李蓉
摘要:面對高校體育教學信息無序、離散特征,以大數據為導向設計高校體育智能教學決策系統(tǒng),充分挖掘海量體育教學信息的內部規(guī)律與關聯(lián),發(fā)揮教學信息在教學決策方案制定中的價值.首先,設計包含數據層、支撐層、決策層的智能教學決策系統(tǒng)總體架構,明確系統(tǒng)在體育學習行為、訓練效果、教學質量等方面的分析與決策功能;其次,基于關系數據庫存儲模式將體育關聯(lián)數據轉換至數據庫中安全存儲,利用ID3決策樹算法挖掘體育教學中的價值信息,以此為依據與數據庫信息匹配生成相應的體育教學決策方案.此系統(tǒng)增加了教學決策的智能化程度,減少了教師在教學方案設計中的時間開銷,將更多的時間投入在因材施教層面.
關鍵詞:大數據;高校體育;數據挖掘;智能決策;系統(tǒng)
在信息處理技術匱乏的年代,教育領域產生的大量數據只能起到統(tǒng)計、分類等功能.高校智慧校園推廣建設的教育環(huán)境中,首先要深度挖掘教學數據中的教育價值,明確教育大數據在學科建設、教學模式調整、教學體系優(yōu)化中的路徑.可見,大數據技術的誕生與廣泛運用拓展了教學數據的多項使用功能,不僅可以作為教學質量記錄、教學評價的依據,還能在海量數據中挖掘出內部聯(lián)系與規(guī)律,深度剖析教學質量與效果產生的原因,為教學管理決策創(chuàng)造科學的數據導向.
一、大數據智能教學決策系統(tǒng)總體設計
(一)決策系統(tǒng)數據層
數據層中的數據類型豐富且來源廣泛,包括學生的基本學籍信息、體育考核成績、體育競賽成績、體育訓練行為等;按照數據渠道劃分可分為校園內部采集數據和校園外部采集數據兩種模式.數據層作為系統(tǒng)的基礎層次起到數據倉庫的作用,向體育數據挖掘、決策分析提供強大的數據支撐.
(二)決策系統(tǒng)支撐層
數據層與決策層的信息交互由支撐層實現(xiàn),是幫助支撐層獲取數據源的紐帶.該層次采用圖1描述的方式歸一化異構數據、復雜數據,經過抽取、清洗、格式轉換得到統(tǒng)一描述的體育教學數據形式,最終以數據標準接口為載體將處理后的數據傳輸至決策層.數據在支撐層的存在形式并不是無序狀態(tài),而是以層次化形式表達與存儲,層次化的數據表達契合了多維度數據挖掘的現(xiàn)實需求。
(三)決策系統(tǒng)決策層
決策層基于數據挖掘結果對高校學生體育學習效果、教學質量、體育教學問題進行剖析,依靠系統(tǒng)集成的數學分析模型與數據挖掘算法實現(xiàn).數據挖掘功能在此層次開展,本次設計的系統(tǒng)基于ID3決策樹算法挖掘大學生體育成績、分析學習行為,最終智能化生成教學決策方案,后文將詳述ID3決策樹算法.
二、基于大數據的高校體育智能教學決策方案生成
1.高校體育教學數據預處理基于大數據的高校體育智能教學決策系統(tǒng)需要以多元化渠道數據為基礎,智能教學數據來源于信息化教學平臺、學生日常課堂表現(xiàn)記錄、學生卡記錄的學習行為信息、教室視頻圖像采集系統(tǒng)等渠道,為智能教學決策提供了豐富的數據來源.系統(tǒng)采集到的體育信息數據結構具有復雜性特征,從結構角度劃分數據類型有半結構、非結構化、結構化等類型.為了將多渠道數據統(tǒng)一整合,方便后期數據挖掘處理,首先要對其進行歸一化預處理,最終存儲到大數據決策系統(tǒng)中.圖2描述了關聯(lián)性數據歸一化處理的基本過程,此方法將結構不同的教學決策原始數據通過清洗、整合、提取的方式將其轉化為完整的可靠性數據,對缺失的教學信息進行補足,最終將其整合為具有關聯(lián)性的數據并進行統(tǒng)一安全存儲.除此之外,系統(tǒng)以大數據為導向實現(xiàn)智能教學決策功能,主要是應用決策樹數據挖掘算法對海量關聯(lián)性教學數據信息實時深度挖掘,研究使用決策樹算法完成數據特征挖掘.因此需要將這些預處理后具有連續(xù)性的高校體育教學信息數據進行離散化處理,使其成為決策樹算法可用的有效數據樣本.
2.基于ID3決策樹的高校學生體育智能教學方案生成數據挖掘結果是高校體育智能教學決策方案生成的基礎,決策樹是一種經典的數據挖掘手段,既能剖析出大規(guī)模體育教育數據的特征趨勢,又能精準預測體育教學決策的未來發(fā)展動向.基于高校體育教育數據的離散性特征,從多類型決策樹算法中選取ID3決策樹算法作為教學決策系統(tǒng)的挖掘工具,對體育成績、體育訓練特征、學習行為趨勢等信息進行深度挖掘.
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