大数据和AI 技术与在线教育的结合研究

王月蓉 李明泽 张海瑞

（1.2.3.陆军炮兵防空兵学院郑州校区，河南 郑州 450052）

2020 年初，在线教育以迅雷不及掩耳之势进入全国学生家长的生活，依托于网络的在线教育以其灵活、便利的学习方式，打开了在线教育发展新局面。

一、现阶段我国在线教育发展中存在的问题

自2010 年国家信息化发展整体规划中加入了“教育信息化”，在线教育在我国正式开启。经过近十年的发展，已经发展成为有专业教育机构、商业教育机构、公开课平台等不同类型，满足涵盖幼教、学前、K12、高等学历教育、专业培训、职业技能继续教育等不同人群的学习需求的在线教育服务行业。

我国的在线课程在发展壮大的同时也存在一些亟待解决的问题。

（一）现有课程评价无法有效指导课程资源优化

互联网在线课程种类资源繁多，由于缺乏科学有效的课程评价标准，导致在线课程质量参差不齐，面对在线课程丰富的学习资源，学习者却有如大海捞针、不断试错，其代价就是学习者不断下滑的知识获得体验感，最终导致在线学习者的流失。因此客观、科学、有效的课程评价数据对在线课程资源的优化有着非常重要的指导作用。

（二）在线课程最大的优点是其分散、灵活的学习时间，24 小时随时随地的在线学习也带来了实时教学辅导和及时教学互动反馈方面的难题，实时、及时的辅导反馈必将需要背后课程团队不间断的参与，如果减少与学习者的交互，学习者的学习活动和遇到的问题得不到及时关注、评价和反馈，导致学习者会降低对在线课程教育服务的体验，也会致使部分学习者流失，两者矛盾难以调和。

（三）学习者流失现象严重

学习者的流失现象情况广泛存在于在线教育行业，以近几年发展迅速的MOOC为例，杜克大学的一项调查数据显示其学习者的流失率高达90%，可以说在线教育的学习者不断增加与不断流失两种现象同时存在。

二、大数据和AI 技术与在线教育结合现状

大数据技术和AI 技术在信息技术发展的今天备受欢迎，在与在线教育的结合方面，大数据现在主要对学习者的数据进行收集、分析，以期对学习者的在线学习需求、学习行为进行分析，为学习者推荐课程，为教学者提供课程授课指导，为在线教育机构和平台发展出谋划策。

要提高数据分析结果的质量，有效地应用到在线教育的各个环节中去，就需要不间断、大量收集学习者各阶段学习数据，才能从中分析得到客观结果，这无疑会增加在线教育机构和平台的成本。例如，学习者对知识的掌握情况——这种无形数据的积累既能对课程形成有效评价，又能帮助学习者快速了解自身学习的拿手项目和薄弱环节的高质量数据，在现阶段在线课程实际应用中，其获取手段单一或欠缺，留几道在线测试题做一做，给出错误率，以及在全体学习者中的排名就结束了，并没有对数据的深入分析，得到的数据结论不会给学习者更多的学习建议，也不会给教学者的教学给出任何有价值的反馈指导，最终导致在线教育的“个性化教学”体验差，学习者只是实现了学习时间、空间的个性化，内容完全一样，倒是学习效果因人而异确实“个性化”。

AI 技术与在线课程的结合更多地应用于语言类教学的发音识别与分析、试题的图像识别搜索等方面，其现阶段的应用更像是一个“工具”，其机器学习“智能”的发挥还远远不够。

三、大数据和AI 技术与在线教育结合几点新思考

随着大数据和AI技术的不断成熟，未来技术与在线教育的结合前景无限广阔，针对现阶段在线教育发展中存在的问题及技术结合现状，下面简单谈几点未来大数据和AI 技术与在线教育结合的新思考。

首先，对于大数据技术与在线教育的结合，要瞄准在线教育全阶段，加大数据收集力度，深入分析客观数据，并将得到的有效分析结果应用到在线教育的各个环节。加强学习者知识能力、学习目标、学习工作背景等数据收集与聚类分析，根据分析结果对同一课程的学习者分组，更有针对性的进行知识教授；加强学习过程中知识点与学习效果之间的关联性分析，帮助学习者找到短板，帮助教学者客观科学地找到教学重点难点，实施更有针对性的讲授和辅导；加强学习者以往学习过程数据收集分析，探究其流失原因，更有针对性的对学习者进行符合个人需求的个性化课程推荐。

再次，对于AI 技术与在线教育的结合，要充分利用AI 技术的机器学习能力，发挥其在整个在线教育全过程中的智能作用。发挥其面部识别能力、声音识别能力，判读学习者整个学习过程中的学习状态和知识掌握情况，记录学习轨迹；结合课程以往学习中的问题及解答数据，进行机器学习，辅助教学者在线实时答疑，解决在线课程交互不及时问题，节省人工成本；根据学习者学习轨迹和常见问题提问，对每一名学习者智能化选择并推送相应学习内容，并指导学习者针对薄弱环节加强学习，实现真正意义的个性化自主学习环境。

最后，加强大数据技术和AI 技术结合，数据、数据分析、机器智能“经验”的快速结合，为形成客观有效的课程评价提供更客观、更科学的方法依据；大数据收集在线课程碎片化知识，进行关联性分析，结合AI 技术掌握的学习者实时能力状态，有助于学习者了解碎片化知识在整个知识系统中的所处的位置，了解自己在知识海洋中的站位，为学习者进阶学习、教学者个性化教学、在线教育机构和平台给予方向、方法和决策的指引；针对学习者流失问题，大数据给予必要的分析预测，由AI 结合学习者特点及时在学习全过程给予学习支持和引导，使其获得良好的学习体验，减少由于教学服务体验差导致的学习者流失情况。

信息技术的发展和成熟，不断促进在线教育发展，借助大数据和AI 这两项新兴技术的助力，在线课程未来可期。