大數(shù)據(jù)技術(shù)在學習分析中的運用

黃援生

（廈門大學圖書館 福建 廈門 361005）

1 引言

近年來，大數(shù)據(jù)技術(shù)在創(chuàng)新領(lǐng)域的關(guān)注度不斷攀升，已成為許多行業(yè)應用的焦點，這其中就包括學習領(lǐng)域。數(shù)字化正在逐漸改變我們的日常生活及社會的各個層面。通過訪問互聯(lián)網(wǎng)，可以隨時隨地獲取信息?；ヂ?lián)網(wǎng)用戶根據(jù)自己的需求進行導航，在這里點擊、評論、購買、收藏和學習，由于許多可追蹤的小行為帶來了大數(shù)據(jù)的宇宙，在這個時代，所有的東西都可以測量。建模。貨幣化?？刹僮骱皖A測。大數(shù)據(jù)的應用范圍很廣，從營銷到科學，再到可持續(xù)發(fā)展和健康領(lǐng)域，以及本文關(guān)注的學習分析領(lǐng)域[1]。學習環(huán)境離不大數(shù)據(jù)，而學習平臺產(chǎn)生的數(shù)據(jù)仍未得到充分利用。隨著物聯(lián)網(wǎng)的迅速興起，“教育大數(shù)據(jù)”的時代已然到來。

2 大數(shù)據(jù)技術(shù)在學習分析中運用的優(yōu)勢

大數(shù)據(jù)學習在世界范圍內(nèi)正在成為一種新興趨勢，尤其是在高等教育中。通過使用智能手機、WIFI連接、教育內(nèi)容管理平臺、數(shù)字通信服務、協(xié)作工作工具和社交媒體，許多學習過程會產(chǎn)生可收集和分析的數(shù)字痕跡。這些痕跡可能來自：提供數(shù)據(jù)（學生的背景，結(jié)果，需求和偏好）的教學管理系統(tǒng)；指示使用時間和持續(xù)時間；測試結(jié)果以及所查詢內(nèi)容列表的電子學習環(huán)境；多個設備提供的地理位置數(shù)據(jù)；外部服務和工具，例如云存儲應用程序、閱讀數(shù)字教科書和模擬；使用設備的識別和連接速度的技術(shù)信息；社交網(wǎng)絡等。為了給每個學生提供最好的資源，以適應他們的學習模式，許多高等教育機構(gòu)都在使用分析來改善他們的學習過程。通常，大學和機構(gòu)通過注冊。、考試、數(shù)字學習環(huán)境或圖書館借閱系統(tǒng)收集有關(guān)其學生（學習者）的大量信息，這些系統(tǒng)會自動生成數(shù)據(jù)。因此，隨著教育技術(shù)的出現(xiàn)，數(shù)字化在教育中的普遍使用可以捕獲、存儲、研究、共享、分析和可視化。海量數(shù)據(jù)或大數(shù)據(jù)必須將基于技術(shù)、數(shù)據(jù)分析和計算機功能的新方法整合到學習過程中，以滿足學生的需求，尤其是在個性化、參與性和學習動機方面的需求，滿足教師更好地理解每個學生的個性化方面的需求。大數(shù)據(jù)技術(shù)的興起和數(shù)字工具的廣泛應用，使得有可能根據(jù)學生的行為建立大量的數(shù)據(jù)。現(xiàn)在可以測量、收集、分析和處理這些數(shù)據(jù)，以便更好地了解學生的需求，然后優(yōu)化學習[2]。例如，我們可以對學生單擊學習平臺上的按鈕的次數(shù)、在該平臺上花費的時間、MOOC（大規(guī)模開放式在線課程）的動機以及對課程的保留程度等進行關(guān)注，改善學習過程的大數(shù)據(jù)分析種類繁多。而教師能夠更好地評估學習過程，對使用這些學習信息源進行大量的研究，目的是充分利用學生留下的數(shù)字痕跡，以更好地了解他們的行為并優(yōu)化學習過程[3]。

3 大數(shù)據(jù)技術(shù)在學習分析中的具體運用

互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)滲透到我們社會的各個方面。IT工具的出現(xiàn)導致數(shù)據(jù)爆炸，數(shù)字時代已經(jīng)改變了學習過程的各個階段：從電子學習到社會學習，再到MOOC等形式的出現(xiàn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)是學習機構(gòu)日益追求的一種方法。這是一個值得關(guān)注的策略問題：他們要面向什么樣的學生？他們提供什么類型的學習？答案來自基于數(shù)據(jù)分析的學習工具，該工具反映了大數(shù)據(jù)的全球術(shù)語。這些學習工具的設計依據(jù)來自于學生使用反饋產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)。通過對學生行為軌跡的數(shù)據(jù)收集和分析，學習機構(gòu)可以確定哪些學生可以針對性地進行教學干預。預測算法可以通過提供行為信息來激發(fā)學生的個性化干預措施，以確保更好地訓練和技能。只要學生在一個平臺上連接，便會立即收集數(shù)據(jù)。這些工具有助于更好地了解該學生，并為他提供個性化的推薦。為此，大數(shù)據(jù)使用機器學習算法來處理產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)。隨著大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)而開展的研究工作，導致了許多技術(shù)和算法的發(fā)展，主要包括以下四方面。

3.1 數(shù)據(jù)挖掘

在試圖從數(shù)據(jù)中提取和獲取有用的知識之前，理解、發(fā)現(xiàn)新知識的整體方法和過程很重要。數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)。大數(shù)據(jù)是指由于規(guī)模大而不能手動管理的數(shù)據(jù)，必須使用計算機方法進行數(shù)據(jù)處理和分析。數(shù)據(jù)挖掘被認為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)過程的子步驟，通過從數(shù)據(jù)挖掘算法中發(fā)現(xiàn)知識來改進教學方法，因此，隨著教育數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展過程，出版物的數(shù)量呈指數(shù)級增長[4]。該過程定義了一系列步驟（最終反饋），應遵循這些步驟來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的知識。為了成功推進每個步驟，我們必須應用有效地數(shù)據(jù)收集、描述、分析和解釋。通常通過可用的軟件工具來實現(xiàn)每個步驟。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是探索大量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。算法的發(fā)展可能起源于學習分析和教育數(shù)據(jù)挖掘?qū)W科的興起。這是根據(jù)學生的行為預測學生的具體知識和技能。在學生的知識不斷發(fā)展的過程中，這種方法與通常的心理測量模型有很大的不同，因為它具有交互性的特征。

3.2 預測分析

預測分析是使用從相似的過去數(shù)據(jù)構(gòu)建的模型來預測以前看不見的數(shù)據(jù)中存在的未來事件和行為。它在金融、教育、醫(yī)療保健和法律等不同領(lǐng)域具有廣泛的應用。這種機制完全適用于學習環(huán)境。主要方法是基于內(nèi)容的推薦和項目之間鏈接的協(xié)同過濾。

預測方法也可以應用于社會學習。社交推薦機制類似于內(nèi)容推薦，但依賴于圍繞社交網(wǎng)絡圖組織的特定數(shù)據(jù)。圖形是代表網(wǎng)絡中不同對象之間的連接的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：成員、內(nèi)容、討論、社交活動等。這些方法可用于確定要提交給網(wǎng)絡成員的相關(guān)對象：要關(guān)注的其他成員、相關(guān)討論、共享內(nèi)容等[5]。

3.3 社交網(wǎng)絡分析

對社交網(wǎng)絡的活動及其動態(tài)的深入理解可以更好地推動學習過程。社交學習分析依賴于對社會網(wǎng)絡的分析。識別網(wǎng)絡中的內(nèi)聚子集；調(diào)查這些網(wǎng)絡的密度。由網(wǎng)絡管理并圍繞圖表組織的數(shù)據(jù)的特殊性質(zhì)定義了新的適應措施。

隨著諸如微信、微博、抖音之類的社交網(wǎng)絡的出現(xiàn)，使用了幾種定義和統(tǒng)計工具。這些概念局部地描述了社交網(wǎng)絡，并確定了它們的重要元素，例如影響者和中介。

檢測社交網(wǎng)絡上的社區(qū)或群體的主要技術(shù)基于計算之前的連接。這項措施的重要意義在于，這種聯(lián)系將兩個不同的社區(qū)聯(lián)系在一起。通過對網(wǎng)絡連接之關(guān)的值，施加一個閾值，我們獲得了網(wǎng)絡在社區(qū)中的分割[6]。

3.4 自然語言

對社交網(wǎng)絡成員的貢獻的自動分析需要一種基于自然語言處理技術(shù)特定的方法。在這種情況下實現(xiàn)的具體技術(shù)可以是主題分類和自動“標簽”；可能是該領(lǐng)域中最流行的應用之一，它允許將每個貢獻關(guān)聯(lián)到一個或多個標簽，這些標簽是由集中分類法或由學習者提出的。這種豐富的數(shù)據(jù)可以稍后用于改善內(nèi)容搜索或社交推薦模塊[7]。

4 大數(shù)據(jù)技術(shù)帶來學習分析變革

大數(shù)據(jù)技術(shù)革新了教育機構(gòu)分析和評估學習經(jīng)歷的方式。對學生來說，這種方法可以支持他的學習過程，對教師來說，大數(shù)據(jù)讓教師更多地定位為學生的向?qū)А?/p>

4.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)對學生的影響

學生將是基于大數(shù)據(jù)的學習方法的第一受益者。數(shù)據(jù)驅(qū)動方法將提供的新用途，使學生能夠遵循適合其需求的高度個性化的培訓設備，并從大規(guī)模的“量身定制”方法中受益。了解可檢測承諾不足的系統(tǒng)，以及誰能夠適應這些狀態(tài)以使學生重返學習環(huán)境中。

這些好處對學生而言具有相同的目標。它可以在整個過程中優(yōu)化知識的獲取和保留，并最終改善其運營績效。

4.2 大數(shù)據(jù)技術(shù)對教師的影響

大數(shù)據(jù)將為學生的學習提供前所未有的個性化服務。這將使教師更加確定每個學生的設施、努力、進度或遇到的困難：誰有困難？在哪些課程中？在哪些練習上？因此，由于不斷收集數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以進行干預，并立即采取行動，以解決所發(fā)現(xiàn)的問題。教育也需要不斷保持警惕，以找出任何差距并盡快予以糾正。這些實時監(jiān)控機制為實驗和測量新教學方法的有效性提供了理想的環(huán)境。

5 結(jié)語

面對數(shù)字化在專業(yè)領(lǐng)域帶來的挑戰(zhàn)，高等教育在學習過程中合理整合數(shù)字化元素。其目的是應對所需技能的快速發(fā)展。大數(shù)據(jù)分析可以幫助提高教學支持并增強學習分析過程。有許多類型的數(shù)據(jù)需要交叉和分析：那些與數(shù)字使用和教育學生活動有關(guān)的數(shù)據(jù)，更好地識別他們的學習狀況，創(chuàng)新教學和科學研究數(shù)據(jù)。使用教育工具（技術(shù)）產(chǎn)生的數(shù)據(jù)還可以為教育團隊提供指標。這些指標使它們能夠更好地評估學生，優(yōu)化學生的知識獲取并發(fā)展他們的技能。