大数据思维下的网络教学平台的数据驱动研究

盛娟

(东北大学秦皇岛分校计算中心，河北 秦皇岛 066004)

大数据思维下的网络教学平台的数据驱动研究

盛娟

(东北大学秦皇岛分校计算中心，河北 秦皇岛 066004)

网络教学平台的应用可为学习者提供丰富的资源，但是对于教师或学习者从现有网络教学平台获得的数据使用是静态的，平台缺乏个性化学习指导。通过将大数据思维引入网络教学平台，可以更好地理解学习者的多样性和每个学习者的真实情况。本文分析了现有网络教学平台的一些缺点，并讨论了如何利用“数据驱动”为学习者提供优质，个性化的教育资源。

网络教学平台；大数据思维；数据驱动

1 引言

随着技术的发展，大数据在教育领域有了越来越广泛的应用，主要体现在现有的在线教学平台对学生信息的管理，包括学生基本信息数据、学习经历数据和网络学习行为数据等。这些数据具备数据量大、产生速度快、数据多样的特点，通过对它们的采集、存储、处理和分析，能够发现教育活动某些变量间的相关关系，进而为宏观和微观的教育决策提供重要的科学参考依据。本文针对现有的网络教学平台进行分析，对如何在网络教学平台中引入大数据思维进行了探讨。

2 大数据思维和对网络教学平台的影响

2012年3月29日，美国正式启动“Big Data Research and Development Initiative”计划，提出“通过收集、处理庞大而复杂的数据信息，从中获得知识和洞见，提升能力，加快科学、工程领域的创新步伐，强化美国国土安全，转变教育和学习模式”，正式将“大数据”提高到国家战略层面，开启了大数据在各行业的应用的大门。

2013年中国也进入了大数据元年，随着移动信息技术、情境感知技术等先进信息技术的发展，许多新兴的学习方式如雨后春笋般出现，诸如移动学习、MOOC学习不断普及，由此带来的学习资源、学习参与者的数量和规模不断增长，伴随而生的就是教育领域的大数据，比如学习的资源数据、考试数据、学生访问资源产生的数据、师生互动的数据等等，教育领域的大数据以前所未有的规模呈现在人们的面前。

尽管教育领域也步入了大数据时代，但对于这些数据所蕴含的价值如何体现，如何挖掘，如何利用，仍是摆在教育工作者面前的一道难题，因此需要对现有的教育领域中的占比很大的网络平台使用效果进行分析。

3 网络教学平台使用情况分析

现有的网络教学平台是在传统的资源共享式的平台上发展起来的，平台中各种资源非常丰富，通常提供了文档、课件、视频等内容供学习者下载，除此之外，平台还集成了丰富的功能模块，如学生的作业提交模块，教师的成绩判定模块，学生通过教学平台可对学习数据进行保存、提交，也可通过平台进行数据的查询和浏览。教师可通过平台对教学资源进行提交和修改。教师和学生之间的互动可以通过成绩反馈或平台的讨论区等功能完成。通过资源的集成和平台功能模块的扩展，在一定程度上改变了传统的教学模式，但由于其脱胎于传统教学，因而网络平台在实际应用中仍然难以达到理想的应用状态。总体来说，现有的网络教学平台中无论对教师还是学生的数据都是静态的记录式的，仅仅记录数据，缺少对产生数据的意义，发展趋势等深度的解析，数据的利用率不高，主要体现在三个方面:

3.1 网络教学平台数据利用率低

学生在使用网络教学平台过程中，很多行为都产生了大量的数据，如学生对于课件的下载率，学生作业完成的时间和及时度等行为都会产生大量的数据，但现有的平台或者是忽略这些行为数据，或者仅仅将数据进行记载，未能通过有效的分析，从中发现学生的学习规律和学习趋势。

3.2 网络教学平台驱动力差

网络教学平台虽然集中了大量的资源，但仍然是以教为主，学生只能根据提供的资料或作业完成相应的学习任务，缺乏主动学习的驱动力。网络教学平台仍然是资源的集合体，没有突出网络教学平台对学习自主性的引导和对学习过程的监督。

3.3 缺少个性化学习引导

由于网络平台对学习者的学习行为缺乏认识，互动不足，因此很难照顾到学习者的个性化学习需求，如学生对某部分知识点掌握不足，平台仅仅能通过作业或测试给出成绩，缺乏相关知识点的学习引导。

尽管现有的网络平台网络了囊括足够多的资源，聚合了丰富的功能，功能如图1所示，但提供的资源是否是适合学生的个性化需求，学生的使用情况和效果很难通过网络平台体现出来，平台缺乏对使用者行为的分析（如图1中的虚线部分代表的行为缺失），因此尽管今天的网络平台在数量上能够达到大数据的量级，但是却没有体现数据带来的利好，如何利用教育领域的大数据，通过对学习用户的数据进行挖掘，对学习行为和过程进行量化、分析和建模，分析出在线平台如何能够带来更好的学习内容，教师或平台如何干预，需要在网络教学平台的使用中引入大数据思维。

图1 现有网络教学平台利

4 大数据思维下网络教学平台改进策略

网络教学平台为学生提供丰富的学习资源，包括教学课件、测验、视频、练习、论坛等各种资源。将大数据思维引入到网络教学平台中，实际上是对网络应用的一个新探索，大数据思维要求对学生在使用平台中的行为数据进行采集和分析，充分利用学习者的学习数据和学习效果之间的关联性，其主要策略就是“变资源被动使用为资源智能使用”，大数据思维使资源的使用具有更大的主动性。网络教学平台不仅存储学生的学习数据，还会把学生的相关学习行为也记录在平台中，比如学生的学习时间长度、学生登陆平台的次数，乃至学生在网络教学平台的视频点击次数、播放的内容、论坛发言等所有行为都记载到平台中。在大数据思维驱动下，除了对数据进行统计分析，还需要对数据进行多维度的分析和挖掘，通过采用“数据驱动”，分析学生行为和学习效果之间的关联，从不同角度挖掘学生感兴趣的资源和适合学生学习进度的内容，学生可通过平台推荐的学习主题和内容，自主学习自己感兴趣或欠缺的内容。通过分析同步测验、作业等大量的数据，平台掌握学习者哪部分知识需要加强，或者学习者对哪部分学习内容感兴趣。平台可以进一步推荐高级主题，帮助学习者更好地学习，以适应个性化的需求。与此同时，教师可以通过学生的学习记录查看他们对某个模块的学习时间，或者是根据对某个学习主题的关注度来作出是否需要对知识点进行重点讲解的决策。通过网络教学平台来及时调整教学策略，更好地提高教学效果。

5 总结

将大数据思想引入网络教学平台的建设，目的是充分突出平台资源的丰富性和交互性，建构“以学生为主体，以数据为驱动”的平台，充分通过学生的行为挖掘和数据分析，构建学生的自适应学习系统和个性化系统，同时能够辅助教师作出更好的教学决策。借助大数据，我们将更好地读懂千差万别的学生，让我们有机会了解每一个学生的真实学习情况，为每一个学生提供优质、个性化的教育资源，不断提高教育水平。

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Research on Data-driven Learning of Network Teaching Platform Based on Big Data Thinking

Sheng Juan
(Northeastern University at Qinhuangdao,QinHuangdao 066004,Hebei)

tract】 The application of network teaching platform can provide abundant resources for learners,but the usage of achieved data from existing network teaching platform are static for teachers or learners.The platform is lack of personalized learning guide. By introducing big data thinking to network teaching platform,diversity of learners and each learner’s real situation can be better understood.This paper analyzes some shortcomings of the existing network teaching platform,and discusses how to make use of“datadriven”method to provide quality and personalized education resources for learners.

words】 network teaching platform;big data thinking;data-driven

G434

A

1008-6609(2016)09-0082-02

盛娟，女，吉林通化人，本科，讲师，研究方向：计算机基础教育，Web数据库等。