面向在线教育领域的大数据研究及应用刍议

摘  要  随着新课改制度的推进和科学技术的发展，我国的教育事业进入了崭新的发展时期。教育内容和教育方式都在不断丰富，在线教育就是一种比较流行的教育方式，它将我国的教育实际与先进的科学技术相结合，能够大大促进教育事业的进程，对于教育的长远发展是非常有利的。但是由于在线教育的起步时间还是比较迟的，所以在发展的过程中还存在很多问题，特别是大数据方面的研究和应用，还有很多有待完善的地方。本文结合我国在线教育领域的实际情况，对大数据的研究和应用工作提出了自己的看法，仅供参考。

关键词  在线教育  大数据研究  应用刍议

引言：

在线教育是通过信息通讯技术和相关平台实现教育目标的教育方式，随着计算机和網络的快速发展，在线教育逐渐成为教育事业中的重要组成部分。在线教育的发展随着人们教育观念的改变在不断进步，刚开始时在线教育大部分都表现为远程教育和资源平台模式，目前在线教育大部分都表现为商业在线教育平台。教育模式的转变，使得在线教育的互动性大大提高。结合我国的教育事业发展现状来看，在线教育的发展潜力还是很大的，但是在发展的过程中还有很多的难题，这对于教育事业的工作人员来说不仅是挑战，同时也是机遇。

一.在线教育中大数据的概述和特点

大数据的相关概念还是比较复杂的，因为数据的类型和应用的方式都存在较大的差异，但是想要充分发挥数据的作用，又必须要加强对数据的了解和认识，在我国的在线教育行业中也是如此，学生可以随时随地在教育平台上进行学习，教师也可以随时在学习平台上发布课件和通告，从而达到提高教学效率的目的。想要加强在线教育中大数据的研究，首先要对数据的类型和应用的方向有一个详细的了解，最重要的就是大数据的分类和特点。

（一）数据的分类

数据的分类工作对于了解各种数据的具体作用有很大的作用，能够为后期的研究作奠定基础，而数据分类的标准不同，分类的具体内容也是不同的，总的来说可以按三个分类方式进行分类工作，分别是数据的获取方式，数据的来源和数据的存储方式。按照数据的获取方式进行划分，主要可以划分成显式数据和隐式数据，显式数据主要是一些可以公开的数据，譬如课程数目，平台网址，学生的学习总成绩，单门课程的成绩等等，这些都是重要的显式数据，但是没有涉及到学生的隐私，所以都是显式的;其次，就是隐式数据，这类数据大部分都涉及到学生的隐私，一般只有本人才能进行查询和使用，包括关键词的搜索，课程的浏览次数，课程的学习时间等等;而按照数据的来源来进行划分，主要有用户的信息，课程信息，课程联系信息，视频信息，用户使用信息，知识图谱等，用户使用信息是数据量最大的一个组成部分，因为不仅包括用户的登录信息和自身资料，也包括大量的使用记录和学习历史，为了保障大数据的顺利运行，加强用户信息数据管理是很有必要的，知识图谱也是数据处理中的一个重点，同时也是难点，知识图谱主要负责的是教学知识点的整合，在图谱的建立初期，主要还是靠教师的搭建和管理，但是在知识图片建立的后期，可以通过人工和自动相结合的管理方式，对其进行日常的管理和维护工作;除此之外，还可以通过存储方式的不同对数据进行分类，主要分为结构化数据和非结构化数据，结构化数据大部分都能够通过二维表进行表示，所以处理起来还是比较简单的，用户信息和课程信息都是结构化的数据，但是非结构化的数据也是比较多的，譬如教学平台上的各种教学视频和知识图谱都是非结构化的数据，结合大数据的研究实际情况来看，对于非结构化数据的研究还是比较滞后的。

（二）数据的特点

当前时代的数据发展情况，可以用爆炸式发展来形容，因为一方面数据的种类在不断丰富，另一方面数据的数量和规模也在急剧增长，这是数据比较笼统的特点，在教育领域的数据也有很多不同的特点，主要来说有两个特点，首先就是数据之间的联系性是比较强的，因为学习是一个环环紧扣的过程，如果一个环节的学习出现了差错，可能就会对日后的长期学习产生不利影响，虽然在线教育中的大数据在来源和类型上存在很大差别，但是联系性依然是不能忽视的，可以说在线教育中的数据联系紧密，关系复杂;其次就是数据的异构存储，因为教育领域的教学资源和数据结构都是比较复杂的，既有结构化的，又有非结构化的，既有利用二维表进行存储的，也有利用树形模式进行存储的，这就使得教学中数据存储的多样性，虽然一方面有利于教学资源的丰富，但是另一方面也给数据管理部门的工作人员提出了更大的挑战。

二.大数据推动的在线教育应用

（一）知识图谱的应用

知识图谱的建立是大数据研究和发展中的重要产物，对于在线教育事业的发展有很大的推动作用。在教学的过程中，知识点既是教师教学的重点，同时也是学生学习的重点，但是以往的在线教育中对于知识点的强化没有给与足够的重视，这也是阻碍在线教育行业发展的巨大阻力，而通过对大数据的研究和相关行业的发展，推动了知识图谱的建立和完善。知识图谱，顾名思义，也就是将多个知识点进行整合，形成类似图谱的知识结构，不仅便利了学生的日常学习，同时也能形成完整的知识结构，加强教育工作的针对性。

（二）个性化课程的应用

传统的在线教育是比较落后的，因为教学的内容是比较单一的，同时教学的资源也是比较少的，造成这种情况有很大一部分的原因是由于教学数据规模较小，而大数据下的在线教育开创了一种新的在线教育方式，也就是个性化课程教育，个性化课程教育与传统的在线教育相比，提高了学生的学习自主性，学生可以在学习平台上自己选择感兴趣的或者是合适的课程，能够充分调动学生学习的积极性和创造性，对于在线教育事业的长远发展是非常有利的，除此之外，由于教育资源和数据的日益庞大，教学课程的数量也在逐渐增多，为了保障教学的效率，在个性化课程的教学中加入了检索和推荐学习课程的功能，一方面学生能够结合自身的学习需求快速找到想要学习的课程，另一方面也能通过推荐课程系统，学习适合自己的课程。课程推荐功能是个性化课程教学的一个特色，但是想要提高课程推荐功能的可靠性，就要加大对使用者信息的整合，对其学习需求进行更好的定位。

（三）智能化习题系统

习题的过程是强化教学内容的过程，在我国传统的课堂教育中，对于习题的训练也是比较注重的，但是在实际教学过程中，不合理的习题安排占据了很大比例，为了提高学生习题的效率，在线教育依靠大数据技术在学习平台上建立了完善的智能化系统，主要来说，有以下几个表现，一个就是习题的类型和难易程度都是不同的，因为学生在学习的过程中，对于同一个知识点的理解存在差异，所以如果采用统一的习题，那么可能就会有些学生适应不了学习的差异，造成习题训练效果的不理想，因此智能化系统系统最显著的一个特点就是能够凭借学生的学习差异制定习题;其次，习题系统在学生的日常习题中，能够获得学生在学习过程中存在的薄弱之处，然后根据知识图谱对该知识点进行强化，能大大提高教学工作的针对性。

（四）学习论坛智能化服务

学习结束之后的讨论和交流环节也是比较重要的，因为在学生进行问题讨论的时候，能够充分认识到自身学习中的不足，以便于及时采取补救措施，能够起到取长补短的作用，但是在传统的在线教育中，这是一个短板，很少有学习平台能够建立学习论坛供学生进行学习间的交流与讨论。但是有大数据技术做支撑的在线教育就能够很好的推进学习交流与讨论工作，论坛间的学习交流与讨论主要以帖子的形式表现出现，帖子的评论会形成树形结构，加大了学习论坛交流的信息量，对促进在线教育的发展也有很大的作用。

三、结语

从上述叙述中可以看出，大数据的研究和具体应用为在线教育的发展创造出了新的活力，但是毫无疑问在发展的过程中还存在很多问题，可以说在线教育事业的发展之路任重而道远，总的来说，有以下几个方面的工作可以推进：从国家角度来说，要发挥宏观调控的作用，加大对在线教育事业的投资力度，为在线教育的发展营造一个良好的外部环境;从教育行业自身来说，要创新在线教育的方式和内容，为在线教育的发展创造出源源不断的活力。教育是立国之本，为了教育事业的健康发展，让我们携起手来一起努力。

参考文献：

[1]陈池， 王宇鹏， 李超，等. 面向在线教育领域的大数据研究及应用[J]. 计算机研究与发展， 2014（s1）：67-74.

[2]张徐昕， 李丹， 李嘉伟，等. 大数据在"在线教育"领域的应用研究[J]. 软件导刊（教育技术）， 2017， 16（5）：54-56.

[3]邢丘丹， 焦晶， 杜占河. 基于云计算和大数据的在线教育交互应用研究[J]. 現代教育技术， 2014， 24（4）：88-95.

[4]陈雷. 教师在线教育环境下大数据的应用——以浙江省平台中的课程为例[J]. 继续教育， 2017， 31（9）：7-11.

[5]胡苏瑶. 基于大数据及云计算视角下的在线教育交互性应用研究[J]. 电脑知识与技术， 2016， 12（32）：239-240.

[6]王林丽， 叶洋， 杨现民. 基于大数据的在线学习预警模型设计——“教育大数据研究与实践专栏”之学习预警篇[J]. 现代教育技术， 2016（7）：5-11.

作者简介：李佳滨 ，对外经济贸易大学高级研修班。