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基于隨機森林的混合教學學習行為評價模型

作者:未知

  摘要:混合教學是在當前基于在線學習的基礎之上,提出的一個全新的教學模式,該模式推廣急需更為客觀的過程評價。通過收集混合教學實施過程的各種學生學習行為數據,進行歸納總結,可以劃分為三大類數據:傳統課堂數據,在線學習數據,階段測試數據。在此基礎上增加了特有的人工干預模型,并在這些數據的基礎上,搭建了學生行為分析評價數據挖掘模型。經過真實教學數據的驗證,增加了人工干預的隨機森林數據挖掘模型能夠更好好的評價學生的學習效果,達到了實驗預期。該模型為混合教學的探究提供了更深入的支持。
  關鍵詞:混合教學;人工干預;行為分析;評價模型;數據挖掘;隨機森林
  中圖分類號:TP391 文獻標識碼:A
  文章編號:1009-3044(2019)29-0118-03
  在當前全球化的信息社會里,大數據應用到各行各業的時代里,社會高校的教育方式日新月異,基于MOOC之類的混合教學模式如雨后春筍,并得到了國內外諸多優秀高校的認可,包括國外的斯坦福,哈佛,麻省理工等,國內的北大,清華,復旦等諸多名校。在當前背景下順應而生了各種各樣的在線教育平臺,以及多樣化的在線教學模式,如何更好地提高在線教育的教學質量與教學效率,利用好這個教學模式是當今研究的熱點。
  而MOOC和SPOC類在線課程要求學生要具有較強的自主學習能力和學習動力,而學生在長期應試教育模式下,無法適應在線課程的學習模式。在線課程難以實現個性化教學,以及缺少對學生學習行為的制約,因此無法達到預期的學習效果。為了解決這一問題,我們江漢大學采用的是混合教學模式。
  1混合教學
  混合教學將MOOC和SPOC等在線教育形式引入到高校傳統課堂中,混合教學中的在線學習是在教師指導下實現有意義的個性化自適應學習和深層次學習。采用混合學習形式,既有利于共享優質在線教育的資源,提升高校的品牌效應,又能夠發揮在線學習的特點,使線下課堂變得更加動態、靈活,提高了校內教學質量。混合教學是把學生作為教學活動的主體,教師變成教學過程控制的主體,將傳統教學的優勢和互聯網在線課程的優勢結合起來,既發揮教師引導、啟發、監控教學過程的主導作用,又充分體現學生作為學習過程主體的主動性、積極性與創造性,從而取得最優化學習效果的教學方式。混合教學是在線教育在高校校內教學中應用的真正價值。
  本文是通過江漢大學計算機中心在超星平臺上開設的《大學計算機基礎》這門課為基礎,通過分析這門課采用的混合教學模式下的學生學習行為相關數據,構建模型,對學習效果進行預測,以達到對混合教學,在線學習這種教學模式的探究,并為教育模式的改進打下堅實的基礎。江漢大學計算中心推行《大學計算機基礎》混合教學已有兩年有余,本人也是混合教學實施的一線教師研究者,積累了豐富的混合教學數據,通過對前人研究的總結與歸納,對自己教學行為數據的分析,并通過最終期末測試驗證,充分證實了混合教學的優勢,與行為分析預測模型的準確性。
  2學生行為數據分析
  2.1發現行為
  混合教學中,學生在教師的監控、引導下利用在線課程進行自主學習。在線學習與課堂學習混合進行,在線學習平臺和課堂教學信息化平臺提供大量和學生學習行為數據,數據包括線上數據和課堂數據兩部分。線上數據包括在線學習平臺中記錄的各種學習行為數據,例如學生觀看視頻的時間序列,學習資源的瀏覽形式、在線交流的時間、參與教學互動和論壇討論,交互式練習測試的結果等等。線下課堂學生行為數據包括學生點名、實驗、小組討論、課堂測試、報告、期末考試等數據。總的來說,所有的學生參與的教學行為可以分為三大類:傳統教學數據、在線教學數據、階段單元測試數據。
  2.1.1傳統教學數據
  傳統教學數據顧名思義,來源于混合教學中傳統課堂上產生的數據,而《大學計算機基礎》這門課比較特殊,除了常規的點名作業之外還是有上機練習實驗部分,所以歸納起來傳統教學數據有以下幾種:
  (1)課堂點名
  (2)課堂提問
  (3)課堂限時作業
  (4)課下實驗
  (5)課下作業
  2.1.2在線教學數據
  在混合教學中與傳統課堂最明顯的區別就是增加了大量的在線學習數據,一般在線學習都是有相應的在線學習平臺,本文研究中學生所使用的在線學習平臺是超星學習通學習平臺。一般不同的平臺所提供的在線學習數據都不盡相同,但歸納起來也基本在以下幾點以內:
  (1)在線點名
  (2)任務點完成情況
  (3)視頻完成情況
  (4)討論詳情
  (5)訪問詳情
  (6)在線作業
  (7)在線測試
  2.1.3階段單元測試數據
  在本次混合教學中,將大學計算機基礎的教學內容分為了六個階段,分別是(A)計算機基礎理論知識,(B)計算機軟硬件系統,(c)Windows 7操作系統的概念與使用,(D)word軟件的使用,(E)Excel軟件的使用,(F)計算機網絡多媒體相關知識。
  江漢大學計算中心為了更好地配合《大學計算機基礎》這門課程的混合教學的順利展開,由系里的老師專門開發了針對這門課的一個學生測試平臺,該測試平臺和最終期末考試形式類似,通過知識點劃分,將每階段的內容都拿出來給混合教學的學生進行測評,從而可以得到階段測試數據。
  2.2總結行為
  課堂數據和在線學習數據相比,具有真實、可控的特點,同時也具有主觀成分,使得混合教學中的數據也更加復雜。對學習過程的追蹤和評估促進了學習分析和教育數據挖掘的發展和應用。隨著大數據時代的來臨,大數據存儲系統和數據分析方法的不斷發展,數據挖掘、機器學習和人工智能等相關領域的蓬勃發展為本課題提供強大的技術支撐。   如何將這些復雜學習數據進行清理、整合、分析、建模,從中發現有價值的模式和知識,并對學習效果進行及時預測是本課題關注的焦點,也是混合教學研究中需要著重解決的關鍵問題,具有極大的理論和實際應用價值。
  3建模評價
  可以看出本次研究的數據眾多,在這些教學與學習行為數據里,本文根據數據最終的評價方向,構建了隨機森林數據挖掘模型,來判定最終的學習狀態。
  3.1人工干預模型
  人工干預模型主要是通過對平時教學工作中,學生實時表現情況的記錄,來進行一個綜合指數的評價,因為平時的學生數據記錄過程中,首先是在開放環境中,不可避免有些數據是通過其他非常規手段得來的,而這些數據會在一定程度上影響最終評價結果,其次,是機器記錄的數據相對來說不是特別完整,很多學生態度認真,表現積極等信息很難被數據記錄下來,所以人工評fire型也尤為重要。
  數據來源:傳統數據誠信記錄(點名代簽記錄,作業舞弊記錄,實驗舞弊記錄,階段測試舞弊記錄),在線數據舞弊記錄(在線測試舞弊,在線作業舞弊,在線其他非誠信記錄),老師人為判斷數據(課堂表現積極記錄,閃光點記錄)。基本判斷規則:總分100分,有一次不誠信記錄扣10分,有一次閃光記錄,加5分。
  3.2數據挖掘綜合評價模型
  綜合模型是在前三個模型所得結果的基礎上的一個綜合判斷,能夠較為全面地把一個學生的真實學習效果給預估出來。
  3.2.1數據挖掘算法
  對于數據挖掘,一般的方向是分類與回歸,分類是進行定性分析,回歸是進行定量分析,在本文中主要是進行學習效果的評價,故進行分類分析。首先第一步是利用已有分類的數據作為訓練數據,來檢測模型;然后用沒有分類的數據輸入到模型里去,輸出該數據的類別。
  3.2.2隨機森林綜合評價模型
  隨機森林是一種機器學習模型。它比神經網絡計算量小,集成多棵決策樹的預測,2001年Breiman把分類樹組合成隨機森林,即對變量和數據進行隨機化,生成很多分類樹。
  隨機森林實施第一步是得到基分類器,主要有兩個步驟:
  首先對原始集進行放回隨機抽樣,得到和原始集規模大小一致的訓練集;然后進行屬性及的隨機分配,從一定量的屬性中選取小于該數值的屬性個數作為分裂屬性進行分裂。
  4實驗與結論
  4.1實驗實施
  將初始樣本的數據分成M*N維,對該數據進行有放回的取樣,取出同樣為M*N的樣本數據。
  從數據的N維中提取無放回的M維特征,即對每個數據樣本都采用決策樹的模式。通過計算找到分類最優的特征K以及閾值th來進行劃分。
  重復訓練所有的數據樣本,得到ntree個決策樹。
  多次訓練之后,所得到的集合便是隨機森林,應用隨機森林進行預測結果是,通過對預測及進行分類,得到分類之后的結果。
  在本文中具體實施步驟如下:
  第一步:導人數據:
  將第2章總結的數據全部導人系統,分別有傳統教學數據(分為五類)、在線教學數據(分為七類)、階段單元測試數據(包含六個階段)。
  第二步:人工干預指數計算
  人工干預就是根據老師的上課過程自己的一些觀察數據以及個人判斷數據給予每個學生的綜合打分。
  第三步:數據整合
  首先中傳統教學數據T按照數據順序,分別將課堂點名,課堂提問等等設置為TO,T1,T2,T3等;將在線教學數據設為L,同理屬于在線數據的在線點名,任務點完成情況,視頻完成情況,討論詳情等設置為L0,L1,L2,L3等;階段單元測試數據六個階段的成績分別是A,B,C,D,E,F;再加上我們人工干預模型得到的評估值v,就可以構成我們此次研究的數據集。
  第四步:導人模型
  在本次模型實施中,總共將兩套數據分別代人隨機森林數據挖掘模型,采用的是weka數據挖掘平臺。可以得到以下兩種預測結果:
  (1)不增加人工干預參數
  可以得到準確率為0.64。
  (2)增加人工干預參數V
  可以得到準確率為0.79。
  4.2實驗結論
  可以看到,加入了人工干預參數的隨機森林數據挖掘模型,可以更好地預測學生學習行為,有大幅度地提高了預測的準確性。因為相比于傳統的數據,加入了人工干預參數,能夠更為全面的記錄學生的真實學習情況,包括學習能力,學習態度,以及數據獲取的準確性判斷,該模型對混合教學的發展有著極大的推進作用。
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