在线学习预警系统设计与实现

刘 云 于海霞

（合肥职业技术学院，安徽 合肥 230000）

0 引言

随着互联网的蓬勃发展，在线教育已经在互联网的时代下逐渐普及，在线教育可以实现教学资源的最大化，目前国内外已经开设和搭建了很多如开放大学、MOOC这样的在线教育机构以及线上平台。2020年上半年因为疫情无法正常开学，学校都开始线上教学模式，各种形式的直播教学风起云涌，线上教学与在线学习这样的教育学习方式已经成为一种常态。

目前，虽然在技术上已经基本实现在线学习的功能，管理上也有了新的发展，但是在实际应用过程中还是出现了一系列问题，如在线学习人数的流失率较高、学习效果反馈的及时性和有效性有待加强、难以满足多元化过程性考核需求等，针对这些问题，设计一种可以解决上述问题的在线预警学习系统势在必行。

1 在线学习预警系统的设计与实现

1.1 系统设计目标

系统收集学生的基本信息和学习数据，然后根据建模进行大数据分析和数据挖掘，评估学习过程及质量，然后将结果以图片、图表等可视化的形式呈现出来，从而生成相应的预警信息反馈给学生群体，并对学生提供个性化的指导，提出合理建议，以提高学习者的学习效果，降低中途退学率。同时，系统也可以帮助老师实时监控学生情况，从而根据实际情况及时调整课程的教学方案和内容或者形式等，做出正确的教学决策，有效提高教学质量。

1.2 系统设计思路

系统的开发语言选择JAVA，数据库选择mysql，以在线课程学习为基础，对学习者在线学习的数据加以分析，给出相应的预警信息，并给出合理化建议。核心是利用数据挖掘，形成关于学生学习预警模型，提供学习危机警示等服务性功能。系统采用MVC模式设计开发。在线学习预警系统设计思路如图1所示。

图1 在线学习预警系统设计思路

1.3 系统功能模型

系统最重要的一个功能就是实现学习预警，如图2所示，图中呈现了如何对学习情况进行预警的一个工作流程。首先，系统收集学生基本信息和学生学习数据，并对数据进行整合后存储，然后对存储数据尤其是学习数据进行数据建模及分析，包括内容分析、社会网络分析、会话以及语境分析，从而掌握学习者的知识学习情况、过程行为以及学习状态等信息，再依据系统中的预警模型对在线学习者发送不同形式的干预或者预警。

在系统使用过程中不仅收集学习者相关数据，还会收集线上课程和授课教师等基础数据，然后对数据进行分类和整合，实现数据不同形式的存储和应用分析；结合场景分析预测学习过程中学习者可能发生的异常概率；然后在系统可视化界面中通过设置红绿灯、小红旗、磁条、背景颜色等表示学习者的学习情况及状态；系统通过不同颜色表示并结合学习干预策略库，为用户提供不同的干预，包括系统干预和人工干预。

图2 学习预警功能模型

1.4 系统实现

1.4.1 系统界面

本系统中用户角色只要分为两大类，一类是系统管理员，一类是普通用户（包括教师和学生）。首先，用户在浏览器中输入用户信息并提交request，后台服务器端收到request后对请求信息进行验证，验证数据是否存在且正确，通过验证后允许进入系统。如果在数据库中没有匹配到数据，页面报错。通过验证的用户权限不同，登录系统后可获得不同的权限功能。

1.4.2 预警功能实现

预警功能模块主要是将处理后的数据进行可视化界面展示，教师或者管理员可以通过预警管理功能查看各个学生的在线学习预警情况。

2 结语

在线学习预警系统主要采用三层结构设计，主要完成对学习者的学习过程的监控和数据收集及分析，然后依据分析结果提供给学习者和教师不同的功能。系统对学习者发送预警信息，帮助学习者更好地了解自己学习情况，选择合适自己的学习习惯或者方法；系统对教师发送关于学习者的学习报告，从而实现对学习者的全过程掌握，并及时提供建议。但是在实际应用中还缺乏大量数据支撑，数据分析模型有待进一步验证。后期将继续推广系统应用，进一步完善系统，真正实现在线学习的预警。