基于学习分析技术的在线教学效果评价系统的设计与实现
2021-08-03姜姗曹莉
姜姗 曹莉
摘要：引入学习分析技术，提出一种在线教学效果评价系统，系统硬件由采集传感器、数据存储服务器构成，在硬件设备的支撑下，分析在线教学行为、预测在线教学效果评价结果，输出结果完成系统设计。同时，设计对比实验，设计系统能够保证评价结果的准确性，可满足在线教育效果评价需求。
关键词：学习分析技术;在线教学;效果评价;硬件设计;软件设计
中图分类号：G434 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2021）17-0112-02
开放科学（资源服务）标识码（OSID）：
当下教育市场提出的高校扩招政策的主導下，在校学习的学生人数逐年递增。考虑到线下课堂教学工作的实施不仅受到教学场地与教学时间的限制，同时也受到教学方法与教育手段的影响，为此提出了在线教育方法，借鉴大型教学平台，将互联网作为依托，对学生展开全方位的教学指导。尽管此种教学模式具备较高的可行性，但由于网络教学的开放性过强，导致面向学生的教学质量使教师堪忧[1]。为了提高课程教学质量，实现教学成果的转化，高校提出了评教的方式，要求学生在学习中对自身学习过程进行评价、对教师教学方法与行为规范进行评价，并通过评价发现学生学习中存在的问题，此种方式是目前教育市场使用教学广泛的评价方法。但随着在线教学模式应用的普及，传统的评价方法中存在的问题日渐凸显，并且受到网络中多种信息的影响，评价的结果极易受到外界相关因素或主观行为的干扰，从而导致评价的结果与实际结果存在显著差异。基于此，本文将引入学习分析技术，对学生的学习行为、学习过程等展开全面的分析，并以此作为依据，从软件与硬件两个方面，提出一种针对在线教学的效果评价系统，深入了解学生的学习进度，推进学生学习成果的有效转化。
1 硬件设计
1.1 教学用参数采集传感器选型
为实现基于学习分析技术的在线教学效果评价系统的稳定运行，首先对系统硬件中的教学参数采集传感器型号进行选择，由于系统在运行过程中，会有大量学生在线同时进行学习，因此会产生海量的教学参数，均需要通过系统对参数进行采集[2]。因此，本文在系统当中引入型号为PNT-482-125-Z025的网络参数采集传感器。
PNT-482-125-Z025型号教学用参数采集传感器的硬件整体是由一个传感器主体和一个支架以及探头构成。该教学用传感器可应用于多个学科领域，完成对机械加工专业零件测量、食品加工专业、物流专业、3C专业等多种不同教学内容进行对各类教学参数的采集。将PNT-482-125-Z025型号教学用传感器应用到本文系统当中，具备速度快、精度高、非接触、易安装的优势，二维系统后续对教学效果评价提供高精度的数据支撑。
为方便后续对各项教学参数进行存储，在PNT-482-125-Z025型号教学用传感器当中引入统一生产企业生产的数据采集芯片，该芯片型号为AD580CSUZ-8200，该数据采集芯片封装为48-TQFP;模拟电源电压为2.2V～4.8V;工作电源电压为4.5V～5.5V，与其他相同功能芯片相比，该型号芯片在传感器中应用，能够有效提高数据的转换效率，将传感器采集到的教学参数内容格式转换为系统中服务器能够识别的数据格式，以此为系统评价提供充足的时间条件[3]。同时，将AD580CSUZ-8200型号数据采集芯片引入到本文设计的评价系统当中，能够有效降低系统的能耗输出，从而减小系统运行负担。
1.2 教学内容数据存储服务器选型
为保证本文提出的基于学习分析技术的在线教学效果评价系统最终得出的评价结果的准确性，需要在系统当中保留海量的教学内容数据，以此为评价提供依据[4]。因此，为满足上述需要，本文针对系统硬件中的数据存储服务器进行选择。选用戴尔Poweredge R48200 2U双路服务器应用到本文系统当中，该型号服务器具有8个盘位，每个盘位的规格为3.0;CPU型号为E8-2354V4;共包含48根32G2400T内存;硬盘大小为550GB，共三块;电源大小为750W双电模式。该型号服务器当中包含了ECC内存纠错功能，在存储数据的过程中发生存储错误能够进行及时的自动纠错，从而避免发生系统显示器蓝屏现象，避免教学内容数据的丢失[5]。同时，该型号服务器当中还含有RAID阵列控制装置，能够有效提升服务器磁盘的IO性能，进一步降低系统的负载，从而保障存储磁盘的风险和故障降低。
2 软件设计
2.1 基于学习分析技术分析在线教学行为
为了提高在线教学的质量，本文引入学习分析技术，对教学效果进行评估。在此过程中，明确系统面向的实体对象，主要包括在校学生、授课教师、系统管理员，本文以学生学习成果为主要研究对象，使用学习分析技术，对学生学习行为进行抓取，并对在线教学平台中影响学生学习行为的相关数据导出[6]。在此过程中，先对学生使用的终端学习硬件进行信息的全自动检索，追踪学生的学习行为。在此基础上，对学生发生的不同学习行为进行评价，并根据学习的行为，提出内/外生潜变量指标。
对在线教学行为展开分析，在此基础上，按照不同学生学习行为的规范性，及时对在线学习行为描述进行调整[7]。此过程应根据教学的过程制定，不仅要遵循公平性原则，同时也要将追踪的学生反馈数据作为基础。从而起到规避在线教学结构复杂、教学模式自变量影响因素多的作用。
2.2 预测在线教学效果评价结果
综合上述提出的在线教学行为分析，下述将根据不同教学行为可能产生的教学效果，对在线教学效果评价结果进行预测。
采用大数据技术，对在线教学中相关学习行为进行统计，引进SPSS19.0软件，借鉴大型结果预测矩阵，获取教学行为中涉及的随机变量，构建在线教学中不同教学行为可能出现的协方差矩阵，并以此为依据，输出教学工具、教师教学态度、在线教学内容等要素在评价过程中的因果关系。协方差预测矩阵的建立过程可用如下公式表示。
[M=a11，a12，…，a1na21，a22，…，a2n…，…，…，…am1，am2，…，amn] （1）
公式（1）中：[M]表示为协方差元素;
在此基础上，将在线教学效果评价过程中相应的关键词与系统中学生主体信息进行匹配。若系统操作界面显示“匹配成功”，则按照表1中内容对教学效果进行说明。若系统操作界面显示“匹配失败”，则说明学生信息存在错误，需要进行信息重构操作，直到完成所有主体对象的信息匹配。
同时，根据在某一评估元素相似的条件下，按照上述公式（1）对教学效果進行模糊预测，得出多项预测相似结果，将该结果作为评价结果输出，将多组预测结果进行反复计算，求取预测结果的加权平均值，将该结果作为在校教学效果评价结果，以此完成本文系统的设计。
3 对比实验
3.1 实验准备
将本文提出的基于学习分析技术的在线教学效果评价系统应用到实际网络教学环境当中，并将应用效果与传统教学效果评价系统进行对比实验，验证本文提出的评价系统的评价准确性。选择2名某高校教师作为实验对象，分别完成相同的在线教学内容，包括教学方案设计、工艺及生产实践方面。选择该高校两个年级相同的编辑，完成相同的测试卷以及相关的学习任务，分别利用本文系统和传统系统对教师的在校教学效果进行评价。为方便对两种系统进行验证，教学过程中引入100个测试问题，分别由两个班级学生完成作答，通过验证系统正确评价结果验证其应用效果。
3.2 实验结果分析
按照上述实验准备，完成对比实验，并利用PNT-482-125-Z025型号教学用参数采集传感器对评价结果进行采集，将采集到的数据内容绘制成如表1所示。
由表1中的对比结果可以看出，本文系统通过运行评价出的正确人数与传统系统评价正确人数相比，更接近实际正确回答测试问题的人数。本文利用测试问题回答正确人数代表在校教学效果，因此证明，本文提出的基于学习分析技术的在线教学效果评价系统能够保证评价结果的准确性。传统系统在完成实验后评价结果与实际存在较大差异的原因，是由于无法针对细节错误问题进行精准的判断，因此造成了评价结果与实际出入较大的问题产生。而本文系统当中引入了学习分析技术，可以准确对学生所学知识的掌握情况进行判断，从而为系统后续评价提供条件。
4 结束语
通过本文上述论述得出，学习分析技术应用到在线教学效果评价系统当中，能够充分发挥出数据的基本价值，并通过深度挖掘学生学习行为得分暗示，为个性化教学诉求提供良好的实现渠道。通过本文引入学习分析技术的评价系统，在实际应用中，除本文上述优势以外，还可以为学生推送具备更高适应性的学习资源，并给予适当的反馈干预，为学生的学习质量和教师的教学水平提升具有更加积极的促进作用。
参考文献：
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【通联编辑：张薇】
