基于学情数据的教育资源共享平台建设研究

关键字： 大数据，云计算，云计算，个性化教育，教育资源共享

传统模式下，教育资源往往分散于各个独立机构，这导致资源的严重浪费与重复建设，更在无形中增加了资源获取的难度，从而严重影响教育资源的公平分配与广泛可达。云计算平台的崛起推动了“互联网 + 教育”的跨越式发展，并为这 供了全新的解决路径。作为一种前沿技术，云计算平台能实现对教育资源的集中化管理与灵活调度，有效打破机构间的资源壁垒，极大地拓展教育资源的传播与覆盖范围。并且通过云计算平台的智能化优化，教育资源的利用效率可能得到显著提升，为教育公平与教育质量的双向提升注入强劲动力。

1. 研究背景

2018 年教育部制定《教育信息化 2.0 行动计划》是根教育部结合国家“互联网 +”、大数据、新一代人工智能等重大战略的任务安排和《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020 年）》《国家教育事业发展“十三五”规划》《教育信息化十年发展规划（2011—2020 年）》《教育信息化“十三五”规划》等文件要求而制定的，目的是为了加快教育现代化和教育强国建设，推进新时代教育信息化发展，培育创新驱动发展新引擎。《教育信息化2.0 行动计划》（2018 年）明确提出，要求提升教育资源的质量和供给。2018 年底教育部再次发提出依托“互联网 + 教育”的“加强网络学习空间”的建设与应用的详细指导意见具体包括：加快推动国家和省级教育资源公共服务平台互联互通，依托国家数字教育资源公共服务体系，区域整体规划、整校推进，使空间成为各级各类学校、全体教师和适龄学生教育信息化应用的主要入口，实现“一人一空间，人人用空间”，实现面向各级各类教育、全体教师和适龄学生，全面普及绿色安全、可管可控、功能完备、特色鲜明的实名制空间。以空间为纽带，贯通学校教学、管理与评价等核心业务，将空间作为基于信息技术教育教学的基本环境，作为数字教育资源公共服务体系共享服务的主要渠道，作为先进文化建设和家校共育、校企共建的有效载体，综合运用信息技术解决教育教学实际问题，实现基于空间的教与学应用、教学管理、教育治理的常态化，加快推进人人皆学、处处能学、时时可学的学习型社会建设目标。在 2021 年，教育部吴岩部长指出，智慧教学将会成为高等教育的新趋势。这说明国家和教育部门非常重视并积极推广各种基于教育信息化的智慧教育。网络学习空间不仅仅是支持教育改革和发展的工具，也是实现个性化教学和学习的重要途径。国家对教育资源建设提出了更高的标准和要求，多种创新型教育教学形式如：项目式教学、探究式教学、混合式教学等新模式，利用空间进行学习评价和问题诊断，开展差异性和个性化教学与 促进教育公 提高教育质量。鼓励中小学教师利用空间开展备课授课、家校互动、网络研 引领作用，实施跨学校、跨区域的名师课堂、在线辅导等有利于促进 鼓励职业院校教师利用空间加强校企合作，充分发挥市场机制作用 空间创新课堂教学、实践教学和实习实训模式、共建共享优质教学 学校教师探索利用空间创新教学、科研模式。各种创新型的教 和应用在识别学情个性、优化学习流程、提高教育质量等方 数据化 广泛覆盖优质教育资源，缩小教育数字鸿沟，推动教育变革， 国教育信息化发展的必然趋势。

2. 构建高校智慧教育资源分享平台的重要性

在于 2018 年发布的《关于 意见》提出了“创建线上线下相结合、课内课外相结 支撑，提高学习实效”。随着互联网和信息 F 求 教学模式改革需要学校各部门协调 度上推动教学模式改革。建立智慧教 在同 一环境下完成不同的教育工作和学 建设智慧教育资源共享平台，能够给 习资源，便捷的搜索系统能够快 效学习环境的智慧教育资源共享 共享 平台上，学生之间还可以共享资源， 促进学生的综合发展。

3. 智慧教育资源分享平台的构建及其意义

随着信息技术的不断发展， 大数据搜集 I 技术的结 确利用教育资源提出了更高要求与巨大挑战 ， 构建优质教 据时代的教育信息资源呈现出分散化、海量化与冗余化 e 的研发与应用推广就是在次背景下的科成果体现。 源质量、将离散资源集约化、促进优质教育资源均衡 普 症的（被高考分流后的学生可以通过智慧教育资源分享平台自学更高层次 文化水平和道德素养。

（一、）构建基于学情数据的智慧教学模式

基于学情数据的信息类课程智慧教学模式如图 3 所示。新模式以教育教学的多维数据为基础 ， 在教学全过程中识别学生群体与个体的学习实情及其微观知识的掌握程度 ， 为混合式教学新常态下的分层教学与精准教学奠定基础 ; 以课程教学为载体 ， 构建课程知识图谱 ， 促进信息技术与教育教学的深度融合 ， 在图数双驱 （ 知识图谱与教育大数据协同驱动 ） 的基础上开展自适应资源推荐、自适应学习路径规划、课程预警与干预等一系列智慧教育举措。

（二）智慧教育资源分享平台的构建的意义

以多源数据为基础， 通过跨域关联与分析， 有效识别与预测学情数据对应用教学具有现实意义。以预测学困生为例， 首先采集多维数据， 并从往届历史数据中发现学困生对同寝室学生的影响更大（ 与学优生相比 ）。进一步 ， 对移动端教学数据、在线实验数据、阶段测试数据及历史成绩等多个维度开展跨域关联与多维数据分析 ， 进行课程学业预警 ， 在随后的教学实践中对学困生这一群体进行重点监控与及时干预，如下图2 所示。

多源数据+跨域关联 预测课程学困生移动端教学工具 教学过程监控与干预虚仿真实验平台跨域关联+多维度 预测课程学固生有效盖学困生群体结论：学国生的负面影响力 学因生与学优生的影响力更强移动端教学数据虚拟仿真实验数据阶段测试数据 多源数据采集与预处理本届已学专业课成绩历届专业课成）通过对知识图谱与大数据应用的研究 ， 能够实施个性化教育。

引入知识图谱 ， 开展自适应学习模式实践与应用。如图 2 所示 ， 构建课程知识图谱 ， 结合教育大数据，依照“习题归属知识点图谱关联与前趋知识 - 相应资源推荐学习路径规划”，构建自适应学习模式 ， 在教育实践中赋能课程教学。在新模式的支持下 ， 提供具有泛化能力的新型智慧教学思路 ， 依托算法设计在线评测系统等平台开展智慧教学应用与实践。

4. 关于平台建设后续完善的思考

（1）多维数据驱动 ， 识别学情与个性

信息技术与教育教学全过程的有机融合 了种类繁 构相异的多维数据 ， 不同类型的数据蕴含学生的某一方面特性。如图 数据用于识别个性 ; 静态历史数据（ 学生基本情况、往届成绩等 时数据 （ 移动端、互联网等 ） 表达出微观个体的知识点掌握实情 ， 有效学习时间、在线单元测试等 ）揭示了学生阶段性学习研究、 心理倾向与人生目标等 ， 与学习内生动力紧密相联， 教师可针对需求、 点亮课程思 指引与激励学生前行

（2）构建课程知识图谱 ， 设计图数双驱的自适应教育模式

将课程的知识体系化 ， 构建多维度下的知识图谱（如图 5 所示）。依据课程的自有知识体系与结构，在系统性层次性的原则下划分知识点 （ 三层 ： 章、节、点 ）， 匹配于课程教学的章节体系来完成知识点的分割、标注。随后组建专家组进行审定、修改与定稿， 确定知识点的重要度、两点之间的关联度与前趋关系，并构建关联图与前趋图等。

5. 结语

基于学情数据的教育资源共享平台 ，， 可以有效促进教育资源的优化配置 ， 实现个性化学习。教师和学生通过这个平台 ， 能够更加高效地获得 的教育资源 ， 从而使教学质量得到提高。未来 ， 随着数据分析技术的进一步发展和应用， 这类 台将能够更加精准地满足用户需求， 推动教育教学质量的提高。平台功能的不断深化研究和优化， 将是促进教育创新发展的重要方向。

参考文献：

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基金项目：2023 年江苏省大学生创新创业训练计划项目（ 项目编号：202313571052Y）

作者1 ：魏少玲，无锡太湖学院财务管理系教师，讲师，东南大学硕士研究生作者2 ：王欣雨，无锡太湖学院2021 届财务管理专业学生