CN108154732A - 基于大数据技术的线上教学学习成长管理*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据技术的线上教学学习成长管理***,构建以学生为中心的在线学习环境并,记录线上学习者的学习数据,通过数据融合和大数据分析,形成学习时间、资源检索数据、课堂学习数据、互动交流数据、课堂实训数据、作业测评数据、学习成果数据以及资源分享数据等多维度数据,为每个线上学习者建立一个基于大数据技术的学习成长模型,从而进行个性化的教学和监督,提升在线学习者的学习效率。
Description
技术领域
本发明属于网络教育技术领域,涉及一种学习成长管理***,具体是一种基于大数据技术的线上教学学习成长管理***。
背景技术
《国家教育事业发展“十三五”规划》出台以来,互联网+教育爆发式增长,截至2016年,中国在线教育用户规模达1.38亿,到2020年,将突破2亿人,市场规模达2830亿元。
尽管从2015以来,互联网+教育发展迅速,但也存在一些关键问题需解决,当前绝大部分在线教育机构提供的产品和服务都是以教师或内容为主导,只是简单将线下教学资源和方式搬至线上,未考虑线上教学的特殊性及学生个体的差异性,在此模式中,学生只是一个被动且盲目的跟随者,教学效率低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据技术的线上教学学习成长管理***,构建以学生为中心的在线学习环境,为每个线上学习者建立一个基于大数据技术的学习成长模型,从而进行个性化的教学,提高教学效率。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
基于大数据技术的线上教学学习成长管理***,包括学习记录模块、数据融合模块、大数据分析模块、模型建立模块以及学习管理模块;
所述学习记录模块,用于获取并记录线上学习者在网络教育学习过程中的学习数据;
所述数据融合模块,对学习记录模块获取的线上学习者学习数据进行数据融合;
所述大数据分析模块,对线上学习者学习数据进行大数据分析,分析线上学习者的学习成长情况;
所述模型建立模块,根据线上学习者的学习成长情况,构建学习成长模型,管理线上学习者的学习,为学习这提供个性化的教学提供依据;
所述学习管理模块,根据模型建立模块建立的学习成长模型,将经过数据融合和分析的线上学习者学习数据输入学习成长模型,输出学习引导和个性化定期学习督促。
进一步地,所述大数据分析模块采用开源分布式Spark,部署方式为Mesos集群方式,文件***采用Hadoop。
进一步地,所述学习成长模型包括资源提取阶段、资源分析阶段、资源讨论阶段、资源处理阶段、测评点拨阶段、资源拓展阶段以及巩固提高阶段;
所述资源提取阶段,记载线上学习者进行主题检索的学习时间以及资源检索的情况信息;
所述资源分析阶段,记载线上学习者进行课堂学习的学习时间以及资源学习的情况信息;
所述资源讨论阶段,记载线上学习者进行交流答疑的学习时间以及互动交流的情况信息;
所述资源处理阶段,记载线上学习者进行课堂实训的学习时间以及资源运用的情况信息;
所述测评点拨阶段记载线上学习者进行网上作业和学习测评的学习时间以及测验评分情况信息;
所述资源拓展阶段,记载线上学习者进行成果展示的学习时间以及资源再造的情况信息;
所述巩固提高阶段,记载线上学习者进行分享提高的学习时间以及资源互评的情况信息。
进一步地,所述学习引导包括学习安排引导、学习进度引导、学习方法引导以及学习建议引导,为线上学习者提供个性化的教学,提高学习效率。
进一步地,所述个性化定期学习督促包括学习进度提示、学习建议和警告,为线上学习者提供个性化的学习监督,提高学习效率。
本发明的有益效果:本发明提供的基于大数据技术的线上教学学习成长管理***,构建以学生为中心的在线学习环境并,记录线上学习者的学习数据,通过数据融合和大数据分析,形成学习时间、资源检索数据、课堂学习数据、互动交流数据、课堂实训数据、作业测评数据、学习成果数据以及资源分享数据等多维度数据,为每个线上学习者建立一个基于大数据技术的学习成长模型,从而进行个性化的教学和监督,提升在线学习者的学习效率。
附图说明
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细描述。
图1是本发明的***示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,本发明提供了一种基于大数据技术的线上教学学习成长管理***,包括学习记录模块、数据融合模块、大数据分析模块、模型建立模块以及学习管理模块。
学习记录模块,用于获取并记录线上学习者在网络教育学习过程中的学习数据,包括学习时间、资源检索数据、课堂学习数据、互动交流数据、课堂实训数据、作业测评数据、学习成果数据以及资源分享数据等。
数据融合模块,对学习记录模块获取的线上学习者学习数据进行数据融合,从海量的数据中及时挖掘出隐藏信息和有效数据。
大数据分析模块,采用开源分布式Spark,部署方式为Mesos集群方式,文件***采用Hadoop,对线上学习者学习数据进行大数据分析,分析线上学习者的学习成长情况。
模型建立模块,根据线上学习者的学习成长情况,构建学习成长模型,管理线上学习者的学习,为学习这提供个性化的教学提供依据。
学习成长模型包括资源提取阶段、资源分析阶段、资源讨论阶段、资源处理阶段、测评点拨阶段、资源拓展阶段以及巩固提高阶段。
资源提取阶段,记载线上学习者进行主题检索的学习时间以及资源检索的情况信息。
资源分析阶段,记载线上学习者进行课堂学习的学习时间以及资源学习的情况信息。
资源讨论阶段,记载线上学习者进行交流答疑的学习时间以及互动交流的情况信息。
资源处理阶段,记载线上学习者进行课堂实训的学习时间以及资源运用的情况信息。
测评点拨阶段记载线上学习者进行网上作业和学习测评的学习时间以及测验评分情况信息。
资源拓展阶段,记载线上学习者进行成果展示的学习时间以及资源再造的情况信息。
巩固提高阶段,记载线上学习者进行分享提高的学习时间以及资源互评的情况信息。
学习管理模块,根据模型建立模块建立的学习成长模型,将经过数据融合和分析的线上学习者学习数据输入学习成长模型,输出学习引导和个性化定期学习督促。
其中,学习引导包括学习安排引导、学习进度引导、学习方法引导以及学习建议引导,为线上学习者提供个性化的教学,提高学习效率。
其中,个性化定期学习督促包括学习进度提示、学习建议和警告,为线上学习者提供个性化的学习监督,提高学习效率。
本发明提供的基于大数据技术的线上教学学习成长管理***,构建以学生为中心的在线学习环境并,记录线上学习者的学习数据,通过数据融合和大数据分析,形成学习时间、资源检索数据、课堂学习数据、互动交流数据、课堂实训数据、作业测评数据、学习成果数据以及资源分享数据等多维度数据,为每个线上学习者建立一个基于大数据技术的学习成长模型,从而进行个性化的教学和监督,提升在线学习者的学习效率。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明,所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围,均应属于本发明的保护范围。
Claims (5)
1.基于大数据技术的线上教学学习成长管理***,其特征在于:包括学习记录模块、数据融合模块、大数据分析模块、模型建立模块以及学习管理模块;
所述学习记录模块,用于获取并记录线上学习者在网络教育学习过程中的学习数据;
所述数据融合模块,对学习记录模块获取的线上学习者学习数据进行数据融合;
所述大数据分析模块,对线上学习者学习数据进行大数据分析,分析线上学习者的学习成长情况;
所述模型建立模块,根据线上学习者的学习成长情况,构建学习成长模型,管理线上学习者的学习,为学习这提供个性化的教学提供依据;
所述学习管理模块,根据模型建立模块建立的学习成长模型,将经过数据融合和分析的线上学习者学习数据输入学习成长模型,输出学习引导和个性化定期学习督促。
2.根据权利要求1所述的基于大数据技术的线上教学学习成长管理***,其特征在于:所述大数据分析模块采用开源分布式Spark,部署方式为Mesos集群方式,文件***采用Hadoop。
3.根据权利要求1所述的基于大数据技术的线上教学学习成长管理***,其特征在于:所述学习成长模型包括资源提取阶段、资源分析阶段、资源讨论阶段、资源处理阶段、测评点拨阶段、资源拓展阶段以及巩固提高阶段;
所述资源提取阶段,记载线上学习者进行主题检索的学习时间以及资源检索的情况信息;
所述资源分析阶段,记载线上学习者进行课堂学习的学习时间以及资源学习的情况信息;
所述资源讨论阶段,记载线上学习者进行交流答疑的学习时间以及互动交流的情况信息;
所述资源处理阶段,记载线上学习者进行课堂实训的学习时间以及资源运用的情况信息;
所述测评点拨阶段记载线上学习者进行网上作业和学习测评的学习时间以及测验评分情况信息;
所述资源拓展阶段,记载线上学习者进行成果展示的学习时间以及资源再造的情况信息;
所述巩固提高阶段,记载线上学习者进行分享提高的学习时间以及资源互评的情况信息。
4.根据权利要求1所述的基于大数据技术的线上教学学习成长管理***,其特征在于:所述学习引导包括学习安排引导、学习进度引导、学习方法引导以及学习建议引导,为线上学习者提供个性化的教学,提高学习效率。
5.根据权利要求1所述的基于大数据技术的线上教学学习成长管理***,其特征在于:所述个性化定期学习督促包括学习进度提示、学习建议和警告,为线上学习者提供个性化的学习监督,提高学习效率。
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