謝淑敏
(閩江師范高等專科學(xué)校,福建 福州 350108)
近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,越來越多的人利用互聯(lián)網(wǎng)進行工作、學(xué)習(xí)、娛樂,人們與互聯(lián)網(wǎng)的交互產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)正在呈現(xiàn)出爆炸式的增長,人類在不知不覺中已經(jīng)進入了“大數(shù)據(jù)”時代。“大數(shù)據(jù)”是指以多元形式,從許多來源搜集而來的龐大數(shù)據(jù)組。它具有四個方面的特點:數(shù)據(jù)體量巨大(Volume)、數(shù)據(jù)類型繁多(Variety)、實時性強(Velocity)、真實性高(Veracity)[1]。大數(shù)據(jù)是一個廣義的概念,不存在定義性質(zhì)的量,它是眾多信息渠道的綜合體系,這種體系通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)一體化。在教育領(lǐng)域中,可以從微觀視角去理解大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵。大數(shù)據(jù)的“大”,可以不是數(shù)據(jù)的“大容量”,而是分析數(shù)據(jù)的“全面性”和潛在的“大價值”。教育中的大數(shù)據(jù)分析,可以對學(xué)生學(xué)習(xí)過程的微觀表現(xiàn)進行測量,深層次挖掘有價值的數(shù)據(jù)信息,揭示隱藏在其中的學(xué)習(xí)行為等模式并通過可視化的方式呈現(xiàn)出來。
許多世界知名高校紛紛啟動了教育大數(shù)據(jù)的相關(guān)研究,2012年,美國國家教育部發(fā)布了《通過教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析促進教與學(xué)》報告,該報告對教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析應(yīng)用領(lǐng)域作了詳細的描述,主要包括學(xué)習(xí)者知識、行為和經(jīng)歷建模[2]。其中學(xué)習(xí)者行為建模主要解決的是學(xué)習(xí)者不同的學(xué)習(xí)行為范式與學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)結(jié)果相關(guān)關(guān)系的問題。研究者可以采集學(xué)習(xí)者與網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺的交互數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)挖掘和分析,探索學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為與學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)結(jié)果的相關(guān)關(guān)系,為提高教師的教學(xué)效率和學(xué)生的學(xué)習(xí)成績提供幫助。本研究將利用藍墨云班課平臺獲取學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù),系統(tǒng)、全面地記錄、跟蹤和掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)行為特征,通過挖掘數(shù)據(jù)中有價值的信息,為教師有針對性地實施教學(xué)干預(yù),促進教與學(xué)提供依據(jù)。
為了方便取樣,筆者以閩江師范高等專科學(xué)校計算機系16物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)1、2班和17數(shù)字展示技術(shù)(VR方向)三個班級的學(xué)生為研究對象,共127人,采用藍墨云班課作為研究平臺,分別在平臺中開設(shè)《多媒體技術(shù)》和《三維設(shè)計技術(shù)(3dsMax)》兩門課程,分析學(xué)生在課程學(xué)習(xí)過程中的學(xué)習(xí)行為特征。為了準確描述學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為,本文選取了三個班級在平臺上產(chǎn)生的以下數(shù)據(jù):瀏覽課程資源次數(shù)、視頻觀看時長、作業(yè)成績、參與頭腦風(fēng)暴次數(shù)、參與答疑/討論次數(shù)、測試成績等作為學(xué)習(xí)行為分析的客觀依據(jù),以此為基礎(chǔ)進行學(xué)習(xí)行為特征分析。每個班級有16個二維關(guān)系表,每張表格大約40條數(shù)據(jù),我們采用Excel等數(shù)據(jù)挖掘軟件對這些數(shù)據(jù)進行分析。
平臺共發(fā)布資源50個,主要包括視頻類、圖片類、圖文頁面類等多種類型的資源。瀏覽資源是一種重要的學(xué)習(xí)方式。對于每門課程,筆者將資源分為視頻資源和非視頻資源兩大類,并在此基礎(chǔ)上統(tǒng)計兩類資源的學(xué)習(xí)情況。
非視頻資源是教學(xué)內(nèi)容的載體,對于學(xué)生來說,查看非視頻資源是一種重要的學(xué)習(xí)方式。非視頻資源的類型可以是音頻、圖片、文檔、課件等。教師將資源上傳到平臺,學(xué)生可以在線瀏覽或者下載使用。對于每門課程,平臺統(tǒng)計了每位學(xué)生查看非視頻資源的數(shù)量,筆者在此基礎(chǔ)上計算每位學(xué)生的非視頻資源查看率,即非視頻資源查看數(shù)占非視頻資源總數(shù)的比值。統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。數(shù)據(jù)顯示的結(jié)果表明,有四分之一的學(xué)生對非視頻資源的學(xué)習(xí)積極性不高。
表1 非視頻資源學(xué)習(xí)情況
視頻是重要的知識呈現(xiàn)形式,學(xué)生通過視頻學(xué)習(xí)可以加深對知識點的理解。對于每門課程,平臺統(tǒng)計了每位學(xué)生觀看視頻的時長,筆者在此基礎(chǔ)上計算每位學(xué)生的視頻觀看率,即實看視頻時長占視頻總時長的比值。統(tǒng)計結(jié)果如表2所示??匆曨l是網(wǎng)絡(luò)平臺學(xué)習(xí)中最直接獲取知識的方式,可以反映學(xué)生對課程的學(xué)習(xí)深度,數(shù)據(jù)顯示的結(jié)果表明有一半的學(xué)生幾乎不看視頻資源,可以推測,真正發(fā)生深入學(xué)習(xí)的學(xué)生很少。
表2 視頻資源學(xué)習(xí)情況
平臺記錄了平時作業(yè)成績,三門課程共開展作業(yè)20次,參與756人次,總體平均參與率85%,提交結(jié)果845個,總體平均分62.90分,最低分0分,最高分94分,標準差22.27,方差495.79。不同分數(shù)段的相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果如表3所示。
表3 作業(yè)成績統(tǒng)計情況
頭腦風(fēng)暴是一種線上的,背對背的發(fā)言活動模塊,它的核心思想是獨立思考,獨立發(fā)言,學(xué)生之間互不干擾。平臺共開展頭腦風(fēng)暴9次,參與281人次,發(fā)表觀點281個,獲贊238人次。平臺統(tǒng)計了每位學(xué)生參與頭腦風(fēng)暴的次數(shù),筆者在此基礎(chǔ)上計算了學(xué)生的參與度,統(tǒng)計了每個參與度占有的學(xué)生人數(shù)。統(tǒng)計結(jié)果如表4所示。
表4 頭腦風(fēng)暴參與情況
答疑討論是一種線上的、面對面的答疑或討論的互動模塊,類似于微信群的功能。平臺中每一次教學(xué)都設(shè)置了若干答疑討論活動,供學(xué)生之間、師生之間開展答疑和討論。平臺共開展答疑討論10次,參與276人次,消息總數(shù)799個,獲贊65人次。平臺統(tǒng)計了每位學(xué)生參與答疑討論的次數(shù),筆者在此基礎(chǔ)上計算了學(xué)生的參與度,統(tǒng)計了每個參與度占有的學(xué)生人數(shù)。統(tǒng)計結(jié)果如表5所示。由數(shù)據(jù)可以分析得出,四分之一的學(xué)生參與答疑討論的主動性還有待提高。
表5 答疑討論參與情況
測試主要用來開展課堂小測,平臺記錄了平時測試成績,三門課程共開展測試7次,參與263人次,總體平均參與率85%,交卷總數(shù)264個,總體平均分70.52分,最高分100分,最低分0分,標準差28.08,方差788.66。不同分數(shù)段的相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果如表6所示。
表6 測試成績統(tǒng)計情況
通過收集學(xué)生在課程學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的日志數(shù)據(jù),并對這些數(shù)據(jù)進行過濾與篩選,得出學(xué)生參與活動的情況與學(xué)生的學(xué)習(xí)成績呈正相關(guān)的關(guān)系。本研究以學(xué)生中最高經(jīng)驗值為基數(shù),超過80%(含)的為優(yōu)秀,60%(含)至80%的為及格,60%以下為入門。通過統(tǒng)計分析,優(yōu)秀學(xué)生占總?cè)藬?shù)53.54%,及格學(xué)生占總?cè)藬?shù)29.92%,入門學(xué)生占總?cè)藬?shù)16.54%。優(yōu)秀學(xué)生參與活動的平均次數(shù)為14.46,及格學(xué)生參與活動的平均次數(shù)為10.3,入門學(xué)生參與活動的平均次數(shù)為8.17,顯然優(yōu)秀學(xué)生參與活動的次數(shù)高于及格學(xué)生與入門學(xué)生。
本研究采用大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)分析,實時量化跟蹤學(xué)生的學(xué)習(xí)過程,記錄學(xué)生的學(xué)習(xí)行為,并將學(xué)生的行為數(shù)據(jù)進行可視化呈現(xiàn),以一種直觀的形式呈現(xiàn)給學(xué)生、同伴和教師,使教師了解學(xué)生的學(xué)習(xí)效果,從而開展有針對性的教學(xué)活動。下面我們以一位學(xué)生在平臺上產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)為例展開論述。為了保護學(xué)生隱私,暫且以A同學(xué)命名。如圖1所示,這是A同學(xué)在平臺上獲取的經(jīng)驗值及其分布、參與活動、查看資源、出勤情況的可視化統(tǒng)計。
在大數(shù)據(jù)分析的支持下,可以全面地記錄、跟蹤和掌握學(xué)生的不同學(xué)習(xí)特點、學(xué)習(xí)需求、學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和學(xué)習(xí)行為[3]。在云班課平臺上,學(xué)生的學(xué)習(xí)效果是以其獲得經(jīng)驗值為參考指標。如圖2所示,動態(tài)反映A學(xué)生獲取經(jīng)驗值的過程,圖例中,周增長經(jīng)驗值是A學(xué)生每周相比上一周增長的經(jīng)驗值,周發(fā)布經(jīng)驗值是教師每周發(fā)布的資源和活動的經(jīng)驗值(不包括點贊經(jīng)驗值和課堂表現(xiàn)經(jīng)驗值),學(xué)生經(jīng)驗值是學(xué)生總共獲得的經(jīng)驗值。從圖中可以看出,學(xué)生每周的經(jīng)驗值都在增加,第三周增加的幅度最大。第五周由于教師發(fā)布的經(jīng)驗值明顯降低,學(xué)生的周增長經(jīng)驗值的增長幅度也降低了。最后一周,教師并沒有發(fā)布新的經(jīng)驗值,而學(xué)生的經(jīng)驗值有所增加。從整體上看,說明教師的教學(xué)活動對學(xué)生的學(xué)習(xí)行為有一定的影響。
圖1 A同學(xué)的經(jīng)驗值面板
圖2 A同學(xué)的經(jīng)驗值報表
如圖3所示,將A同學(xué)經(jīng)驗值和優(yōu)秀同學(xué)(經(jīng)驗值超過總經(jīng)驗值80%的同學(xué)的平均經(jīng)驗值)及同班同學(xué)平均經(jīng)驗值進行對比,我們可以看出A同學(xué)各項活動的經(jīng)驗值均超過優(yōu)秀同學(xué)以及同班同學(xué)的平均水平,說明該同學(xué)在平臺中的成績較優(yōu)秀,積極參與班課活動。
圖3 A同學(xué)的經(jīng)驗值對比
教學(xué)平臺中學(xué)生的參與程度是影響學(xué)習(xí)效果的重要因素。本研究通過藍墨云班課平臺,獲取學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù),通過學(xué)生與學(xué)生之間的對比、學(xué)生自身學(xué)習(xí)過程的對比,分析學(xué)習(xí)行為對學(xué)習(xí)效果產(chǎn)生的影響。但本研究的局限性還是存在的,首先是樣本太少,只通過三個班級學(xué)生的行為數(shù)據(jù)進行分析,得出的研究結(jié)論難以推廣;其次,學(xué)生的學(xué)習(xí)行為會受多方面因素的影響,僅僅從平臺上獲取的數(shù)據(jù)無法完全反映學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。在今后的研究中,將進一步擴大研究的樣本,可以設(shè)置實驗組和對照組,進行教學(xué)實驗,并融合結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進行綜合研究。