摘要：本研究主要通過(guò)收集和分析混合式教學(xué)模式下學(xué)習(xí)者的多維數(shù)據(jù)，構(gòu)建全面、立體的學(xué)習(xí)者畫(huà)像，并基于這些數(shù)據(jù)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，建立教學(xué)預(yù)警系統(tǒng)，以發(fā)現(xiàn)學(xué)業(yè)困難學(xué)生。研究中，首先建立學(xué)習(xí)者畫(huà)像的特征標(biāo)簽體系，形成了對(duì)學(xué)習(xí)者全面而深入的描繪；隨后，運(yùn)用決策樹(shù)、線性判別分析、支持向量機(jī)等多種分類(lèi)學(xué)習(xí)算法，建立了教學(xué)預(yù)警模型；通過(guò)對(duì)多種模型的評(píng)估，選擇了性能最佳的支持向量機(jī)模型作為教學(xué)預(yù)警系統(tǒng)的核心組件。結(jié)果顯示，這樣的系統(tǒng)可以幫助教師及時(shí)發(fā)現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)問(wèn)題，并采取干預(yù)措施，從而提高教學(xué)質(zhì)量和學(xué)生的學(xué)業(yè)成績(jī)。

關(guān)鍵詞：學(xué)習(xí)者畫(huà)像；教學(xué)預(yù)警；機(jī)器學(xué)習(xí)；分類(lèi)算法；混合式教學(xué)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2024）22-0107-03

開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）

0 引言

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，線上教學(xué)平臺(tái)如超星學(xué)習(xí)通、中國(guó)大學(xué)MOOC、騰訊課堂、云班課、釘釘、學(xué)習(xí)強(qiáng)國(guó)以及虛擬學(xué)習(xí)空間等得到廣泛應(yīng)用，為教學(xué)培訓(xùn)提供了新的教學(xué)途徑。學(xué)習(xí)者只需通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)就可以隨時(shí)隨地進(jìn)行在線學(xué)習(xí)。軟硬件和技術(shù)支持不斷更新使得在線教育學(xué)習(xí)資源日益豐富多樣，學(xué)習(xí)變得多源和便捷。此外，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)共享教育資源，不僅拓寬了教育的覆蓋面，更促進(jìn)了教育的公平與普及，讓更多人有機(jī)會(huì)接觸到優(yōu)質(zhì)的教育資源。

然而，在突破了傳統(tǒng)的教育面對(duì)面的教育模式的同時(shí)，也暴露出一些問(wèn)題。由于線上教學(xué)是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)和多媒體設(shè)備來(lái)實(shí)現(xiàn)的，缺少教師和學(xué)習(xí)者的面對(duì)面交流，教學(xué)的直觀性、感性認(rèn)識(shí)不夠；教師無(wú)法觀察到學(xué)習(xí)者的實(shí)際學(xué)習(xí)狀態(tài)，無(wú)法全面地把控整個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程，學(xué)習(xí)者個(gè)性化需求也無(wú)法及時(shí)滿足。同時(shí)，線上學(xué)習(xí)模式比較單一，一定程度上降低了學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)興趣，學(xué)習(xí)期間存在“刷課”的情況。

因此，如何準(zhǔn)確把握學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)狀態(tài)，提升線上教學(xué)的質(zhì)量，成了研究的重點(diǎn)。在這一背景下，學(xué)習(xí)者畫(huà)像和教學(xué)預(yù)警兩個(gè)領(lǐng)域顯得尤為關(guān)鍵，值得深入探索。學(xué)習(xí)者畫(huà)像是通過(guò)收集和分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)態(tài)度等多維度的數(shù)據(jù)，形成對(duì)學(xué)習(xí)者全面、立體的描述；而教學(xué)預(yù)警則是提前發(fā)現(xiàn)和解決學(xué)習(xí)問(wèn)題的重要工具。

本研究以在線學(xué)習(xí)者為核心研究對(duì)象，通過(guò)收集和分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)態(tài)度等多維度的數(shù)據(jù)，構(gòu)建一個(gè)全面且詳盡的學(xué)習(xí)者畫(huà)像。通過(guò)應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，本研究從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和學(xué)習(xí)分析的角度，定量地研究學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)規(guī)律，全面地了解學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情況。以為學(xué)習(xí)者提供更優(yōu)質(zhì)的在線教育為目標(biāo)導(dǎo)向進(jìn)行研究，促進(jìn)學(xué)習(xí)者的個(gè)性化學(xué)習(xí)和實(shí)現(xiàn)基于學(xué)習(xí)者畫(huà)像的學(xué)情預(yù)警。學(xué)習(xí)者畫(huà)像和教學(xué)預(yù)警是預(yù)警學(xué)情和提供個(gè)性化學(xué)習(xí)策略的重要數(shù)據(jù)支撐和決策依據(jù)。

1 相關(guān)研究

1.1 學(xué)習(xí)者畫(huà)像理論

學(xué)習(xí)者畫(huà)像是用戶畫(huà)像技術(shù)在教育領(lǐng)域的重要應(yīng)用。它通過(guò)收集和分析學(xué)習(xí)者的個(gè)人基本信息、學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)結(jié)果數(shù)據(jù)等多維度數(shù)據(jù)，形成對(duì)學(xué)習(xí)者全面、立體的描述。學(xué)習(xí)者畫(huà)像技術(shù)可以幫助教師更深入地理解學(xué)生，從而提供更有針對(duì)性的教學(xué)，在教育技術(shù)領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用。

通過(guò)分析學(xué)習(xí)者畫(huà)像，教師可以針對(duì)性地研究每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)和學(xué)習(xí)需求，并根據(jù)每個(gè)學(xué)生的需求和能力調(diào)整教學(xué)策略，這將大大提高教學(xué)效果。在實(shí)際教學(xué)中，學(xué)習(xí)者畫(huà)像不僅可以幫助教師改進(jìn)教學(xué)策略，也可以幫助學(xué)生更好地理解自己的學(xué)習(xí)過(guò)程。

肖君等人[1]從目標(biāo)（ Object）、數(shù)據(jù)（ Data）、分析（ Analysis）、服務(wù)（ Service） 四個(gè)角度提出“ODAS”開(kāi)放學(xué)習(xí)分析概念模型，并給出了基于 “ODAS” 的在線學(xué)習(xí)者畫(huà)像構(gòu)建流程，這是一個(gè)以目標(biāo)為導(dǎo)向的循環(huán)系統(tǒng)框架，分為五個(gè)關(guān)鍵階段：

1） 畫(huà)像目標(biāo)層：明確畫(huà)像構(gòu)建的目標(biāo)，如學(xué)習(xí)者群體識(shí)別、學(xué)習(xí)者特征分析和學(xué)習(xí)者評(píng)價(jià)等。

2） 數(shù)據(jù)收集層：根據(jù)畫(huà)像目標(biāo)收集大數(shù)據(jù)，包括學(xué)習(xí)者的基本信息、各類(lèi)行為日志以及調(diào)查數(shù)據(jù)等。

3） 標(biāo)簽分析層：根據(jù)畫(huà)像目標(biāo)抽取畫(huà)像標(biāo)簽庫(kù)中的標(biāo)簽進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。標(biāo)簽由學(xué)習(xí)者畫(huà)像模型決定，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽化處理得到。

4） 畫(huà)像服務(wù)層：標(biāo)簽分析結(jié)果的輸出，包括分析報(bào)告、個(gè)性化推薦、預(yù)警等服務(wù)形式。

5） 應(yīng)用與評(píng)估層：將畫(huà)像服務(wù)應(yīng)用于教學(xué)，并通過(guò)評(píng)估判斷是否達(dá)到了最初的畫(huà)像目標(biāo)，如果沒(méi)有則進(jìn)行下一輪的畫(huà)像分析應(yīng)用，構(gòu)成閉環(huán)。

1.2 教學(xué)預(yù)警

通過(guò)對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)態(tài)度和學(xué)習(xí)成績(jī)等進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，教學(xué)預(yù)警可以提前發(fā)現(xiàn)并解決學(xué)生可能會(huì)遇到的學(xué)習(xí)問(wèn)題，并提供有針對(duì)性的幫助。借助教學(xué)預(yù)警，教師可以全面了解學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況，預(yù)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)根據(jù)學(xué)生反饋調(diào)整教學(xué)策略，滿足學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。因此，教學(xué)預(yù)警在提高教學(xué)質(zhì)量、保障學(xué)生學(xué)習(xí)效果以及提升學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗(yàn)和自我管理能力方面發(fā)揮著重要的作用。

教學(xué)預(yù)警的相關(guān)研究主要關(guān)注如何有效收集和分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，精確識(shí)別學(xué)生的學(xué)習(xí)困難，以及設(shè)計(jì)有效的預(yù)警機(jī)制和干預(yù)策略。李景奇等人[2] 使用多元線性回歸方法和綜合指標(biāo)加權(quán)方法，設(shè)計(jì)了一個(gè)教學(xué)大數(shù)據(jù)預(yù)警平臺(tái)。劉博鵬等人[3]通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，利用學(xué)生的行為、個(gè)人屬性和歷史成績(jī)等數(shù)據(jù)對(duì)學(xué)生成績(jī)進(jìn)行預(yù)警。

一些研究者已經(jīng)開(kāi)始探索如何將學(xué)習(xí)者畫(huà)像和教學(xué)預(yù)警相結(jié)合，以提供更全面和個(gè)性化的教學(xué)支持。成亞玲、譚愛(ài)平[4]從學(xué)習(xí)者的基本屬性、知識(shí)掌握情況、學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)情緒四個(gè)維度刻畫(huà)在線開(kāi)放課程學(xué)習(xí)者群體畫(huà)像和個(gè)體畫(huà)像，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了基于學(xué)習(xí)者畫(huà)像的在線開(kāi)放課程學(xué)習(xí)預(yù)警模型，分別從學(xué)習(xí)行為、學(xué)業(yè)成就、學(xué)習(xí)情緒三個(gè)方面給出了預(yù)警策略。王春華[5]通過(guò)構(gòu)建學(xué)習(xí)者畫(huà)像模型，提出了精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)策略。

盡管現(xiàn)有的學(xué)習(xí)者畫(huà)像與教學(xué)預(yù)警的研究已取得了一定的成果，但大多數(shù)只給出了預(yù)警策略，缺乏深入的定量化分析?；谶@一點(diǎn)，本研究將采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，對(duì)學(xué)習(xí)者畫(huà)像數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘和分析，為教學(xué)預(yù)警的設(shè)計(jì)提供定量化的依據(jù)。同時(shí)，也將進(jìn)一步研究如何將學(xué)習(xí)者畫(huà)像與教學(xué)預(yù)警應(yīng)用到各種教學(xué)環(huán)境和模式中，以滿足不同類(lèi)型學(xué)習(xí)者的需求。

2 教學(xué)案例研究

本研究選擇了某高校開(kāi)設(shè)的高等數(shù)學(xué)課程作為研究案例。該課程采用了線上線下混合式教學(xué)模式，共有502名不同專(zhuān)業(yè)的學(xué)生參與了該課程，他們分別來(lái)自5個(gè)不同的專(zhuān)業(yè)，其中，女生127人，男生375人；來(lái)自普高的學(xué)生291人，來(lái)自職高的學(xué)生211人。接下來(lái)將借鑒基于“ODAS”的開(kāi)放學(xué)習(xí)者畫(huà)像構(gòu)建流程進(jìn)行畫(huà)像構(gòu)建，并以畫(huà)像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行教學(xué)預(yù)警研究。

2.1 圖像目標(biāo)層

本研究的主要目標(biāo)是構(gòu)建一個(gè)學(xué)業(yè)預(yù)警系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠根據(jù)學(xué)生的個(gè)人基本情況和學(xué)習(xí)行為表現(xiàn)，預(yù)測(cè)學(xué)生的學(xué)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。具體而言，大學(xué)生面臨的一個(gè)主要學(xué)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)是期末成績(jī)不及格的問(wèn)題。這一問(wèn)題不僅會(huì)影響學(xué)生的學(xué)習(xí)綜合測(cè)評(píng)，還可能對(duì)他們的學(xué)業(yè)進(jìn)度產(chǎn)生直接影響，甚至影響畢業(yè)。因此，本研究的目的是根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為等數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)其不及格的風(fēng)險(xiǎn)，以提供給教師和學(xué)生及時(shí)且準(zhǔn)確的預(yù)警，為教師提供教學(xué)參考，同時(shí)幫助學(xué)生更好地應(yīng)對(duì)潛在的學(xué)業(yè)問(wèn)題。

2.2 數(shù)據(jù)收集層

為了實(shí)現(xiàn)教學(xué)預(yù)警目標(biāo)，本研究收集了參與本課程學(xué)生的各種數(shù)據(jù)，包括基本信息、學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)結(jié)果等。這些數(shù)據(jù)從多個(gè)來(lái)源獲得，如學(xué)校教務(wù)系統(tǒng)、“超星學(xué)習(xí)通”在線學(xué)習(xí)平臺(tái)和線下課堂授課等。 具體數(shù)據(jù)如下：

1） 教務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)：學(xué)校教務(wù)系統(tǒng)提供了學(xué)生的基本信息，如姓名、學(xué)號(hào)、性別、年齡、專(zhuān)業(yè)、班級(jí)等，這些數(shù)據(jù)是學(xué)生基本屬性的直觀反應(yīng)，有助于了解學(xué)生的基本背景和學(xué)習(xí)環(huán)境。

2） 線下課堂數(shù)據(jù)：在課堂教學(xué)中，授課教師詳細(xì)記錄了學(xué)生的包括考勤、課堂討論等情況，同時(shí)教師也對(duì)學(xué)生進(jìn)行了客觀評(píng)價(jià)。這些數(shù)據(jù)是學(xué)習(xí)行為的最直觀體現(xiàn)。

3） 線上平臺(tái)數(shù)據(jù)：通過(guò)“超星學(xué)習(xí)通”等平臺(tái)的后臺(tái)記錄，收集了學(xué)生在線學(xué)習(xí)的詳細(xì)數(shù)據(jù)，如在線視頻學(xué)習(xí)情況、任務(wù)點(diǎn)完成情況、作業(yè)完成情況和得分等。平臺(tái)數(shù)據(jù)量巨大，能夠很好地發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為的細(xì)節(jié)。

4） 期末考試數(shù)據(jù)：課程結(jié)束時(shí)，通過(guò)閉卷考試評(píng)估學(xué)生的學(xué)習(xí)效果，并收集了學(xué)生的考試成績(jī)數(shù)據(jù)?？荚嚦煽?jī)是衡量學(xué)生學(xué)習(xí)效果的重要指標(biāo)。

通過(guò)以上方式，全面收集了學(xué)生的各類(lèi)數(shù)據(jù)，為后續(xù)的預(yù)警分析提供了有力支撐。這些數(shù)據(jù)來(lái)源多樣、內(nèi)容豐富，能夠綜合反映學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況和學(xué)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。

2.3 畫(huà)像標(biāo)簽層

數(shù)據(jù)收集層獲得的數(shù)據(jù)較為復(fù)雜，需要構(gòu)建統(tǒng)一且規(guī)范化的標(biāo)簽體系，以全面描繪學(xué)習(xí)者的特征。對(duì)目標(biāo)預(yù)測(cè)影響較小的數(shù)據(jù)，如學(xué)生年齡（因?yàn)閷W(xué)生均為大一學(xué)生，年齡差別不大），可以刪除。最終，從基本屬性特征、學(xué)習(xí)行為特征、學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)特征、學(xué)習(xí)結(jié)果特征四個(gè)方面構(gòu)建畫(huà)像標(biāo)簽體系。畫(huà)像標(biāo)簽體系如表格1所示。

按照上述的畫(huà)像標(biāo)簽體系，需要處理多源數(shù)據(jù)，以“學(xué)號(hào)”和“姓名”為標(biāo)識(shí)，按照畫(huà)像標(biāo)簽體系進(jìn)行數(shù)據(jù)的提取和融合。在融合的數(shù)據(jù)集中，需要分析空值和異常數(shù)據(jù)產(chǎn)生的原因，并進(jìn)行相應(yīng)的填補(bǔ)和刪除，以形成統(tǒng)一規(guī)范的數(shù)據(jù)集。

2.4 學(xué)業(yè)預(yù)警系統(tǒng)

本研究的核心目標(biāo)是構(gòu)建一個(gè)學(xué)業(yè)預(yù)警系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠根據(jù)學(xué)生的個(gè)人基本信息和學(xué)習(xí)行為表現(xiàn)來(lái)預(yù)測(cè)其成績(jī)不及格的風(fēng)險(xiǎn)。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，預(yù)警系統(tǒng)將采用多種機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)算法，如決策樹(shù)、判別分析、邏輯回歸分類(lèi)、支持向量機(jī)（SVM） 、樸素貝葉斯分類(lèi)、最近鄰分類(lèi)（KNN） 等。這些分類(lèi)算法各有優(yōu)點(diǎn)，可以用來(lái)處理不同的問(wèn)題，通過(guò)對(duì)比這些方法的表現(xiàn)，可以找到最適合解決本問(wèn)題的模型。同時(shí)，通過(guò)使用多種方法，可以提高模型的魯棒性，避免因?yàn)閱我荒Ｐ偷娜毕輰?dǎo)致的預(yù)測(cè)錯(cuò)誤。

首先，使用已有的統(tǒng)一規(guī)范數(shù)據(jù)集，以期末成績(jī)“是否不及格”為響應(yīng)值，以其他畫(huà)像標(biāo)簽作為預(yù)測(cè)變量，采用5折交叉驗(yàn)證的方式對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。這種驗(yàn)證方法可以將數(shù)據(jù)集分成5份，其中4份用于訓(xùn)練模型，1份用于測(cè)試模型。這個(gè)過(guò)程將重復(fù)5次，每次使用不同的數(shù)據(jù)作為測(cè)試集，其余的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集。通過(guò)這種方式，可以更準(zhǔn)確地評(píng)估模型的性能和泛化能力。

其次，對(duì)訓(xùn)練模型進(jìn)行評(píng)估。訓(xùn)練的目標(biāo)是找到能夠準(zhǔn)確地描述學(xué)習(xí)者特征與學(xué)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)之間關(guān)系的參數(shù)。模型訓(xùn)練完成后，需要對(duì)多個(gè)不同模型進(jìn)行評(píng)估，以找到最優(yōu)的模型。根據(jù)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，將計(jì)算以下評(píng)估指標(biāo)：

1） 準(zhǔn)確率：表示預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例。準(zhǔn)確率直觀地評(píng)估模型的預(yù)測(cè)能力。

2） 精確率：又稱查準(zhǔn)率，表示在所有被預(yù)測(cè)為正例的樣本中，真正為正例的樣本比例。

3） 召回率：在所有正樣本中，預(yù)測(cè)正確所占的比例。召回率用于評(píng)估模型對(duì)正樣本的識(shí)別能力。

4） F1值：F1值是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值，用于綜合評(píng)價(jià)模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)健性。F1值越大，說(shuō)明模型的表現(xiàn)越好。

幾種分類(lèi)模型的評(píng)估結(jié)果如表2所示。

通過(guò)表2中數(shù)據(jù)可以看出，線下判別分析（LDA） 和支持向量機(jī)（SVM） 在整體分類(lèi)性能上表現(xiàn)較為突出。具體而言，SVM以83.1%的準(zhǔn)確率和88.7%的F1值展現(xiàn)了優(yōu)秀的分類(lèi)能力，同時(shí)在精確率上也達(dá)到了最高的87.4%。這些指標(biāo)均表明SVM在分類(lèi)任務(wù)中具有較高的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。

為了更直觀地揭示SVM模型的分類(lèi)效果，筆者進(jìn)一步展示了模型的混淆矩陣和ROC曲線，分別如圖1和圖2所示。混淆矩陣提供了關(guān)于模型在不同類(lèi)別上分類(lèi)結(jié)果的詳細(xì)信息，而ROC曲線則展示了模型在不同分類(lèi)閾值下的性能變化。

從圖1可以清晰地看出，SVM模型在分類(lèi)過(guò)程中具有較高的準(zhǔn)確度和可靠性，能夠很好地識(shí)別不及格的同學(xué)。圖2的ROC曲線，它展示了模型在不同分類(lèi)閾值下的性能變化，ROC曲線下的面積（AUC=0.89） 較高，說(shuō)明模型的分類(lèi)性能較好。通過(guò)這兩張圖，我們能夠更全面地評(píng)估SVM模型的分類(lèi)效果，為后續(xù)的優(yōu)化工作提供有力的參考。

鑒于SVM模型在多個(gè)評(píng)估指標(biāo)上的優(yōu)秀表現(xiàn)，我們選擇使用SVM模型作為我們的主要預(yù)警模型。SVM模型不僅能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)學(xué)生的學(xué)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，還能有效地描述學(xué)生特征與學(xué)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，為教育預(yù)警提供有力的支持。

2.5 應(yīng)用與評(píng)估層

學(xué)業(yè)預(yù)警系統(tǒng)建立并訓(xùn)練完畢后，可以將其應(yīng)用于實(shí)際的教學(xué)環(huán)境中。預(yù)警系統(tǒng)會(huì)對(duì)每個(gè)學(xué)生進(jìn)行學(xué)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，評(píng)估學(xué)生目前學(xué)習(xí)狀態(tài)下，預(yù)測(cè)未來(lái)考試成績(jī)不及格的風(fēng)險(xiǎn)。教師可以根據(jù)評(píng)估結(jié)果提供個(gè)性化的教學(xué)建議和干預(yù)措施。例如，對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)較高的學(xué)生，教師可以研究其畫(huà)像，發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)中存在的問(wèn)題，給予更多的學(xué)習(xí)資源和指導(dǎo)。

學(xué)業(yè)預(yù)警系統(tǒng)并非一成不變，學(xué)業(yè)預(yù)警系統(tǒng)與教學(xué)實(shí)踐相輔相成。在應(yīng)用過(guò)程中，會(huì)不斷收集學(xué)生的反饋和學(xué)習(xí)成果數(shù)據(jù)，以此檢驗(yàn)預(yù)警系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，并進(jìn)行必要的維護(hù)和優(yōu)化。同時(shí)，也會(huì)對(duì)預(yù)警系統(tǒng)的應(yīng)用效果與預(yù)設(shè)的目標(biāo)進(jìn)行對(duì)比，以評(píng)估系統(tǒng)是否達(dá)到了預(yù)期目標(biāo)。如果預(yù)警系統(tǒng)的應(yīng)用效果不佳，或者未能達(dá)到預(yù)設(shè)的目標(biāo)，將對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行進(jìn)一步的調(diào)整和優(yōu)化。

3 結(jié)論

本研究主要聚焦于構(gòu)建學(xué)習(xí)者畫(huà)像，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法深入挖掘畫(huà)像數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，來(lái)提前發(fā)現(xiàn)并解決學(xué)生可能遇到的學(xué)業(yè)問(wèn)題。通過(guò)對(duì)學(xué)生的基本信息、學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)結(jié)果等數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，設(shè)計(jì)出了一套學(xué)業(yè)預(yù)警系統(tǒng)，能夠有效地預(yù)測(cè)學(xué)生的學(xué)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。這一系統(tǒng)不僅幫助教師及時(shí)發(fā)現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)困難，并提供針對(duì)性的幫助，同時(shí)也能讓學(xué)生更好地了解自己的學(xué)習(xí)狀態(tài)，并據(jù)此調(diào)整學(xué)習(xí)方法和策略。

在未來(lái)的工作中，計(jì)劃收集更多的學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)，進(jìn)一步優(yōu)化預(yù)警系統(tǒng)，以更好地適應(yīng)各種教學(xué)環(huán)境，滿足更多類(lèi)型學(xué)習(xí)者的需求。還將繼續(xù)研究如何提高系統(tǒng)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和應(yīng)用效果，以便為學(xué)習(xí)者提供更個(gè)性化和全面的學(xué)習(xí)支持。同時(shí)，也會(huì)考慮開(kāi)發(fā)新的預(yù)測(cè)算法，以提高預(yù)警的準(zhǔn)確性和穩(wěn)健性。

參考文獻(xiàn)：

[1] 肖君，喬惠，李雪嬌.大數(shù)據(jù)環(huán)境下在線學(xué)習(xí)者畫(huà)像的構(gòu)建[J].開(kāi)放教育研究，2019，25（4）：111-120.

[2] 李景奇，卞藝杰，黃波.教學(xué)大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)設(shè)計(jì)與應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件，2019，36（1）：111-116.

[3] 劉博鵬，樊鐵成，楊紅.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的學(xué)生成績(jī)預(yù)警應(yīng)用研究[J].四川大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2019，56（2）：267-272.

[4] 成亞玲，譚愛(ài)平.基于學(xué)習(xí)者畫(huà)像的在線開(kāi)放課程學(xué)習(xí)預(yù)警研究[J].當(dāng)代職業(yè)教育，2022（4）：102-112.

[5] 王春華.基于學(xué)習(xí)者畫(huà)像的精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)研究[J].濟(jì)南大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2023，33（2）：136-146.

【通聯(lián)編輯：王 力】