高校在线学习平台之大数据应用综述与展望

陈琳琳+何远德

摘 要 在线学习平台早已在高校教育教学中扮演重要角色，引入大数据的在线学习平台带来许多创新应用，更加深入的数据挖掘与分析将构建一个智慧的学习环境，它可以实现监控在线学习过程，推送个性化的学习资源，制定个性化学习路径，全面细致地进行学习反馈、分析和评估，及时进行学习预警及干预等功能，许多传统教育教学中想做却很难实施的细化管理，借助大数据可以轻松实现。

关键词 在线学习平台；大数据；智慧学习环境

中图分类号：G642 文献标识码：B

文章编号：1671-489X（2017）18-0039-02

Summarization and Prospect of Large Data Application of Uni-versity Online Learning Platform//CHEN Linlin， HE Yuande

Abstract The online learning platform has played an important role in college education and teaching. The introduction of large data online learning platform has brought many innovative applications. More in-depth data mining and analysis will build an intelligent learning environment， which can realize monitoring online Learning process， the promotion of personalized learning resources， the deve-lopment of personalized learning path， comprehensive and detailed learning feedback， analysis and evaluation， timely learning and early warning and intervention functions， many traditional education and teaching to do is difficult to implement the refinement Management， with large data can be easily achieved.

Key words online learning platform； big data； smart learning envi-ronment

1 高校在線学习平台的功能作用和升级需求

在国家教育信息化政策的推动下，我国高校数字化校园建设成效显著，许多学校实现环境、资源及应用的全部数字化。同时，国内外大学或机构组织不断推出大量公开课程，在线学习在大学生中逐渐流行，许多高等院校顺势推出在线学习平台，为师生提供在线学习交流的虚拟空间。虽然不同大学提供的在线学习平台功能侧重各不相同，但其主要功能一般包括如下几方面。

1）提供本校及外校公开课程学习入口：方便本校学生充分利用国内外大学公开免费的课程资源，使这些优秀的教学资源成为学生课堂学习的重要补充。

2）传统课程教学改革的辅助工具：借助在线学习平台改革教学方式，比如实践混合学习、翻转课堂等教学方式。

3）为传统课堂教学服务：传统教学师生交流时空受限，在线学习平台可作为传统课堂师生交流的补充渠道，比如发布课程信息、在线布置与提交作业、答疑解惑等。

4）整合本校各类学习资源，方便学生自主学习：学生在一个平台可以使用各种教学资源，了解其动态更新情况。

随着社会其他领域的应用更加智能化，高校在线学习平台的问题凸显。如社会上教学资源数量急剧增长，资源来源渠道更多，学生面对平台上海量资源，容易发生信息过载；教师与学校管理者难以对在线学习进行跟踪、分析、干预和评估，学习成果很难被认可；在线学习平台的个性化学习引导和支持不足，相对传统课堂教学，信息化促进学习效率和效果的优势不明显。在此仅仅列举在线学习平台比较突出的一些问题，这些问题都指向学校在线学习平台智能化程度低，与社会其他智能化程度高的应用（比如电子商务）相比，学生对学校的在线学习平台的体验越来越差，这个问题亟待解决。

2 以教育大数据为依托的创新应用

大数据相关技术是当今社会所独有的一种新型能力：以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见[1]。大数据以云计算为基础，一切过程、行为、事物特征都可以进行量化处理，并能即时生成反馈信息；对于想了解的情况，不必再随机抽样，可以收集及统计全体数据，数据量足够大，方便发现事物彼此的相关信息，也容易发现或预测事物发展趋势。因此，相比过去只能收集和处理少量结构化的数据，大数据可以产生许多创新的应用。

教育大数据是大数据在教育领域的具体表现形式，可以理解为教育领域的大数据，也可以理解为大数据在教育领域的应用，为新时代的教育教学创新提供了新的思路和方法[2]。目前，国内外已有不少基于大数据的在线学习创新应用，如下这些应用通常有针对性地解决特定问题。

借助大数据分析技术，帮助高校提高毕业率 美国希维塔学习教育技术公司，根据高校需要进行个性化的提升毕业率服务。比如某大学的需求是随着课程的进展评估学生在学习参与度方面的变化情况，包括方方面面——从他们在课堂上的贡献率到他们在作业上的表现，学生在每一门课程上都能获得一个学习投入度分数。并且还监督教师帮助学生，如果测量到教师对学生学习投入影响落后于别的教师，系统便会发信件给该教师，进行提醒和帮助。endprint

以Coursera和Khan Academy（可汗学院）为代表的在线学习平台都有大数据支撑的教学反馈系统 他们收集足够多的关于课程的数据并深度研究，发现过去不可能知晓的学习层面。比如：Coursera通过收集的数据发现学生重放过讲座视频的哪些片段，并将这些发现反馈给设计课程的团队；Khan Academy开发了一种练习系统，记录了学习者对每一个问题的完整练习记录，教学者参考该记录，可以很容易得知学习者哪些观念不懂。

长期系统地分析学习过程 大数据公司Knewton开发了一个数字平台，该平台分析了几百万学生的学习过程（从幼儿园到大学），并基于这一分析来设计更加合理的测试题目和更加个性化的课程目标。学生可按自己的节奏控制学习进度，系统会给教师反馈，告知哪个学生在哪个方面有困难，同时给出全班学生表现的整体分析数据。

国内大学利用大数据分析学生在校学习生活情况 例如：华中科技大学送给学生大数据个性化毕业礼物，2015年首次为即将毕业的学生发送一封名为“光阴的故事·我的HUST——致2015届毕业生”的电子信件，打开信中链接，输入校园账号，就能获取在校期间的学习、读书、餐饮等各方面数据和收获；南京理工大学则利用大数据分析为贫困生充饭卡，这样的资助既准确又温馨；电子科技大学则利用大数据寻找校园中最孤独的人，筛查出需要特别关注其心理健康的学生。

近年来，国内以教育大数据为背景的研究文献大量涌现，包括：关于学习资源智能推荐系统设计的文献，如金志福硕士学位论文论述了“基于大数据的教育资源个性推荐系统设计与实现”[3]，陈汉福硕士学位论文说明了“高校视频公开课点播平台智能推荐系统的设计与实现”[4]；关于个性化学习的研究，如姜强等《基于大数据的个性化自适应在线学习分析模型及实现》[5]、姜思路等《大数据下协作学习的个性化自适应学习系统设计研究》[6]；还有许多关于教育大数据其他应用类的研究文献，如牟智佳等人关于“国际教育数据挖掘研究现状的可视化分析：热点与趋势”[7]的论述，余亮等人关于“大数据背景下数字教育资源服务的内涵、特征和模式”[8]的讨论，李彤彤等人关于“基于教育大数据的学习干预模型构建”[9]的研究。此类文献数量众多，可见国内学者对教育大数据的研究和应用热情很高，乐于不断推出基于教育大数据的创新应用。

3 在线学习平台构建智慧教学环境展望

由于教育大数据的应用处于开拓创新初期，以上基于大数据的创新应用和研究主要解决教学中的特定问题，随着数据处理技术的进步和应用研究的深入，在线学习平台将会成为一个智慧的学习环境。智慧学习环境指一种能感知学习情境、识别学习者特征、提供合适的学习资源与便利的互动工具，并自动记录学习过程和评测学习成果，以促进学习者有效学习的学习场所或活动空间[2]。大数据支撑的在线学习平台的以下功能未完全付诸实践，但已指日可待：

1）为学习者推送个性化的学习资源，对学习者进行个别化学习路径推荐和支持服务，及时发现学习者的问题并提出干预和预警等；

2）跟蹤和记录在线学习者的学习内容、学习轨迹和学习成果等，使用电子学习档案方便其回顾、总结、管理知识；

3）使用数据可视化技术直观地展示学习情况，便于交流与分享，方便教师、学校管理者、学生甚至学生家长随时了解全体学生的学习情况或每一个学生的学习情况；

4）借助大数据快速收集、处理及反馈数据的功能，在传统课堂上师生可以在线互动，在线学习数据与传统教学数据可即时互通，在线学习与传统教学更好地融合在一起，实现无缝衔接，既有利于传统教学方式方法改革，又让学生有更多学习方法及获得学分途径的选择。

4 结语

基于大数据的在线学习平台将营造一个智慧的学习环境，学生可以便捷充分地利用丰富的网络资源，获得投入而轻松的个性化学习体验；学习过程被记录和分析，数据的可视化展示，让学生、教师、管理者和学生家长都可以轻松分享、参与到学习过程中去。

参考文献

[1]舍恩伯格，库克耶.大数据时代[M].盛杨燕，周涛，译.杭州：浙江人民出版社，2013.

[2]方海光.教育大数据[M].北京：机械工业出版社，2016.

[3]金志福.基于大数据的教育资源个性推荐系统设计与实现[D].北京：中国科学院大学，2016.

[4]陈汉福.高校视频公开课点播平台智能推荐系统的设计与实现[D].广州：华南理工大学，2017.

[5]姜强，赵蔚，王朋娇，等.基于大数据的个性化自适应在线学习分析模型及实现[J].中国电化教育，2015（1）：85-92.

[6]姜思璐，刘建国.大数据下协作学习的个性化自适应学习系统设计研究[J].长春师范大学学报，2016（10）：72-76.

[7]牟智佳，俞显，武法提.国际教育数据挖掘研究现状的可视化分析：热点与趋势[J].电化教育研究，2017（4）：108-114.

[8]余亮，陈时见，赵彤.大数据背景下数字教育资源服务的内涵、特征和模式[J].电化教育研究，2017（4）：66-71.

[9]李彤彤，黄洛颖，邹蕊，等.基于教育大数据的学习干预模型构建[J].中国电化教育，2016（6）：16-20.endprint