许欢 夏道明
摘要：以大数据技术为抓手，高效挖掘海量的学生数据，赋予学生个性标签形成学生画像，为高校实现精准教学提供可能性。本文分析了大数据环境下的数据画像技术和精准教学的特点，提出了基于大数据技术的学生数据画像构建方法，探索了大数据画像技术在高校精准教学中的应用。
关键词：大数据 画像技术 精准教学 创新应用
一、数据画像与精准教学
在大数据时代，学生的需求呈现多样化，为了产生良好的教育效果，一些高校尝试在传统教育模式的基础上，利用大数据技术开启精准教学。通过学生的行为数据创建数据画像，不仅可以发现学生行为中的问题，给予及时的指导与帮助，还可以提升教育的针对性和教育效果。
（一）大数据画像技术
画像技术最早由Alan Cooper提出，李光耀等认为画像技术的依据在于学生的言行轨迹反映了学生的性格、习惯、态度等特征。画像技术，即学生信息标签化，就是通过收集与分析学生学习与生活相关信息的数据，根据其人口学特征、学习行为、生活动态、社交活动等抽象出一个学生的全貌。在大数据环境下，学生的学习、生活轨迹等数据信息能够被收集并存储，数据挖掘、文本分析等大数据分析技术的不断发展也提高了基于校园大数据的学生画像技术的准确性与可靠性。
（二）精准教学
美国学者奥格登·林斯利在20世纪60年代，提出了“精准教学”这个概念，并将斯金纳的操作性条件反射理论迁移到教学环境中。精准教学经历50余年的发展已形成了一套较为完善的理论方法，精准教学强调教师先摸准学生情况、精准把握其原始学习状态，从而精心设计与精准实施教学目标、教学活动、教学干预等，以达到个性化学习的需求。因此，精准教学的核心就是依据精准诊断学情驱动出有针对性的教学。
精准教学有助于提高学生的学习成绩，增强学生的自尊心、责任感、自我效能感及学习动机，培养学生的自我管理能力和自主决策能力。精准教学促使高校决策者创新教学模式与探索路径改革，构建多层次、多样化的人才培养结构。
（三）大数据时代高校精准教学的必要性
在大数据环境下，高校把握时代契机，以大数据技术为手段深入挖掘人们难以发现或测量的隐藏信息，为精准教学提供了更多科学依据。简言之，精准教学就是利用大数据和智能技术精准地描述出学生的问题、个性需求等，让高校教育工作者因材施教。因此，开展精准教学，借助大数据分析学生的行为，不仅可以及时掌握和全面了解其行为特征，还可以提供个性化教学，大大提高成才率。
二、基于大数据技术的学生数据画像构建
近年来，大数据技术已应用到越来越多的行业中，教育行业亦是如此。对学生的生活数据、学习行为数据、成绩数据、校园一卡通数据等多种数据进行采集、处理、建模、共享，赋予学生个性标签，可以形成学生个体画像和学生群体画像。结合统计理论、机器学习、深度学习对学生的各种实时数据进行分析，刻画并呈现出学生特征明显的画像，有利于高校教师更精准、更科学地了解学生，为高校教育教学、教育管理决策提供理论依据。
（一）学生画像构建
作为一种构建目标学生、关联学生行为与预测行为轨迹的有效工具，学生画像其本质是将数据组织成可视化的数据特征，从而构成学生的数据画像模型。学生画像的构建分为数据预处理、数据挖掘、数据分析以及数据可视化。
（二）数据预处理
数据预处理是学生画像构建的前提和基础。在实际的学生数据中，海量的原始数据中存在不准确、不完整、不一致及含有异常值的数据，使数据挖掘和处理的结果产生偏差，因此使用前需进行一定的预处理。
（三）数据挖掘
数据挖掘是学生画像构建的关键。数据挖掘指挖掘和分析存储在学校各个信息系统中的信息，发现隐藏在数据内部的规律。目前，高校正在充分利用各种信息系统来完善和优化日常的教学与管理工作，比如学生教务管理系统、一卡通信息系统和图书借阅系统等。以学生的一卡通基本数据、课程成绩数据、一卡通消费数据和借阅数据为基础，发现在校学生的生活习惯与行为轨迹，再通过分析和挖掘以上的行为数据，可以获取隐藏在数据背后的有效信息。
（四）数据分析
数据分析是学生画像构建的核心。在校园大数据分析模式下，可以找出隐藏在学生画像数据资源库中的数据关系，描述学生行为规律，预测学生行为偏好，以及精细判别学生群体行为习惯共性，精准定位个体学生行为习惯差异，从而可以为学生提供精细化的指导和教育。校园大数据的分析包括聚类、分类和预测。针对学生各类数据的特点，可以利用聚类算法聚类学生的各类行为数据，得到各类行为的聚类类别：使用分类算法对不同行为习惯的学生进行分类，通过已知的学生数据建立模型对学生的行为习惯进行预测。
（五）数据可视化
数据可视化是学生画像构建的最终目的。可视化模块可以将处理形成的学生多维度标签以图表的方式直观地展示出来，让教务工作者更加全方位地了解学生的需求。
三、大数据画像技术在高校精準教学中的应用探索
在实际教学中，授课教师可以把大数据画像技术融入学情诊断、教学设计、行为预测、学业预警、教学干预以及教学反思等过程中，针对不同的学生提供精准有效的学习指导，能够实现学生的个性化教学，提高教学质量。在大数据画像技术的推动下，教学过程开始朝着智能化、个性化、科学化的道路前进，探索具有创新特色的教学模式。
（一）学情诊断和教学设计
精准教学的关键就是利用大数据画像技术进行学情诊断，学情诊断是否全面、准确直接影响精准教学能否有效进行。在传统的教学过程中，教师往往只把学生的成绩作为学情诊断的依据，对学生的个体其他因素关注不够，很难做到因材施教。随着大数据技术向教育领域的不断渗透，教师开始重视收集学生各方面的数据，利用大数据画像技术深度挖掘学生的学习情况、心理状况等信息，根据精准的学情诊断进行教学设计，优化教学过程，这将有助于全面提升教学效果，实现教学相长。
教学设计是精准教学的基础，是教师以学情诊断为前提，对教学各环节进行合理的规划及科学的预测，制订出教学方案的过程。教师利用大数据下的学情诊断、挖掘并可视化学生的学习特征，课前设定合适的教学目标；
课中进行个性化教学，灵活选择教学媒介；
课后依据总结性评价给予有针对性的学业指导，有助于教师专业素养的提升和学生的全面发展。
（二）行为预测与学业预警
学业行为是学生为实现学习目标，积极主动调整其学习状态的行为。过去高校工作者不重视事前预判，事情发生后才处理，处理时往往比较被动，针对性不强、效率也不高。随着智慧校园的建设，教师可以通过大数据对学生的校园异常行为提前预警和干预，这将有助于提高学生管理工作的针对性与有效性，创新学生管理工作的思路。比如，通过学生校园一卡通出入信息、图书馆阅览记录、食堂消费记录等数据，就可以了解和掌握学生的学习生活状态。基于学生的行为数据进行行为预测，既有利于学生的学业发展，提高学生毕业率与就业率，又有利于提高高校的管理效率。
学业预警指高校管理者通过运用科学的管理手段对学业不佳的学生提出警告，并通过一系列对应的措施帮助学生更好地完成学业。以前，人们依赖传统的教务管理系统识别学习困难者，使教学管理者负担重、效率低，预警效果不理想。现阶段，利用大数据画像技术对学生开展学业预警成为现实。入学前期，摸底学生的家庭情况、学业水平、心理情况，梳理出可能影响学业的干扰因素，针对可能的干扰因素提出解决方案；
学期中，实时监测学生的课堂考勤数据、上课表现情况、课程成绩、图书馆刷卡情况等数据，一旦出现偏差及时与学生交流，必要时还要与家长进行沟通；
学期末，与以往的学业成绩进行比较，调整下学期的学习重心、学习时间分配等。学业预警机制不仅突出了高校以学生为中心的教学理念，还加强了学校、学生、家长三者之间的联系。
（三）教学干预与教学反思
以往的教学干预过度依赖教师的教学经验与能力，主观影响因素较多，干预效果不够明显。随着大数据技术的快速发展，高校教师已经开始在教学中逐步开展数据挖掘，借此开展精准的教学活动。课前教师一方面利用信息化平台（如学习通等）发布预习任务，以任务驱动提升学生的自我学习能力；
另一方面借助大数据技术挖掘学生历史与动态学习行为数据，进行学情诊断，将学生合理分层，明确不同学生的学习需求，实行个性化、精准化的教学，实现更科学合理的教学活动。课中教师应用信息化的教学手段和教学技术，丰富课堂内容。课后教师根据各个习题的难度与区分度，布置差异化的学习任务，帮助学生正确地认识自我，从而进行针对性的学习，达到自我管理的目的。
对于教学反思，以往教师将遇到的教学问题作为反思材料，往往只就事论事，很少会探讨问题背后隐含的教学本质。这种依赖直观经验的教学反思带有随意性和盲目性，导致效果不佳。大数据技术促使教师教学反思从经验走向科学，教师依据教学过程总结教学规律，使其呈现出数据化、系统化、科学化的特征。教学前反思，教师根据大数据技术挖掘出精准的学生学情和信息化平台（如学习通）发布的预习内容反馈的可视化数据，设计合适的课堂教学内容；
教学中反思，学生的课堂行为数据最直观、最有效地反映其真实学习情况，因此，教师应及时调整其教学方式、教学内容、教学活动等，从而使教学更加高效；
教学后反思，在大数据的精准评价下，学生和同行教师的评价为教师提供科学、全面的数据对比，使反思科学化，促进教学实践不断优化，促进教师专业发展。
结语
随着大数据技术发展的日益完善，教育与大数据技术的有效融合加速了新时代教育改革的步伐。特别是以学生画像技术为核心的高校教学新思路，为传统教学向精准教学转型升级提供了可能性和可行性，为高校工作者全面、精准制订教学决策起到了关键作用。高校应顺应数据时代的教育趋势，打造一个集收集、分析、处理、预测为一体的学生画像平台，为精准教学提供有力的技术支持，推动人性化教学和科学化管理。此外，高校在收集、整理、分析、預测数据的同时，还应加强数据安全性以及学生隐私的保护意识。
参考文献：
［1］李光耀，宋文广，谢艳晴.智慧校园学生画像方法研究［J］.现代电子技术，2018，41（12）：161163.
［2］康学璞.信息技术促进中职教育“精准教学”的实践策略探析［J］.科技资讯，2021，19（10）：140142.
［3］雷云鹤，祝智庭.基于预学习数据分析的精准教学决策［J］.中国电化教育，2016（6）：2735.
［4］祝智庭，彭红超.信息技术支持的高效知识教学：激发精准教学的活力［J］.中国电化教育，2016（1）：1825.
责任编辑：唐丹丹
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