基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為分析及其教學(xué)策略研究

中圖分類號(hào)：G642

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2025.17.008

Research on Network Learning Behavior Analysis and Teaching Strategies Based on Data Mining

WANG Chenpei

（Jilin Police College， Changchun， Jilin 130000）

AbstractThe article uses data mining technology to mine and analyze various behavioral data generated by learners inthe processofonline leaming，revealing learners'learning behavior paterns，leaming rules，andkey factors affecting learning effectiveness.Basedonthis，scientific and effective teaching strategiesare formulated to provide teachers with more targeted teaching guidance，learners with leaming support that meets their own needs，and to provide experience and reference for promoting the high-quality development of online learning.

Keywordsdata mining; network learning behavior analysis; teaching strategies

在信息技術(shù)飛速發(fā)展的當(dāng)下，互聯(lián)網(wǎng)已深度融入人們的生活，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)作為一種新興的學(xué)習(xí)方式正逐漸改變著傳統(tǒng)的教育格局。當(dāng)前，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)憑借其便捷性、靈活性和豐富的資源打破了時(shí)間和空間的限制，使學(xué)習(xí)者能夠隨時(shí)隨地獲取所需的知識(shí)和信息，滿足不同人群的學(xué)習(xí)需求，受到了廣泛的關(guān)注和青睞。中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）發(fā)布的第52次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，截至2023年6月，我國(guó)在線教育用戶規(guī)模達(dá)4.25億，較2022年12月增長(zhǎng)1250萬，占網(wǎng)民總數(shù)的 40.5% 0這一數(shù)據(jù)直觀地反映出網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)在我國(guó)的普及程度和廣泛應(yīng)用。在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)蓬勃發(fā)展的背景下，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為進(jìn)行分析，進(jìn)而制定科學(xué)合理的教學(xué)策略對(duì)于提高教學(xué)質(zhì)量、促進(jìn)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)和發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1數(shù)據(jù)挖掘與網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為相關(guān)理論闡述

1.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

數(shù)據(jù)挖掘作為一門融合了統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫等多領(lǐng)域知識(shí)的交叉學(xué)科，能從海量、復(fù)雜的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的、有價(jià)值的信息和模式。其概念最早可追溯到20世紀(jì)80年代末，隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和分析方法已難以滿足需求，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。數(shù)據(jù)挖掘的常用算法豐富多樣，涵蓋分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等多個(gè)領(lǐng)域，每種算法都有其獨(dú)特的原理和適用場(chǎng)景，C4.5算法是決策樹算法的杰出代表，它以信息增益率為核心指標(biāo)，在決策樹的構(gòu)建過程中能夠比較不同屬性的信息增益率，選擇信息增益率最大的屬性作為節(jié)點(diǎn)分裂的依據(jù)，從而構(gòu)建出高效的決策樹模型。

1.2網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的內(nèi)涵與要素

網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為是指學(xué)習(xí)者在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，借助各類網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)和資源，為實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)目標(biāo)而進(jìn)行的一系列活動(dòng)的總和。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為與傳統(tǒng)教學(xué)方式相比，其教學(xué)方法、教學(xué)思路、學(xué)習(xí)內(nèi)容均存在相當(dāng)明顯的差異[。其涵蓋了學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)平臺(tái)、教師以及其他學(xué)習(xí)者之間的交互行為，是一種具有自主性、交互性、靈活性等特點(diǎn)的新型學(xué)習(xí)行為模式。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為包含多個(gè)關(guān)鍵要素，這些要素相互作用、相互影響，共同構(gòu)成了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的生態(tài)系統(tǒng)。學(xué)習(xí)者是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的核心主體，他們帶著各自的學(xué)習(xí)目標(biāo)、學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、學(xué)習(xí)風(fēng)格和知識(shí)基礎(chǔ)參與網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)。教師在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中扮演著引導(dǎo)者和促進(jìn)者的角色，盡管與傳統(tǒng)課堂教學(xué)相比，教師的角色和作用發(fā)生了一定的變化，但他們?nèi)匀皇蔷W(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程中不可或缺的因素。

2網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的收集與預(yù)處理過程

2.1數(shù)據(jù)來源與收集方法

本研究以國(guó)內(nèi)某知名在線學(xué)習(xí)平臺(tái)為數(shù)據(jù)來源，該平臺(tái)涵蓋了豐富多樣的課程資源，包括計(jì)算機(jī)科學(xué)、語言學(xué)習(xí)、職業(yè)技能培訓(xùn)等眾多領(lǐng)域，擁有龐大的用戶群體，每日活躍用戶數(shù)達(dá)數(shù)萬人。平臺(tái)具備完善的學(xué)習(xí)記錄功能，能夠詳細(xì)記錄學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的各種行為數(shù)據(jù)，為研究提供了豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在數(shù)據(jù)收集方面，系統(tǒng)日志記錄是平臺(tái)收集數(shù)據(jù)的重要方式之一。平臺(tái)服務(wù)器端設(shè)置的日志記錄模塊可以對(duì)學(xué)生的每一次操作進(jìn)行詳細(xì)記錄。依托數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，教師可找出影響學(xué)生學(xué)習(xí)效果的重要數(shù)據(jù)，為開展好教學(xué)工作提供有力依據(jù)[。學(xué)生登錄平臺(tái)的時(shí)間、訪問的課程頁面、在每個(gè)頁面的停留時(shí)間、點(diǎn)擊的鏈接等信息都會(huì)被準(zhǔn)確記錄在系統(tǒng)日志中。這些日志數(shù)據(jù)以時(shí)間序列的形式存儲(chǔ)在服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫中，為后續(xù)的分析提供了原始的數(shù)據(jù)素材。教師通過對(duì)系統(tǒng)日志的分析可以了解學(xué)生的學(xué)習(xí)路徑和學(xué)習(xí)習(xí)慣，例如，當(dāng)發(fā)現(xiàn)學(xué)生在學(xué)習(xí)某門課程時(shí)經(jīng)常反復(fù)查看某個(gè)知識(shí)點(diǎn)的頁面，則表明該知識(shí)點(diǎn)對(duì)學(xué)生來說具有一定的難度，需要教師在教學(xué)中給予更多的關(guān)注。

2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟

在數(shù)據(jù)收集完成后，由于原始數(shù)據(jù)中往往存在噪聲、缺失值、重復(fù)值等問題，直接用于分析可能會(huì)影響結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，因此需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。筆者采用數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的方法對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理來提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要環(huán)節(jié)，其目的是去除數(shù)據(jù)中的噪聲和錯(cuò)誤，糾正數(shù)據(jù)中的不一致性，填補(bǔ)缺失值，處理重復(fù)數(shù)據(jù)，從而提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。在數(shù)據(jù)清洗過程中，首先要檢查數(shù)據(jù)的完整性，查看是否存在缺失值?？蓢L試使用Python的pandas庫中的is1O函數(shù)，對(duì)收集到的學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值檢查。在學(xué)生的成績(jī)數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)有部分學(xué)生的某門課程成績(jī)存在缺失值，針對(duì)這些缺失值可采用均值填充法進(jìn)行處理，即計(jì)算該課程所有學(xué)生成績(jī)的平均值，用平均值來填充缺失值。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是將數(shù)據(jù)從一種格式或類型轉(zhuǎn)換為另一種格式或類型，以滿足數(shù)據(jù)挖掘算法的需求。在本研究中，筆者主要進(jìn)行了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)離散化等操作。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是將數(shù)據(jù)的特征值轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的尺度，消除不同特征之間的量綱差異。為此可以采用Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化方法，通過計(jì)算每個(gè)特征值與均值的差值除以標(biāo)準(zhǔn)差并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。對(duì)于學(xué)生的學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)、作業(yè)得分等特征數(shù)據(jù)，使用Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化方法進(jìn)行處理，使具有不同特征的數(shù)據(jù)具有可比性。

2.3數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估

數(shù)據(jù)經(jīng)過預(yù)處理后，需要對(duì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量進(jìn)行全面評(píng)估來確保數(shù)據(jù)能夠滿足后續(xù)數(shù)據(jù)挖掘和分析的需求。數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估主要從準(zhǔn)確性、完整性和一致性等多個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)展開，這些指標(biāo)相互關(guān)聯(lián)，共同反映出了數(shù)據(jù)的可靠性和可用性。準(zhǔn)確性是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要指標(biāo)之一，它主要考查數(shù)據(jù)是否真實(shí)、準(zhǔn)確地反映了客觀事實(shí)。在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)中，準(zhǔn)確性體現(xiàn)在數(shù)據(jù)記錄的真實(shí)性和數(shù)據(jù)值的正確性。而完整性是數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的另一個(gè)重要方面，它關(guān)注數(shù)據(jù)是否存在缺失值、重復(fù)值或不完整的記錄。在實(shí)踐中，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理后，數(shù)據(jù)的完整性得到了有效保障。然后繼續(xù)使用Python的pandas庫對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)算數(shù)據(jù)集中每個(gè)屬性的缺失值比例。在學(xué)生的基本信息數(shù)據(jù)中，筆者發(fā)現(xiàn)性別屬性的缺失值比例為0.5% ，經(jīng)過進(jìn)一步分析，這些缺失值是由于學(xué)生在注冊(cè)時(shí)未填寫導(dǎo)致的。對(duì)于這些缺失值，筆者采用了根據(jù)學(xué)生姓名推測(cè)性別的方法進(jìn)行填補(bǔ)，填補(bǔ)后數(shù)據(jù)的完整性得到了提升。而對(duì)于重復(fù)值，要使用drop_duplicates函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去重處理，以確保數(shù)據(jù)的唯一性和完整性。

3基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為分析

3.1分類分析，識(shí)別不同學(xué)習(xí)類型的學(xué)生

分類分析是數(shù)據(jù)挖掘中的重要技術(shù)，其能夠根據(jù)已有的數(shù)據(jù)特征將數(shù)據(jù)對(duì)象劃分到不同的類別中，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的有效組織和理解。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為分析中的分類分析可以準(zhǔn)確識(shí)別出不同學(xué)習(xí)類型的學(xué)生，為個(gè)性化教學(xué)提供有力支持。筆者運(yùn)用決策樹算法，以學(xué)生的學(xué)習(xí)活躍度、參與度等多維度數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)對(duì)學(xué)生進(jìn)行分類，具體分為積極主動(dòng)型、中等參與型和消極被動(dòng)型三類，并深入分析各類學(xué)生的行為特點(diǎn)。決策樹算法是一種基于樹結(jié)構(gòu)的分類算法，它利用對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠構(gòu)建出一棵決策樹。決策樹的每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)屬性上的測(cè)試，分支表示測(cè)試輸出，葉節(jié)點(diǎn)表示類別。在構(gòu)建決策樹時(shí)，算法會(huì)根據(jù)信息增益、信息增益率、基尼指數(shù)等指標(biāo)來選擇最優(yōu)的屬性進(jìn)行分裂，使得劃分后的子集盡可能地屬于同一類別。在具體實(shí)踐中，筆者選用典型的C4.5決策樹算法對(duì)學(xué)生進(jìn)行分類，C4.5算法以信息增益率為度量，選擇信息增益率最大的屬性作為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的分裂屬性，從而構(gòu)建出決策樹模型。

3.2聚類分析，挖掘相似學(xué)習(xí)行為的群體

聚類分析作為數(shù)據(jù)挖掘的重要手段，可以做到將具有相似特征的數(shù)據(jù)對(duì)象歸為同一類，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律。在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為分析中，聚類分析有助于教師深入了解不同學(xué)生群體的學(xué)習(xí)行為模式，為個(gè)性化教學(xué)和精準(zhǔn)指導(dǎo)提供有力依據(jù)。筆者運(yùn)用K-Means算法對(duì)學(xué)生進(jìn)行聚類，深入剖析不同聚類群體在學(xué)習(xí)行為上的相似性和差異性。K-Means算法是一種基于劃分的聚類算法，其基本思想是將數(shù)據(jù)集中的樣本劃分為K個(gè)簇，通過不斷迭代更新簇中心，使得每個(gè)樣本都被分配到距離其最近的簇中心所在的簇中，從而實(shí)現(xiàn)簇內(nèi)樣本相似度高、簇間樣本相似度低的聚類效果。此次研究的聚類結(jié)果顯示，不同聚類群體在學(xué)習(xí)行為上呈現(xiàn)出了明顯的相似性和差異性。第一類群體為“高效自主學(xué)習(xí)型”。此類學(xué)生平均每周學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)達(dá)到15小時(shí)以上，登錄次數(shù)頻繁，每周登錄次數(shù)超過10次，課程完成率高達(dá) 90% 以上，作業(yè)得分也相對(duì)較高，平均得分在85分以上。第二類群體為“中等努力型”。此類學(xué)生的學(xué)習(xí)行為表現(xiàn)處于中等水平，平均每周學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)在8一12小時(shí)之間，登錄次數(shù)每周5一8次，課程完成率在 70%-80% 左右，作業(yè)得分平均在 70-80 分之間。這類學(xué)生能夠按照課程要求進(jìn)行學(xué)習(xí)，但在學(xué)習(xí)的主動(dòng)性和積極性方面還有一定的提升空間。第三類群體為“學(xué)習(xí)困難型”。此類學(xué)生的學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)較短，平均每周學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)不足5小時(shí)，登錄次數(shù)較少，每周登錄次數(shù)少于3次，課程完成率較低，不足 50% ，作業(yè)得分也相對(duì)較低，平均得分在60分以下。對(duì)于這類學(xué)生，教師需要給予更多的關(guān)注和支持，幫助他們分析學(xué)習(xí)困難的原因，提供針對(duì)性的學(xué)習(xí)指導(dǎo)和幫助。

3.3關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，探索學(xué)習(xí)行為與學(xué)習(xí)效果的關(guān)系

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘能夠揭示數(shù)據(jù)集中各項(xiàng)之間的潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系，深入探究學(xué)習(xí)行為與學(xué)習(xí)效果之間的內(nèi)在聯(lián)系，為優(yōu)化教學(xué)策略、提高教學(xué)質(zhì)量提供有力的依據(jù)。在關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘中筆者采用Apriori算法來對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，揭示學(xué)習(xí)行為與學(xué)習(xí)效果之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。筆者仍以某在線學(xué)習(xí)平臺(tái)上學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，詳細(xì)記錄學(xué)生的登錄次數(shù)、學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)、作業(yè)完成情況、參與討論區(qū)的次數(shù)、考試成績(jī)等信息。然后利用Apriori算法挖掘這些學(xué)習(xí)行為與學(xué)習(xí)效果（以考試成績(jī)?yōu)楹饬恐笜?biāo)）之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，并設(shè)定最小支持度為0.2，最小置信度為0.7，以篩選出具有實(shí)際意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則。經(jīng)過算法的運(yùn)行和分析，發(fā)現(xiàn)了以下一些具有代表性的關(guān)聯(lián)規(guī)則：如果學(xué)生每周的學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)超過10小時(shí)，且作業(yè)完成率達(dá)到 80% 以上，那么他們?cè)诳荚囍腥〉昧己贸煽?jī)（80分以上）的置信度為0.85，支持度為0.25。這表明，學(xué)習(xí)時(shí)間和作業(yè)完成情況與學(xué)習(xí)成績(jī)之間存在著較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)情況對(duì)學(xué)生的考試成績(jī)具有顯著性影響，網(wǎng)上學(xué)習(xí)情況良好的學(xué)生其考試成績(jī)比網(wǎng)上學(xué)習(xí)情況較差的學(xué)生好。為此，教師可以根據(jù)這一規(guī)則，鼓勵(lì)學(xué)生合理安排學(xué)習(xí)時(shí)間，認(rèn)真對(duì)待作業(yè)，提高學(xué)習(xí)效果。

4基于分析結(jié)果的教學(xué)策略制定

4.1個(gè)性化教學(xué)策略

基于前文對(duì)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的深入分析，不同類型的學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中展現(xiàn)出了各自獨(dú)特的特點(diǎn)和需求。為了滿足這些多樣化的學(xué)習(xí)需求，提高教學(xué)質(zhì)量和學(xué)生的學(xué)習(xí)效果，教師應(yīng)制定個(gè)性化教學(xué)策略。在制訂個(gè)性化教學(xué)策略時(shí)，教師需要根據(jù)學(xué)生的個(gè)體差異，為他們提供量身定制的學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)路徑來促進(jìn)其全面發(fā)展。第一，對(duì)于高效自主學(xué)習(xí)型學(xué)生，他們學(xué)習(xí)熱情高、自主性強(qiáng)，具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和探索精神。針對(duì)這類學(xué)生，教師可以提供具有挑戰(zhàn)性的拓展學(xué)習(xí)資源，如學(xué)科前沿的研究論文、專業(yè)領(lǐng)域的經(jīng)典書籍、相關(guān)的學(xué)術(shù)講座視頻等，以滿足他們對(duì)知識(shí)深度和廣度的追求。第二，中等努力型學(xué)生在學(xué)習(xí)上表現(xiàn)出一定的積極性，但在主動(dòng)性和學(xué)習(xí)方法上還有待提高。為此，教師可以為他們提供一些針對(duì)性的學(xué)習(xí)指導(dǎo)，幫助他們改進(jìn)學(xué)習(xí)方法，提高學(xué)習(xí)效率。根據(jù)他們的學(xué)習(xí)進(jìn)度和知識(shí)掌握情況，推薦一些與課程內(nèi)容緊密相關(guān)的輔導(dǎo)資料、在線課程或?qū)W習(xí)工具，幫助他們鞏固所學(xué)知識(shí)，拓展知識(shí)面。第三，學(xué)習(xí)困難型學(xué)生往往學(xué)習(xí)動(dòng)力不足，參與度較低，可能在學(xué)習(xí)過程中遇到了較多的困難和障礙。教師對(duì)于這類學(xué)生需要給予更多的關(guān)注和支持，幫助他們克服困難，樹立學(xué)習(xí)信心。

4.2互動(dòng)型教學(xué)策略

在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境中，部分學(xué)生存在互動(dòng)參與度低的問題，為了提高其互動(dòng)積極性，增強(qiáng)學(xué)生之間以及學(xué)生與教師之間的互動(dòng)交流，教師可以采取互動(dòng)教學(xué)策略以激發(fā)學(xué)生的參與熱情。首先，增加討論環(huán)節(jié)是促進(jìn)學(xué)生互動(dòng)的有效方式之一。教師可以在課程學(xué)習(xí)過程中根據(jù)教學(xué)內(nèi)容設(shè)置多樣化的討論主題，引導(dǎo)學(xué)生積極參與討論。比如在講解某個(gè)歷史事件時(shí)，教師可以提出“該歷史事件對(duì)當(dāng)時(shí)

科教導(dǎo)刊

社會(huì)的經(jīng)濟(jì)、政治、文化產(chǎn)生了哪些深遠(yuǎn)影響？”“如果該歷史事件沒有發(fā)生，歷史的發(fā)展可能會(huì)有怎樣的不同？”等開放性問題，組織學(xué)生在討論區(qū)進(jìn)行深入討論。其次，小組合作學(xué)習(xí)也是互動(dòng)教學(xué)的重要分支。教師可根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、性格特點(diǎn)、興趣愛好等因素，將學(xué)生合理分組，每組人數(shù)以4一6人為宜，確保每個(gè)學(xué)生都有充分參與的機(jī)會(huì)。然后，為每個(gè)小組布置具有挑戰(zhàn)性和合作性的學(xué)習(xí)任務(wù)，譬如小組項(xiàng)目、案例分析、小組競(jìng)賽等。在小組項(xiàng)目中，學(xué)生需要共同完成一個(gè)綜合性的學(xué)習(xí)任務(wù)，在這個(gè)過程中，小組成員需要明確各自的分工，相互協(xié)作，共同完成任務(wù)。除了上述策略，教師還需要建立良好的互動(dòng)氛圍來鼓勵(lì)學(xué)生積極參與互動(dòng)。教師要尊重學(xué)生的觀點(diǎn)和想法，對(duì)學(xué)生的發(fā)言給予充分的肯定和鼓勵(lì)，即使學(xué)生的觀點(diǎn)存在錯(cuò)誤或不足，也應(yīng)采用委婉的方式進(jìn)行引導(dǎo)和糾正，避免打擊學(xué)生的積極性。

4.3學(xué)習(xí)引導(dǎo)策略

學(xué)習(xí)行為與學(xué)習(xí)效果之間存在緊密的聯(lián)系，而數(shù)據(jù)挖掘分析所揭示的關(guān)聯(lián)規(guī)則能夠?yàn)榻處熞龑?dǎo)學(xué)生調(diào)整學(xué)習(xí)行為、培養(yǎng)良好學(xué)習(xí)習(xí)慣提供有力的依據(jù)。因此，教師要充分利用這些分析結(jié)果，有針對(duì)性地對(duì)學(xué)生進(jìn)行學(xué)習(xí)引導(dǎo)，幫助學(xué)生提高學(xué)習(xí)效果。

第一，在學(xué)習(xí)時(shí)間管理方面，教師可根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則中學(xué)習(xí)時(shí)間與成績(jī)的關(guān)系，引導(dǎo)學(xué)生合理安排學(xué)習(xí)時(shí)間。建議學(xué)生制定詳細(xì)的學(xué)習(xí)計(jì)劃，明確每天、每周的學(xué)習(xí)任務(wù)和時(shí)間分配。對(duì)于學(xué)習(xí)時(shí)間較短的學(xué)生，鼓勵(lì)他們逐步增加學(xué)習(xí)時(shí)間，養(yǎng)成每天定時(shí)學(xué)習(xí)的習(xí)慣，確保每周的學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)達(dá)到一定的標(biāo)準(zhǔn)。每天安排至少2一3小時(shí)的集中學(xué)習(xí)時(shí)間，避免學(xué)習(xí)時(shí)間過于碎片化。教師可以利用學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)控學(xué)生的學(xué)習(xí)時(shí)間投入情況，及時(shí)提醒學(xué)生調(diào)整學(xué)習(xí)計(jì)劃。如果發(fā)現(xiàn)某學(xué)生連續(xù)幾天的學(xué)習(xí)時(shí)間都低于建議時(shí)長(zhǎng)，教師要及時(shí)通過平臺(tái)發(fā)送消息提醒學(xué)生，幫助他們合理安排時(shí)間，提高學(xué)習(xí)的連貫性和穩(wěn)定性。

第二，針對(duì)作業(yè)完成情況與學(xué)習(xí)效果的關(guān)聯(lián)，教師應(yīng)強(qiáng)調(diào)認(rèn)真完成作業(yè)的重要性。要求學(xué)生按時(shí)、獨(dú)立完成作業(yè)，注重作業(yè)的質(zhì)量而非數(shù)量。教師在布置作業(yè)時(shí)可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)水平和能力，分層布置作業(yè)，使每個(gè)學(xué)生都能在完成作業(yè)的過程中有所收獲。對(duì)于學(xué)習(xí)能力較強(qiáng)的學(xué)生，教師可布置一些拓展性、挑戰(zhàn)性的作業(yè)，培養(yǎng)他們的綜合能力和創(chuàng)新思維。對(duì)于學(xué)習(xí)基礎(chǔ)較弱的學(xué)生，可布置一些鞏固基礎(chǔ)知識(shí)、強(qiáng)化基本技能的作業(yè)來幫助他們打牢基礎(chǔ)。教師應(yīng)及時(shí)批改學(xué)生的作業(yè)并給予詳細(xì)的反饋和評(píng)價(jià)，指出學(xué)生作業(yè)中存在的問題和不足之處并提供針對(duì)性的建議和指導(dǎo)，幫助學(xué)生改進(jìn)學(xué)習(xí)方法，提高作業(yè)完成質(zhì)量。

第三，在學(xué)習(xí)過程中，教師要引導(dǎo)學(xué)生養(yǎng)成定期復(fù)習(xí)和總結(jié)的習(xí)慣。根據(jù)艾賓浩斯遺忘曲線，知識(shí)的遺忘是有規(guī)律的，隨著時(shí)間的推移，遺忘的速度會(huì)逐漸加快。為此，教師要第一時(shí)間提醒學(xué)生定期復(fù)習(xí)所學(xué)知識(shí)，每周可安排一定的時(shí)間對(duì)本周所學(xué)的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行回顧和總結(jié)來強(qiáng)化記憶，加深理解。

第四，教師可鼓勵(lì)學(xué)生制作思維導(dǎo)圖，將所學(xué)知識(shí)進(jìn)行系統(tǒng)梳理并構(gòu)建知識(shí)體系，提高學(xué)習(xí)的系統(tǒng)性和條理性，定期開展學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)分享活動(dòng)，邀請(qǐng)學(xué)習(xí)成績(jī)優(yōu)秀、學(xué)習(xí)習(xí)慣良好的學(xué)生分享自己的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)和方法，為其他學(xué)生提供借鑒和參考，最終促進(jìn)所有學(xué)生的共同進(jìn)步。

5結(jié)語

本研究借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)深度剖析了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為。在理論層面，明晰了數(shù)據(jù)挖掘原理及網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的內(nèi)涵要素，展現(xiàn)了其在分析學(xué)習(xí)行為時(shí)處理多樣數(shù)據(jù)、多維度探究的優(yōu)勢(shì)。在實(shí)踐中，從某知名在線平臺(tái)收集數(shù)據(jù)，經(jīng)清洗、轉(zhuǎn)換、集成等預(yù)處理保障數(shù)據(jù)質(zhì)量并運(yùn)用決策樹、K-Means、Apriori等算法，精準(zhǔn)識(shí)別出積極主動(dòng)型、中等參與型、消極被動(dòng)型學(xué)生，挖掘不同學(xué)習(xí)群體的特征及學(xué)習(xí)行為與效果的關(guān)聯(lián)。基于此，制定了個(gè)性化、互動(dòng)、學(xué)習(xí)引導(dǎo)等有針對(duì)性的教學(xué)策略，為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)教學(xué)優(yōu)化提供有力支撐，進(jìn)而推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)高質(zhì)量發(fā)展。

★基金項(xiàng)目：2025年吉林省高等教育教學(xué)改革研究課題“基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為分析及其教學(xué)策略研究”（JLJY202541275564）；吉林警察學(xué)院院級(jí)課題“大數(shù)據(jù)環(huán)境下人工智能技術(shù)在教學(xué)中的應(yīng)用研究”（JYKYYB202424）。

參考文獻(xiàn)

[1]孫琳.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)支持下的大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為探討[J].信息與電腦（理論版），2023，35（24）：184-186.

[2]張瑜.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高職網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)中的應(yīng)用[J].無線互聯(lián)科技，2021，18（5）：69-70.

[3]楊杉.基于聚類算法和決策樹算法的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為研究[J].電腦知識(shí)與技術(shù)，2021，17（10）：213-216.