张 艳
（河南职业技术学院，河南 郑州 450046）
为深入贯彻党的十九大精神，全面落实《中国教育现代化2035》《教育信息化2.0行动计划》等的要求，各高校充分发挥信息技术在高等教育人才培养过程中的重要作用，各高校开展了高等职业教育专业教学资源库、精品在线开放课程等数字化资源的建设。党的十九届六中全会提出加快建设教育强国，把教育信息化作为教育现代化的有力支撑，推动智能技术深度融入教育教学全过程，搭建国家教育资源公共平台，促进现代信息技术与教育教学的融合创新。
依托网易云课堂、国家精品课程在线学习平台等网络教学平台，以提高教学效果为目标，将智能教学工具、新型教学手段融入在线课堂，改变了以往传统的教学观念与教学方式，实现教学时间及空间动态配置的目标，利用各种虚拟仿真技术和多形式的互动手段，提高学生课堂的参与感［1］。“互联网＋”时代，微课程、慕课、精品课程等共享平台不断涌现，网络教学资源呈倍数增长。
数据挖掘、人工智能、大数据等概念的核心技术就是机器学习。随着近年来深度学习核心技术的突破性发展，机器学习算法迅速扩张，大数据和人工智能等技术也被广泛地应用于在线教学平台和学习系统［2］，极大地丰富了学习者的学习内容和学习途径，也产生了大量基于用户学习行为的数据。
目前，很多高职院校都已建成数字化教学资源平台。但传统的教学平台，教学资源简单堆叠，缺乏智能化推荐和服务，网络资源泛滥，而根据学生特点展开精准化服务的平台却是少之又少。各高职院校教学平台存在的主要问题有以下几点。
2.1 教学平台功能尚不完善
各高职院校通过近几年的建设，各专业均有一定零散数字化资源，或存放于公共学习资源分享平台，如中国大学生慕课平台，或存放于学校自有课程平台。笔者通过调研走访发现，很多高校都开发了在线课程资源，有的高校还建设了立体化课程资源。但在线课程资源的使用效率并不高，存在为了积累数据而使用在线平台的现象。河南省龙子湖高校园区2 000名学生样本在线平台使用情况如表1所示。
表1 学生在线平台使用满意度调查
调查数据表明：在线课程平台中课程资源丰富程度已基本满足学习需求。但平台中普遍缺少资源管理及数据的统计分析手段，学生利用平台自主选择课程资源的程度有限。因此，在现有的教学平台基础上利用数据挖掘技术对平台进行二次建设，实现教学资源的统一管理和有序分类，帮助学习者更快地搜索到所需资源，更高效地自主学习。
2.2 评价反馈不及时
在教学过程中，形成性评价非常注重时效性，能够更好地激发学生学习的主动性和积极性。而传统的教学平台由于教师个人时间、数据搜集范围有限等因素，导致评价反馈不及时，很难达到让学生在学习中不断改进的目的。因此，如果能在平台中，基于大数据技术，产生智能诊断结果，实时反馈学生主体的学习效果，就能做好课堂教学的延续性，从而更好地激发学生的创新力以及能动性。
2.3 精准化教学服务能力有限
现有的教学平台很多情况下只是将各种教学资源进行汇总，并没有考虑到学习者的需求、偏好、特点和学习能力等因素。学习者需要自己搜索课程资源来完成学习，在此过程中平台未针对学习效果进行跟踪和评价。学生在学习过程中遇到的问题需要个人解决，平台并不能提供针对性的解决方案。总的来说，目前的教学平台针对学生专业和学情进行精准化推送以及后续学习跟踪反馈的能力有限。传统课程中，以单一学生为中心的差异化和个性化教学活动实施起来成本极高，也无法发挥群体环境的促学作用，因此并没有在高校教育中大范围实施。而教学平台可以考虑基于数据驱动功能，通过智能分析功能为学习主体画像，帮助学习主体更好地了解自身特点，根据学生主体完成课程推荐和监督自主学习过程。这样，最终实现了为教学双向主体提供智能化服务，既能简化教学工作，又能提高教学成效。
大数据、人工智能以及云计算技术的飞速发展，各种空间数据快速沉淀和积累，打破了传统教育资源孤岛这一困境，空间大数据迅速崛起，各类零散的资源有效汇集到同一平台［3］。5G时代高速的移动互联网为教育领域创新了教学环境，大量基于VR/AR技术的PC端和移动App在线教育平台，产生了大量的实时教学数据［4］。
实时教学数据包括个体数据(如搜索的关键字、学习的时间、学习时长、学习进度、在线交流信息等），课程数据(如课程播放次数、播放时长、点击数量等）、管理数据(如学习资源数量、学习成员成绩、资源更新率等）。
教育数据的收集和存储可以为教育决策提供更多量化依据，有助于教师突破个人经验和常识做出基于大数据智能分析的科学的教学决策，并开展课程建设和教学改革。智能化在线教学平台，依托教育大数据的构建与应用，可以采集学习者学习过程和结果的数据，挖掘相关的数据和信息，获取学习者在学习态度、学习特点、认知规律、学习能力等方面的隐形数据。通过实时获取的隐形数据，进行智能诊断刻画学生画像，帮助教师基于智能诊断结果来实施差异化教学和个性化辅导。基于教学大数据的连续性获取和分析解读，方便教师掌握授课效果、进行教学反思、调整教学方向、改进教学设计。除此以外，为了提高教师在重复活动中的工作效率，如作业设计、作业批改、学情分析、学习反馈等，在作业功能上应用智能化作业工具进行统一批改和统计。基于学生画像为不同学习者推荐与之相适应的线上教育资源，进一步增强课堂吸引力提升整体教学效果。
本项目通过校企合作、协同共建的形式，依托我校现有网络教学平台，利用爬虫技术获取学生的个体数据、课程数据、平台管理数据并进行分析，基于大数据智能诊断结果开展精准化的教学活动和个性化辅导，精准化推荐教学内容。功能设计如图1所示。
图1 教学平台功能模块
该平台可根据学情数据、个性数据、教学数据、管理数据等的分析结果进行个性化和精准化的教学服务。针对教师和学习者的不同身份为其提供相应的服务，具体可以实现的功能有：
(1）该平台依托教育大数据的构建与应用，获取教学平台中的个体数据，利用数据采集和处理技术深入挖掘个体数据、课程数据、管理数据之间的关联性，生成诊断结果，基于数据分析结果，绘制学生认知画像。
(2）教师可在平台中基于大数据产生的智能诊断结果，智能化地掌控教学实施进度，实施教学反馈，做好课堂教学的延续性，激发学生的创新力以及能动性。
(3）实现教学资源的统一管理。教学资源的有序分类、作业分层推送、自动批改与智能管理，将教师从繁忙的重复劳动中解脱出来，减少教师在作业设计、批改以及学情数据分析等方面的工作量。
(4）该平台从学生个性特点、认知水平与学习偏好等方面进行多维度分析诊断，应用大数据系统推荐优质线上教育资源，提供精准化服务，提高课程服务质量。
(5）平台还为每位学生建立个人成长档案，收集学生信息，注重及时反馈，加强过程性评价，强化和改进学生的学习效果。
该系统目前已在我校自建学习平台进行试用，依托本校现有的数字化资源，获取平台中的大数据，利用爬虫和数据分析技术，形成多维分析结果，利用智能分析诊断结果指导教师教学，为学生绘制个人画像，完成课程推荐。学生认知画像如图2所示，学生能力维度如图3所示。
图2 学生认知画像示例
图3 学生能力维度示例
依托本校现有的数字化资源，本系统利用大数据技术获取平台中的大数据，通过数据分析技术，形成多维分析结果。平台兼具“能学、辅教”的功能，利用智能分析诊断结果指导教师教学，为学生绘制个人画像，完成课程推荐，构建精准化的课程服务平台。
经过上线试运行发现，所搭建的学校网络教学平台可摆脱校舍资源依赖，为学生开展自主学习提供机会，打破传统的教学时空限制。该在线教学平台通过教学过程中实时数据的获取和智能分析结果，为学习者绘制个人认知画像。一方面，可以让教师根据不同学习者自身的特点开展差异化的教学，开展精准化教学服务、调整教学策略。另一方面，可以帮助学习者认清自身基础，了解自身个性特点和认知能力，根据自己的需求量化选择适合自己的课程内容。学情数据的动态变化还方便学习者对比前后的数据，了解自身的知识积累情况，实时调整课程选择和学习内容，为后续课程的学习和职业规划打好基础。
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