網(wǎng)絡教育在大數(shù)據(jù)影響下的發(fā)展策略及方法研究

1、    網(wǎng)絡教育在大數(shù)據(jù)影響下的發(fā)展策略及方法研究    3.優(yōu)化再生教育資源網(wǎng)絡教育信息資源動態(tài)發(fā)展利用的根本目的是在用戶利用資源的過程中促進資源的發(fā)展和更新。更新和進化不單是指原始教育資源自身的更新，還指衍生出的更多的再生教育資源，補充了原始教育資源的不足。同時，再生教育資源也在此過程中不斷地更新和優(yōu)化。再生教育資源的優(yōu)化主要涵蓋以下兩個方面：一方面是指原始網(wǎng)絡教育信息資源的再生、優(yōu)化和更新。網(wǎng)絡中必然會存在多類無法實時更新優(yōu)化的教育資源，不能滿足學習者的知識需求，需要通過大數(shù)據(jù)平臺實時更新。另一方面是指再生教育資源的優(yōu)化，包括構建優(yōu)質的再生教育資源

2、和再生教育資源的有序化分布兩個方面。在目前的網(wǎng)絡環(huán)境下，由于社交媒體軟件的支持，網(wǎng)絡教育的學習者可以通過交互方式產(chǎn)生再生資源，完成教育資源的構建。優(yōu)化再生教育資源需要更多的學習者進行討論交流，對教育資源給予更加準確、科學的拓展補充，發(fā)表具有創(chuàng)造性的闡述和評論。新型互聯(lián)網(wǎng)技術使用戶都可以參與教育資源的構建和優(yōu)化，吸引了越來越多的人參與、相互協(xié)作，進而參與網(wǎng)絡教育資源的構建、創(chuàng)新發(fā)展、優(yōu)化和利用。4.智能化網(wǎng)絡存儲大數(shù)據(jù)技術、數(shù)據(jù)庫技術以及互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展使教學資源的智能化存儲變成可能，網(wǎng)絡資源智能化存儲的優(yōu)勢主要表現(xiàn)為：教育資源管理的便捷性和可擴展性，網(wǎng)絡存儲空間可以根據(jù)教育資源所需的容量進行實

3、施調節(jié)或擴展；同時具備極高的可靠性和易獲取性，而且配置過程較為靈活。網(wǎng)絡教育信息資源的智能化存儲可以實現(xiàn)高效的資源自我管理及自動修復，這也是網(wǎng)絡教育資源在大數(shù)據(jù)環(huán)境下的動態(tài)利用得以持續(xù)發(fā)展的一個必要條件。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，網(wǎng)絡教育信息資源的分級存儲可以很大程度地降低網(wǎng)絡教育信息資源的總體存儲成本，提升檢索效率和利用性能；全面提高網(wǎng)絡資源持續(xù)發(fā)展利用的系統(tǒng)性能，有利于網(wǎng)絡教育資源的序列化發(fā)展，在存儲教育資源時可以實現(xiàn)自動保存。由于網(wǎng)絡信息資源可能同時具備多種屬性，通過相應的關鍵詞來描述和索引這些屬性，大數(shù)據(jù)平臺的智能化網(wǎng)絡存儲能夠根據(jù)網(wǎng)絡教育信息資源的關鍵詞使其與具有類似或相同屬性的教育資源建立關

4、聯(lián)，使用戶可以逐級找到所需的網(wǎng)絡資源，有利于學習者的信息檢索，可以激活處于衰退期的教育資源，在拓展網(wǎng)絡資源發(fā)展利用周期方面具備十分積極的作用。四、大數(shù)據(jù)下行為層的學習行為分析模型網(wǎng)絡教育的學習行為分析模型對學習者的行為數(shù)據(jù)表示格式和標準進行了設定，如何在大數(shù)據(jù)環(huán)境下客觀、全面及實時地收集網(wǎng)絡教育學習行為數(shù)據(jù)，并通過制定規(guī)范標準，對學生的學習行為數(shù)據(jù)進行準確合理的分析，成為網(wǎng)絡教育學習行為分析模型中學習者行為特征提取和學習風格優(yōu)化的關鍵。1.模型需求分析網(wǎng)絡學習行為采集與分析模型應具備以下功能和特性：(1)模型應具備存儲記錄學習者所有學習行為的功能，不僅要通過大數(shù)據(jù)的云計算平臺服務器獲取海量學習

5、行為數(shù)據(jù)，同時還要收集學習者(指具體通過網(wǎng)絡學習的分析對象)全面的客戶端學習行為數(shù)據(jù)；(2)模型應具備相應的智能性，包括學習者身份驗證、學習行為類別的判斷以及學習者不規(guī)范或者異常學習行為的判斷和提醒等；(3)模型應具備一定的學習行為分析能力，包括個體、群體學習者行為特征挖掘，并能將結果以圖形化界面的形式呈現(xiàn)：(4)模型必須具有一定程度的通用性和穩(wěn)定性，可以在基于不同操作系統(tǒng)或者開發(fā)語言的異構網(wǎng)絡教育學習平臺中穩(wěn)定實施運行，而且可以對產(chǎn)生的系統(tǒng)錯誤進行糾正。2.模型設計構建圖4描述了網(wǎng)絡教育學習行為收集與分析模型的基本結構。該模型主要由三部分組成，分別是數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊以及數(shù)據(jù)分析模塊

6、。圖4  大數(shù)據(jù)下行為層的學習行為分析模型(1)數(shù)據(jù)采集模塊功能通過對真實客觀的學習行為進行提取和整理，形成規(guī)范的學習行為數(shù)據(jù)。例如，可以通過本學習行為分析模型提取特定網(wǎng)絡學習系統(tǒng)的訪問量、提交作業(yè)次數(shù)、交互交流頻率、作業(yè)完成時間、特定頁面停留時間以及在線學習時長等全面的學習行為數(shù)據(jù)。基于真實的學習者在網(wǎng)絡教育平臺采集的信息整理得來行為數(shù)據(jù)，能夠更加客觀、實時地反映學習者的學習習慣和方式。本模塊完成了學習者在網(wǎng)絡學習平臺的學習行為的存儲記錄，同時將存儲結果傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理模塊和大數(shù)據(jù)云計算平臺。對于在學習者客戶端無法進行簡單定義的高級學習行為(此類學習行為通常需要與網(wǎng)絡教育平

7、臺數(shù)據(jù)庫或者大數(shù)據(jù)平臺進行交互)，采取大數(shù)據(jù)服務器端和學習者客戶端融合的方式進行數(shù)據(jù)采集。(2)數(shù)據(jù)分析模塊功能數(shù)據(jù)分析模塊實現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集模塊和數(shù)據(jù)分析模塊間的有效連接和協(xié)調橋梁，其主要具備以下功能：一是將數(shù)據(jù)采集模塊發(fā)送過來的學習行為數(shù)據(jù)進行格式化處理和大數(shù)據(jù)云計算平臺的數(shù)據(jù)庫存儲；二是將所獲取的學習行為數(shù)據(jù)進行標準規(guī)范化，結合大數(shù)據(jù)平臺的相關行為分析數(shù)據(jù)，生成特定的網(wǎng)絡學習行為信息模型，供數(shù)據(jù)分析模塊使用。(3)數(shù)據(jù)處理模塊功能此模塊的功能是對數(shù)據(jù)處理模塊產(chǎn)生的網(wǎng)絡學習行為信息模型進行分析，得到學習者的行為特征。其具備的數(shù)據(jù)分析功能主要包括：一是教育資源使用情況的分析，分析學生在規(guī)定時間內(nèi)

8、使用資源的頻率和持續(xù)時間；二是學習者客戶端頁面跳轉情況的分析，分析學生在不同的教學頁面間的切換情況；三是交互交流情況的分析，分析學習者在網(wǎng)絡教育學習過程中使用交互工具的頻率和持續(xù)時間；同時還實現(xiàn)了對網(wǎng)絡教育平臺特殊現(xiàn)象“空掛機”現(xiàn)象的檢測和數(shù)據(jù)提取。在數(shù)據(jù)分析的過程中，根據(jù)網(wǎng)絡學習者的學習行為和網(wǎng)絡教學的特點，根據(jù)大數(shù)據(jù)平臺采集的數(shù)據(jù)，結合傳統(tǒng)教育的相關參考文獻和標準，本文構建如表2所示的學習者學習評價指標體系。設學習態(tài)度因子為qleam，子項目因子為l1、l2ln，二級權值為l1、l2ln；參與程度因子為qjion，子項目因子為j1、j2jn，二級權值為j1、j2jn；交互性因子為qacti

9、on，子項目因子為a1、a2an，二級權值為a1、a2an。關于“學習態(tài)度”、“參與程度”和“交互性”相關權值的確定，本文通過專門從事網(wǎng)絡教育研究的10位專家學者進行相應的權值比重打分：(1)一級權值的確定。10位專家對“學習態(tài)度”、“參與程度”和“交互性”三項的重要性進行打分，然后對專家的打分結果取平均值，結果見表2的“一級權值”列，“參與程度”所占比重最大，約占50%，符合網(wǎng)絡教育的特點。表2  學習評價指標體系分類一級權值評價項目內(nèi)容二級權值學習態(tài)度0.3登錄學習平臺總次數(shù)0.05總在線時長0.1平均每天登錄次數(shù)0.05作業(yè)完成比例0.1參與程度0.5課程內(nèi)容學習總時

10、長0.1課程內(nèi)容學習總次數(shù)0.05提問總次數(shù)0.1所提問題被標記“精華”次數(shù)0.1所提問題點擊率0.05在線作業(yè)平均成績0.1交互性0.2上傳資料次數(shù)0.05下載資料次數(shù)0.05參與討論次數(shù)0.1(2)二級權值的確定。分別對三個一級指標進行細分，然后對一級子項目的二級權值進行權值打分，對專家的打分結果取平均值，最終形成表2中的指標權值。學習態(tài)度因子的計算過程如下：，其中，ti和ls分別代表各項目的真實值及該項目的最大值；參與程度和交互性的計算方法類似，分別如下式所示：則學習者的整體評價系數(shù)為系統(tǒng)根據(jù)學習者的整體評價系數(shù)，結合大數(shù)據(jù)平臺的平均評價系數(shù)，對學習者的學習情況做出客觀的平均，并進行針對

11、性的反饋和輔導，從而形成完整的大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡教育閉環(huán)模式。3.實例分為了驗證本文提出的學習行為分析模型的有效性，筆者以所講授的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫網(wǎng)絡課程為例，對開放教育計算機信息專業(yè)3個年級共38名學生的學習數(shù)據(jù)進行采集和學習行為分析。通過課程成績和學生自我評估，對學習行為分析模型的結果進行檢驗。以一個班為例，此課程的相關數(shù)據(jù)分析結果如表3所示。表3  學習行為分析模型實例分析學生id分析模型評估(%)成績自我評估(%)學習態(tài)度參與程度交互性10.270.450.18928920.290.460.19878830.320.440.18869140.310.480.23898750.28

12、0.520.21918560.270.470.22909270.260.490.19928980.290.500.18878890.310.390.127270100.320.460.228885從表3的數(shù)據(jù)可以看出，本文設計的學習行為分析模型能夠基本和學生的學習成績、自我評估相吻合(不排除學生個體差異的影響)，更加精確的分析則需要更多的樣本采集過程。同時，我們也可以看到，參與程度在本實例中所占的比重較高，與樣本取得的成績相吻合，也驗證了專家對權值劃分的正確性。五、總結與展望在大數(shù)據(jù)的環(huán)境下，網(wǎng)絡教育的變革順應了歷史發(fā)展的潮流，不斷適應著學習者的學習特點，能夠實現(xiàn)更加高效的學習模式，完善網(wǎng)絡學

13、習的學習成果。網(wǎng)絡教育以其教育方式的獨特性和教育方法的便捷性不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)以其海量的教育資源及信息處理方法為網(wǎng)絡教育的教育模式帶來廣闊的拓展空間。本文首先對網(wǎng)絡教育的基本特點進行分析，然后對其在大數(shù)據(jù)環(huán)境下進行分層建模。同時，在資源層設計了拓展網(wǎng)絡教育信息資源可調節(jié)發(fā)展利用周期策略，在行為層構建了基于大數(shù)據(jù)的學習行為分析模型，旨在最大程度地使網(wǎng)絡教育在大數(shù)據(jù)環(huán)境下呈現(xiàn)智能化和個性化，并構建了網(wǎng)絡學習評價指標體系，真實地反饋學生的網(wǎng)上學習水平，為網(wǎng)絡教育在大數(shù)據(jù)影響下的發(fā)展提供了可靠的保障方法和運行模式。參考文獻：1armstrong k. big data: a revolution tha

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