大数据下高校大学生网络选课自适应系统的构建研究

牟粼琳 王刚

摘 要 让学生学习的需求和爱好能够和学校的专业设置及课程体系相互匹配，以期实现教育资源有限情况下的最优配置，是高校提升课堂教学的质量的最佳方式。“大数据”在构建和应用时，只有足够数量的数据汇总，才能够为之后的数据分析和编码提供支持，也才能够将“大数据”真正有价值的预测能力和研究能力发挥出来

关键词 大数据 自适应 网络选课

中图分类号：G642文献标识码：A

教育是人类传承文明的基础，也是人类发展文明的重要基石，根据国家统计局2019年最新的数据，我国大学的在校生人数（含：专、本、硕、博）已经超过3300万，如此之大的学生规模，对于任何一所高校来说，都面临着师生比例日渐失调的严峻形势。我们现在正处于知识爆炸的时代，学生对于知识的获取途径也逐渐的多元化。放眼整个中国的高等教育体制，乃至全世界的教育体制，基本上已经发展的比较完善，但是在完备的制度下，也存在着一些问题，那就是现在学生的越来越追求个性化，虽然对于学生来说，能够进入高等学府进行学习深造是提升自身素质和技能的机会，但是对于学校来说，如何能够根据学生及学校的实际情况设置专业、开设课程并保证学生能够学习到自己感兴趣的课程，都对学校的提出巨大挑战。

1大数据下高校大学生网络选课自适应系统的构建基础

1.1网络信息化的告诉发展，使“大数据”广泛应用成为可能

随着2000年之后互联网、大数据、云技术的飞速发展，加上5G时代的到来，通过每个人的上网习惯，对一个人的爱好和需求进行大数据的分析和处理，能够很好的记录下这个人行为偏好和习惯，已经成为现在各大网络购物网站和媒体平台基本“技能”，可以这样说，我们现在正在进入一个网络个性化的时代。而支撑这个的关键，就是“大数据”，这个词最早是出现在1997年，其被国内外专家所广泛认可的定义是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的价值不在于“大”，而在于“有用”，利用云计算 、机器学习、数据 挖掘、人工智能等研究方法获取有价值的信息，以数据为基础进行研究，并做出决策。

1.2“大数据”的数据信息处理

“大数据”在构建和应用时，按照流程会分为三个阶段，首先是数据收集，之后是数据分析，最后是数据反馈（编码）。而在这三个阶段当中，最重要的就是信息收集，只有足够数量的数据汇总，才能够为之后的数据分析和编码提供支持，也才能够将“大数据”真正有价值的预测能力和研究能力发挥出来（图1）。

1.3学校对于学生“大数据”获取的优势

学校在数据收集的这个层面上具备先天的优势，学生的基本信息，家庭，学习经历等等信息都自然呈现在学校的面前，对于这些数据的掌握，能够使用学校很好的了解到学生的基础综合情况，将这进行量化之后，就可以很容易的数据化处理，也就是说学生在刚刚入学，在对于所学课程尚且处于探索和了解的阶段，学校就可以通过量化的指标体系为学生们提供一些最基础的选课指引服务。

2大数据下高校大学生网络选课自适应系统的构建初探

2.1基础数据采集

基于“大数据”的选课构建，还需要更多的参数条件引入，例如学生的选课时候对于课程浏览记录、驻留时间、课程学习情况、考试成绩等等参数的引入，都能够为“大数据”提供有力的支持和帮助，而在这些数据都引入到其中之后，对于自适应系统的构建，已经趋于成型了，这些基础的数据构成自适应系统的底部根基。

2.2二次信息加工

对学生进行兴趣适应的筛选，需要进行大量的问卷信息调查，由于学生者一群头的特殊性，相对于社会中的信息调研来说，学校对于学生的行为控制能力要强很多，也就是在这种情况下，通过一些行政手段干预，能够使绝大多数的学生完成数据的收集工作，而这些几乎是不需要成本的（时间成本、资金成本等）。这些问卷资料的信息，就成为了“大数据”的上层信息。

2.3信息编码校验

完成了基础信息和上层信息的收集之后，就可以对数据进行编码加工，而这个过程则需要在探索中进行完成。可以一边运行、一邊探索，自适应系统的构建是需要一个过程，而这个过程是需要时间进行积累的，而学校培养学生也是一个周期性的过程，不可能一蹴而就，也正是基于上述两种原因，自适应系统的构建在完成信息收集之后，就需要时间进行积累和沉淀，这个周期究竟活动多长，需要多少数据才能够完整的将系统和数据匹配完毕，目前笔者也无法进行预测，但是可以采取样本抽取的方法，跟踪观察抽样分析，一旦匹配结果发现数据样本可靠，就可以代表系统构建已经完成。

3数据及时更新保证自适应体系有效运转

自适应系统的更新，科技发展日新月异，很多曾经的热门专业，转瞬就可能消失在历史发展的潮流之中，要想这个系统能够持续运转下去，就必须不断的进行更新，只有这样才能够保持这个自适应系统不断的有效的运转下去。

参考文献

[1] 王泽泓，刘厚泉.基于迁移学习与自适应特征融合的建筑物识别[J].计算机技术与发展，2019，29（12）：40-43.

[2] 汪传艳.慕课环境下大学生网络公选课学习体验的调查研究[J].教学研究，2019，42（02）：20-25.