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    大數(shù)據(jù)環(huán)境下的自適應(yīng)在線學習平臺學習分析模型 設(shè)計

    2018-07-26 10:40:56李敏陳小莉
    科技資訊 2018年6期
    關(guān)鍵詞:學習平臺自適應(yīng)大數(shù)據(jù)

    李敏 陳小莉

    摘 要:通過大數(shù)據(jù)分析,教育管理者能夠通過學習平臺全面地記錄、跟蹤、掌握不同學習者的學習特點、學習需求、學習基礎(chǔ)和學習行為,從而為不同的學習者建立學習模型,打造“個性化”的學習空間,并利用大數(shù)據(jù)分析結(jié)果動態(tài)地推薦學習路徑、學習資源。推動實現(xiàn)“因材施教”。建立合理的自適應(yīng)在線學習分析模型是大數(shù)據(jù)技術(shù)在教學平臺實現(xiàn)的基礎(chǔ)。

    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù) 自適應(yīng) 學習平臺 學習分析模型

    中圖分類號:G71 文獻標識碼:A 文章編號:1672-3791(2018)02(c)-0169-03

    大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)等信息新技術(shù)的出現(xiàn),將遠程教育、在線學習提升到一個空前矚目的階段?,F(xiàn)在普遍使用的網(wǎng)絡(luò)學習平臺有 Blackboard、Web CT、Moodle、Sa Kai、Learning Space等[1],這些學習平臺注重教師課程管理和教學管理,能夠為學習者提供學習服務(wù),但千篇一律的學習界面,學習活動順序和學習資源難以調(diào)動學生的學習內(nèi)源驅(qū)動力,學習效果往往不能達到期望值。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的引入,使遠程教育的規(guī)?;蛡€性化達到統(tǒng)一平衡[2]。通過大數(shù)據(jù)分析,教育管理者能夠通過學習平臺全面地記錄、跟蹤、掌握不同學習者的學習特點、學習需求、學習基礎(chǔ)和學習行為,從而為不同的學習者建立學習模型,打造“個性化”的學習空間,并利用大數(shù)據(jù)分析結(jié)果動態(tài)地推薦學習路徑、學習資源[3]。由此可見,大數(shù)據(jù)分析能夠推動實現(xiàn)“因材施教”。

    1 大數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用現(xiàn)狀

    大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠從海量數(shù)據(jù)中找出有價值的數(shù)據(jù),其核心并不在“大量”,而在于“價值”。當前大數(shù)據(jù)技術(shù)的商業(yè)應(yīng)用在中國已經(jīng)非常普及,百度、阿里、騰訊、優(yōu)酷、美團等,都采用它并取得了較好的商業(yè)效果。

    大數(shù)據(jù)技術(shù)引入到教育領(lǐng)域勢必帶來教育新變革。在教育中采用大數(shù)據(jù)可以對學習者在學習過程中的努力程度、學習態(tài)度、智力水平、領(lǐng)域能力、交互協(xié)作等多維度進行測量,通過深層次挖掘有價值數(shù)據(jù)信息,揭示其內(nèi)在的學習規(guī)律。在線學習平臺通過大數(shù)據(jù)可以打造“個性化”學習空間,成為一種新型的自適應(yīng)學習平臺。

    我們認為,大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域應(yīng)用現(xiàn)狀與期望值還有較大的差距。在國內(nèi),大數(shù)據(jù)技術(shù)并沒有廣泛應(yīng)用于在線學習,究其原因,在于現(xiàn)今沒有一個公認的科學合理的自適應(yīng)在線學習分析模型作為技術(shù)實現(xiàn)的基礎(chǔ),這是我們本文研究的目的。

    2 基于大數(shù)據(jù)的個性化自適應(yīng)在線學習分析模型研究

    2.1 基于大數(shù)據(jù)的個性化自適應(yīng)學習過程結(jié)構(gòu)

    美國《通過教育數(shù)據(jù)挖掘和學習分析促進教與學》簡報中給出了學習者自適應(yīng)學習結(jié)構(gòu)及數(shù)據(jù)流程[4]。該結(jié)構(gòu)包含六大模塊:內(nèi)容傳遞模塊、學習者數(shù)據(jù)庫、預(yù)測模塊、顯示

    模塊、自適應(yīng)模塊、干預(yù)模塊。我們以此為參考結(jié)合我?,F(xiàn)狀設(shè)計出如圖1所示的學習過程結(jié)構(gòu):

    該結(jié)構(gòu)以傳統(tǒng)“在線學習平臺”為業(yè)務(wù)核心,增加“大數(shù)據(jù)分析模塊”和“個性化學習推薦引擎”,構(gòu)成了“基于大數(shù)據(jù)分析的個性化自適應(yīng)平臺”,另外引入我校“歷史數(shù)據(jù)庫”參與大數(shù)據(jù)分析,提高數(shù)據(jù)分析的價值。

    2.1.1 歷史數(shù)據(jù)庫

    重慶電大建校近30年來,現(xiàn)有學員11萬人,開設(shè)本科、??普n程上千門,擁有豐富的歷史數(shù)據(jù),經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘,其結(jié)果可以基本反映在線學習的普適特征。

    2.1.2 在線學習平臺

    重慶電大擁有重慶電大開放學習平臺、重慶成人教學平臺、Moodle平臺等眾多在線學習平臺,這些平臺均能提供學習內(nèi)容(知識點、案例、測試、練習等可視化信息),能管理、維護、傳遞學習內(nèi)容與評價給學習者,以支持學習者的學習行為。這些平臺對應(yīng)了電大不同時期、不同層次的教學任務(wù),反映了不同的在線學習特征(學歷教育、繼續(xù)教育等)。在線學習平臺的數(shù)據(jù)存放在“在線數(shù)據(jù)庫”里,在特定時期進入“歷史數(shù)據(jù)庫”。

    2.1.3 大數(shù)據(jù)分析模塊

    大數(shù)據(jù)分析模塊將來自“歷史數(shù)據(jù)庫”的數(shù)據(jù)、“在線數(shù)據(jù)庫”的在線學習行為數(shù)據(jù)和課程歷史數(shù)據(jù)經(jīng)大數(shù)據(jù)方法分析,便能得到基于本課程的個人學習行為特點及預(yù)測結(jié)果。

    2.1.4 個性化學習推薦引擎

    根據(jù)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果和預(yù)測結(jié)果給學習者推薦他們感興趣的學習內(nèi)容、形成學習路徑,推薦學習序列。

    2.2 基于大數(shù)據(jù)的個性化自適應(yīng)學習模型的設(shè)計

    本研究以大數(shù)據(jù)分析為契機,設(shè)計出基于學習環(huán)境、學習分析、學習參與者、學習策略、目標等5個層次構(gòu)建的個性化自適應(yīng)在線學習分析模型,如圖2所示。

    2.2.1 學習環(huán)境

    自適應(yīng)學習是一種個性化的學習,它不是獨立的學習系統(tǒng),需要學習環(huán)境中有良好的組織反饋。這里的學習環(huán)境包含了學習資源、學習平臺、學習工具等,其中不僅有專用的自適應(yīng)學習平臺,還有學習所依賴的外部環(huán)境,如各種社交媒體(博客、維基)等。學習參與者通過各種交互在學習環(huán)境中產(chǎn)生海量數(shù)據(jù),經(jīng)過大數(shù)據(jù)分析可以為預(yù)測、學習干預(yù)、處理學習行為提供依據(jù)。

    2.2.2 學習分析

    學習分析不僅針對自適應(yīng)學習平臺,還針對與它相關(guān)的系統(tǒng)及相應(yīng)的歷史數(shù)據(jù),如我校其它學習平臺的歷史數(shù)據(jù)通過大數(shù)據(jù)分析可以產(chǎn)生具有普適特征的學生學習行為定義,可以成為自適應(yīng)學習平臺的基本行為定義模板。大數(shù)據(jù)分析方法主要采用統(tǒng)計法、知識可視化、個性化推薦、數(shù)據(jù)挖掘和社會網(wǎng)絡(luò)分析等。

    2.2.3 學習參與者

    學習參與者包括學習的主體學習者、還有可以指導學習者學習、進行學習干預(yù)的教師、管理人員以及學習平臺自身(如自適應(yīng)學習平臺中的信息推送直接參與了學習過程)。

    2.2.4 學習策略

    在自適應(yīng)性學習系統(tǒng)中,學習者一般采用三種學習策略,如傳授式、探索式和協(xié)作式[5],我們主要采用協(xié)作式學習策略。不同的學習參與者通過學習策略來實現(xiàn)協(xié)作。

    2.2.5 目標

    這里的目標指的是所有學習參與者均需要達到的目標。對系統(tǒng)平臺來說,自適應(yīng)與個性化推薦是兩個最重要的實現(xiàn)目標。自適應(yīng)是學習者主動地適應(yīng)遠程學習方式,實現(xiàn)學習者自我組織,制定并執(zhí)行學習計劃、自主選擇學習策略,對學習進行自我評估;個性化推薦是系統(tǒng)主動向?qū)W習者注入資源的學習方式:通過大數(shù)據(jù)分析結(jié)果實施相應(yīng)的教學策略,適應(yīng)性呈現(xiàn)個性化、可視化的學習路徑、學習資源、同伴、工具等[1]。

    3 基于大數(shù)據(jù)的個性化自適應(yīng)在線學習平臺實現(xiàn)

    基于以上的設(shè)計思想,我們以Moodle平臺為基礎(chǔ)開發(fā)了相應(yīng)的自適應(yīng)學習平臺。如圖3所示,可以看到當學生單元測試成績不理想時,系統(tǒng)會自動為學生推送新的學習序列。

    4 結(jié)語

    基于大數(shù)據(jù)分析的自適應(yīng)在線學習平臺能夠?qū)崿F(xiàn)真正的“因材施教”,不同的學習者可以采用不同的學習策略,通過平臺自適應(yīng)功能創(chuàng)造不同的學習情境,滿足“個性化學習”的需要。我們通過對自適應(yīng)在線學習過程及學習分析模型的研究,開發(fā)出了基于大數(shù)據(jù)分析的自適應(yīng)在線學習平臺,在實際應(yīng)用中取得了較好的效果。

    參考文獻

    [1] 姜強.自適應(yīng)學習系統(tǒng)支持模型與實現(xiàn)機制研究[D].長春:東北師范大學,2012.

    [2] US Depart of Education, Office of Educational Technology.Expanding Evidence Approaches for Learning in a Digital World[EB/OL].

    [3] 姜強,趙蔚.自適應(yīng)學習系統(tǒng)述評及其優(yōu)化機制研究[J].現(xiàn)代遠距離教育,2011(6):57-63.

    [4] Enhancing Teaching and Learning through EducationalData Mining and Learning Analytics [DB/OL].

    [5] 余勝泉.適應(yīng)性學習-遠程教育發(fā)展的趨勢[J].開放教育研究,2000(3):12-15.

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