基于云开发的高中生物个性化答题推送系统设计

2024-01-25蔡宇森黄映玲

中国信息技术教育 2024年2期

蔡宇森黄映玲

摘要：作者以高中生物为例利用云开发技术构建了一套个性化答题推送系统，系统根据学生的答题，分析学生的学习水平与知识状态，自动推送适合的题目帮助学生巩固和提高学习效果；同时，系统还生成可视化的学习报表，为学生构建个性化的学习路径提供依据。对于教师来说，学习报表能让其更好地了解学生的学习状况，进而调整教学方法和策略，提高班级整体的学习效率。

关键词：学习分析；云开发；答题系统；智能推送

中图分类号：G625.5 文献标识码：A 论文编号：1674-2117（2024）02-0083-05

在教学中，考试一直是检验学生认识水平最直接的方法，也是教師收集学生学习效果最有效的途径。然而传统教育中的“题海战术”并不能及时反馈学习效果，且难以满足学生的个性化需求。[1]因此，笔者提出借助云计算等技术构建答题推送系统，通过分析处理学生的学习数据，发现学生的知识状态，从而构建个性化学习路径，这样不仅有助于教师调整教学方法与策略，而且有助于促进学生的个性化学习，提升学习效率。[2]

研究目的及意义

1.研究目的

在“互联网+教育”背景下，由于每个学生都有自己的学习偏好，因此个性化学习也越来越引发教师的关注。虽然当前各种在线学习平台众多，但这些平台多是分析学习者使用在线学习平台的学习习惯数据，不是针对学习者掌握知识的状态进行分析，对学习者的学习效果提升帮助不大。[3]而个性化的答题系统能监测和分析学生的答题情况，推断学生的学习状态，帮助学生进一步了解自身的学习情况，进而为学生提供相应的学习服务，这种个性化的学习服务可以帮助学生更好地学习，从而提高学习效果。同时，教师通过报表可以及时了解班级的学习情况，从而制订更加科学和有效的教学方案。

2.研究意义

数字化转型是当前教育转型的主要方向，数字化学习评价无疑是教学研究的热点。借助云计算和大数据思维，基于云函数和云数据库开发一套个性化答题推送系统，通过测量和诊断学习者的已有水平，收集和分析学习者的学习数据，为学习者提供个性化的学习方案，有助于实现教育个性化，也能为教育数字转型研究提供一定的参考。

理论基础

1.个性化学习

随着国内对个性化学习推荐系统的研究的深入，个性化学习系统的研究与设计朝着多元的方向发展。例如，牟智佳在研究中阐述了数据挖掘技术对个性化学习的支持。武佳佳利用传统的服务器和数据库开发了一套C语言个性化学习系统，通过学生学习轨迹，有针对性地为学生出题并推送相关教学视频。[4]总的来说，个性化学习已经进入了移动学习时代，答题系统的开发与应用通过实时记录、分析学生在学习中的表现，精准分析他们的学习行为数据，充分考虑每位学生的学习差异，并根据这些差异为每位学生选择相应的资源，设计不同的策略和教学活动，以提高他们的学习效率，同时，为每位学生推荐适合的学习路径，以实现“因需导学”。[5]

2.学习分析

学习分析是近几年的研究热点，但是在学术界至今对“学习分析”没有一个具体而明确的定义，不同的专家学者和组织机构对学习分析的含义都有着不同的理解。首届学习分析技术与知识国际会议对“学习分析”给出的定义为“收集、测量、分析、报告与学习者以及学习情境有关的数据集，来理解、优化学习与其发生情景”。[6]顾小清认为，“学习分析技术是测量、收集、分析和报告有关学生的学习行为以及学习环境的数据，用以理解和优化学习及其产生的环境的技术”。[7]学习分析虽然在定义上有所不同，但不同的定义在本质上都认为学习分析是指通过利用一些比较先进的方法工具来推算、判断学习者通过进行学习活动得到的学习成果所出现的问题，同时优化学习效果的一类教学技术的集合。学习分析是实现个性化学习的前提和基础，而通过分析学习者在测试题目上的反应可推知其知识状态，及时发现学习者存在的认知缺陷，为有针对性地开展补救学习提供依据，促进学习效率的提高。[8]

个性化答题推送系统的需求分析与设计

1.需求分析

目前，国内针对中小学的考试系统主要是对接升学的学习内容，可分为离线类题库和在线类题库。离线类题库是将成套的试题录入数据库，学生无需拥有个人账号，直接进入即可进行选择刷题，有解析功能，有对错判断功能，相当于传统题库的电子化，学生一旦退出软件就会恢复到系统的初始状态，这种题库不能实现个性化学习。在线类题库是录入学生的个人信息，记录学生的学习路径，对学生的作答进行统计，对错题归纳呈现解析并推荐相应的学习资源，做到真正意义上的个性化练习。一方面，学生希望借助智能技术检测自身的学习问题，当对某个知识点掌握不够扎实时，系统能自动推送符合其认识水平和知识状态的练习题，使其开展个性化的补救学习，提高学习效率；另一方面，教师迫切需要借助人工智能技术了解学生个体的学习情况和班级整体的知识点掌握情况，为每个人提供最适合的学习内容和学习节奏。随着生活和学习节奏的加快，碎片化学习和移动学习已成为常态，基于云开发的个性化答题推送系统为学生的“学”和教师的“教”提供了极大的便利——学生能借助移动工具随时随地检测自身的学习问题，最大限度地发挥主观能动性，有助于增强学习自主性；教师可根据不同学生的学习状况，有针对性地提供个性化学习辅助方案，有利于拓展教学思路。

2.系统框架与流程设计

根据对使用需求的分析，笔者将基于手机端的高中生物个性化答题推送系统的框架分为教师和学生两大部分，其中教师部分有题目处理和教师报表两个功能，学生部分有选项分析、题目推送、学生报表三个功能。教师在系统中上传各知识点对应的题目及答案；学生利用系统自行答题，完成答题后可随时调阅答案解析。同时，系统将根据学生的错题选项自动生成分析，并推送同类型的题目，此外，还会分类整理学生的错题及错题分析，储存在数据库中，并对数据库中的数据进行加工，将加工后的数据整理成学生报表和班级总体报表，再分别推送给教师和学生。学生根据报表分析自己的知识短板，调整自己努力的方向；教师根据学生报表给予学生个性化的指导，并根据全班报表调整教学进度与策略。

系统的流程设计如上页图1所示。首先，开发者会分类处理教师提供的题目，对选项进行分析标记，并将处理好的题目及选项放入系统中。其次，学生进入系统进行初步答题并查看题目解析，系统根据学生初步答题的情况分析学生的画像，并给予学生初步的推送力度。再次，在学生完成初步答题后，系统将根据学生现有的推送力度进行抽题及推送，学生收到推送的题目，完成答题及查看解析，之后系统将根据学生的答题情况更新推送力度，方便下一次的推送。同时，当学生完成答题后，系统将依据学生的答题轨迹为学生和教师生成答题报表，供学生和教师查看。

3.系统主要功能设计

（1）答辩选项分析

答辩选项分析是指系统答辩选项分析功能。例如，一道选择题中有四个选项，其中A为正确选项，B、C、D为错误选项。甲学生选B，乙学生选C，甲与乙都选择了错误的选项，都有知识点理解不到位问题，但甲与乙选择了不同的選项，因此知识点缺陷也存在不同。本功能就是针对这一情况，通过对不同选项进行不同的分析，从而更加有针对性地辅助学生的学习。

（2）题目推送

题目推送是指根据学生总体的做题情况，为学生推送题目。系统将根据题目所属的知识点对题目进行分类，当学生进行某道题的作答时，若该题回答正确，系统则会自动识别该题所属知识点，并减少该知识点类型题目的推送力度，若该题回答错误，系统也会自动识别该题所属知识点，并增加该知识点类型题目的推送力度。该功能可以根据学生的薄弱知识点来推送题目，从而帮助学生更加高效且有针对性地学习。

（3）学生报表

学生报表是指根据学生的做题情况生成的报表，报表的模块有知识点掌握情况、推送力度、各类型题目正确率、错题和收藏题等。系统根据学生错题的具体选项得出薄弱能力分析，并且根据分析结果给出提升建议。通过报表学生可以更好地了解自己对知识的掌握情况，并且可以及时回顾题目。

（4）教师报表

教师报表是指根据班级的整体情况和学生的个体情况为教师生成报表。班级总体情况分为班级综合知识点掌握情况和班级综合推送力度两个小模块；教师可以在学生个体情况中查看每位学生的报表。这样教师既可以快速了解班级的整体情况，也可以了解学生个体情况，从而给予学生更加有针对性的指导，促进学生的全面发展和个性发展。

个性化学习系统功能实现与效果

1.基于云开发

本项目基于腾讯云进行开发，采用“云函数+云数据库”的云开发模式，在云开发的视角下，可以借用云函数来代替传统的服务器，相比传统的服务器，云函数有更低的开发成本、更快的上线速度、更稳定的服务响应和更高的安全性。同时，由于系统需要存储处理大量的学生数据，随着数据量的增大，云开发系统可以更加有弹性地应对各种突发情况，快速地进行扩容。[9]

2.系统数据库开发

本系统采用腾讯云数据库中的MySQL云数据库，按照需求设立了四个数据表，分别为学生信息表、学生答题记录表、教师信息表、题目表。数据库ER关系图如上页图2所示。

（1）学生信息表

学生信息表用于记录学生的基本信息，在学生关注系统公众号时，公众号会自动为学生生成一个唯一标识的UID，学生只需要为自己取一个昵称即可。

（2）学生答题记录表

学生答题记录表用于记录学生的答题轨迹和学生的答题数据，可用于计算对每一位学生的推送力度以及学生的答题分析。学生可以通过自己设定的用户名和系统发送给学生的验证码登入查看报表。以高中生物为例，生成学生答题与推送力度效果如图3所示。根据学生的答题情况进行能力分析，错题和收藏题效果如图4所示。

（3）教师信息表

教师信息表是用于教师登录系统查看学生答题情况的数据表。例如，高中生物答题系统生成的教师报表效果图如下页图5所示。

（4）题目表

题目表用于记录题目的数据，其中包括题目题号、题目类别、题目答案、题目解析、选项对应的能力等。

3.推送算法的开发

推送算法是指通过学生的答题情况，动态调整题目推送的优先级，从而更好地给学生推送易错题的算法。该算法首先将题目分为A、B、C三类，并将数据库中的学生答题记录表中的ATS、BTS、CTS字段赋初值为1。接着系统会强制推送给学生三道不同类型的题目，用于初步检验学生的学习情况。如果学生答对了，不做处理，如果学生答错了，会将该类型题目的推送参数加1。在学生完成前三道题并且继续答题时，系统会根据学生的ATS、BTS、CTS字段的值，构建一个题目链表，以保证推送题目的类型与推送力度之间的关系。具体而言，系统会将A类题目加入链表的数量设置为ATS字段的值，将B类题目加入链表的数量设置为BTS字段的值，将C类题目加入链表的数量设置为CTS字段的值。然后，系统会从该链表中随机抽取一道题目，发送给学生。当学生答对一道题目时，该类型的题目所对应的推送力度会减1。当学生答错一道题目时，对应类型的推送力度会加1，以保证该类型的题目在后续的推送中得到更高的优先级。同时，系统会通过检查来保证推送力度大于等于1，如果推送力度等于1，学生即使做错题，该推送参数也不会减小，从而保证该类型的题目仍有一定的概率被推送给学生。

研究的不足及展望

基于云函数和云数据库的智能化答题推送系统通过对学生的答题情况进行监测和分析，精准地推断了学生的知识掌握情况和缺陷分析，并生成可视化的学习报表，使学生通过报表可以更好地了解自己的知识水平与不足，从而为学生提供更加个性化的学习服务。同时，系统教师表帮助教师更加准确地掌握班级学习情况，及时调整教学策略。然而，该系统目前还存在一些不足之处，如为了使推送算法更加准确，需要对题目进行分类和对选项进行处理，但前期过多依赖一线教师对学科的题库进行分类。[10]另外，系统目前的题目数量还不够，而如果学生在系统中的答题量过少，系统就无法准确推断学生的学习状态，从而影响个性化学习服务的质量。但总体而言，智能化答题系统为实现个性化学习提供了可能，让“量身定制”学习成为现实。

参考文献：

[1]谢春玲，孙海.浅析“题海战术”对高中生数学思维的负面影响[J].数学学习与研究，2019（16）：128.

[2]宗阳，郑勤华，张玄，等.学习分析视角下MOOCs形成性测试难度系数研究[J].远程教育杂志，2016（05）：20-25.

[3]曲芷萱，王朋娇.基于学习分析的学生个性化学习资源推送[J].软件，2019（12）：163-166.

[4]武佳佳.C语言个性化学习系统的实现[J].电子技术与软件工程，2021（21）：154-156.

[5]袁振国.教育数字化转型：转什么，怎么转[J].华东师范大学学报：教育科学版，2023（03）：24-30.

[6]李青，王涛.学习分析技术研究与应用现状述评[J].中国电化教育，2012（08）：129-133.

[7]顾小清，张进良，蔡慧英.学习分析：正在浮现中的数据技术[J].远程教育杂志，2012，30（01）：18-25.

[8]叶海智，杨柳，黄宏涛，等.面向认知诊断的能力等级自适应试题推送模型构建及应用[J].中国电化教育，2019（11）：93-98.

[9]吕翠莲.作业辅导微信小程序的开发及教学应用研究[D].昆明：云南大学，2020.

[10]姚舒，邹小新，朱巧莹.TPACK理论下生物模拟实验的信息化思考[J].中国信息技术教育，2023（13）：68-71.

作者简介：蔡宇森（2001—），男，汉族，广东深圳人，研究方向为学习分析、创客教育；黄映玲（1969—），通讯作者，女，汉族，广东潮州人，教授，研究方向为教育信息化、教师专业发展、创客教育。