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基于Python的大数据技术对线上教学情况分析与研究

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梁伟贾名先苑宁萍

摘要：随着互联网技术的发展与应用的普及，在线教育已进入智能教育时代，互联网发展所带来的“互联网+教育”使在线教育用户数量持续上升。本文利用调查问卷和收集教学平台的数据，基于Python的大数据技术，对在线教学情况进行数据可视化的分析与研究，更直观地体现在线教育目前的情况，对网络和教育如何更好地结合进行分析和建议。

关键词：在线教育;Python;大数据技术;可视化分析

：TP311???：A

：1009-3044（2021）11-0111-02

1引言

2020年春，新型冠肺炎疫情突然爆发，居家学习的需求日益剧增。“停课不停学，学习不延期”作为教育部的教学指导方针，促使新的教学模式在全国如火如荼展开，各学校教师也以最快的速度，最高的质量完成在线教育的准备工作，为满足广大学子的学习需求，采用了全新的授课方式。因此，互联网模式的在线教育在世界范围内获得空前发展。本文通过问卷调查和收集平台数据的方法对在线教学情况进行调查，基于Python的大数据技术对在线教学情况进行数据可视化分，其数据可作为网络和教学如何更好结合的依据。

2项目背景

对于教育领域而言，在线教育已得到广泛的应用，并成为互联网教学的重要组成部分。通过在线教育，师生间能打破时间与空间的局限，进行学习资源的高度共享，能够进行双向交互式和自主化的学习。自2020年1月新型冠状病毒席卷全球以来，截至4月6日，全球已有近90%的学生受到停课等影响。我国教育部发起“停课不停学”的倡导，让全国大中小学生在家上课，促使在线教育用户数量进一步增加。

3疫情期间线上教学调查分析

随着云计算、大数据和通信技术的持续开展，“互联网+”已深入社会各个方面。新冠肺炎疫情使各全国各省市学校开学时间一推再推，但每学期的教学任务相对固定，从学校教师的角度而言，必须尽快适应线下到线上教学的转变。相比于线下教学，线上教学受到更少的时间和空间局限。在“教”与“学”的挑战与时机下，为了将线上教学落到实处，我们将寻找合适教师和学生实情的教学方法。为深入了解在线教学情况，特做了此次调查。

3.1调查方法

通过调查问卷及收集教学平台的教学数据和学习数据，对在线教育情况进行调查，为更直观地了解在线教育实际状况，本文以在校大学生线上学习数据为基础，以学习通、超星尔雅、中国大学生MOOC（慕课）、钉钉等在线学习平台后台在线数据为基础，调查学生线上学习的具体方式，通过校园网、微信等多种渠道，了解在线学习的情况。受时间空间的限制，不能大规模进行调查，故数据存在不稳定性，但总体数据可信度较高。本次调查问卷共发放问卷200份，收回197份问卷。由于网页的提交按钮只允许提交完整的问卷，所以收集的数据都是完整的，从理论上说都是有效的。

3.2数据可视化分析工具

数据分析包括：数据采集，数据存储，数据读取以及数据可视化分析。用户以简单的方式利用Python中的第三方模块进行数据的抽取，使分析进程方便且稳定。本文采用Python的大数据可视化分析技术，以较小的成本构建数据分析与可视化平台。

3.3线上教育可视化分析

3.3.1学生对线上教学总体满意度

调查结果如图1显示，“赞同”的人数最多，占48.6%，“非常不赞同”的学生仅占1.72%，可以看出大多数学生对线上教学比较满意。

3.3.2线上教学模式的选择

如图2所示，66.27%的学生认为疫情期间，直播教学模式更加适应自己现有的学习习惯，33.73%的学生认为录播没有时间及地点限制，学习方式更加便捷。

3.3.3线上教学目前存在的问题词云图分析

从图3可以看出大家目前认为线上教学的问题有：教师与学生的互动比较少;作业比较多，提交不方便;视频出现卡顿现象;缺乏教师的监督，部分课程的学习效率低;授课时间长，希望缩短授课时间。

3.3.4学生线上学习能否紧跟教师思路

据图4可知，只有不到三分之二的人在进行线上教学能紧跟教师思路，有近三分之一的人偶尔能跟上教师的思路，还存在2.41%的人很少能跟上教师的思路。进行在线教学时，教师不能及时得到学习情况的反馈，所以不能很好地掌控教学节奏。因此线上学习不能紧跟教师思路是线上教学的一大问题。

3.3.5难以克服的低效率

根据图5了解到，有24.1%的学生在线学习时间小于3小时，42.17%的学生线上学习时间为4～7个小时，18.07%的学生每天线上学习时间为8～11个小时，还有15.66%的学生在线学习时间大于11个小时，由于线上学习没有教师实时监督，有的学生不能很好地管理自己，导致学习效率大大降低。

3.3.6复课后同学们对教学衔接的反馈

根据调查，45%的学生能够直接跟上线下的教学进度，35%的学生需要再进行复习总结线上