计算机程序设计智慧课程中学习行为数据采集与学业预警应用

引言

随着智慧教育的发展，学习过程逐渐由传统模式向数据驱动的精准分析转变。计算机程序设计课程作为培养计算思维与实践能力的核心环节，学习过程中的行为轨迹蕴含着丰富的潜在信息。如何从大量学习行为数据中提取有效特征，并建立科学的学业预警机制，成为推动课程优化与个性化学习支持的重要方向。借助数据采集与挖掘，不仅能够揭示学习规律，还能够为教学策略提供实证依据，在教学实践中展现出独特价值。

一、计算机程序设计智慧课程中学习行为数据采集的现状与问

题

在计算机程序设计智慧课程中，学习行为数据的采集已成为教学研究和学业预警的重要基础。随着智慧课堂的不断发展，学习管理系统、在线编程平台和互动式教学工具在课程中被广泛应用，学生的学习轨迹被数字化记录下来，包括代码编写次数、编译错误率、实验完成时长、在线测验成绩以及平台交互频率等多维度数据。这些数据能够客观反映学习状态和学习行为模式，为后续的学业分析与预测提供原始依据。然而，在当前实际教学中，数据采集仍存在一定的局限性，如不同教学平台之间数据标准不统一、数据碎片化严重、缺乏统一接口等问题，导致学习行为数据的可比性与整合性不足。

在智慧课堂环境下，学习行为数据不仅包括显性指标，如作业提交数量、在线测验分数和编程任务完成度，还涉及隐性指标，例如学习时长分布、学习路径偏移、代码调试频率和讨论区参与度等。这些数据维度高度复杂且动态变化，构建一套高效的数据采集与处理机制成为计算机程序设计课程面临的关键挑战。由于学生学习方式多样、学习环境差异显著，采集到的数据存在噪声高、缺失值多、维度冗余等问题，直接影响数据分析和建模的精度。此外，学习行为数据还具有高时序性与强关联性的特点，对采集工具的实时性、数据清洗技术和分析方法提出了更高要求。

在数据采集过程中，如何实现多源异构数据的统一管理与高质量处理是当前研究的重点。为提升数据的有效性和可靠性，需要引入标准化数据接口、统一标识体系以及高性能数据存储与处理平台，并结合机器学习与深度学习技术实现对复杂学习行为的自动特征提取。同时，隐私保护与数据安全也成为智慧课堂中必须关注的核心问题，尤其是在涉及学生个人信息与学习成绩等敏感数据时，必须采用数据脱敏、访问权限控制和加密存储等技术手段。通过解决这些问题，才能为后续的学业预警模型构建和教学策略优化奠定坚实的数据基础。

二、基于学习行为数据的学业预警模型构建与应用路径

在智慧课堂背景下，基于学习行为数据构建学业预警模型已成为提高教学管理科学性的重要途径。计算机程序设计课程因其强调逻辑思维与实践操作，学生在学习过程中产生的大量行为数据为模型设计提供了丰富样本。通过对作业提交时间、编程错误率、在线测验成绩、课堂互动频率等指标的特征提取，可以形成多维度数据集，进而采用机器学习算法建立分类与预测模型。常见的方法包括决策树、支持向量机、逻辑回归以及深度神经网络，这些方法能够在复杂数据中识别潜在模式，对学习困难群体进行早期预测与分类，为教师干预提供依据。

在模型构建过程中，数据预处理是关键环节。由于学习行为数据存在噪声、缺失值与异常点，需要通过数据清洗、标准化与特征选择来提升模型精度。为了增强模型的稳定性与泛化能力，可以结合交叉验证与集成学习方法，减少过拟合现象，并提高预测的鲁棒性。考虑到学习行为的时序性特点，基于序列建模的长短期记忆网络（LSTM）和基于注意力机制的模型逐渐成为学业预警研究中的有效工具。这类方法能够捕捉学习行为随时间变化的动态趋势，对阶段性表现下降的学生进行及时识别，从而实现个性化的预警。

在实际应用路径上，学业预警模型应当嵌入到智慧课堂平台中，实现数据采集、分析与预警的闭环。通过建立可视化预警系统，教师能够直观掌握学生的学习状态，及时采取差异化教学措施；学生也可通过反馈机制了解自身学习短板，增强自我调控能力。此外，模型应用过程中需高度重视数据隐私与安全，确保学生信息在传输与存储环节得到有效保护。只有实现技术与教学的深度融合，学业预警模型才能在计算机程序设计课程中发挥实效，推动教学质量与学习成效的持续提升。

三、学习行为数据驱动的教学策略优化与课程成效分析

智慧课堂是基于建构主义方法，充分运用互联网 + 领域中的最新信息化技术如大数据、移动互联、智能终端等，构建的一种课前、课中、课后环节均能有机互动的新型教学模式，它立足于学生自主学习能力的培养与个性化教育模式的推广。传统教学模式和翻转课堂教学模式仍停留在知识点的教授或辅助学习，学生的课程学习仍处于教师为中心的课程教学活动或者知识任务驱动的自主学习环境中。在计算机程序设计智慧课程中，基于学习行为数据的教学策略优化已成为提升教学质量与学习成效的关键手段。通过对学生代码编写次数、错误率、作业完成情况、课堂互动频率等多维度行为数据进行深度分析，可以识别学习过程中的薄弱环节与知识掌握难点。在数据驱动的支持下，教师能够对不同学习群体实施分层教学与个性化指导，使教学内容更加贴合学生实际需求，同时提高学习资源配置的合理性与课堂教学效率。

随着学习分析技术的发展，将机器学习、深度学习与学习行为数据相结合，可以为教学策略优化提供更精细的决策依据。通过构建动态学习画像与知识点掌握模型，能够实时监测学生学习状态，识别知识掌握的关键路径和认知瓶颈。教师可依据数据分析结果调整教学重心、优化课程设计，并针对高风险学生实施差异化干预，帮助其更好地掌握程序设计技能。此外，学习路径可视化技术的应用，使教师能够直观理解学生在学习过程中的行为模式，从而为教学策略迭代提供科学支持。

在课程成效分析方面，学习行为数据的整合与建模为评估教学效果提供了量化指标。通过对比学业预警前后的成绩提升幅度、代码调试效率变化以及学习投入度差异，可以全面评估教学策略的有效性。数据驱动的课程成效分析不仅帮助教师精准识别影响学习效果的关键因素，还能为课程内容优化和教学方法改进提供依据。通过持续监测与动态调整，智慧课堂能够实现教学策略与学习行为的正向循环，从而不断提升计算机程序设计课程的整体质量与学生综合能力。

结语：

在计算机程序设计智慧课程中，学习行为数据的采集、分析与应用为教学模式创新提供了坚实支撑。基于多维度学习行为数据构建学业预警模型，能够实现对学习状态的精准监测与对高风险学生的早期识别，显著提升干预效率与课程管理质量。数据驱动的教学策略优化与课程成效分析，使教师能够更科学地调整教学设计、丰富资源配置，并为学生提供个性化学习支持。智慧课堂与数据分析的深度融合，将持续推动教学方法和学习模式的协同发展。

参考文献：

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[2] 陈建峰 , 刘晓霞 . 智慧课堂环境下学习行为数据分析方法研究 [J]. 电化教育研究 , 2021, 42(8): 45-52.

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