魏玲 李鹏

摘要：随着移动学习平台的应用与发展，传统的固定课堂教学模式逐渐向学生自主学习模式进行演变。人们在不受时间和地域限制进行学习的同时，移动学习平台中产生了大量的用户学习数据。利用文献分析法，着重从大数据的视角，对移动学习平台进行研究分析。首先介绍大数据与移动学习平台的相关概念与发展，然后从大数据的视角探讨移动学习平台的数据产生，以及大数据在移动学习平台中的应用，最后分析大数据给移动学习平台发展建设带来的机遇与挑战。

关键词：大数据；移动终端；学习平台；应用

中图分类号：G642文献标志码：A文章编号：1001-7836（2016）05-0042-03

引言

移动学习的应用在逐渐地改变传统教学模式，人们以手机、平板电脑等数码产品为载体，借助移动通信数据和无限网络就可以在教育平台上学习。比较出众的如“英语流利说”“网易公开课”“云端学习”“会计移动课堂”等移动端教育平台，每天都有数万数百万的用户活跃在平台上，用户仅仅通过点击就可以充分地学习专业知识和兴趣学科，通过用户与平台的交互、用户与用户的交互、平台与平台之间的交互就会产生大量的数据。在大数据背景下，这些学习数据的产生对移动终端教育平台的发展带来了巨大的潜能，通过对用户学习数据进行分析可以更好地掌握用户对平台的使用情况，同时还可以快速实时地了解用户的学习需求，及时改进和更新平台的功能和服务模块，使移动学习平台能够在用户中得到长远发展并拓展空间。在分析大数据和移动网络学习平台的基础上，探讨移动终端学习平台中的数据产生，以及大数据在移动终端学习平台的应用，最后分析出大数据给移动学习平台的发展建设带来的机遇和挑战。

1大数据概述

1.1大数据

大数据这个概念最早在1980年由著名未来学家阿尔文·托夫勒在其经典著作《第三次浪潮》中提出[1]。2008年《Nature》推出Big Data专刊[2]，此后，大数据的概念被广泛使用。随着大数据的流行，大数据的定义呈现多样化的趋势，不少文献对大数据进行了定义，其中三种定义较为重要。属性定义：2011年国际数据中心IDC在其报告中对大数据进行了界定，认为 “大数据规划了一个新的技术和体系时代，它采用高速捕获和分析技术从大量的多元的数据中发现价值”[3]。比较定义：2011年，McKinsey公司的研究报告中将大数据定义为“其数据收集、数据存储、数据管理和数据分析等功能优于现有数据库软件工具的数据集”[4]。体系定义：美国国家标准与技术研究所NIST认为“大数据指的是数据的容量，数据采集速率或数据限定了使用传统的数据分析方法和处理能力，需要用机制来提高处理效率的程度”[5]。简单来说，大数据就是由规模巨大、复杂、含有丰富价值且不易被筛选出来的数据源聚集在一起，形成的数据集合。大数据最焦点的问题便是如何从规模庞大、种类复杂、生成快速的数据集中挖掘价值，若是不利用所收集的数据，则拥有的只是一堆数据，而不是大数据[6]。

1.2大数据的特点

大数据时代的基本特征主要体现在以下几个方面，即规模庞大（Volume）、含有价值（Virtual）、数据类型多样（Variety）和生成快速（Velocity），简称“4V”[7]。即：

（1）规模庞大。一般的数据约为TB级别，而大数据的级别是PB、EB以及ZB左右，是小型数据级别的1 000多倍甚至百万倍，因此，规模庞大是大数据的一大特点。

（2）含有价值。一般的数据都是含有某行业的具体价值，密度高、价值大；而大数据是许多混杂、不易挖掘和提取的数据集合，这些数据中包含着不同行业的价值，只有对大数据进行深入的挖掘和分析，才能得到其中包含的潜在价值。

（3）数据种类多样。以往的数据都是固定、单一的类别，如文档、音频、视频等，但是智能终端和互联网信息化的广泛进入，使得数据变得复杂化，不仅仅局限在文档、音频等数据中，一般的智能终端传回的数据都会含有用户信息、服务模块的点击量以及智能设备中传感器的数据等等。

（4）生成快速。现代网络信息化的快速发展与智能设备的研发提高了用户的信息敏感度，使得捕捉数据变得容易，同时，数据创建也变得容易，用户的注册、点击、浏览、使用日志等简单的数据生成变得快速。

2移动学习平台的应用分析与数据生成

2.1移动学习平台

移动学习是一种新的学习模式，它将移动终端的计算能力和无线网络的传输能力相结合[8]。移动学习平台是一种新型的数字学习平台，它是由现代技术设计开发的，如移动通信技术、多媒体技术和嵌入式系统在移动互联网环境中的应用[9]。通过结合现代信息技术、互联网技术以及智能科技，以现代智能设备（智能手机、平板电脑等）为载体，改变了传统课堂教学模式，实施具有个性化、广泛性、可移动性的网络自主学习。当前我国移动学习平台类型众多，例如：网易公开课和百度文库等以手机APP软件形式展示出来的移动学习平台，用户打开智能手机或者平板电脑，登录、注册就可以进行学习。

2.2移动学习平台的现状与应用分析

智能设备凭借使用方便、上网快速等原因得到快速发展，同时也带动了移动应用软件的高速发展和广泛应用，有关教育学习的应用软件大批量地投入市场，当前国内一些外语学习平台、高校公开课、移动课堂等教育学习平台拥有众多的使用用户。据粗略估计，目前在教育类软件中，有关英语学习类软件占37.8%，高校公开课类软件占12.6%，独立学科等软件占49.6%。另一组关于PC端学习平台和移动端教育平台的使用量的数据中，移动端教育平台的使用用户占52.3%。通过数据可以看出移动终端学习平台用户数量增长快速，已超过PC端用户量。

不同于传统的个人电脑网络，移动学习平台具有个性化服务和学习方便的特点，使得移动学习变得智能化和人性化。移动学习平台具有以下特点：

（1）学习便捷性。相对于PC端的体积，人们更偏爱于体积小，便于携带的电子数码产品。另外PC端需要接入网线或者无线网络才可以使用学习平台，而移动端只要打开数据或者接入无线就可以使用，不受时间地域的限制。

（2）平台多样性。用户侧重于使用操作简单的产品，移动终端学习平台了解用户的需求，在研发时使数据输入、用户界面、操作方式等实现易操作化，设计更有针对性的学习平台。

（3）学习方式个性化。在移动学习模式下，用户根据个人学习需求来控制学习进度，同时还可以任意安排学习地点和时间，不受约束地自由选择课程学习。

（4）教育范围广泛性。随着移动通讯技术的发展，高性能的移动终端设备不断涌现，这些设备支持的下载速率更快，容量更大，质量更高。通过无线网络用户运用移动设备可以实时聆听或收看远程授课，并与其他学习者和教师进行交流。

（5）辅助性。学习者可以重复观看移动学习平台中的课程教学资源，以弥补课堂学习中遗忘或者忽略的知识点，帮助学习者熟练掌握知识，同时根据相关知识点进行延伸和扩展，形成实践课堂知识。

（6）学习效率高效性。在移动学习过程中，用户首先提出了学习的要求，然后就要对知识进行检索。在接受知识的时候，移动通信设备可以将多媒体形式的个性化学习资源推送给学习用户。

2.3移动学习平台的数据生成

用户登录移动学习平台进行学习会产生大量的用户学习行为与相关数据。例如学习者通过填写邮箱、手机号等进行注册，并填写包括性别、年龄、专业、行业等信息完成注册，这一过程将会产生大量用户基础信息数据；根据学习专业和从事行业选择学习科目、学习资料和授课教师或频道的过程将会产生大量用户学习选择数据；学习者的学习时间、学习方式等信息也将会被平台记录，以数据的形式保存下来；学习者使用平台的时间、地点、学习科目的浏览时间、点击量以及学习科目重复播放次数也都将被平台记录下来，以数据的形式保存起来，继而形成学习者的学习习惯。

这些大量的数据每天都会在移动终端学习平台中产生，它们来源广泛、种类多、价值大，这些数据的产生不仅能够掌握学习平台的使用情况，同时也能反映平台使用者的使用习惯、学习情况和服务需求等信息，这些数据可以辅助教师与平台管理者加强对移动平台的建设和学习用户之间的交互联系，更好地向用户提供学习服务。

3大数据在移动学习平台中的应用

大数据在移动学习平台中的应用主要体现在分析、预测和支持决策等方面。通过对学习大数据进行收集、整理和分析来预测用户的学习走向，并对移动学习平台功能的改进做出支持决策。

3.1实现用户个性化学习

利用数据挖掘和学习分析技术对学习者在学习平台上的学习数据，以及学习者之间互动学习产生的数据进行分析，能够帮助用户掌握自己的学习进度和质量，了解整体学习的知识结构，形成学习习惯，挖掘自我学习创新性和兴趣爱好。同时，按照用户的学习时间、课程科目的浏览种类和某些学习科目的点击量，通过移动学习平台为用户安排个性化学习时间和推送相关的最新专业情况、职业发展方向和行业前沿资讯等。

3.2提高学习者的学习效率

在大数据背景下，移动学习平台另一个优势是能够提高学习者的学习效率。学习者可以根据自身知识点的掌握情况，通过重复观看视频、浏览文档等信息，进行知识点的重复学习，提高课堂知识的成熟度。另外，在学习过程中，学习者遇到问题时，可以通过平台特有的交流互动与其他学习者或资深教师及时取得联系，进行交流，解决问题。

3.3预测移动学习平台发展

大数据最核心的应用就是进行预测。结合数据挖掘相关算法进行数据分析以预测相关情况发生的可能性。这种预测已经应用到众多行业之中，淘宝、亚马逊等电子商务网站就可以在用户登录网站之后，推送用户喜欢的商品。同样，移动平台的发展也可以通过学习者在学习中提出的问题，交流中提出的质疑和建议对平台服务类型进行修改和扩展，提高学习平台功能的全面性，满足学习者对平台的要求，增加满意度。

3.4实现知识管理共享

移动学习平台不仅可以作为学习平台使用，也可以作为云数据库数据存储平台。学习者将学习的相关知识上传到学习平台的学习空间中，保存起来，形成积累，也可以通过平台搜索寻找需要的知识，保存或者下载到设备中进行使用学习，学习者通过平台进行知识资料上传和下载，形成云知识库，实现知识共享，分享知识总结和学习经验。

4大数据下移动学习平台的发展机遇与挑战

4.1与高校教学合作，形成覆盖式教学管理发展方向

移动学习平台可以与高校进行合作，将校园课堂讲解资料上传移动平台中构建线上教学模式，学生观看讲课过程中可以随时向平台后端提出问题或者留下评论。对移动平台中学生存留的数据进行分析，可以了解阶段性学生学习情况、学生对任课教师讲课的接受程度、作业完成度以及阶段学生考试出题的难易程度，也可以了解学生学习以外的情况，便于高校了解学生的课外活动情况。借助高校与移动学习平台合作收集数据，可以帮助高校了解学生和教师的学习与教学质量，通过数据可以更好地对学生和教师进行教育评估。

4.2支持决策高校专业培育方向

移动学习平台中学习者存留下的数据，可以了解现代学习者的学习方向和行业发展动态。经过数据分析，高校通过各行业的工作职位需求，在专业教学培养方案中集中力量培养这方面的知识技能，也可以根据各专业前沿动态开设新型专业种类或方向，提高高校学生的专业技能，这将有助于学生在毕业后进入社会并顺利就业。

4.3数据与技术挑战

现有的数据库软件在对用户学习的半结构化与非结构化数据收集和管理方面存在困难。在选择数据过程中如何确立依据以及构建怎样的模型来分析处理用户数据，这些都是研究者未来面临的挑战。盲目地收集与记录用户学习数据，会误导决策的制定。运用数据挖掘与学习分析技术来处理和分析移动学习平台中的用户学习数据，为解决现有的数据与技术问题指明了方向。同时，云计算等技术也为移动学习的发展提供了技术上的支撑。

4.4道德与安全挑战

在大数据背景下，移动学习平台中用户数据分析存在三种道德与安全方面的挑战：数据位置和数据解释问题；授权、隐私问题和匿名化；数据分类和管理问题。对平台用户数据进行分析时，需提取用户的基本信息并对其进行管理，必然会涉及用户的隐私信息。另一方面，与移动学习平台用户数据分析有关的法律制度与道德引导等保障机制尚未实施。

结束语

移动学习平台的使用改变了学习者依赖传统课堂学习的方式，借助学习平台学习者可以根据个人学习习惯进行学习，不受传统课堂时间和地点的限定，有助于自我学习管理。同时，利用大数据在移动学习平台中的应用，可以充分利用数据挖掘和学习分析等技术解读大量学习数据，帮助学习者了解自己的优势和不足。大数据对移动学习平台的发展带来了机遇和挑战。随着大数据与云教育技术的发展，移动学习平台的情势和应用将会愈加普遍。移动学习是一种新的教育信息化浪潮，其在应用中存在着各种挑战。只有将信息技术与教学过程相结合，并明确规范和管理系统的使用，同时注重数据安全和隐私保护才可以面对挑战。传统教学方式的转变仍处于过程当中，移动学习平台实现大规模应用和发展还需要各方共同努力。

参考文献：

[1]阿尔文·托夫勒.第三次浪潮[M].黄明坚，译.北京：中信出版社，2006：35—37.

[2]Nature.Big Data[EB/OL].[2015-11-15].http：//www.nature.com/news/specials/bigdata/index.Html.

[3]Gantz J，Reinsel D.Extracting value from chaos.IDC iView，2011：1—12.

[4]Big data：The next frontier for innovation，competion，and productivity.http：//www.mckinsey.com/Insights/MGI/Research/Technology and Innovation/.

[5]Cooper M，Mell P.Tackling Big Data.NIST，2012.

[6]维克多·迈尔—舍恩伯格.大数据时代[M].盛杨燕，译.杭州：浙江人民出版社，2013：23—33.

[7]What is big data？[EB/OL].[2015-12-10].http：//www-01.ibm.com/software/data/bigdata/.

[8]李玉斌，张爽.移动学习的内涵、方式及其对远程教育的意义研究[J].现代远程教育研究，2005，6（2）：30—34.

[9]余庆泽，白丽.校园移动学习平台应用与系统构建探析[J].科技管理研究，2014，（13）：126—135.

（责任编辑：侯秀梅）