薛楊 陳曉慧

摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術的不斷發(fā)展，線上線下相結合的混合式培訓已成為教師培訓的主流模式之一，是提升教師專業(yè)水平的重要途經(jīng)?；旌鲜脚嘤栃枰δ芡陚洹⒏咝Х€(wěn)定的研修平臺提供技術服務支持。該研究通過對培訓組織者、授課者、參訓學員進行詳盡的需求分析，采用MVC （Model View Controller）的設計模式，基于B/S架構（服務器/瀏覽器），構建了混合式培訓的研修平臺。應用視頻識別技術，利用PyTorch深度學習框架，實現(xiàn)集中授課過程中學習行為記錄。通過學習者畫像技術，基于Hadoop分布式架構，使用K-means算法進行聚類分析，能夠實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動下的學員問題診斷，達到個性化精準指導的目的，切實提升混合式培訓的針對性和有效性。

關鍵詞：混合式培訓;研修平臺;學習者畫像

中圖分類號：G434

文獻標識碼：A

一、引言

教師隊伍的職后繼續(xù)教育是提高教學水平，提升專業(yè)素養(yǎng)，培養(yǎng)優(yōu)秀教師的重要途徑。在基礎教育領域，教育行政部門和財政部門投入大量經(jīng)費用以實施“國培計劃” “省培計劃”等各級各類培訓項目，取得了良好的效果。然而隨著教師培訓工作的不斷深入，傳統(tǒng)面授式培訓與單純網(wǎng)絡在線培訓所存在的模式單一、學習過程固化、缺少個性化指導等問題和弊端也逐漸凸顯出來。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等信息科學的發(fā)展，線上線下相結合的混合式學習模式逐漸被人們認可，并應用于各類學習實踐當中。將混合式學習理論引入教師培訓工作，進行信息技術與教師培訓的有機融合，成為了教師培訓工作發(fā)展的新方向。2018年1月，中共中央、國務院頒布了《關于全面深化新時代教師隊伍建設改革的意見》，明確提出要“轉變培訓方式，推動信息技術與教師培訓的有機融合，實行線上線下相結合的混合式研修?！?018年2月，教育部等五部委發(fā)布的《教師教育振興行動計劃（2018-2022年）》中也指出了要“加強教師培訓需求診斷，優(yōu)化培訓內(nèi)容，推動信息技術與教師培訓的有機融合，實行線上線下相結合的混合式培訓”。

越來越多的培訓組織者意識到了培訓模式轉型升級的發(fā)展方向，逐步開始進行混合式培訓的嘗試，積累出了“翻轉式培訓”等一系列典型案例[1]。隨著應用的不斷廣泛，對混合式培訓的研究也從理論論證層面逐步轉向實踐研究層面?；旌鲜脚嘤柕囊淮髢?yōu)勢特征是通過線上、線下相結合的方式，滿足學員多樣化的學習需求。這就需要利用研修平臺為培訓組織者、授課者和參訓學員提供全方面服務支持，通過直播、交流、互動、反饋等方式完成課程學習，通過學員的行為數(shù)據(jù)進行學習分析。因此，構建混合式培訓視角下的研修平臺，能夠真正將線上、線下的學習過程、學習內(nèi)容、學習成果有效銜接，是實現(xiàn)精準施培目標，提高培訓績效的關鍵因素。

二、混合式培訓的內(nèi)涵

（一）混合式學習理論

混合式培訓是基于混合式學習（Blended Leaming）理論而提出。Bonk和Graham在《混合式學習手冊：全局視角，本地設計》中提出混合式學習是將面授和計算機輔助教學相結合的學習形式[2]。黃榮懷認為混合式學習主要是指采用線上和線下相結合的方式，融合課堂教學和網(wǎng)絡教學的優(yōu)勢，綜合運用不同的學習理論、不同的技術和手段以及不同的應用方式來實施教學[3]?；旌鲜綄W習能夠打破傳統(tǒng)以教師為中心的模式，在提高學習積極性等方面相比大型開放網(wǎng)絡課程（Massive Open Online Course.MOOC）等形式有著明顯的優(yōu)勢[4]。通過將小規(guī)模限制性在線課程（Small Private Online Course.SPOC）直播等技術成果引入混合式學習中，能夠解決人機交流困難和教學質量低下等問題，提高混合式教學的有效性[5]。

（二）混合式培訓的現(xiàn)狀

傳統(tǒng)集中面授的培訓方式能夠解決一定的共性問題，但無法滿足教師的內(nèi)在個性需求，缺乏對培訓對象的分析和個性化指導，存在著方式單調，模式不夠靈活等問題，已無法調動教師的參訓積極性[6]。以觀看課程視頻為主要形式的在線培訓，能在一定程度上提升學習的靈活性，但因課程參與性差，教師學習動機不足、自律性不強等因素，導致培訓效果不好，因此現(xiàn)階段廣大教師參與遠程培訓時普遍存在態(tài)度消極，學習倦怠等問題[7]。為了有效解決傳統(tǒng)面授和單純在線培訓的突出問題，將混合式學習理論和相關研究成果遷移應用在教師培訓領域，形成了混合式培訓模式?；旌鲜脚嘤枏娬{培訓環(huán)節(jié)與教師實踐相融合，線上與線下相結合[8]。實現(xiàn)了傳統(tǒng)的集中面授培訓和遠程培訓二者的優(yōu)勢互補，拓展了教師學習的空間，能夠有效解決教師專業(yè)發(fā)展過程中的現(xiàn)實困惑[9]。

混合式培訓雖然在一定程度上繼承了混合式學習的優(yōu)勢和成果，但由于其參與者的特殊性，對混合式培訓的研究要充分考慮成人學習的相關因素和教師群體的主要特征。就混合式培訓的研修平臺來說，國外的Blackboard、Moodle平臺等，均以學生的課程學習為設計出發(fā)點，并不能夠充分適用于教師培訓。以中國大學MOOC為代表的國內(nèi)慕課平臺，具有豐富的課程資源，但是無法滿足教師培訓項目的個性化、定制化需求，缺乏管理功能。以國家開放大學、奧鵬遠程教育、中國教師研修網(wǎng)、全國中小學教師繼續(xù)教育網(wǎng)為代表的教師培訓機構也開發(fā)了一系列培訓平臺，但均側重于線上學習階段，無法對混合式培訓全過程進行有效的支持。因此，在構建混合式培訓的教師研修平臺時，需要基于培訓項目實施全流程，綜合考慮培訓組織者、授課者、參訓學員的角色需求。

三、混合式培訓平臺的構建

（一）混合式培訓的組織模式

基于成人學習理論和教師專業(yè)成長的一般規(guī)律，綜合考慮教師群體的工作實際和培訓需求，典型的混合式培訓主要包括網(wǎng)絡在線學習、線下集中面授、訓后跟蹤指導三個階段。

網(wǎng)絡在線學習階段主要是通過同步直播學習和異步實踐學習相結合的方式完成各類課程。同步直播學習是指教師以SPOC直播的組織形式進行授課，學員可通過研修平臺觀看直播并進行實時交流互動。異步實踐學習是指提前在平臺上傳與培訓主題相關的課程視頻并設置課程實踐任務，在規(guī)定的時間范圍內(nèi)，學員可自由安排觀看視頻課程與完成實踐任務的進度。網(wǎng)絡在線學習階段主要側重完成基礎性內(nèi)容的知識傳授。

線下集中面授階段以授課者的專題講授為主，研修平臺除了相應的培訓管理功能外，還要為集中面授提供授課互動、學習數(shù)據(jù)記錄的服務。平臺記錄參訓學員的出勤、課堂參與、任務完成度等多維度的學習數(shù)據(jù)，通過深度學習、聚類分析等大數(shù)據(jù)分析技術對學員學習過程進行分析刻畫。將學員興趣點、參與度、任務完成效率等關鍵分析數(shù)據(jù)向授課者予以反饋，從而提升組織者的管理精度和授課者的授課效率，提升培訓過程實際意義。該階段側重在知識傳授的基礎上，對專業(yè)技能進行理解內(nèi)化。

訓后跟蹤指導階段的培訓內(nèi)容精準指向參訓教師的實踐問題。通過培訓過程中的學習行為分析，對于每個學員，建立學習者畫像，幫助參訓者診斷問題，指導專家以在線交流的方式進行一對一的跟進指導，協(xié)助學員將培訓成果應用于課堂教學。該階段側重在理解內(nèi)化的基礎上實現(xiàn)從培訓課程內(nèi)容到課堂教學行為的轉化。

綜上可以看出，對于一個混合式培訓項目來說，每個階段的目標任務并不相同，研修平臺需要提供全流程的功能和服務支持。構建功能完備、穩(wěn)定高效的混合式培訓教師研修平臺，能夠充分滿足不同角色的服務需求，有效銜接各培訓階段，保障培訓項目的實施和培訓目標的達成。培訓課程作為培訓項目的核心內(nèi)容，也是授課者與學員進行交互的主要載體。在混合式培訓中，課程的時間維度和空間維度跨度較大，因此需要在研修平臺中完整定義課程的類型、方式、環(huán)節(jié)等內(nèi)容。顯而易見，線上課程和線下課程的定位是存在巨大差異性的，這也導致不同階段，組織者的組織方式，授課者的授課方式，參訓學員的學習體驗方式均不相同，因此，我們需要對不同角色進行科學合理的需求分析。

（二）培訓組織者需求分析與平臺功能設計

培訓組織者是整個培訓項目的設計者，又是培訓過程的管理者，也在研修平臺中擔任管理員的角色，不僅擁有平臺各項管理權限，還負責培訓各階段業(yè)務流程的規(guī)劃，因此，組織者的需求主要集中在項目規(guī)劃、內(nèi)容設置、學員管理、數(shù)據(jù)展示等方面。

1.搭建全流程平臺化的網(wǎng)絡班級

組織者需要在平臺上建立完整的項目信息和用戶數(shù)據(jù)。在籌備階段，基于學員的調研問卷結果，了解培訓需求，制定針對性實施規(guī)劃。通過設計各類課程、研修活動，建立混合式培訓三個階段的總體組織流程，真正實現(xiàn)培訓班級平臺化。

2.高效智能的培訓管理方式

培訓管理往往會給培訓組織者帶來一定的壓力，尤其在線下集中面授時，組織者迫切希望通過平臺轉變以往低效的管理方式，將考勤管理、教學管理、學員管理等納入平臺服務體系。在各時間節(jié)點，組織者只需通過培訓管理功能模塊完成管理事務，并實時查看培訓管理數(shù)據(jù)，掌握培訓情況和進度。

3.科學精準的學習干預

為了保障培訓目標的達成，培訓組織者要對培訓學員及時進行學習干預。在以往的培訓中，組織者只能通過自己的觀察和經(jīng)驗來判斷學員個體的學習情況。在混合式培訓中，可將最新的人工智能、機器學習、大數(shù)據(jù)相關技術嵌入式應用于研修平臺，基于培訓數(shù)據(jù)進行學習分析，實現(xiàn)精準干預。

4.培訓組織者的平臺功能

根據(jù)需求分析，對培訓組織者的平臺功能設計如圖1所示。

除了常規(guī)的項目管理、人員管理功能，組織者可在平臺上發(fā)布訓前問卷，在研修平臺中建立相應類型的課程活動，審核學習資源，學習任務等。網(wǎng)絡在線學習階段，組織者要規(guī)劃好相應的培訓課程和研修活動，設置相應的上課時間、直播地址、方式等。線下集中面授階段，平臺主要為組織者提供培訓管理功能，包括通過基于攝像頭實時人臉檢測、實時實例分割和GPS位置信息實現(xiàn)培訓考勤。動態(tài)更新查看學員學習信息，了解學習進度，安排學習任務。訓后跟蹤指導階段，學習者畫像技術的應用是本平臺的創(chuàng)新點之一，針對不同學員的海量多源異構數(shù)據(jù)，例如線上直播授課觀看時長、交流發(fā)言次數(shù)、在線學習時間、任務作業(yè)完成度、線下面授簽到次數(shù)、課堂互動次數(shù)等，建立基于Hadoop分布式架構的分布式數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)對大規(guī)模學員異構數(shù)據(jù)的存儲和查詢。為降低Hadoop結構中分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System，HDFS）的存儲壓力、加快數(shù)據(jù)分析處理速度、剔除無效冗余數(shù)據(jù)對畫像分析結果的影響。對學員海量多源異構數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，去除冗余數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的完整性、唯一性、一致性、權威性、合法性?；谇逑磾?shù)據(jù)進行算法建模和畫像信息表的繪制，利用K-means等算法進行聚類分析，對學員學習行為進行自動歸類?；诮y(tǒng)計分析數(shù)據(jù)，形成學員冷數(shù)據(jù)畫像、溫數(shù)據(jù)回溯、熱數(shù)據(jù)場景和定制化標簽四種學習者畫像，方便指導教師和學員診斷問題，提升培訓針對性。

（三）授課者需求分析與平臺功能設計

培訓教學不同于傳統(tǒng)課堂教學，培訓項目中的課程多為專題講座的形式，每個專題針對某方面內(nèi)容，授課者也不盡相同，每個授課者會針對自己的專題內(nèi)容設計類型豐富的課堂教學方式。

1.穩(wěn)定的線上教學服務支持

對于網(wǎng)絡在線教學階段的授課者來說，其課程效果的影響因素除了內(nèi)容本身，還包括平臺服務、網(wǎng)絡服務穩(wěn)定性，交互程度，易用性，兼容性等。無論是SPOC直播授課還是異步實踐課程，都涉及到視頻數(shù)據(jù)的傳輸，授課者需要一個安全、穩(wěn)定的平臺提供教學服務支持。

2.豐富的線下教學互動支持

線下面授類課程雖然形式單一，但授課方式差異性較大，授課者要在平臺上維護自己的課程信息，并根據(jù)授課內(nèi)容，在授課過程中加入課程小調查、互動問答、小組討論、現(xiàn)場展示等環(huán)節(jié)，平臺也要具備相應教學支持和統(tǒng)計功能。授課者還可在平臺上與學員進行在線交流，并通過課后滿意度調查等形式，查看學員對自己授課內(nèi)容、方式、難易程度等方面的評價。

3.授課者的平臺功能

根據(jù)需求分析，對授課者的平臺功能設計如圖2所示。

授課者可在平臺上維護自己的個人信息，使參訓學員了解授課者的專業(yè)背景情況。針對SPOC直播課程，授課者在研修平臺中以同步直播的形式講授，直播過程中可通過互動問答，與學員連麥等形式進行在線交流。由于iOS、Android、Windows、Mac、Linux等不同平臺提供的音視頻技術都不盡相同，為了保持直播的穩(wěn)定，在音視頻的采集和前處理階段，需要根據(jù)不同的平臺和機型進行適配。使用回聲消除（Acoustic Echo Cancellation.AEC）進行音頻前處理，對聲信號采用擴展卡爾曼濾波、不敏卡爾曼濾波、粒子濾波等算法來消除殘余回聲。考慮到TCP協(xié)議具有公網(wǎng)傳輸時速度慢、延時大的問題，UDP協(xié)議又不可靠，通過Google提出的GCC（Google Congestion ControD算法進行實時直播數(shù)據(jù)傳輸。通過以上技術手段，滿足了音頻、視頻傳輸過程中高可靠、低延遲的需求。異步實踐類課程，授課者需要提前將課程資源視頻和相應的文本輔助學習資料等上傳至平臺中，并為每個課程設置并發(fā)布相應的任務及說明，本研究采用MCU（Multipoint Conferencing Unit）模式的媒體服務器，此模式由一個服務器和多個終端組成一個星形結構，通過提升中央服務器存儲、處理性能，相比于其他媒體服務器模式，能夠提供高效穩(wěn)定的服務。

（四）參訓學員需求分析與平臺功能設計

混合式培訓中強調以學員為主體，平臺的各項功能都是為提升學員的培訓效果而服務，因此在進行平臺設計時要充分考慮參訓學員的需求。

1.臨場感和任務驅動相結合的網(wǎng)絡在線學習

傳統(tǒng)網(wǎng)絡在線學習往往通過觀看視頻來實現(xiàn)，缺乏臨場感和互動感，學員更希望以直播的方式參與在線教學，并在直播中同授課教師實時交流想法，反饋問題?？紤]到參訓學員的實際工作情況，也要滿足其異步實踐的需求，提供豐富的視頻課程和文本材料，加之具有針對性的實踐任務，通過學習一實踐一成果上傳的形式，任務驅動促進參訓學員的異步學習。

2.個性化的診斷指導

任何教師培訓的目的都是通過理念的轉化和方法的教授，最終促進教師真正將所學習到的教學理論、教學方法有效應用在自己的真實課堂教學中。大多數(shù)的培訓項目中，只是基于培訓主題設置統(tǒng)一的實踐任務，力求通過單一形式促進教師的行為轉化和課堂應用。但顯而易見的是，教師的水平不同，背景不同，培訓參與方式、投入程度不同，會導致其培訓獲得的知識并不相同，因此根據(jù)教師的個體差異和學習情況設置不同的任務，給予不同的個性化指導，更加有助于教師真正的進行教學實踐的改進。

3.平臺服務的持續(xù)性

學員往往需要不斷查看平臺中的直播回放、視頻、文本等學習資源，因此這些資源應該以課程資源庫的形式永久保留并開放，可隨時查閱和下載。培訓過程中，培訓結束后的交流互動，能夠促進成人的交流學習水平，很多學員習慣在培訓結束后仍然同授課者、其他學員通過平臺在線交流保持聯(lián)系。

4.參訓學員平臺功能設計

根據(jù)需求分析，對參訓學員的平臺功能設計如下頁圖3所示。

參訓學員在完成訓前問卷等前置性任務的基礎上，通過觀看直播完成同步課程學習，在直播過程中可以通過連麥、彈幕、文字討論等形式與主講教師實時互動，在直播結束后，也能夠隨時在平臺觀看課程回放。在參與異步實踐類課程時，學員可以隨時隨地在線查看或下載相應的學習資源，并在完成任務后，將成果上傳至平臺中，供組織者和授課者查閱。平臺要能夠自動統(tǒng)計學習完成情況，并及時向學員反饋提醒。學員可以通過平臺查閱集中面授階段的課程安排，了解課程目標和主要內(nèi)容，通過手機掃碼完成考勤任務，參與面授過程中授課者設置的各類互動等，并在課后完成對課程的評價、反思等環(huán)節(jié)。

授課時全程采用攝像頭進行實時監(jiān)控，平臺集成了人工智能視頻識別技術，以Faster-RCNN及Mas-RCNN等預訓練好的深度學習網(wǎng)絡對現(xiàn)場攝像頭捕捉到的全景教室圖像進行測試并統(tǒng)計總檢測框人數(shù)，可自動識別、統(tǒng)計出當天到場的學員人數(shù)，與此前手機線上簽到的人數(shù)進行比對，可排查是否有異常簽到的現(xiàn)象發(fā)生。此外，通過實時的人臉檢測和分割算法，可有效統(tǒng)計課堂提問情況，研討情況。自動記錄課堂學習行為，形成學習大數(shù)據(jù)，作為建立學習者畫像的數(shù)據(jù)基礎。學員在集中面授后，回到工作崗位進行實踐應用，將學習到的知識和技能轉化為自己的課程教學行為。除了了解自己的培訓學習情況，診斷問題，完成規(guī)定的一致性任務，學員還可以將自己的教學實錄上傳平臺，供指導專家觀看，并通過平臺在線交流的方式隨時同專家進行一對一個性化指導交流。

四、混合式培訓平臺的總體架構與技術實現(xiàn)

結合培訓組織者、授課者、參訓學員的各項平臺功能，可構建全流程的混合式培訓研修平臺。該平臺在基本管理功能基礎上，支持多種課程類型和管理方式，涵蓋了線上網(wǎng)絡在線學習、線下集中面授學習和訓后跟蹤指導三個階段，將學員為主體的培訓理念融入平臺構建中，實現(xiàn)了基于項目的跨時間、跨空間服務模式。平臺重要功能的邏輯結構如圖4所示。

本混合式培訓視角下的教師研修平臺，采用MVC（Model View Controller）的設計模式，將業(yè)務邏輯、數(shù)據(jù)、界面顯示分離的方法組織代碼以進行軟件設計。其服務器端基于Hadoop分布式架構，建立HIVE數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)對大規(guī)模異構學習數(shù)據(jù)的存儲和查詢，并在其上搭建研修平臺，實現(xiàn)用戶對學習數(shù)據(jù)的在線訪問。該平臺使用的規(guī)模較小的管理信息存儲在MysoL數(shù)據(jù)庫以確保其訪問速度。

此外，本平臺的網(wǎng)頁開發(fā)選擇企業(yè)版Java EE開發(fā)環(huán)境，系統(tǒng)使用JDBC技術（Java數(shù)據(jù)庫連接）與數(shù)據(jù)庫進行連接，下載了數(shù)據(jù)庫對應的jar包在所需工程中導入，同時設計了數(shù)據(jù)庫連接組件以便用于完成應用程序和數(shù)據(jù)庫之間交換數(shù)據(jù)時的連接。在進行線下課堂教學行為捕獲時，使用PyTorch深度學習框架，其中人臉檢測的網(wǎng)絡采用Faster-RCNN算法，實例分割網(wǎng)絡Mask-RCNN算法，實時檢測室內(nèi)學員的學習行為;對于不同學員的多源異構海量數(shù)據(jù)，基于Hadoop大數(shù)據(jù)分析框架以進行特征篩選、數(shù)據(jù)清洗等;本平臺的直播授課部分，音頻前處理使用AEC算法，視頻壓縮使用H.264壓縮算法，傳輸模塊采用GCC算法進行實時直播數(shù)據(jù)傳輸;本地播放使用OpenGL渲染，媒體后端使用MCU模式的媒體服務器。

五、混合式培訓研修平臺的應用案例

（一）應用案例概況

在J省的“國培計劃——培訓團隊信息化指導力提升”項目實施中，以本研修平臺為主體，為混合式培訓項目提供了多方位、全流程的服務支持。該研修項目共有學員50人，采用典型的三段式設計。第一段是30學時基于SPOC直播和異步實踐的前置預學，完成培訓愿景目標的構建和知識前置學習。第二段以5天的線下集中面授為主體，采用線下集中面授與線上任務驅動結合的方式進行，完成學習內(nèi)容的內(nèi)化，成果生成，促進學用轉化。第三段為線上支持的返崗應用指導，進一步促進學員的崗位應用。平臺的功能支撐了培訓各階段性目標的達成。培訓籌備階段，在研修平臺完成項目的搭建，創(chuàng)建培訓班級，建立培訓授課專家、班主任以及所有參訓學員用戶賬號。班主任發(fā)布與培訓相關的通知公告，包含培訓通知、課程安排、任務要求等，學員可以登錄自己的賬號查看相關通知公告，及時了解培訓安排與培訓動態(tài)等;在培訓中，學員參與直播課程，授課者創(chuàng)建與自己課程相關的主題任務，引導學員積極討論與思考，調動學員的積極性，學員可以在課程結束后對課程進行評價與反思;培訓后，收集培訓反饋，持續(xù)跟蹤學員知識應用情況，通過線上交流的方式提供持續(xù)指導，該項目的實施邏輯如圖5所示。

在培訓教學與管理方面，針對每個課程模塊，各項線上學習、研修任務、成果提交等均通過平臺交互形式進行，各參與者可隨時在后臺查看項目運行情況。培訓組織者可設定每個模塊對應的培訓目標達成統(tǒng)計規(guī)則，平臺根據(jù)學員的學習行為數(shù)據(jù)，能夠自動計算培訓情況并進行可視化展示。在該項目中，將培訓團隊信息化指導力劃分為政策認知理解力、項目規(guī)劃設計力、考核實施評價力三個能力維度，每項能力劃分為三級水平。學員通過前測調查，了解自己三項能力維度的水平，并確定預期學習目標。培訓過程中，學員在混合式研修平臺的支持下參與各類研修和學習活動。在培訓結束之后，平臺根據(jù)學員的過程性數(shù)據(jù)和終結性評價給出相應的個體目標達成數(shù)據(jù)。

（二）基于平臺數(shù)據(jù)實現(xiàn)培訓過程可視化

在J省的“國培計劃——培訓團隊信息化指導力提升”項目實施中，借助混合式培訓的研修平臺，實現(xiàn)培訓管理、資源供給、交流研討、過程記錄等功能的統(tǒng)一化和標準化。這就使得培訓效果的實時監(jiān)控和量化表達成為了可能。通過平臺可自動記錄所有學員的網(wǎng)絡研修、交流研討、成果反饋、參與互動四類學習行為數(shù)據(jù)，實現(xiàn)培訓過程監(jiān)控和學員研修行為的數(shù)據(jù)化和可視化，培訓組織者、授課者和學員本人都可根據(jù)數(shù)據(jù)可視化結果及時了解分析自己的學習情況，調整優(yōu)化學習策略。

本案例中，培訓組織者在研修平臺設定好相應的數(shù)據(jù)應用規(guī)則，其中，網(wǎng)絡研修類數(shù)據(jù)包括第一階段的30學時的直播授課觀看和異步學習情況。交流研討類數(shù)據(jù)包括討論組發(fā)言，評論，課程留言等。成果反饋類數(shù)據(jù)包括前兩個階段中課程反思，研修任務的完成等，還包括實踐應用階段的成果生成和實踐證據(jù)提交等。參與互動類數(shù)據(jù)包括集中面授出勤，課堂發(fā)言，參與調查，投票等。對于該項目的每位參訓學員來說，結合自己的預期目標，對標政策認知理解力、項目規(guī)劃設計力、考核實施評價力三項能力的標準，通過平臺數(shù)據(jù)反饋，能夠更加清晰直接的了解自己的學習情況。對于組織者來說，個體數(shù)據(jù)與集體數(shù)據(jù)同樣重要。個體數(shù)據(jù)反映了每個學員的研修行為偏好，是建立學習者畫像的基礎。所有學員的匯總數(shù)據(jù)則代表了整個項目的實施情況，組織者可根據(jù)各階段的數(shù)據(jù)反饋結果，及時調整優(yōu)化研修進度與內(nèi)容安排。以本項目為例，在第一階段網(wǎng)絡研修中，學員直播授課和異步學習參與率、完成率均達到了100%，但是其他類數(shù)據(jù)水平較低。體現(xiàn)了現(xiàn)階段教師培訓項目實施中的典型問題之一，即被動參與型的活動，往往完成度較高，而主動參與型的活動，個人完成的意愿較低。通過數(shù)據(jù)可視化及時預警該問題，在集中面授階段，組織者調整優(yōu)化培訓策略，授課專家在完成授課內(nèi)容的基礎上，更加注重引導學員進行交流互動，并提供成果生成過程中的指導性支持。在實踐應用階段，以三項能力水平的達標性考核為導向，基于學員的預期目標和崗位任務，進一步提供個性化的專業(yè)指導。

項目實施結束后，通過平臺統(tǒng)計的該項目整體研修參與率數(shù)據(jù)，對比平臺中已有的標準化培訓項目平均值，如表1所示。

可以看出，通過平臺的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了培訓過程的可視化，在組織者的及時干預與優(yōu)化下，項目的各項研修指標數(shù)值均大于同期的其他項目。

根據(jù)本項目的參訓學員個體數(shù)據(jù)和考核規(guī)則，平臺統(tǒng)計的整體目標達成度如表2所示。

（三）應用學習者畫像技術實施精準培訓

學習者畫像的概念是從用戶畫像衍生而來。Alan Cooper在對互聯(lián)網(wǎng)交互方式進行研究時曾提出，基于大量真實數(shù)據(jù)構建出來的虛擬用戶模型就是用戶畫像[10]。將用戶畫像概念遷移到混合式培訓的項目中，可將每個參訓者看作是一個“用戶”，其在網(wǎng)絡研修和集中培訓階段產(chǎn)生的各類學習行為數(shù)據(jù)是構建畫像的基礎。通過采集參訓者培訓過程中的大量學習行為數(shù)據(jù).以機器學習、聚類分析等方式構建學習者畫像模型，能夠實現(xiàn)精準診斷和精準指導，提升個性化的學習服務支持水平。

本案例實施中，應用混合式培訓的教師研修平臺，使得構建教師培訓的學習者畫像成為可能。在采集學員整個培訓過程中各項學習行為數(shù)據(jù)的基礎上，將這些數(shù)據(jù)進行處理，利用機器學習聚類算法等加以分析，能夠得到參訓學員的學習者畫像，劃分學習者類型。通過畫像結果，可以定量分析學員的培訓成效，診斷在培訓過程中和日程教學的突出問題。指導專家也可以根據(jù)畫像結果對每位學員的訓后返崗實踐進行精準指導。本研究下一階段的重點就是畫像的構建方法和畫像結果的應用。

六、結語

作為信息技術和教育技術發(fā)展的成果之一，混合式培訓已成為促進教師專業(yè)發(fā)展的重要途經(jīng)。混合式培訓結合了傳統(tǒng)培訓形式的優(yōu)勢，組織模式、課程方式、培訓流程等要素都更加符合參訓學員的需求，但同時也對研修平臺提出了更高的要求。本研究基于典型的混合式培訓模式的視角，對培訓組織者、授課者、參訓學員進行需求分析，采用MVC的設計模式，基于B/S架構（服務器/瀏覽器），構建了涵蓋項目管理、在線授課、學員管理、在線交流等全方位服務支持的研修平臺。平臺的創(chuàng)新之處還在于，除了在線學習的行為記錄，在集中面授階段應用視頻識別技術，利用PyTorch深度學習框架，實現(xiàn)課堂學習行為的自動捕捉和識別，從而建立多模態(tài)的參訓學員學習數(shù)據(jù)。基于Hadoop分布式架構，應用學習者畫像技術，基于K-means算法進行聚類分析，可以幫助學員精準診斷問題，實現(xiàn)個性化、針對性的訓后跟蹤指導。為提升培訓績效，促進學員專業(yè)能力成長提供了平臺服務保障。J省的“國培計劃——培訓團隊信息化指導力提升”項目作為平臺應用的典型案例，在本研究中只進行了初步的闡述，下一步將基于平臺已有數(shù)據(jù)，深入進行混合式培訓中學習者畫像的研究工作。

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[10] COOPER A.The inmates are running the asvlum：why high-tech products drive us crazy and how to restore the sanity [M].Indianapolis：SAMS.2004.

作者簡介：

薛楊：在讀博士，研究方向為信息技術與教師專業(yè)發(fā)展（xuey732@nenu.edu.cn）.

陳曉慧：教授，博士生導師，主任，研究方向為人工智能時代的教師教育、學習的基本機制與干預、教育精準扶貧、比較教育、 “一帶一路”國家教育政策（chenxh582@nenu.edu.cn）。