基于大数据的在线教学平台数据可视化研究

郭世豪

（河南开放大学 信息技术中心， 河南 郑州 450000）

一、数据可视化背景

智慧教育作为我国教育改革与发展的重要组成部分，探索以大数据分析、物联网感知、人工智能算法等为代表的智能技术与教育研究的深度融合。［1］智慧学习环境下，基于人工智能、物联网、云计算、VR 虚拟现实等先进技术支持下的智能学习支持服务不断丰富，使得学习者学习过程中的学习轨迹极易被系统全面捕获并记录，教育数据进入了大数据时代。智慧教育环境中生成的数据通常是庞大、复杂和异构的，这些数据不仅包含学习管理系统中的课程参与、作业完成、阅读材料、讨论文本等异构数据，还包含学生在线学习产生的大量点击流数据以及智慧环境下的视频、音频、生物电信号等多模态数据信息。尽管这些数据蕴含了大量关于学生自身及其与环境交互的丰富信息，但对于没有掌握数据挖掘和分析处理技术的教师、学生和学校管理者来说，通常难以处理和解释这些数据。［2］

教育大数据可视化利用人类视觉认知高通量的特点，以可视化图形的形式呈现隐含于教育教学数据中的认知规律及行为模式，帮助用户从大量数据中推断有意义的信息，挖掘教育教学中隐藏的认知规律，理解复杂教育现象。［3］近年来，可视化方法成为教育教学的活动实施、规律挖掘、教学设计、反馈干预及教学评价等活动的重要支持手段。大量的产生于教学活动、管理活动、科研活动、校园活动中的学生学习行为数据、课堂交互数据、课程管理数据、学生发展数据、区域管理数据等都可以用来作为教育数据可视化呈现的数据来源。

教育数据可视化主要面向学习者、教师、管理人员使用，以提高学生的学习成绩、改进教学活动、提升管理效率和挖掘教育规律为直接目的。对学生而言，可视化数据使得学生能够深入学习路径、回溯他们的学习过程，进行反思并理解它，促进自我调节的学习以及帮助他们评估和调整学习策略来增强学习目标的达成。对教师而言，可视化数据帮助教师实时感知学习者正在做什么、如何做以及准确发现他们的行为模式，从而使实时的教学监督和及时反馈成为可能。对于教学管理者而言，可视化数据帮助他们获得大规模学习规律，发现可能无法完成课程的学生，评估设计的项目是否达到目标，促进教育规律的认识和教育评价的科学决策。在大数据时代，教育大数据可视化成为学生自主学习、教师教学监督以及管理者优化决策的重要方法和手段，对于新时代下提升教育教学质量起到了重要作用。

伴随数据规模及种类的不断扩大，如何有效地表征和呈现教育场景中的大数据已经成为一个重要的研究课题。数据可视化技术作为一种直观呈现海量数据的方式，越来越受到人们的关注和重视。可视化将数据信息以“一图胜千言”的表达方式呈现，充分利用人们对可视化模式快速识别的自然能力，完美地提高人们理解及分析数据的速度，帮助人们更有效地对海量数据进行挖掘，从而突破教育大数据分析的桎梏。

本文在阐述和探究数据可视化内涵及其技术分类的基础上，分析了在线教学平台中的数据类型特点，从学生、教师和管理者三个方面做出教育数据可视化方案，提出了一系列面向教学场景的数据可视化方法，通过智慧课堂应用实践，以期对用户产生积极的影响。

二、教育大数据可视化的呈现类型

（一）文本数据可视化

文本可视化是通过对文本资源的分析发现特定信息，并利用计算机技术将其以图形化方式呈现出来的一种方法。主要有两种可视化方法：一是基于词频统计的文本可视化，即常见的标签云技术；第二种是基于语义的文本可视化，要求通过关系计算、语义标注、统计和推断等技术手段，发现文本中隐含的语义关系，从而进一步发现知识。［4］

（二）多维数据可视化

多维数据指的是具有多个维度属性的数据变量，多维数据可视化将多维或高维的原始数据经过处理后转换成人类易于理解的图形图像。［5］常用的可视化技术主要有几何图、图标技术以及平行坐标技术。

（三）时间序列数据可视化

时间序列可视化是针对具有时间属性的数据集进行的呈现方式，强调基于时间发展内容演变过程。通过在不同的时间点设置活动，激发学生学习积极性，吸引学生注意力，通过分析时间序列数据在合适的时间段设计互动活动。对于教育数据可以在不同的时间聚合级别进行分类展示，如按分钟、小时、日、周或学期。［6］时间序列可视化是一个应用前景广阔的研究方向，在教育领域的应用刚刚起步。

（四）地理空间数据可视化

地理空间数据通常是指用于描述自然现象和社会事件的发生及演变的空间位置、分布、关系、变化规律等的数据。［7］地理空间可视化能够有效地融合数据挖掘和可视化设计来对地理空间数据中隐含的多维、时空、动态、关联等特征进行全面而细致的分析和探索。［7］在教育大数据中，地理空间数据通常应用于教育统计信息对比，多从点和区域两方面进行呈现。［8］

三、可视化的开发工具

可视化工具FineReport是一款用于报表制作、分析和展示的工具，以表格、图表的形式来动态展示数据，通过报表进行数据分析，进而用于辅助管理者决策。开发工具的主要功能有：数据地图、决策报表、交互分析、移动应用。支持多种数据库和类型，并提供了异构数据源模型，使得同一张报表的数据可以来源于同一数据库的多个不同表，或多个不同数据库；自主研发H5图表，19种图表大类和超过50种体表样式；类Excel设计器、远程设计、多人协作、多工作目录。如图1为开发工具的系统功能结构。

图1 系统功能结构

其中，数据层：设计人员创建报表数据源。应用层：设计人员进行报表设计，管理人员配置用户和权限。展示层：普通用户在前端执行报表的查询、分析、打印、导出等操作。

四、可视化方法在教学中的实现与应用

本文以笔者所在的河南开放大学为研究对象，使用可视化工具，抽取全校课程学习情况，做出可视化报表，对教学数据进行分析和展示。目前智慧课堂已在学校教学中广泛应用，系统统计课堂数256门，开课教师数461名，开课学生人数达到8000多人，资源发布达到4446个，资源浏览达到20万人次，为教师信息化教学提供有力帮助。

（一）学生：内化学习，促进自我评估

智慧课堂在在校学生中已经基本推广，使用学生人数已超过8000人，超过在校学生人数的90%。在线教学平台记录了学生各个学期所选修的课程、课程的教学内容和各个课程所取得的成绩，还记录了学生的综合评价成绩、班级成员分布及资源建设情况。通过对课堂学习数据分析，不断完善智慧课堂的在线互动性的教学方式，可以提高学生的学习成绩，进而提高教与学的有机结合，最终提高课程的教学效果和教学质量。

通过观察学生在智慧课堂的学习积分情况，记录学生的综合评价成绩，通过计算学生访问资源数量、学生参与教学互动和课堂练习情况得出综合成绩。可以看出，综合成绩和学生的考试成绩得分相近。学生可以清楚地看出自己的课堂表现情况，和其他学生的对比情况，从而在课堂学习中做出改变。

（二）教师：教学反馈，优化教学环节

随着信息技术与课程整合理论的提出，教师也越来越倾向于线上、线下相融合的混合式课堂教学。智慧课堂教学互动平台能够发起问答、讨论、头脑风暴以及课堂测试，能够有效和学生互动，增加课堂学习的趣味性，通过查看教师发起头脑风暴对知识点的讨论数据，能够及时反馈学生学习和掌握情况，智慧课堂受到师生的喜欢得到广泛应用。教师也能与学生进行沟通和互动，通过查看即时问答数据，可以了解所有学生的答题情况，课后可以根据教学反馈及时对教学方法和教学模式做出适当调整。

从图2可以看出，“毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论”这门课程学生已完成人数为111人，位居所有课程人数第一名；还在学习中的人数为937人，也位居所有课程人数第一名，但是它的完成率不是第一，因为选这门课的人数最多，完成率只有2.76%。而“认识实习-工程造价”这门课程完成率有15%。通过点击完成率可以进行排序，该报表是使用可视化工具进行开发的，支撑单一课程查询和整体课程查询，还支持字段排序。图2右半部分展示的是课程学习学生分数段的分布情况，为教师了解学生学习情况和课程内容难易程度提供参考。

图2 课程完成情况和学生分数段分布

（三）教育管理者：科学管理，协助教育决策

智慧决策系统帮助管理层及学校领导了解智慧课堂整体使用情况。如图3，展示了在校学生开设的课程数、课堂数、使用智慧课堂的学生人数，以及各个学院的教师人数、上传资源的数量和容量等数据信息，以便规划教学任务和数据决策。

图3 智慧课堂使用情况实况

如图4，展示了智慧课堂的课程、课堂、教师、学生和资源的整体概况。图的第一行展示了开设的课程数、开课情况和学生的使用情况，其中开课学生数7269人，课堂数2113节。下部分展示上传资源的数量及容量，并对资源的类型进行了划分，分为视频、PPT、Word、链接、PDF、音乐等。从图中可以看出视频上传的个数最多，为PPT和Word资源的总和。左侧下半部分显示智慧课堂发起活动的分布情况，分为头脑风暴、即时问答、答疑讨论、作业任务等。从图中可以看出，教师主要使用的互动方式是头脑风暴、作业任务和课堂表现。因此，可以鼓励教师在将来的教学中适当使用即时问答和答疑讨论的活动方式，提高课堂互动性，了解学生掌握情况，解答疑问，增加课堂效率。

图4 智慧课堂建设情况

管理者可以随时看到校区课程完成情况，通过选择课程看到具体信息。如图5，呈现了学生在全省的分布情况，可以看出郑州市分布人数55577人，鹤壁市3620人。通过地图分布情况能够清楚地看出全省各个市县校区学员的分布情况。如图5下表，通过统计学习平台的学生数据，自主研发可视化报表，统计出各个校区的学生学习进度情况，可以及时了解各校区学生学习完成情况。

图5 学员地理分布 和相应的学习情况

五、结语

教育数据可视化是大数据发挥教育价值的重要环节，本文将在线教学平台使用过程中产生的教育数据分为：高维数据、文本数据、层次数据、关系数据和地理数据。在分析了教学平台的数据特点基础上，本文提出了一系列面向教学场景的数据化方法。通过数据可视化工具和技术，教师可以为学生直观呈现知识，及时了解学生学习状况，进行课堂教学、教学评价等。学生可以形成知识框架与互联体系，促进知识表达与内化，并自我评估，及时发现自己的学习问题。教学管理中可以掌握教师教学效果和学生学习情况，调整教学管理与决策的目标。数据可视化方法在实际教学中进行应用，并以智慧课堂为例进行技术实现和展示，解决了本校教育教学中的实际问题，产生了良好的应用效果，有效地促进了智慧教育的发展。

目前研究处于数据整合和收集阶段，如何对现有数据进行深入分析是以后研究的重点。鉴于我校教育形式多样，既有高职教育，又有开放教育和社区教育。因此，如何打通数据交互，数据实时展示，如何获取时间序列数据，对数据进行融合分析是以后研究的方向。