、學情分析以及學習評估等多方面應用途徑，教育大數據成為當前智慧學習系統發展重構的契機。依托教育大數據優勢，智慧學習系統能夠精準分析學生學習過程、學習行為以及學習成績等，從而為學生提供學習指導、學情分析等服務。為使教育大數據與智慧學習系統有機結合，高校需要遵循科學合理、簡單有效、穩定可靠等原則，在保證網絡安全前提下為師生提供全面服務。而回歸至具體實現路徑，高校需要在遵循上述原則基礎上，以規劃模型框架、平臺開發測試、明確標準規范、疏通服務需求為落腳點進行具體操作，從而實現教育大數據背景下的智慧學習系統構建。