葉文靜 黃今慧

【摘要】在大數(shù)據(jù)的背景下，作者在分析了學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)行為的基礎(chǔ)上，建立了基于數(shù)據(jù)挖掘的在線學(xué)習(xí)行為的模型。論文的重點(diǎn)不僅在于指出研究在線學(xué)習(xí)行為的重要性，更探討了如何對(duì)在線學(xué)習(xí)行為構(gòu)建模型，以及它會(huì)為教育領(lǐng)域帶來(lái)的深遠(yuǎn)意義。

【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘;在線學(xué)習(xí)行為;教育大數(shù)據(jù)

【中圖分類(lèi)號(hào)】TP391

【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A

【文章編號(hào)】1673-1069（2018）11-0146-02

1引言

在線學(xué)習(xí)是指通過(guò)計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)，或通過(guò)移動(dòng)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行內(nèi)容傳播和快速學(xué)習(xí)的方式。這種學(xué)習(xí)方式不僅能使自身的學(xué)習(xí)需求被滿(mǎn)足，同時(shí)也收集了與學(xué)習(xí)行為相關(guān)的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可從網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)提取，然后對(duì)這些數(shù)據(jù)更加深入挖掘，再通過(guò)挖掘出的信息研究在線學(xué)習(xí)行為。但是在線學(xué)習(xí)過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)龐大且雜亂，其中還包含了大量非結(jié)構(gòu)信息，單是使用簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析方法不容易發(fā)現(xiàn)其隱藏的知識(shí)和規(guī)律，而且這些數(shù)據(jù)實(shí)際來(lái)源于教育大數(shù)據(jù)，因此我們需要采用更為精確，復(fù)雜的方式來(lái)研究。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以分析大量數(shù)據(jù)并能提取出隱藏在其中的、人們事先不了解的并對(duì)決策有用的信息和知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是我們所要選擇的技術(shù)。

2在線學(xué)習(xí)行為分析

2.1在線學(xué)習(xí)行為特征分析

針對(duì)學(xué)習(xí)者的平均學(xué)習(xí)時(shí)間、學(xué)習(xí)進(jìn)度、學(xué)習(xí)交流、各類(lèi)資源應(yīng)用等與學(xué)習(xí)行為有關(guān)的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、可視化和各類(lèi)挖掘方式，并結(jié)合學(xué)習(xí)者的個(gè)體數(shù)據(jù)來(lái)分析在線學(xué)習(xí)行為的特征?？蓮囊韵聨讉€(gè)方面分析在線學(xué)習(xí)行為的特征：靜態(tài)和動(dòng)態(tài)特征、固有和變化特征以及一般和風(fēng)格特征。本文主要分析的是學(xué)習(xí)者的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)特征。顧名思義，靜態(tài)特征是指學(xué)習(xí)者自身所固有的不會(huì)隨時(shí)間的變化而變化或緩慢變化的方面;而動(dòng)態(tài)特征則是指學(xué)習(xí)者隨著時(shí)間的變化而發(fā)生顯著變化的，并會(huì)對(duì)學(xué)習(xí)產(chǎn)生較大影響方面。若要從這兩個(gè)方面展開(kāi)分析，可以運(yùn)用以下方法：

①根據(jù)通過(guò)具有相似或相同靜態(tài)特征的學(xué)習(xí)者群體進(jìn)行不同動(dòng)態(tài)特征的在線學(xué)習(xí)行為分析并將這類(lèi)人群進(jìn)行分類(lèi)。主要是通過(guò)協(xié)作過(guò)濾推薦算法，根據(jù)學(xué)習(xí)者的性別、年齡、學(xué)歷以及學(xué)業(yè)專(zhuān)業(yè)等靜態(tài)特征篩選出具有相似靜態(tài)特征的學(xué)習(xí)者，并對(duì)參與總?cè)藬?shù)進(jìn)行分組，將相似的學(xué)習(xí)者分為一組，調(diào)查并記錄每組學(xué)習(xí)者彼此間的在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，分析這些數(shù)據(jù)可獲取在線學(xué)習(xí)行為的影響因素。例如，年齡在18～22歲的女性計(jì)算機(jī)本科專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)群體的學(xué)習(xí)行為差異主要在那幾個(gè)方面、有何不同、如何分類(lèi)等問(wèn)題。

②基于對(duì)某網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)的分析，根據(jù)分析能獲取在線學(xué)習(xí)行為特征。首先采集該平臺(tái)的數(shù)據(jù)，如學(xué)習(xí)者的登錄時(shí)間、訪問(wèn)路徑、在線時(shí)間長(zhǎng)短以及在線學(xué)習(xí)內(nèi)容等，然后再對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)研究;再如同一時(shí)間訪問(wèn)該平臺(tái)且學(xué)習(xí)地點(diǎn)與時(shí)間長(zhǎng)短相同的，正在學(xué)習(xí)同一門(mén)課程的人群可能是正在學(xué)校上課的學(xué)生，這類(lèi)人群的學(xué)習(xí)行為不是自發(fā)的，但他們的學(xué)習(xí)進(jìn)度卻可以反映出各自的學(xué)習(xí)能力以及學(xué)習(xí)需求。

通過(guò)以上方法，可以了解在線學(xué)習(xí)行為受許多因素影響，而這些因素又可區(qū)分為內(nèi)在因素和外在因素，如個(gè)人學(xué)習(xí)目的、學(xué)習(xí)需求以及不同的時(shí)間安排等可歸納于內(nèi)在影響因素;不同專(zhuān)業(yè)的學(xué)習(xí)內(nèi)容、不同的學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)用、多樣的學(xué)習(xí)工具使用等可歸納于外在影響因素。這些因素不僅對(duì)在線學(xué)習(xí)行為帶來(lái)了不同程度的影響，而且還產(chǎn)生了各種在線學(xué)習(xí)行為特征。

2.2基于數(shù)據(jù)挖掘構(gòu)建在線學(xué)習(xí)行為模型

以某一網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)為基礎(chǔ)，然后基于該平臺(tái)存儲(chǔ)的在線學(xué)習(xí)行為的記錄來(lái)采集數(shù)據(jù)，再對(duì)這些零散的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和研究，最終可以構(gòu)建一個(gè)基于數(shù)據(jù)挖掘的在線學(xué)習(xí)行為模型。該模型主要用于對(duì)學(xué)習(xí)需求、學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)工具以及學(xué)習(xí)模式對(duì)學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)行為所造成的影響以及影響程度的研究。之后還可用它挖掘出最佳學(xué)習(xí)者，并探索影響他們?cè)诰€學(xué)習(xí)行為的因素。通過(guò)對(duì)這些因素的進(jìn)一步研究，將推測(cè)如何有效提高學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)效果的方法，讓更多的學(xué)習(xí)者有效地提高學(xué)習(xí)效率，找到適用于自己的學(xué)習(xí)方法。除此之外，我們還能將該模型應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)，進(jìn)一步優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)，使它能獲得更精確的數(shù)據(jù)，這樣就能更全面、系統(tǒng)、深入地分析在線學(xué)習(xí)行為，構(gòu)建更廣泛、更智能、更豐富的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)。

3對(duì)學(xué)習(xí)者的在線學(xué)習(xí)行為構(gòu)建模型

3.1在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的采集

不同的數(shù)據(jù)采集所研究的方向也不同，但總體方向卻是相同的，都是針對(duì)學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)行為進(jìn)行研究。通過(guò)記載人們?cè)L問(wèn)網(wǎng)站的次數(shù)以及在該網(wǎng)站停留的時(shí)間，可以發(fā)現(xiàn)最受人們喜愛(ài)的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái);通過(guò)記錄學(xué)生作業(yè)完成情況以及解決疑難問(wèn)題的方式，可以分析出他們的學(xué)習(xí)方式;通過(guò)記載人們對(duì)學(xué)習(xí)內(nèi)容的觀看時(shí)間以及留言評(píng)論，可以找到他們的興趣愛(ài)好。因此，如何采集數(shù)據(jù)是構(gòu)建在線學(xué)習(xí)模型的第一步。主要是通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)的選取以及數(shù)據(jù)準(zhǔn)備來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集。

3.2在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的處理與挖掘

數(shù)據(jù)采集完成后，通過(guò)對(duì)該數(shù)據(jù)處理與挖掘，以獲取研究者想要的信息，這是對(duì)在線學(xué)習(xí)行為構(gòu)建模型的第二步。

3.2.1數(shù)據(jù)處理

完成第一步后，所采集到的原始數(shù)據(jù)不能直接用于數(shù)據(jù)挖掘，還應(yīng)對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使其能轉(zhuǎn)換成可供數(shù)據(jù)挖掘使用的數(shù)據(jù)。

3.2.2數(shù)據(jù)挖掘

將數(shù)據(jù)處理好后，就要使用數(shù)據(jù)挖據(jù)對(duì)其進(jìn)行操作。選取與研究一致的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和工具也是至關(guān)重要的。分類(lèi)，聚類(lèi)和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等算法均可應(yīng)用于在線學(xué)習(xí)行為的數(shù)據(jù)挖掘中。

3.3在線學(xué)習(xí)行為模型的構(gòu)建

完成以上步驟后，可以開(kāi)始對(duì)在線學(xué)習(xí)行為構(gòu)建模型。首先，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘獲得的信息可以深入分析個(gè)人的在線學(xué)習(xí)時(shí)間安排、在線學(xué)習(xí)行為特征以及影響在線學(xué)習(xí)行為的主要因素。然后開(kāi)始整合數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)在一起并使用統(tǒng)計(jì)分析方法建立在線學(xué)習(xí)行為的模型。最后還要對(duì)該模型進(jìn)行驗(yàn)證，把該模型應(yīng)用于某一網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)，然后根據(jù)學(xué)習(xí)者的在線學(xué)習(xí)效果是否提高，在線學(xué)習(xí)效率是否提升，以及該網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)是否優(yōu)化成功來(lái)驗(yàn)證該模型的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。

4結(jié)語(yǔ)

本文從數(shù)據(jù)挖掘的角度探討了在大數(shù)據(jù)背景下的在線學(xué)習(xí)行為的分析與建模。經(jīng)過(guò)一系列理論分析，最終發(fā)現(xiàn)構(gòu)建在線學(xué)習(xí)行為模型是具有重大意義的。建立在線學(xué)習(xí)行為的模型，對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)進(jìn)行優(yōu)化，找到適合自己的學(xué)習(xí)方法。這不僅對(duì)提高人們的學(xué)習(xí)效率有很大的作用，還能幫助他們獲得更完美的學(xué)習(xí)成果。這對(duì)于教育領(lǐng)域也是一大進(jìn)展。因此，基于數(shù)據(jù)挖掘的在線學(xué)習(xí)行為的分析與建模是十分有必要的。