基于智慧课堂的教育大数据分析与应用研究

摘  要：随着科技的不断发展，教育作为社会中较为先进的行业，也更应该将大数据应用在教学过程中，通过对教学过程中出现的各种数据进行统计分析，为每一位学员制定专门化的学习计划，提供教学的个性服务，有利于教学改革的进一步实施，为我国教育事业发展的增添了新的推动力。本文通过分析教育大数据在智慧教育中的重要性，对于教育大数据的发展现状进行探究，从而发现现今大数据应用中存在的一些问题，并基于对存在的问题进行改善的目的，创建了基于智慧教育的教育大数据的应用体系。

关键词：智慧课堂;教育大数据;教育信息化;移动学习终端

中图分类号：G434       文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）07-0126-03

Abstract：With the continuous development of science and technology，education，as an advanced industry in society，should also apply big data to the teaching process. Through statistical analysis of various data appearing in the teaching process，we can formulate specialized learning plans for each student and provide personalized teaching services，which is conducive to the further implementation of the teaching reform and adds new impetus to the development of education in China. By analyzing the importance of education big data in wisdom education，this paper explores the development status of education big data，and finds some problems existing in the application of today’s big data. Based on the purpose of improving the existing problems，the application system of educational big data based on wisdom education has been established.

Keywords：intelligent classroom;big data of education;education informatization;mobile learning terminal

0  引  言

在教育領域的发展过程中，课程改革的时代已经到来，传统的课程教学已经不能满足时代的需求，全新的教学工具和教学体系正在兴起。随着教育大数据得到越来越多的关注，在教育领域中，它具有了自己鲜明的特点，同时巩固了大数据发展的整体趋势。研究教育大数据的分析方法和应用模式有利于积极响应我国大数据技术的发展，从而促进教育的系统性变革。

1  教育大数据分析的重要性

智能课堂的核心理念是通过新的技术手段改善和优化课堂教学模式，中国的教育已经开始进入大数据时代。通过对教育大数据进行分析和应用，可以掌握学生学习过程中出现的细节性问题，实现当代的教育模式和教育体制的有效改革。

大数据分析的应用有利于智慧课堂中课程体系的不断完善，在传统课堂中，教师对学生行为和教学设计的判断通常基于个别教师的教学经验和主观印象。在基于大数据的智能教室中，一切都依赖于数据来说话，数据成为反映教学效果的重要指标。

不仅如此，大数据分析可以为推动我国的个性化教育发展提供技术保障，使用大数据技术，教师可以掌握每个学生在课堂上的具体真实的表现，这些数据有效地记录了学生的各种学习行为。通过查看教学平台上数据的分析结果，教师可以轻松掌握每个学生的学习情况。

不断将先进的技术和思想引入教育事业，是新时代教育发展的必然要求。因此，智慧教育在大数据背景下的应用也是推动社会主义教育事业紧跟时代潮流的必然举措。大数据在智慧教育中的应用可以实现教育的个性化。根据大数据分析，它为目标提供个性化服务，并根据具体的学习情境和对象的喜好，制定学习计划，激发学习对象的学习兴趣。一方面，大数据在智慧教育中的应用可以促进大数据理论和技术的不断发展;另一方面，它可以为智慧教育在各个阶段的教育应用奠定基础，促进中国整体教育良性发展。

2  教育大数据分析概述

大数据研究已成为我国未来创新驱动的重大战略举措。数据的积累已从定量发展到定性。另一方面，计算机的卓越计算能力也为处理大数据提供了强大的技术支持。两者的结合使得大数据的智能分析成为我们的现实。各个领域的大数据分析也是各个领域和行业的新的主要需求。拥有大数据已成为新时代的特色，对大数据的分析自然成为我们这个时代最独特的任务，应用大数据对我们来说也是一个重要的发展机遇。

凭借无处不在的传感设备和计算能力，大数据分析和挖掘可以实现对现实世界、虚拟世界和虚拟现实世界中复杂的网络数据的分析和应用，大数据使得进行教育过程调查成为可能。通过真实数据更有可能发现教学与学习之间的关系。教育正在悄然发生着一场巨大的革命，大数据为访问大量教育数据提供了技术基础，但原始教育数据仅是教育大数据的基础。只有通过收集数据的教育数据，并对其进行有效挖掘，构建学习分析模型并在教育变量之间找到数据之间的关系，将其转化为有用信息;以便于进一步分析和整合信息以形成知识;最后，在实际应用的基础上，将所学的知识上升到智慧的层面。

3  教育大数据分析现状探析

在当前的时代背景之下，教育大数据的分析可以推动教学方式的变革，大数据背景下的智慧课堂教学对于教学方法进行了巨大的革新，将教学的主体转变为学生，主张对学生综合能力的培养。例如，根据知识建构的需要，小组学生在智能教室中与学习模式进行讨论和配合。协作小组通过平台获得丰富的学习资源和信息动态，并针对学习过程中存在的问题进行进一步的探讨。虽然教育大数据分析受到了社会各界的关注，人民对于利用教育大数据进行教育教学方式改革的接受程度逐渐上升，并且对于教育大数据的应用已经具有了初步的成果，但是教育大數据的实际应用过程中仍旧表现出一些还没有克服的问题。

4  智慧课堂中的教育大数据应用体系

“智慧课堂”的实质是基于大数据学习分析和移动学习终端的使用，通过实时学习评价反馈，三维互动交流和智能资源推动，全面改变课堂教学内容和结构，构建大数据时代的全新智慧教学模式。智能课堂的引入是现代信息技术与课堂教学深度融合的产物，是大数据时代信息化教学不断发展的结果。其核心是基于大数据学习分析和移动学习终端的使用，对教学过程中产生的海量数据，使用现代分析工具和方法进行处理，挖掘和分析有用信息。

4.1  构建思路

对教育大数据的利用首先要从大量教育大数据中提取具有教育价值的信息和知识，但是，当执行特定的教育数据查找整合时，对于不同的数据类型，不同的数据应用场合需要对数据采用不同的方法进行分析和管理。因此，有必要结合智能课堂的具体需求对数据的查找方法进行科学的规划，使得智慧课堂中的大数据应用更为科学和合理。

首先，通过教育大数据找到不同元素之间的联系。对于教育事业中的不同元素，可以通过统计学的方法寻求他们之间的关联关系，得到某些教育结论的数据支撑。并且进一步分析数据，预测关系的变化方向，例如，使用回归和其他方法来找出学习行为和学业成就之间的关系。其次，通过教育大数据找出信息。采用先进的计算机算法，对搜集到的数据进行归类和整理，从而实现对大量数据的搜集和分析，并从中提取到有用的信息。比如在算法中利用聚类分析为学生寻找共同学习的伙伴，对于同一类的学生给出进一步的学习规划指导，有利于“因材施教”。再次，是通过教育大数据解决实际教学操作中遇到的问题。比如说在学生的学习状态评估方面，教育大数据技术可以通过分析数据得到更为适合每一位学生的学习方案，对每位学生的学生状况做出合理的评估。

4.2  模型的建立

对于智慧课堂中的大数据分析，美国的一些教育专家和教育机构已经做了相关的调查和研究。

以对学习者的学习行为进行模型建立为例，分别从学习的知识内容、学习的行为方法和学习的过程进行综合分析，得出学习者的学习情况，在学习内容的分析过程中，通过对收集到的学习者在智能教室中各项活动所用的时间进行分析，可以建立学生学习内容的模型。在对学习者的学习行为进行建模时，重点研究学生的学习效果和学生学习状态之间的关联。此外，可以针对学习者的学习经历进行建模和分析，作为对学习者的学习满意度的调查的依据;通过对微课程视频点赞、评论和其他“脚步投票”行为进行统计，将其作为对学生在后续学习过程中的学习体验进行统计分析的依据，并使用体验的满意度作为修改课程的措施，以增强用户体验满意度并提高学生成绩。结合上面的三个方面分析可知，完整地刻画了学习者的学习情况，从而有助于个性化学习方案的提出。

4.3  流程确定

教学过程是智能课堂最为直观和具体的应用形式，它由课前、课中和课后的闭环循环组成。通常，课程前的任务包括学术分析、测试前评估和教学设计;课程进行过程中包括主题介绍、探究学习、实时测试和摘要改进;课后活动包括课后作业、微课程咨询和反思评估。

在课前阶段，教师需要使用教学平台检查个别学生的测试和操作状态，及时了解个人的知识水平，根据个人的学习条件制定教学计划，为每一位学生推送特定的学习任务。并且提供预读资源，包括教学视频、教学课件和课程测试题。然后，学生登录教学平台，接收教师推送的个性化预习资源，进行课前准备，并在课前完成相关的考核评估。同时，学生也通过教学平台向教师报告准备过程中遇到的问题。最后，教师需要根据学生的课前学业分析结果制定合理有效的教学设计方案。在课堂中，教师需要利用智能教室开展各种形式的智能教学，完成教学任务。教师可以通过各种方式导入新课程，例如可设置预览反馈、测试练习和情境创建。然后根据教学任务组织和引导学生自主进行知识内容的学习探究，教师需要通过平台对整个学习过程进行诊断评估，并提供即时反馈。教师需要在诊断和评估的基础上扩展和提高教学内容，注重培养学生的创新思维能力。

在课程结束之后，智能课堂可以进行完整的教学评估，这是未来教育评估改革的重要历史使命，也是课堂评价的实践方向。目前，学生核心素养评价的研究与实践还处于起步阶段，评估技术在智能教学体系中的应用将为学生核心素养的评价和发展提供开拓性的经验。首先，智能教学系统支持多元化的课堂评估。除了支持教师评估学生外，还包括学生的相互评估、小组评估、小组间评估、学生评估教师和家长评估学生。通过学习者的学习过程，它将从更相关的科目获得评估数据。从评估内容的个性化角度来看，除了支持学习者的各种评估外，还包括对学生的任何类型的成果评估，其次，智能教学系统中已访问但尚未访问的大量学习和评估软件和工具已从单一知识评估转向能力评估，如英语口语评估软件、中文高效阅读软件、智能学习平台等。这些评估工具可以通过评估清晰地显示学生的知识和能力结构。更重要的是，评估数据不断应用于真实的课堂，并且还将促进评估标准的智能化改进和嵌入其中的学习数据分析方法。

5  结  论

事实上，教师实际上一直在使用数据进行进一步教学的设计和规划，但过去的数据来自他们自己的观察和测试，大数据将其放大数倍。这将消除正规学习和非正式学习的原始障碍，丰富学习方式，为学生提供完整的数字学习体验。因此，大数据有机会使优秀教师成为更好的教师，提高教学质量和教学效果;让每个学生都清楚地知道学习可以通过各种方式进行，可以选择学习效率更高的学习方式，对于教育大数据的分析和应用有助于推动我国社会的进步，以及教育水平的切实提高。

参考文献：

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作者简介：林伟烜（1983-），女，汉族，广东汕头人，讲师，软件工程硕士，计算机科学与技术专业，本科，主要研究方向：软件设计、数据库管理、大数据分析与应用。