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基于智慧教育的学习大数据分析技术研究

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尤耀华

摘要：文章先对智慧教育的学习大数据分析的基本情况进行了简要的介绍，指出了基于智慧教育的学习大数据分析技术的应用原则，并给出了相应的应用实例来分析智能教育背景下的学习大数据分析技术，在学习行为数据的收集、个性化学习特征的分析、课程推荐与学习规划的优化，以及掌握学习社区中个体与群体的学习行为模式进行研究，希望能够进一步实现对教育资源的优化配置，提升科技对教育的作用。

关键词：大数据;智慧教育;学习分析

：TP311???：A

：1009-3044（2021）15-0045-03

引言：随着信息技术不断改进，人们生活的方方面面都发生了重大的变化，在教育领域，信息技术的使用有效地改变了传统的教育资源配置模式，为教育公平的问题解决提供了有价值的参考，基于智能教育的学习型大数据分析技术的应用和发展，可以整合和优化学习者的海量资源，为提高教学的针对性和有效性提供技术支持和数据支持，有利于提高教学质量和效果[1]。

1智慧教育的学习大数据分析基本情况介绍

1.1智慧教育的内涵及价值

基于在线教育平台，以大数据和云计算技术为支撑，对学习过程和教学资源进行智能监控和管理，称为智能教育。[2]从其中海量的数据中进行深度挖掘，找出其中表征教育质量、学习者个人兴趣、知识结构、学习习惯的因素，然后将结果进行可视化处理，使管理者和教育者能够有的放矢地进行决策，为教育平台管理者、教师、学生提供互利共赢的决策支持。在智慧教育的系统中，实时化、精准化、个性化是其主要的特点，不仅能够对当前学生的学习状况、个性化的需求进行捕捉，而且能够根据当前的信息，对未来的学习趋势进行有效的预测，智慧教育的发展有效地满足学生个性化的学习需要，也对于教育资源不足和配置不平衡的问题提供了有益的解决方案。

1.2基于智慧教育的学习大数据分析

基于智慧教育的学习大数据分析是对学生智慧教育中的学习行为进行信息的收集、特征的整合，能够及时有效地了解学生以及学生所在的群体的知识掌握情况，这些数据为后期学生学习计划的优化、教师教学工作方法的改进以及教育平台的管理者的系统设计都提供了重要的支撑[3]。首先，当学生登录相应的教育平台进行学习资源或课程时，将根据学生的登录时间、学习时间、學习内容和学习互动情况生成数据和记录，课后反馈等能够将学生的个人志趣、学习行为特点等相关因素进行反映，再根据这些因素能够将学生的知识掌握状况进行比较客观、科学的评价，然后根据评价的结果，将教育资源进行按需分配。对于教师来说，也能够根据反馈中暴露出的教学的不足之处进行针对性的改进，提升教学的质量。

2基于智能教育的学习大数据分析技术的应用

在智慧教育中，比较重要的一项环节是个性化自适应学习，指的是学生在学习课程的过程中，学生学习中产生了大量的基础和过程数据，通过进行数据的清洗、整理和分析，根据这些情况建立起相应的数据分析模型，用来分析和预测学生学习的模式和知识掌握的程度，并进一步将结果反馈给学生和教师。学生和教师根据反馈报告，教与学的过程分别进行调整，包括收集学习行为数据、分析个体特征、课程规划和学习干预[4]，下面进行详细的叙述。

2.1对相关的学习行为数据进行收集

不同于以往的教学模式，智慧学习强调的是以学习者为中心，并且主张的是开放式、主动式的学习模式，在这一过程中，将在线学习与互动课堂做到了有效的统一。如何收集大量关于学习行为的数据，从中找出学习行为的内在规律，是智慧教育中的一个重要问题。在数据的采集中，往往采用xAPI数据标准进行采集。

xAPI数据标准是当前在线学习领域中学习行为数据的有效标准，一方面能够将学习者的学习活动、学习经历进行记录。另一方面，能够对其中的数据进行检索、读取和写入。当有关的学习活动被记录时，就会以“主词、动词、受词”的形式进行保存，生成“谁做了某件事”的格式报告，并以JSON的格式存入学习记录存储中。出于安全性的考虑，在xAPI中还设置了安全机制OAuth[5]。在智慧学习的应用平台中，根据不同的学习行为，可以设计不同的事件采集器。并且由于不同学习场景下学习数据的特点具有差异，例如，在观看视频时的主要采集信息是视频时长、视频停顿频率、主要停顿点、是否有加速或慢放等操作。在互动中，学生发帖的内容、频率、主题、回帖等都是重要的采集信息。

2.2对个性化学习特征进行整合分析

在智能学习中，分析学生学习行为的数据是最重要的目的之一，从而对学生的知识掌握情况进行了解，对学生的学习成绩进行预测。由于教育数据的多层次、多粒度、多时域的特点，在进行数据分析时，往往需要运用多种分析手段和方法，具体如表1所示。

为了清晰地呈现学生的学习特征，掌握学生的行为规律，有必要在收集相关数据的基础上构建一个分析模型，而基于智能