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数据挖掘技术在开放课程的应用

摘要:在信息化技术飞速发展的今天,大数据、云计算机、“互联网+”等技术被应用于各行各业。高校中,传统的课堂教学模式受到信息化冲击,由此引入微课、慕课在线开放教学模式。在线开放教学模式中,老师的教和学生的学必然发生变化。老师不仅要教学,还要充当课件的制作者、说课词的撰写者甚至课堂中的表演者,而学生由原来的被动接受者变为自主学习者。针对在线开放课程教学中如何应用大数据技术进行数据挖掘展开分析研究,得出学习资源推送机制。

关键词:数据挖掘;在线开放课程;应用研究

随着信息化技术飞速发展,传统的以教师为主导的灌输式教学模式慢慢被翻转课堂代替。以往的以教师讲,学生听的课堂教学方式逐渐变为教师引导组织,学生讨论学习的方式。微课、慕课等在线开放课程出现,教师不再是写教案,上讲台讲课,搞科学研究,而是“编剧、导演、演员”,既要写教案、讲稿还要写讲课词,做课程视频导演,录制视频、后期编辑等。而学生由以前的被动接受学习慢慢变为课前学习视频,课堂围绕知识点讨论研究。教师的教、学生的学都离不开优秀的学习资源,如何才能开发更加优秀的资源,优秀的资源如何被推送?必须采用现代化信息技术数据挖掘技术。

一、数据挖掘技术应用于在线开放课程中的必然性

在线开放课程是指通过互联网在线学习的一种形式,教师需要录制好微课或者慕课,上传到在线教学平台上供学生在线学习,需要面授的时候,教师亲临讲台进行面授。一般情况下,学生在线学习,教师线上答疑,学生的学习效果如何保证?既然教师和学生基本不见面,那么学生可以选择全国乃至全球最优秀的教学资源进行学习。教师要打造适合不同类型的学生的教学资源。如何才能知道教学资源是否优质,如何能知道哪些教学资源紧缺而效果较好?传统的方法进行走访调研是不现实的,一门课的在线学习者达到几十万乃至更多,地理位置遍布全国或全球。如果才能得到准确的需求消息呢?必须采用大数据进行数据挖掘分析。

二、数据挖掘技术在在线开放课程中的具体应用

该课题组搭建了在线开放课程教学平台,以《计算机网络原理》课程为例进行在线开放课程教学研究,选择一个有45名同学的班级进行研究。将《计算机网络原理》课程录制成慕课版并在平台上线。通过一学期的后台数据库数据采集分析,在智慧树上线进行数据采集。对采集到的后台数据库中的数据进行分析挖掘,先按照不同的人群进行切片分析,再按不同时间段、不同类型学校进行分类研究。对不同时间段的学习者情况进行分析研究,采用水立方模型进行横向、纵向的切片分析,最终得出30节视频点击率在100次以上,23个视频点击率在30次以下。对于部分知识点,点击超过3次说明知识点难度较大,学生经过多遍仍难于掌握。根据分析数据进行研究发现,凡是学习资源设计较好的,学生点击率高;凡是视频章节设计枯燥的,学习者容易走神,点击率低。对于一些学生比较关注的内容,但目前还没有设计好或者录制好的视频采用精细化设计,多次修订,最终让学生满意。同时,我们参照其他教学资源分析数据,掌握学习资源,集中力量进行设计开发优质资源。从后数据库中数据进行挖掘,按照学生学习情况接受能力的不同设计一些辅助例题或者模拟教学动画在学生学习时间推送给学生,帮助学生学习。通过数据挖掘切片分析发现,每一章每一节比较难、比较抽象的知识点,然后专门设计出模拟动画,推送给学生提高学习效率。对章节测试中学生每一个习题测试的情况进行分析,根据时间点,根据第几次完成以及完成的时间进行分析,得出学生学习情况,及时给学生推送相应的学习资源,使学生的学习效果明显提高。

总之,在线开放教学中要想及时掌握学生的学习情况,通过数据挖掘技术进行分析研究,及时给学生推送相应的学习资料,使每一个学生能够根据自己的学习情况弥补不足,使每一个学生都能及时掌握教学内容,对学生的学习具有非常重要的意义。

参考文献:

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[8]卓文莉,叶芬.基于学习者偏好的师范生资源库个性化推送机制研究[J].软件导刊,2014

作者:郝建军 单位:陕西服装工程学院

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