大数据学习计划

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇大数据学习计划范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

大数据学习计划范文第1篇

关键词：教育大数据；数字化学习；学习行为分析

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）22-0077-03

一、前言

在大数据的时代背景下，我们逐步开展了智慧校园的建设。MOOC在线教育对以往的教学模式进行了极大的革新，使更多的优质资源在网络技术支持下得以共享，推动了我国全民教育事业的发展，并在很大程度上使教育更公平化，使信息孤岛问题得以有效的消除。在MOOC网络平台之中，其课程学习是免费开放的，在世界各地的学习者通过互联网均能够对平台自由访问。现如今，MOOC平台拥有一千多万的用户，其对学者提供更为全面、正规的课程教育。MOOC在线教育的最大特征就是拥有十分庞大的学习者群体。在传统的教育测评工作中，我们以假定：学习者群体所具有的学习动机大致是一样的；学习者的心智发育以及知识构成也较为相近；并且参与学习的人数相对要少得多。所采用的测评方式相对来说较为单一，且相对简单。而以上假定在MOOC网络平台中，则出现了相对大的改变，不同的学习者所具有的学习动机以及自身的知识构成具有较大的差异性。在学习者参与人数众多的MOOC平台之中，传统的测评方式无法适应新的教育模式，不能取得良好的测评效果。随着教育信息技术的水平的不断提高，在线学习平台资源的开放与共享越来越来深入，数字化的学习已经融入到教育的全过程，学习者在MOOC网络平台中发生的全部学习行为，通过多种信息数据的方式而记录至数据库中。因此，要对MOOC网络平台中学习者进行有效的测评，无法完全借鉴以往的测试方法。因而，需要基于大数据条件下，对学习者的学习行为以及学习效果进行分析与测评。本文以某学校在MOOC网络平台中所开设的6门网络课程进行学习这行为的数据收集与分析，旨在为课程教学中进一步改善教学效果提供一定的参考依据。

二、学习者的类型分析

掌握不同的学习者与MOOC平台发生的交互学习行为具有较为重要的作用。所以，我们对学习者的数字化学习行为进行分析，能够找到不同学习者的学习目标、学习动机以及学习状态等具有较高价值的数据信息，以此作为个性化课程教育的改进以及测评学习者学习效果的重要依据。不过，学习者所具有的动机不能直接的测量到，唯有依照一定的评估总结，对某些行为具有的假定构想间接的进行感知。在长期研究中发现，对于单个的学习者进行目标、学习内容、证书对学习者的激励价值大小、外部环境、个人状态以及本能推动等评测是相对较为困难的，而以上情况均反映在学习者的学习行为差异方面。按照不同学习者所具有的动机进行群体的划分，单纯依据学习者的行为数据，无法进行相对精确的类别划分。而且，所划分的种类较多且繁杂。所以，应对此进行一定的简化处理。

表1中的数据是针对某高校在MOOC平台中所开设的6门课程相关数据信息进行收集与统计。此6门课程分别为：人群与网络课程（P）、艺术史课程（A）、大学化学课程（C）、生物信息学课程（B）、数据结构与算法分析课程（D）、计算机概论课程（I）。每一门课程所涉及的教学内容以及相关要求均有所差异。

表2中的数据是不同的课记录在总分之中的项目，在这些记录总分之中的项目中，小测验以及期末测试是所有课程均含有的。

依据传统的所采用的评价方式，是依照不同学生的成绩，而把其划分成“好、中、差”这三个等级。在MOOC平台中，仅仅通过学习成绩来对学习者的学习效果进行评价，明显较为片面。在MOOC平台中，存在着多类别的学习行为，在此选择“观看视频”以及“提交测验”这两个非常广泛而且也最为基础的学习行为，来对学习者的学习行为进行分析。由于我们将参与学习者总共划分成“好、中、差”三个不同的等级。所以，在此就要求具有两个相应的阈值。本文将其做了一定的简化处理，仅仅考虑学习者“观看视频”以及“提交测验”的行为。在属于“差”类等级之中的学习者中，其出现上述学习行为的次数极少，有些学习者的记录甚至为零值，此类学生被纳入到“打酱油者”之中。而在属于“中”类等级之中的学习者中，其观看视频的次数以及提交测验的次数在整个群体之中属于中等水平，我们能够将这些学习者看成是未完整的对课程进行学习。而在“中”等学习者之中，有个别学习者是偶尔的对课程内容进行学习，也有部分学者在很长一段时间之内未进行课程的学习。所以，在此把这部分学习者再细致划分成“虎头蛇尾者”以及“始终摇摆者”。而在属于“好”类等级之中的学习者中，他们的学习行为记录非常多。不过，这其中部分人未取得相应的证书，说明此部分学习者其目标并非是为了获取证书。所以，把此类学习者进行更细致的划分，分别归类为“坚定完成者”以及“只为学习者”。这两类学习者之间的主要区别，是看是否参加了期末的测验。在对不同的学习者种类划分之后，要对不同分类的阈进行确定。首先，定义不同的两个阈值分别为c1与c2，定义学习者观看课程视频的记录次数l，定义学习者提交测验的记录次数q，学习者首次发生观看视频或者提交测验与最后发生观看视频或者提交测验的时间间隔数为t。那么，可得某一学习者的记录密度值p为（p+q）/t。定义θ是“中”类等集中，全部学习者记录密度所拥有的平均值大小。那么，在对学习者类别划分时有下列五种类型：

（1）若是l+p≤c1，那此学习者被定义为“打酱油者”。

（2）若是c1

（3）若是c1

（4）若是l+q>c2，且此学习者参加了期末测验，那么，学习者被定义为“坚定完成者”。

（5）若是l+q>c2，且学习者没有参加期末测验，那么，学习者被定义为“只为学习者”。

三、学习者参与行为的分析

1.与时间相关的行为分析。在采集的数据中显示，一般在课程还未开始之前的几个月之内，已经有人进行了课程的注册。和之前的课程学习方式有所差异，通过MOOC平台进行课程学习，在课程开始前以及课程开始之后，依旧有非常多的学习者进行课程的注册学习。我们通过分析人群与网络课程，来探讨关于学习者时间相关行为的问题。从统计数据中可知：约有36%左右的学习者，在课程开始之前就已经进行了注册。而且，在课程完全结束之后，依旧有大约2%左右的人注册该课程。在各个时期之内的注册学习者，所表现的学习行为具有一定的差异性。而对于学习者的退课情况分析显示，多个课程在开课的第一周与第二周表现出了学习者人数大量减少的态势，在课程进入到第三周之后，学习者的人数才开始逐步地平稳。并且，在最后的测验周，学习者的人数会有所增加。我们想要的情况是全部的学习者均在开课前或者开课时注册，而在测验结束后退出。不过，现实情况却并非如此。同时，大约有1/3左右的学习者，在课程开始之前就已经注册，并且在课程已经完全结束后，依旧出现有关学习记录信息。这部分学习者，并非是仅仅为了关注所取得的测验成绩，进一步分析是由于前期未能仔细的对课程进行学习，而当结束之后，又重新的对课程进行学习。

2.与成绩相关的行为分析。在以往的课程学习中，多是通过考试成绩来对学习者进行学习效果的评价。而在MOOC网络平台中，不同的学习者拥有不同的知识结构、学习动机以及学习技巧。不过，所取得的成绩和学习者能否获取相应的证书紧密相连。在本文所分析的6门课程中，通过统计数据可以得出，不同的课程虽然在成绩分布方面存在差异。但存在很大的相似性。在此，依然以人群与网络课程为例来进行说明。该课程的注册学习者为10807人。其中，有9677人的成绩显示为零分，大约占据了全部学习者人数的90%左右。有862个学习者所取得的成绩是比零分大，但无法获取到证书，此类学习者占全部学习者数量的比例约为8%。而有149个学习者获取到了相应的证书，此类学习者占全部学习者数量的比例约为1%。

四、学习效果预测分析

对于MOOC网络平台来说，提升课程的通过率是MOOC网络平台效用极为重要的体现。在此，针对不同的学习者所具有的学习行为，对其成绩进行预测。

1.问题的描述以及数据集。针对此次学习效果的预测，期望可以在整个阶段，能够对不同学习者的学习状况，进行实时的预测与分析，预测能否可以获取到相关的证书。以统计数据来看，6门课程都在课程开始之后的第一周以及第二周的时期内，发生学习者人数较大的波动起伏。然后，在第三周时，学习者的人数才慢慢地趋于平稳。此次课程的课时时间持续13周左右。而在此假定现在仅仅获取到了学习者在前五周、前六周以及前七周的学习行为数据信息。同时，将数据信息中非学习者的相关行为数据去除。表3中的数据代表的是此次实验所采用的样本量统计。

我们将每一课程所拥有的学习者数量设定为n，所有的学习者均拥有p个特征值。那么，X={X1，…，Xp}∈Rn×p，预测值则表示为：Y=f（X） ∈Rn，y∈{0，1}。

上式中，y=0代表的是没有获取到证书而y=1代表的是已经获取到证书。

2.实验方法。对不同的课程，把所收集的数据依据3∶1∶1的分配方式随机地抽取出训练集、验证集以及测试集。当进行实验时，用训练集进行参数的训练，而采用验证集来进行参数的优化与选择，最后采用测试集来对不同的指标加以计算。

3.实验结果分析。通过实验，最终得出该方法具有非常高的准确率。所以，采用此方法，我们能够依照不同学习者的学习行为，来确定出可以获取到证书的学习者，也能够准确地找到一些极有可能获取到证书，不过却未获取到证书的学习者。通过MOOC在线平台这种学习模式，每个学习者都可以感觉到自己在接受教师的单独个性化学习辅导，可以从一起学习的同伴那里获得指导以及指导他人，同时感受学与教的快乐。从而提升学习者学习效果，使该学习者最终也获取到证书。所以，采用此种学习行为分析方法，除了能够对不同课程的学习者所具有的学习情况进行实时的监测，同时也能够针对不同学习者的预测情况，而制定相应的措施，以改善课程的整体通过率，从而提升学习者的学习效果。

五、结语

通过对教育大数据的分析，可以更加利于n程内容的不断完善与合理化，并针对不同学习者的学习行为，而采用最为有效的教学方式，使学习者的学习动机更加强烈，以提升学习者的学习效果。

参考文献：

[1]贺超凯，吴蒙.edX平台教育大数据的学习行为分析与预测[J].中国远程教育，2016，（06）：54-59.

[2]沈伟.基于xAPI的学习行为大数据研究与实现[J].信息与电脑：理论版，2016，（15）：79-80.

[3]李良才，张家铭，崔昌宇，邓文佩，叶玮.基于Tableau实现MOOC学习行为数据可视化分析[J].电脑编程技巧与维护，2016，（22）：47-75.

[4]和珍珍.基于学习行为数据的在线学习时间规律探析[J].中国教育技术装备，2016，（20）：1-5.

[5]周丽涛，刘越，彭立宏，肖晓强.探索MOOC在计算机实践教学中的应用[J].计算机工程与科学，2014，（A1）：118-121.

Analysis of Digital Learning Behavior Based on Large Data of Education

YANG Ding-zhong

（Experimental Teaching and Laboratory Management Center，South-Central University For Nationalities，Hubei，Wuhan 430074，China）

大数据学习计划范文第2篇

【辅导对象】小学一年级到高中三年级学生(个别机构校区差异辅导范围有所不同，建议家长拨打电话了解情况)

【辅导科目】语文 数学 英语 物理 化学 生物 政治 历史 地理 奥数 小升初 中高考

【辅导介绍】根据不同孩子的基础知识及接受能力制定针对性的学习方案，配备辅导经验丰富的课程老师全程指导，各机构收费标准、课程安排等方面存在一定差异，详情请家长们拨打电话详细了解。

【热门辅导】

小学：小学各年级奥数拔高、举一反三的解题思维及应变能力提升;小学语文基础知识串讲、作文框架脉络梳理提高、阅读理解答题技巧讲解;小学数学重点难点查缺补漏等;

初中：初二物理力学、电学等重点难点基础夯实;初中英语语法、数学基础知识巩固提高;初中语文作文及阅读理解等得分点提升;中考重点难点辅导、各科基础夯实;

高中：高考理综、文综重点科目得分点突破讲解，针对基础薄弱的考生给出合理的学习建议;艺考生、特长生文化课针对性辅导;高中各科重点知识点梳理，高考冲刺辅导。

【温馨提示】家长您好，请结合所在城区位置，寻找离家就近的机构和校区，先输入前10位总机号码，根据语音提示输入后5位分机号码，稍等片刻即可接通校方顾问老师，把您孩子的学习情况跟老师详细描述一下，老师会给您做针对性分析。

【苏州市】

——沧浪区——

苏州市沧浪区京翰教育沧浪校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 78174

——常熟市——

苏州市常熟市学大教育常熟校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64030

——高新区——

苏州市高新区京翰教育高新校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 78173

苏州市高新区聚智堂名师教育新区校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64402

苏州市高新区学大教育新区校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64030

——工业园区——

苏州市工业园区京翰教育园区校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 78175

苏州市工业园区聚智堂名师教育苏州园区校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64454

苏州市工业园区学大教育工业园校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64030

苏州市工业园区学大教育科文校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64030

苏州市工业园区学大教育苏玲校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64030

——金阊区——

苏州市金阊区聚智堂名师教育姑苏校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64401

苏州市金阊区学大教育金阊校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64030

——昆山市——

苏州市昆山市京翰教育昆山校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 78176

苏州市昆山市聚智堂名师教育昆山校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64404

苏州市昆山市聚智堂名师教育昆山城北校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64419

苏州市昆山市学大教育苏盛校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64030

苏州市昆山市学大教育昆山校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64030

——平江区——

苏州市平江区学大教育苏达校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64030

苏州市平江区学大教育苏汇校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64030

——太仓市——

苏州市太仓市学大教育太仓校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64030

苏州市太仓市学大教育苏园校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64030

——吴江市——

苏州市吴江市学大教育吴江校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64030

——吴中区——

苏州市吴中区京翰教育吴中校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 78221

苏州市吴中区聚智堂名师教育吴中校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64403

苏州市吴中区学大教育吴中校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64030

——相城区——

苏州市相城区学大教育苏蠡校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64030

——张家港市——

苏州市张家港市学大教育张家港校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64030

【台州市】

台州市椒江区学大教育椒江凤凰校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64017

台州市温岭市学大教育中华路校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64017

台州市玉环县学大教育玉环校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64017

【太原市】

——万柏林区——

太原市万柏林区学大教育理工大校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64043

——小店区——

太原市小店区京翰教育南内环校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 78183

太原市小店区京翰教育长风校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 78213

太原市小店区聚智堂名师教育赛格校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64415

太原市小店区聚智堂名师教育长风校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64435

太原市小店区学大教育区政府校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64043

太原市小店区学大教育长风校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64043

——杏花岭区——

太原市杏花岭区京翰教育三墙路校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 78223

太原市杏花岭区京翰教育府西校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 78184

太原市杏花岭区聚智堂名师教育解放校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64416

太原市杏花岭区学大教育太钢校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64043

太原市杏花岭区学大教育漪汾校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64043

太原市杏花岭区学大教育旱西关校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64043

太原市杏花岭区学大教育三墙路校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64043

——迎泽区——

太原市迎泽区聚智堂名师教育迎泽校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64436

太原市迎泽区学大教育桃南校区免费咨询电话：400 0066 911 转分机 64043

大数据学习计划范文第3篇

1.1数据规模较大

数据的量的累积规模大是大数据存在的物质属性。比较传统的数据，大数据的量的标准明显大大提高，从TB转为PB和ZB。随着时间的推移和数据管理技术的不断进步，符合大数据标准的数据集的规模也不断地增长。导致数据的量比以前大和多的原因很多，主要是由于随着互联网的迅速普及，人们获得信息非常方便，这个过程会产生大量的数据，也就是说，当你获得信息的同时也产生了信息，你的每次浏览和点击也提供了大量的数据。

1.2数据种类很多

数据的种类是数据的外在形式，是指它的表现样态。原来数据的表示形态和种类有限，数据的维度也相对较低，数据类型简单，大多采用表格的形式和文本进行呈现。在对数据处理的过程中只是对于数值本身进行处理，没有对数据之间的关联和架构进行分，因此也就不能产生新的价值和意义。随着人们生活的丰富好技术的发展，人们对于能获得到事物几倍的诸多信息，因此对于同一事物的数据就越多。数据甄选和过滤技术的出现，数据就成了事物意义的描述，数据量就以几何级的方式增长。

1.3数据处理数据极快

大数据时代的重要特征就是数据处理效率快。早期社会，传统的技术和工具，数据处理缓慢而且抵消，不能够满足人们的需要，大数据时代，各种新兴技术的运用，数据快速增长，必然要求数据处理速度越来越快，并且数据处于不断的流动中，数据具有较短的时效性。没有及时处理的数据可能很快就失去了任何意义。因此，大数据的处理要求瞬间处理，形成结果，因此大数据时代的数据需要进行零误差处理是这个时代的显著特征。

2高职院校网络教学面临的问题

高职院校不同于一般学院，因此在网络教学平台构建的时候，应该结合高职院校自身的特点和优势，侧重于以专业资源建设为核心，构建数字化学习为中心，资源共享为目的，充分保证资源的快速上传、检索和归档。高职院校网络教学平台应该符合现代职业教育理念：一方面能够在现代教学理论中以学生为主中心；另一方面由于高职院校的学生已经具有较强的学习能力和独立思考的积极性。因此高职院校网络教学应该考虑到现代教学的要求，发挥学生网络学习的自主能动性和教师在网络教学中的向导作用。网络平台应该能够使得教师和学生在通过网络学习社区有小的组织和教学相关的应用，使得教师和学生在完成教学和学习计划的同时，还能够消除学习上的孤独和无趣，增加学习者的学习兴趣，促进广大师生进行知识分享。加强高职院校网络教学平台的教学资源库建设。优质的高职院校网络教学资源是网络教学最重要的建设部分，也是最具核心的部分。高职院校网络教学课程资源建设是网络教学平台中的重点和难点，网络教学平台应该围绕教学内容而建设，并且结果高职院校自身的特点和优势，重视优质教学资源的平时积累和丰富，最大限度地收集教学资源，使得优质的高职院校教学资源在应用的过程中不断地丰富和完善。实施网络教学平台资源收集、使用和保存的同步，将资源库的建设贯穿在网络课程建设和学习的整个过程，对于教师和学生上传的教学资源实现自动收集。高职院校网络教学平台还要加强对学习过程数据的跟踪。目前多数网络课程对于不同的学生的学习方式支持并不是很理想，还不能够为学生的自我评价提供足够的数据，不具备产生有效的学习后期服务功能。在高职院校的网络教学平台建设时候，应该考虑到利用高职院校的技术优势，对学生的学习过程和成绩进行跟踪记录，并结合找到的工作情况进行匹配，为学生提供一个很好的自我评估，自我提高的依据，也为未来的学习和发展提供有力的方向。

3结束语

大数据学习计划范文第4篇

【关键词】大数据 高职英语 教师角色

大数据时代背景下，海量的信息渗透到每一个领域，各种信息化资源广泛地运用到教育领域，受此影响，作为一门公共基础课程，尤其是高职院校的英语，也经历着一场巨大的变革。作为高职院校的英语教师，面对新的形势和挑战，只有认清自己的角色定位才能更好地发挥自己的作用。

一、大数据时代下高职英语教师面临的挑战

传统教育在大数据时代背景下已经受到了前所未有的冲击。高职英语教学的发展正处于这样的一个时代背景之下，云计算的出现极大地方便了现代的英语教学，一些原来用传统手段如黑板、录音机等很难表达的教学内容可以通过它更加形象、生动地表现出来，加深了学生对知识的理解，激发了学生的学习兴趣。同时，远程外语教学可以通过各种渠道（电子邮件、在线交流等）和灵活的教学模式依托云计算技术为平台来实现。同时，大学、商家依托网络提供了更便利的学习环境和技术支持，方便了学生随时随地自主学习英语。在网络环境下，信息输入量大，学习者依托网络可以根据自己的实际情况（学习进度、学习内容以及学习时间等等）来灵活调整自己的学习目标、学习任务、学习进度以及学习方式。这些基于大数据时代背景下的英语学习模式无疑给教师带来了巨大的挑战。

1.教师职能转变的挑战。在传统的大学英语教学中，教师仍然以教材为主，讲解单词、句子和课文，教师主宰整个课堂。但在大数据时代的大学英语教学中，教师的职能和角色则发生了较大的改变。首先在英语学习资源方面：由于大数据信息四通八达，学生获取英语学习资源轻而易举，教师拥有资源的权威性受到挑战；此时，教师就要从以前的资源提供者转变为资源整合者。

2.教学方式的挑战。学生现在并不缺乏英语学习资源，缺的是英语学习的兴趣和方法，尤其是高职学生，绝大多数学生基础差，对英语没有兴趣，所以教师的教学方法要由传统的单向灌输转变为启发建构，要成为学生英语学习兴趣的激发者，激发学生广阔而丰富的英语学习动机和兴趣；同时还要指导学生制订学习计划，传授英语学习策略和方法，推动学生自主学习，发展自己。与此同时，外语教师还要做学生合作学习的组织者、引导者和协调者，学生学习的评价者和监督者。这些均要求教师树立“终身学习”的理念，更新自身知识结构，加强大数据相关知识和信息技术的掌握。

二、大数据时代下的高职英语教师角色定位

大数据时代背景下，信息技术的发展极大地改变了人们工作方式、生活方式和学习方式，学生可以利用各种互联网资源获取自己想要的信息，教师不再是知识的唯一来源。教与学的界限不再是那么清晰，教师与学生的关系已不仅仅是“教”与“学”的关系，而是赋予了更多的内容。

1.学生学习过程中的引导者。廖淑娜在《多媒体网络教学中高职英语教师角色再定位研究》一文中，选取了100位高职学院二年级学生参与问卷调查，在该问卷的第二部分设计了五个角色，分别为：课程设计者、课堂组织者、课堂评价者、咨询指导者和信息资源提供者，要求学生觉得哪个角色对他们学习更有帮助，结果显示“咨询指导者”排在首位。在大数据时代，学生获取信息的途径多种多样，他们最需要的是英语教师能够针对不同学生的特点传授学习的策略和方法以促进学习能力的发展，在这个过程中，教师要从“教”转向“导”，激发学生的学习动机，引导他们走向目标。

2.信息化资源的整合者。大数据时代下大量的学习资源使得学生们获取知识的途径十分容易，然而如何将这些资源进行整合获取学生所需要的，使学生的英语学习真正有效发生，从而真正提高学生们英语应用能力，这就需要英语教师在这个过程中从以前的学习资源提供者变为资源整合者，根据学生的个性化需求，广泛地收集各种零散的信息，并加以分析整理，然后以各种多媒体的形式有选择地提供给学生，并指导学生开展学习。

3.信息化英语课堂的设计者。长期以来，高职英语课堂教学的设计主要是围绕教材任务展开的，教师按照教学大纲的要求讲解单词、语法和分析课文，即使课堂教学中加入了情景教学，也是“一刀切”的方式进行评价，学生被动地学习知识，使得本身英语基础不是很好的高职生会慢慢丧失学习英语的兴趣。大数据时代背景下，随着英语学习途径的多元化，英语教师应该充分利用已掌握的各种信息资源以及信息技术手段，为学生提供个性化的课堂教学，学生不再“被教”，而是根据自己的需求和水平自主选择学习内容和学习进度，激发学生学习英语的兴趣，引导学生积极主动参与到英语教学过程中来，从而培养其实际英语应用的能力。

大数据时代已经来临，虽然学校教育仍然是不可或缺的，但是大部分老师不再是知识的讲授者，而是学习的引导者、信息资源的整合者以及课堂活动的组织者，教师的角色地位将面临巨大的挑战。高职英语教师必须在教育思想、英语实践技能、英语教育技术、英语学科应用等方面做好充分的准备才能迎接这一挑战。

参考文献：

大数据学习计划范文第5篇

关键词：大数据；管理决策；分析应用；教学

中图分类号：G203 文献标识码：A 论文编号：1647-2117（2015）05-0100-03

大数据影响教育发展模式

媒体将2013年称为“大数据元年”，几乎所有世界级的互联网产业都将业务延伸至大数据领域，教育界也纷纷将传统教育研究转向信息化的大数据发展道路。数据已逐渐发展为信息时代社会发展最重要的资产，大数据的研究和应用不仅是技术问题，同时也是机制问题，大数据技术将对未来的教育发展形态和制度产生深远影响。

大数据技术促进了国家开放大学教育信息化的发展，搭建国家开放大学学习平台，建设一站式单点登录学生空间，设立“国家开放大学学习网”试点分部，开发“国开5分钟课程”学习资源，这其中必然会自动留存海量的学生数据、教师数据，每个使用系统平台的互联网用户都将为大数据技术的应用贡献基础数据，这样不仅易于后期对学生的学习行为和教师的教学过程进行真实有效的评估和评价，而且通过大数据分析整合学生的学习过程记录，对教师下一步制定高效的教学策略具有实践指导意义。[1]实现“以学生为中心”的教学理念，教学活动以学生为主体设计，学习路径以学生容易理解的方式设计，关注学生的个性化学习，根据学生的学习数据制定相应的学习计划和辅导，实现个性化的远程教学，将教师从教学的主导者转为教学过程中的助推者，实现为学生提供个性化的教学支持服务。

上海海事大学经济管理学院管理科学系副教授魏忠曾说过：“以物联网、云计算等综合技术的成熟为基础，在学生管理数据库中挖掘出有价值的数据，经过过程性和综合性的考虑，找到学生各种行为之间的内在联系，考量背后的逻辑关系，并作出恰当的教学决策，这才能被称为大数据。”

“无论是教育管理部门，还是校长、教师，以及学生和家长，都可以提供针对不同应用的个性化分析报告。通过大数据的分析来优化教育机制，做出更科学的决策，这将带来潜在的教育革命。”首都师范大学远程教育所所长方海光说，“谁能在其中把握好大数据，谁就能在将来的竞争中赢得主动权。”

大数据技术的发展对于教育智能化的发展，特别是远程在线教育的发展提出了新的要求和挑战，迅速推动着远程教育发生重大变革，国家开放大学转型期间正在发生着一场巨大革命，同时我们深刻明白带来变革的真正原因就是以大数据为核心的信息化技术手段。

大数据应用于学习平台的重要意义

大数据重点不在于“大”，也不在于“数据”，大数据的真正意义在于能够帮助信息平台融合结构和非结构的数据，通过实时或者接近实时的分析速率，将存储在数据库中海量的最新数据分析出有价值的信息，并将分析结果用于预测用户的行为，同时为机构管理制度提供决策依据。

国家开放大学学习平台的核心是为学生学习课程和教师教学过程提供服务，这是驱动完善学习平台功能的核心和本质需求，必须通过学习平台中学生和教师的基础数据为出发点，通过大数据技术了解学生的实际学习体验，了解教师完整的教学过程，不是完全像传统的依靠技术经验进行平台的升级维护，而是依据平台中的真实数据，用大数据分析手段协助技术运维团队进行平台的功能升级。在学习平台的建设运维过程中，必须遵循用户数据和用户体验两手抓。一方面要实时了解用户使用学习平台历史数据的变化发展趋势，另一方面又要能够洞察学生和教师在不同阶段对学习平台的不同需求，这其中通过大数据分析，渗透学生和教师的学习和教学本质，搜集和分析与其相关的大量数据，总结和量化其中的有价值规律，然后根据规律制定合理的管理和教学方法，从而掌握未来学习平台的规划和建设方案。

大数据时代的到来推动着国家开放大学信息化建设工作，如何有效采集国家开放大学学习平台的数据，并重点分析学生、教师的历史记录数据，为学生提供个性化的学习策略，同时为教师提供合理、有效的教学策略，这将是学习平台重点研究的大数据应用范畴。

大数据应用与国家开放大学现有机制融合

大数据技术的兴起必然会在国家开放大学内部带来一场改革，无论是现有的业务部门逻辑流程、学校管理制度，还是目前具有的数据管理技术架构以及技术专业人员，都需要找到合理简便的手段将新的大数据模式和传统的管理、应用模式相融合。

1.数据的内部流动性和可获取性

在国家开放大学学习平台实际的应用过程中发现，数据的内部流动性和可获取性是平台试点工作顺利开展的基础保障。国家开放大学内部数据常分散在不同的部门，这些数据存在不同的数据仓库中，而且不同部门的数据存储技术和模式可能不一样，这就导致国家开放大学内部自己的数据无法顺利流动，数据无法获取，大数据的价值就失去了分析的前提。

因此就需要不同部门数据的关联和整合，将不同部门数据打通，排除数据内部流动障碍，实现大数据在技术和工具上的共享，只有这样才能发挥大数据的优势和价值。当数据变得有价值时，学校要积极为各业务部门提供合理的制度，部门职责制定既要保证内部数据的及时获取，也要尊重并支持各业务部门的业务逻辑流程，互相满足对数据的需求。

2.数据管理技术架构

学习平台中每天产生指数级的海量数据，完全不是传统的数据库部署可以处理的，快速增长的数据量超越了传统数据库的管理和处理能力，这就需要构建分布式的数据存储模式，同时可以根据需求扩展服务器规模和数量。

为了实现数据资源的有效存储、实时数据共享等功能，将云计算技术应用于国家开放大学平台，实现软硬件资源和信息数据的共享，其提供的网络资源通常具有虚拟化特征，具有动态易扩展的特点。[2]通过电信云平台实现数据服务的交付和使用，该模式可以提供可用的、便捷的、按需的网络数据资源的访问，只需要投入少量的管理工作，便可以进入配置的云计算资源共享池，快速获取数据。[3]

云计算相比于传统的数据存储方式，可以为学习平台提供安全可靠的数据存储中心，将数据上传到“云”之后，再也不必担心数据的丢失以及病毒入侵等情况。云计算为用户提供简洁便利的体验，一方面是学生随时可以直接编辑存储在云中的文档或作业，随时可以与学习同伴或教师分享信息；另一方面是云的另一端有专业的技术人员维护硬件、升级软件。云计算极大程度实现了不同设备间的数据共享，在云计算的应用模式中，学生的所有数据只有一份保存在云端，学生无论是通过PC端或是移动端学习，只要是学生具有的学习设备连接互联网，都可以同时访问和使用同一份数据，云计算技术大大提高了学生和教师使用学习平台的效率和质量。

3.技术专业人员

大数据建设的每个步骤都要有技术专业人员的支撑，因此，为了确保大数据技术可以促进学习平台的有效发展，必须在国家开放大学校内培养实际掌握大数据技术、具有大数据管理应用经验的专业团队。大数据技术职位需要复合型人才，可以对数学、统计学、机器学习、数据分析、自然语言处理等多方面知识综合掌握。未来，大数据将会出现约100万的人才缺口，在各个行业大数据中高端人才都会成为最炙手可热的人才。因此，需要国家开放大学校内和校外企业密切联合协作，制定合理的人事用人机制，增加工作职位新需求，共同努力去培养和挖掘大数据专业人员。