基于学习行为大数据分析的交互式网络平台构建研究论文

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　　摘 要：基于大数据技术建立学习行为大数据分析体系, 结合教育大数据内容研究建立理实一体化交互式网络平台是非常有 必要的。本文中探讨大数据技术背景下的学生学习行为分析体系,研究构建交互式平台,结合例证说明平台构建的教育发展价值。

　　关键词：学习行为大数据,交互式网络平台,构建价值作用,模型


　　【Abstract】：It is very necessary to establish a big data analysis system of learning behavior based on big data technology, and to establish an interactive network platform integrating theory and practice combined with the content research of education big data. This paper discusses the sub-system of student learning behavior under the background of big data technology, studies the construction of interactive platform, and illustrates the educational development value of platform construction with examples.

　　【Key words】：big data of learning behavior;interactive network platform;construct value function;model


　　0 引言

　　大数据分析将数据内容格式化、标准化, 让原本死 板静态的数据活跃起来。基于学习行为大数据分析背景 下的交互式网络平台构建是很有必要的,可参考学习行 为大数据分析结果建立交互式网络平台模型,深度分析 学生学习行为,明确性网络平台的搭建价值作用。并将 这些理论内容付诸于实践教学活动操作中。

　　1 大数据分析技术与教育发展结合的基本属性分析

　　大数据技术本身与统计学、计算机科学相关联,属 于跨学科交叉科学。它在针对数量规模与数据结构的数 据处理方面非常到位,可实现对数学内容的有效采集、 汇集与分析处理,深度挖掘数据之间的规律性与相关性 内容,同时也能发现隐藏于数据背后的隐性信息,实现对数据内容的精确定位。与此同时,它也能够建立辅 助管理措施,实时跟踪反馈监控预测内容,追求实现从 “决策驱动”到“数据驱动”的有效转化。在大数据技 术应用过程中,基于实时反馈有效解决传统教学中所存 在的反馈脱节与滞后问题非常有效,其在深度实施数据 挖掘过程中也能深层次了解学生的学习重点内容与学习 成长轨迹,追求构建一种有层次的教学体系,满足因材 施教教学目标。而在基于大数据分析技术背景下的在线 学习平台应用过程中,它则希望实现与大数据技术的深 度融合,保证大数据分析技术与教育发展相结合。

　　2 基于学习行为的大数据分析技术应用现状

　　在学生学习行为分析过程中需要运用到大数据分析技术,在在线学习行为分析研究过程中,需要积累较多经验内容,确保教育云平台搭建过程分析学习行为特 征,界定相关判定标准,建立学习数据类型定义与量化 内容,优化分析模型构建过程,保证学习行为分析算法 研究到位。在这里,主要对学习行为分析中的核心因素 与观测点进行分析。

　　2.1 学习行为分析中的核心要素

　　学习行为分析中的核心要素体现在多个方面上,例 如对教育云平台的搭建、学习行为特征的界定与指标判 定、学习数据类型的定义与量化、学习行为分析算法的 研究等,希望构造一个围绕学习行为分析为中心干预服 务体系,明确其中核心要素内容。简言之,应该在该过 程中展示学生学习行为序列与转换模式内容,为学生构 建较为全面的在线学习画像,引导学生与教师发现其学 习过程中所存在的诸多负面因素,进而产生有针对性、 效果更好的学习干预行为,合理化影响学生的学习背 景、课程参与情况以及学习成绩结果,重点更在于影响 学生的学习态度与学习能力,构建事物发展的内因与外 因。可以说二者在占比程度方面决定了学生未来的学习成 效与后期发展趋势,其动态变化内容也相当丰富。

　　2.2 学习行为分析中的观测点

　　在学习态度上,学生是否愿意学习取决于他们的学 习投入程度,在实施量化测量后,就了解了学生的学习 活动参与程度与学习及时性度量内容,其中学习参与度 主要通过预习、考勤、讨论、师生提问、作业等来体现 学生的学习积极性,包括他们对于各项学习任务的响 应时间进行考量。在该过程中,学习投入程度即可理解 为学习质量,它的最终结果全部通过学习时间与成绩对 比反映出来。在学生的学习习惯形成过程中,他们就深 受环境影响,其学习完成程度与他们的理解能力、学习 能力、研究能力、实践能力以及创新能力都有关系,可 结合任务侧重点展开分析,建立任务侧重点以优化界定 考核结果内容,如此可保证学生的学习兴趣爱好,由此 再通过大数据分析技术,来分析学生的学习行为、因材 施教教学方法以及各种学习行为的产生根源。在该过程 中,大数据分析技术也会涉猎到学生的互动积极性问 题,结合学生某一阶段的学习效果与最终成绩提升学生 学习水平,这一点可参考学生的积极品质与知识点学习 把握情况来展开相应评定。

　　3 大数据分析技术背景下的学生学习行为分析平台构建

　　在大数据分析技术背景下,针对学生学习行为数据 展开分析阐释,其中专门评估了学习者的学习情况与学 习效果,真正通过大数据分析技术预测学习者的未来发 展与现存问题,确保优化教育数据分析结果。在该过程中追求平台搭建、学习行为数据采集、分析与展示平 台,最终了解大数据分析技术背景下的学习行为分析平 台作用效果。

　　3.1 大数据分析技术背景下的平台搭建

　　大数据分析技术主要构件在云的基础之上,建立 Open Stack 平台, 提出 Apache 许可证, 对开源云计 算管理平台进行构架,构架私有云基础,保证 Hadoop 和 Spark 建立运行大数据分析平台,如此就能形成一个 具有高可靠性、通用性、扩展性与超强计算、存储能力 的分布式云平台。在建立数据库基础设施,优化工具编 程语言过程中,它就建立了 SQL 与 NoSQL 之间的关联 关系,在数据采集、流数据处理与计算、协同服务过程 中明确功能服务内容,体现大数据分析技术背景下平台 搭建的价值意义。在平台构建过程中,它也嵌入了大数 据分布式处理编程框架、资源管理框架以及大数据查询 引擎,可实现容错性较高实时性保障机制,确保数据处 理多样且有效到位 [1]。

　　3.2 大数据分析技术背景下的学习行为数据采集与分析展示

　　在大数据分析技术背景下要对学习行为数据进行采 集、分析和展示,构建全新的数据池承载机制,结合大 数据分析技术建立在线教学平台,获取数据包内容,其 中包含了学习资源使用状况、学生课堂活动参与状况、 作业完成状况以及对学生的学习质量、兴趣点评估结果 等。在数据之间联系分析内容,对学生的学习态度、投 入程度与学习能力效果进行量化对比,争取从学习行为 过程中分析学生的学习习惯,端正学生的学习态度,结 合正向干预为学生学习行为提供数据支持,如此可得出 结论。

　　在该过程中灵活应用 H5、CSS、EChart 等技术内 容,并进行技术建模,结合学生学习行为直观展示学习 结果,建立可视化大数据技术平台。在大数据分析技术 中创建可视化技术体系,确保枯燥的数据内容更加具有 生动性和表现力,体现其分析与挖掘价值作用,深层次 考虑数据表达方式,兼顾数据内容应用的设计感。在平 台上,主要基于上述技术内容呈现学生的学习过程与学 习成绩,保证教学资源与知识点统计分析到位,满足各 方面管理需求,并对教学资源进行深度统计分析。在这 里采用到柱图、线图、双轴图、网络图等,建立学生学 习状态,优化学习深度,深度关注学生兴趣点与关注点 [2]。

　　3.3 大数据分析技术背景下的平台分析功能与智能服务

　　在大数据分析技术背景下构建学习平台,要体现分 析功能,提供智能服务内容。在这里教师角色不再是知 识传播者,而转化成为学习信息提供者,贴合专业与学校实际发展,保证结合学生学习状态生成学习图谱画 像,真正实现对学习资源内容的分级与分类,建立工作 平台,如此可规避传统教学行为中优等生与差等生的两 极分化现象。如此一来就要建立交互式网络学习平台, 将大数据分析技术内容融入其中,有效促进学生在不同 阶段的学习成效,增加学生学习参与度与主动性。在该 过程中,应该以课程作为着眼点,建立大数据分析技术 背景下的智能化平台教学服务,呈现课程主要结构内 容,对不同知识点与授课教师实施整体与个体分析,体 现教学针对性,保证教学监督效果更佳 [3]。

　　4 大数据分析技术背景下的学生学习行为分析平台构建 案例简析

　　在基于大数据分析技术精准分析学生学习过程,优 化学习效果的过程中,需要为学生提供更多个性化指导 内容,实施有效价值干预,保证做到对教学策略与学生 行为的及时调整,最终争取为学生提供一种学生学习行 为网络交互分析平台,充分运用大数据分析技术。以下 结合简单案例分析了某高校的交互式网络学习平台构建 过程。

　　4.1 某高校的交互式网络学习平台研究内容

　　某高校的交互式网络学习平台在构建过程中形成模 型,它其中包含了在线行为导向内容,其目标是为了优 化教学资源,展现个性化教学内容,结合自下而上的思 想内容构建学习模型,分析抽取其中的数据内容,建立 干预机制层次,另外还有数据层与分析层,两大层次均 采用到了智能化分析工具与技术行为,而干预机制层则 建立了预警机制,推荐个性化教学体系,优化分析结果 反馈给教师管理者,如图 1 所示 [4]。


　　在模型中主要结合学生教学活动数据流建立学习平 台,其中可提供大量有效的学生行为数据,比如说学生 考勤签到数据、视频观看数据、作业完成情感、学生学 习状态等进行分析。例如可参考 SPOC 在线学习环境为 教学活动提供有价值数据,实现数据分析到位,最后再 结合数据分析结果来对某高校教师的教学策略与学生行 为进行分析,获得分析结果。在针对线上教学数据的统 计分析方面,应该主要围绕学生的作业完成数据、学习 成果数据、互评机制等内容进行分析。例如,可参考大 数据平台中的 MOOCviz 机制搭建各种不同课程,分析 平台数据,对建模后的学生学习行为进行针对性预测 [5]。 在模型构建过程中,需要采集数据建立训练集,优化训 练集训练模型、测试集分析,总而言之平台希望为学生 提供个性化的指导与教学干预,迎合当前智能化在线教 育发展大趋势。

　　4.2 某高校的交互式网络学习平台数据处理

　　在某高校,交互式网络学习平台在数据处理方面实 施数据清洗与分析,建立数据机制。在数据清洗与分析 过程中,需要保证对数据实现有效清洗,具体来说就包 含了以下几点：(1)建立注册单,对其中未开始的学生 数据进行分析;(2)可实现对教师的教学内容进行删 除;(3)对学生的习题答案进行处理;(4)对所采集的 数据进行格式化处理。在清理后数据过程中,结合指标 计算采集数据内容,再结合聚类方法对学生群体学习行 为进行分析,确保他们相互交互产生共鸣,并对数据分 析结果进行处理。在清理数据过程中,主要结合指标计 算采集数据,结合聚类方法对群体学习行为进行调整, 结合个别化规律内容对个体学生思想教育内容进行分 析,提高教学效果,强化学生学习体验 [6]。

　　在模型构建过程中,则主要运用分析机制模块,结 合学习者数据的聚类分析、时间序列等建立模型规则。 结合模型对学生的学习行为进行干预机制,合理利用 模型对学生的学习行为数据进行预测,明确后续学习问 题,预测学习结果,如此可有效修正学生的学习行为。


　　4.3 某高校的交互式网络学习平台技术总结

　　某高校在“编译技术”教学课程中采用到了 MOOC 教学模式,将学生引导到交互式网络学习平台上,利用 大数据分析技术对学生的在线反馈学习机制进行诊断,明确学生学习习惯与偏好,预测学生学习成果。在该过 程中就建立了模型预测结果展示学生群体学习状况,对 学生的学习动态、疑问进行分析,帮助学生总结学习知 识点,降低学生学习过程中的犯错几率。就以编译技术 的诊断为例,为达到某高校学生更好的学习成果,专门 基于在线教学过程对学生学习诊断结果进行干预分析, 其诊断结果中就囊括了过程性诊断、结果性诊断内容, 专门采用到机器人配置人工神经网络对学生的学习需求 进行预测,整体看来预测效果良好到位,可满足学生对 编译技术的应用要求 [7]。

　　5 结语

　　综上所述,基于学习行为大数据分析的交互式网络 平台构建非常有必要,它能够帮助教师结合教学任务精 心设计各种教学内容,引导学生深层次融入到学习交互 行为过程中,有效提升学生的学习创新能力。而在干预 机制构建与应用过程中,则主要根据学生的行为层次明 确学生学习特点,提出具体的干预策略,确保为学生提供更多更丰富有趣的个性化学习方案。

　　参考文献

　　[1] 杨埙,姚进,黄丹梅 .基于大数据架构的在线学习行为分析模 型[J]. 电脑知识与技术,2020.16(13):281-283.

　　[2] 严思静.基于大数据的五年制高职护生在线学习行为要素研 究[J]. 电脑与电信,2020(3):9-11.

　　[3] 严思静.基于大数据的五年制高职护生在线学习行为特点及传 统教学模式问题研究[J].电脑知识与技术,2020.16(13):121-122.

　　[4] 戴鸿 .基于多平台交互式教学模式的构建与实施[J].吉林广 播电视大学学报,2017(10):146-147.

　　[5] 刘志学 .开放型交互式网络教学平台的构建[J].微计算机信 息,2012.28(9):373-374+377.

　　[6] 张君雁,杨晨辉,张志强 .基于大数据理论的个性化教育探讨 [J]. 电脑知识与技术,2020.16(13):125-126+129.

　　[7] 代建军 .基于大数据分析的大学英语学习投入测量研究[J]. 英语广场,2020(30):76-78.
 
 
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