Page 11 - 中小学数字化教学第5期

大数据专题

基于大数据分析的个性化教学应用研究

文 | 罗清红

摘要： 个性化教与学是现代教育的发展趋势，从教育大数据中挖掘个性化学习资源是提高在线学习效率的有效途
径。基于大数据构建个性化学习体系，提供具体解决方案，有利于线上线下整体解决目前教育中存在的学
生认知不充分及学习资源难以满足个性需求等问题，实现“教师精准教，学生自主学，资源有效推”。

关键词：大数据；在线教育；个性化学习；数据挖掘；资源推荐

当前，教育手段日益多样，多媒体技术广
一、基于前端数据收集并融合过程数
泛应用，但大部分教育工作者依旧将学生同质
据挖掘的自动用户建模
化对待，让不同学习能力的学生每日完成同样
的作业，有的“吃不消”，有的“吃不饱”。 应用大数据技术促进教育从“静态”向“动态”
应用大数据技术可促进教育从普适化向个性化 转变。要实现个性化学习，首先需要对用户进行
转变。学生在大数据支持下在线学习，场景由 建模，即根据用户的不同特征来分类，包括属性
实体课堂变为网络空间——教师能够全方位跟 特征和用户行为特征，在区分出不同的用户以后，
踪、记录学生的学习行为，了解学生学习需求， 再为不同的用户设计合适的成长路径。
掌握学生思维特点。教师对学生学习行为数据 数校收集每个学生的基本信息和在学习过程
进行收集，综合分析学生学习情况，进行有针 中产生的数据，对其进行分析，发现学生目前存
对性的备课和个性化教学，针对学生特点建立 在的问题，为用户画像，在画像的基础上构建应
学习模型，为学生提供个性化的学习策略和资 用模型（如图 1）。
源，让教育从“用经验说话” 转向“用数据驱
动决策”。例如，成都数字学校（以下简称数校）
在利用大数据进行个性化教学方面已付诸实践。
图 1 挖掘数据为学生（用户）画像
数校为学生提供直播课程与点播课程以及丰富
的试题和视频资源，在预习、课前测、直播课、 学生基础数据库包含学生各种基本信息，如
课后测、复习巩固 5 个环节提供支持。同时， 学生注册时填写的用户名、学校、班级等。教师
数校借助系统直接对每个学生的学习情况进行 要收集学生以前的学习信息，需要对学生进行前
数据收集、分析，将学生的错题收录到错题本 测，发掘学生在知识学习方面的薄弱点，匹配学
中，再基于学生错题数据诊断学生的知识漏洞， 习方式。为确保向学生提供合适的学习资源和学
为学生推送练习题和线上课程。数校利用大数 习路径，不仅要记录学生在学习过程中的行为，
据进行教学评价和诊断，通过精准分析学生的 而且要参照以往的数据以及后续通过用户调查等
薄弱点，帮助学生进行个性化学习，同时教师 方式采集的信息。
也能根据学生学习行为、学习需求，实施个性 学校可以建立学习过程数据库，并借助系统
化指导与干预。 的 WEB 日志挖掘和平台数据库的查询功能，对

2019 年第 5 期 中小学数字化教学 | 9