在线教育环境下学习分析在数学教学中的应用

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　　【摘要】探讨了当前学习分析的主要应用，对学习分析应用于数学教学的现状进行了简要分析，并在线教育环境下进行了学习分析在数学教学中的实践应用，通过不断的研究和实践，提高学生的自主学习能力、学习兴趣和学习效果。
　　【关键词】在线教育 数学教学 学习分析
　　一、学习分析的主要应用
　　1.学习者分析
　　学习者分析包括四个方面：一是针对学习者个人信息的分析;二是对于学习者学习态度的分析;三是学习者在学习时表现出的兴趣的分析;四是对学习过程中学习者表现出来的行为特征的分析。
　　学习者个人信息分析。在传统数学教学中，不注重学习者个人信息的分析，但学习分析主张对学习者個人信息进行分析，包括性别、年龄、家庭背景、教育经历等方面的数据，这有助于教师更全面的掌握学生的个人情况，为学习态度和学习兴趣的分析提供基础的数据支持，也有助于教师对学习者进行精准的识别。
　　学习态度是影响学习效果和学习过程的重要因素之一，它同时也是学习者学习效果评价的重要参考依据。在线学习环境下，学习态度的指标包括两个方面：学习持续度和学习参与度。学习持续度即学生在一个完整的学期周期内连续使用在线学习平台的情况。学习参与度包括学习实践、学习交互功能使用频率、学习者访问情况等。
　　与学习者个人信息和学习态度的一些指标相比，学习兴趣这一指标不易被量化，其判定根据学习平台和应用领域的不同而有所区别。学习兴趣是学生内在学习动力的重要体现，直接影响到了学生的学习态度和学习效果，反应除了学生的需求。在淘宝、京东类似的电商平台，系统会根据用户的点击记录和搜索进行搭建兴趣模型，从而给用户推送相应的页面和信息，而对于数学教学来说，学习兴趣分析的作用在于了解学生对哪些知识模块感兴趣，从而能够更具针对性制定教学计划。
　　学习者行为特征分析主要包括两个方面：一是对学生过去行为的分析，即学生在过去的学习数据，如兴趣领域、知识结构等;另一方面是对学生当下学习行为的分析，如登录次数、点击频率、页面停留频率等。行为特征分析的优势是使教师能够掌握到学生的学习习惯，这对于逻辑性、探究性较强的数学教学来说是十分必要的，它有助于教师及时调整和更新教学方式和教学方案。
　　2.学习资源分析
　　学习资源分析包括两个方面：一是课程资源的分析;二是学习环境的分析。
　　学习资源的质量直接影响到了学习效果，现如今MOOC、国家精品课程等在线学习平台的建立的主要作用就是为了实现优质教育资源的共享。信息技术的发展推动了互联网、自媒体和在线教育平台的发展，优质的教育资源得以最大化的利用。但这也造成了信息量过载的情况发生，初中学生的信息甄别能力还不成熟，因此很容易受到粗制滥造教学资源的侵袭。因此学习分析的一大作用还在于对课程资源的分析。在学习者分析之后，系统会根据每个学生的特点进行教学计划的制定，这要求系统需要具备一个庞大课程信息库。学习分析会对信息库的内的课程资源进行分析和评价，挑选出优质的、适合学生的课程资源，使得课程资源能够与学习者特征最大程度上的匹配，以增强学习的针对性。
　　在对学习资源进行分析后，还要对学习者所处的学习环境进行分析。即使在在线学习环境下，每个学习者所处的学习环境也是有所不同的。如在网速较慢的情况下，就不适合给学习者推送视频教学资源，而在APP使用环境下的学习者，就不适合进行考试、应用题资源的推荐。学习环境分析的意义在于给学习者推荐最符合当前环境的学习内容，增强学习的便利性和时效性。
　　学习环境分析。学习环境分析需要在学习资源分析的基础上进行。本课题的学习环境主要处于在线学习环境。在在线学习环境下，学习者的使用体验对学习兴趣和学习态度的影响不容忽视。如在联网且网速较快的情况下，学习者可以实时进行互动，观看包括视频，图片等多种方式在内的学习资源。而网络情况较差的学习环境就无法满足这些需求，这就会一定程度上影响学习资源的利用度以及学习平台的持续登陆行为，学习者的学习积极性被打消。不利于学习兴趣和学习态度的培养因此，学习环境改善的核心环节就是要对学习者的需求进行深度的挖掘，同时结合平台的特定进行。学习环境的分析，不仅有助于学习分析和在线学习平台的自我优化，也有利于促进学习者的学习兴趣和态度。
　　二、中学数学教学的现状
　　1.“因材施教”教育理念难以贯彻
　　随着新课改的进行，教育中心逐渐由教师转向学生，这就要求了教师教学设计、教学方式都要以学生的成长和需求为出发点。但就数学教学情况而言，这种“因材施教”的理念还难以贯彻，主要是因为以下两点。一是受师生比限制。数学学科逻辑性、探究性很强，每个学生遇到的问题都可能是不同的，教师本身承担和教学管理、教学、教研等多项任务，对每个学生进行学习策略的制定就显得极为不现实。二是课堂教学的环境中非量化因素较多，缺乏设备对学生的学习行为进行捕捉，学生学习行为、学习习惯、学习过程的判定都由教师的主观经验进行。但仅凭教师的主观判断在很多情况下缺乏客观性和科学性，无法更全面、系统的对学生进行分析，“因材施教”的效果就无法保证。
　　2.信息化技术运用的缺乏
　　随着互联网技术和数字媒体技术的发展，现代教育技术得到了很大的提高，从传统多媒体教学中基础的视频、PPT到如今自适应学习、虚拟现实、动作捕捉、数据采集等先进教育技术，教师的教学方式得以丰富，也给学习分析提供了坚实的技术支撑。但与其他学科相比，数学学科信息技术的运用是较少的，目前最主流的信息化教学手段运用仍是PPT等较为基础的应用。首先，是由于缺乏数学学科相关的信息化教学模式开发，缺乏软件和设备对学生的行为、成绩等影响学习效果的因素进行分析。其次，是信息技术运用的不恰当。中学数学具有抽象性和辩证性的特点，如立体几何、图像函数等问题，并不是所有的教学内容都适合运用信息技术，如选择不当很可能起到反效果。在这种环境下，体系化、长期化的学习分析应用难以开展。 　　3.评价方式单一
　　中学数学评价考核方式多为结果性评价，即以考试成绩来判定学生的学习效果，这在应试教育中是十分常见的。但这种评价方式的缺陷也是显而易见的：缺乏对非量化因素的评价，从长期开看，学生的学习意愿、学习态度、学习兴趣对学生自主学习能力的提升十分重要，但由于缺乏对学生学习过程的分析，非量化因素的评价就较为困难，而学习分析注重对对学生学习过程数据的收集和分析，通过量化的数据分析学生学习的主观因素，能够更全面、客观的对学习效果进行评价。
　　三、学习分析应用实践研究
　　1.教学资源准备
　　教学资源的准备十分重要，要遵循学习分析的应用特点和教学的具体情况来进行准备。首先，教学资源的范围要限定在课程计划中，不能超纲，本课题采用了较为适合在线学习的图形位置关系相关知识点，有利于知识点的讲解和题目的展现。教学资源包括长视频讲解（10分钟以上）、短视频讲解（3～10分钟）、文字讲解、答案参考、测验集、习题库（判断题、填空题、简答题、证明题），以涵盖所有知识点相关的题目类型，给个性化的学习方案提供资源基础。
　　2.学习者特征分析
　　学生参与学习项目前，要让学生在学习平台上完善相关资料，包括性别、年龄在内的个人信息，历史成绩、擅长知识点、薄弱知识点、兴趣点、不感兴趣点、常用学习场景等信息，为学习者特征分析提供基础，资料完善之后录入系统作为学习资源匹配的依据。此外，要将学习者的访问次数、课程学习次数、连续登陆天数等数据记录下来，设定警告红线，用以发现学生在学习过程中的问题，未达到标准时首先使用系统干预提醒，之后教师人为进行干预。
　　3.指导学生进行自学
　　在前期的准备工作完成后，要着手设计相应的自主学习环境来指导学生进行自学。教师根据学习者特征分析对学生进行相关的指导，主要包括以下的内容：首先让学生了解图形位置关系包括哪些知识点、涉及哪些提醒、学习的时长、考核评价方式、学习方式等，将这些内容统一制作成为教学指导视频，在课上先由教师统一向学生进行讲解，同时上传到在线学习平台让学习者自由观看，以此指导学生的学习方向，避免学生走弯路。
　　4.教学资源匹配
　　在前期设计完成后，学习项目开始运行，这一阶段的关键点在于教学资源的匹配，即发现学生在学习教学过程中出现的问题，并匹配以相应的教学资源。具体的来说，形成学习——发现问题——匹配资源（同伴求助、教师求助）——解决问题——学习这一循环流程，在具体的实施环节，要遵循自动匹配和人工匹配相结合的原则，即教师要时刻关注系统的资源匹配方案，并根据的教学经验与之相比较，学生在学习过程中出现问题时，教师不主动干预，在学生进行同伴求助后还未解决的，主动干预帮助学生解决问题，并记录在系统中成为知识薄弱点，随时进行知识点检查，以强化该知识点的学习。
　　5.学习效果评价
　　学习效果的评价要从两个方面进行：一是系统评价，要综合学习兴趣、学习态度、学习行为、作业完成情况、测验情况等量化因素进行综合性的分析，确保评价结果的科学、客观。另方面教师也要对学生的学习效果进行评价，教师的评价主要针对非量化因素，如学习意愿、学习积极性等。综合系统和教师评价得出最终评价结果，对学习效果进行全面的分析。
　　6.學习成果展示
　　组织学生展示自己的学习效果，提出自己在学习过程中出现的问题、匹配资源是否满足自身学习需求等，总结学生的讨论结果对学习流程和系统功能模块进行改进，用于下一次学习项目。
　　通过学习分析应用的时间，我们发现学生的主动学习意识、合作交流意识和总结归纳能力都有着显著提升，但是这一教学模式还处于摸索阶段，需要教学管理部门和学校继续深入实践，共同努力，探索出适合本土的学习分析应用模式，提升基础教育的教学水平。
　　参考文献：
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