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时间:2021年x月x日书山有路勤为径,学海无涯苦作舟页码:第页共页
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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。
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