数据挖掘技术在交互课堂中的应用研究

沈华英

摘 要：交互课堂的教学互动过程也是一种信息的交互和处理过程，阐述了应用数据挖掘技术对课堂交互信息进行分析的模型，用以实现对课堂教学过程的反馈。

关键词：数据挖掘技术；交互课堂；特点

课堂教学是一个具有一定周期性的过程，作为授业者的教师，通过不断的教学实践，对教学设计不断地进行优化、更新、管理及评价的过程。本文探讨通过数据挖掘技术建立一个可以对课堂交互中的信息进行有效整理、合理分析的信息处理模型，从而有效促进教学设计的不断更新。

一、课堂互动中信息的特点

在课堂教学中的信息交互是通过师生人际交流、教学过程等实现的，这决定了这些信息具有以下基本特点：

1.信息采集工作量大

在课堂互动中由于交流过程中所表达的信息类型较多，包括教师的讲授、提问、指示等方面的信息、教师接受学生的意见信息、教师给予学生的鼓励表扬、对学生的建议批评、学生答问信息、学生之间的讨论、思考问题等信息，还有一些是课堂上与正常教学行为不相关的其他信息、课堂外有学生的作业、教师的批改以及自身学习与发展方面信息等。对这些信息数据的采集、处理工作量比较大。

2.可量化性低

课堂内外互动中的信息绝大多数是由言语、肢体语言来交互的，其中一些类似如学生对教学内容与方式的反应、学习中的兴趣爱好、教师与学生互动中交流信息等不容易进行定性量化，导致处理起来比较困难。

3.信息的包容性大

在教学互动过程中的各类信息，如教师的教学方式、教学风格、教学内容的组织、师生的个人思维动态等都包含了各种各类的信息综合体，非常难以从这些信息的表面就判断信息的类属。同时这些信息有些还属于生物信息范畴，难以分析。

4.信息的不确定性

在课堂互动教学过程中对学生当前学习状态、知识的掌握程度的判断是基于教师的个人理解，具有不确定性，是具有一定的误差的。而在教学过程中对提问中学生的反应，判定学生的回答正确与否，都具有教师的主观性。

正是由于课堂互动中的信息具有以上特征，从而使得数据信息采集工作量大，定性量化比较困难。所以很久以来从事教育信息整合的研究者常喜欢于用质的定性研究来评价，随着当前数据处理科学的进步，如何更客观地对课堂中的交互信息进行定性、量化、处理变得尤为重要。通过对潜在信息数据中有价值的内容的提炼、整合、处理，可以及时从里面发现有用的数据信息，从大量互动数据中找到教育规律，用以教师对教学的改进。归根结底，我们对课堂互动中信息的数据挖掘，是为了处理过后的信息反馈与我们的教学，从而更加有效地改进我们教学系统的设计、评价等系统。

二、数据挖掘及其技术

数据挖掘（DataMining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，其目标是支持利用数据进行合理的决策。

根据信息存储格式的不同，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。其任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式分析等。

数据挖掘的流程包括以下过程，这些过程不是一次完成的，其中某些步骤或者全过程可能要反复进行：（1）问题的定义；（2）数据准备；（3）数据挖掘；（4）结果分析；（5）知识表示。

三、交互课堂中数据挖掘技术的应用

在交互课堂的设计中我们可以根据课堂互动信息的相关特点，通过整合数据挖掘应用的数据处理优势，从包含海量信息的师生行动和语言互动中发掘并定性出有用的信息。然后通过对这些信息的统计等处理，让隐藏在自然语言下的信息变成电子信息数据，通过教师对数据挖掘规则的参与，有效利用这些信息，从而产生可以指导我们教学实践的数据挖掘结果。下面我们深入探讨一下课堂交互中的数据挖掘应用。

1.课堂互动中数据挖掘的主要任务

利用数据挖掘技术可从以下三个方面对零碎的、不容易识别的课堂互动信息进行挖掘。

（1）对教师教学信息的挖掘。①对教师教学风格、特点的信息挖掘：包括对教师语言特点、提问的比率、提问的开放性程度、与学生的互动能力等主观性因素进行量化，可视化。②对教学信息中可重复部分的挖掘：利用分类、统计、甄别等工具把一些共性的信息提炼出来，拆分教学内容，概括出课堂交互中所传递信息的共性点，分析交互的信息量，进行定性。还可以根据特定的课程进行分析。③教学设计、教学科目设置结构等信息：通过对不同的科目的教学设计的分析，可以了解科目类别之间的关系。通过数据挖掘后直观地分析表和图，系统可为教师提供教学设计对比，促进教学过程的改进。④教师对新技术应用的发现：随着社会的发展和进步，各种各样的信息技术手段在课堂交互中被利用，这些手段为改进课堂互动的效率提供了有效的环境。利用数据挖掘技术，对教师对新技术手段的应用效果及比例进行观察，对新技术手段对课堂交互的促进效果进行评估。⑤师生交互的模式：师生交互的模式有多种多样，数据挖掘利用课程、科目、交互的模式、交互的效果等等进行分析，找出各种因素之间的关联，为教师提供基于实际应用的合理模式推荐。⑥课堂互动过程变动信息：利用定性量化的课堂交互数据，通过数据挖掘得出所需评估科目在交互过程中的变化，以提高教师对交互课堂的教学进程的把握程度。

（2）学生相关信息的挖掘。可以从以下几个方面对学生的课堂反应和表现进行数据挖掘：①课堂参与的投入程度：首先观察学生的参与比例，其次定性参与学生的投入程度。可以对不同的参与程度定性为全部、大多数、少数等，对参与投入的定性可以为：积极、一般。②交互的状态：首先看交互中是不是有多方参与的信息互动，其次看互动中交互是否友善、是否合作良好。③思维反馈的状态：通过学生的反馈及主动性的互动，来看课堂交互的思维反馈状态是否良好。④情绪表现：首先看学生互动中是否有情感上的投入，比如紧张与愉快；其次看学生是否能根据课堂交互的进行及时转变状态，比如前一段谈论气氛热烈，转入后一段的静静聆听。⑤课程状态：首先看学生能否在课程进行中，感到有收获感；其次看学生对后续的课程交互是否抱有期待。

日常的教学实践证明，课堂交互中的学生投入与否，对交互的教学效果有着决定性的影响。假设学生的课堂交互状态不够，那么要找原因的话，就要从教师的教学设计或课堂气氛营造上来找。我们利用学生信息的数据挖掘技术，分析学生在交互的过程中的状态，形成直观的信息材料，为教师课堂教学的组织的改进提供支撑，同时也可以为教师教学效果评价提供依据。

（3）教师、学生课堂交互信息的挖掘。“师生交互”是教学设计实施中的关键环节，交互意味着师生有语言上的交流及行为上的互动。在课堂教学交互过程中一般互动是在授课者与听课者、课程设计与教学实际之间进行的。师生间的交互信息主要表现在师生的互动交流、教师为学生直接提供的课程内容、课程内容的问答和学生错误的反馈等。通过使用数据挖掘技术，深入挖掘教学中的交互信息，让老师改进自己的教学设计及课堂行为，提高实际教学效果，实现师生之间进行有效的互动。

2.挖掘课堂中互动信息的流程

建立课堂互动信息处理的数据挖掘系统→现场记录或通过WEB在线应用收集交互信息→信息的标准化和信息化处理→课堂互动信息分类编码→数据信息进行转换、处理→数据挖掘→挖掘结果分析→反馈教学过程。

3.课堂互动信息数据挖掘方法

在数据挖掘方法的选择上，我们主要采用数据挖掘中应用广泛的统计学、关联分析等方法，同时通过数据库软件的数据技术对信息进行处理。在挖掘课堂互动信息的时候，我们需要对时序数据库和序列数据库进行数据挖掘，时序数据库中的数据是一些反映随时间变化的序列值或事件组成的数据库，这些值是等时间间隔采集的数据。利用统计类挖掘工具和数据库技术可以在时序数据和序列数据的挖掘中实现对课堂教育信息的趋势分析、相似性搜索、与时间有关数据的序列模式挖掘和周期性模式的挖掘。

4.基于课堂交互的数据挖掘系统设计

根据数据挖掘模型及课堂互动信息的特点，基于课堂交互的数据挖掘系统可由如下四个部分组成。

（1）数据采集模块：模块采集的信息主要包括课堂教学中教师、学生的各种行为、语言，师生间互动等信息。

（2）数据处理模块：解决语义模糊性，数据库按照元数据标准对数据进行清理、集成和变换，检查数据的完整性和一致性。

（3）数据分析模块：通过分析经过转换的数据，根据数据挖掘的基本策略，对数据进行分析处理，得出结果并输出。如，利用统计类数据挖掘工具对反映一般变化方向的教学趋势变化进行分析，采用加权平均或最小乘2法对时序图上的数据进行处理，以确定数据变化趋势，为后续的教学决策与评价提供依据。

（4）数据评价模块：对提取的信息进行分析，将结果与课堂教学的教育理论，学习理论相结合，根据起始目标的量规对课堂教学效果进行评价、反思教学。将有价值的信息区分出来，通过决策支持工具提交决策者。根据每个处理模块的结果可以决定是否重新进行某些处理过程，在处理的任意阶段可以返回以前阶段进行再处理。在数据挖掘技术实际运用过程中，教师可以根据自身对信息需求的不同，通过对数据挖掘的一些语义规则的选择和自定义得到不同的个性化结果。

数据挖掘的最终目的是希望得到相关的规则，而我们教育心理学中通过研究师生的前置互动行为来解析教育教学效果，建立特定的教学设计环节来达到教学效果。本文利用数据挖掘技术探讨教学互动与学生发展及学习效果之间的关系，对课堂教学情境中师生互动的特点及主要影响因素进行研究。

（作者单位 浙江省衢州市中等专业学校电子信息学部）

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