大数据在教育中的应用：个性化学习路径的开发与实施.pdf

30 Vol.40,No.2February,2024第 40 卷第 2 期2024 年 2 月IT REPORT1 个性化学习路径开发的挑战1.1 数据隐私和安全的困扰在为学生进行个性化学习路径推荐的过程中，需要收集学生的各种数据，包括成绩、学习习惯、行为模式甚至生物信息（如使用生物识别技术时）等等，这些数据可能涉及学生的隐私，如何安全地收集和处理这些数据成为首要问题，例如欧盟的通用数据保护条例（GDPR）对于处理个人数据提出了严格要求，因此教育机构必须确保其数据处理活动符合相应的法律要求。学生的个人数据存储安全也是另一个关键的问题，数据泄露不仅侵犯学生隐私，还可能使他们面临网络欺凌或其他形式的危险。此外，在大数据分析过程中，数据通常需要在不同系统和平台之间传输，这些传输过程需要充分加密，以防止数据在传输过大数据在教育中的应用：个性化学习路径的开发与实施霍怡之（新疆阿克苏教育学院，新疆阿克苏843000）摘要：本文探索了大数据技术在教育中的应用，特别是在开发个性化学习路径方面，本文考察了传统的个性化学习方法，强调了它们的局限性，然后讨论了大数据如何提供更精确、个性化的教学策略，解决的主要挑战包括数据隐私、推荐的准确性以及技术和资源的限制，最后本文集成了用户画像和知识图谱来生成个性化学习路径，展示大数据技术如何最大限度地减少学生和教师的参与，确保数据收集的高效和安全。关键词：大数据；个性化；用户画像；知识图谱中图分类号：G434文献标志码：A文章编号：1672-4739（2024）02-0030-03The Application of Big Data in Education:Development and Implementation of Personalized Learning PathwaysHUO Yizhi（Xinjiang Aksu Education College,Aksu 843000,China）Abstract：This article explores the application of big data technology in education,especially in developing personalized learning paths.It examines traditional personalized learning methods,emphasizes their limitations,and then discusses how big data can provide more accurate and personalized teaching strategies.The main challenges addressed include data privacy,accuracy of recommendations,and limitations on technology and resources.Finally,this article integrates user profiles and knowledge graphs to generate personalized learning paths,demonstrating how big data technology can minimize the participation of students and teachers to ensure efficient and secure data collection.Keywords：big data；personalization；user profile；knowledge graph程中被截获或篡改。1.2 数据准确性和质量较差大数据在学生个性化学习路径中的应用依赖于数据的准确性和质量，随着互联网的发展，数据数量越来越多，通过收集学生在多个平台的交互数据（如在线学习平台、学校管理系统、社交媒体等），大数据技术可以提供全面的学习者画像。但是学生生成的数据可能存在质量问题，如不准确或不完整的输入的情况，这会影响到数据分析的准确性，而这种大量的数据需要专业知识来正确解读，对于教育工作者来讲，如果想要提高个性化学习路径的质量，就可能需要较强的数据分析能力，才能正确理解和应用这些数据1。而学生的操作不当也可能会导致数据的失误，如果学生在不同的平台或时间点提供不一致的信息（如在学习管理系统中的学习习惯与在自我报告问卷中的信息不符），这会导致数据分析的不准确，在大数据收集的过程中，也可能包含错误或误导性信息，学生可能在在线课程中快速点击通过而没有真正学习，这样的数据可能误导分析，认为学生已掌握了内容。收稿日期：2024-01-15作者简介：霍怡之（1997.09-），女，汉族，甘肃高台人，本科，助教，研究方向：计算机科学与技术。31 Vol.40,No.2February,2024第 40 卷第 2 期2024 年 2 月IT REPORT1.3 技术和资源的限制在使用大数据研究学生个性化学习路径时，技术和资源的限制是关键的挑战之一，对于高级数据分析工具的缺乏，许多学校和教育机构可能没有先进的数据分析工具，对于学校而言，可能难以承担成本高昂的学习分析软件，导致无法充分利用收集的数据，即便有相关工具，教育机构可能也缺乏处理大规模数据集所需的计算能力，可能没有足够的服务器资源来存储和处理全校学生的学习数据，这样的资源限制了个性化学习路径技术的发展。技术和资源的限制对于使用大数据研究学生个性化学习路径构成了重大挑战，这些限制不仅涉及硬件和软件，还包括人员的专业知识和培训，在学校中不是所有教师都拥有使用高级教育技术的技能，经验丰富的教师可能在使用传统教学方法上很有经验，但在使用数据分析工具方面感到不适应，教师也可能过分依赖技术，而忽视了传统的教育方法和直接的学生互动，同时教育者可能也不具备直接使用个性化学习路径的能力2。2 个性化学习路径开发的策略2.1 考虑学生的数据隐私和安全保护学生的隐私首先要遵守相关法律法规，如欧盟的通用数据保护条例（GDPR）或美国的儿童在线隐私保护法（COPPA），确保所有数据收集和处理活动都符合这些法律的要求。在收集数据之前要向学生和家长清晰地解释数据收集的目的、使用方式以及他们的隐私权利。同时在进行大数据分析的时候要限制数据的访问和使用，主要只收集实现个性化学习目标所必需的数据，避免过度收集，也要有严格的访问控制，确保只有授权的教育工作者和必要的技术支持人员可以访问敏感数据，对于数据的使用也要进行限制，数据应仅用于提供或改善个性化学习服务，不得用于其他未经授权的目的。2.2 综合数据源和教师洞察进行分析在开发个性化学习路径时，综合数据源和人类洞察是至关重要的。可以利用大数据资源，采取多样化的数据收集方法，收集来自各种渠道的数据，包括学生在学习管理系统中的表现、在线课程的互动、作业成绩、标准化测试结果等，也可以考虑学生的社交媒体使用、应用程序使用习惯等非传统数据源。对于大量的数据也应该要采取广泛的数据类型，综合量化数据（如测试成绩、完成任务的时间）和定性数据（如教师观察、学生自我评估）。通过量化数据可以展示学生的学习效率，而定性数据可以提供关于学生学习态度和情感状态的信息。收集到学生信息并且进行了分析之后还应该结合教师的直观判断，教师的经验和直观判断对于理解数据至关重要，教师可能注意到某个学生虽然在线测试成绩优异，但在课堂讨论中表现被动，从而推断该学生可能需要提高参与度和交流能力，所以需要定期收集学生的反馈，了解他们对课程内容、学习资源和教学方法的感受，学生的直接反馈可以提供对数据的补充视角，帮助理解数据背后的情境3。2.3 采用机器学习方法降低操作难度利用机器学习方法为学生实现个性化学习路径是当今教育技术领域的一个重要创新，首先需要收集学生的学习行为数据，如在线学习平台上的活动日志、成绩、参与度、反馈等，通过对收集到的数据进行预处理，进行清洗和格式化，以便机器学习算法可以有效地处理，然后可以针对不同的场景选取不同的机器学习模型，根据学生的学习表现和特征，使用分类或回归模型来预测他们的学习需求和潜力，也可以直接利用推荐系统，使用基于内容或协同过滤的推荐算法为学生推荐个性化的学习材料，这样教师和学生就可以不用直接操作个性化学习路径系统，而是位于服务端，避免了技术难题，直接根据机器学习模型得出的分析结果进行个性化学习路径选择，并且模型可以收集学生对推荐学习路径的反馈，用于持续优化模型，而开发者只需要随着时间推移和数据积累，定期更新和优化模型就可以保证模型的时效性4。3 一种可行的个性化学习路径模型3.1 用户画像构建用户画像（User Persona）是一种在各种领域中广泛使用的工具，用于创建特定用户群的详细虚拟轮廓。它基于用户的行为数据、心理特征、兴趣爱好等信息，构建出一个标准化的用户模型。在学生个性化学习路径推荐中建立用户画像是一个多步骤的过程，涉及从收集和分析学生数据到构建个性化学习推荐的全过程，首先需要收集学生在学习平台上的行为数据，如登录频率、学习时长、课程选择和完成情况，然后记录记录学生的测试成绩、作业成绩以及其他评估结果，此外还需要收集学生对课程的反馈、学习偏好调查结果等。在完成对学生的相关信息提取之后，需要根据学生的学习行为和反馈数据，分析学生的学习风格（如视觉/听觉学习者）和偏好（如喜欢视频课程还是阅读材料），再根据课程成绩和完成情况，评估学生的学习能力和进展。通过这种方式完成对于学生学习情况的特征提取，建立学生的用户画像，如图 1 所示，该用户画像包括了基本人口统计信息（如年龄、性别）、学习偏好（如视觉、听觉）、学业成绩（如成绩、科目）、在线学习行为（如课程选择、参与程度）以及反馈等元素5。3.2 知识图谱构建 知识图谱（Knowledge Graph）是一种以图形方式组织和呈现知识的技术，它将事实信息（例如对象、概念、事件和情境）以图形网络的形式表示，其中节点代表实体（如人、地点、物体等），边表示实体之间的关系，知识图谱中的基本元素是实体和关系，实体通常指具体的对象或概念，而关系则描述了实体之间的各种连接方式，知识以图形结构表示，使复杂的关系和相互作用以直观的方式呈现。知识图谱在学生个性化学习路径推荐中的应用，为实 32 Vol.40,No.2February,2024第 40 卷第 2 期2024 年 2 月IT REPORT现更加精准和高效的教育提供了强大的支持，知识图谱可以将教育内容和学习资源组织成一个网络化的知识体系，帮助学生更好地理解和链接不同的概念和主题，通过关联不同学科的知识点，它使学生能够看到不同概念之间的联系，从而促进跨学科学习。通过利用知识图谱的结构，系统可以根据学生的学习历史、兴趣、能力和目标，推荐适合他们的个性化学习路径，这种推荐不仅基于学生的当前知识水平，也考虑到他们的长期学习目标，从而确保推荐的路径是既挑战性又可实现的，同时对于一个专业内的课程，知识图谱可以帮助学生识别知识上的空缺，通过分析学生在知识网络中的学习轨迹，教育者可以看到学生在哪些领域表现良好，哪些领域需要进一步的强化6。同时知识图谱也不是一成不变的，可以根据学生的学习特征进行动态调整，随着学生的学习进度，知识图谱可以动态更新，反映学生的新理解和新兴趣，这种动态性使得学习路径可以根据学生的进展和反馈进行实时调整，确保教育内容始终符合学生的当前需求。3.3 个性化学习路径推荐方法 结合用户画像和知识图谱进行个性化学习路径推荐是一种高度有效的教育策略，结合用户画像和知识图谱的方法依赖于两个关键元素：用户画像用于捕捉和分析学生的特性和偏好，而知识图谱则用于组织和呈现可供学习的内容和结构。通过将这两个元素结合起来，可以为每位学生提供一个既考虑他们个人特点又与教育内容高度相关的个性化学习路径，如图 1 所示。首先是学生用户画像的构建，需要收集学生的历史数据，比如课程的学习记录、学习行为、学习成绩、对课程的评价、兴趣爱好以及对课程的反馈问答数据等，然后根据收集到的学生数据分析用户的特征，通过对学生反馈数据的情感表达识别学生的学习风格、能力水平和兴趣点，得到学生的学习表示，然后将教育内容按照主题、概念和难度等因素进行结构化，形成一个知识网络，随后将知识图谱当中不同课程的知识网络，链接相关的学习资源和主题，以支持跨学科学习和深度探索。通过这种方式，可以匹配学生的特性以及学习内容，将用户画像与知识图谱中的内容匹配，确保推荐的学习路径符合学生的兴趣和能力，同时这个模型也可以根据学生的学习进展和反馈，动态调整知识图谱中的学习路径，以适应学生的发展和变化需求，最后可以利用用户画像进行个性化学习资源推荐，例如，为视觉学习者推荐图形丰富的材料，或为特定兴趣的学生推荐相关主题的深入内容。通过结合用户画像和知识图谱，个性化学习路径推荐能够更准确地满足学生的个人学习需求，提升学习效率和兴趣，这种方法使教育内容的推荐不仅基于学生的能力和表现，而且考虑到他们的偏好和兴趣，从而促进了更加积极和深入的学习体验。图1 基于数据分析的个性化学习路径推荐4 结论本文深入探讨了大数据在教育领域，尤其是在开发学生个性化学习路径方面的应用。论文首先回顾了传统个性化学习路径的方法，指出其局限性，并探讨了大数据如何提供更精准的个性化教学方案，特别关注的挑战包括数据隐私和安全、数据准确性与质量、以及技术和资源限制。随后本文介绍了一种结合用户画像和知识图谱优化个性化学习路径的推荐，为教育领域的数字化转型提供了见解和策略，同时突出了大数据在实现更有效教育方法中的潜力，通过将知识图谱和用户画像结合起来使用的方法可以更好的分析学生的学习特征，并且根据学生的学习情况推荐个性化的学习路径，这种方式避免了传统个性化学习路径推荐的工作量需要，通过使用大数据分析的方法避免了学生和教师的参与，直接收集并且保护好学生的相关数据，就可以实现对学生的个性化学习路径推荐。在未来，可以利用更复杂的算法，对学生的学习行为和成绩进行更细致的分析，以提供更为精准的个性化学习建议，同时可以融合多元数据，结合学生的学习数据与其他来源（如社交媒体、行为模式等），以更全面地理解学生的需求和背景。也可以利用大数据辨识并解决教育资源分配不均、教育机会不平等等问题。参考文献：1 教育部.基础教育课程改革纲要(试行)N.中国教育报，2001-7-27(1).2何荣钰.基于“雨课堂”的个性化学习路径研究D.西南大学,2020.3邹煜,吴南中.基于数据的在线学习个性化学习支持服务模式构建与实现途径J.中国职业技术教育,2023,(07):34-40.4陈耀东.基于强化学习的个性化学习路径推荐算法研究J.科技风,2023,(34):82-84.5牛鹏超.基于知识图谱的初中英语个性化学习路径研究D.中央民族大学,2020.6许锋华,胡先锦.人工智能技术赋能个性化学习：意蕴、机制与路径J.广西师范大学学报(哲学社会科学版),2023,59(04):68-79.