《基于大数据理论的个性化教育探讨》-工学论文，计算机论文-论文范文参考-科学狗论文网

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基于大数据理论的个性化教育探讨

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张君雁杨晨辉张志强

摘要：该文依据智能信息处理和大数据理论，利用相关的技术来跟踪和采集学生学习行为的详细数据并进行特征分析，进而实现个性化教育的目标。在教学过程中，实现个性化教育不仅能够激发学生更多的潜力并提升学习能力，而且可以让教师、家长以及学生共同利用学习行为分析中得到的结论，制定完善的学习方案，不断完善学生学习效果。本文结合多年的本科教学和管理经验，提出基于大数据理论和方法的学习行为分析，为实现个性化教育给出了研究思路和方法。

关键词：个性化教育;大数据理论;智能信息处理;学习行为分析;学习效果

中图分类号：G642 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）13-0125-02

1引言

个性化教育已经成为我国教育改革工作的重要举措，在国家（2010-2020年）中长期教育改革和发展规划纲要中，将学生个陛化教育作为战略目标，其旨在关注学生的不同特点和个陛差异，发展每一个学生的优势潜能。学生的学习行为特征将蕴含在海量的信息数据中，尤其是小学生，其学习习惯、学习模式、思维模式正处在培养和形成阶段，为了能够针对不同学生培养良好的学习状态，提高其学习效率，进行个性化辅导教育将非常必要，学生自控能力弱，更需要这种个性化的监督教育，使之能够养成适合学生自身的个性化学习方法，利用大数据技术，可以关注每个学生个体的微观表现嘲。个性化教育能充分调动了学习者的学习主动性和积极性;其教育数据的精确收集，能让教育管理者及时掌握学习者的学习状况，并进行及时的干预和指导。实现个性化教学关键在于实现学生个陛化行为数据的采集、行为数据与学生学习专注度的关联，以及个性化平台的搭建。整个系统的关键首先在行为化数据的采集，行为数据的采集必须通过先进的rr技术支撑，必须具备人脸检测与识别技术、行为特征提取与识别技术、视频采集技术、大数据挖掘与处理技术以及软件开发技术等，各个环节缺一不可。

2学生个性化行为数据的收集

在学习行为分析与收集方面，美国教育部率先提出了NEDM系统和方法;Verbert设计了一套教育数据集框架;Abwlado提出了一种获取学习相关数据的方法;为建设一个个性化学习行为分析服务系统提供了思维蓝图;Siemens出了开放学习分析平台来满足各类学习系统和环境中的个性化学习行为分析需求;个性化教育基于先进的数据技术为手段，以海量数据（结构化、半结构化和非结构化）为基础，通过对数据的挖掘与处理，形成一套涵盖业务、技术和IT基础架构的全面解决方案来存储、管理和分析教育数据。为了能从根本上实现个性化教育，首先必须采集足够个性化数据，并存储于大数据平台中，其学生行为数据的产生、收集、清洗以及处理如图一所示：学生的个性化数据首先来自两个方面，一方面是通过教学系统收集，比如收集学生的入学时间、人学年份、平时成绩、期末成绩、年龄、性别等;另一方面是通过人体特征进行采集，比如上课表情（喜、怒、哀、乐）、上课的行为（长时间低头、发呆、摇头晃脑、睡觉、说话），课下行为（走路的步态、神态、喜好）等全方位的采集，并通过计算机技术进行采集，通过数据清理系统和数据分析系统的计算，分析出一套学生行为与学习效果的最优关系，最后形成学生学习行为专注度评价体系，得出学生的学习专注度，个性化教育平台系统根据专注度持续的最佳时间进行推送相关的知识资源，老师也可以根据系统的提示进行个性化的人工干预，及时改变学生的不良学习行为和不好的学习习惯。

3个性化教学平台的架构设计

个性化教学平台其系统结构的设计采用云架构的模式搭建，利用SaaS和PaaS结合的服务模型原则，该架构的逻辑视图如图2所示。在云的体系架构支撑下，资源学习库系统、教务管理系统、教学系统等个性化学习行为分析数据收集并传送到学生行为数据分析系统。

大数据分布式计算系统从数据汇聚系统获取数据，并进行分布式运算处理，这些处理包括数据存储、索引，以及针对不同的数据模型所进行的分布式实时分析技术任务，从业务逻辑上看，则可简化为如图2所示的架构。本系统在设计方面主要考虑基于大数据技术的分层设计，并利用基于Hadoop为核心的分布式计算系统架构，形成了一个完整的大数据生态体系，包括从数据采集、数据清理、数据传输、数据存储与处理方面都应采用模块化设计。

4个性化教育的优势

搭建基于大数据技术的海量信息存储平台，能满足不同环境下对高校学生个性化学习行为分析的需求搭建的平台能提供分布式存储、索引、分析功能，提供高可靠性的海量存储、快速查询与获取，根据海量资源进行后台分析，构建知识地图。了解学生已经掌握什么和没有掌握什么，然后实施教学干预，从而改进教学;运用社会网络分析法，不但可以为学生的学习提供支持，还可以判断哪些学生从哪些同伴那里得到了启示，学生在哪里产生了认知上的困难，又是哪些情境因素影响了学生的学习过程等，个性化教育平台应该提供了多用户仪表盘服务。经过数据收集分析后，仪表盘以可视化的方法辅助用户进行教学决策和学习干预构建基于大数据理论的个性化学习行为模型，能有助于提高高校学生个性化学习效果，通过对使用记录挖掘，能挖掘后台服务器中保存的学习行为日志，可以获取学生使用学习平台产生的访问数据及交互信息，从中抽取出有用的数据，形成目标模式;分析得到学生的使用习惯、行为偏好、学习进度有助于系统结构的调整与改善并可以对学生形成个性化的学习服务。

5结论

个性化教育是教育信息化的发展趋势，可以根据视频采集系统实时捕捉学习行为，包括表情、动作、神态，并利用大数据分析与处理系统实时观察学生的学习专注度，然后采用有效的干预策略使学生集中精力，认真学习。基于个性化的教育方式不仅仅能够改变传统的教学管理方式，同时还能够对教学过程中学生的学习状态进行监督，并且为课堂教学改革提供可靠的科学分析依据。对老师而言，根據学生个性化信息及时调整教学策略，实施干预;对于学习资源平台而言，根据学生的学习风格、兴趣偏好、知识水平等特征，个陛化推荐学习资源、学习路径;对于学校而言，分析潜在危险的学生发出警告并实施干预，改善学生的成绩和表现等。

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