当前位置:首页 > 教研论文 > 查看论文

教育大数据背景下电子书包智慧学习评价模型研究

 

  • 作者:胡晓
  • 学校:四川师范大学
  • 学段:初中
  • 学科:其他

分享到 微信

摘要:本文以建构主义学习理论为理论基础,运用 内容分析法,通过对电子书包教育大数据的学生学习信 息抽样分析,建立电子书包智慧学习评价模型,为创建 小学智慧学习环境和智慧学习策略提供参考。
  关键词:教育大数据,智慧教育,大数据,电子书 包,学习评价
  引文
  我国颁布《国家中长期教育改革和发展规划纲要 (2010-2020年)》和《教育信息化十年发展规划 (2011-2020年)» ,顺应教育信息化潮流,信息技术 与教育的融合程度越来越高。信息技术在辅助教学中 的应用不仅仅是用于课程教学方法的具体过程,也包 括了对教学过程和结果的评价。《教育信息化十年发 展规划(2011-2020年)》在“推进信息技术与教学融 合”部分中提出,要建设智能化教学环境,提供优质 数字教育资源和软件工具,鼓励发展性评价。近年来 电子书包在中小学的应用主要针对个性化的学习活 动,从而对每一个个体完善了个性化、精细化的评价 过程,同时也造就了基于学科、教材版本、教学环 节、学校、年级、班级划分的学生学习过程信息大数 据库。电子书包大数据的实现,为教学评价环节增添 了新的评价维度与分析手段。
  —、概念界定
  1、教育大数据(Education Big Data)
  教育大数据的定义最早从产生教育大数据的主体出 发,将教育大数据分为广义的和狭义的两类:广义的教 育大数据泛指所有来源于日常教育活动中人类的行为数 据;狭义的教育大数据是指学习者行为数据。也有研宄 指出教育大数据指整个教育活动过程中所产生的以及根 据教育需要采集到的,一切用于教育发展并可创造巨大 潜在价值的数据集合。⑴教育大数据包含三层含义:第 一,教育大数据是教育领域的大数据,是面向特定教育 主题的多类型、多维度、多形态的数据集合;第二,教 育大数据是面向教育全过程的数据,通过数据挖掘和学 习分析支持教育决策和个性化学习;第三,教育大数据 是一种分布式计算架构方式,通过数据共享的各种支持
技术达到共建共享的思想。
  本研宄从教育大数据的第一、第二层含义分析教 育大数据在学习评价过程中的作用,并建构分析策略 模型。
  2、智慧学习(Smart Learning)
  从学习者视角,智慧学习是一种学习者积极参 与、以学习者为中心、具有完整学习体验的新型学习范 式。它有助于施展灵活多样的学习方法,定制个性化学 习服务以及回溯反思完整的学习历程。[2]从技术视角, 智慧学习广泛利用“智能设备”、社会网络等新型的学 习环境,能够支持情境觉知、学习过程记录、学习数据 分析、学习服务维护、学习诊断与评价等诸多功能。
本文弓丨用智慧学习的概念,主要从技术视角,创 建智慧学习环境,为支持智慧学习提供个性化学习服务 及回溯、评价体系。
  3、学习评价(Learning  Evaluation)

  学习评价包含内容较多,本文主要指在学生完成 电子书包学习内容过程前、中、后进行的各项学习、评 价活动所使用的评价手段和评价结果。
学习评价在现有教学活动中基本以班级教师的评 价设计模型为依据。教师评价本身的信度和效度往往由 制定评价策略的教师来解释,这对于班级个案研宄和定 性研宄来说问题不大,但对于整个年级、整个学校,或 者不同学年度、不同学校的数据统计来说,将是庞大的 数据量,其信度和效度也不能保证。教学过程数据量标 准化、数据统计专业化是国际教育技术与教学评价技术 发展的现状和趋势。
  二、基于电子书包的教育大数据评价系统综述
  杜婧敏、方海光等提出面对具体教育业务,教育 大数据技术对教育的管理、教学、学习、科研和评价等 具有支持作用。w章怡、牟智佳从学习数据内容、多样 化学习数据和实时处理的学习数据类型等方面对电子书 包中的教育大数据进行了三维分析。[4]牟智佳从课程内 容学习、参与互动交流、考试与作品和课外资源学习四 个方面进行了细分和聚类,构建了基于电子书包的个性 化学习评价模型。M何晓东从学习者的显性行为(包括学习课程、完成作业和测试的情况)以及隐性表现(包括网络社交行为和其它不作为学习表现直接评估的活 动)提出对现有学习活动、预期学习活动和可能出现 的问题进行评估。
  在教育大数据学科应用方面,李祎提出了学科内 容工具、个性化诊断与分析工具两种典型工具分类及设 计思路,针对《数与代数》、《图形与几何》、《统计 与概率》、《综合实践活动》进行了学科内容工具设 计,并给出了个性化诊断与分析工具的设计方案。[7]李 菁以6A教材为例,对英语错题袋进行详细的需求分析, 确定了学生模块有作业盒子、试卷解析、强化练习、英 语错题袋四大功能,教师模块有学生错题分析、试卷错 题分析、智能组卷三大功能,并对各功能模块和数据库 进行详细设计。[8]王萍针对计算机教学资源从教育平台 开发、教学设计、教学研宄等三个方面探讨了A/B测试 在教育领域中的应用,对主要A/B测试平台与工具进行 了比较分析,并通过案例分析讨论了三个典型的A/B测 试教育应用。
  通过研宄综述可见,教育大数据有力地推进了建 构主义理论下的智慧学习。即在教育大数据支撑下,教 师的整个教学过程和学习者的学习过程更加精准化和智 能化,教师对教学过程的掌握从依靠经验转向以教育数 据分析为支撑,学生对自己学习状况的了解从模糊发展 到心中有数,教师及时调整教学计划和教学方法,有利 于教师自身能力提高和职业发展。
  三、电子书包数据分析与处理
  本研宄对应的电子书包系统已搜集的相关学习信 息涵盖47个学校,104个班级4000多名学生。其中对于电子书包大数据的处理主要包括以下方面(如图):
  数据获取主要使用监控软件、网站追踪软件、电子书包 移动终端,通过键盘记录器、鼠标点击流和触屏捕获器 捕捉学生基础信息、学生学习过程记录、交互信息记 录、评价信息记录等。数据存储通过学习管理系统和电 子书包数据库,以数据索引、数据仓库、数据菜单检索与导航的方式存储并能检索、导出数据信息,如图:
图2 存储信息与导出数据
  数据分析则采用SSAS、UCNET数据分析工具,通过 关联规则分析、序列节点分析和社会网络分析,以学习 者应用电子书包产生的学习行为序列为例,分析学习者 学习行为序列以及学习测试成绩之间的关系,从而揭示 学习知识点的时间、数量、学习互动情况与学习测试结果之间的关联,为教师提供更好的教学评价参考。
  四、电子书包智慧学习评价模型构建
  评价模型参照Kirkpatrick评价框架,即四个层 级:反应、学习、行为和结果,建立面向小学教育教学 过程的多类型、多维度、多形态的统计数据集合。具体 包括学生基本信息、学习信息、教师互动信息、学生互 评信息四个维度,其中学生基本信息包括:学生姓名、 学生ID、学生账号、学校、班级、班级ID。学生登陆信 息包括学生姓名、学生ID、登录时间、登录IP。学生学 习信息包括:学习者、课时信息、学习类型、学习信 息、学习结果、答题方式(主观)、学习资源、资源信 息、认知维度结果、技能结果,通过这些面向教育全过 程的数据挖掘和学习分析支持教育决策和个性化学习。 师生互动信息包括:学生ID、学习者、学习环节、学习 时间、同步信息、课时、课时名称、互动类型、结果。 学生互评信息包括:学生ID、学习者、学习环节、互动 类型(点评他人或被他人点评)、点评时间、点评谁、 评星、点评内容。结构如图:

  以北师大版小学数学四年级下册(14版)作为学习 资源和同步信息,分析某校班A和班B各10名学生的学习过程信息。

  由以上表格可得出两个班级成绩分布图

  通过两个班级的得分情况,从EXCEL导出数据可以 获得两组标准差分别为:17. 8145和13. 41640786,进行 T检验获得值为0<0.05,差异显著。若考虑方差不齐可 进行秩和检验,多组差异比较可使用单因素方差分析。 再对于单个班级学生进行学习过程情况和测试成绩的关 联度分析,使用CORREL函数,发现班级A的返回值为-0.0269,说明相关性不强。
  按照以上方法对学生的交互频率、回答问题积极 性(可赋值检验)等图3中的蓝色圈中的因素进行单因 素方差分析和组间差异检验、相关性检验,可以获得平 时学习过程成绩与测试、期末成绩的相关性和不同班级的差异情况,且可以通过个体平时成绩和班级平时成绩 的变化情况预测期末成绩在平时考核基础上的变化情况。
  通过举例分析,本研究认为,电子书包大数据评价 模型可以完成以下一些数据收集和统计任务:
  第一,对于学生基本信息的记录,在今后的电子 书包记录信息中甚至可以包括学生的经济状况、智力水 平等等因素的记录,并设置保密权限。
  第二,对于学生平时学习过程中课前学习、课中 互动、课后测试、单元测试、期末测试、学生互评情况 的记录,从而全面掌握学生的综合能力发展情况。
  第三,对于单个学生而言,正如智慧学习提倡 的,可以通过电子书包智慧学习环境,及时了解自己的 学习状况、调整学习方法,对于整个学期的学习情况变 化了如指掌;对于整个班级、学校、乃至一个地区而 言,可以了解学生在不同单元的上述学习过程信息,并 且通过平时成绩的记录与统计、比较,预测期末考试及 综合能力发展水平。
  第四,对于个体之间、班级甚至学校之间的学习 情况对比有一个客观和详细的数据统计基础,在智慧学 习环境中的学习评价彻底摒除单一、死板、静止的评价 方式,为教师的教学综合评价减轻负担。
  五、总结
  通过对于智慧学习评价系统的研究综述和电子书 包智慧学习评价系统分析,本研宄对于智慧学习评价现 状进行了梳理,并且提出了基于电子书包智慧学习环境 的评价模型。电子书包智慧学习大数据系统的建立,将 促进智慧学习活动的开展,为创建智慧校园增加技术支 持力量。
通过电子书包大数据分析我们也应该看到,对于 电子书包的大数据研宄巩固、完善的工作还需长期进 行,特别是保证测试和学习信息记录的信度和效度。在今后的工作中,需要进一步设计学习过程监控模型与保 障机制,从而保证电子书包大数据统计的客观性。

更多论文

<>