基于學(xué)習(xí)者畫像的混合式教學(xué)精準(zhǔn)服務(wù)系統(tǒng)研究

1、PAGE PAGE - 11 -基于學(xué)習(xí)者畫像的混合式教學(xué)精準(zhǔn)服務(wù)系統(tǒng)研究陳紅玲段班祥胡建華陳桂冬摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)+教育的發(fā)展，基于線上+線下的混合式教學(xué)已經(jīng)成為一種常見的教學(xué)方式。由于混合式教學(xué)環(huán)節(jié)多，傳統(tǒng)教學(xué)手段很難實現(xiàn)個性化、精準(zhǔn)化教學(xué)。設(shè)計了一種基于學(xué)習(xí)者畫像技術(shù)的混合式教學(xué)精準(zhǔn)服務(wù)框架，利用大數(shù)據(jù)畫像技術(shù)挖掘?qū)W習(xí)者的學(xué)習(xí)規(guī)律、學(xué)習(xí)效果和群體特征，并利用Django+Python技術(shù)開發(fā)了混合式教學(xué)精準(zhǔn)服務(wù)系統(tǒng)，為教師精準(zhǔn)地開展教學(xué)、提升學(xué)生的學(xué)習(xí)效果提供輔助服務(wù)。關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)技術(shù);學(xué)習(xí)者畫像;混合式教學(xué);精準(zhǔn)教學(xué);教學(xué)服務(wù)系統(tǒng)中圖分類號：TP311;G434文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：

2、2096-4706（2022）02-0017-05Abstract：WiththedevelopmentofInternet+education，blendedteachingbasedonOnline+offlinehasbecomeacommonteachingmethod.Duetothemanylinksofblendedteaching，itisdifficultfortraditionalteachingmethodstorealizepersonalizedandaccurateteaching.Thispaperdesignsablendedteachingprecisions

3、erviceframeworkbasedonlearnerportraittechnology，usesbigdataportraittechnologytominelearnerslearningrules，learningeffectsandgroupcharacteristics，andusesDjango+Pythontechnologytodevelopablendedteachingprecisionservicesystem，soastoprovideauxiliaryservicesforteacherstoaccuratelycarryoutteachingandimprov

4、estudentslearningeffects.Keywords：bigdatatechnology;learnerportrait;blendedteaching;accurateteaching;teachingservicesystem0引言學(xué)習(xí)者畫像是指利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對學(xué)習(xí)主體的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、分析和挖掘，采用數(shù)據(jù)化、語義化的標(biāo)簽對學(xué)習(xí)者的行為特征進(jìn)行刻畫，從而全面概括學(xué)習(xí)者的特征信息1。通過對學(xué)習(xí)者畫像模型的建立，可以有效挖掘?qū)W習(xí)者的學(xué)習(xí)規(guī)律、學(xué)習(xí)效果、群體特征等，為教師實現(xiàn)因材施教、個性化培養(yǎng)提供了技術(shù)支撐。在國內(nèi)外，已有不少學(xué)者將學(xué)習(xí)者畫像技術(shù)運(yùn)用于開放式MOOC教學(xué)的個性化

5、精準(zhǔn)學(xué)習(xí)服務(wù)方面的研究。如Kaye2根據(jù)成年人學(xué)習(xí)者特征模型建立學(xué)習(xí)者畫像，實現(xiàn)了開放式學(xué)習(xí)環(huán)境下符合個體終身學(xué)習(xí)需求的學(xué)習(xí)推薦路徑;Brusilovsky3采用覆蓋和基于模糊的建模技術(shù)，構(gòu)建了一個動態(tài)的學(xué)習(xí)者畫像模型，實現(xiàn)了基于web的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)。在國內(nèi)，有學(xué)者提出了利用學(xué)習(xí)者畫像技術(shù)解決大規(guī)模開放式慕課環(huán)境下學(xué)習(xí)迷航、學(xué)習(xí)者流失等問題，如基于學(xué)習(xí)者畫像建模的個性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計4，5和個性化學(xué)習(xí)路徑推薦6;基于學(xué)習(xí)者群體畫像的個性化學(xué)習(xí)環(huán)境構(gòu)建7、個性化學(xué)習(xí)精準(zhǔn)服務(wù)8、個性化學(xué)習(xí)輔導(dǎo)9等;以及利用學(xué)習(xí)者畫像技術(shù)開發(fā)智慧學(xué)伴微測診斷工具用于開展精準(zhǔn)教學(xué)10。近年來一種新型的SPOC（Sma

6、llPrivateOnlineCourse，小規(guī)模限制性在線課程）教學(xué)模式11，它以小規(guī)模和限制性受到諸多高校青睞，眾多高校紛紛開始嘗試“傳統(tǒng)課堂+SPOC”的混合式教學(xué)改革實踐12-14。然而大多數(shù)混合式課程在教學(xué)實施中缺乏對學(xué)情數(shù)據(jù)的分析和監(jiān)控，難以做到精準(zhǔn)的因材施教。在這種背景下，本研究利用學(xué)習(xí)者畫像技術(shù)為混合式課程的精準(zhǔn)化、個性化、情景化教學(xué)提供服務(wù)支持，對推廣混合式教學(xué)模式的應(yīng)用以及實現(xiàn)人才精準(zhǔn)培養(yǎng)等方面具有積極的意義。1系統(tǒng)框架設(shè)計本研究設(shè)計了基于學(xué)習(xí)者畫像的混合式教學(xué)精準(zhǔn)服務(wù)框架，目的在于通過大數(shù)據(jù)畫像技術(shù)深度挖掘?qū)W習(xí)者個體特征和群體聚類特征，為教師預(yù)警高風(fēng)險學(xué)生、實施分層分類教

7、學(xué)、確定教學(xué)薄弱點、優(yōu)化資源投放等方面提供精準(zhǔn)化的教學(xué)服務(wù)支撐。本框架共包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、畫像標(biāo)簽提取、畫像可視化以及精準(zhǔn)教學(xué)服務(wù)五個部分，如圖1所示。2畫像可視化功能實現(xiàn)2.1數(shù)據(jù)獲取精準(zhǔn)教學(xué)服務(wù)建立在精準(zhǔn)的畫像分析基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)預(yù)處理是建立畫像模型的必要保障。在混合式教學(xué)過程中，原始的學(xué)情數(shù)據(jù)來源于對教師線下教學(xué)日志數(shù)據(jù)的收集和線上平臺學(xué)情數(shù)據(jù)的導(dǎo)出和爬取。系統(tǒng)利用Python讀取教師Excel教學(xué)日志文件獲得線下學(xué)情數(shù)據(jù);對于線上學(xué)情數(shù)據(jù)，本系統(tǒng)選取的超星平臺提供了部分統(tǒng)計數(shù)據(jù)集，可以直接將其導(dǎo)出為Excel文件，再用Python對其進(jìn)行解析，對于超星平臺沒有直接給出來的

8、數(shù)據(jù)，系統(tǒng)利用Python爬蟲程序進(jìn)行采集。系統(tǒng)共采集了24項原始的學(xué)情數(shù)據(jù)，如表1所示。2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理對采集到的24項原始學(xué)情數(shù)據(jù)項中的缺失值、異常值、重復(fù)值及干擾值進(jìn)行清洗，去重補(bǔ)缺、刪除異常值和干擾值。在清洗好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，對線上線下數(shù)據(jù)進(jìn)行整合操作，利用學(xué)生的學(xué)號信息將同一學(xué)生的線上和線下數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來。由于數(shù)據(jù)中各項指標(biāo)量綱不一，因此為了消除量綱不同對數(shù)據(jù)分析的影響，對整合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。同時對在不同周期采集到的相同數(shù)據(jù)項，通過統(tǒng)計聚合的方式進(jìn)行合并規(guī)約處理。為了能夠動態(tài)跟蹤學(xué)生的學(xué)習(xí)變化情況，研究將每個周期內(nèi)采集到的數(shù)據(jù)預(yù)處理好后存入MySQL數(shù)據(jù)庫。2.3畫像標(biāo)簽提取在數(shù)

9、據(jù)預(yù)處理階段清洗整理后共得到24項學(xué)情數(shù)據(jù)項，研究對線上和線下學(xué)情數(shù)據(jù)項中代表同一維度的數(shù)據(jù)項采用求和或求均值等方式將其合并，最終得到16個主因子標(biāo)簽用于構(gòu)成學(xué)習(xí)偏好、學(xué)習(xí)活躍度和學(xué)習(xí)效果三個維度的畫像標(biāo)簽體系，如圖2所示。其中學(xué)習(xí)活躍度維度用于刻畫學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度和學(xué)習(xí)行為特征，可輔助教師精準(zhǔn)預(yù)警高風(fēng)險學(xué)生;學(xué)習(xí)效果維度用于刻畫學(xué)生的學(xué)習(xí)水平和認(rèn)知能力特征，可輔助教師精準(zhǔn)實施分層分類教學(xué)和提煉教學(xué)難點;學(xué)習(xí)偏好維度用于挖掘不同學(xué)生對學(xué)習(xí)資源的偏好差異，可輔助教師優(yōu)化線上資源類型，精準(zhǔn)投放資源。2.4畫像建模與可視化研究利用定量分析和定性分析兩種方法，對混合式教學(xué)過程中的學(xué)生個體特征、班級群體特

10、征以及課程教學(xué)情境特征三個層次進(jìn)行畫像建模。定量分析采用描述性統(tǒng)計方法，根據(jù)標(biāo)簽成分?jǐn)?shù)據(jù)的特點，采用頻數(shù)分析、均值分析、離散程度分析等方法，對標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行概括性計算，利用統(tǒng)計圖表可視化呈現(xiàn)畫像的多維標(biāo)簽特征。定性分析采用推斷性統(tǒng)計方法，對畫像不同維度的標(biāo)簽因子進(jìn)行因子權(quán)重分析，推斷畫像在多因子作用下的總體特征，采用聚類分析的方法推斷不同畫像群體之間的特征差異。系統(tǒng)框架采用Djangoweb框架，通過Python編程技術(shù)調(diào)用pyecharts庫實現(xiàn)各層次畫像的可視化呈現(xiàn)，如圖3所示。3混合式教學(xué)精準(zhǔn)服務(wù)功能實現(xiàn)3.1高風(fēng)險學(xué)情預(yù)警功能實現(xiàn)高風(fēng)險學(xué)生往往是學(xué)習(xí)參與度較低、學(xué)習(xí)效果偏差的學(xué)生。系統(tǒng)利

11、用SPSS軟件對每位學(xué)生在學(xué)習(xí)活躍度和學(xué)習(xí)效果兩個維度共12項指標(biāo)進(jìn)行因子權(quán)重分析，然后在程序中對每位學(xué)生在這12項指標(biāo)上的數(shù)值按權(quán)重進(jìn)行加權(quán)求和得出學(xué)生在學(xué)習(xí)活躍度和學(xué)習(xí)效果維度的定量分析結(jié)果，將兩項結(jié)果中有低于60分的學(xué)生設(shè)定為高風(fēng)險預(yù)警人群。通過對每個學(xué)生在學(xué)習(xí)活躍度和學(xué)習(xí)效果兩個維度的畫像挖掘，輔助教師提前預(yù)判邊緣學(xué)生，并進(jìn)行有針對性的提醒和干預(yù)。該功能實現(xiàn)效果如圖4所示。3.2分層分類教學(xué)功能實現(xiàn)要想實現(xiàn)課堂教學(xué)中的因材施教，就必須挖掘出學(xué)生的個體差異。學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中體現(xiàn)出來的個體差異，包括學(xué)習(xí)偏好、學(xué)習(xí)能力和學(xué)習(xí)態(tài)度上的多種差異。系統(tǒng)基于學(xué)習(xí)者畫像特征研究，實現(xiàn)了智能化分層教學(xué)輔

12、助功能。在每個知識點學(xué)習(xí)完畢之后，系統(tǒng)會根據(jù)每一位學(xué)生的學(xué)習(xí)效果為其自動匹配難易程度相當(dāng)?shù)恼n后拓展作業(yè)。實現(xiàn)技術(shù)是通過ajax傳遞作業(yè)文件的難度等級參數(shù)，使用Python在數(shù)據(jù)庫中為每位學(xué)生尋找難度相匹配的分層作業(yè)，最后調(diào)用Python自帶的smtplib庫和email庫實現(xiàn)將匹配好的作業(yè)以郵件附件的形式自動發(fā)送至學(xué)生郵箱，完成分層作業(yè)推送功能。同時系統(tǒng)會根據(jù)學(xué)生對線上學(xué)習(xí)資源的偏好畫像分類推薦其更感興趣的學(xué)習(xí)資料。分層分類個性化教學(xué)服務(wù)框架如圖5所示。3.3教學(xué)難點提取功能實現(xiàn)所謂教學(xué)難點是指學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中不容易理解的知識，或不易掌握的技能技巧。確定并解決教學(xué)重難點，是教師優(yōu)化課堂教學(xué)，提

13、高教學(xué)質(zhì)量，實現(xiàn)有效教學(xué)的前提15。一位有經(jīng)驗的教師往往在課前根據(jù)教學(xué)內(nèi)容本身可以確定教學(xué)難點，但學(xué)情的不確定性，有時在教師眼里認(rèn)為容易的知識點有可能因為特定班級學(xué)生的先修知識學(xué)得不夠好而導(dǎo)致這種原本容易的知識變成難點知識。因此教學(xué)難點的精準(zhǔn)確定有賴于對學(xué)情動態(tài)的把握和深入的分析，本系統(tǒng)實時采集每個教學(xué)周的全過程學(xué)情數(shù)據(jù)，動態(tài)監(jiān)測班級學(xué)生在每個知識點、每個章節(jié)上面的掌握情況，部分得分率偏低的知識點或單元測驗，系統(tǒng)會給出預(yù)警，提醒教師重視。該功能實現(xiàn)效果如圖6所示。4結(jié)論基于學(xué)習(xí)者畫像的混合式教學(xué)精準(zhǔn)服務(wù)系統(tǒng)是以線上線下全教學(xué)過程數(shù)據(jù)采集為支撐，運(yùn)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法和畫像建模技術(shù)從多維度分析、解釋學(xué)

14、情數(shù)據(jù)，通過對學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)效果、教學(xué)盲點的診斷與分析，挖掘特定教學(xué)情境下的高風(fēng)險學(xué)習(xí)者、分層分類群體特征、教學(xué)難點盲點信息。本研究所涉及的系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)，可為教師開展精準(zhǔn)化教學(xué)提供信息化應(yīng)用方法參考。具體實踐表明，基于學(xué)習(xí)者畫像的精準(zhǔn)化教學(xué)服務(wù)系統(tǒng)的應(yīng)用能輔助教師提前關(guān)注和預(yù)警學(xué)困生、有效開展分層次教學(xué)以及挖掘自己意識不到的教學(xué)難點，從而為其優(yōu)化教學(xué)策略、提高教學(xué)效果提供有力的決策服務(wù)支持。參考文獻(xiàn)：1SUNY，CHAIR.AnEarly-WarningModelforOnlineLearnersBasedonUserPortraitJ.IngnieriedesSystmesDInformat

15、ion，2022，25（4）：535-541.2KAYEA，RUMBLEG.DistanceteachingforhigherandadulteducationM.S.L：CroomHelminassociationwiththeOpenUniversityPress，2022，1：56-65.3BRUSILOVSKYP，KOBSAA，NEJDLW.TheAdaptiveWebM/BRUSILOVSKYP，KOBSAA，NEJDLW.LectureNotesinComputerScience，Berlin：Springer，2022（5）：377-408.4唐燁偉，茹麗娜，范佳榮，等.基于學(xué)習(xí)

16、者畫像建模的個性化學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃研究J.電化教育研究，2022，40（10）：53-60.5牟智佳，李雨婷，商俊超.教育大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于學(xué)習(xí)畫像的個性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計研究J.中國教育信息化，2022（11）：55-59+65.6師亞飛，彭紅超，童名文.基于學(xué)習(xí)畫像的精準(zhǔn)個性化學(xué)習(xí)路徑生成性推薦策略研究J.中國電化教育，2022（5）：84-91.7康琦，岳鹍.基于大數(shù)據(jù)群體畫像的個性化學(xué)習(xí)環(huán)境構(gòu)建的研究J.高教學(xué)刊，2022（13）：52-55.8劉海鷗，劉旭，姚蘇梅，等.基于大數(shù)據(jù)深度畫像的個性化學(xué)習(xí)精準(zhǔn)服務(wù)研究J.圖書館學(xué)研究，2022（15）：68-74.9夏雪瑩，馬玉慧.基于學(xué)生畫像的個性

17、化學(xué)習(xí)輔導(dǎo)策略研究J.黑龍江生態(tài)工程職業(yè)學(xué)院學(xué)報，2022，33（3）：125-128.10劉寧，王琦，徐劉杰，等.教育大數(shù)據(jù)促進(jìn)精準(zhǔn)教學(xué)與實踐研究以“智慧學(xué)伴”為例J.現(xiàn)代教育技術(shù)，2022，30（4）：12-17.11ANJ，XUYF.ExplorationAndPracticeOfSPOCHybridTeachingBasedOnVocationalEducationCloudPlatformJ.InternationalJournalofHigherEducationTeachingTheory，2022，2（3）：233-239.12沙沙，張平，張靜.“互聯(lián)網(wǎng)+”時代，基于SPOC的混合式教學(xué)模式的探索與研究J.高教學(xué)刊，2022，7（21）：115-117+121.13周繼香，周育人.基于微信的混合式教學(xué)支撐系統(tǒng)研究J.計算機(jī)技術(shù)與發(fā)展，2022，27（5）：59-63.14TANJ.ResearchonDyna