基于E-OEM 模型的高职生学习能力监控系统的设计与建设

刘晓

摘要：该研究以E-OEM模型为基础设计和搭建高职生学习能力监测系统。该系统理论框架涵盖了供应链管理、产品定位、市场策略、合作伙伴关系的构建与维护，以及创新与协同作业等多个维度。通过对系统进行需求分析和架构设计、功能模块设计方面，实现对学生学情的收集和分析，教师监控和教学策略调整以及系统自我优化和反馈机制等。经由对系统的使用情况和效果的评价与分析，研究证实该系统对高职生学习能力的提高具有实质性的促进作用。

关键词：E-OEM模型；学习能力监测系统；高职教育；学习诉求评测

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）13-0069-03 开放科学（资源服务）标识码（OSID） ：

0 引言

以E-OEM模型为理论基础的研究对建设高职生学习能力监控系统具有重要的指导作用。系统需求分析、架构设计及功能模块设计旨在促进学生学习效率与教师教学质量。研究目的在于通过深度分析学生学情，教师监控调整等方式，给高职生在数字化转型中提供不断进步的学习环境。

1 E-OEM 模型的理论基础

E-OEM模型的理论基础是对于电子原始设备制造商（Electronic Original Equipment Manufacturer） 的建模与研究。这一模式旨在帮助了解和分析电子设备制造商的运作模式以及与其他合作伙伴的关系。它通过对供应链、合作伙伴关系、产品定位和市场策略的考察来揭示E-OEM模型后面的关键因素。第一，E-OEM模型以供应链管理为核心，重视电子设备制造商和供应商的合作。在这一模式中，制造商和供应商的密切合作对高效供应链至关重要。二是模型突出了产品定位及市场策略的意义，厂商须结合市场需求及竞争环境制定合适的定位产品策略才能获得市场份额。第二，E-OEM模型也注重合作伙伴关系的构建和保持。合作伙伴可由代工厂，设计公司和零部件供应商组成。通过同这些伙伴的密切协作，制造商能够享有技术上、资源上以及市场上的好处，以提高产品质量并降低生产成本。最后，在E-OEM模型中，创新与协同也被强调出来。制造商要不断地创新才能适应不断变化的市场需求，与合作伙伴合作促进技术进步及产品创新[1]。总之，E-OEM模型是以供应链管理，产品定位及市场策略，合作伙伴关系建立及维护，创新及协同为理论依据。这些因素交织在一起形成E-OEM模型中最核心的部分，给电子设备制造商带来强大的理论支持与实践指导。

2 基于E-OEM 模型的高职生学习能力监控系统的设计

2.1 系统需求分析

设计高职生学习能力监控系统中系统需求分析非常关键。该系统的目的是促进学生学习效率的提高以及教师教学质量的提高，所以有必要对学生的学习行为数据进行精确的采集以及深入的分析，从而确定问题点以及成长路径。需要有一个好的用户界面来保证学生与教师之间容易获得信息和互动。技术选型要顺应IT发展的潮流，保证系统的稳定性与可扩展性。教育理念需要兼顾学生自主学习能力、创造力以及批判性思维的发展，为学生个性化学习路径以及教师个性化教学方法提供支撑。该系统应当重视学生学习的多元性和适应性，对各种学习活动，如课堂互动、实际操作和独立学习，进行持续地监控和支持。用户界面要求友好好用、支持多终端接入。在技术实现上，要选用稳定、可靠的数据处理后台以及灵活、有效的数据分析方法来保证学生学习数据安全、准确，为教师教学提供宝贵反馈。如表1所示。

2.2 系统架构设计

系统架构设计的目的是建立牢固可靠、高度柔性的架构设计，从而为监控系统提供坚实的基础。该系统以功能强大的数据处理后台为核心，可以对学生学习数据进行高效处理与分析。以此为基础将系统划分为几大部分，其中包括数据采集模块、数据分析模块、用户交互界面以及系统管理模块等。数据采集模块，用于采集学生学习活动的相关数据，主要包括学习时长、学习内容以及学习行为。数据会传送至数据处理后台保存，并跟进分析。数据分析模块将机器学习与统计方法运用到数据解读中，对师生进行宝贵的回馈。通过对学生学习模式及成绩进行分析，可以产生个性化学习建议及改进意见，对教学与学习过程起到强有力的支撑作用。用户交互界面设计应直观好用，使用户可以很方便地得到自己需要的信息，其中包括学生、教师以及管理员等[2]。学生可观看个人学习数据并得到个性化推荐，老师可得到班级总体学习情况及单个学生的成绩，管理员可对系统总体运行状态进行监测并做出必要配置。系统管理模块承担着保证系统总体运行高效、安全的任务，它使管理员能够执行所需要的分配与维护工作，其中包括用户权限管理、数据备份与恢复以及系统性能监控。

2.3 功能模块设计

对于监控系统各功能模块进行设计，以保证系统能对学生学习进程进行全方面监控与支持。首先，学习追踪模块实时记录学生的学习活动情况，主要从学习时长、学习内容两个维度进行分析，对学习过程进行量化参考。这类模块可以帮助学生与教师理解学习进程、找出学习时间的分配情况以及对学习内容的喜好规律，以便更好地对学习策略进行调节。其次，评估与反馈模块，用于使用采集的数据通过算法对学生学习表现进行分析，并对学生及教师及时进行成效评估及改进建议。该单元的功能是帮助学生与教师加深对学习成果的理解，找出学习存在的问题与改进空间，以达到针对性学习优化的目的。然后，个性化推荐模块针对学生学习习惯与进度，提供定制化学习资源与推荐，提升学习个性化体验。该单元的出现使学生能更准确地获得满足自己需要的学习资源、提高学习效率、增强学习动力。最后，交互与沟通模块增进了师生间及学生间的交流，并通过探讨与合作进一步增强学习效果。

3 基于E-OEM 模型的高职生学习能力监控系统功能与建设实现

3.1 学生学情采集与分析

基于E-OEM模型建构高职生学习能力监控系统中，学生学情获取和分析环节是关键。这一过程涵盖了对学生学习过程产生的海量数据进行采集，其中包含但不仅仅局限于成绩、参与度、学习习惯、时间分配等，通过深度分析掌握学生学习状态与需求。分析结果可以揭示出学生在学习中存在的优势和不足，从而为个性化学习计划的制订奠定基础。借助数据挖掘技术与模式识别等技术，该系统可以使用这些数据来对学生学习发展趋势进行预测，然后引导学生对学习路径进行有效的规划，以确保学习效果最大化。比如，该系统能够对学生历史学习数据进行分析，确定学生哪些方面成绩比较优秀、哪些方面有薄弱环节、学习兴趣与习惯等。这批信息有助于系统更深入地了解学生的学习习惯，进而为他们提供更加个性化的学习建议和方向[3]。另外，该系统能够通过数据分析找出学生的学习偏好与习惯，如什么时段学生注意力比较集中、哪种学习方式比较符合学生学习风格。如表2所示。

3.2 教师监控与教学策略调整

教师监控与教学策略的调整在这一系统中得到了充分的重视。系统提供了一个数据驱动的决策支持平台，使教师能够实时监控学生的学习动态，并根据系统分析提供的反馈调整教学方法和内容。这种调整不是一成不变，而是动态的、持续的，旨在与学生的学习进度和理解能力同步。通过系统提供的学生学习数据和分析报告，教师可以更准确地了解学生的学习状态和学习需求，从而针对性地调整教学策略和内容。例如，教师可以根据学生的学习表现调整教学进度、深化教学内容或采取不同的教学方法，以更好地满足学生的学习需求。这种个性化的教学调整有助于提高教学效果，使教学更加贴近学生的实际情况，从而提升学习成效。系统还能帮助教师识别教学过程中可能出现的问题，比如哪些知识点学生普遍掌握不好，哪些教学方法效果不佳等[4]。通过系统提供的数据分析，教师可以及时发现并解决教学中的问题，从而提升教学质量。

3.3 系统的自我优化与反馈机制

系统的自我优化与反馈机制通过不断收集系统运行过程中的数据，分析系统存在的不足之处，例如哪些功能未被频繁使用，哪些流程可能导致用户体验不佳等。基于这些分析结果，系统进行迭代更新以自我完善，以适应高职生学习需求的变化，同时也确保了系统的可持续发展。系统的反馈机制还包括对用户（学生和教师）的建议和评价的收集，通过这样的循环，系统能够保持其敏感性和适用性，为高职生提供一个持续进步的学习环境。在实践中，系统可以通过多种方式收集反馈信息，例如用户调查、用户行为分析、用户建议箱等。这些反馈信息将被整合到系统的优化计划中，以指导系统的迭代更新。除了技术层面的自我优化，系统还应该重视用户体验的反馈，收集用户的评价和建议，系统可以不断改进用户界面设计、交互流程和功能设置，以提升用户满意度和使用体验。

4 基于E-OEM 模型的高职生学习能力监控系统应用与效果分析

4.1 系统应用流程

高职生学习能力监控系统，依靠E-OEM模型构建，便捷教师及时获悉学生学习状况。流程自启动阶段起，先行确定学习目标与监控指标，随后部署数据采集模块，搜集学生日常学习数据。接着，系统通过算法处理数据，揭示学生学习模式与行为规律。此基础上，教师能够针对性指导，实时调整教学策略。学生亦可自我诊断，提升学习效率。整个操作过程，在确保数据安全与隐私保护的前提下，通过界面友好的软件完成，旨在为高职院校提供一个全面、实时的学生学习能力监控与分析平台。

4.2 效果评估方法

对于系统的效果评估，采用了定量与定性相结合的评估方法。具体包括但不限于学生学习成果的统计分析、学习行为的变化趋势、教学活动的互动情况以及学生对系统使用的满意度调查。通过这些多维度的评估工具，可以全面理解系统对学生学习能力提升的影响[5]。评估过程中，重视反馈的及时性与实效性，确保评估结果能够真实反映系统的应用成效，同时为系统的持续优化提供依据。

4.3 应用效果分析

应用效果分析突出系统在高职生学习能力提升中的实际贡献。通过对比分析系统实施前后的学生学习数据，揭示系统的有效性。分析中注意到学生在使用系统后，学习行为更加积极主动，学习成绩亦有所提升。更重要的是，学生的自我监控能力与自主学习能力得到了增强。此外，教师通过系统更加精准地掌握学生学习状况，教学方法更加个性化、精准化。这些分析结果不仅证明了系统的有效性，也为进一步优化系统功能、提高教学质量提供了宝贵信息。

5 结束语

综上所述，本研究基于E-OEM模型构建的高职生学习能力监控系统，通过实际应用和效果分析，验证了系统的有效性和实际贡献。系统地实施使学生学习行为更加积极主动，学习成绩有所提升，同时教师能够更加精准地掌握学生学习状况，教学方法更加个性化、精准化。这些结果为进一步优化系统功能、提高教学质量提供了宝贵信息，为高职生的学习能力提升提供了有力支持。

参考文献：

[1] 刘张榕. 基于E-OEM模型的Web数据精准挖掘研究[J]. 微型电脑应用，2021，37（10）：146-149，164.

[2] 俞荷俊，叶永椿. 网课期间高职护生自主学习能力与自我效能感、网络学习自我监控能力的相关性分析[J]. 沈阳医学院学报，2021，23（1）：91-96.

[3] 张树林. 提高高职生数学学习反思能力的途径[J]. 数学学习与研究，2018（9）：7-8.

[4] 吕岩. 高职学生英语学习中自我监控能力培养策略研究[J].齐齐哈尔师范高等专科学校学报，2018（1）：152-153.

[5] 赵海英，谭欣，王亮亮. 基于E-OEM的SWF半结构化模型建立[J]. 北京邮电大学学报，2017，40（5）：129-134.

【通联编辑：光文玲】

基金项目：2023年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目，数字化转型背景下高职学生学习能力的监测系统构建研究（ 项目编号：2023KY1117）