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基于大数据的高校学生在线学习画像研究

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杨杉

摘要：以四川省某高校的网络教学平台为研究对象，对该平台的学生在线学习数据进行学习行为画像。采用python、dycharts、图表秀，对不同任务点（视频）学习情况下学生章节测验平均分、不同作业平均分下学生的章节测验平均分、不同网络测评成绩下学生网络学习状况进行了画像。画像结果能直观看出任课老师对于课程设置的情况、学生学习的各项基本情况、各学院对于学生学习管理的长处和短处，从而更有针对性地进行改善和提高。

关键词：大数据;网络学习;画像研究;行为研究

：TP311.13????：A

：1009-3044（2021）07-0237-05

Abstract：TakingtheonlineteachingplatformofauniversityinSichuanProvinceastheresearchobject，thestudentsonlinelearningdataonthisplatformisusedtoprofilethelearningbehavior.Usingpython，dycharts，andchartshows，theaveragescoresofstudentschaptertestsunderdifferenttaskpoints（video）learningconditions，theaveragescoresofstudentschaptertestsunderdifferenthomeworkaveragescores，andthestudentsonlinelearningstatusunderdifferentnetworktestscoreswereportrayed.Theresultoftheportraitcandirectlyseetheteacherssituationofthecurriculum，thebasicsituationofstudentslearning，andthestrengthsandweaknessesofthecollegesforstudentlearningmanagement，soastomakemoretargetedimprovementsandimprovements.

Keywords：bigdata;networklearning;portraitresearch;behaviorresearch

1引言

隨着互联网教育的发展，各种网络媒体也日新月异。新时代、新技术、新趋势使在线教育形式也越来越丰富，同时也成为未来教育的重要组成部分[1]。尤其是今年疫情以来，网络教学成为各大高校疫情期间教学的主要形式[2]，在特殊时期发挥了不可忽视的作用，同时也累积了大量的学生在线学习数据，为研究学生的在线学习行为提供了丰富的素材[3]。

目前网络教学平台是众多高校普遍采用的一种教学辅助手段，也是学生在平时学习生活中使用频率最多的学习平台。任课老师将学习任务点，作业，以及章节测验考试等布置在此平台上，通过课后完成的情况反馈，更好地了解学生对知识点的掌握情况，从而更有针对性地进行教学[4]，学校管理层也可通过此平台对老师的工作情况进行监督和了解[5]。通过对网络在线上导出的学生信息数据进行画像[6]，能够直观地看出任课老师对于课程设置的情况、学生学习的各项基本情况、各学院对于学生学习管理的长处和短处，从而更有针对性地进行改善和提高[7]。

2研究思路

以四川省某高校的网络教学平台为研究对象，对该平台于2020.3.1-2020.6.30的学生在线学习数据进行学生在线学习行为画像。采用python、dycharts[8]、图表秀[9]，对不同任务点（视频）学习情况下学生章节测验平均分、不同作业平均分下学生的章节测验平均分、不同网络测评成绩下学生网络学习状况进行了画像。

3数据说明

3.1数据来源

数据来源于四川省某高校在线学习平台，覆盖了2020.3.1-2020.6.30各个学院的学生在线学习数据，数据表中包含了学生姓名、学生账号、院系、专业、行政班、学生状态、入学年级、章节测验完成数、作业平均分、考试平均分等52个字段共50000条数据，37M。

3.2数据清洗

数据表中，很多数据对于我们研究学生成绩状态以及学生画像时没有用的，因此对数据进行了数据预处理[10]，筛选出了我们需要的数据，把不需要的数据进行了剔除，其中主要使用了