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    基于大數(shù)據(jù)背景的在線學(xué)習(xí)行為分析模型

    2018-12-27 02:04崔貝貝
    課程教育研究 2018年44期
    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)背景分析模型

    崔貝貝

    【摘要】我國科技技術(shù)的進(jìn)步帶動了在線學(xué)習(xí)模式的較快發(fā)展,使其實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)化與數(shù)字化,這在較大程度上在大數(shù)據(jù)背景下為在線學(xué)習(xí)行為分析模型的建立提供了保障,保證了在線學(xué)習(xí)行為分析模式構(gòu)建質(zhì)量,不但能夠使在線學(xué)習(xí)形式得到較大豐富,而且在較大程度上可加快我國在線學(xué)習(xí)的未來發(fā)展。

    【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)背景 在線學(xué)習(xí)行為 分析模型

    【中圖分類號】G64 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【文章編號】2095-3089(2018)44-0001-01

    前言:

    21世紀(jì),人們生活已步入信息化時(shí)代,較多行業(yè)在大數(shù)據(jù)背景下有較大的發(fā)展,其中在線學(xué)習(xí)在此基礎(chǔ)上正積極探索新型技術(shù)來提升其質(zhì)量,這在一定程度上可提高學(xué)習(xí)效率。此外,移動電話與互聯(lián)網(wǎng)連接較為緊密,一般情況下通過短信來提升客戶對產(chǎn)品的認(rèn)識,不但能夠提高客戶對產(chǎn)品認(rèn)知度,而且在一定程度上可增加對產(chǎn)品的反饋效果,這對在線學(xué)習(xí)模型建立具有較大促進(jìn)作用。

    1.在線學(xué)習(xí)行為概述

    隨著我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,教育的發(fā)展也呈現(xiàn)出了以信息為基礎(chǔ)的教學(xué)模式,其中在線學(xué)習(xí)是現(xiàn)代教育中一種新型的學(xué)習(xí)形式[1]。較多學(xué)者沒有對此種學(xué)習(xí)法方法進(jìn)行確切的定義,主要對其描述為:學(xué)習(xí)者借助網(wǎng)絡(luò)技術(shù),在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中利用網(wǎng)絡(luò)提供的學(xué)習(xí)平臺與工具獲得自身需要的信息與資源,以此進(jìn)行自主學(xué)習(xí)與交互。此外,在線學(xué)習(xí)有廣義與狹義之分,其中廣義主要是指學(xué)習(xí)者從網(wǎng)絡(luò)平臺中獲得信息與資源的總和;狹義主要是指學(xué)習(xí)者根據(jù)自身所需對學(xué)習(xí)平臺進(jìn)行針對性選擇,并使用一些輔助工具與資源信息能夠提升其學(xué)習(xí)質(zhì)量,實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)具體化。

    2.在線學(xué)習(xí)行為的分類

    在線學(xué)習(xí)主要是根據(jù)人工智能理論為基礎(chǔ),其中人工智能理論主要有不同的維度體系,在此基礎(chǔ)上具有較為完善的屬性,可在較大程度上對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)要求進(jìn)行有效滿足,并且滿足了在線學(xué)習(xí)行為分類維度[2]。此外,人工智能主要是根據(jù)一些智能行為發(fā)展而來,能夠?qū)σ恍W(xué)習(xí)行為過程中的分類進(jìn)行有效指導(dǎo),一般情況下在線學(xué)習(xí)行為的分類主要從功能、結(jié)構(gòu)以及方式三個(gè)維度。其中結(jié)構(gòu)維度的學(xué)習(xí)行為的出發(fā)點(diǎn)一般情況下是從認(rèn)知、操作、解決問題以及協(xié)作角度進(jìn)行分類分析;功能維度主要是從學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)的過程中,對學(xué)習(xí)信息處理過程實(shí)施針對性有效的分析,其中信息行為一般有加工、查詢以及發(fā)布等;方式維度主要是學(xué)習(xí)者在平臺中進(jìn)行有效的交流與互動的一種行為,其中從交互對象角度來看,有人機(jī)交互、人人交互。

    3.大數(shù)據(jù)背景下在線學(xué)習(xí)分析模型構(gòu)建原則

    3.1 通用性原則

    通用性原則主要是指在線學(xué)習(xí)分析模型的構(gòu)建不但可以在該平臺為學(xué)習(xí)者提供信息資源與學(xué)習(xí),而且在其他平臺中也能為學(xué)習(xí)者提供信息資源與學(xué)習(xí),能夠在較大程度上提高學(xué)習(xí)者多方面要求,而且可滿足不同管理者需求,為此能夠?qū)Ψ治瞿P椭械囊恍┓椒ㄅc組織模塊進(jìn)行有效添加。

    3.2 系統(tǒng)性原則

    系統(tǒng)性原則主要是把在線學(xué)習(xí)行為分析模型當(dāng)作一個(gè)系統(tǒng),在此基礎(chǔ)上對該系統(tǒng)中的要素進(jìn)行針對性分析,其中有分析方法、目標(biāo)以及數(shù)據(jù)等,這在較大程度上能夠有效保證分析模型的合理性與科學(xué)性。

    3.3 對應(yīng)性原則

    對應(yīng)性原則主要是表明學(xué)習(xí)過程應(yīng)當(dāng)與分析任務(wù)相對應(yīng),比如學(xué)習(xí)者應(yīng)當(dāng)通過哪種方法來得到較高的學(xué)習(xí)的成績,哪種操作能夠產(chǎn)生此種較好的學(xué)習(xí)效果[3]。在線學(xué)習(xí)行為分析模型任務(wù)的確定有較強(qiáng)的針對性,平臺管理者能夠在模型構(gòu)建過程中根據(jù)學(xué)習(xí)者需求進(jìn)行任務(wù)的有效設(shè)定,把學(xué)習(xí)過程與分析任務(wù)進(jìn)行有效對應(yīng),以此找出關(guān)鍵點(diǎn)。

    4.大數(shù)據(jù)背景下在線學(xué)習(xí)分析模型構(gòu)建

    4.1 在線學(xué)習(xí)行為的數(shù)據(jù)模型構(gòu)建

    4.1.1 多維度的在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)模型

    概念數(shù)據(jù)模型的建立是模型構(gòu)建過程中較為重要的內(nèi)容,以此加強(qiáng)對對象與實(shí)體對象之間的關(guān)系,一般有面向?qū)ο蠓?、?shí)體聯(lián)系法以及謂詞法。其中,謂詞法主要是通過句子結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建,以此在較大程度上可對在線學(xué)習(xí)行為中主體與客體之間的關(guān)系進(jìn)行維護(hù)。

    4.1.2 多層次的在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)模型

    在線學(xué)習(xí)行為分類較多,其復(fù)雜程度具有差異性,根據(jù)復(fù)雜性不同將其分為低級、中級和高級。其中,低級在線行為是指學(xué)習(xí)者進(jìn)行一次性操作行為;學(xué)習(xí)者進(jìn)行不同方向交互以及評價(jià)操作屬于中級行為;高級在線行為主要是學(xué)習(xí)者通過在線學(xué)習(xí)對一些較為復(fù)雜的問題進(jìn)行有效解決的行為。

    4.2 在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的采集

    在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)采集需要用同步采集技術(shù),一般情況下主要體現(xiàn)在以下不同方面:(1)可以通過服務(wù)器端進(jìn)行數(shù)據(jù)的有效采集,其中包括兩種格式,擴(kuò)展日志格式以及通用日志格式,能夠在較大程度上保證在線行為的實(shí)時(shí)性;(2)能夠通過客戶端進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集,其數(shù)據(jù)采集方法一般是通過創(chuàng)建Cookie實(shí)施有效采集,但需要用戶許可。

    4.3 在線學(xué)習(xí)行為分析模型的橫向流程設(shè)計(jì)

    4.3.1 在線學(xué)習(xí)行為的聚類分析

    在線學(xué)習(xí)的分類標(biāo)準(zhǔn)較為模糊,并且具有一定的差異性,在進(jìn)行分類過程中沒有全面考慮學(xué)習(xí)過程,另外由于學(xué)習(xí)者自身需求與動機(jī)具有較大的差異性,使學(xué)習(xí)者之間學(xué)習(xí)行為有較大不同,此外通過行為的聚類分析結(jié)果,對學(xué)習(xí)屬性相似度進(jìn)行有效分析,并進(jìn)行不同類別的劃分,通過對不同群體行為特征實(shí)施針對性分析。

    4.3.2 在線學(xué)習(xí)行為的個(gè)性化課程分析

    隨著時(shí)代的發(fā)展,個(gè)性化學(xué)習(xí)需求較大,平臺管理者希望進(jìn)行個(gè)性化學(xué)習(xí)服務(wù)工具的設(shè)計(jì),能夠在較大程度上提升學(xué)生的學(xué)習(xí)效率[4]。此外,平臺中的課程推薦功能可根據(jù)學(xué)習(xí)者自身興趣進(jìn)行針對性信息數(shù)據(jù)的選擇,以此滿足個(gè)性化學(xué)習(xí)要求。

    4.4 在線學(xué)習(xí)行為分析模型的縱向流程設(shè)計(jì)

    使用在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)分析模型,并通過一些學(xué)習(xí)任務(wù)從平臺中獲得信息數(shù)據(jù),同時(shí)實(shí)施預(yù)處理。此外,在線學(xué)習(xí)行為信息數(shù)據(jù)由于類型不同,在收集的過程中會在一定程度上出現(xiàn)新型數(shù)據(jù)不完整、噪音以及冗余等,這就需要對數(shù)據(jù)分析之前實(shí)施預(yù)處理。除此之外,在線學(xué)習(xí)方法較為重要,只有選擇合理的學(xué)習(xí)方法才能保證分析結(jié)果的正確性,才能對教學(xué)結(jié)構(gòu)進(jìn)行有效完善與優(yōu)化。

    結(jié)語:

    綜上所述,本文主要通過電信運(yùn)營商在線營銷作為研究案例背景,通過大數(shù)據(jù)分析的方法,按照特征選取、模型、訓(xùn)練集等流程,以可自由支配的收入、時(shí)間和社會學(xué)習(xí)作為主要的研究特征,并以營銷人員構(gòu)建的對照組為參考選取實(shí)驗(yàn)組,證明數(shù)據(jù)驅(qū)動方法在目標(biāo)客戶選擇方面有較好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

    參考文獻(xiàn):

    [1]樊劍劍.基于大數(shù)據(jù)的在線學(xué)習(xí)行為分析模型研究[J]. 自動化與儀器儀表, 2018(3):62-63.

    [2]楊雪, 姜強(qiáng), 趙蔚,等. 大數(shù)據(jù)時(shí)代基于學(xué)習(xí)分析的在線學(xué)習(xí)拖延診斷與干預(yù)研究[J]. 電化教育研究, 2017(7):51-57.

    [3]賈艷梅, 劉禮想. 大數(shù)據(jù)環(huán)境下在線學(xué)習(xí)行為的分析[J]. 中小學(xué)電教(下半月), 2015(8):3-4.

    [4]姜強(qiáng), 趙蔚, 王朋嬌,等. 基于大數(shù)據(jù)的個(gè)性化自適應(yīng)在線學(xué)習(xí)分析模型及實(shí)現(xiàn)[J]. 中國電化教育, 2015(1):85-92.

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