融合式教学生态下互动教学资源的动态聚合与精准推送研究

摘要：当前教育生态中，线上线下同步教学或称融合式教学已广泛应用，然而具体实施中互动教学资源的动态聚合和精准推送仍存在诸多挑战。本研究以融合式教学生态为注意背景，即线上线下同步的教学环境中，研究如何以用户需求为导向，实现教学资源的聚合与精准推送。研究首先基于用户画像、用户行为模式以及课程需求，通过大数据与人工智能技术进行教学资源的收集、分类和组织，然后通过先进的算法动态调整和个性化推送。实验采用线上线下同步教学的环境，对比了不同推送策略下的教学效果和学生满意度等。研究结果显示，此种融合式教学下的动态聚合与精准推送方式能够显著提高教学效果和学生满意度，同时也优化了教学资源的使用效率，更好地满足了个性化学习需求。本研究成果可为教育工作者提供有益的理论指导和实际应用参考。

关键词：融合式教学; 动态聚合; 精准推送; 线上线下同步; 个性化学习需求;

引言

随着信息技术的飞速进展，传统的教育模式正在向融合式教学转型，集线上便捷性与线下互动性于一体。这种教学方式打破了时空限制，增强了教学的灵活性和可及性。但如何高效地聚合和精准地推送互动教学资源，仍是一个待解的问题。尽管有研究运用大数据和人工智能进行优化管理，但精准匹配用户需求和动态调整推荐资源的系统仍处于探索阶段。目前推送策略大多依赖静态数据分析，不足以应对需求变化和教学场景调整。本研究借助大数据与人工智能技术，针对融合式教学环境，从用户画像、行为模式和课程需求出发，旨在探求互动教学资源的精准聚合与推送，构建算法模型，分析不同推送策略对教学和学生满意度的影响，提高资源使用效率。研究旨在制定高效、精准的资源推送方案，为教育工作者的实践提供理论与参考，推动个性化融合式教学的发展。

1、融合式教学生态概述

1.1 融合式教学的概念与发展趋势

融合式教学是一种将线上教学与线下教学进行深度整合的教学模式，其核心理念是通过技术手段实现师生之间、学生之间的实时互动与资源共享，从而构建更具灵活性和高效性的学习生态[1]。随着教育信息化的迅速推进，融合式教学逐渐从传统课堂教学的辅助形式发展为一种新的教学范式。数字技术、人工智能、大数据等前沿科技的应用为融合式教学的广泛推广提供了技术支持。在教育实践中，该模式表现出了突出的优势，例如在打破时间和空间限制、提升教学资源利用效率、满足多样化学习需求等方面具有深远意义。

近年来，融合式教学的发展趋势集中体现在三个方面。其一，在教育政策层面，国家和地区政府加大了对信息化教学模式的支持力度，通过政策引导和资金投入促进教育资源数字化与智能化。其二，从技术创新角度，在线平台、虚拟课堂、实时交互系统得到快速迭代，新兴技术的融合使教学过程更加智能化。其三，在教学实施上，融合式教学逐步从试点推广到常态化应用，多学科、多层次的教育场景广泛引入这一模式，以适应学习者日益多元的需求。这些趋势表明，融合式教学已经成为提升教育质量、优化教学生态的重要路径之一。

1.2 线上线下同步教学的特点与挑战

线上线下同步教学是融合式教学的一种重要表现形式，其核心特点在于利用网络平台和传统课堂，实现教学资源和教学活动的实时交互与共享。这种教学方式旨在打破时间和空间的限制，为学生提供更加灵活和个性化的学习体验。在实际应用中，线上线下同步教学面临着不少挑战。技术基础设施的完善程度直接影响到教学的顺利进行，例如网络连接的稳定性和平台的易用性不足可能导致的教学中断。不同学科和课程对同步教学的需求差异较大，教师需要设计针对性的教学策略以适应不同学习环境。线上线下的教学互动和学习反馈机制尚不够成熟，难以有效捕捉和分析学生的学习行为和反馈数据。这些因素使得教学资源的管理和优化具有挑战性。只有在技术、教学设计和资源管理等方面取得突破，才能充分发挥线上线下同步教学的优势，实现高效的教学效果和学生满意度的提升。

1.3 互动教学资源的重要性与影响

在融合式教学的环境中，互动教学资源对教学效果的提升起着关键作用[2]。它们不仅丰富了教学内容，还为教学过程注入了活力，提供了多维度的学习体验。通过互动教学资源，师生之间可以实现高效的即时交流，促进知识的深度理解和反馈的及时获取。这些资源也支持个性化学习路径的选择，让学生能够根据个人需求和兴趣定制学习计划，提升学习的自主性和积极性[3]。互动教学资源的合理使用还能提高课堂参与度，缩小因传统教学局限性带来的学习差距。为了达到最佳效果，互动教学资源需与学生的学习风格和教学目标相契合。在信息技术的支持下，实现对资源的动态聚合与精准推送，使其更具针对性和有效性，这不仅提高了教学资源的利用效率，也为教育品质带来了质的飞跃。互动教学资源的优化探索，对于推动现代教育的创新与发展具有深远影响。

2、教学资源的动态聚合机制

2.1 用户画像与行为分析

教学资源的动态聚合高度依赖于对用户画像和行为分析的准确建模与理解。用户画像是基于学生个体特征、学习偏好及行为模式而形成的多维度综合描述，旨在有效刻画用户在学习过程中的需求与特性。在融合式教学环境中，用户画像的构建需充分考虑线上线下的双重数据来源，包括学生在课堂参与中的交互数据、作业表现、在线课程浏览记录及答疑频率等。这些数据经过清洗、整合和特征提取后，可以形成动态、细粒度的用户画像，反映个体学习者的广泛需求与学习习惯。

行为分析基于大数据技术，通过对学生学习行为的模式识别和规律探索，实现对教学过程的深入理解。具体而言，通过挖掘学生在学习路径上的关键节点，如课程视频的观看热点、知识点掌握的薄弱环节以及学习时长的分布特征，可以为教学资源的合理聚合与推送提供数据支持。深度学习模型和数据挖掘算法在这一过程中发挥了重要作用，其通过不断学习学生行为数据的变化，动态调整资源推荐策略，从而更有针对性地满足学生个性化需求。

通过精准描绘学生画像并结合全面的行为数据分析，使教学资源的聚合过程更具科学性和实效性，为推动互动教学效果的提升提供了关键支撑。这一工作也是实现智能化教学推送系统的重要基础，对优化教学资源生态具有重要意义。

2.2 教学资源的数据化管理

教学资源的数据化管理是在融合式教学生态下实现高效资源整合与推送的关键环节。数据化管理通过对教学资源的全面数字化转型，实现资源的标准化、可视化及智能化处理。教学资源的数字化涉及资源格式的统一与标准化，确保各类资源能够通过计算机实现高效存储与检索。资源可视化则依赖图像识别、自然语言处理等技术对文本、音视频内容进行深度解析，以增强资源的再利用性及交互性。数据化管理通过元数据的标注、分类与索引，加速资源的查找和匹配，提高资源与用户需求的对接效率。结合云计算和大数据分析，系统能够实现对海量资源的动态更新与实时监控。智能化处理使得系统能根据资源的使用频率、用户反馈等关键指标，自动调整资源分发策略，确保资源推送更加精准与高效。数据化管理的有效实施为教学资源的动态聚合奠定了坚实基础，也为个性化教学的实现提供了有力保障[4]。

2.3 动态资源聚合技术的实现

动态资源聚合技术的实现是融合式教学中的关键环节之一，旨在有效汇聚和整合多样化的教学资源，以满足个性化学习需求。通过大数据分析和人工智能算法，动态资源聚合技术能够实时处理和更新与教学相关的数据信息。该技术涉及对海量教学内容的自动分类与标记，通过机器学习模型准确预测用户的学习路径及需求。采用云计算架构，实现对动态数据的高效存储和快速访问，并通过自然语言处理技术提升资源的检索和匹配效率。整体系统的设计强调高并发和可扩展性，以支持多用户同步操作和大型数据集的动态聚合，为精准推送奠定基础。

3、教学资源的精准推送技术

3.1 个性化推荐系统的原理与架构

个性化推荐系统在教学资源的精准推送中扮演着关键角色，其架构主要分为数据层、算法层和应用层三部分。数据层汇聚多源数据，包括学生的学习历史、行为模式、兴趣偏好及课程相关信息等，这些数据为推荐算法提供基础支持。算法层负责处理与分析数据，常用的模型包括协同过滤、基于内容的推荐和深度学习模型等。这些模型通过对学生画像的深入分析，可以挖掘出学生潜在的学习偏好与需求，并生成个性化的资源推荐列表。在此过程中，机器学习算法不断自我优化，以保证推荐结果的准确性和实时性。

应用层是推荐系统的前端，面向教师和学生提供友好的用户界面[5]。该层不仅展示个性化推荐的教学资源，还提供交互功能，允许用户反馈其对推荐结果的满意度和偏好变化。通过这些反馈，系统能动态更新用户画像和调整算法策略，提升推荐系统的适应性和灵活性。这种三层架构确保推荐系统能够高效、精准地实现教学资源的个性化推送，为用户带来更佳的学习体验和更高的教学效果。

3.2 算法模型与个性化策略开发

在教学资源的精准推送技术中，算法模型与个性化策略的开发是实现教育资源智能化推送的核心环节。基于融合式教学生态的复杂性与个性化需求，算法模型的设计需充分考虑教学场景、学生特征以及学习行为数据的多维度特性。常用的推荐算法包括基于协同过滤、基于内容以及混合型推荐。协同过滤算法通过分析用户之间的相似性或用户历史行为进行推送，能够有效捕捉群体学习偏好；基于内容的推荐则侧重于资源标签及特性匹配，适合满足特定课程或学科需求；混合型算法将两者结合，可以兼顾精确性与广泛性。

在个性化策略的开发中，用户画像在精准推送中具有关键意义。通过整合学生的年龄、性别、学习风格、知识水平以及行为轨迹等信息，可实现对用户需求的深度挖掘。动态调整策略赋予系统实时响应能力，使资源推送与学生的学习状态保持一致。例如，基于学习行为变化调整资源难度或类型，不仅满足不同学生的学习节奏，还提高了教学资源的吸引力。未来的优化方向在于深度学习技术的引入，通过构建复杂神经网络进一步提升推送系统的准确性，以适配多样化学习场景和动态化教学需求。

3.3 推送系统的智能化与优化

推送系统的智能化与优化在融合式教学中扮演关键角色。通过人工智能技术，系统能够深度学习用户的学习行为和偏好，从而推断出精准的教学需求。基于这些推断，引入自然语言处理技术，使系统更好地理解教学内容的语义结构和上下文关联，提高推送的准确性。采用动态更新算法，系统可以实时调整推送策略，响应用户的学习进度和兴趣变化，避免信息过载或不足。结合数据反馈机制，推送系统通过分析用户的交互数据和反馈信息持续优化，自我改进，以提升推送效果和用户体验。智能化的推送不仅提高了个性化资源推送的效率，也促进了教学资源的有效利用和学习效果的提升。

4、教学效果与学生满意度评价体系

4.1 教学效果评估指标体系构建

在构建教学效果评估指标体系时，需要从多维度进行考量，以全面反映线上线下融合式教学的效果。关键指标包括教学目标达成度、学生知识掌握程度、技能提升幅度以及课堂参与度等。教学目标达成度关注教学预期目标的实现情况，通过分析学生是否能够达到课程设定的学习目标来进行评估。学生知识掌握程度则通过测验成绩、作业完成情况等量化方式进行衡量，这些数据能够反映学生对所学内容的理解和掌握程度。技能提升则需要结合实际操作、项目完成质量等因素进行综合评价，以判断学生在实际能力方面的进步幅度。

课堂参与度是融合式教学评价中的一个重要维度，其侧重于学生在教学过程中的积极性与投入程度，通过课堂互动数据、出勤率以及课外学习参与情况进行评估。教学效果的最终评估需要结合定量指标和定性反馈，制定科学合理的数据收集与分析流程，以确保评价结果的客观性与针对性。教学效果评估还应包含教学反馈环节，通过收集学生和教师的反馈意见，为后续的教学设计与资源推送提供数据支持和改进指导。这一评估体系的建立，能够为提升教学质量、优化资源配置提供重要的参考依据。

4.2 学生满意度的衡量指标与评价方法

在融合式教学环境中，学生满意度的衡量指标与评价方法是检验教学资源精准推送效果的重要组成部分。学生满意度的衡量指标应包括学习体验、内容匹配度、互动效果以及知识掌握水平等方面。这些指标从多维度反映了教学过程中资源推送对学生实际需求的满足程度。评价方法可采用定量与定性相结合的模式，通过问卷调查、访谈记录、线上互动数据分析等手段综合获取反馈信息。问卷调查基于特定指标设计，采用 Likert 量表或评分系统进行定量评价，能够量化学生对教学资源的满意度。访谈记录则通过深入探讨学生主观感受，为教学改进提供详细意见。线上互动数据分析依托大数据技术，捕捉学生使用推送资源的频率、完成率、以及与教学目标的契合程度，展现学生对资源的实际应用情况。通过上述评价方法，教学资源的推送效果可被全面、系统地评估，为进一步改进推送算法和优化教学资源的动态聚合提供科学依据。

4.3 教学反馈循环与改进措施

教学反馈循环与改进措施是保障教学效果和学生满意度提升的重要环节。在融合式教学模式下，教学反馈循环包括数据采集、分析处理和迭代优化等关键步骤。通过实时采集学生行为数据与反馈信息，结合智能算法对学习过程进行深入分析，能够有效识别教学中的不足之处及学生个性化需求。基于反馈数据，教学资源的推送策略可以进行动态调整，包括优化内容推荐、调整教学难度以及改进互动形式，以更好地服务于学生的学习体验。构建闭环的反馈机制，将评价结果直接融入教学设计与资源推送体系，确保改进措施的实施与监测能够形成持续优化的过程。教学反馈不仅有助于提升学习效果，还能促进教师与学生之间的高效互动，提高学生满意度。通过迭代优化和科学评估，能够进一步增强教学资源的针对性与科学性，为未来教育生态建设提供更强有力的支撑。

结束语

本研究聚焦于线上线下融合教学环境下互动教学资源的有效整合和个性化推送，利用用户画像、行为分析和需求确定等方法，应用大数据和人工智能技术提高资源利用效率和推送精确度。通过比较不同推送策略对教学质量和学生满意度的影响，验证了方法的有效性。但研究中数据隐私和安全性问题以及不同教育背景的适用性仍是挑战。未来研究将关注隐私保护技术、推送系统的广泛适用性、跨文化背景的教学环境适应性，以及异构学习环境下策略的优化。整体而言，此研究为提高教育质量、高效资源利用和满足个性化学习需求提供了理论依据和实践指导。

参考文献

[1]钟培源（文摄）.线上线下同步看展览[J].宁夏画报，2021，（08）：20-21.

[2]伍开群.线上线下融合式教学研究[J].安徽工业大学学报：社会科学版，2021，38（03）：71-73.

[3]徐丹，赵文杰，李晶.线上线下同步异步融合教学研究与实践[J].高教学刊，2023，9（19）：80-84.

[4]呼玉琳.线上线下融合式教学模式探究[J].传播力研究，2021，5（05）：147-147.

[5]宋海英.线上线下融合式教学的探究[J].年轻人：C版（学校天地），2023，（07）：4-7.

本文系江西省高校人文社会科学研究2021年度规划项目：疫情常态化下融合式互动教学优化路径研究，项目批准号：GL21108