基于教育大数据技术的智能自适应学习系统

金慧慧

（盐城机电高等职业技术学校，盐城 224001）

随着信息时代的来临，大数据技术已经深入到多个行业，教育部门需要结合自身特点和大数据技术进行结合。采用大数据技术进行教育，把数据采集分析技术作为开展教育的主要手段，是教育方法的变革，把教育过程中形成的教育信息进行整合，可以为教师和学生提供更多的学习方式，是一种新型的教育模式。

1 教育行业需求分析

随着教育改革的不断深入，我国的学校和学生数量不断变多，师生比例比较低，授课教师无法兼顾到所有学生的想法，不能达到因材施教的教学目标。很多学生都想了解自己的学习方法是否合理，会对成绩产生怎样的影响，教师也不能准确了解学生对知识的掌握情况。所以，开发基于教育大数据技术的智能自适应系统是十分必要的，可以把人工智能技术和大数据进行高度的融合，可以有效解决传统教育方式存在的难题。（1）教育方式过于单一。传统教育方式下，授课教师不会掌握学生的学习情况，不能根据学生的兴趣优选出教育内容。（2）教育资源不平衡。由于国内的很多优质教学资源都集中在城市，很多乡村学生无法得到很好的教育，无法把城市的优质资源向乡村流转。（3）教育选择性的困难。很多学生，只是听从别人的建议，无法根据教育系统的数据与学生兴趣爱好进行结合，只是盲从听从别人意见来选择学校。（4）教育就业盲目化。一些刚毕业的学生在择业时比较茫然，不能从教育数据库内选择符合学生专业的信息，对择优就业形成阻碍。（5）教育信息隐性化。无法对教育质量进行量化，学生的学习情况无法正确进行评价。（6）教育决策粗放化。教育决策依赖于高层的想法，没有结合大数据技术，无法为教育改革提供数据支持。

2 智能自适应学习系统

2.1 自适应模块

自适应模块为智能自适应系统的重要组成部分，把教育大数据采集作为分析的前提，获取到有效的教育信息后可以触发其它模块，从而更加深入的分析和了解学生的学习习惯，擅长那些学科，并结合学生当前的学习情况，可以为学生推送并符合自身特点的学习资源。学生得到具有个性化的学习资源后，可以对所学的知识加深理解，通过巩固来提高学习成绩，授课教育也可以结合学习的个性特点进行因材施教。

2.2 学生画像模块

利用该功能模块，智能自适应系统从大数据中提取学生的不同维度信息进行分析，从而把信息准确地展示给授课教师。学生也可以了解自身的学习能力和习惯等。授课教师通过展示出来的班级学生画像，可以更加准确和方便的了解学生的具体情况，结合学生的特点进行教学。学校的教育管理者通过获取到学生画像，可以更加直观的掌握学校在不同阶段的教学水平，可以为制定教育决策提供数据，家长也可以通过获取到画像信息来了解学生的学习状态，从而采取有针对性的教学辅导。

2.3 预警和干预模块

由于教育资源有限，授课教师不可能对每个学生的学习情况进行了解，学生也无法了解自身对知识点的掌握，采取预警和干预模块可以起到很好的学习效果。预警模块可以对测试的及格情况进行分析，干预模块可以把智能自适应的处理结果传递给学生和授课教师。该功能模块会根据学生学习情况进行测试，根据每个学生的得分进行分析，根据学生的成绩是否达到合格标准来判断是否需要进行预警和干预，需要进行预警和干预的学生接收到完整的数据分析报告，此数据会提醒下次测试不合格的概率，警告学习及时做好复习。干预机制也会随之启动，需要采用系统和人工干预方式。系统干预，也就是智能自适应系统对学生进行干预，并为其提供符合学生特点的教学资源。人工干预方式，是家长和授课教师把获取到的学生预警信息进行分析，从而制定出有效的督促措施来使学生自主地学习，从而达到因材施教的教学目标。该功能模块会在测试前的一个月提醒学生，把上次的测试成绩发送给学生，并对学生进行考前测试，可以有效的提高学生成绩，避免在考试中出现不合格问题。

2.4 学习激励模块

由于学生很多都比较爱玩，不是每个学生都对学习特别感兴趣，智能自适应系统的激励模块可以把教育和娱乐进行有效的结合，学生的兴趣和积极性被调动起来，功能模块会按着学生平时的学习情况布置学生任务，通过系统或授课教师进行监督，测试是否完成学习任务。如果测试数据结果表明今天的学习情况较好，系统会为学生优选出学生比较喜欢的课外活动进行奖励，可以起到很好的缓解学习压力作用。对需要学习知识只掌握了40%，预警系统则会启动，会向教师和家长发送该学生的学习情况。然后重新选出典型题，如果学生可以正确完成80%的习题，可以不需要触发预警系统。

3 结束语

综上所述，把教育大数据和人工智能技术进行结合，研发出自适应学习系统，可以为学生提供符合个性需求的学习资源，制定出学习计划，让教师和家长可以及时了解学生的学习情况，进行科学的指导和干预。