基于大数据技术的智慧远程继续教育体系研究与设计

司诺　宋之洋

摘 要：为了解决传统继续教育学习效率差、学习体验糟糕和学习认知差异大的问题，设计了基于大数据技术的智慧远程继续教育体系。该体系实现了为学生为中心，采用定制化学习手段，利用大数据挖掘技术、视觉分析技术和大数据分析技术，实现了差异化与个性化的学习机理，能够大大提高学生的学习效率，实现了信息化技术在远程继续教育中的具体应用。

关键词：智慧教育;大数据；教育体系

智慧远程继续教育的个性化学习者模式必须解决三个问题：（1）学生学习模式的初始化与个性化设置；（2）学生学习的大数据采集与动态学习状态的更新，学生学习指标的动态分析；（3）各类层次的学生学习大数据模型的关联性与进一步定制化学习服务的分析。

为了解决上述问题，我们在多个层次和维度上设计了智慧远程继续教育的个性化学习者模型。该模型基于学习者的信息，以学习者的特征为中心元素，旨在个性化服务。考虑到实际应用的流程模型，结合了个性化服务模块中的一个个性化的学习制度和学习者的模式。个性化的层级形成三个模块：数据分析层、逻辑层和应用层，如图1所示。

一、系统结构的设计与分析

智慧远程继续教育学习系统主要包括了基础理论层、技术支持层、资源工具层、实践特征层和培养目标层。，该系统的框架结构如图2所示。

培养目标层主要包括了品德素养、专业素养、创新素养、信息素养、开放素养、协同素养和绿色素养。实践特征层主要包括自组织、自适应、自探索和自激励。资源工具层主要包括了智能平台、智能资源、智能评价和自能服务、技术支持层主要包括了大数据、云计算、人工真技能和互联网+。基础理论主要包括了智慧教育理念、成人教育理论、构建主义理论和关联主义理论。

二、基于大数据技术的继续教育平台设计

大数据技术的继续教育解決方案主要从教学、科研、管理和生活四个角度考虑问题，提供了数据感知与采集平台、数据汇聚与处理平台和分析与决策平台。为大数据技术继续教育提供智力支撑平台、安全保障体系和持续交付体系，该方案完成了学习数据采集、数据存储、数据分析与学习趋势预警等功能。大数据分析与决策平台如图3所示。

大数据技术继续教育平台主要集中于各种学习者在学习他们所生成的数据统计、分析等方法，帮助分析技术、机器学习等学习监控学习者的学习过程、学习结果的预测，识别潜在的问题。

三、结语

结合传统的研究方法和大数据技术，基于模型的设计定制基于学习者的特征，在继续教育远程学习者智能在线教育平台上，对学习者对于在线教育的数据，并探讨启动和动态更新，学习者个性化模式，充分利用信息系统平台上的学习者，探索定制学习者模型的应用，一方面奠定了基础，其应用及后续的研究，另一方面研究提供参考，以改善和优化未来的模式。

作者简介：司诺，宿州学院在职教师。