大數據分析在成人高等教育網絡課程中的應用研究

摘 要：互聯網時代，成人高等教育的網絡課程應運而生。同時，大數據技術對人們的生活和社會的發展帶來了巨大的影響。成人高等教育網絡課程的建設和應用與大數據技術，特別是大數據分析技術的充分融合，將會使網絡課程發揮更大地作用。首先分析了成人高等教育教學中應用大數據的情況，其次研究了大數據分析對于成教網絡課程的影響，最終提出了大數據分析在成教網絡課程中的實際應用方法。

關鍵詞：大數據；數據分析；成人高等教育網絡課程

1 概述

隨著人類對于數據的采集、存儲、傳輸和處理等能力的大幅提升，以及相關技術的跨越式發展，大數據時代已然到來，已經在各行各業掀起了變革的浪潮，發展的潛力巨大。未來十年，大數據將引領人類步入智能技術時代。伴隨著智能手機的普及，QQ、微博、微信等社交網絡被廣泛使用，移動帶寬迅速增加，云計算、物聯網應用越來越豐富，越來越多的傳感設備和移動終端接入網絡，由此帶來的數據快速增長速度比歷史上任何時候都快得多。2014年IDC發表了《數字宇宙膨脹：到2020年全球信息增長預測》一文，文中提到，數字宇宙的數據量每年按幾何級數遞增，從2013年到2020年，將由原來的4.4 ZB達到44ZB，遠遠超出人們想象，而大數據分析將有超過100倍的巨大增長空間。

在成人高等教育領域，在教與學的過程中，也蘊藏著有價值的海量大數據，教育已成為社會大數據的重要源泉之一。在教學過程中，如何有效地分析和利用這些大數據，從而更好地促進教學，是當今成人高等教育改革研究的熱點內容。在大數據時代，探索新形勢下的成人高等教育體制、形式和方法，對促進我國成人高等教育發展具有長遠意義。

成人高等教育網絡課程是通過互聯網展示某門課程的教學內容與相關資料，并且實施教學活動，是互聯網時代下成人高等教育課程教學的一種新的表現形式。網絡課程具有交互性、共享性、開放性、協作性和自主性等基本特征。同時，具有打破地域和國界，教學單元模塊化，多媒體化的載體，人機間的多向互動，容易激發學習者的學習熱情等特點。

2 大數據在國內外高等教育教學中的應用

2011年秋，斯坦福大學的《人工智能》網絡課程受到熱烈歡迎，190多個國家約16萬學生參加學習，2萬多人通過了考試，獲得認證。斯坦福大學的Ng教授于2012年4月成立了Coursera，聯合普林斯頓大學、密歇根大學和賓夕法尼亞大學等，共同提供社會科學、物理、工程學等網絡課程。哈佛和麻省理工等更多的高校也都將課程建設成網絡課程，免費上網，從而收集更多的學生學習行為數據，研究開發更好的在線教育平臺，強化學校品牌效應。

由于硬件的高速更新和軟件的高度智能，國內的各大高校也都紛紛熱情高漲地投身于新一輪的教育網絡化和信息化的熱潮中。開展了建設各類教育信息化公共平臺，提供免費的網絡課程，推進數字化校園建設工作等一系列教育改革新舉措。

3 大數據分析對成人高等教育網絡課程的影響

3.1 網絡課程大數據的特點

大數據通常都擁有Volume（海量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）、Veracity（真實）這5V特點。隨著互聯網和物聯網的飛速發展，教育內容實現跨越時空的自由流通已經成為現實。在網絡教學平臺上，學生可以打破時空界限，隨時隨地進行選擇某一成人高等教育的某一門網絡課程進行學習。教師可以通過平臺，輕松實現實時誘導、跟進、評價學生的在線學習情況。而伴隨著這些網絡課程的學習過程所產生的大數據，也同樣具有5V的特征。并且，這些大數據中僅有15%是結構化數據，可以通過已經普遍應用的關系型數據庫進行處理。而其余85% 的數據都是非結構化數據，主要包括網絡課程中的用戶評論、應用、位置信息、圖片、音樂、視頻等產生的數據。而產生智慧的大數據往往是這些非結構化數據，需要依靠大數據的實時分析與處理技術進行處理。

3.2 大數據分析在網絡課程中的體現

大數據分析的五個基本方面分別是：Analytic Visualizations（可視化分析），Data Mining Algorithms（數據挖掘算法），Predictive Analytic Capabilities（預測性分析能力），Semantic Engines（語義引擎），Data Quality and Master Data Management（數據質量和數據管理）。在網絡課程的大數據分析中，深度學習和知識計算是基礎，可視化是關鍵技術。深度學習和知識計算主要體現在學生在線學習的時間分析、學生參與討論等活動的行為分析等方面。教師通過可視化工具來分析學生的學習習慣，引導學生進行有效地學習，同時滿足學生個性化學習的需求。

在成人高等教育網絡課程建設和使用過程中，對學生過程性大數據的分析，將徹底改變原有傳統課堂教學的教與學模式。不再是照本宣讀，照屏宣課，上課的內容也不再是僅限于教材的內容。網絡課程的建設通過師生互動、師師互學、生生互促將有力推動課堂教學模式和教學方法的改革。網絡視頻教學和師生互動交流將成為未來教育的重要方式，學生學習過程的數據記錄和數據分析，是對學生進行未來智能化引導和評價的重要依據。

網絡課程的學習，對學生而言，可以擁有高質量的個性化學習體驗。對教師而言，將學生從選課、看視頻、下載課件和圖書等資料、做作業、答疑、測驗、考試等各個階段產生的過程性大數據進行收集和分析，根據數據分析的結果，進一步改進教學方法和教學過程。根據學生選課數據的分析，可進一步調整專業課程的設置，并且對學生的選課進行適當地引導。對學生學習全過程的大數據分析，可以充分挖掘學生的學習習慣和特點，真實掌握學生的學習情況，可以根據學生特點突出個性化差異化的人才培養模式。

通過在線學習平臺學習的學生，其學習行為的所有數據都將被真實地記錄下來。主要包括觀看教學視頻、下載課件學習、做作業、參與討論、平時測驗、考試、課程評價等過程，所產生的數據作為最終教師對學生結課評價的重要參考依據。在學習過程中，教師也可以根據平臺對學生的學習習慣和思維方式的分析，適當調整學生的學習進度安排。教師可以引導、幫助學生采用更有效的學習方法，進而提高學習效率和效果。大數據分析技術在網絡課程中的應用，以學生為主體，在網絡平臺和移動終端軟件的幫助下，跟蹤學生學習的整個過程，通過數據挖掘和數據分析，提高學生的學習質量和效率，并分析和預測學生的需求，以及未來的發展趨勢，拓展發展空間。

4大數據分析在成人高等教育網絡課程中的應用實例

4.1 網絡教學平臺的應用

下面以遼寧對外經貿學院網絡教學平臺為例，探討大數據分析在成人高等教育網絡課程中的具體應用。目前，學院網絡教學平臺是依托超星公司的泛雅平臺構建的，并且可配套同步使用移動客戶端“超星學習通”。圖2為學院網絡教學平臺的課程統計界面，在圖中可以看出，該網絡教學平臺已經具備了一定的學生學習過程數據的統計功能。比如，可以統計出該課程的“章節訪問量”，其中包括本月的訪問量，甚至可以細化到每日和每時的訪問量。點擊“學生管理”，可以看到每個學生的任務完成數、視頻觀看時長、參與討論的數量以及學生對于學習頁面的訪問數。在列表中選擇某一學生，再點擊“詳情”，可以分別看到該學生的進度統計、章節統計和訪問統計。點擊“討論數”，可以看到每個學生的發表討論數、回復討論數和總討論數。以上這些都是平臺通過學生參與學習過程中產生的數據進行累計得到的，為教師提供了每個學生的學習過程數據，從而方便教師對學生的平時督學和考核。同時，教師也可以從中發現每個學生的學習習慣、學習特點以及對該課程每個知識點的掌握情況。例如，從某個學生的學習進度有沒有按時完成，以及參與討論的數量高不高，可以看出該學生對于此課程的學習熱情程度。如果某個學生對某些章節的點擊率特別高，說明他在反復學習此章節，表明他對此章節的知識點可能掌握情況不太樂觀。

4.2 Python語言的應用

從前面的研究可以發現，僅僅依托網絡教學平臺所提供的統計功能還不能完全滿足教師對學生學習情況全面掌握的要求。比如，教師除了關注學生參與討論的數量之外，其實更關注學生參與討論的具體內容，包括對于教師發起的某個討論話題的具體答復內容，或者學生主動發起的討論話題內容，從中可以發現學生在學習過程中可以遇到的具體問題。另外，學生在學習完某一課程后，通常都會對該課程進行一下評價，教師除了關注學生的評分之外，更關注的是評價的具體內容，特別是關鍵詞。從而可以根據學生的意見或者建議進一步對課程內容、資料等進行調整。但這些學習過程中積累的討論、評價等大數據都是非結構化的數據，想要采用原本普遍應用的關系型數據庫管理系統是很難處理的，是無法統計出想要的結果的。必須采用大數據分析工具進行分析統計，比如適用于大數據處理的編程語言——Python語言。

下面使用python 3.5，通過抓取網頁數據，實現對學院網絡教學平臺中的某一課程的“課程評價”進行分詞和詞頻統計，最終以詞云方式顯示統計結果，以便教師及時、充分、客觀地掌握學生對于該網絡課程的評價。步驟如下：一是抓取網頁數據，二是數據清洗，三是用詞云進行顯示。

5 結論

大數據時代的來臨，大數據特別是大數據分析，將在成人高等教育中廣泛應用，將更加有力地推進各成人高等教育實現數字化校園。我們應當抓住機遇，適時改革，努力實現成人高等教育網絡化和信息化，培養更多的順應時代發展要求的高素質人才。

參考文獻

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基金項目

遼寧省成人教育學會2017年度成人教育領域科研課題（項目編號：LC1706）研究成果.

作者簡介

裘志華（1971-），女，碩士，教授.研究領域：信息系統開發，數據庫技術.。

（作者單位：遼寧對外經貿學院信息管理與信息系統研究所）