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基于大数据分析个性化教学研究

当前，教育手段日益多样，多媒体技术广泛应用，但大部分教育工作者

依旧将学生同质化对待，让不同学习能力的学生每日完成同样的作业，有的“吃

不消”，有的“吃不饱”。应用大数据技术可促进教育从普适化向个性化转变。学

生在大数据支持下在线学习，场景由实体课堂变为网络空间——教师能够全方位

跟踪、记录学生的学习行为，了解学生学习需求，掌握学生思维特点。教师对学

生学习行为数据进行收集，综合分析学生学习情况，进行有针对性的备课和个性

化教学，针对学生特点建立学习模型，为学生提供个性化的学习策略和资源，让

教育从“用经验说话”转向“用数据驱动决策”。例如，成都数字学校（以下简称数

校）在利用大数据进行个性化教学方面已付诸实践。数校为学生提供直播课程与

点播课程以及丰富的试题和视频资源，在预习、课前测、直播课、课后测、复习

巩固5个环节提供支持。同时，数校借助系统直接对每个学生的学习情况进行数

据收集、分析，将学生的错题收录到错题本中，再基于学生错题数据诊断学生的

知识漏洞，为学生推送练习题和线上课程。数校利用大数据进行教学评价和诊断，

通过精准分析学生的薄弱点，帮助学生进行个性化学习，同时教师也能根据学生

学习行为、学习需求，实施个性化指导与干预。

一、基于前端数据收集并融合过程数据挖掘的自动用户建模

应用大数据技术促进教育从“静态”向“动态”转变。要实现个性化学习，

首先需要对用户进行建模，即根据用户的不同特征来分类，包括属性特征和用户

行为特征，在区分出不同的用户以后，再为不同的用户设计合适的成长路径。数

校收集每个学生的基本信息和在学习过程中产生的数据，对其进行分析，发现学

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生目前存在的问题，为用户画像，在画像的基础上构建应用模型（如图1）。学

生基础数据库包含学生各种基本信息，如学生注册时填写的用户名、学校、班级

等。教师要收集学生以前的学习信息，需要对学生进行前测，发掘学生在知识学

习方面的薄弱点，匹配学习方式。为确保向学生提供合适的学习资源和学习路径，

不仅要记录学生在学习过程中的行为，而且要参照以往的数据以及后续通过用户

调查等方式采集的信息。学校可以建立学习过程数据库，并借助系统的WEB日

志挖掘和平台数据库的查询功能，对图2用户建模学生学习过程的数据进行挖掘，

包括浏览次数、各种点击次数、访问次数、访问时长、活动参与情况等信息，记

录学生的学习路径、内容及难点等（如图2）。以北京师范大学成都实验中学（以

下简称实验中学）七年级某学生为例，该生在2017年暑假参与小升初衔接班学

习，直到现在(八年级)。该生入学考试成绩中等，在班级内排名第23位，语文

与英语成绩不佳。数校采集到的数据显示，该生在数校网站的访问与停留行为也

主要发生在薄弱科目上，对部分英语章节有反复听讲的行为记录。

二、构建基因级知识图谱，生成个性化动态知识树

传授结构性知识是教师教学中比较有价值的付出。在教学过程中，教

师可以知识点为基础，将全部知识点汇总形成知识结构图。系统基于“网络式”

知识结构，智能识