基于大數(shù)據(jù)的在線學(xué)習(xí)質(zhì)量評價(jià)方法研究

強(qiáng) 華

陜西工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院電氣工程學(xué)院，陜西 咸陽 712000

隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，越來越多的課程都可以在網(wǎng)上獲?。?］，尤其是一些公共課程，上課的方式大多采用線上教學(xué)的方式［2］，其特點(diǎn)是不受時(shí)間和地點(diǎn)的限制，教學(xué)更加靈活，還可以通過視頻錄制保留教學(xué)的整個(gè)過程，方便學(xué)生復(fù)習(xí)和老師查閱［3］。在線教學(xué)雖然現(xiàn)階段可以滿足高校教學(xué)的需求，但是也存在著一些弊端：首先，學(xué)生由之前的教室聽課方式轉(zhuǎn)變?yōu)榫€上學(xué)習(xí)適應(yīng)能力不足，導(dǎo)致注意力不集中不能實(shí)時(shí)跟進(jìn)老師的教學(xué)思路，容易出現(xiàn)走神、開小差等問題［4］；其次，相比之前的教學(xué)方式教師和學(xué)生是處于時(shí)空分離的狀態(tài)，教師很難通過實(shí)際的觀察掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和課堂反饋，只能通過隨機(jī)的抽查來局部了解，但是效率低下；最后，在線教學(xué)的過程中課堂互動變得更少，缺少教師當(dāng)面指導(dǎo)，導(dǎo)致學(xué)生對知識的掌握不夠牢固［5］。

針對以上在線教學(xué)存在的問題，提出一種基于大數(shù)據(jù)的學(xué)生在線學(xué)習(xí)質(zhì)量評價(jià)方法，教育大數(shù)據(jù)的使用越來越頻繁，通過采集學(xué)生在線學(xué)習(xí)的視頻結(jié)合深度學(xué)習(xí)方法，可以實(shí)時(shí)分析學(xué)生的課堂參與情況和聽課專注度。提出以知識掌握、課堂互動和聽課專注度為依據(jù)的在線學(xué)習(xí)質(zhì)量評價(jià)方法，建立知、互、專“三維一體”的評價(jià)提醒機(jī)制，可完成在線課堂學(xué)情的實(shí)時(shí)分析與提示，實(shí)現(xiàn)對學(xué)生在線學(xué)習(xí)質(zhì)量的評價(jià)。

一、學(xué)習(xí)質(zhì)量評價(jià)模型設(shè)計(jì)

對于學(xué)習(xí)質(zhì)量的評價(jià)國外研究起步早，高校教育機(jī)構(gòu)和企業(yè)都參與研究和實(shí)踐，并且已經(jīng)有實(shí)際的應(yīng)用案例［6］，例如，海星學(xué)習(xí)評價(jià)系統(tǒng)、學(xué)生成功評價(jià)系統(tǒng)和知識儀表盤等。但目前國內(nèi)的評價(jià)系統(tǒng)研究主要集中在對傳統(tǒng)課堂教育的研究，對在線教學(xué)的評價(jià)研究相對較少，沒有實(shí)際的應(yīng)用案例［7］。

本次的在線學(xué)習(xí)質(zhì)量評價(jià)的具體框架如圖1所示，結(jié)合大數(shù)據(jù)建立完整的評價(jià)體系，目的是提升線上教學(xué)的效率和質(zhì)量。學(xué)習(xí)質(zhì)量評價(jià)模塊由數(shù)據(jù)采集模塊、分析處理模塊、信息顯示模塊和干預(yù)調(diào)整模塊四大部分組成。

圖1 學(xué)習(xí)質(zhì)量評價(jià)模型設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)采集模塊主要是針對線上學(xué)習(xí)的實(shí)際場景，學(xué)生基本是使用智能手機(jī)或電腦參加線上課程，所以很容易采集到學(xué)生在上課過程中的音頻、視頻和課堂答題數(shù)據(jù)；將每個(gè)同學(xué)的數(shù)據(jù)都存放在數(shù)據(jù)庫中，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的分類，并對有異常學(xué)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)先處理。分析處理模塊主要是根據(jù)采集的數(shù)據(jù)利用大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)分析方法，從知識掌握、課堂互動和專注度三個(gè)方面，對學(xué)生的學(xué)習(xí)質(zhì)量進(jìn)行評估和打分，并給出調(diào)整的方式和需要調(diào)整內(nèi)容。信息顯示模塊是對分析處理模塊給出的結(jié)果進(jìn)行可視化，提供學(xué)生和老師實(shí)時(shí)的課堂反饋，并根據(jù)結(jié)果選擇干預(yù)的方式。干預(yù)調(diào)整模塊是根據(jù)分析處理的結(jié)果的不同等級，有系統(tǒng)的干預(yù)和人為干預(yù)，來處理當(dāng)前學(xué)生的異常情況。系統(tǒng)干預(yù)主要是采用彈窗的方式，提醒對應(yīng)的學(xué)生應(yīng)該保持專注或應(yīng)該增加互動。人為干預(yù)是老師或者管理員根據(jù)情況單獨(dú)對學(xué)生進(jìn)行提醒和提問的處理方式。

二、學(xué)習(xí)質(zhì)量評價(jià)算法設(shè)計(jì)

在線學(xué)習(xí)評價(jià)模型中，最核心的功能就是評價(jià)算法的設(shè)計(jì)；本次利用三個(gè)方面數(shù)據(jù)對學(xué)習(xí)質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)，分別是知識掌握情況、課堂互動和專注度。如圖2 所示，其中知識掌握、課堂互動和專注度評價(jià)分別占最終評價(jià)結(jié)果的40%、30%和30%。最終通過評價(jià)結(jié)果來判斷是否需要干預(yù)，以及采用何種干預(yù)方式。

圖2 學(xué)習(xí)質(zhì)量評價(jià)算法設(shè)計(jì)

（一）知識掌握情況評價(jià)

通過數(shù)據(jù)采集模塊可以獲取課前和課后測驗(yàn)每個(gè)同學(xué)的答題數(shù)據(jù)，對比正確答案后獲取每個(gè)同學(xué)的分?jǐn)?shù)；設(shè)置優(yōu)、良、中、差四個(gè)等級，并記錄每個(gè)同學(xué)出錯(cuò)的題目；對中和差的同學(xué)的信息進(jìn)行推送，老師和管理者也獲得反饋；系統(tǒng)干預(yù)部分，針對中、差同學(xué)做錯(cuò)的題所針對的知識點(diǎn)進(jìn)行推送，讓做錯(cuò)的同學(xué)重復(fù)溫習(xí)知識點(diǎn)；人為干預(yù)部分，針對得分為差的同學(xué)，由教師通過課后輔導(dǎo)和答疑為學(xué)生提供指導(dǎo)。同時(shí)系統(tǒng)通過大數(shù)據(jù)分析測驗(yàn)題目是否存在不合理的情況，例如全部同學(xué)都做錯(cuò)的題目，如果存在就需要管理員和教師進(jìn)行人為干預(yù)修改系統(tǒng)中相對應(yīng)的題目。

（二）課堂互動評價(jià)

通過數(shù)據(jù)采集可獲取每個(gè)同學(xué)在課堂互動中的答題次數(shù)和討論次數(shù)；統(tǒng)計(jì)所有同學(xué)上課過程中的回答問題和討論次數(shù)總和，統(tǒng)計(jì)出總數(shù)小于平均次數(shù)的同學(xué)信息推送給老師；首先對低于平均值的同學(xué)進(jìn)行系統(tǒng)干預(yù)，有系統(tǒng)給出彈窗提示課堂互動參與數(shù)量較少，提醒學(xué)生積極參加課堂互動。對于課堂互動為零的學(xué)生，信息推送給老師，老師和管理員進(jìn)行人為干預(yù)，在確認(rèn)學(xué)生設(shè)備正常工作的前提下采用抽查點(diǎn)名的方式提醒學(xué)生積極參加課堂互動。

（三）課堂專注度評價(jià)

數(shù)據(jù)模塊采集每個(gè)同學(xué)上課的視頻數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)都暫存在數(shù)據(jù)庫中。通過大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)，針對在線學(xué)習(xí)的場景訓(xùn)練學(xué)生注意力評價(jià)模型；采集大量學(xué)生上課的視頻，通過數(shù)據(jù)標(biāo)注將不專注和開小差的情況標(biāo)注出來，重點(diǎn)針對學(xué)生的人臉和眼睛進(jìn)行標(biāo)注，然后用標(biāo)注好的數(shù)據(jù)訓(xùn)練端到端的注意力評價(jià)模型，最終模型收斂的情況下就可以使用模型進(jìn)行注意力評價(jià)。由于實(shí)時(shí)采集上課視頻的數(shù)據(jù)量較大，對每位同學(xué)采用每十秒取一張圖的方式進(jìn)行注意力的評價(jià)。如果發(fā)現(xiàn)連續(xù)三十秒的注意力評價(jià)都不合格，則由系統(tǒng)進(jìn)行干預(yù)在對應(yīng)學(xué)生屏幕上彈出注意聽講的提示。如果連續(xù)在一分鐘內(nèi)注意力的評價(jià)都不合格，則教師和管理員需要人為干預(yù)，在保證設(shè)備正常的情況下采用點(diǎn)名提醒的方式提示學(xué)生應(yīng)該認(rèn)真聽講。

（四）學(xué)習(xí)質(zhì)量綜合評價(jià)

對每個(gè)同學(xué)都在數(shù)據(jù)庫中建立學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)檔案，每堂課的學(xué)習(xí)過程中，記錄其知識掌握、課堂互動和課堂專注度數(shù)據(jù)和干預(yù)的次數(shù)，作為后面整個(gè)學(xué)期課程得分的參考數(shù)據(jù)。同時(shí)教師可以對整個(gè)學(xué)期在線課程的大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)課程中同學(xué)們大部分都掌握不好的知識點(diǎn)，進(jìn)行統(tǒng)一講解和答疑；可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)課程中同學(xué)們普遍專注度較差的部分，改進(jìn)教學(xué)的方式增加提問和互動。真正做到對學(xué)生的每一次評價(jià)和打分都有據(jù)可依，都有數(shù)據(jù)作為支撐。

三、干預(yù)機(jī)制設(shè)計(jì)

根據(jù)學(xué)習(xí)質(zhì)量評價(jià)的結(jié)果，對學(xué)生的學(xué)習(xí)過程進(jìn)行一定的干預(yù)和提醒，干預(yù)的方式主要包括兩種：系統(tǒng)干預(yù)和人為干預(yù)。如圖3 為系統(tǒng)干預(yù)機(jī)制框圖，系統(tǒng)和人工分別對學(xué)生的學(xué)習(xí)知識、課堂互動、課堂專注度和學(xué)習(xí)質(zhì)量情況進(jìn)行干預(yù)，制定個(gè)性化的學(xué)習(xí)資源和建議。

圖3 干預(yù)機(jī)制框圖

（一）系統(tǒng)干預(yù)

系統(tǒng)針對學(xué)習(xí)知識的干預(yù)是以學(xué)生課前和課后做測試題的評價(jià)結(jié)果為反饋，根據(jù)每個(gè)學(xué)生的掌握情況來制定下一課時(shí)的復(fù)習(xí)題和學(xué)習(xí)進(jìn)度，主要針對每個(gè)學(xué)生答錯(cuò)和未掌握的知識點(diǎn)，系統(tǒng)干預(yù)改變其對應(yīng)的復(fù)習(xí)題內(nèi)容。系統(tǒng)的課堂互動干預(yù)，采用大數(shù)據(jù)分析當(dāng)前課堂每個(gè)學(xué)生的互動情況，采用屏幕彈窗的方式，提醒互動較少的同學(xué)要提高注意力增加與老師的課堂互動。同樣，系統(tǒng)對專注度的提示也是采用屏幕彈窗的方式，通過大數(shù)據(jù)分析定位到學(xué)習(xí)專注度較差的學(xué)生，進(jìn)行提醒和干預(yù)。系統(tǒng)對學(xué)習(xí)質(zhì)量的干預(yù)主要是改變課堂進(jìn)度，調(diào)整學(xué)習(xí)知識點(diǎn)的進(jìn)度，對較難或者大多數(shù)學(xué)生都學(xué)習(xí)質(zhì)量較差的部分，放緩學(xué)習(xí)的進(jìn)度，保證學(xué)習(xí)的質(zhì)量。

（二）人為干預(yù)

人為干預(yù)主要是針對教學(xué)知識點(diǎn)安排和教師自身講解需要調(diào)整，或者是出現(xiàn)較為嚴(yán)重問題時(shí)才需要教師和管理者的介入；人工干預(yù)對學(xué)習(xí)知識主要是調(diào)整教師上課的進(jìn)度安排，確保課前、課后測試題的通過率；人工對課堂互動干預(yù)，由大數(shù)據(jù)分析出課堂互動極少的學(xué)生，通過評價(jià)信息顯示將結(jié)果傳遞給教師，教師采用課堂提問的方式進(jìn)行干預(yù)；管理員在收到評價(jià)信息后，對在線學(xué)習(xí)學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)、設(shè)備情況進(jìn)行檢測，排除設(shè)備問題；人工對學(xué)習(xí)質(zhì)量的干預(yù)，針對大數(shù)據(jù)分析評估學(xué)習(xí)質(zhì)量較低的課時(shí)，由教師改變課時(shí)安排，放緩知識難點(diǎn)部分的講解，達(dá)到提升學(xué)習(xí)質(zhì)量的目的。

四、結(jié)語

針對在線學(xué)習(xí)質(zhì)量評價(jià)較為困難等一些問題，本文提出一種結(jié)合大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的評價(jià)方法和干預(yù)機(jī)制，通過對學(xué)生在線學(xué)習(xí)的音視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析，對學(xué)生的學(xué)習(xí)質(zhì)量進(jìn)行全方位的評價(jià)，并對異常情況進(jìn)行實(shí)時(shí)干預(yù)處理。