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基于大数据评价的个性化学习平台模式构建研究 　　摘 要：随着网络技术和新媒体的快速发展，人们的需求不断提高，智慧学习成为目前及将来的一种学习模式，然而个性化平台是实现“智慧学习”的重要形式之一。基于大数据的个性化学习可以避免传统的一刀切教育，它以学生的发展需求为中心，以学生的个性差异为基础，强调尊重学生的个性发展。大数据为个性化平台提供了有力的支撑条件。本文通过学生的学习风格、学习能力及平台产生的数据，进行动态收集、可视化分析，推送出适合学习者个性化的学习平台 关键词：个性化学习；大数据；模型建构 中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2016）15-0013-03 一、引言 随着网络技术和新媒体的快速发展，人们的需求不断提高，传统的班级授课制已经满足不了他们的需求，传统的教学模式采用一刀切的教学方法，完全忽略了受教育者的个性发展要求。然而网络的快速发展使网络平台成为信息化教育的主流，从中小学到高等院校，大部分学校为了促进教育信息化都采用网络教育平台进行学习。但是网络平台只是一个在线学习的场所，还未真正实现个性化的学习 个性化教育是现代教育理念积极倡导的教育模式，它以学生的发展需求为中心，以学生的个性差异为基础，强调尊重学生的个性发展，然而基于大数据的个性化学习是根据学生自己产生的数据并进行分析的个性化的自主学习 二、个性化学习的起源和发展 1.个性化学习的起源 个性化教学的思想最早可追溯到古希腊的苏格拉底和中国的孔子。欧洲从15世纪文艺复兴运动开始产生了以人为中心、强调发展个性的新人类观。在很多教育家的教育思想中也体现了对人及对人个性的重视：17世纪英国政治思想家、哲学家和教育思想家洛克认为，奴隶式的管教只能养成儿童女性的气质；法国伟大的教育思想家卢梭是一个非常崇尚人的个性自由和解放的人；马克思主义认为人的发展包括全面发展与充分、自由的发展，充分自由的发展就是人性的发展。总之个性化学习的思想起源很早，很多思想家、哲学家都遵从人个性发展的理念 2.个性化学习的发展 随着科学技术的快速发展，个性化学习在每个时期有着不同的呈现形式。20世纪80年代末到90年代初，不少学者主张发展教学系统的智能性，最终达到使用智能教学系统替代教师进行个性化教学的目标，但后续研究表明，这种思路并未获得成功（贾积有、马小强，2011）。[1]20世纪90年代后，研究者开始关注超媒体在自适应学习系统中的应用，国内外出现了一些自适应网络教学系统的原型应用（姜强、赵蔚，2011）。[1] 2013年我国学者祝智庭提出智慧学习，为个性化学习提供了新的思路。智慧学习是根据学习者的特征和个体差异，提供相应的个性化的学习模块，并对学生的学习数据进行挖掘，再深度分析，根据数据预测学生潜在的问题 伴随着教育引入可穿戴技术、量化自我，大数据、云计算等技术，使智慧学习上升到新的视角的同时，也为个性化学习的发展提供了条件 三、大数据概念及其应用 1.概念 大数据本身是一个抽象的名词，字面的含义是指庞大的数据，大数据不仅仅指数据规模之大，还包括大数据的多样性、高速性和价值性。早期对大数据的定义多种多样，但无外乎都是围绕着大数据的这三个特点 在这些定义中，比较有代表性的是3V定义，即认为大数据需满足3个特点――规模性（volume）、多样性（variety）和高速性（velocity）。[2] 维基百科对大数据的定义则简单明了：大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。[3] 而在维克托-舍恩伯格及肯尼斯4V特点是Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。[4] 个人认为时代在发展，大数据的特征在随着改变，从之前的3V到现在的4V，或许今后还会发生变化，总之应该是大数据的特征得到应用，为人类的发展做贡献 2.大数据的应用 人类从古至今一直在产生数据，但今非昔比，如今大规模数据的产生已不受时间、空间的制约。大数据最核心的价值就在于对海量数据进行存储和分析。相比起其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。[5]大数据的应用十分普遍，张引、陈敏、廖小飞等人在《大数据应用的现状与展望》中总结了大数据6大主要应用领域，有文本分析、多媒体分析、结构化数据分析、Web分析、移动分析和社交网络分析。在此不做过多研究 四、基于大数据实现个性化学习 世上没有相同的两片叶子，也没有相同的两个人，只有接近相似的，受教育者也是一样的，存在着个体差异，传统的教学模式采用一刀切的教学方法，完全忽略了受教育者的个性发展要求。随着对媒体技术和网络技术的快