奇格奇?黃愛玲?王海星?李寶文

摘要：線上教育新模態(tài)在高等院校教育教學(xué)活動(dòng)開展中受到廣泛的青睞，并收集到了大量線下教學(xué)難以獲取的學(xué)習(xí)活動(dòng)數(shù)據(jù)?；诮煌ㄟ\(yùn)輸專業(yè)課程“交通安全工程”的線上學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，以課程線上參與度與階段性知識(shí)檢驗(yàn)指標(biāo)為基礎(chǔ)特征，采用聚類算法進(jìn)行數(shù)據(jù)畫像分析與實(shí)證研究。依托高質(zhì)量線上教學(xué)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)畫像能夠幫助教學(xué)者更好地了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況、興趣和學(xué)習(xí)風(fēng)格，促進(jìn)定制化督導(dǎo)與教學(xué)，并動(dòng)態(tài)驅(qū)動(dòng)教學(xué)設(shè)計(jì)改良與優(yōu)化的良性循環(huán)。

關(guān)鍵詞：線上教育；數(shù)據(jù)畫像；聚類分析；教學(xué)評估；定制化

一、前言

相較于傳統(tǒng)線下聚集性教學(xué)模態(tài)，教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型[1]衍生出了線上分散性教學(xué)新模態(tài)。然而，將線下教學(xué)的原有思路與方式照搬到線上教學(xué)中將帶來諸多難以解決的問題，如在線教育常態(tài)化背景下學(xué)生注意力不集中、理解內(nèi)容不充分、學(xué)習(xí)反饋不及時(shí)等所導(dǎo)致的在線學(xué)習(xí)動(dòng)力缺失[2]，且有可能由于缺少與人交往而影響學(xué)生健全人格的形成[3]。慶幸的是，這也促使線上教育新模態(tài)的自我革新和進(jìn)化，其中以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的教學(xué)新樣態(tài)[4]的構(gòu)建最為顯著。這主要是由于線上教育能夠充分采集更多的電子化記錄與相關(guān)數(shù)據(jù)，從而足以支撐對被教育對象學(xué)習(xí)情況的具象化和定制化，同時(shí)實(shí)現(xiàn)線上教育數(shù)據(jù)資源的整合利用，達(dá)成“以人為本”的教育目標(biāo)。

《中國教育現(xiàn)代化 2035》中指出應(yīng)加快信息化時(shí)代教育變革，利用現(xiàn)代技術(shù)加快推動(dòng)人才培養(yǎng)模式改革，實(shí)現(xiàn)規(guī)?；逃c個(gè)性化培養(yǎng)的有機(jī)結(jié)合[5]?，F(xiàn)有研究大多結(jié)合調(diào)研問卷從宏觀層面討論線上教育的利弊，或通過對比線上教育前后的變化說明其效果。也有部分研究基于學(xué)習(xí)者畫像驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)教學(xué)[6-7]，如基于作業(yè)行為、食堂消費(fèi)、上網(wǎng)瀏覽、自習(xí)室使用情況等進(jìn)行學(xué)生行為畫像及分析應(yīng)用[8-9]。但如何充分利用特定課程線上學(xué)習(xí)過程中的整體性數(shù)據(jù)，刻畫學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)及特點(diǎn)，進(jìn)而有針對性地完善該課程教育中所存在的不足，以學(xué)生為中心因材施教，促進(jìn)高質(zhì)量課程建設(shè)，仍有待探索和實(shí)踐。

本文針對交通運(yùn)輸專業(yè)課程“交通安全工程”的線上學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，充分發(fā)揮在線教育的數(shù)字化優(yōu)勢，基于數(shù)據(jù)畫像理論及方法，嘗試從線上課程參與度與階段性知識(shí)檢驗(yàn)等方面入手，構(gòu)建學(xué)生數(shù)據(jù)畫像，并進(jìn)一步分析不同類別畫像的差異化特點(diǎn)，實(shí)施精準(zhǔn)化、定制化教育方案。

二、線上學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)平臺(tái)能夠?yàn)橛脩舢嬒裉峁┏浞值臄?shù)據(jù)資源。本文基于“中國大學(xué)MOOC平臺(tái)”，獲取了交通運(yùn)輸專業(yè)課程“交通安全工程”的線上學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，包括同一學(xué)期進(jìn)行在線學(xué)習(xí)的195名學(xué)生的課程學(xué)習(xí)情況。為確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)，所有個(gè)體敏感信息均進(jìn)行了脫敏及重編號(hào)處理，保留了學(xué)生在該課程學(xué)習(xí)中的相關(guān)數(shù)據(jù)，如觀看在線視頻時(shí)長、在線評論數(shù)量、章節(jié)測試得分、開卷測試得分等。

數(shù)據(jù)畫像理論作為描述群體特征的理論框架，可基于所采集的數(shù)據(jù)，分析挖掘人們的行為、興趣、偏好等方面的信息，從而發(fā)現(xiàn)模式化的知識(shí)。數(shù)據(jù)畫像的本質(zhì)是特征提取，而其形式是標(biāo)簽化。目前，數(shù)據(jù)畫像分析已被廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、金融、人力資源管理等領(lǐng)域。基于線上教育平臺(tái)獲得的更為全面的課程學(xué)習(xí)過程性數(shù)據(jù)，能夠較好地支撐在教育領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)畫像及其分析應(yīng)用。

三、課程線上參與度

在課程學(xué)習(xí)過程中，學(xué)生不僅可以通過線上平臺(tái)在線觀看視頻，還可以在平臺(tái)留言、提問及主題討論，使學(xué)生相互交流和分享觀點(diǎn)。因此，在課程線上參與度方面，本文并未采集線上授課過程中的賬號(hào)在線情況，以避免由于“逃課”導(dǎo)致的“假在線”數(shù)據(jù)，而是提取了老師布置作業(yè)時(shí)要求在線觀看視頻的時(shí)長。此外，本文還同時(shí)采集了學(xué)生在課堂學(xué)習(xí)結(jié)束后積極參與平臺(tái)討論的數(shù)量，這也集中體現(xiàn)了學(xué)生對所學(xué)習(xí)內(nèi)容的理解、鞏固、反思、應(yīng)用等多個(gè)維度。

如圖1所示為學(xué)生的課程線上參與度情況。大部分學(xué)生觀看視頻時(shí)長在20小時(shí)左右，但仍有一部分同學(xué)線上參與度較低，并未按要求觀看視頻。本文將觀看視頻時(shí)長作為線上學(xué)習(xí)參與度的指標(biāo)刻畫，一定程度上反映了學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中積極參與和投入的程度。而線上評論數(shù)統(tǒng)計(jì)情況主要呈現(xiàn)長尾特性，大部分同學(xué)示意性地參與了1-2次討論，但也有部分學(xué)生有較高的課后活躍度，最高討論次數(shù)達(dá)到45次。將每個(gè)同學(xué)的評論數(shù)指標(biāo)化，獲得課后線上活躍度，能夠較好地表征學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性、創(chuàng)造性和主動(dòng)性。

四、階段性知識(shí)檢驗(yàn)

階段性知識(shí)檢驗(yàn)是教育教學(xué)過程中最為常用的一種評估方法，用于評估學(xué)生在某個(gè)學(xué)習(xí)階段所掌握的知識(shí)和技能，其主要目的是幫助教師和學(xué)生了解學(xué)習(xí)進(jìn)展情況，發(fā)現(xiàn)學(xué)生在不同學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)中的強(qiáng)、弱項(xiàng)，以便進(jìn)行有針對性的教學(xué)和學(xué)習(xí)調(diào)整。階段性知識(shí)檢驗(yàn)可通過設(shè)置測試、作業(yè)、提問等方式開展，而學(xué)生的反饋一方面能夠幫助教師快速了解學(xué)生學(xué)習(xí)情況，同時(shí)也是學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)的過程性指標(biāo)。

為此，本文采集了課程組195名學(xué)生在16個(gè)教學(xué)階段性測試章節(jié)中的測試結(jié)果（如圖2所示）。每個(gè)章節(jié)的測試總分為35分，學(xué)生有兩次作答機(jī)會(huì)，取其高者作為該學(xué)生測試得分，限在該章節(jié)學(xué)習(xí)后兩周內(nèi)完成。章節(jié)測試成績?nèi)鐖D2所示，顏色越深代表得分越低，顏色越淺代表得分越高。觀察發(fā)現(xiàn)，部分學(xué)生完整地完成了各章節(jié)的測試環(huán)節(jié)，但部分同學(xué)得分較低，0分情況也不少見。其中大部分0分情況并非為學(xué)生答錯(cuò)所有測試題，而是由于學(xué)生未能在指定時(shí)間內(nèi)作答所導(dǎo)致的。因此，在線階段性知識(shí)檢驗(yàn)結(jié)果不僅是表征學(xué)生學(xué)習(xí)效果的指標(biāo)，同時(shí)也是刻畫學(xué)生學(xué)習(xí)態(tài)度的重要特征。

在課程學(xué)習(xí)結(jié)束前，設(shè)置了開卷測試環(huán)節(jié)，以幫助學(xué)生復(fù)習(xí)和評估學(xué)習(xí)效果。開卷測試題型包括判斷題、單選題、多選題，允許學(xué)生在規(guī)定時(shí)間內(nèi)查閱任意資料，主要目的為鞏固課程知識(shí)點(diǎn)，因此也可將開卷測試視為總體性的知識(shí)檢驗(yàn)手段。由于本文涉及的課程教學(xué)及考核均在線上開展，因此可較為精準(zhǔn)地獲得每位學(xué)生的作答時(shí)間。作答分?jǐn)?shù)除以作答時(shí)間，獲得開卷測試單位時(shí)間得分，以表示學(xué)生的總體復(fù)習(xí)成效。

五、學(xué)生畫像聚類分析

本文以學(xué)生的課程線上參與度與階段性知識(shí)檢驗(yàn)指標(biāo)為依據(jù)，構(gòu)建學(xué)生在線學(xué)習(xí)基礎(chǔ)特征數(shù)據(jù)集，并采用加權(quán)模糊C均值聚類算法進(jìn)行數(shù)據(jù)畫像。依據(jù)課程評估體系，四類基礎(chǔ)特征的權(quán)重設(shè)置為0.2（觀看視頻時(shí)長）、0.1（線上評論數(shù)）、0.4（章節(jié)測試成績）、0.3（開卷測試單位時(shí)間得分）。根據(jù)模糊C均值聚類算法通過循環(huán)迭代計(jì)算，可獲得不同畫像類別中心。

如圖3所示為聚類畫像結(jié)果在二維平面的映射圖。195名學(xué)生被劃分為5個(gè)畫像類別，畫像類別1有97人，畫像類別2有7人，畫像類別3有22人，畫像類別4有22人，畫像類別5有47人。各畫像類別在不同基礎(chǔ)特征維度上的數(shù)值如表1所示。畫像類別1觀看視頻時(shí)長最長，章節(jié)測試成績也最好，而開卷測試單位時(shí)間得分最低，是學(xué)習(xí)過程最為認(rèn)真的學(xué)生類別；畫像類別2在過程性學(xué)習(xí)中表現(xiàn)尚可，開卷測試單位時(shí)間得分最高，是應(yīng)試能力較強(qiáng)的學(xué)生類別；畫像類別3的線上評論數(shù)最低，在觀看視頻時(shí)長與開卷測試單位時(shí)間得分也較低，但章節(jié)測試成績指標(biāo)較好，說明該類學(xué)生能夠把握好過程性學(xué)習(xí)，但不夠積極；畫像類別4的觀看視頻時(shí)長最短，章節(jié)測試成績指標(biāo)最差，線上評論活躍度表現(xiàn)也較差，是忽視過程性學(xué)習(xí)，以應(yīng)付考試為主的學(xué)生類別；畫像類別5具有最高的線上評論活躍度，且其觀看視頻時(shí)長也較長，是在課上、課后均能保持積極學(xué)習(xí)態(tài)度的學(xué)生類別。

六、學(xué)生畫像驅(qū)動(dòng)教育教學(xué)變革

（一）線上教育提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)

隨著在線教育平臺(tái)快速更新迭代，功能越發(fā)齊全完善，使得教育者與學(xué)習(xí)者的全部細(xì)節(jié)暴露在平臺(tái)的“顯微鏡”下。線上教育平臺(tái)能夠清晰、精確地記錄學(xué)習(xí)者的訪問、瀏覽、聽課、練習(xí)等學(xué)習(xí)痕跡，從而存儲(chǔ)了大量的高質(zhì)量學(xué)習(xí)過程性數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)畫像成為可能。在線下教育中，教育者的一大苦惱就是除了零散的測驗(yàn)評估，無法跟蹤獲取學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)狀態(tài)。線上教育則能夠收集到更多學(xué)習(xí)行為信息，包含學(xué)習(xí)者的登錄時(shí)間、學(xué)習(xí)時(shí)長、訪問次數(shù)、學(xué)習(xí)進(jìn)度、互動(dòng)情況等，為基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法分析學(xué)生畫像提供了數(shù)據(jù)上的保障。

（二）定制化督導(dǎo)與教學(xué)

學(xué)生畫像的作用之一是使得傳統(tǒng)的大眾化教育趨向于定制化。定制化督導(dǎo)與教學(xué)是一種個(gè)性化的教育方法，旨在通過深入了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況、興趣和學(xué)習(xí)風(fēng)格，生成精準(zhǔn)教學(xué)模式或?qū)W習(xí)路徑，采用個(gè)性化資源推送、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)督與預(yù)警、同伴對話反饋、反思性評價(jià)等精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)，提供個(gè)性化的指導(dǎo)和幫助，以最大限度提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。以“交通安全工程”課程為例，針對忽視過程性學(xué)習(xí)的畫像類別4，教育者應(yīng)及時(shí)干預(yù)督導(dǎo)，通過私信提醒、課堂回答問題、定期交流等方式對該類別學(xué)生給予充分的關(guān)注，使學(xué)生重回課程學(xué)習(xí)軌道。而應(yīng)試能力較強(qiáng)的畫像類別2，通常知識(shí)掌握能力及效率較高，正常教學(xué)節(jié)奏對于該類學(xué)生略顯枯燥，因此教育者可考慮為該類學(xué)生提供更多的延展性學(xué)習(xí)資源，并鼓勵(lì)其將知識(shí)應(yīng)用于實(shí)踐。

（三）教學(xué)設(shè)計(jì)改良與優(yōu)化

教學(xué)設(shè)計(jì)的改良與優(yōu)化是一個(gè)動(dòng)態(tài)過程，需要教育者在教育過程中反思和發(fā)現(xiàn)教學(xué)中的不足之處，并采取相應(yīng)的改進(jìn)措施。數(shù)據(jù)畫像能夠?yàn)檎n程的教學(xué)評估和反饋提供數(shù)字化依據(jù)，如忽視過程性學(xué)習(xí)的畫像類別學(xué)生數(shù)量較多可能說明課程內(nèi)容缺乏吸引力，而應(yīng)試能力較強(qiáng)的畫像類別較多則很有可能是課程學(xué)習(xí)內(nèi)容過于簡單所致。此外，學(xué)生的反饋與評價(jià)也可用于教師教學(xué)質(zhì)量畫像。不同的教學(xué)設(shè)計(jì)改良與優(yōu)化方案會(huì)引入新的數(shù)據(jù)記錄及特征權(quán)重的變化，勢必也會(huì)影響數(shù)據(jù)畫像結(jié)構(gòu)。因此，數(shù)據(jù)畫像既是教學(xué)設(shè)計(jì)改良與優(yōu)化的源頭，也是其課程教學(xué)質(zhì)量和效果的呈現(xiàn)形式，從而循環(huán)往復(fù)推進(jìn)教育教學(xué)的變革與創(chuàng)新實(shí)踐。

七、結(jié)語

隨著高等院校教育教學(xué)活動(dòng)普遍采用線上教育新模態(tài)，以學(xué)生為中心開展數(shù)據(jù)畫像理論與實(shí)證研究，成為教育信息化的發(fā)展趨勢。本文充分利用“交通安全工程”課程的線上學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，通過聚類分析課程線上參與度與階段性知識(shí)檢驗(yàn)指標(biāo)等基礎(chǔ)特征，獲得了五種學(xué)生畫像類別，為課程建設(shè)提供了新維度內(nèi)涵與教學(xué)設(shè)計(jì)支撐。

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作者單位：北京交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院

責(zé)任編輯：周航