張蒙恩 張娟娟

【摘? 要】 現階段，在“網絡+”的教育環(huán)境下，我國的職業(yè)院校累積了海量數據，因此亟須提升信息化管理水平。文章從大數據信息融合、大數據分析以及先進的軟硬件設備等角度，剖析了職業(yè)教育領域大數據分析發(fā)展面對的各種挑戰(zhàn)，明確提出了依托人工智能的職業(yè)教育領域大數據分析發(fā)展模型，以認知圖像、自然語言信息處理為核心，通過開放云計算平臺，為學生提供個性化的學習咨詢、認知咨詢等智能咨詢服務，以推動職業(yè)教育領域大數據分析業(yè)務的發(fā)展，助力職業(yè)教育的智能化。

【關鍵詞】 職業(yè)教育；大數據；人工智能；特色教育；人才服務

隨著我國信息化技術的發(fā)展，人工智能對職業(yè)教育的重要作用也越來越受到社會的關注。人工智能的開發(fā)雖然起步較早，但由于現代信息技術的數據共享功能不全面，導致人工智能的使用規(guī)模相對受限，因此人工智能和職業(yè)教育的結合也相對起步較晚。隨著大數據時代的來臨，人工智能也將體現出巨大的社會影響力，并進一步推動職業(yè)教育領域的發(fā)展。

一、職業(yè)教育大數據分析研究的進展與實踐問題

（一）研究背景

近年來，隨著我國職業(yè)學院教育信息化水平的提高，特別是物聯網、移動互聯網和社交網絡等新技術在高校教學和管理中的應用，使我國職業(yè)學院的教育數據分析在很大程度上已經具有了教育大數據的4V（variety、volume、velocity、value）特點，重點表現在：1. 中國職業(yè)學院的數據分析類型豐富，包括了書籍、多媒體課件和教學活動錄像等教師教育資源數據信息，以及學生個人資料、成績單和學業(yè)流程錄入等學生數據信息，還包括因閱覽、閱讀、加載和維護管理工作等而形成于高校每日教學活動服務環(huán)節(jié)的各種異構數據信息等。在上述的統計信息中，包括了原有的結構性數據信息，但更多的是非結構化數據信息。2. 數據體量浩大，匯集了海量的教育資源數據，往屆及在校學生的數據，師資和管理者的數據分析。3. 職業(yè)教育的數據流量增加很快。近年來，教師在日常工作和生活交往中，普遍采用了計算機、平板和社交網絡軟件等新網絡平臺，移動技術帶來的訪問、檢索和加載的數據信息，以及QQ、微博和論壇等社交網絡帶來的非結構化數據信息飛速增加，這些數據信息具有增長速度迅猛、時效性強等特征，相關人員只有及時地分析這些數據，才能有效地利用。4. 職業(yè)教育資料的社會價值很大，但密集程度相對較低，海量的教育資料雖然隱含著很深的社會意義，但由于這些資料也含有了許多無用的內容，呈現出低價值密度的特征。怎樣通過職業(yè)教育大數據分析為職教事業(yè)服務，是一個有待探索的問題。

（二）研究進展

如今，大數據服務的發(fā)展也引起了職業(yè)教育領域的普遍重視，各個職業(yè)院校開始探索大數據分析在職教觀念、學科專業(yè)選擇和項目設計等各個層面的運用，并搭建了職業(yè)教育領域的大數據應用體系。與我國的傳統教育相較，在大數據分析時代的學校教育，有著個性化指導、自主學習、彈性學制和重視學生發(fā)展等特點，而大數據挖掘的重要意義，就是幫助教師真實地理解學生，從而形成“慧學”?；ヂ摼W時期職教改革的發(fā)展趨勢，涉及智能教學方式和學生學習方法的改變，具體包括全體數字的“多向相關性”分析思想發(fā)展趨勢，服務型信息管理和以數字為基石的政策發(fā)展趨勢，以及多元維度的評價發(fā)展趨勢。

學界認為，依靠互聯網的教育信息化平臺是智能職教的重要支持媒介，職業(yè)學院利用智能職教網絡平臺能夠進行翻轉課堂教學、云小班授課等。通過物聯網、虛擬現實和大數據挖掘等新型互聯網信息技術構筑的智能教育平臺，集成了教育資源內容、實現了資源共享、提升了教育管理水平，更好地支撐了職業(yè)學院智能教育和現代化教學的管理工作。

學界對職教行業(yè)的大數據服務進行了研究，得出一些有意義的使用途徑與發(fā)展方法。不過，當前的研究還處在初級階段，尤其是缺少對高職學校大數據分析使用方法、應用途徑的探討。黨的“十九大”報告指出，要完善職業(yè)教育與職業(yè)培訓制度，積極推進產教結合、校企合作。由于職業(yè)教育是中國國民教育系統的重要組成部分，高等職業(yè)院校肩負著培育高層次職業(yè)技術人才的重要使命，因此，有必要對大數據分析技術加以研究，使其更好地應用于職業(yè)教育領域，助力中國職業(yè)教育領域邁向智能職教。

二、人工智能在職業(yè)教育大數據中的應用

（一）智能系統

教育信息化和信息技術的持續(xù)發(fā)展，使網絡化、數字化教學管理更加普遍，隨之各種類型的智能終端被應用在教學中，這提高了教師的教學效率和學生的學習質量。學校搭建的智能教育系統平臺，包含面向學生的學習查詢平臺、面向教學管理人員的教學監(jiān)督管理平臺以及面向教師團隊的教學執(zhí)行平臺。

（二）智能反饋與測評

在職業(yè)教育教學體系的評測和反饋系統中應用人工智能，主要是將人工智能與大數據技術進行結合，以當前教育主管部門正在推行的教學診斷和改進系統作為依據，得到學校畫像；以校園智慧平臺的學生行為數據為依據，為學生群體畫像。

（三）遠程教育

當前，遠程教育正處于發(fā)展的快速通道，學校在現代遠程教育中應用人工智能，通過“人工智能+遠程教育”，能夠形成“1+1>2”的教育效果?！皶h直播+錄播”是最常見的遠程教學模式，教師在組織教學期間，需要共享文件和桌面，進行一系列的教學作業(yè)。

三、人工智能技術應用在職教大數據中的優(yōu)勢

（一）規(guī)整和結合了職業(yè)教育領域大數據的特征

職業(yè)學院通過應用人工智能的自然語言處理，能夠對圖像、視頻和教學錄像等非結構化信息進行研究與數據挖掘，從而獲得了職業(yè)教育大數據的內容。人工智能技術能夠將大量的職業(yè)教學信息，轉換成以實體關系為基礎的語義系統，形成信息圖譜表征實物，明確表征實物之間的關系，有效地整合了非結構化信息與結構化數據。

（二）研究和發(fā)掘職教信息，提供智力咨詢服務

通過應用人工智能技術，學校能夠充分地發(fā)掘職教信息的發(fā)展?jié)摿Γ峁┲橇ψ稍兎?，從而完成“以學生為中心”的教育和管理工作，為新型職業(yè)培養(yǎng)提供了支撐。新型職業(yè)培養(yǎng)，是培養(yǎng)學生喜歡讀書的智力型文化素養(yǎng)、人機協作的創(chuàng)意型文化素養(yǎng)，從而促進了學生從工具型人員向智能型人員的轉化。為了實現新型職業(yè)培養(yǎng)，職業(yè)學院可以使用混合式教學，該教學模式結合了常規(guī)教學方式與計算機網絡教學方式的優(yōu)點，對新型職業(yè)院校培養(yǎng)學生的綜合素質具有積極意義，有利于學生更好地適應社會的發(fā)展。人工智能技術為職業(yè)教育課堂和在線學習的緊密聯系提供了新的手段，對混合式教學有很強的作用，將促進課堂向個性化、精準化和智能化的趨勢演變。

（三）開源云技術支撐平臺的作用

職業(yè)院校通過應用人工智能技術下的開源云技術支撐平臺，能夠用更低的投資成本擁有高性能集群的能力，從而開展大數據業(yè)務。Hadoop系統是目前業(yè)界使用最普遍的開源云計算系統，由Apache基金會研發(fā)，包含分布式文件管理系統HDFS（Hadoop Distributed File System）以及算法構架MapReduce。MapReduce是一種設計優(yōu)秀的并行化算法構架，可以自動實現對大數據的并行化管理，而HDFS則具備高容錯性的特點，因此可以在質優(yōu)價廉的硬件上使用。同時MapReduce也是批處理引擎，其并行結構Spark擅長流計算，可以迅速處理大量動態(tài)的信息，為機器學習和下一代計算機發(fā)展構建一個更加優(yōu)秀的框架。

四、基于人工智能的職業(yè)教育大數據應用服務模式探討

職業(yè)院校應用新一代人工智能技術，能夠使職教大數據分析呈現出智慧數據分析的特征，提供了智能化的咨詢服務，實現了智能化職教，是目前職業(yè)教育的發(fā)展趨勢。近年來，面向學生的個性化學習咨詢服務和專業(yè)知識咨詢服務，是職業(yè)教育科學研究的兩個重點主體。

（一）個性化學習服務

高等職業(yè)院校廣泛重視培養(yǎng)學生的專業(yè)知識和實踐能力。近年來，理實一體化授課、混合式教學、探究性教學和翻轉授課等授課觀念和教學方法不斷創(chuàng)新，并在高等職業(yè)院校中得到了應用，為進一步提高職業(yè)院校的教育教學質量創(chuàng)造了新的條件。學生是職業(yè)教育課堂的核心，教師應通過授課和組織協作來適應學生的學習需求，從而促進學生的個性化學習。高效的個性化學習將大幅提高學生的積極性，優(yōu)化學生的學習效果。

教師對學生的全面了解，是為學生提供個性化學習服務的前提。不同學生的學習情況千差萬別，例如，有的學生有很高的學習熱情，有的學生學習積極性不高；對于同一門課程，有的學生對理論知識掌握得較好，但是欠缺實踐能力，有的學生則相反。職教大數據記錄了學生在使用教育資源和學習活動過程中的數據，人工智能將使提取數據、實現數據驅動的個性化教育成為可能。人工智能可以從學生的學習、行為和社交等各類數據中，了解學生的知識水平、學習風格、興趣偏好和資源需求等，構建學生的知識圖譜，對學生畫像，并將學生畫像的必備要素進行條理化、標準化、結構化和動態(tài)化，隨后根據學生畫像為學生提供個性化的學習支持和服務。例如對于學習熱情不高的學生，教師可以為學生提供趣味性強的音頻、視頻等學習資源，以激發(fā)學生的學習興趣；如果教師發(fā)現學生在某一方面的知識水平較差，則可以利用人工智能為學生定制學習計劃，讓學生進入特定的知識學習環(huán)境，幫助學生補齊短板。

（二）知識服務

在以前，職業(yè)院校的學生，其知識獲取主要來自教師的講授。如今，大數據分析和人工智能則給學生的學習平臺帶來了人才的技能保障。教師通過應用新型人工智能手段對原有的學習資料進行深度加工，能夠提煉出知識點的精髓，實現形式智能、信息智慧化及具有泛在性的知識提供。在混合式學習、探究式學習的教育方式中，學生進行了知識的探索、總結與運用活動，提升了學習能力，實現了學習創(chuàng)新。

職業(yè)院校利用機器學習挖掘技術，能夠分析和挖掘學科知識的圖譜，實現知識檢索、知識問答、知識導航和知識推薦等。知識檢索可以識別、查詢關鍵詞涉及的知識實體或屬性；可視化知識導航顯示了知識之間的關聯，立體化地展示了知識結構，方便學生在腦海中建立知識網，全面、整體地掌握知識；智能化知識問答在準確理解了學生意圖的基礎上，給出了學生問題的準確回答；情境化知識推薦能夠感知學生所處的學習內容、時間、地點和設備等情境，滿足了學生在特定情境下的知識需求。例如在軟件項目綜合開發(fā)實訓階段，學生需要綜合運用多方面的知識和技能，才能完成企業(yè)級項目的設計和開發(fā)，而情境化知識推薦，能夠完善學生的知識鏈和技能體系，促進學生知識到能力、知識到智慧的轉化。

五、結語

根據我國職教大數據領域存在的信息整合、數據挖掘、職業(yè)院校發(fā)展空間受限等三個重點問題，本文建議運用人工智能手段與信息技術，整合云計算平臺，發(fā)掘大數據分析的優(yōu)勢，賦能職業(yè)培訓，建立基于人工智能的職教大數據分析技術模型，以自然語言處理、機器學習和大數據圖譜為核心，整合職教大數據分析技術，并在實踐中提供社會化的知識平臺、智慧產品和智能業(yè)務。本文的研究成果有利于職業(yè)院校借助人工智能開展基于大數據分析的智能管理，對職業(yè)院校實現智能職教具有一定的參考價值。

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