傳統(tǒng)面向高校智慧教育的數(shù)據(jù)分析平臺難以從海量智慧資源中準(zhǔn)確分析學(xué)生學(xué)習(xí)行為,導(dǎo)致在面向試題的難度預(yù)測中,存在準(zhǔn)確率低的問題。針對上述問題,開展面向高校智慧教育的大數(shù)據(jù)分析研究工作,給出智慧教育體系架構(gòu)的構(gòu)成以及數(shù)據(jù)分析平臺,利用Hadoop技術(shù)對智慧教育資源進行分析與處理,采用數(shù)據(jù)挖掘算法并結(jié)合云計算技術(shù)深入分析和解釋學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的采集、匯聚,獲取學(xué)生學(xué)習(xí)行為的隱性和顯性行為,評估教育質(zhì)量,預(yù)測學(xué)生日后學(xué)習(xí)表現(xiàn),建立學(xué)生認(rèn)知模型與可視化圖表,把得到的數(shù)據(jù)智能融入智慧教育體系架構(gòu)。將該體系架構(gòu)應(yīng)用于在線教育系統(tǒng)提供的答題數(shù)據(jù),預(yù)測英語閱讀試題難度。測試結(jié)果表明,試題難度評估預(yù)測性能較好。 

【文章來源】：現(xiàn)代電子技術(shù). 2019,42(04)北大核心

【文章頁數(shù)】：4 頁

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高校智慧教育體系架構(gòu)Fig.1Architectureofcollegewisdomeducationsystem模型中感知層負(fù)責(zé)將系統(tǒng)環(huán)境與外部高校環(huán)境進

魴曰??裎?謚肌⒁允ι??求為導(dǎo)向的智能信息化服務(wù)平臺[7]。1.2面向?qū)W生學(xué)習(xí)行為的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)通過收集學(xué)生學(xué)習(xí)階段相關(guān)數(shù)據(jù)，對收集的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，預(yù)處理過程包含數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)規(guī)整化處理等，預(yù)處理后針對學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)構(gòu)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析模型，分析高校學(xué)生該學(xué)期針對學(xué)習(xí)任務(wù)制定的學(xué)習(xí)模式以及對知識的掌握程度。將數(shù)據(jù)分析結(jié)果反饋給學(xué)生和教學(xué)管理者，學(xué)生和教學(xué)管理者針對此結(jié)果調(diào)整學(xué)習(xí)計劃和教學(xué)進度。1.2.1收集高校學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)對高校學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)統(tǒng)一化標(biāo)準(zhǔn)處理過程如圖2所示。圖2高校學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)統(tǒng)一化標(biāo)準(zhǔn)Fig.2Unificationstandardforlearningbehaviordataofcollegestudents智慧教育與當(dāng)前高校教育方式的不同之處在于，高校智慧教育是以高校學(xué)生為中心，以綜合多媒體課堂互動的方式，鼓勵高校學(xué)生根據(jù)自身學(xué)習(xí)情況開展新型學(xué)習(xí)模式。如何從含量的學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)行為的潛在規(guī)律，是當(dāng)前階段亟待研究的重要問題。根據(jù)xAPI數(shù)據(jù)規(guī)整化基準(zhǔn)采集學(xué)習(xí)行為記錄。不規(guī)整的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)以xAPI數(shù)據(jù)規(guī)整化基準(zhǔn)調(diào)整后，可實現(xiàn)檢索、讀取和寫入功能。預(yù)測分析報告框架中的學(xué)習(xí)應(yīng)用平臺通過設(shè)置不同的數(shù)據(jù)采集器，對學(xué)生與教育體系架構(gòu)應(yīng)用平臺的交互數(shù)據(jù)備份，存入本地數(shù)據(jù)庫中，并間隔給定周期將這些數(shù)據(jù)傳送到教育體系架構(gòu)的數(shù)據(jù)分析平臺的學(xué)習(xí)行為存儲模塊中。高校學(xué)生在不同學(xué)期、不同場景下學(xué)生的學(xué)習(xí)行為是不同的，通過學(xué)生對不同學(xué)習(xí)工具在各個階段的實際應(yīng)用，分場景、周期采集有效的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，以xAPI數(shù)據(jù)規(guī)整化基準(zhǔn)進行傳輸，形成大數(shù)據(jù)分析的基本條件[8]。1.2.2學(xué)習(xí)認(rèn)知情況度量通過分析結(jié)果評價學(xué)生對教學(xué)內(nèi)容掌握程度，達到

現(xiàn)代電子技術(shù)2019年第42卷圖4不同方法學(xué)生成績預(yù)測結(jié)果對比Fig.4Comparisonforstudentachievementpredictionresultsofdifferentmethods參考文獻[1]蔣東興，吳海燕，袁芳，等.高校智慧校園成熟度模型與評價指標(biāo)體系研究[J].鄭州大學(xué)學(xué)報（工學(xué)版），2017，38（2）：14.JIANGDongxing，WUHaiyan，YUANFang，etal.Researchonthewisdomcampusmaturitymodelandtheevaluationindexes[J].JournalofZhengzhouUniversity（Engineeringscience），2017，38（2）：14.[2]李朝暉，陳迪新.基于眾創(chuàng)的高校圖書館智慧服務(wù)模式研究[J].圖書館工作與研究，2017，1（7）：5762.LIChaohui，CHENDixin.Researchonthesmartservicemodeofuniversitylibrarybasedongroupinnovation[J].Libraryworkandstudy，2017，1（7）：5762.[3]李馨.高等教育大數(shù)據(jù)分析：機遇與挑戰(zhàn)[J].開放教育研究，2016，22（4）：5056.LIXin.Bigdataanalyticsinhighereducation：opportunitiesandchallenges[J].Openeducationresearch，2016，22（4）：5056.[4]李爽，王增賢，喻忱，等.在線學(xué)習(xí)行為投入分析框架與測量指標(biāo)研究：基于LMS數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)分析[J].開放教育研究，2016，22（2）：7788.LIShuang，WANGZengxian，YUChen，etal.MiningLMSdataforbehavioralengagementindicatorsinonlinelearningenvironments[J].Openeducationresearch，2016，22（2）：7788.[5]周效章.“在線教育平臺+學(xué)習(xí)中心”融合教學(xué)模式構(gòu)建研究：基于滬江教學(xué)模式的分析與思?

【參考文獻】：
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