面向精準(zhǔn)教學(xué)的教育大數(shù)據(jù)采集分析平臺設(shè)計

　　摘 要：人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)的飛速進步為當(dāng)代教育行業(yè)帶來新發(fā)展條件，而現(xiàn)階段的教育大數(shù)據(jù)存在采集困難、利用率低等問題。為此，搭建了一種面向教育大數(shù)據(jù)的采集分析平臺，該平臺能夠采集并整合學(xué)生數(shù)據(jù)與教學(xué)數(shù)據(jù)，并通過Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)分析框架全面挖掘?qū)W生的個性化學(xué)情信息。進一步地，提出了一種大數(shù)據(jù)驅(qū)動、線上線下指導(dǎo)相協(xié)調(diào)的精準(zhǔn)教學(xué)實踐模式。研究內(nèi)容有助于大數(shù)據(jù)技術(shù)與高校教學(xué)質(zhì)量的協(xié)同發(fā)展，促進精準(zhǔn)教學(xué)實踐模式在大數(shù)據(jù)背景下的發(fā)展。

　　畢夏安; 邢兆旭; 胡溪; 周雯燕， 軟件工程 發(fā)表時間：2021-09-03

　　關(guān)鍵詞：人工智能;教育大數(shù)據(jù);精準(zhǔn)教學(xué)

　　1 引言(Introduction)

　　大數(shù)據(jù)時代為當(dāng)代教育模式的創(chuàng)新發(fā)展提供了新的發(fā)展環(huán)境，如何全面、協(xié)調(diào)地利用教育大數(shù)據(jù)促進教育模式的發(fā)展具有重要的時代意義[1]。一方面，教學(xué)過程中產(chǎn)生的大量異構(gòu)數(shù)據(jù)能為教學(xué)質(zhì)量的精準(zhǔn)分析與評估提供依據(jù)。目前教學(xué)分析的主流方法面臨著信息采集不全、信息采集難度高等多方面的難題[2-3]，近年來教育大數(shù)據(jù)的采集與分析方法在國內(nèi)開始逐漸受到人們的重視，并有了較為可觀的進展[4-5]，但總體上還有諸多技術(shù)上的細節(jié)沒有處理好。另一方面，教育大數(shù)據(jù)能助力精準(zhǔn)教學(xué)模式發(fā)展。精準(zhǔn)教學(xué)相關(guān)研究在國外擁有較長時間的積累[6]，而國內(nèi)由于受高等教育人群的擴張以及理論、技術(shù)等方面的客觀限制，相關(guān)理論研究與應(yīng)用實踐舉步難行。目前已有人嘗試利用線上的教育平臺和教學(xué)資源推行精準(zhǔn)教學(xué)實踐，并取得了一定的成果[7-8]，但這些嘗試本質(zhì)上只是將一些本來在線下進行的活動移至線上，而沒有充分挖掘并利用教育大數(shù)據(jù)中蘊含的豐富信息。基于上述背景，本文設(shè)計了一種教育大數(shù)據(jù)采集與分析系統(tǒng)，并提出了一種基于教育大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)教學(xué)實踐模式。

　　2 教育大數(shù)據(jù)采集與分析平臺的設(shè)計(The design of collection and analysis platform for educational big data)

　　作者結(jié)合多年來積累的大數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗，針對高校教學(xué)過程中的教學(xué)模式與實際需求，提出了一種教育大數(shù)據(jù)的采集分析平臺。該平臺共分為四個部分：教育大數(shù)據(jù)采集模塊、教育大數(shù)據(jù)存儲與分析模塊、教育大數(shù)據(jù)服務(wù)模塊和教育大數(shù)據(jù)管理模塊，后面會對這幾個模塊進行具體介紹。平臺的整體架構(gòu)如圖1所示。

　　2.1 教育大數(shù)據(jù)采集模塊

　　教育大數(shù)據(jù)無論從來源、類型，還是采集方式方面都呈現(xiàn)出顯著的多樣性特點。本文將眾多數(shù)據(jù)大致概括為兩類。一類數(shù)據(jù)來自學(xué)校已有的各種管理系統(tǒng)，在這其中能夠獲得的數(shù)據(jù)大致有三類：一是學(xué)生檔案信息、學(xué)業(yè)信息等固定不變或更新速度緩慢的數(shù)據(jù);二是學(xué)生日常活動信息、輿情信息等具有顯著時效性的數(shù)據(jù);三是監(jiān)控視頻等流式數(shù)據(jù)。另一類數(shù)據(jù)來自線上教育平臺，平臺分別為教師與學(xué)生提供接口，使得系統(tǒng)獲取師生在線上的各個教學(xué)環(huán)節(jié)中產(chǎn)生的各種各樣的數(shù)據(jù)，包括操作日志、教學(xué)資料、線上作業(yè)等。

　　2.2 教育大數(shù)據(jù)存儲與分析模塊

　　教育大數(shù)據(jù)具有顯著的異構(gòu)性特點，適合用分布式結(jié)構(gòu)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲、管理與分析。教育大數(shù)據(jù)存儲與分析模塊的主要作用是采用分布式的結(jié)構(gòu)對搜集到的教育大數(shù)據(jù)進行存儲與管理，并對其進行深度的模式挖掘。該部分采用 Hadoop+Spark的結(jié)構(gòu)實現(xiàn)，下面分別介紹這兩個組成部分。

　　一方面，由Hadoop構(gòu)成的分布式文件系統(tǒng)HDFS擁有Data Node與Name Node兩種不同的存儲節(jié)點，前者用來存儲數(shù)據(jù)的實體，后者存儲的則是文件系統(tǒng)樹等元數(shù)據(jù)。HDFS 在完整性、持久性方面表現(xiàn)突出，能夠以高容錯率實現(xiàn)對日志、會話、知識結(jié)構(gòu)、視頻流以及環(huán)境感知等高吞吐量數(shù)據(jù)的實時高效存儲[9]。

　　另一方面，Spark集群負責(zé)的是大數(shù)據(jù)的計算與分析工作。具體地，該部分運行前要在Cluster Manager中設(shè)置 Spark Context文件的內(nèi)容，包括集群工作方式、數(shù)據(jù)分析算法以及抽象彈性分布式數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建等。

　　2.3 教育大數(shù)據(jù)服務(wù)模塊

　　通過運行部署后的Spark運算集群，便能夠充分利用教育大數(shù)據(jù)中蘊含的豐富信息來指導(dǎo)教學(xué)過程的改進，這一部分的具體實現(xiàn)需要借助教育大數(shù)據(jù)服務(wù)模塊來完成，其中包括多種具體服務(wù)，大致分成三類。

　　(1)評價總結(jié)類服務(wù)

　　這一部分包括對教育數(shù)據(jù)及分析結(jié)果的可視化展示、教學(xué)效果評估、學(xué)生畫像等。該部分信息呈現(xiàn)的客體主要是教師，作用是使教師能全面地了解教學(xué)的實際效果，并且通過每一位學(xué)生的畫像了解他們各自的特長與實際情況，從而進行教學(xué)模式與教學(xué)內(nèi)容的調(diào)整。

　　(2)建議展望類服務(wù)

　　這一部分主要包括一些建議信息，服務(wù)的客體包括教師和學(xué)生。教學(xué)建議面向教師，主要在教學(xué)形式、教學(xué)思路等方面為教師提供可能的方案;學(xué)習(xí)建議則面向?qū)W生，主要是基于學(xué)生在這一段時間表現(xiàn)的評估，結(jié)合學(xué)生的自身情況，為學(xué)生下一步的學(xué)習(xí)過程提供合理指導(dǎo)意見，同時也在一定程度上起到督促學(xué)習(xí)的作用。

　　(3)線上教育平臺服務(wù)

　　這一部分包括一個線上教育平臺，教師可以在該平臺上進行教學(xué)資源共享并在線批改作業(yè);學(xué)生則可以在該平臺上進行知識點的學(xué)習(xí)與回顧，也可以通過線上的實驗平臺拓展思維，提高實踐能力。此外，基于對當(dāng)前學(xué)習(xí)效果的評估，系統(tǒng)會個性化地向?qū)W生推送互聯(lián)網(wǎng)上的相關(guān)學(xué)習(xí)資料，供學(xué)生在課程之余補充學(xué)習(xí)。

　　2.4 教育大數(shù)據(jù)管理模塊

　　大規(guī)模數(shù)據(jù)的管理包括許多繁雜的細節(jié)，且貫穿數(shù)據(jù)采集、分析與應(yīng)用的全過程，為此有必要設(shè)計單獨的模塊進行教育大數(shù)據(jù)管理。本模塊主要包括四個部分：數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)負責(zé)清洗、整合并按照主題實現(xiàn)數(shù)據(jù)管理，目的是為后續(xù)的大數(shù)據(jù)分析過程提供高質(zhì)量數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)更新系統(tǒng)負責(zé)對高并發(fā)設(shè)備獲取的實時數(shù)據(jù)進行初步的整理與暫存，并按時檢測、更新時效性較強的數(shù)據(jù);元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)則主要負責(zé)文件存儲位置、文件記錄、歷史數(shù)據(jù)等元數(shù)據(jù)的存放與修改;數(shù)據(jù)安全系統(tǒng)則主要負責(zé)保護教育大數(shù)據(jù)的安全，尤其是對學(xué)生隱私信息的保護。

　　3 精準(zhǔn)教學(xué)實踐模式設(shè)計(Design of precision instruction practice mode)

　　基于所提出的教育大數(shù)據(jù)采集分析平臺，下面將探討高校教育中精準(zhǔn)教學(xué)的實踐模式設(shè)計問題。本文所設(shè)計的實踐模式很好地實現(xiàn)了教育大數(shù)據(jù)分析與精準(zhǔn)教學(xué)的有機融合，總體框架如圖2所示。

　　總體來說，就是在傳統(tǒng)的線下式課堂教學(xué)的基礎(chǔ)上，將各教學(xué)環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)與學(xué)生的個人數(shù)據(jù)結(jié)合成教育大數(shù)據(jù)，為每個學(xué)生生成個性化學(xué)習(xí)分析報告。這既能讓教師發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有教學(xué)安排中的問題，也可以促進教師對學(xué)生特長與特點的深度了解，進而可以讓教師在線下根據(jù)每個學(xué)生的實際情況進行相應(yīng)的指導(dǎo)，在提升教學(xué)質(zhì)量的同時實現(xiàn)了人才的全方位培養(yǎng)，有效做到了教學(xué)相長。

　　為了在實際教學(xué)環(huán)境中構(gòu)建出可穩(wěn)定運作的精準(zhǔn)教學(xué)實踐模式，本文在此提出了三條具體的教學(xué)模式改革措施。

　　3.1 實現(xiàn)學(xué)生的多維度精準(zhǔn)指導(dǎo)

　　傳統(tǒng)教學(xué)模式通常只會以知識點的掌握情況作為判別學(xué)習(xí)質(zhì)量好壞的唯一依據(jù)，而忽略了學(xué)生實踐能力的培養(yǎng)與思維層面的提高，造成了大量“高分低能”的情況。通過對教育大數(shù)據(jù)的深度挖掘，教師能更全面地掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，通過學(xué)生畫像指導(dǎo)每一位學(xué)生在能力上和思維上產(chǎn)生實質(zhì)性的進步。

　　在能力層面，教師應(yīng)充分發(fā)揮線上教育平臺與產(chǎn)學(xué)研服務(wù)平臺的作用，根據(jù)學(xué)生實際學(xué)習(xí)情況，布置難度適宜、實用性強的實踐任務(wù)，切實保證學(xué)生所學(xué)是工作所用，學(xué)生所練是工作所需。計算機專業(yè)因其特殊性，多數(shù)實踐任務(wù)可以安排到線上完成，因此也更容易通過教育大數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)學(xué)生的能力培養(yǎng)。在學(xué)生的實踐過程中，平臺可以及時捕獲學(xué)生在實踐過程中反饋的信息，準(zhǔn)確評判學(xué)生的能力水平。

　　在思維層面，教師在精準(zhǔn)教學(xué)的實踐過程中應(yīng)多鼓勵學(xué)生圍繞特定問題展開開放性思考，注重學(xué)生思維高度的提升。同時教育大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以從不同的側(cè)面檢驗學(xué)生的思維提升情況，為學(xué)生有針對性地推送補充學(xué)習(xí)資料。

　　3.2 全面推行本科生導(dǎo)師制

　　導(dǎo)師制從本質(zhì)上講就是要在一名導(dǎo)師和幾名特定學(xué)生之間實現(xiàn)高度個性化的交流。目前，本科生導(dǎo)師制已在北京科技大學(xué)、東南大學(xué)等國內(nèi)著名高校試行，總體效果反映良好。通過這一制度，既可以拉近學(xué)生與教師之間的距離，讓導(dǎo)師幫助特定的學(xué)生制定更清晰的學(xué)業(yè)與事業(yè)規(guī)劃，也能讓導(dǎo)師及時發(fā)現(xiàn)學(xué)生學(xué)習(xí)期間的各種問題，從而進行有針對性的指導(dǎo)，而這恰與精準(zhǔn)教學(xué)的目的一致。

　　精準(zhǔn)教學(xué)要求教師充分結(jié)合每一位學(xué)生的實際情況“因材施教”，但在實踐過程中，考慮到國內(nèi)多數(shù)專業(yè)的學(xué)生數(shù)目眾多，某一門課的任課老師可能難以承擔(dān)上述全部工作，因此，若要全面推行精準(zhǔn)教學(xué)，則有必要在本科范圍內(nèi)全面推行導(dǎo)師負責(zé)制。

　　3.3 推動教育大數(shù)據(jù)服務(wù)生態(tài)建設(shè)

　　精準(zhǔn)教學(xué)的需求推動了教育大數(shù)據(jù)的發(fā)展，而對教育大數(shù)據(jù)的分析又能夠為實現(xiàn)精準(zhǔn)教學(xué)提供指導(dǎo)，二者在邏輯上相輔相成，因此，教育大數(shù)據(jù)的服務(wù)生態(tài)建設(shè)對精準(zhǔn)教學(xué)的全面推行與長久發(fā)展有著至關(guān)重要的作用。

　　本文為面向精準(zhǔn)教育實踐的教育大數(shù)據(jù)服務(wù)生態(tài)建設(shè)提供了一種新的思路。首先，在提出的架構(gòu)中，大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)與眾多校內(nèi)管理系統(tǒng)深度結(jié)合，促進了高校教學(xué)管理空間服務(wù)數(shù)據(jù)化;同時，基于教育大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，為精準(zhǔn)教學(xué)提供了全面的自動化服務(wù)，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)與分析技術(shù)的有機結(jié)合;最后，通過推行精準(zhǔn)教學(xué)模式，促進教育大數(shù)據(jù)的發(fā)展，為學(xué)校與相關(guān)企業(yè)長期合作提供了機遇。

　　教育大數(shù)據(jù)服務(wù)生態(tài)建設(shè)并不是一個一蹴而就的過程，需要進行較長期的嘗試與摸索，其中諸如怎樣實現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)規(guī)范化、怎樣保證大規(guī)模教育數(shù)據(jù)的安全等都是有待進一步解決的問題。我們相信，生態(tài)建設(shè)是精準(zhǔn)教育與教育大數(shù)據(jù)融合發(fā)展的必由之路。

　　4 結(jié)論(Conclusion)

　　大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的崛起正深刻影響著教育行業(yè)的變化，在這樣的背景下實現(xiàn)精準(zhǔn)教學(xué)，必定離不開對教育大數(shù)據(jù)的深入分析與挖掘。本文構(gòu)建了一個大數(shù)據(jù)采集與分析平臺和精準(zhǔn)教學(xué)模式相互結(jié)合的體系，既有利于提高高校教學(xué)質(zhì)量，也能夠?qū)崿F(xiàn)人才的多維度培養(yǎng)。在將來的發(fā)展中，一方面要注重整合更加豐富的數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)更加全面的教學(xué)分析;另一方面要考慮到行業(yè)發(fā)展的客觀需要，因需制宜力控制提供了參考[8]。