大數(shù)據(jù)背景下的知識學(xué)習(xí)分析技術(shù)

1、大數(shù)據(jù)背景下的學(xué)習(xí)分析技術(shù)摘要：教師職能已由傳統(tǒng)的課堂講授轉(zhuǎn)變?yōu)樵O(shè)計、組織、幫助與指導(dǎo)學(xué)生的學(xué)習(xí)，而學(xué)習(xí)分析成為了現(xiàn)代教學(xué)中必不可少的輔助手段。與此同時，大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)為數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用提供了全新的思維和方式，大大推動了教學(xué)的個性化、 適應(yīng)性研究。本文以大數(shù)據(jù)為背景，結(jié)合云存儲技術(shù)，以教師教學(xué)設(shè)計為應(yīng)用目標(biāo)，討論學(xué)習(xí)分析的內(nèi)容和關(guān)鍵技術(shù)，包括學(xué)生學(xué)習(xí)體驗數(shù)據(jù)的獲取、存儲和分析。關(guān)鍵詞：學(xué)習(xí)分析；大數(shù)據(jù)；云存儲；教學(xué)設(shè)計引言隨著 Internet 、 4G 等信息技術(shù)的普及，以及 MOOC 等開放教育資源的日漸豐富，學(xué)生獲取知識的渠道快速增加，基本實現(xiàn)了隨時隨地的學(xué)習(xí)。學(xué)習(xí)方式的改變導(dǎo)致了教師角

2、色的轉(zhuǎn)變，教師不再是知識的唯一傳授者，而成為學(xué)生學(xué)習(xí)的干預(yù)者和引導(dǎo)者，教師職能由傳統(tǒng)的課堂講授轉(zhuǎn)變?yōu)樵O(shè)計、組織、幫助與指導(dǎo)學(xué)生的學(xué)習(xí)。在此環(huán)境下，教師的主要任務(wù)就是為學(xué)生量身定做最合適的學(xué)習(xí)環(huán)境和個性化指導(dǎo)，具體包括兩個方面：一是設(shè)計以學(xué)生為中心的教學(xué)方案，二是設(shè)計以學(xué)生為主體的教學(xué)形式。為了完成此任務(wù)，教師不僅要充分利用知識的結(jié)構(gòu)和內(nèi)在聯(lián)系，而且更多地依賴于對學(xué)生狀況的了解，只有預(yù)先了解學(xué)生的學(xué)習(xí)特點(diǎn)，才能做出恰當(dāng)?shù)慕虒W(xué)設(shè)計。因此，學(xué)習(xí)分析成為現(xiàn)代教學(xué)中的必要的輔助手段。 2013 年美國新媒體聯(lián)盟（ NMC ） 的 地平線報告提出， 2 3 年內(nèi)學(xué)習(xí)分析這項技術(shù)將會被廣泛接受。聯(lián)合國在20

3、12 年發(fā)布的大數(shù)據(jù)白皮書“BigData forDevelopment ： Challenges& opportunities ” 中宣告了大數(shù)據(jù)時代的到來。大數(shù)據(jù)時代為數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用提供了全新的思維和方式。在高容量、高速度、多樣化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的大數(shù)據(jù)時代，我們不僅可以借助云服務(wù)端來存儲海量的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，還可利用數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從這些海量數(shù)據(jù)中提取具有重要價值的信息，從而對包括教育領(lǐng)域在內(nèi)的社會各個領(lǐng)域的發(fā)展產(chǎn)生巨大的推動作用?！皵?shù)據(jù)驅(qū)動學(xué)校，分析變革教育”的大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨，大數(shù)據(jù)技術(shù)使得我們可以獲取每個學(xué)生的海量時空軌跡的行為數(shù)據(jù)，包括學(xué)生在學(xué)校里發(fā)生的每

4、一件事情，學(xué)習(xí)過程中的全部表現(xiàn)，以及在家用計算機(jī)終端學(xué)習(xí)過程中的一舉一動；然后，基于大數(shù)據(jù)的云計算平臺，教師不但可以對反映學(xué)生學(xué)習(xí)成果的各種量化或質(zhì)性數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測，還可以對學(xué)生在學(xué)習(xí)活動中以及虛擬情境中的非結(jié)構(gòu)化行為進(jìn)行分析，最終利用學(xué)習(xí)分析的結(jié)果做出最適合學(xué)生的教學(xué)設(shè)計，并且為學(xué)生推薦學(xué)習(xí)軌跡。一、學(xué)習(xí)分析的內(nèi)容以學(xué)生為中心的教學(xué)設(shè)計，包括為學(xué)生設(shè)計合理的學(xué)習(xí)任務(wù)單和課堂教學(xué)形式，提供相關(guān)的教學(xué)視頻和學(xué)習(xí)資源等。大數(shù)據(jù)時代的教學(xué)設(shè)計依賴于教師對學(xué)生學(xué)習(xí)狀況的了解，學(xué)習(xí)分析是從整個系統(tǒng)的角度出發(fā)幫助教師做出教學(xué)決策，學(xué)習(xí)分析需要對學(xué)生學(xué)習(xí)過程中形成的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋和分析，以評估學(xué)生的學(xué)術(shù)

5、進(jìn)展，預(yù)測其未來表現(xiàn)，并發(fā)現(xiàn)影響學(xué)生學(xué)習(xí)系統(tǒng)的因素，其目的是評估學(xué)生、發(fā)現(xiàn)潛在問題并最終優(yōu)化學(xué)習(xí)，對象是學(xué)生及其學(xué)習(xí)環(huán)境，基礎(chǔ)是海量數(shù)據(jù)。為了準(zhǔn)確地了解每個學(xué)生的學(xué)習(xí)需求，不僅要對學(xué)生當(dāng)前的學(xué)業(yè)表現(xiàn)進(jìn)行多元化評價，還要在一定程度上預(yù)測學(xué)生的未來表現(xiàn)，要對每個學(xué)生進(jìn)行全方位的發(fā)展性評價。為此，我們需要全面地跟蹤記錄一個學(xué)生的所有表現(xiàn)，既有量化的也有行為表現(xiàn)的，既有課內(nèi)的也有課外的。根據(jù)大數(shù)據(jù)時代學(xué)生學(xué)習(xí)方式的多樣化和靈活性特點(diǎn)，學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)包括線上數(shù)據(jù)和線下數(shù)據(jù)兩種。對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，可以全面跟蹤和掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)過程和學(xué)習(xí)特點(diǎn)。學(xué)習(xí)是學(xué)生與學(xué)習(xí)內(nèi)容、教師、合作同學(xué)和學(xué)習(xí)環(huán)境之

6、間的復(fù)雜交互過程。（一）線上學(xué)習(xí)的評估內(nèi)容包括：1 . 學(xué)生在線學(xué)習(xí)表現(xiàn)的統(tǒng)計描述，包括學(xué)習(xí)時間的投入、學(xué)習(xí)活動頻次（如學(xué)生對某個知識點(diǎn)瀏覽的次數(shù)）、學(xué)習(xí)資源瀏覽（如學(xué)生對教學(xué)視頻中某個片段瀏覽的次數(shù)）、考試成績等；2 .學(xué)習(xí)者自主學(xué)習(xí)路徑，包括學(xué)習(xí)者提問、回答相關(guān)問題和師生交流（如師生交互行為分析、師生發(fā)帖的內(nèi)容分析、師生交互的社會網(wǎng)絡(luò)分析）；3 .影響學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)表現(xiàn)的各種因素，如學(xué)習(xí)者的興趣愛好；4 .各種虛擬情境下的學(xué)生表現(xiàn)，包括社會態(tài)度、責(zé)任感、處事方式等。（二）線下學(xué)習(xí)的評估內(nèi)容包括：1 . 學(xué)生在學(xué)習(xí)不同模塊的階段性成績和課堂觀察結(jié)果；2 .實訓(xùn)表現(xiàn)及過程感受；3 .實習(xí)、實訓(xùn)

7、等環(huán)境的適應(yīng)情況；4 .學(xué)習(xí)活動中與人溝通交流、團(tuán)隊合作的表現(xiàn)。二、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的獲取與存儲（一）學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)獲取學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)是指通過對學(xué)生學(xué)習(xí)過程中所產(chǎn)生的學(xué)習(xí)日志進(jìn)行濾處理后得到的數(shù)據(jù)。學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的類型非常豐富，其中一部分?jǐn)?shù)據(jù)是事后搜集的，如采用傳統(tǒng)的考試分?jǐn)?shù)采集的定量數(shù)據(jù)，以及通過文件、檔案記錄、深度訪談、參與式觀察等多種方法采集得到的質(zhì)性數(shù)據(jù)等。大部分學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)是在學(xué)生學(xué)習(xí)過程中自然發(fā)生的數(shù)據(jù)，是即時產(chǎn)生的，需要實時采集。實時數(shù)據(jù)的采集主要依賴于傳感器、射頻識別技術(shù)或?qū)ｉT軟件等，例如，我們可以利用圖像傳感器捕捉學(xué)生在觀看教學(xué)視頻時的視線移動，用專門軟件跟蹤記錄學(xué)生學(xué)習(xí)時長和完成習(xí)題檢測的全過程，包括讀

8、題的時間、做題的順序、做題時間、解答過程等；為了研究學(xué)生的學(xué)習(xí)與心理動態(tài)，可以在線采集他們的行為蹤跡、交友網(wǎng)絡(luò)和微博等半結(jié)構(gòu)或非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；為了了解學(xué)生的價值、態(tài)度和道德養(yǎng)成，可用軟件記錄學(xué)生對學(xué)術(shù)活動和社交活動的參與情況等。經(jīng)過各種渠道獲取的學(xué)習(xí)分析數(shù)據(jù)的種類和結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜，只有少部分是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，大部分是難以計量和分析的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如學(xué)生的學(xué)習(xí)路徑、學(xué)習(xí)體驗及學(xué)生對環(huán)境的感受等等，這些數(shù)據(jù)用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法有很大的困難，需要先將結(jié)構(gòu)復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為單一的或是便于處理的結(jié)構(gòu)，然后才能做數(shù)據(jù)分析。除直接采集的數(shù)據(jù)外，還可以利用其他信息化管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，如學(xué)生處、教務(wù)處等高校業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)管理

9、系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。由于不同部門運(yùn)用不同的數(shù)據(jù)系統(tǒng)軟件，各個運(yùn)行數(shù)據(jù)庫除包含進(jìn)行學(xué)習(xí)分析所需的有用信息外，還會摻雜很多干擾信息，因此需要將多種來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，以主題為目標(biāo)，建立以分析為主要功能的數(shù)據(jù)集合。（二）學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)存儲將結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)化的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)及時存儲到數(shù)據(jù)中心是實現(xiàn)數(shù)據(jù)訪問和實時分析的必要前提。直接采集或從各部門數(shù)據(jù)庫得到的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)具有不同格式，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲的方法需要解決過濾后數(shù)據(jù)的異構(gòu)性問題，如采用聯(lián)邦式、基于中間件模型和數(shù)據(jù)倉庫等方法。云存儲技術(shù)不但能夠兼容不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，而且屏蔽了數(shù)據(jù)丟失、病毒入侵等問題，是安全可靠的數(shù)據(jù)存儲技術(shù)。利用云存儲技術(shù)來構(gòu)建學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的存儲環(huán)境，根據(jù)數(shù)據(jù)的類

10、型、結(jié)構(gòu)不同而選擇不同的數(shù)據(jù)存儲方案，使各種類型的數(shù)據(jù)實時高效地同步到數(shù)據(jù)中心。要對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，還需將這些來自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)人到一個集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式存儲集群。 云計算開源平臺Hadoop 提供了分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫以及數(shù)據(jù)分析處理等功能模塊在內(nèi)的完整生態(tài)系統(tǒng)，現(xiàn)已經(jīng)發(fā)展成為目前最流行的大數(shù)據(jù)處理平臺。基于Ha-doop 來構(gòu)建學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)存儲平臺，具有數(shù)據(jù)管理方便、訪問速度快等優(yōu)點(diǎn)。三、學(xué)習(xí)分析學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析是對教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)環(huán)境和學(xué)生學(xué)習(xí)活動中產(chǎn)生的各種結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析的過程。在進(jìn)行學(xué)習(xí)分析時，采用面向主題的數(shù)據(jù)組織方式。主題( subject

11、)是在較高層次上將信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合、歸類和分析利用的一個抽象概念，每一個主題基本對應(yīng)一個分析領(lǐng)域。根據(jù)教學(xué)設(shè)計需求，我們選擇三個主題實現(xiàn)學(xué)習(xí)分析：學(xué)生學(xué)習(xí)成果、學(xué)習(xí)體驗和學(xué)習(xí)能力，其中，學(xué)習(xí)能力既反映了學(xué)習(xí)的效果，又是預(yù)測學(xué)生未來學(xué)習(xí)表現(xiàn)的關(guān)鍵因素。每個主題細(xì)分為幾項內(nèi)容，每項內(nèi)容都是若干分析對象數(shù)據(jù)的一個完整描述。Fulks 認(rèn)為，學(xué)生學(xué)習(xí)成果是期望學(xué)生在經(jīng)過學(xué)習(xí)后應(yīng)該獲得的、具體的、 可測量的目標(biāo)和結(jié)果，包括認(rèn)知、技能、態(tài)度等，因此，反映學(xué)習(xí)成果的內(nèi)容應(yīng)當(dāng)包括知識掌握程度、知識應(yīng)用的能力、口頭與書面表達(dá)的能力、獨(dú)立制訂計劃的能力、創(chuàng)業(yè)能力、社會能力和社會責(zé)任意識等；學(xué)習(xí)體驗是指學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中對學(xué)習(xí)內(nèi)容、任務(wù)安排、教學(xué)環(huán)境等的感受，以及實訓(xùn)感受和對學(xué)習(xí)成果的滿意度等；學(xué)習(xí)能力指學(xué)生獲取信息、接受知識和應(yīng)用知識的能力，具體包括：學(xué)習(xí)速度、領(lǐng)悟能力、獨(dú)立思考能力、獲取與利用信息的能力、分析判斷與決策的能力、遇挫表現(xiàn)、學(xué)習(xí)活動中的應(yīng)急和應(yīng)變情況、與其他學(xué)習(xí)者的互動與合作等。在 Hadoop 平臺上， 利用分布式數(shù)據(jù)庫或者分布式計算集群，來對存儲于其內(nèi)的海量學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理，如對學(xué)生的學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)成果等非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行維度分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則分析等以推斷出各種類數(shù)據(jù)間的細(xì)微差異與關(guān)系，所得出的信息以可視化技術(shù)直觀