基于數(shù)據(jù)挖掘的智能教學(xué)系統(tǒng)的探討

刁才富

【摘要】本文以基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的智能教學(xué)系統(tǒng)為題，探討了相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用和實(shí)踐，揭示了智能教學(xué)系統(tǒng)的優(yōu)勢所在以及隱藏在其背后的技術(shù)支撐，為將來進(jìn)一步優(yōu)化教學(xué)資源，促進(jìn)個性化、層次化以及差異化教學(xué)提供可靠的教學(xué)平臺系統(tǒng)參考。

【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘 智能 教學(xué)系統(tǒng) 信息技術(shù)

【中圖分類號】G64 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【文章編號】2095-3089（2017）23-0239-02

一、數(shù)據(jù)挖掘

一般而言，智能教學(xué)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括以下四個方面，即：

（一）教學(xué)過程中學(xué)生數(shù)據(jù)采集

教學(xué)過程中學(xué)生數(shù)據(jù)采集主要是記錄學(xué)生詳細(xì)的學(xué)習(xí)過程，包括學(xué)習(xí)進(jìn)度、學(xué)習(xí)內(nèi)容，不同學(xué)習(xí)內(nèi)容耗費(fèi)的時(shí)間、測試內(nèi)容、測試用時(shí)、測試結(jié)果、不同教學(xué)內(nèi)容的訪問頻率等等，基本上是相關(guān)教學(xué)資源的全程記錄， 通過學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的記錄，為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘過程奠定堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，需要指出的是，學(xué)生數(shù)據(jù)的采集并不局限于傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集，還包括應(yīng)用范圍更廣的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這是近年來數(shù)據(jù)模型構(gòu)建過程N(yùn)OSQL應(yīng)用的重要應(yīng)用方式。

（二）數(shù)據(jù)預(yù)處理過程

有了上一階段的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集基礎(chǔ)，還需對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理工作主要完成數(shù)據(jù)清洗任務(wù)，數(shù)據(jù)拆分過程，通俗的講就是對第一階段產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、歸類的工作。將一些無用的數(shù)據(jù)消息進(jìn)行丟棄，為下一階段的數(shù)據(jù)處理做好前置準(zhǔn)備，具體到實(shí)現(xiàn)技術(shù)應(yīng)用角度而言，以常見的Hadoop大數(shù)據(jù)框架技術(shù)為例就是將數(shù)據(jù)提交到Hadoop所支持的HDFS文件系統(tǒng)，篩選有用數(shù)據(jù)消息的工作，在此就不進(jìn)行具體的展開了。

（三）數(shù)據(jù)挖掘工作

數(shù)據(jù)挖掘同樣依賴于前一步驟所產(chǎn)生的清洗數(shù)據(jù)，利用服務(wù)器端計(jì)算機(jī)集群強(qiáng)大的數(shù)據(jù)存儲以及計(jì)算資源，對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，同樣以Hadoop技術(shù)為例，就是實(shí)現(xiàn)MapReduce中MAP映射過程，通過一定的挖掘算法，對教學(xué)數(shù)據(jù)做進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)分析、關(guān)聯(lián)計(jì)算、數(shù)據(jù)建模以及用戶追蹤的工作。這一階段的工作是真正進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘步驟，是現(xiàn)實(shí)教學(xué)數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)分析的核心。

（四）數(shù)據(jù)匯總

數(shù)據(jù)匯總也就是人們常說的數(shù)據(jù)分析報(bào)告，結(jié)合Hadoop技術(shù)，是實(shí)現(xiàn)MapReduce中Reduce（歸約）過程。具體到教學(xué)數(shù)據(jù)的匯總而言，可以得出系列特定用戶數(shù)據(jù)或者非特定用戶數(shù)據(jù)匯總結(jié)果。特定用戶數(shù)據(jù)主要是指，某個學(xué)生的學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)匯總報(bào)告，例如學(xué)生利用智能教學(xué)系統(tǒng)學(xué)習(xí)效率、學(xué)習(xí)覆蓋率、學(xué)習(xí)結(jié)果等多維度的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)；而非特定數(shù)據(jù)是通過大量不同學(xué)生數(shù)據(jù)分析計(jì)算得出來的通用性較高的數(shù)據(jù)，例如學(xué)生重難點(diǎn)把握情況、整體的學(xué)習(xí)情況等等?？傊?，數(shù)據(jù)匯總是數(shù)據(jù)挖掘的最后階段，是產(chǎn)生有效教學(xué)數(shù)據(jù)的過程。

二、基于數(shù)據(jù)挖掘的智能教學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和應(yīng)用探討

（一）智能教學(xué)系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)以及功能模塊的劃分

智能教學(xué)系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)就是人們場所的UI（用戶接口）設(shè)計(jì)，從教學(xué)過程的劃分，一般將其界面按照功能進(jìn)行劃分，如視頻教學(xué)、階段測試、學(xué)情分析、教學(xué)進(jìn)度、互動交流等功能步驟，建議對功能模塊所實(shí)現(xiàn)的功能“原子化”處理，即特定模塊僅僅完成相應(yīng)的功能即可，當(dāng)然各個功能模塊背后所承載的數(shù)據(jù)模型應(yīng)保障一致性原則。由此可見，基于Web和數(shù)據(jù)挖掘的智能教學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和應(yīng)用做好其節(jié)目以及功能模塊的劃分具有十分重要的意義。

（二）學(xué)生學(xué)習(xí)事件的追蹤

學(xué)生學(xué)習(xí)事件的追蹤是通過智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)的終端編號或者用戶ID的追蹤方式予以進(jìn)行的，對應(yīng)到Web功能以及數(shù)據(jù)挖掘處理過程就是遠(yuǎn)程服務(wù)器資源的獲取、教學(xué)過程數(shù)據(jù)的收集工作，通過用戶事件的收集，產(chǎn)生了大量學(xué)生學(xué)習(xí)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，從而記錄了學(xué)生學(xué)習(xí)進(jìn)度、教學(xué)資源的應(yīng)用、階段性測驗(yàn)成果等一系列相關(guān)的教學(xué)數(shù)據(jù)，這是學(xué)生個性化學(xué)習(xí)定制的原始數(shù)據(jù)，具有十分重要的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。當(dāng)然通過學(xué)生學(xué)習(xí)進(jìn)度等數(shù)據(jù)的展示，學(xué)生能夠清楚的認(rèn)識學(xué)習(xí)目標(biāo)的完成度（以一種百分比的形式進(jìn)行更為精準(zhǔn)的展示），從而使得智能教學(xué)的目標(biāo)性以及學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性獲得進(jìn)一步的提升。

（三）教學(xué)診斷和能力測定

教學(xué)診斷是依據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，對學(xué)生學(xué)習(xí)進(jìn)度、學(xué)習(xí)效率以及學(xué)習(xí)目標(biāo)的大程度進(jìn)行匯總分析的階段，對應(yīng)于傳統(tǒng)教學(xué)過程中即就是教學(xué)階段性總結(jié)的過程，二者最大的區(qū)別在于利用智能化教學(xué)系統(tǒng)平臺所產(chǎn)生的教學(xué)診斷數(shù)據(jù)更加客觀、針對性較強(qiáng)，其診斷結(jié)果都是以客觀的學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)為依據(jù)的；而能力測定更多都是測試數(shù)據(jù)的匯總，一些教學(xué)系統(tǒng)將能力測定作為教學(xué)診斷的內(nèi)容予以涵蓋，這都是可行的。測試數(shù)據(jù)是學(xué)生階段性學(xué)習(xí)情況最為真實(shí)的反饋，通過能力測定，智能系統(tǒng)能夠適當(dāng)?shù)恼{(diào)整學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣和學(xué)習(xí)過程，實(shí)現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)、差異化學(xué)習(xí)。

（四）根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)情況予以針對性的提升

智能系統(tǒng)之所以智能就在于其具有較強(qiáng)的針對性，通過實(shí)時(shí)匯總學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)情況，從服務(wù)器端產(chǎn)生學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫，并以此為依據(jù)給出學(xué)生學(xué)習(xí)策略，對于學(xué)習(xí)能力突出的學(xué)生通過知識結(jié)構(gòu)的拓展以及學(xué)習(xí)進(jìn)度的提升，實(shí)現(xiàn)其優(yōu)質(zhì)化學(xué)習(xí)，對于學(xué)習(xí)能力相對較弱的學(xué)生則通過知識點(diǎn)的細(xì)化、重難點(diǎn)的針對性講解，使其能夠達(dá)到基本的教學(xué)要求，從而提升其學(xué)習(xí)自信心，實(shí)現(xiàn)學(xué)有所獲。除此之外，通過學(xué)生實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的匯總，教師在遠(yuǎn)程的管理端可以通過各種統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、報(bào)表等形式，清楚的了解各個學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，使得教師對于全局教學(xué)過程的把控準(zhǔn)確度以及精細(xì)化程度有了較大的提升，而這正是得益于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效應(yīng)用。

（五）教學(xué)資源有針對性的進(jìn)行推送

基于數(shù)據(jù)挖掘的智能教學(xué)系統(tǒng)不僅能夠根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)進(jìn)度以及課程目標(biāo)讓學(xué)生自主選擇教學(xué)資源，而且還能夠針對學(xué)生學(xué)習(xí)的實(shí)際情況以及測評情況予以極具針對性的教學(xué)資源推送，這是智能教學(xué)系統(tǒng)區(qū)別于傳統(tǒng)的簡單資源庫教學(xué)系統(tǒng)的優(yōu)勢所在，以學(xué)生章節(jié)測試為例，智能教學(xué)系統(tǒng)會對學(xué)生的測評結(jié)果進(jìn)行分析，將學(xué)生章節(jié)掌握的薄弱部分記錄在相關(guān)數(shù)據(jù)庫中，并在學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)推送相關(guān)知識內(nèi)容，既可以是視頻類型的知識講解，也可以是相關(guān)一系列的練習(xí)題，讓學(xué)生進(jìn)一步加強(qiáng)和鞏固相關(guān)內(nèi)容，從而獲得極具針對性的鞏固和練習(xí)，提高學(xué)習(xí)效率。

（六）教師進(jìn)行適當(dāng)?shù)囊龑?dǎo)和補(bǔ)充

智能教學(xué)系統(tǒng)的應(yīng)用必然會促進(jìn)當(dāng)前教育教學(xué)工作的快速推進(jìn)，在應(yīng)用智能教學(xué)系統(tǒng)的同時(shí)還應(yīng)做好教師的必要引導(dǎo)和知識的補(bǔ)充，不可否認(rèn)智能教學(xué)系統(tǒng)的應(yīng)用能夠大幅度的提升學(xué)生學(xué)習(xí)的效率和質(zhì)量，但是往往在一些需要教師面對面進(jìn)行引導(dǎo)的教學(xué)部分，智能系統(tǒng)是不能替代的；另外智能教學(xué)系統(tǒng)的應(yīng)用，要求學(xué)生應(yīng)具備一定的學(xué)習(xí)主動性和積極性，而脫離了教師的監(jiān)管和掌控，一些自律性較差、學(xué)習(xí)積極性不足的學(xué)生必然會出現(xiàn)一定的學(xué)習(xí)問題，這同樣是不可忽視的智能系統(tǒng)應(yīng)用問題。因此，從互補(bǔ)性的角度而言，除了有效的應(yīng)用好智能教學(xué)系統(tǒng)之外，還應(yīng)通過教師的適當(dāng)引導(dǎo)和補(bǔ)充保障整個學(xué)習(xí)過程的有序和完整性。

三、小結(jié)

綜上所述，基于數(shù)據(jù)挖掘的智能教學(xué)系統(tǒng)是信息技術(shù)與教學(xué)過程的高度融合，對于優(yōu)化教學(xué)資源、創(chuàng)新教學(xué)形式都具有十分重要的意義，本文從智能教學(xué)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等進(jìn)行了簡要的討論，并分析了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教學(xué)過程中的設(shè)計(jì)和應(yīng)用。

參考文獻(xiàn)：

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