本文關(guān)鍵詞： 教育大數(shù)據(jù) 學(xué)習(xí)分析 教育數(shù)據(jù)挖掘 應(yīng)用研究　出處：《遠(yuǎn)程教育雜志》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：近年來(lái),倡導(dǎo)個(gè)性化教學(xué)的呼聲不斷增大,作為個(gè)性化教學(xué)的先導(dǎo),學(xué)習(xí)分析技術(shù)是廣大教育研究者關(guān)注的焦點(diǎn)。采集學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理分析,用于預(yù)測(cè)、評(píng)估和優(yōu)化教與學(xué),為實(shí)施個(gè)性化教學(xué)提供有效的技術(shù)支撐,是實(shí)施學(xué)習(xí)分析技術(shù)的核心。而從國(guó)內(nèi)學(xué)習(xí)分析的研究現(xiàn)狀以及國(guó)內(nèi)外相關(guān)模型來(lái)看,學(xué)習(xí)分析模型應(yīng)是一個(gè)包含數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析、評(píng)估預(yù)測(cè)與干預(yù)這三個(gè)階段的循環(huán)結(jié)構(gòu)。學(xué)習(xí)分析評(píng)估、預(yù)測(cè)與優(yōu)化教學(xué)的應(yīng)用策略為:以學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)與學(xué)習(xí)環(huán)境數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),對(duì)學(xué)習(xí)者知識(shí)掌握程度進(jìn)行評(píng)估;根據(jù)學(xué)習(xí)者歷史學(xué)習(xí)數(shù)據(jù),對(duì)其學(xué)習(xí)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析;以評(píng)估預(yù)測(cè)結(jié)果為導(dǎo)向,及時(shí)實(shí)施教學(xué)干預(yù)、優(yōu)化教學(xué)過(guò)程。它為大數(shù)據(jù)支持下的學(xué)習(xí)分析應(yīng)用研究,提供一種參考思路。
[Abstract]:In recent years, the voice of individualized teaching has been increasing. As the forerunner of individualized teaching, learning analysis technology is the focus of attention of the majority of educational researchers. For prediction, evaluation and optimization of teaching and learning, for the implementation of personalized teaching to provide effective technical support, is the core of the implementation of learning analysis technology. The learning analysis model should be a circular structure including data collection, data analysis, evaluation, prediction and intervention. The application strategies of forecasting and optimizing teaching are as follows: based on learner data and learning environment data, the learners' knowledge mastery is evaluated; According to the historical learning data of learners, the trend of learning development is forecasted and analyzed. Guided by the evaluation and prediction results, timely teaching intervention is carried out to optimize the teaching process, which provides a reference for the study and application of learning analysis supported by big data.
【作者單位】： 華中師范大學(xué)信息化與基礎(chǔ)教育均衡發(fā)展協(xié)同創(chuàng)新中心;湖南第一師范學(xué)院信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“面向Web信息的知識(shí)融合關(guān)鍵技術(shù)研究”(61272205) 教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金項(xiàng)目“教師網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)中知識(shí)共享機(jī)制研究”(15YJC880134) 華中師范大學(xué)中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)項(xiàng)目(CCNU16JCZX05,XJT20150006)的研究成果
【分類號(hào)】：G434
【正文快照】： 一、引言在傳統(tǒng)教學(xué)中,由于班級(jí)學(xué)生眾多,教師憑個(gè)人能力很難做到“因材施教”。盡管,教師可以通過(guò)分析學(xué)生成績(jī)及錯(cuò)誤答案來(lái)了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況,但是,只能初步了解大多數(shù)學(xué)生的共性問(wèn)題所在,難以掌握每一位學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情況,也難以根據(jù)個(gè)別學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情況及時(shí)調(diào)整教學(xué)策略

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