基于大数据的智慧教学应用系统研究

孙进康 张学平 解放军陆军工程大学教研保障中心

目前，许多院校正在建设智慧教室和在线教学等系统，开展智慧教学的应用试点，这为智慧教学的研究与推广奠定了基础。但在平台系统的建设应用中，对智慧教学的本质要求体现得还不够，更多的是单一系统的组合，系统之间数据标准不统一，难以共享。同时，系统普遍缺乏教学大数据的实时采集与分析功能，难以对教与学进行分析诊断与评价反馈，不能满足教与学全向交互与个性化学习需要。智慧教学中的“智慧”难以体现，迫切需要基于大数据技术构建智慧教学应用系统，以支撑智慧教学的开展。

● 智慧教学及其组成要素分析

1.智慧教学内涵要求

智慧教学可以概括为以满足学习者的学习需要、激发学习者的创新潜能为目标，以现代先进教育理念为指导，依托新一代信息技术所构建的智能化教学手段和环境，运用丰富便捷的教学资源和灵活适用的教学方法而开展的个性化、交互化、协同化的教与学活动。[1]

智慧教学的核心是对教与学环境和教与学模式进行创新变革。其基本要求必须体现现代先进的教育思想和理念，落实以学生为中心的教育观，改变传统教育教学模式，建立“教为主导，学为主体”的教学结构，实施课内与课外有机结合、线上与线下相互融合的混合式教学模式，实现教与学的双向乃至多向互动和多种教学模式的创新应用。同时基于大数据技术，聚合学习过程和教学管理数据，开展学情分析和学习诊断，精准评估教学效果，提供个性化学习服务等。[2]

2.智慧教学组成要素

智慧教学是一个复杂的大系统，组成要素必须包含教师、学生、教学内容、教学法、教学环境、教学管理与教学保障等。

教师是教学过程中的主体之一。智慧教学要求教师具有现代教学思想和理念，具备较高的信息技术素养，能够根据学生特点开展针对性的教学设计，具有较强的教学组织、实施与评价能力，能对教学及时进行总结与反思，以便为完善后续教学奠定基础。

学生既是教学的对象又是教学的主体。智慧教学要求学生具备现代学习理念和信息技术素养，具有一定的自主学习和协作学习能力，能根据学习进程进行自我评价与学习调整，充分发挥个性化学习的作用。

教学内容广义上讲是学生应该掌握的知识、技能，应该获得的思想、观点，以及良好行为习惯形成的总和。智慧教学的教学内容不仅包括教材、讲义、习题册等纸质资源，还包括用现代媒体表现的信息资源。

教学环境是支撑教与学活动的场所与交互空间，它对学生学习过程中的认知、情感和行为产生着潜在的影响。智慧教学需要智能化的教学环境支撑，智能化教学环境既包括由多媒体交互智能设备构建的实体环境，也包括网络虚拟环境，且实体环境和虚拟环境是融为一体的。

教学法是教学过程中教师与学生为实现教学目的和教学任务要求，在教学活动中所采取的行为方式的总称。它是智慧教学的核心和“智慧”所在，一般由教学模式、教学策略、教学方法等组成。

教学管理是教学活动各要素的全过程计划、组织、协调、控制和评价等的总称。智慧教学对教学管理提出了精准化和数据化的要求，需要通过管理活动，进一步优化教学要素管理与决策，为教学质量提升提供保障。

教学保障是为教学运行提供物质条件支撑和技术支持服务。智慧教学对教学保障提出了智能化、伴随化的要求，需要对教学场地环境、教学设备和器材、信息化设施等进行系统配套建设、管理与运维服务，以确保智慧教学的正常运行。

● 智慧教学应用系统建设要求

从智慧教学的内涵要求和组成要素可知，智慧教学需要能同时支撑教学各要素及其活动过程的综合平台，该平台就是智慧教学应用系统。该系统要求涵盖教与学的全部要素，覆盖教师、学生、教学管理、教学保障等各级各类人员，将教学全过程有机地结合在一起，实现教学全程业务的贯通和教学要素的数据共享，发挥系统整体优势，从根本上提高教学质量与效率。智慧教学应用系统的建设应满足以下几方面的要求：①体现现代教学思想和理念；②支持教与学的全向交互；③支持教学时空的延伸与拓展；④支持教学模式的创新应用；⑤支持教学大数据的采集与应用；⑥支持教学环境的智能化管控；⑦支持教学资源的智能化管理与应用；⑧支持教学全过程的综合管理与保障。

● 智慧教学应用系统功能架构

智慧教学应用系统是一个大型复杂的应用程序，涉及业务环节多、用户角色多、要素关联多，且随着技术的发展和教育改革的深入，业务模块需要更新和拓展，采用传统粒度较大的架构模式会带来部署效率低、运维困难、扩展难度大等问题，必须采用微服务架构模式。该模式是在SOA的基础上，根据业务模块划分服务种类，每个服务都围绕着具体业务进行构建，可以独立部署并且互相隔离。服务之间采用轻量级的API通信机制互相沟通、相互协调与配合。多个微服务可以进行组合，组合后可以构成一个相对复杂的业务系统，以满足业务需求。[3]

智慧教学由一系列相互关联的独立业务单元组成，每个独立的业务单元即是一个微服务。采用微服务架构具有以下优点：①便于系统架构；②便于扩展；③便于应用；④便于建设；⑤便于数据共享。系统总体架构如上页图1所示。

实际应用中，智慧教学的基本业务功能服务模块可按图2所示的方式进行划分，不同院校在教学管理与应用中具有不同的功能要求，可按需进行扩展。

图1 智慧教学应用系统总体架构

图2 智慧教学系统基本功能业务服务模块划分

● 智慧教学应用系统建设关键技术

1.服务模块划分及其业务关系

微服务架构的关键是业务系统彻底组件化和服务化，原有的单个业务系统拆分为多个可以独立开发、设计、运行和运维的小应用，这些小应用之间通过服务完成交互和集成。因此，对业务系统进行需求分析，划分服务模块是系统建设的首要任务，在此基础上，详细分析各服务模块之间的业务关系和数据流向与要求，为后续设计提供依据。

2.系统总体技术设计

在服务模块划分基础上，首先确定系统内部与外部的交互关系，内部交互关系即各服务模块之间的交互接口关系，外部交互关系即系统与公共数据平台、公共服务平台和其他应用系统之间的接口关系，可按照服务模块的业务流程分析确定；其次细化各服务模块的功能，进行功能设计；再次进行系统数据（库）设计，确定系统输入数据、内部产生数据和输出数据，并开展数据库设计；最后进行开发平台选择、用户接口设计等，可采用软件系统的开发规范进行。

3.大数据技术标准

大数据技术标准是数据在不同系统之间流转的规范，可通过遵循国家标准、借鉴国际标准和制定本地标准三种形式构建大数据技术标准体系。[4]具体包括研发技术标准、数据接口标准、数据存储标准、应用服务标准等。

4.大数据的采集

教育教学大数据分布在不同的层面，包括键击层、回答层、学期层、学生层、教室层、教师层和学校层，可大致分为管理类、测评类、行为类和资源类四大类数据。[5]大数据的采集有下列几种方式：①物联感知，主要包括运用物联传感器技术、可穿戴设备技术、一卡通技术等采集学生学习行为数据、设备运行状态数据、学生体质数据和学生生活数据等。②平台采集，主要包括采用日志要素分析技术、在线学习与管理平台技术、移动APP技术、网络爬虫技术等采集的各种在线学习与管理数据、移动学习过程数据、运维日志与用户日志数据和教育网络舆情数据等。③图像识别，主要包括采用拍照搜题技术、点阵数码笔技术等采集的学生考试成绩数据、作业练习数据、学生课程笔记等手写数据等。④视频分析，主要包括采用视频监控技术、智能录播技术和情感识别技术等采集的校园安全数据、课堂教学数据和学习情感数据等。

5.大数据的应用

有了标准的数据，还需要搭建一个面向应用、安全可靠、操作便捷、技术先进、规范统一、灵活可扩展的大数据中心平台，以实现大数据的汇聚、存储、加工及统计挖掘服务。在此基础上，建立大数据应用系统或集成到业务系统中，实现个性化学习、精准化教学和科学化管理等应用。[6]教学大数据的应用大致有下列四类：①统计类应用，主要包括应用于各级各类部门和人员的统计报表和统计查询服务；②分析类应用，主要包括大数据业务分析服务、学情分析与诊断系统、各类分析图表等；③挖掘类应用，主要包括专题预测模型、教学评价、个性化学习推荐引擎、决策支持系统等；④集成类应用，主要指将模型、引擎等与应用系统集成后的综合应用，如教学总体情况评估、学生综合素质评价、教师教学能力综合评价、教学态势展示等。

● 结束语

本文从教学大数据的应用出发，根据智慧教学的内涵要求和组成要素，对智慧教学应用系统的架构模式、建设要求、功能模块划分以及建设的关键技术进行了详细研究与阐述，为智慧教学应用系统建设提供了整体工作思路和系统规划框架，对院校智慧教学的开展具有一定的指导作用。但研究层面还处于规划和任务阶段，下一步将对智慧教学业务的全流程和服务模块的划分、智慧教学要求如何在系统中体现、教学大数据的采集及应用分析模型与指标的确定等进行深入研究与细化，为基于大数据的智慧教学应用系统实现提供全方位的理论与技术指导。