基于數(shù)據(jù)挖掘的高校線上教學(xué)學(xué)生參與度分析與激勵(lì)機(jī)制的探究

陸霞，張國華

（南京師范大學(xué)泰州學(xué)院，江蘇泰州 225300）

2020年，疫情席卷全球，為了確保高校教學(xué)活動(dòng)的正常開展，教育部發(fā)布《關(guān)于在疫情防控期間做好普通高等學(xué)校在線教學(xué)組織與管理工作的指導(dǎo)意見》，明確要求高校要積極有效地開展線上教學(xué)活動(dòng)，保障疫情防控期間的教學(xué)進(jìn)度和教學(xué)質(zhì)量[1]。線上教學(xué)相較傳統(tǒng)課堂在“教學(xué)主體”“教學(xué)目標(biāo)”“教學(xué)媒體”“教學(xué)環(huán)境”等多個(gè)方面存在差異性，線上教學(xué)將在未來很長時(shí)間內(nèi)作為線下教學(xué)的有效補(bǔ)充，而能否保障學(xué)生學(xué)習(xí)質(zhì)量和提升學(xué)生線上課堂的參與度成為關(guān)注的熱點(diǎn)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是指利用信息技術(shù)手段在大量數(shù)據(jù)集中運(yùn)用數(shù)據(jù)處理算法和數(shù)據(jù)檢測方法獲取有價(jià)值的信息。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于線上教學(xué)學(xué)生參與度的分析可以極大程度地提升數(shù)據(jù)分析效率，消除信息資源共享方面存在的界限，更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，為后繼教學(xué)決策提供有效的數(shù)據(jù)支撐。

1 數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)概念

數(shù)據(jù)挖掘是指按照業(yè)務(wù)需求從海量數(shù)據(jù)中提取出潛在、有效并能被人理解的模式的高級(jí)處理過程。它結(jié)合了已有的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的查詢、檢索功能，與多維分析統(tǒng)計(jì)分析方法相結(jié)合，進(jìn)行聯(lián)機(jī)分析處理，從而得出可供決策參考的統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅具備關(guān)聯(lián)分析的功能，還能實(shí)現(xiàn)根據(jù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

2 基于數(shù)據(jù)挖掘的高校線上教學(xué)學(xué)生參與度分析

2.1 數(shù)據(jù)的收集

數(shù)據(jù)的收集主要源于兩個(gè)方面——問卷調(diào)查和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。本研究以南京師范大學(xué)泰州學(xué)院為例，針對學(xué)生和教師制定兩份調(diào)查問卷。通過網(wǎng)絡(luò)分發(fā)調(diào)查問卷對線上教學(xué)情況進(jìn)行調(diào)研，其中學(xué)生有效回收問卷232份，教師16份。學(xué)生調(diào)查問卷中，女生占72.2%，男生27.8%；低年級(jí)（大一和大二）占60.3%，高年級(jí)（大三和大四）占39.7%。問卷設(shè)計(jì)的題型包括單選題、多選題和開放式題型三類，涉及線上教學(xué)方式展現(xiàn)、課堂互動(dòng)、注意力集中、教學(xué)效果反饋和提升線上教學(xué)效果建議五大方面[2]。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)主要包含在線教學(xué)過程中教學(xué)資源的下載使用情況、學(xué)生在線評價(jià)、作業(yè)提交準(zhǔn)確率以及在線時(shí)長等。

2.2 建立挖掘數(shù)據(jù)庫

前期搜集的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行預(yù)處理，構(gòu)建準(zhǔn)確、完整的挖掘數(shù)據(jù)庫。最常用到的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法有：數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)規(guī)約、數(shù)據(jù)集成等。數(shù)據(jù)清洗可以過濾掉錯(cuò)誤的、重復(fù)的、缺失的部分?jǐn)?shù)據(jù)，例如：可以使用IsNull（）函數(shù)查找缺失的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)規(guī)約可以完成數(shù)據(jù)的壓縮處理，實(shí)現(xiàn)對于線上教學(xué)平臺(tái)的圖像視頻等多媒體資源的壓縮。數(shù)據(jù)集成可以對構(gòu)建的多個(gè)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行降低冗余度的處理，集成多個(gè)數(shù)據(jù)庫。

2.3 建立數(shù)據(jù)挖掘算法模型

常用的數(shù)據(jù)挖掘算法主要包括有指導(dǎo)和無指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘算法。有指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘有分類、估值和預(yù)測；無指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘有關(guān)聯(lián)規(guī)則和聚類。其中，分類算法用于找出不同選用數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，可以得到確定的結(jié)果。分類算法主要包括兩個(gè)階段：

1）訓(xùn)練

訓(xùn)練階段主要是從已知的數(shù)據(jù)集中選取一部分?jǐn)?shù)據(jù)建立訓(xùn)練集，剩余的部分作為檢驗(yàn)集，事先確定分類規(guī)則。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集由一組數(shù)據(jù)元組構(gòu)成，訓(xùn)練階段可以看成為學(xué)習(xí)一個(gè)映射函數(shù)的過程，對于一個(gè)給定元組記錄，通過分類模型中的決策樹算法，按照分類規(guī)則事先規(guī)定得出分類結(jié)果。

決策樹算法是一種有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，也就是說會(huì)事先給定一定類別和數(shù)據(jù)集合。通過學(xué)習(xí)能夠判定出進(jìn)來數(shù)據(jù)所屬的類。決策樹采用的是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的樹型結(jié)構(gòu)，可以是多叉樹也可以是二叉樹。決策樹算法的基本原理是：選擇訓(xùn)練樣本作為樹的根節(jié)點(diǎn)，如果樣本都在同一類，則該節(jié)點(diǎn)標(biāo)記為樹葉，并記錄下該類，否則選擇最優(yōu)屬性作為決策樹的當(dāng)前結(jié)點(diǎn)。根據(jù)決策樹不同的屬性取值，每個(gè)取值構(gòu)成一個(gè)分枝，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)分成若干子集，針對每一個(gè)子集重復(fù)當(dāng)前步驟，直至分類結(jié)束。

分類屬性選擇直接決定決策樹算法是否具有最優(yōu)分類能力，一般可以通過信息增益和信息熵來實(shí)現(xiàn)[3]。信息增益越大，不確定性越小，越適合分類。例如，屬性A的分裂信息為：

其中，E(·)為信息熵，EA(·)為以屬性A為根分類的信息熵。

2）評估

在評估階段，需要使用上一階段建立的模型對檢驗(yàn)集數(shù)據(jù)元組進(jìn)行分類，從而評估分類模型的預(yù)測準(zhǔn)確率。若準(zhǔn)確率較低，則需要重新選擇合適的分類模型。

2.4 實(shí)施

系統(tǒng)挖掘數(shù)據(jù)庫的建立選擇SQL Server 2008軟件，構(gòu)建了以學(xué)生信息為中心的課程信息數(shù)據(jù)庫、課程資源數(shù)據(jù)庫、在線時(shí)長統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫、評價(jià)數(shù)據(jù)庫等，涵蓋線上教學(xué)學(xué)生活動(dòng)的各方面數(shù)據(jù)。

根據(jù)訓(xùn)練集生成決策樹的部分程序代碼為：

訓(xùn)練規(guī)則確定為：If time＞90 and accuracy＞85 and download＞5 then參與度=”high”。則對線上教學(xué)學(xué)生參與度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的過程如圖1所示。

圖1 線上教學(xué)學(xué)生參與度訓(xùn)練集分析

3 高校線上教學(xué)學(xué)生參與度激勵(lì)機(jī)制探索

線上教學(xué)活動(dòng)作為線下教學(xué)活動(dòng)的有效補(bǔ)充，還會(huì)一直持續(xù)下去，以南京師范大學(xué)泰州學(xué)院信息工程學(xué)院《計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)》課程的線上教學(xué)為例，為了激勵(lì)學(xué)生參與度，可以采用以下幾方面措施：

（1）優(yōu)化課程設(shè)置

高效的線上教學(xué)模式應(yīng)具有真實(shí)化、簡約化、主動(dòng)式等特點(diǎn)。真實(shí)化即指線上教學(xué)環(huán)境應(yīng)具有和線下教學(xué)相似的教學(xué)情境，呈現(xiàn)真實(shí)的教學(xué)內(nèi)容，突出真實(shí)的教學(xué)情感。簡約化主要指線上教學(xué)內(nèi)容需要精簡，以簡馭繁，達(dá)到高效省時(shí)的教學(xué)目的。主動(dòng)式就是要落實(shí)“以學(xué)生為主體”的教學(xué)原則，充分發(fā)揮學(xué)生在教學(xué)過程中的主觀能動(dòng)性，讓學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)，適當(dāng)讓學(xué)生主導(dǎo)整個(gè)教學(xué)過程。當(dāng)然，教師在線上教學(xué)過程中，也需要不斷探索高效課堂教學(xué)模式的思路和方法，如“自學(xué)——引導(dǎo)”式教學(xué)、“問題——解決”式教學(xué)、“活動(dòng)——探究”式教學(xué)、“情境——體驗(yàn)”式教學(xué)等。例如：子網(wǎng)的分配問題，線上教學(xué)過程中可以采用“問題——解決”式教學(xué)。

（2）擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源應(yīng)用

相較線下紙質(zhì)教學(xué)資源，線上教學(xué)資源豐富，可以采用多媒體、多態(tài)文本形式呈現(xiàn)，更容易吸引學(xué)生的注意力，由于網(wǎng)絡(luò)資源的共享，使得師生可以直接獲取到教學(xué)資源更為廣泛、更便捷、更直觀。例如，《計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)》這門課程中包含了交換機(jī)的配置實(shí)驗(yàn)，線上教學(xué)限制了實(shí)驗(yàn)的開展，但是網(wǎng)絡(luò)仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)及軟件的使用彌補(bǔ)了這一不足，如Cisco公司的Packet tracer，主流的網(wǎng)絡(luò)仿真軟件都采用了離散事件模擬技術(shù)，提供了豐富的網(wǎng)絡(luò)仿真模型庫和高級(jí)語言編程接口，提高了仿真軟件的靈活性和使用方便性。

（3）加強(qiáng)教學(xué)互動(dòng)環(huán)節(jié)的應(yīng)用

互動(dòng)類型、互動(dòng)形式、互動(dòng)途徑、互動(dòng)強(qiáng)度等直接影響線上教學(xué)效果。線上教學(xué)除了采用傳統(tǒng)的提問、連麥、評論等方式外，還可以引入游戲式或者沉浸式教學(xué)互動(dòng)方式。例如，技能類課程教學(xué)中，穿插游戲互動(dòng)的教學(xué)環(huán)節(jié)，可以以新奇的、對抗性、獎(jiǎng)勵(lì)制形式提高學(xué)生課堂參與度，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的熱情[4]。在對抗賽中獲勝對于高校學(xué)生而言具有較大的吸引力，可以滿足學(xué)生的價(jià)值認(rèn)同感。例如：在《計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)》線上教學(xué)環(huán)節(jié)，可以分小組給出校園網(wǎng)的組網(wǎng)方案，由教師判定哪組給出的組網(wǎng)方案為最佳，給予一定的學(xué)分激勵(lì)。

（4）積極引導(dǎo)學(xué)生自主提升課堂參與度

高校低年級(jí)課程門類設(shè)置多，學(xué)生學(xué)習(xí)壓力較大，時(shí)間分配比較困難，大部分同學(xué)是被迫學(xué)習(xí)。應(yīng)加強(qiáng)對學(xué)生學(xué)業(yè)規(guī)劃的引導(dǎo)，讓線上教學(xué)活動(dòng)和未來就業(yè)相關(guān)聯(lián)，如計(jì)算機(jī)專業(yè)的語言類編程線上教學(xué)過程中采用和公司相同的“項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)方式”，給學(xué)生設(shè)置“工作”情境，發(fā)布合作式項(xiàng)目任務(wù)，這樣可以使得學(xué)習(xí)變成學(xué)生的內(nèi)需力，有利于提升學(xué)生線上教學(xué)參與度[5]。例如為了讓學(xué)生清楚了解計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)，可以應(yīng)用NS仿真軟件對網(wǎng)絡(luò)中的系統(tǒng)層、傳輸層、數(shù)據(jù)鏈路等進(jìn)行模擬，可以在其中加入一些比較細(xì)化的參數(shù)，結(jié)合實(shí)踐中的具體問題，找到解決問題的辦法。

（5）完善線上教學(xué)評價(jià)制度

線上教學(xué)因?yàn)槠涮厥獾慕M織形式，要建立比傳統(tǒng)線下教學(xué)更為科學(xué)的考核制度，教師需要對每個(gè)學(xué)生進(jìn)行公開公正的評價(jià)，師生需要共同遵循全面性、發(fā)展性、多元性的原則。線上教學(xué)評價(jià)制度需要從“教師的評價(jià)”和“學(xué)生的評價(jià)”兩個(gè)方面來完善，對于教師的評價(jià)需要結(jié)合定量和定性，對于學(xué)生的評價(jià)需要結(jié)合過程和結(jié)果[6]。

（6）建立線上教學(xué)督導(dǎo)機(jī)制

線上教學(xué)過程中要充分發(fā)揮現(xiàn)代信息技術(shù)的優(yōu)勢，將大數(shù)據(jù)、人工智能等手段應(yīng)用到線上教學(xué)督導(dǎo)機(jī)制中，如線上教學(xué)的學(xué)生簽到、統(tǒng)計(jì)教學(xué)線上資源發(fā)布情況、分析學(xué)生彈幕中的情感因素、線上教學(xué)互動(dòng)環(huán)節(jié)的監(jiān)管等。這樣不僅可以督促教師提高線上教學(xué)技能，也能側(cè)面了解學(xué)生線上教學(xué)的參與度和滿意度。

4 結(jié)束語

在今后的教學(xué)中，還需要深入展開線上教學(xué)，線上教學(xué)作為線下教學(xué)的有效補(bǔ)充，需要師生不斷地積累經(jīng)驗(yàn)。教師可以通過定期制作調(diào)查問卷的形式征求學(xué)生的反饋意見，獲得學(xué)生喜歡的線上教學(xué)方式和實(shí)施成功的案例，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用為線上教學(xué)提供了更精準(zhǔn)的決策支持，對于線上教學(xué)的不足之處及時(shí)進(jìn)行彌補(bǔ)和調(diào)整。當(dāng)然，線上教學(xué)并不是線下教學(xué)簡單的搬移和堆砌，教師也需要從線上教學(xué)學(xué)生參與度的角度進(jìn)行換位思考，從學(xué)生的行為和心理上全面考量，克服影響線上教學(xué)學(xué)生參與度的障礙，提高高校線上教學(xué)質(zhì)量。