大数据环境下智慧学习系统模型构建及应用研究

陈强 彭刚 邓美玲

摘要：随着教育信息化的深入推进，传统的教育模式已经难以满足学习者的多元化需求。因此，智慧学习系统应运而生，旨在通过运用先进的技术手段，给学习者提供个性化和高效的学习体验。文章探讨在大数据环境下，如何构建智慧学习系统模型并应用于Python程序设计课程中。

关键词：大数据；智慧学习系统模型；Python程序设计课程

一、引言

随着大数据时代的到来，教育领域正面临前所未有的机遇和挑战。在教育过程中产生的大数据涵盖了学习者的学习行为、学习结果、兴趣和爱好等方面，它的兴起为智能学习模型提供了基本的数据支持。智能学习是一种以学习者为中心的学习方法，它依靠信息技术对学习者的学习行为、学习方式、学习结果等进行分析，以实现个性化学习和高效学习。智能学习概念的普及，为智能学习系统模型的研究提供了理论基础。

智慧学习模型是一种基于人工智能技术的学习方法，旨在提供个性化、自适应和智能化的学习体验。大数据技术的不断发展，为智能学习系统模型提供了技术支持。例如，大数据分析技术可以有效处理和分析海量数据，挖掘学习者的潜在需求和学习规则；人工智能技术可以自动筛选和整合学习资源，为学习者提供个性化的学习资源和服务。

二、智慧学习系统模型的研究现状

智慧学习系统模型的研究和应用，为教育信息化的发展提供了新的思路和方法。智慧学习模型研究现状呈现出多元化、交叉性的特点，各种技术和方法不断涌现，为智慧教育的实现提供了强有力的支持。黄荣怀在智慧教育、智慧学习等领域有深入的研究和贡献，提出了“智慧教育”的概念，认为智慧教育是一种数字化、网络化、智能化、个性化、终身化的教育形态，是利用现代信息技术促进教育变革和发展的新阶段。王良周在智慧学习模型的计算机视觉应用方面有重要的贡献，提出一种基于深度学习的智慧学习模型，该模型能够通过计算机视觉技术对图像进行自动分析和处理，从而实现对图像中物体的识别、分类和定位等功能。这种智慧学习系统模型可以应用于图像检索、目标跟踪、人脸识别等领域，为人们的生活和工作带来极大的便利。智慧学习算法已经得到广泛的研究和应用，如基于数据挖掘的个性化推荐算法、基于机器学习的自动评估算法等。

通过大数据和人工智能技术的结合，智慧学习系统模型能够实现个性化和高效的学习，帮助学习者更好地掌握知识和技能。未来，随着技术的不断发展和应用场景的不断扩大，智慧学习系统模型将会得到更广泛的应用。

三、智慧学习系统模型的核心功能

智慧学习系统模型通过分析学习者的行为、反馈和学习成果，不断优化教学策略和资源推荐，以帮助学习者更高效地掌握知识和技能。这些模型还可以利用大数据和算法优化学习路径，预测学习者的困难点，并提供个性化的练习和辅导，从而增强学习效果。

智慧学习系统模型的核心功能有四个：第一，个性化学习。根据学习者的兴趣、学习风格和进展，提供个性化的学习内容和任务。第二，自适应评估。根据学习者的表现和反馈，自动调整难度和教学方式，以满足学习者的学习需求。第三，智能教学辅助。通过智能提示、解释和反馈，帮助学习者理解和应用知识。第四，实时监控和反馈。通过实时追踪学习者的学习进程和表现，提供及时的反馈和改进建议。

四、智慧学习系统模型构建——以Python程序设计课程为例

本文以Python程序设计课程为例，构建一个集教学资源、学习工具、交流社区于一体的智慧在线学习平台，如图1所示。该平台基于人工智能和大数据技术，能够智能推荐学习资源、自动评估学习成果、支持个性化学习路径，提高学习效率和学习质量。

（一）教学资源

教学资源是指为教学活动的有效开展提供的素材、条件和环境等支持，包括各种软件、硬件和人力资源。在智慧教育中，教学资源也包括智慧教室、智能终端、网络课程、数字化教材等，以及各种数字化学习资源。这些数字化学习资源能够满足学习者的个性化学习需求，提高学习效果和学习体验。

Python程序设计课程智慧学习系统模型的主要教学资源有教材与教案、在线课题、实验案例、习题库和学习资料。

（二）学习工具

学习工具是帮助学习者更有效地进行学习的工具。课程智慧学习系统模型提供以下学习工具：在线编程环境，学习者可以在线编写、调试、运行Python代码；代码审查工具，审查学习者的代码，提供修改建议和错误提示；学习笔记工具，允许学习者记录学习笔记，方便回顾和总结知识点；在线问答社区，方便学习者之间互相交流和解决问题，并获得及时的学习反馈；学习进度管理工具，学习者可以方便地选择课程、制订学习计划、跟踪学习进度。

（三）交流社区

交流社区是指具有相似兴趣或需求的人们聚集在一起，通过各种方式进行交流和互动的社区。这种社区通常存在于线上或线下，可以为成员提供信息共享、知识交流、经验分享等支持。

课程智慧学习系统模型提供以下交流社区：第一，学习论坛。通过社交网络技术，构建学习者之间的互动交流平台，促进学习者之间的知识分享和经验交流。第二，社交群组。支持学习者创建学习小组，与同学一起学习和讨论问题，让学习者分享学习心得、讨论问题、互相帮助。第三，问答板块。学习者在问答板块上提问和回答问题，互相帮助解决问题。第四，作品展示区。允许学习者展示自己的作品和项目，互相学习和借鉴。第五，学习日志。支持学习者撰写学习日志，记录自己的学习过程和心得体会。

（四）智能推荐与评估

通过在线学习平台采集学习者在Python程序设计课程中的学习行为数据，包括学习时长、学习进度、练习成绩、讨论参与度等，并存储采集的数据，建立学习者个人学习档案。分析这些数据后，平台可以提取出学习者的学习特征和行为习惯，为后续的个性化学习路径规划和资源生成提供数据支持。

第一，推荐学习资源。根据学习者的学习历史和兴趣爱好，智能推荐相关的学习资源。根据学习者的学习进度和需求，动态生成个性化的学习资源。根据学习者的学习情况，整合在线教程、课题资料、经典案例、练习题等资源，为学习者提供丰富多样的学习内容。同时，智慧学习系统还支持学习者上传自己创作的学习资源，实现资源的共享和交流。

第二，评估学习成果。通过人工智能技术，对学习者的学习行为进行分析和预测，包括课程管理、学习进度管理、学习评估管理等。通过在线编程环境、代码审查工具、学习进度管理工具等，对学习者的学习过程和学习成果进行评价，并将结果反馈给学习者，以便其调整学习策略，提高学习效果。

第三，个性化学习路径。根据数据处理和分析的结果，结合Python程序设计课程的特点和教学目标，教师为学习者制订个性化的学习路径。对于Python程序设计课程，教师可以根据学习者的编程基础、学习进度和兴趣，为其推荐合适的学习内容、练习题目和拓展资源等，并推荐个性化的学习路径和学习计划。

第四，学习预警与提醒。根据学习者的学习情况和成绩表现，及时发出预警信号和提醒通知，帮助学习者及时调整学习状态。学习者在Python程序设计课程中遇到问题时，可以通过学习预警与提醒获取解决方案和指导建议。

第五，智能统计分析。教师利用大数据分析技术，对学习者的学习数据进行处理和分析。通过对学习者学习行为数据的挖掘，可以分析出学习者的学习习惯、能力水平、兴趣爱好等信息，为后续的个性化学习提供数据支持。同时，系统可以根据学习者的学习进度和成绩，为其推荐合适的学习资源和路径，帮助他们更好地掌握Python程序设计的知识和技能。

以上智慧学习系统模型的构建和应用，可以提高Python程序设计课程的教学质量，帮助学习者更好地掌握编程知识和技能，培养学习者的创新能力和解决问题的能力。

五、结语

智慧学习系统模型是一种基于大数据和人工智能技术的综合性学习平台，旨在提供个性化和高效的学习体验。通过数据采集、处理和分析，智慧学习系统模型可以了解学习者的学习习惯、能力水平和兴趣爱好等信息，从而为其制订个性化的学习路径，并动态生成学习资源。同时，智慧学习系统模型还具备智能化教学辅助、社交化学习体验、学习评价与反馈等功能，以帮助学习者更好地掌握知识和技能，提高学习效果。在Python程序设计课程中的应用表明，智慧学习系统模型能够有效激发学习者的学习兴趣，为个性化和高效的学习提供有力的支持。

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基金项目：2022年广东省本科高校教学质量与教学改革工程建设项目（粤教高函[2023]4号）“‘数据科学与大数据技术专业建设与实践”，项目编号：JY2022001602；2021年东莞城市学院青年教师发展基金项目自然科学类“大数据环境下个性化智慧学习系统模型的构建研究”，项目编号：KY2022004801；2022年东莞城市学院课程教学改革项目“基于OBE理念的计算机程序设计类课程的教学改革研究”，项目编号：JY2022014901。

（作者单位：东莞城市学院人工智能学院）