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大數據學習計劃范文第1篇

關鍵詞：教育大數據；數字化學習；學習行為分析

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2017）22-0077-03

一、前言

在大數據的時代背景下，我們逐步開展了智慧校園的建設。MOOC在線教育對以往的教學模式進行了極大的革新，使更多的優質資源在網絡技術支持下得以共享，推動了我國全民教育事業的發展，并在很大程度上使教育更公平化，使信息孤島問題得以有效的消除。在MOOC網絡平臺之中，其課程學習是免費開放的，在世界各地的學習者通過互聯網均能夠對平臺自由訪問。現如今，MOOC平臺擁有一千多萬的用戶，其對學者提供更為全面、正規的課程教育。MOOC在線教育的最大特征就是擁有十分龐大的學習者群體。在傳統的教育測評工作中，我們以假定：學習者群體所具有的學習動機大致是一樣的；學習者的心智發育以及知識構成也較為相近；并且參與學習的人數相對要少得多。所采用的測評方式相對來說較為單一，且相對簡單。而以上假定在MOOC網絡平臺中，則出現了相對大的改變，不同的學習者所具有的學習動機以及自身的知識構成具有較大的差異性。在學習者參與人數眾多的MOOC平臺之中，傳統的測評方式無法適應新的教育模式，不能取得良好的測評效果。隨著教育信息技術的水平的不斷提高，在線學習平臺資源的開放與共享越來越來深入，數字化的學習已經融入到教育的全過程，學習者在MOOC網絡平臺中發生的全部學習行為，通過多種信息數據的方式而記錄至數據庫中。因此，要對MOOC網絡平臺中學習者進行有效的測評，無法完全借鑒以往的測試方法。因而，需要基于大數據條件下，對學習者的學習行為以及學習效果進行分析與測評。本文以某學校在MOOC網絡平臺中所開設的6門網絡課程進行學習這行為的數據收集與分析，旨在為課程教學中進一步改善教學效果提供一定的參考依據。

二、學習者的類型分析

掌握不同的學習者與MOOC平臺發生的交互學習行為具有較為重要的作用。所以，我們對學習者的數字化學習行為進行分析，能夠找到不同學習者的學習目標、學習動機以及學習狀態等具有較高價值的數據信息，以此作為個性化課程教育的改進以及測評學習者學習效果的重要依據。不過，學習者所具有的動機不能直接的測量到，唯有依照一定的評估總結，對某些行為具有的假定構想間接的進行感知。在長期研究中發現，對于單個的學習者進行目標、學習內容、證書對學習者的激勵價值大小、外部環境、個人狀態以及本能推動等評測是相對較為困難的，而以上情況均反映在學習者的學習行為差異方面。按照不同學習者所具有的動機進行群體的劃分，單純依據學習者的行為數據，無法進行相對精確的類別劃分。而且，所劃分的種類較多且繁雜。所以，應對此進行一定的簡化處理。

表1中的數據是針對某高校在MOOC平臺中所開設的6門課程相關數據信息進行收集與統計。此6門課程分別為：人群與網絡課程（P）、藝術史課程（A）、大學化學課程（C）、生物信息學課程（B）、數據結構與算法分析課程（D）、計算機概論課程（I）。每一門課程所涉及的教學內容以及相關要求均有所差異。

表2中的數據是不同的課記錄在總分之中的項目，在這些記錄總分之中的項目中，小測驗以及期末測試是所有課程均含有的。

依據傳統的所采用的評價方式，是依照不同學生的成績，而把其劃分成“好、中、差”這三個等級。在MOOC平臺中，僅僅通過學習成績來對學習者的學習效果進行評價，明顯較為片面。在MOOC平臺中，存在著多類別的學習行為，在此選擇“觀看視頻”以及“提交測驗”這兩個非常廣泛而且也最為基礎的學習行為，來對學習者的學習行為進行分析。由于我們將參與學習者總共劃分成“好、中、差”三個不同的等級。所以，在此就要求具有兩個相應的閾值。本文將其做了一定的簡化處理，僅僅考慮學習者“觀看視頻”以及“提交測驗”的行為。在屬于“差”類等級之中的學習者中，其出現上述學習行為的次數極少，有些學習者的記錄甚至為零值，此類學生被納入到“打醬油者”之中。而在屬于“中”類等級之中的學習者中，其觀看視頻的次數以及提交測驗的次數在整個群體之中屬于中等水平，我們能夠將這些學習者看成是未完整的對課程進行學習。而在“中”等學習者之中，有個別學習者是偶爾的對課程內容進行學習，也有部分學者在很長一段時間之內未進行課程的學習。所以，在此把這部分學習者再細致劃分成“虎頭蛇尾者”以及“始終搖擺者”。而在屬于“好”類等級之中的學習者中，他們的學習行為記錄非常多。不過，這其中部分人未取得相應的證書，說明此部分學習者其目標并非是為了獲取證書。所以，把此類學習者進行更細致的劃分，分別歸類為“堅定完成者”以及“只為學習者”。這兩類學習者之間的主要區別，是看是否參加了期末的測驗。在對不同的學習者種類劃分之后，要對不同分類的閾進行確定。首先，定義不同的兩個閾值分別為c1與c2，定義學習者觀看課程視頻的記錄次數l，定義學習者提交測驗的記錄次數q，學習者首次發生觀看視頻或者提交測驗與最后發生觀看視頻或者提交測驗的時間間隔數為t。那么，可得某一學習者的記錄密度值p為（p+q）/t。定義θ是“中”類等集中，全部學習者記錄密度所擁有的平均值大小。那么，在對學習者類別劃分時有下列五種類型：

（1）若是l+p≤c1，那此學習者被定義為“打醬油者”。

（2）若是c1

（3）若是c1

（4）若是l+q>c2，且此學習者參加了期末測驗，那么，學習者被定義為“堅定完成者”。

（5）若是l+q>c2，且學習者沒有參加期末測驗，那么，學習者被定義為“只為學習者”。

三、學習者參與行為的分析

1.與時間相關的行為分析。在采集的數據中顯示，一般在課程還未開始之前的幾個月之內，已經有人進行了課程的注冊。和之前的課程學習方式有所差異，通過MOOC平臺進行課程學習，在課程開始前以及課程開始之后，依舊有非常多的學習者進行課程的注冊學習。我們通過分析人群與網絡課程，來探討關于學習者時間相關行為的問題。從統計數據中可知：約有36%左右的學習者，在課程開始之前就已經進行了注冊。而且，在課程完全結束之后，依舊有大約2%左右的人注冊該課程。在各個時期之內的注冊學習者，所表現的學習行為具有一定的差異性。而對于學習者的退課情況分析顯示，多個課程在開課的第一周與第二周表現出了學習者人數大量減少的態勢，在課程進入到第三周之后，學習者的人數才開始逐步地平穩。并且，在最后的測驗周，學習者的人數會有所增加。我們想要的情況是全部的學習者均在開課前或者開課時注冊，而在測驗結束后退出。不過，現實情況卻并非如此。同時，大約有1/3左右的學習者，在課程開始之前就已經注冊，并且在課程已經完全結束后，依舊出現有關學習記錄信息。這部分學習者，并非是僅僅為了關注所取得的測驗成績，進一步分析是由于前期未能仔細的對課程進行學習，而當結束之后，又重新的對課程進行學習。

2.與成績相關的行為分析。在以往的課程學習中，多是通過考試成績來對學習者進行學習效果的評價。而在MOOC網絡平臺中，不同的學習者擁有不同的知識結構、學習動機以及學習技巧。不過，所取得的成績和學習者能否獲取相應的證書緊密相連。在本文所分析的6門課程中，通過統計數據可以得出，不同的課程雖然在成績分布方面存在差異。但存在很大的相似性。在此，依然以人群與網絡課程為例來進行說明。該課程的注冊學習者為10807人。其中，有9677人的成績顯示為零分，大約占據了全部學習者人數的90%左右。有862個學習者所取得的成績是比零分大，但無法獲取到證書，此類學習者占全部學習者數量的比例約為8%。而有149個學習者獲取到了相應的證書，此類學習者占全部學習者數量的比例約為1%。

四、學習效果預測分析

對于MOOC網絡平臺來說，提升課程的通過率是MOOC網絡平臺效用極為重要的體現。在此，針對不同的學習者所具有的學習行為，對其成績進行預測。

1.問題的描述以及數據集。針對此次學習效果的預測，期望可以在整個階段，能夠對不同學習者的學習狀況，進行實時的預測與分析，預測能否可以獲取到相關的證書。以統計數據來看，6門課程都在課程開始之后的第一周以及第二周的時期內，發生學習者人數較大的波動起伏。然后，在第三周時，學習者的人數才慢慢地趨于平穩。此次課程的課時時間持續13周左右。而在此假定現在僅僅獲取到了學習者在前五周、前六周以及前七周的學習行為數據信息。同時，將數據信息中非學習者的相關行為數據去除。表3中的數據代表的是此次實驗所采用的樣本量統計。

我們將每一課程所擁有的學習者數量設定為n，所有的學習者均擁有p個特征值。那么，X={X1，…，Xp}∈Rn×p，預測值則表示為：Y=f（X） ∈Rn，y∈{0，1}。

上式中，y=0代表的是沒有獲取到證書而y=1代表的是已經獲取到證書。

2.實驗方法。對不同的課程，把所收集的數據依據3∶1∶1的分配方式隨機地抽取出訓練集、驗證集以及測試集。當進行實驗時，用訓練集進行參數的訓練，而采用驗證集來進行參數的優化與選擇，最后采用測試集來對不同的指標加以計算。

3.實驗結果分析。通過實驗，最終得出該方法具有非常高的準確率。所以，采用此方法，我們能夠依照不同學習者的學習行為，來確定出可以獲取到證書的學習者，也能夠準確地找到一些極有可能獲取到證書，不過卻未獲取到證書的學習者。通過MOOC在線平臺這種學習模式，每個學習者都可以感覺到自己在接受教師的單獨個性化學習輔導，可以從一起學習的同伴那里獲得指導以及指導他人，同時感受學與教的快樂。從而提升學習者學習效果，使該學習者最終也獲取到證書。所以，采用此種學習行為分析方法，除了能夠對不同課程的學習者所具有的學習情況進行實時的監測，同時也能夠針對不同學習者的預測情況，而制定相應的措施，以改善課程的整體通過率，從而提升學習者的學習效果。

五、結語

通過對教育大數據的分析，可以更加利于n程內容的不斷完善與合理化，并針對不同學習者的學習行為，而采用最為有效的教學方式，使學習者的學習動機更加強烈，以提升學習者的學習效果。

參考文獻：

[1]賀超凱，吳蒙.edX平臺教育大數據的學習行為分析與預測[J].中國遠程教育，2016，（06）：54-59.

[2]沈偉.基于xAPI的學習行為大數據研究與實現[J].信息與電腦：理論版，2016，（15）：79-80.

[3]李良才，張家銘，崔昌宇，鄧文佩，葉瑋.基于Tableau實現MOOC學習行為數據可視化分析[J].電腦編程技巧與維護，2016，（22）：47-75.

[4]和珍珍.基于學習行為數據的在線學習時間規律探析[J].中國教育技術裝備，2016，（20）：1-5.

[5]周麗濤，劉越，彭立宏，肖曉強.探索MOOC在計算機實踐教學中的應用[J].計算機工程與科學，2014，（A1）：118-121.

Analysis of Digital Learning Behavior Based on Large Data of Education

YANG Ding-zhong

（Experimental Teaching and Laboratory Management Center，South-Central University For Nationalities，Hubei，Wuhan 430074，China）

大數據學習計劃范文第2篇

【輔導對象】小學一年級到高中三年級學生(個別機構校區差異輔導范圍有所不同，建議家長撥打電話了解情況)

【輔導科目】語文 數學 英語 物理 化學 生物 政治 歷史 地理 奧數 小升初 中高考

【輔導介紹】根據不同孩子的基礎知識及接受能力制定針對性的學習方案，配備輔導經驗豐富的課程老師全程指導，各機構收費標準、課程安排等方面存在一定差異，詳情請家長們撥打電話詳細了解。

【熱門輔導】

小學：小學各年級奧數拔高、舉一反三的解題思維及應變能力提升;小學語文基礎知識串講、作文框架脈絡梳理提高、閱讀理解答題技巧講解;小學數學重點難點查缺補漏等;

初中：初二物理力學、電學等重點難點基礎夯實;初中英語語法、數學基礎知識鞏固提高;初中語文作文及閱讀理解等得分點提升;中考重點難點輔導、各科基礎夯實;

高中：高考理綜、文綜重點科目得分點突破講解，針對基礎薄弱的考生給出合理的學習建議;藝考生、特長生文化課針對性輔導;高中各科重點知識點梳理，高考沖刺輔導。

【溫馨提示】家長您好，請結合所在城區位置，尋找離家就近的機構和校區，先輸入前10位總機號碼，根據語音提示輸入后5位分機號碼，稍等片刻即可接通校方顧問老師，把您孩子的學習情況跟老師詳細描述一下，老師會給您做針對性分析。

【蘇州市】

——滄浪區——

蘇州市滄浪區京翰教育滄浪校區免費咨詢電話：400 0066 911 轉分機 78174

——常熟市——

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——高新區——

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【臺州市】

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【太原市】

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太原市杏花嶺區京翰教育三墻路校區免費咨詢電話：400 0066 911 轉分機 78223

太原市杏花嶺區京翰教育府西校區免費咨詢電話：400 0066 911 轉分機 78184

太原市杏花嶺區聚智堂名師教育解放校區免費咨詢電話：400 0066 911 轉分機 64416

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太原市杏花嶺區學大教育旱西關校區免費咨詢電話：400 0066 911 轉分機 64043

太原市杏花嶺區學大教育三墻路校區免費咨詢電話：400 0066 911 轉分機 64043

——迎澤區——

太原市迎澤區聚智堂名師教育迎澤校區免費咨詢電話：400 0066 911 轉分機 64436

太原市迎澤區學大教育桃南校區免費咨詢電話：400 0066 911 轉分機 64043

大數據學習計劃范文第3篇

1.1數據規模較大

數據的量的累積規模大是大數據存在的物質屬性。比較傳統的數據，大數據的量的標準明顯大大提高，從TB轉為PB和ZB。隨著時間的推移和數據管理技術的不斷進步，符合大數據標準的數據集的規模也不斷地增長。導致數據的量比以前大和多的原因很多，主要是由于隨著互聯網的迅速普及，人們獲得信息非常方便，這個過程會產生大量的數據，也就是說，當你獲得信息的同時也產生了信息，你的每次瀏覽和點擊也提供了大量的數據。

1.2數據種類很多

數據的種類是數據的外在形式，是指它的表現樣態。原來數據的表示形態和種類有限，數據的維度也相對較低，數據類型簡單，大多采用表格的形式和文本進行呈現。在對數據處理的過程中只是對于數值本身進行處理，沒有對數據之間的關聯和架構進行分，因此也就不能產生新的價值和意義。隨著人們生活的豐富好技術的發展，人們對于能獲得到事物幾倍的諸多信息，因此對于同一事物的數據就越多。數據甄選和過濾技術的出現，數據就成了事物意義的描述，數據量就以幾何級的方式增長。

1.3數據處理數據極快

大數據時代的重要特征就是數據處理效率快。早期社會，傳統的技術和工具，數據處理緩慢而且抵消，不能夠滿足人們的需要，大數據時代，各種新興技術的運用，數據快速增長，必然要求數據處理速度越來越快，并且數據處于不斷的流動中，數據具有較短的時效性。沒有及時處理的數據可能很快就失去了任何意義。因此，大數據的處理要求瞬間處理，形成結果，因此大數據時代的數據需要進行零誤差處理是這個時代的顯著特征。

2高職院校網絡教學面臨的問題

高職院校不同于一般學院，因此在網絡教學平臺構建的時候，應該結合高職院校自身的特點和優勢，側重于以專業資源建設為核心，構建數字化學習為中心，資源共享為目的，充分保證資源的快速上傳、檢索和歸檔。高職院校網絡教學平臺應該符合現代職業教育理念：一方面能夠在現代教學理論中以學生為主中心；另一方面由于高職院校的學生已經具有較強的學習能力和獨立思考的積極性。因此高職院校網絡教學應該考慮到現代教學的要求，發揮學生網絡學習的自主能動性和教師在網絡教學中的向導作用。網絡平臺應該能夠使得教師和學生在通過網絡學習社區有小的組織和教學相關的應用，使得教師和學生在完成教學和學習計劃的同時，還能夠消除學習上的孤獨和無趣，增加學習者的學習興趣，促進廣大師生進行知識分享。加強高職院校網絡教學平臺的教學資源庫建設。優質的高職院校網絡教學資源是網絡教學最重要的建設部分，也是最具核心的部分。高職院校網絡教學課程資源建設是網絡教學平臺中的重點和難點，網絡教學平臺應該圍繞教學內容而建設，并且結果高職院校自身的特點和優勢，重視優質教學資源的平時積累和豐富，最大限度地收集教學資源，使得優質的高職院校教學資源在應用的過程中不斷地豐富和完善。實施網絡教學平臺資源收集、使用和保存的同步，將資源庫的建設貫穿在網絡課程建設和學習的整個過程，對于教師和學生上傳的教學資源實現自動收集。高職院校網絡教學平臺還要加強對學習過程數據的跟蹤。目前多數網絡課程對于不同的學生的學習方式支持并不是很理想，還不能夠為學生的自我評價提供足夠的數據，不具備產生有效的學習后期服務功能。在高職院校的網絡教學平臺建設時候，應該考慮到利用高職院校的技術優勢，對學生的學習過程和成績進行跟蹤記錄，并結合找到的工作情況進行匹配，為學生提供一個很好的自我評估，自我提高的依據，也為未來的學習和發展提供有力的方向。

3結束語

大數據學習計劃范文第4篇

【關鍵詞】大數據 高職英語 教師角色

大數據時代背景下，海量的信息滲透到每一個領域，各種信息化資源廣泛地運用到教育領域，受此影響，作為一門公共基礎課程，尤其是高職院校的英語，也經歷著一場巨大的變革。作為高職院校的英語教師，面對新的形勢和挑戰，只有認清自己的角色定位才能更好地發揮自己的作用。

一、大數據時代下高職英語教師面臨的挑戰

傳統教育在大數據時代背景下已經受到了前所未有的沖擊。高職英語教學的發展正處于這樣的一個時代背景之下，云計算的出現極大地方便了現代的英語教學，一些原來用傳統手段如黑板、錄音機等很難表達的教學內容可以通過它更加形象、生動地表現出來，加深了學生對知識的理解，激發了學生的學習興趣。同時，遠程外語教學可以通過各種渠道（電子郵件、在線交流等）和靈活的教學模式依托云計算技術為平臺來實現。同時，大學、商家依托網絡提供了更便利的學習環境和技術支持，方便了學生隨時隨地自主學習英語。在網絡環境下，信息輸入量大，學習者依托網絡可以根據自己的實際情況（學習進度、學習內容以及學習時間等等）來靈活調整自己的學習目標、學習任務、學習進度以及學習方式。這些基于大數據時代背景下的英語學習模式無疑給教師帶來了巨大的挑戰。

1.教師職能轉變的挑戰。在傳統的大學英語教學中，教師仍然以教材為主，講解單詞、句子和課文，教師主宰整個課堂。但在大數據時代的大學英語教學中，教師的職能和角色則發生了較大的改變。首先在英語學習資源方面：由于大數據信息四通八達，學生獲取英語學習資源輕而易舉，教師擁有資源的權威性受到挑戰；此時，教師就要從以前的資源提供者轉變為資源整合者。

2.教學方式的挑戰。學生現在并不缺乏英語學習資源，缺的是英語學習的興趣和方法，尤其是高職學生，絕大多數學生基礎差，對英語沒有興趣，所以教師的教學方法要由傳統的單向灌輸轉變為啟發建構，要成為學生英語學習興趣的激發者，激發學生廣闊而豐富的英語學習動機和興趣；同時還要指導學生制訂學習計劃，傳授英語學習策略和方法，推動學生自主學習，發展自己。與此同時，外語教師還要做學生合作學習的組織者、引導者和協調者，學生學習的評價者和監督者。這些均要求教師樹立“終身學習”的理念，更新自身知識結構，加強大數據相關知識和信息技術的掌握。

二、大數據時代下的高職英語教師角色定位

大數據時代背景下，信息技術的發展極大地改變了人們工作方式、生活方式和學習方式，學生可以利用各種互聯網資源獲取自己想要的信息，教師不再是知識的唯一來源。教與學的界限不再是那么清晰，教師與學生的關系已不僅僅是“教”與“學”的關系，而是賦予了更多的內容。

1.學生學習過程中的引導者。廖淑娜在《多媒體網絡教學中高職英語教師角色再定位研究》一文中，選取了100位高職學院二年級學生參與問卷調查，在該問卷的第二部分設計了五個角色，分別為：課程設計者、課堂組織者、課堂評價者、咨詢指導者和信息資源提供者，要求學生覺得哪個角色對他們學習更有幫助，結果顯示“咨詢指導者”排在首位。在大數據時代，學生獲取信息的途徑多種多樣，他們最需要的是英語教師能夠針對不同學生的特點傳授學習的策略和方法以促進學習能力的發展，在這個過程中，教師要從“教”轉向“導”，激發學生的學習動機，引導他們走向目標。

2.信息化資源的整合者。大數據時代下大量的學習資源使得學生們獲取知識的途徑十分容易，然而如何將這些資源進行整合獲取學生所需要的，使學生的英語學習真正有效發生，從而真正提高學生們英語應用能力，這就需要英語教師在這個過程中從以前的學習資源提供者變為資源整合者，根據學生的個性化需求，廣泛地收集各種零散的信息，并加以分析整理，然后以各種多媒體的形式有選擇地提供給學生，并指導學生開展學習。

3.信息化英語課堂的設計者。長期以來，高職英語課堂教學的設計主要是圍繞教材任務展開的，教師按照教學大綱的要求講解單詞、語法和分析課文，即使課堂教學中加入了情景教學，也是“一刀切”的方式進行評價，學生被動地學習知識，使得本身英語基礎不是很好的高職生會慢慢喪失學習英語的興趣。大數據時代背景下，隨著英語學習途徑的多元化，英語教師應該充分利用已掌握的各種信息資源以及信息技術手段，為學生提供個性化的課堂教學，學生不再“被教”，而是根據自己的需求和水平自主選擇學習內容和學習進度，激發學生學習英語的興趣，引導學生積極主動參與到英語教學過程中來，從而培養其實際英語應用的能力。

大數據時代已經來臨，雖然學校教育仍然是不可或缺的，但是大部分老師不再是知識的講授者，而是學習的引導者、信息資源的整合者以及課堂活動的組織者，教師的角色地位將面臨巨大的挑戰。高職英語教師必須在教育思想、英語實踐技能、英語教育技術、英語學科應用等方面做好充分的準備才能迎接這一挑戰。

參考文獻：

大數據學習計劃范文第5篇

關鍵詞：大數據；管理決策；分析應用；教學

中圖分類號：G203 文獻標識碼：A 論文編號：1647-2117（2015）05-0100-03

大數據影響教育發展模式

媒體將2013年稱為“大數據元年”，幾乎所有世界級的互聯網產業都將業務延伸至大數據領域，教育界也紛紛將傳統教育研究轉向信息化的大數據發展道路。數據已逐漸發展為信息時代社會發展最重要的資產，大數據的研究和應用不僅是技術問題，同時也是機制問題，大數據技術將對未來的教育發展形態和制度產生深遠影響。

大數據技術促進了國家開放大學教育信息化的發展，搭建國家開放大學學習平臺，建設一站式單點登錄學生空間，設立“國家開放大學學習網”試點分部，開發“國開5分鐘課程”學習資源，這其中必然會自動留存海量的學生數據、教師數據，每個使用系統平臺的互聯網用戶都將為大數據技術的應用貢獻基礎數據，這樣不僅易于后期對學生的學習行為和教師的教學過程進行真實有效的評估和評價，而且通過大數據分析整合學生的學習過程記錄，對教師下一步制定高效的教學策略具有實踐指導意義。[1]實現“以學生為中心”的教學理念，教學活動以學生為主體設計，學習路徑以學生容易理解的方式設計，關注學生的個性化學習，根據學生的學習數據制定相應的學習計劃和輔導，實現個性化的遠程教學，將教師從教學的主導者轉為教學過程中的助推者，實現為學生提供個性化的教學支持服務。

上海海事大學經濟管理學院管理科學系副教授魏忠曾說過：“以物聯網、云計算等綜合技術的成熟為基礎，在學生管理數據庫中挖掘出有價值的數據，經過過程性和綜合性的考慮，找到學生各種行為之間的內在聯系，考量背后的邏輯關系，并作出恰當的教學決策，這才能被稱為大數據?！?/p>

“無論是教育管理部門，還是校長、教師，以及學生和家長，都可以提供針對不同應用的個性化分析報告。通過大數據的分析來優化教育機制，做出更科學的決策，這將帶來潛在的教育革命?！笔锥紟煼洞髮W遠程教育所所長方海光說，“誰能在其中把握好大數據，誰就能在將來的競爭中贏得主動權。”

大數據技術的發展對于教育智能化的發展，特別是遠程在線教育的發展提出了新的要求和挑戰，迅速推動著遠程教育發生重大變革，國家開放大學轉型期間正在發生著一場巨大革命，同時我們深刻明白帶來變革的真正原因就是以大數據為核心的信息化技術手段。

大數據應用于學習平臺的重要意義

大數據重點不在于“大”，也不在于“數據”，大數據的真正意義在于能夠幫助信息平臺融合結構和非結構的數據，通過實時或者接近實時的分析速率，將存儲在數據庫中海量的最新數據分析出有價值的信息，并將分析結果用于預測用戶的行為，同時為機構管理制度提供決策依據。

國家開放大學學習平臺的核心是為學生學習課程和教師教學過程提供服務，這是驅動完善學習平臺功能的核心和本質需求，必須通過學習平臺中學生和教師的基礎數據為出發點，通過大數據技術了解學生的實際學習體驗，了解教師完整的教學過程，不是完全像傳統的依靠技術經驗進行平臺的升級維護，而是依據平臺中的真實數據，用大數據分析手段協助技術運維團隊進行平臺的功能升級。在學習平臺的建設運維過程中，必須遵循用戶數據和用戶體驗兩手抓。一方面要實時了解用戶使用學習平臺歷史數據的變化發展趨勢，另一方面又要能夠洞察學生和教師在不同階段對學習平臺的不同需求，這其中通過大數據分析，滲透學生和教師的學習和教學本質，搜集和分析與其相關的大量數據，總結和量化其中的有價值規律，然后根據規律制定合理的管理和教學方法，從而掌握未來學習平臺的規劃和建設方案。

大數據時代的到來推動著國家開放大學信息化建設工作，如何有效采集國家開放大學學習平臺的數據，并重點分析學生、教師的歷史記錄數據，為學生提供個性化的學習策略，同時為教師提供合理、有效的教學策略，這將是學習平臺重點研究的大數據應用范疇。

大數據應用與國家開放大學現有機制融合

大數據技術的興起必然會在國家開放大學內部帶來一場改革，無論是現有的業務部門邏輯流程、學校管理制度，還是目前具有的數據管理技術架構以及技術專業人員，都需要找到合理簡便的手段將新的大數據模式和傳統的管理、應用模式相融合。

1.數據的內部流動性和可獲取性

在國家開放大學學習平臺實際的應用過程中發現，數據的內部流動性和可獲取性是平臺試點工作順利開展的基礎保障。國家開放大學內部數據常分散在不同的部門，這些數據存在不同的數據倉庫中，而且不同部門的數據存儲技術和模式可能不一樣，這就導致國家開放大學內部自己的數據無法順利流動，數據無法獲取，大數據的價值就失去了分析的前提。

因此就需要不同部門數據的關聯和整合，將不同部門數據打通，排除數據內部流動障礙，實現大數據在技術和工具上的共享，只有這樣才能發揮大數據的優勢和價值。當數據變得有價值時，學校要積極為各業務部門提供合理的制度，部門職責制定既要保證內部數據的及時獲取，也要尊重并支持各業務部門的業務邏輯流程，互相滿足對數據的需求。

2.數據管理技術架構

學習平臺中每天產生指數級的海量數據，完全不是傳統的數據庫部署可以處理的，快速增長的數據量超越了傳統數據庫的管理和處理能力，這就需要構建分布式的數據存儲模式，同時可以根據需求擴展服務器規模和數量。

為了實現數據資源的有效存儲、實時數據共享等功能，將云計算技術應用于國家開放大學平臺，實現軟硬件資源和信息數據的共享，其提供的網絡資源通常具有虛擬化特征，具有動態易擴展的特點。[2]通過電信云平臺實現數據服務的交付和使用，該模式可以提供可用的、便捷的、按需的網絡數據資源的訪問，只需要投入少量的管理工作，便可以進入配置的云計算資源共享池，快速獲取數據。[3]

云計算相比于傳統的數據存儲方式，可以為學習平臺提供安全可靠的數據存儲中心，將數據上傳到“云”之后，再也不必擔心數據的丟失以及病毒入侵等情況。云計算為用戶提供簡潔便利的體驗，一方面是學生隨時可以直接編輯存儲在云中的文檔或作業，隨時可以與學習同伴或教師分享信息；另一方面是云的另一端有專業的技術人員維護硬件、升級軟件。云計算極大程度實現了不同設備間的數據共享，在云計算的應用模式中，學生的所有數據只有一份保存在云端，學生無論是通過PC端或是移動端學習，只要是學生具有的學習設備連接互聯網，都可以同時訪問和使用同一份數據，云計算技術大大提高了學生和教師使用學習平臺的效率和質量。

3.技術專業人員

大數據建設的每個步驟都要有技術專業人員的支撐，因此，為了確保大數據技術可以促進學習平臺的有效發展，必須在國家開放大學校內培養實際掌握大數據技術、具有大數據管理應用經驗的專業團隊。大數據技術職位需要復合型人才，可以對數學、統計學、機器學習、數據分析、自然語言處理等多方面知識綜合掌握。未來，大數據將會出現約100萬的人才缺口，在各個行業大數據中高端人才都會成為最炙手可熱的人才。因此，需要國家開放大學校內和校外企業密切聯合協作，制定合理的人事用人機制，增加工作職位新需求，共同努力去培養和挖掘大數據專業人員。