基于大数据的中职数学个性化学习资源推送系统研究

1 引言

中职数学作为职业教育体系中的重要基础学科，对于培养学生的逻辑思维、问题解决能力以及后续专业课程的学习至关重要。然而，传统中职数学教学模式往往采用“ 一刀切” 的方式，难以充分考虑到学生个体之间的差异，如学习基础、学习风格、学习进度等，导致部分学生学习积极性不高，学习效果不佳。

个性化学习作为一种以学生为中心的教育理念，强调根据学生的个体差异提供定制化的学习内容和学习路径，以最大程度地满足学生的学习需求，提高学习效果。大数据技术的出现为实现个性化学习提供了有力的支持。

2 大数据及个性化学习

2.1 大数据概述

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，具有海量性、多样性、高速性和价值密度低等特点。在教育领域，大数据涵盖了学生在学习过程中的各种数据，如在线学习平台的登录记录、课程学习视频的观看时长、在线测试的答题情况等。这些数据蕴含着丰富的学习信息，通过对大数据的分析和挖掘，可以发现学生的学习规律、知识掌握情况以及潜在的学习问题，为个性化学习提供数据支持。

2.2 个性化学习理念

个性化学习强调以学生为中心，尊重学生的个体差异，根据学生的学习需求、兴趣爱好、学习能力等因素，为学生提供个性化的学习内容、学习方法和学习支持。个性化学习的目标是让每个学生都能在自己适合的节奏和方式下进行学习，充分发挥学生的主观能动性，提高学习效果和学习质量。

2.3 大数据与个性化学习的融合

大数据技术为个性化学习提供了实现的可能。通过对大数据的分析，可以构建学生的学习画像，全面了解学生的学习特征和需求。基于学习画像，系统可以为学生精准推送个性化的学习资源，如适合学生知识水平的练习题、针对性的学习视频等，从而实现个性化学习的目标。同时，大数据还可以实时反馈学生的学习情况，帮助教师及时调整教学策略，为学生提供更加有效的学习指导。

3 中职数学学习者需求与资源需求

3.1 中职数学学习者需求分析

中职学生数学基础参差不齐，学习动力和目标也有所不同。部分学生希望通过数学学习为未来职业发展打基础，部分学生则更关注通过数学考试。他们需要系统能根据自身基础，提供从基础巩固到能力提升的阶梯式学习内容。同时，中职学生形象思维较强，抽象思维能力相对薄弱，对生动、直观的学习资源接受度更高，如动画演示、实际案例讲解等。此外，学生还希望在学习过程中能及时获得反馈，了解自己的学习进度和掌握程度，以便调整学习策略。

3.2 中职数学个性化学习资源需求

针对中职数学个性化学习，资源需求呈现多样化特点。在内容上，需要涵盖中职数学各个知识点，且每个知识点都有不同难度层次的讲解和练习，以满足不同基础学生的学习需求。例如，对于函数这一知识点，既要有基础概念和简单运算的讲解，也要有函数图像变换、实际应用等拓展内容。在形式上，除了传统的文字资料，还应包括视频、动画、在线测试、虚拟实验等多种形式，以适应不同学生的学习风格。同时，资源应具有实时更新性，紧跟教材改革和教学大纲的变化，确保学生获取到最新、最准确的知识。

4 系统架构、功能模块与数据库

4.1 系统架构

本系统采用分层架构设计，包括数据采集层、数据处理层、业务逻辑层和用户界面层。数据采集层负责收集学生在学习过程中的各种数据，如在线学习记录、测试成绩等。数据处理层对采集到的数据进行清洗、分析和挖掘，构建学生的学习画像。业务逻辑层根据学生的学习画像，实现个性化学习资源的推送、学习进度跟踪等功能。用户界面层为学生和教师提供友好的操作界面，方便他们使用系统。

4.2 功能模块

系统主要包含用户管理、学习资源管理、个性化推送、学习进度跟踪和反馈评价等功能模块。用户管理模块负责用户注册、登录、信息修改等操作。学习资源管理模块对各类学习资源进行分类、存储和更新。个性化推送模块根据学生的学习画像，为学生推送合适的学习资源。学习进度跟踪模块实时记录学生的学习情况，生成学习报告。反馈评价模块让学生和教师对学习资源和教学效果进行评价，以便系统不断优化。

4.3 数据库设计

数据库采用关系型数据库，设计多个数据表，如用户信息表、学习资源表、学习记录表、评价表等。用户信息表存储学生的基本信息和学习偏好；学习资源表记录资源的标题、内容、难度等级等信息；学习记录表保存学生的学习行为数据；评价表用于存储用户对资源和教学的评价。通过合理设计表结构和表之间的关系，确保数据的完整性和一致性。

5 系统实现与测试

5.1 系统实现

系统开发采用前后端分离的技术架构，前端使用 HTML、CSS 和JavaScript 实现用户界面，后端采用 Python 和 Django 框架进行业务逻辑处理。在实现过程中，严格按照系统设计要求，完成各个功能模块的编码和集成。同时，利用大数据分析工具对采集到的数据进行处理和分析，为个性化推送提供支持。

5.2 系统测试

系统测试包括功能测试、性能测试和用户测试。功能测试主要验证各个功能模块是否正常运行，如个性化推送是否准确、学习进度跟踪是否及时等。性能测试评估系统在高并发情况下的响应时间和稳定性。用户测试邀请部分中职学生和教师使用系统，收集他们的反馈意见，对系统进行优化和改进。经过多轮测试和优化，系统功能基本满足需求，性能稳定，用户体验良好。

参考文献

1 匡容,杨振国,刘文印.基于多重因素的个性化学习推荐系统[J].计算机应用研究,2020,37(1):183-187.