基于大數(shù)據(jù)行為定向的信息化教學(xué)激勵模型

李 玥，阮群生

（贛州師范高等專科學(xué)校自然科學(xué)與計算機系，江西贛州 341000）

近年來，我國高等院校在信息化教學(xué)方面取得了一定的進展，但部分高校仍存在“重硬件、輕軟件”的建設(shè)誤區(qū)，未能充分發(fā)揮信息化教學(xué)的優(yōu)勢。在大數(shù)據(jù)技術(shù)迅速發(fā)展的今天，建立新型教學(xué)模式是高校開展信息化教學(xué)的關(guān)鍵。本文提出一種基于大數(shù)據(jù)行為定向的信息化教學(xué)激勵模型的教學(xué)改革評估模型，旨在探究基于大數(shù)據(jù)的信息化教學(xué)激勵模型，實現(xiàn)提高學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)興趣、激發(fā)學(xué)習(xí)動力的目標(biāo)。具體而言，本研究優(yōu)化教育資源調(diào)度，提高教育資源的利用效果，通過大數(shù)據(jù)分析和不完全信息動態(tài)博弈技術(shù)結(jié)合，實現(xiàn)教學(xué)資源的優(yōu)化推介，從而推動信息化教學(xué)的優(yōu)化升級。

本研究的主要內(nèi)容是從大數(shù)據(jù)的角度深入探究學(xué)生在信息化教學(xué)中的表現(xiàn)，以期能構(gòu)建一種既考慮學(xué)生個性因素，又依托大數(shù)據(jù)技術(shù)的信息化教學(xué)激勵模型，實現(xiàn)激發(fā)學(xué)生主動學(xué)習(xí)興趣，提高學(xué)習(xí)效果的目的?；诖髷?shù)據(jù)行為定向的信息化教學(xué)激勵模型是本研究的重點，研究人員將在調(diào)查數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過數(shù)據(jù)挖掘和分析，建立學(xué)生的學(xué)習(xí)檔案，綜合考慮學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況、學(xué)習(xí)興趣，構(gòu)建個性化學(xué)習(xí)計劃，有效推進學(xué)生的信息化教學(xué)學(xué)習(xí)。同時，通過大數(shù)據(jù)的分析，教師得到反饋的激勵以便參考對課程內(nèi)容進行修改和優(yōu)化，以提升教學(xué)質(zhì)量。本研究的意義在于，通過將大數(shù)據(jù)技術(shù)與信息化教學(xué)相結(jié)合，提出了一種新型的教學(xué)模式，為高校的信息化教學(xué)提供了新的思路和方法。同時，本研究對于教育改革評估模型的探索也具有一定的理論和實踐意義。

1 基于大數(shù)據(jù)的信息化教學(xué)激勵模型構(gòu)建

1.1 信息化教學(xué)激勵模型設(shè)計原則

為了落實信息化教學(xué)激勵模型的理論基礎(chǔ)，并有效引導(dǎo)學(xué)生參與到信息化教學(xué)中來，教學(xué)主體需要建立一個完備的信息化教學(xué)激勵模型。這個模型應(yīng)當(dāng)遵循一些基本的設(shè)計原則，以確保最終的成果能夠有效地應(yīng)用到教學(xué)實踐中。

首先，信息化教學(xué)激勵模型應(yīng)當(dāng)是基于合理教育理念之上的[1]。在現(xiàn)代教育中，尤其是信息化教學(xué)中，以生為本占據(jù)著核心地位，需通過優(yōu)質(zhì)的教育方案推進學(xué)生的認(rèn)知、情感、態(tài)度等不斷提升。信息化教育的激勵模型應(yīng)當(dāng)是以此為中心進行構(gòu)建的。

其次，信息化教學(xué)激勵模型應(yīng)當(dāng)是基于大數(shù)據(jù)的。隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的高速發(fā)展，可以采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對學(xué)生的學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)狀態(tài)、學(xué)習(xí)表現(xiàn)等進行深入理解和挖掘，并運用相應(yīng)的結(jié)論去指導(dǎo)教學(xué)行為。同時，可以通過科學(xué)的大數(shù)據(jù)計算方法，細(xì)粒度地量化學(xué)生的知識面、能力層級、學(xué)習(xí)量等信息，以便于激勵模型的精準(zhǔn)設(shè)計和調(diào)整，提高激勵效果。

再次，信息化教學(xué)激勵模型應(yīng)當(dāng)是動態(tài)的同時也要兼顧學(xué)習(xí)行為的延續(xù)性。學(xué)生的學(xué)習(xí)行為、認(rèn)知特點、動機需求等都是隨時間變化的，因此，要保證信息化教學(xué)激勵模型的動態(tài)性，不斷地適應(yīng)教育教學(xué)的變化，在現(xiàn)有激勵模型基礎(chǔ)上進行持續(xù)調(diào)整和改進，以適應(yīng)學(xué)生不同階段的學(xué)習(xí)特征和需求變化。

最后，信息化教學(xué)激勵模型應(yīng)當(dāng)是多元化的。學(xué)生的差異化需要在激勵模型的構(gòu)建過程中加以考慮，讓學(xué)生在一定的激勵模式下有足夠的自主選擇權(quán)，以適應(yīng)學(xué)生的多元化特征，在激勵的同時，重視學(xué)生的個性差異。

1.2 信息化教學(xué)激勵模型的構(gòu)建方法

信息化教學(xué)激勵模型的構(gòu)建方法主要涉及到2 方面，一是對于大數(shù)據(jù)的采集和分析，二是對于學(xué)生個體差異的分析和應(yīng)用。由采集得到的實時數(shù)據(jù)，結(jié)合分析出學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣點，為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)建議和資源推薦，從而實現(xiàn)教師對學(xué)生的有效激勵和引導(dǎo)作用，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效果和自我激勵程度。

在大數(shù)據(jù)的采集和分析方面，需要借助現(xiàn)有的信息化教學(xué)數(shù)據(jù)及在線教育平臺進行數(shù)據(jù)采集。采集的數(shù)據(jù)主要包括學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)和學(xué)業(yè)成績數(shù)據(jù)。學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)可以包括課堂學(xué)生的肢體狀態(tài)、師生互動情況及教育云平臺學(xué)生的登錄和瀏覽記錄、學(xué)習(xí)時間和學(xué)習(xí)內(nèi)容等方面，而學(xué)業(yè)成績數(shù)據(jù)則是學(xué)生學(xué)業(yè)成績的量化表現(xiàn)。在采集這些數(shù)據(jù)的同時，需要進行合理地清洗和處理，以消除數(shù)據(jù)中的異常值和錯誤值，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和有效性。

在學(xué)生個體差異的分析和應(yīng)用方面，需要運用心理學(xué)和教育學(xué)等領(lǐng)域的相關(guān)理論，結(jié)合不完全信息動態(tài)博弈方法，對學(xué)生的個體差異進行深入分析?？紤]學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格、學(xué)習(xí)能力、興趣愛好等方面的因素，以及學(xué)生在課程學(xué)習(xí)中的表現(xiàn)和反饋等信息，為學(xué)生提供有針對性的學(xué)習(xí)建議和資源推薦[2]。

1.3 構(gòu)建信息化教學(xué)激勵模型

根據(jù)上述信息化教學(xué)激勵模型的構(gòu)建方法，本研究團隊構(gòu)建了一個基于大數(shù)據(jù)行為定向的不完全信息動態(tài)博弈教學(xué)激勵模型（圖1）。大數(shù)據(jù)行為定向技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)投遞方面有極大的應(yīng)用。大數(shù)據(jù)行為定向指的是基于用戶的歷史行為數(shù)據(jù)挖掘用戶的興趣，本研究引用行為定向技術(shù)抓取學(xué)生信息化學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的“轉(zhuǎn)發(fā)”“評論”“點贊”“下載”“測試成績”等，目的是抓取學(xué)生學(xué)習(xí)行為預(yù)測學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣及其興趣點投放學(xué)習(xí)資料并反饋給教師, 有針對性地為學(xué)生進行資料推介。

圖1 基于大數(shù)據(jù)行為定向的信息化教學(xué)激勵模型邏輯結(jié)構(gòu)

行為定向算法采用圖結(jié)構(gòu)實現(xiàn)，為每類學(xué)習(xí)行為構(gòu)建行為定向的無加權(quán)有向圖，描述如下

式中：O’=（O1’，O2’，O3’，…，On’）表示行為定向中的所有行為類型結(jié)點，E’表示兩結(jié)點之間的邊，若圖中任意一條邊e’=（oi’，oj’）存在，表示結(jié)點oi’行為定向到了結(jié)點oj’[3]。動態(tài)博弈網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是在應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中做好事件計劃后，運用不完全信息動態(tài)博弈數(shù)學(xué)模型，將時間變化狀態(tài)及事件發(fā)展中獲得新信息等變量應(yīng)用進去，對原有的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行調(diào)整，直到應(yīng)對策略高效、準(zhǔn)確，達(dá)到最優(yōu)化。在信息化教學(xué)激勵模型中引入大數(shù)據(jù)行為定向技術(shù)可提高學(xué)生學(xué)習(xí)興趣的準(zhǔn)確性，引入不完全信息動態(tài)博弈可使學(xué)習(xí)激勵中的時間控制、資源調(diào)配等更加科學(xué)有效，同時，引入不完全動態(tài)信息博弈作為激勵模型的前項行為，讓激勵反饋行為定向更加精準(zhǔn)。

由上面的分析可知，信息化教學(xué)激勵模型的效用函數(shù)受到多種因素的影響，例如學(xué)習(xí)行為類型、過程監(jiān)督、激勵策略等，即U（ai，tj，sr）。其中U（ai）=ΣP（tj|xi）U（ai，tj，sr）表示基于行為定向的激勵方案；xi（i=1，2，…，n）表示由教學(xué)數(shù)據(jù)分析得出的激勵方案；sr（r=1，2，…，n）表示學(xué)習(xí)過程監(jiān)督。tj（j=1，2，…，n）表示學(xué)習(xí)行為類型，且有ΣP（tj）=1（j=1，2，…，n）效用函數(shù)U（ai，tj，sr）表示學(xué)習(xí)過程處于sr時，學(xué)習(xí)類型為tj根據(jù)行為定向而采取激勵方案為ai的效用水平[4]。

由此可知，最大效用期望函數(shù)可以表示為

式中：ΣP（tj|xi）是基于學(xué)習(xí)行為的前項行為定向。由貝葉斯定理可得

2 模型實驗與分析

2.1 信息化教學(xué)激勵模型的驗證

為了進一步提高信息化教學(xué)激勵模型的效果，在實驗過程中不斷優(yōu)化和改進了這一模型。在信息化教學(xué)激勵模型的構(gòu)建方法中，采用了多種數(shù)據(jù)分析手段，包括機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視等技術(shù)。利用Hadoop 大數(shù)據(jù)處理平臺對學(xué)生的信息化學(xué)習(xí)行為進行全方位的數(shù)據(jù)收集和分析，提高了模型的精準(zhǔn)度和實用性[5]。

在信息化教學(xué)激勵模型的設(shè)計方面，注重了針對性和差異性的處理。針對不同類型學(xué)生的學(xué)習(xí)特點和興趣抓取，采用了激勵機制，包括智能推薦、不完全信息動態(tài)博弈前項行為定位等方法，有效地提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和積極性[6]。

本研究在模型的實現(xiàn)過程中，采用了模塊化設(shè)計和可定制化配置，使得模型易于擴展和維護，為后續(xù)的信息化教學(xué)研究提供了可借鑒的模板和方法。

本研究的數(shù)據(jù)來源包含學(xué)習(xí)通平臺線上課程數(shù)據(jù)及贛州師范高等專科學(xué)校計算機相關(guān)專業(yè)智慧教室的教學(xué)數(shù)據(jù)，包含26 941 名學(xué)生學(xué)習(xí)檔案，其中贛州師專計算機相關(guān)專業(yè)學(xué)生653 人。采集時間為2022 年3月—2022 年11 月，見表1。

表1 教學(xué)數(shù)據(jù)統(tǒng)計信息條

為了驗證激勵模型的效用，抽取數(shù)據(jù)集的6 大典型學(xué)習(xí)行為按表2 所示的類別進行劃分建立實驗假設(shè)。

表2 學(xué)習(xí)行為類型編碼表

在實驗中，將高校的653 名學(xué)生隨機分為實驗組和對照組，實驗組進行了按照信息化教學(xué)激勵模型進行教學(xué)及采用反饋激勵，而對照組則采用信息化教學(xué)模型收集數(shù)據(jù)但是不采納反饋的激勵。構(gòu)建行為定向無權(quán)有向圖，抽取圖中邊較多的邊對應(yīng)的2結(jié)點[7]，分析不完全信息動態(tài)博弈前項行為激勵的效用見表3。

表3 基于不完全信息動態(tài)博弈前項行為的教學(xué)激勵效用分析表

通過實驗數(shù)據(jù)的收集與統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)采用信息化教學(xué)激勵模型的學(xué)生在知識掌握維度、學(xué)習(xí)興趣、自我激勵等維度均表現(xiàn)出了較為明顯的優(yōu)勢。與對照組相比，實驗組的測評和考核次數(shù)明顯增高，成績提高了近9%；學(xué)生在平臺自主學(xué)習(xí)時長得到了明顯的增加，而且自主學(xué)習(xí)時間較集中為19：30—20：30。實驗中還發(fā)現(xiàn)，實驗組學(xué)生的自我激勵意識與能力也得到了進一步增強，應(yīng)用不完全信息動態(tài)博弈前項行為激勵實驗組的同學(xué)，在觀看線上教學(xué)視頻后，學(xué)生自主測評的數(shù)量和成績顯著增加。

在信息化教學(xué)激勵模型的實驗驗證過程中，結(jié)合在線學(xué)習(xí)平臺和智慧教室學(xué)習(xí)2 種場景，對模型的效用性進行了測試。經(jīng)過多次實驗和優(yōu)化，發(fā)現(xiàn)模型的應(yīng)用效果較為顯著，提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)效率和學(xué)習(xí)成效。

2.2 信息化教學(xué)激勵模型的教學(xué)效果評估

為了評估本文提出的信息化教學(xué)激勵模型的效果，本文進行了一系列實驗，現(xiàn)將實驗結(jié)果及實驗分析記錄如下（圖2—圖5）。

圖2 2022 年11 月階段測試成績分析對比圖

圖3 學(xué)習(xí)過程監(jiān)督數(shù)據(jù)分析圖

圖4 對照組學(xué)習(xí)時長熱力圖

圖5 實驗組學(xué)習(xí)時長熱力圖

實驗一：2022 年11 月對抽取實驗組和對照組學(xué)號前50 名學(xué)生進行了綜合測試，得到實驗組的平均分為86.24 分，對照組的平均分為78.46 分，這表明實驗組在知識掌握方面獲得了較為顯著的提高。而在實驗組之間進行的對比實驗中，采用激勵模型的學(xué)生取得了更高的成績，結(jié)果與預(yù)期相符。

實驗二：對學(xué)生在課堂上的參與度和積極性進行了分析。實驗組學(xué)生的平均提問次數(shù)、預(yù)習(xí)次數(shù)和課后學(xué)習(xí)時間都顯著高于對照組，而且實驗組學(xué)生的課堂表現(xiàn)更出色。這表明，信息化教學(xué)激勵模型可以有效地提高學(xué)生的參與度和積極性。

實驗三：對學(xué)生激勵反饋方案的興趣和學(xué)習(xí)時長進行了量化評估。結(jié)果顯示，實驗組學(xué)生課余學(xué)習(xí)時長相比于對照組有明顯提升，是且學(xué)習(xí)時間段是課后自主學(xué)習(xí)時間，也就是激勵機制起作用的時間。這說明信息化教學(xué)激勵模型具有較好的推廣和應(yīng)用價值。

綜上所述，本文所提出的信息化教學(xué)激勵模型在提高學(xué)生知識掌握、參與度和積極性及促進學(xué)生學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)態(tài)度方面具有顯著的實驗效果和應(yīng)用價值。

3 總結(jié)與展望

本研究基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，結(jié)合信息化教育，提出了一種基于大數(shù)據(jù)行為定向的信息化教學(xué)激勵模型。信息化教育與大數(shù)據(jù)技術(shù)的緊密結(jié)合，對于教學(xué)激勵模型的提出和完善起到了關(guān)鍵作用。當(dāng)前教育領(lǐng)域?qū)τ跀?shù)據(jù)分析及其應(yīng)用的重視程度越來越高[8]，但也存在著數(shù)據(jù)收集不全面、數(shù)據(jù)使用效果不明顯等問題。因此，未來需要進一步完善數(shù)據(jù)分析技術(shù)和教學(xué)激勵模型的設(shè)計，以更好地推進信息化教學(xué)的發(fā)展。這些研究成果能夠為后續(xù)研究提供借鑒和參考，為推動信息化教育的改革和發(fā)展做出更加積極有效的貢獻。未來基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的信息化教學(xué)激勵模型將更加注重數(shù)據(jù)分析的精細(xì)化[9]。大數(shù)據(jù)的智能化應(yīng)用將成為信息化教學(xué)激勵模型未來的趨勢。未來基于大數(shù)據(jù)的信息化教學(xué)激勵模型還將重視個性化情感反饋的作用?？傊?，基于大數(shù)據(jù)的信息化教學(xué)激勵模型具有廣泛的應(yīng)用前景和深遠(yuǎn)的影響。未來，學(xué)者們將繼續(xù)在這個領(lǐng)域中進行深入研究，為教育事業(yè)注入更多新的變化和創(chuàng)新。