基于数据驱动的精准教学可视化设计与实现

关键词：精准教学；数据可视化；大数据；个性化学习；软件开发

0 引言

随着教育信息化发展，精准教学逐渐成为教育领域新趋势，“云物大智”技术的应用推动智慧教育的常态化和深度应用。精准教学主要解决传统“一刀切”教学模式不能满足学生个性化发展需求的问题，受到产、学、研等多方面关注。

在传统教学中，面对海量信息高校教育者较难高效、准确地把握教学进度、学生学习状态等情况，而作为教育数据分析利器的精准教学可视化，将复杂的教学数据转化为直观的图表，增强数据的可读性和可用性，辅助实时追踪教学进度和状态变化，帮助教育者及时干预和调控，促进教育决策的科学性和精准性。目前，国内外精准教学可视化研究取得显著进展，许多创新性的可视化方法和模型被提出[1-2]，但还存在可视化程度低、精度和准确性受限、缺乏个性化分析等问题，本文结合精准教学目标，采用大数据技术和流行的Web开发框架实现多维教学信息可视化，展示更准确、更丰富的数据分析结果。

1 精准教学与数据可视化

1.1 精准教学

精准教学是由美国学者奥格登·林斯利（OgdenLindsley）于20世纪60年代提出[3-4]，其思想可追溯到孔子的“因材施教”和苏格拉底的“启发式教学”。基于数据驱动的精准教学是用大数据和智能技术开展差异性和个性化教学，依托于数据采集、数据分析、大数据存储、个性化推荐等新兴技术。它是一种基于科学数据分析、动态评估和优化决策的数字化、智能化教学范式，以教学全过程数据积累和融合为前提，以数据分析与挖掘为主要手段，通过挖掘学习者的个性特征和教学规律，推荐有针对性的教学方案和资源，最终达到教师精准地“教”、学生精准地“学”。

1.2 数据可视化

所谓“一图胜千言”，当大数据以直观的可视化图形展示时，人类往往能够一眼洞悉数据背后隐藏的信息并转化为知识及智慧[5-6]。数据可视化（Visualiza⁃tion） 是指信息和数据的图形化表示，是利用图像处理技术、计算机图形学将数据转换成图形或图像显示，再进行交互处理的技术、理论和方法[7]，也是解释大量数据最有效的手段之一。依据表现形式分为图表类、图形类、地图类、文本类等，按照表示目的和方式分为描述性、探索性、解释性、交互式等可视化。数据可视化在金融、商业、教育、医疗等各个领域中被广泛应用，特别是在教育领域与精准教学结合，更直观、精准地展示学习行为、教学效果、教学资源配置等分析结果，高效挖掘教育大数据所反映的学生个性、教学规律及内在联系和趋势。

2 技术架构设计

基于数据驱动的精准教学可视化系统采用前后端分离开发模式，前端采用整合ECharts可视化图标库的VUE框架，后端使用Spring Boot框架，前后端通过HTTP 请求和响应实现交互，Web API 接口符合RESTful API规范，使用HTTPS协议和数据加密算法确保交互过程中数据的安全。

构建高效、可靠的可视化系统需要综合考虑数据的来源、处理、存储和展示，本文从系统设计的指导思想、服务器后端、可视化前端、移动客户端、可视化图表库和数据库等方面分析，选择适合的工具和技术确保数据的准确性和可视化效果的有效性。

2.1 系统设计的指导思想

（1） 采用前后端分离的开发模式，提高系统的可维护性和可扩展性。

（2） 选择成熟稳定的开源框架，确保系统的可靠性和安全性。

（3） 以用户为中心，设计简洁易用的可视化界面。

（4） 以精准教学为目标，通过多维可视化图表辅助精准教学决策。

2.2 服务器后端

Spring Boot是基于spring搭建、功能强大且易于使用的开源框架，不仅继承了Spring框架原有的优秀特性，还具备微服务支持、监控和管理、内置安全性等优点。Spring Boot简化配置、搭建及开发过程，实现快速构建和部署高质量的Spring应用程序。Spring Boot 基础开发配置包括：JDK（Java开发工具集）、IDE（集成开发环境）以及自动化构建工具等。

2.3 可视化前端

大数据可视化工具种类繁多，包括但不限于Tab⁃leau、D3.js、Python、DataV等，这些工具通过各种图表表示数据的分布、趋势和关联关系等。为满足图表丰富、实时数据图表更新及时、不卡顿等功能和性能需求，精准教学可视化前端采用VUE框架。VUE轻量化框架是基于标准HTML、CSS和JavaScript构建的渐进式JavaScript框架，以自底向上逐渐增加的方式构建应用程序，适用于构建单页面应用和复杂的用户界面。VUE拥有一个强大的生态系统，提供了丰富的工具和特性，易学易用，性能出色，且使用WebSocket协议实现实时数据更新，减少网络延迟。

2.4 移动客户端

移动端可视化主要包括Android、iOS、小程序及H5的可视化。为应对不同设备类型、操作系统和硬件平台带来的挑战，移动可视化开发采用“原生+UniApp”开发模式。Uni-App是一个跨平台的前端开发框架，它使用同一套代码基础构建面向多个平台的应用，减少开发量，提高开发效率，降低开发和维护成本。移动开发工具主要有Android Studio、Xcode、VSCode及HBuilder X等，可以快速实现移动应用的开发和打包。

2.5 可视化图表库

ECharts是一款基于JavaScript的开源可视化图表库，提供直观、丰富、个性化的交互式图表，如折线图、柱状图、散点图、饼图、地图等。它兼容众多浏览器，流畅地运行在PC和移动设备上，也因高度可定制、跨平台支持、可视化效果好、兼容性强等优点而被广泛应用。

2.6 数据库

精准教学可视化系统采用“SpringBoot+VUE+MySql+Redis”，可视化数据主要由MySQL和Redis负责数据交互和存储管理。而精准教学平台的数据存储系统包含关系和非关系数据库（如HDFS、HBase 等），数据源和大数据分析结果部分存储在非关系数据库中。为了精准教学平台和可视化系统间数据的流通和交互，使用数据迁移工具Sqoop完成关系型数据库与非关系型数据库间数据的传输与同步工作，如图1所示。

MySQL是一款流行的开源关系型数据库管理系统（RDBMS） ，具备高性能、可扩展性和易用性，在Web 应用方面表现出色。Redis（Remote Dictionary Server） 即远程字典服务，是基于内存的高性能键值对数据库，存储访问频繁、计算量大的网页内容和数据，减少对MySQL数据库的访问压力。

3 可视化需求分析

（1） 学习状态和潜力可视化

通过学生学习状态和潜力的可视化，帮助学生正确认识自己，激发学习兴趣；辅助教师发现学生的隐藏问题和优势，及时调整教学策略，制定更个性化的教学计划和针对性指导[8]；帮助家长全面了解学生的学习学习情况，促进家校共育良好氛围的形成。

（2） 教学质量可视化

从教学过程和教学成果两方面量化教学质量。教学过程可视化是对教学过程指标的分析结果数据可视化，以课堂活跃度、学生参与度等反映教学方法的多样性和有效性。教学成果以教师成果和学生成绩体现，通过科研成果、成绩对比、教学评价和获奖荣誉等图表揭示教师的教研能力和学生的学习效果。

（3） 教学资源可视化

教学资源可视化主要是对教学资源的类别、访问量、下载量、互动频次等数据展示，例如，通过各专业的教学资源分配及使用情况的散点图，把握不同学生群体对资源的偏好和需求，优化教学资源配置。

（4） 教学内容可视化

将课程内容以直观、生动的方式展示给学生，不仅帮助学生较好地理解和掌握知识，提高学习效率，还便于教师创建教学内容知识图谱，构造多样性、科学性的课程知识体系，满足日益个性化的教学需求。

（5） 用户交互

用户交互是精准教学可视化一个复杂而重要的过程，目的是让用户更便捷地理解和操作数据，通过易用的交互方式和界面提高用户体验。

（6） 数据安全和隐私保护

在收集和使用教学及师生数据的过程中，应严格遵守相关的法律法规和隐私保护政策，确保高校数据安全、师生隐私不受侵犯。

4 系统功能实现

通过各种类别（对比、占比、分布、趋势走向、关联等）图表实现以教师、学生、教学资源为维度的精准教学分析结果可视化。

4.1 学生数据可视化与实现（如图2）

（1） 学习目标可视化

以目标长远、重要程度为权重的占比类图表（如词云图）展示学生的规划目标，帮助学生合理规划学习时间，消除迷茫，缓解焦虑。

（2） 学习态度可视化

是否主动参与课堂活动、是否愿意寻求额外学习资源、是否具备良好的学习习惯等都是衡量学习态度的重要依据。使用对比类图表（如条形图、柱状图等）展示学生的考勤、作业及课堂互动频率，从中了解学生学习的主动性和积极性，课程学习时间的分布类图则体现学生的学习习惯、自律性和专注力。

（3） 学习效果可视化

教育者从期末成绩、作业成绩、成绩排名的对比类图中把握每个学期学生的学习效果，通过学习行为数据的趋势图明晰学生的学习变化和成长轨迹，挖掘学生个性和学习规律。

（4） 综合评价

以雷达图展示学生在多个能力维度上的综合表现，如学习能力、创新能力、思维能力、团队协作、技能素养等。

4.2 教师数据可视化与实现

（1） 教学能力可视化

从教学排名、教学任务量、课堂活跃度、工作满负荷度等方面展现教师的教学方法运用和教学组织能力。以教学目标、内容与专业人才培养计划、就业需求的匹配度反映教学内容的科学性与发展性。

（2） 专业能力可视化

以教师科研量、科研成果、授课知识专业度等数据可视化体现教师的专业能力和科研水平。

（3） 教学效果可视化

如图3所示，用教师的个人荣誉、授课进度、学生成绩分布、教学评价等综合量化教师“德、能、勤”方面的业绩，分析教师的优缺点并生成检测报告，辅助教师自我完善、自我提高。

4.3 教学资源数据可视化与实现

教学资源可视化主要展示教学资源的多样性、科学性及辅助教学的效果，如图4所示。通过教学资源可视化高校管理者掌握教学资源类别、资源状态变化及各专业资源使用情况，实时监测和评估教学情况；学生依据学习兴趣、学习目标和学习进度选择适当的教学资源自主学习；教师通过教学资源评价和专业课程需求优化教学资源配置，为学生提供更加丰富、多样的学习资源和学习体验，提高师生与教学资源的时空协调度。

4.4 综合数据可视化与实现

（1） 教学内容分析可视化

课程知识图谱以“知识地图”形式展示知识点的重要程度和知识点间的联系，呈现整个学科的知识结构和脉络。它帮助学生自主学习、查漏补缺、建立完整的知识体系，协助教师深入理解和把握课程内容，实现更高效率的智慧教学，如图5所示。

（2） 综合教学可视化

通过师资队伍、比赛获奖数量及级别、就业数据等可视化反映高校综合教学质量和专业特色。

（3） 大数据智能化分析

智能化分析是利用大数据技术和智能化手段对教学大数据进行分析挖掘，通过大数据实时分析实现教学过程跟踪，及时预测教学风险并实施预警和应对策略；利用机器学习、模式识别等智能化手段，构建学生画像、学习路径分析、学习成效预测等模型，挖掘学生特性、教学规律和趋势，全面把握和精准评估教学状态。精准教学推荐系统依据学生画像推荐更精准、个性化的学习资源和学习路径。综合分析可视化如图6所示。

4.5 关键代码

5 总结

基于数据驱动的精准教学可视化融合了教育学、大数据、数据可视化及人工智能等多领域技术，通过Web开发与大数据技术的配合与协作实现教师、学生和教学资源等数据可视化功能，用各种图表展现教育大数据所隐藏的学生特性、教学规律等颇有价值的信息，辅助教育者科学调整教学策略，实施更精准、个性化的教学方案，让教学由“非定量”转向“可量化”，由“主观性”转向“客观性”。但是，精准教学可视化系统中数据的安全性、数据质量和动态可视化性能有待提高，未来将引入虚拟现实、数据清洗等前沿技术和更智能化的分析模型进行优化，以更高性能、精准化、智能化的可视化系统推动教育变革。