基于“弹幕”评论的高校线上课程细粒度学情分析研究.pdf
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1、山东农业工程学院学报2023年第4 0 卷第10 期基于“弹幕”评论的高校线上课程细粒度学情分析研究王翠,史红梅,李志(山东农业工程学院,山东济南2 5 0 10 0)摘要:随着教育大数据和教育云计算的发展,未来的教育将由“用经验说话”转换为“用数据说话、决策、管理和创新”,随着线上教学活动逐渐成为课堂教学的有力补充,针对新时代大学生的特点,基于“弹幕”评论,利用文本挖掘技术,对高校线上课程进行学情分析,可以帮助我们在微观上、细粒度层面更加全面地了解学生对学习内容的掌握情况,是传统的学情分析的有效补充。在高校线上课程学情分析的必要性的基础上,针对目前的高校线上教育及教育大数据挖掘存在的问题,设
2、计高校线上课程细粒度学情分析的主要研究内容;搭建高校线上课程细粒度学情分析系统主要架构;选取Bilibili视频网站中弹幕评论较多的线上课程浙江大学翁恺老师的C语言程序设计中13 2 个视频,对弹幕文本进行挖掘分析,并把分析结果进行可视化呈现。有助于全面掌握学生的学习情况,从而为构建个性化学习环境、提供精准助学和提高线上教学质量提供一定的数据支撑。关键词:“弹幕”评论;线上课程;细粒度学情分析;文本挖掘中图分类号:F323文献标识码:A文章编号:2 0 9 5-7 3 2 7(2 0 2 3)-10-0 116-0 7Research on Fine-grained Learning Situ
3、ation Analysis of OnlineCourses in Universities Based on Time-sync CommentsWANG Cui,SHI Hongmei,LI Zhi(Shandong Agriculture and Engneering University,Jinan Shandong 250100)Abstract:With the development of education big data and education cloud computing,the future educationwill be transformed from s
4、peaking with experience to speaking with data,making decisions with data,managing with data and innovating with data.With online teaching activities gradually becoming apowerful supplement to classroom teaching,according to the characteristics of college students in the newera,based on the Time-sync
5、 comments,using text mining technology to analyze the learning situation ofonline courses in colleges and universities can help us understand students more comprehensively at themicro and fine-grained levels,which is an effective supplement to the traditional analysis of learningsituation.In this pa
6、per,the main research contents of fine-grained academic situation analysis of onlinecourses in colleges and universities were designed in view of the problems existing in online education and收稿日期:2 0 2 3-0 6-10作者简介:王翠(19 8 2 一),女,山东聊城人,山东农业工程学院信息科学与工程学院副教授,博士,研究方向:信息技术与数字农业。史红梅(19 8 1一),女,山东菏泽人,山东农业
7、工程学院信息科学与工程学院讲师,研究方向:数据库应用技术;李志(19 8 3 一),男,山东菏泽人,山东农业工程学院信息科学与工程学院副教授,研究方向:物联网工程技术;基金项目:山东省教育教学研究一般课题“基于弹幕 评论的高校线上课程细粒度学情分析研究”(2 0 2 1JXY001)。.116.educational big data mining in colleges and universities,and the main framework of fine-grained learningsituation analysis system for online courses in
8、colleges and universities was built,which are all on the basisof the necessity of analyzing the academic situation of online courses in colleges and universities.132 videosfrom the online course C Language Programming were selected,which were made by Weng Kai,a teacherfrom Zhejiang University,and ha
9、s more Time-sync comments on the Bilibili video website,we mined andanalyzed the Time-sync comments texts,and presented the analysis results visually.Which is helpful to ful-ly grasp students learning situation,and provids certain data support for building personalized learning en-vironment,providin
10、g accurate aid and improving online teaching quality.Key words:time-sync comments;online courses;fine-grained learning situation analysis;text mining学情分析指对学习者学习相关的特征进行分析,包括学习习惯、学习效果、学习方法和学习兴趣等。通过学情分析可以深入了解学生的整体情况和个体差异,量化教学评估效果,从而更好地改进教学内容和教学方法,提升教学质量。国内,赵振旗叫较早提出了应加强对学生学情的研究工作,当前也有大量学者对学情分析展开研究工作,田春
11、2 等分析了学情分析的现状和对策;周建强3 等探讨了学情分析在基础教育阶段的理论与实践;邵朝友等以课例研究为载体进行了学情分析的研究等。国外也非常重视学情分析的研究,学情分析与知识国际会议(InternationalLearning Conference on Learining Analytics andKnowledge,LAK)每年举行一届,促进了学情分析的发展和学者之间的交流;来自美国、加拿大、澳大利亚、英国、比利时等国家的相关学者成立了学情分析研究学会(Society for Learning AnalyticsResearch,SoLAR)来加强学情分析的研究。“弹幕 评论(Tim
12、e-sync comments)是一种比较流行的视频评论形式。最早出现在日本弹幕视频分享网站Niconico。一般来说,视频的评论信息通常处在网页播放器下方,评论的时间往往不会对应到视频的某一帧上,导致话题实时性不强,而弹幕会记录用户在视频某一帧上发布的见解,且在视频上方飘过,观看视频的其他用户会看到某一时刻所有人发送的弹幕,因此,给观众提供一种在线互动的体验,在国内的各大视频网站得到了广泛应用。1高校线上课程学情分析的必要性线上课程因其不受时间和空间的限制,可以随时随地进行学习,具有天然的优势。近年来,各大高校已有一定数量的课程尝试采用线上教学的方式,尤其是近三年来,大、中、小学生“停课不停
13、学”,通过线上完成课程的学习。进行如此大规模的线上教学活动前所未有,对于学生和教师来说是一种新的尝试,同时,也给教学督导和教学评估工作带来了巨大的挑战。学生的学习效果如何,课堂气氛是否活跃,这些原本通过随堂听课才能获得的指标数据,随着线上教学的开展,则需要更多的教学数据来支撑和佐证。随着教育大数据和教育云计算的发展,学情分析成为了教育信息化和教学实施深度融合的领域。未来的教育将由“用经验说话”转换为“用数据说话,用数据决策,用数据管理,用数据创新”。在众多线上教育数据中,通过学习时间、学习次数、考试成绩、日常练习等数据可以从宏观上对学生进行学情分析,而如果想要进一步进行细粒度分析,了解具体到某
14、个时间点、某个知识点,学生的理解掌握情况以及学习状态,从上述数据中无法得到确切的信息。大学生作为线上课程的主要受众,其更容易接收新生事物,且对于新兴设备和技术的使用能力较强,很容易适应“弹幕”这一新的互动评论形式。“弹幕”评论以其易操作、实时交互性强和匿名性等特点,更有利于学生开心靡,积极参与并发表真实的想法,受到广大在校大学生的青睐。学生在学习过程中117.发送的“弹幕”评论,能实时反映学生在学习过程中的真实情况,利用文本挖掘技术对其进行分析可以帮助我们在微观上、细粒度层面更加全面地了解学生对学习内容的掌握情况,是传统的学情分析的有效补充。2目前的高校线上教育及教育大数据挖掘存在的问题2.1
15、学生与教师无法面对面,教师对学生的学习情况无法有效掌控。目前大部分的线上教学采用的方式主要包括:直接使用知名教学平台的优质课程资源、教师提前自已录制课程和教师进行课程直播等,教师与学生之间被互联网隔开,虽然进行课程直播的教师跟学生有一定的互动,但大部分学生的反应比较被动且效果不佳,使得教师无法对学生采取有针对性的教学活动,影响教学质量的提升。2.2学生个体差异大,无法满足其个性化学习需求。学生的学习能力和学习习惯千差万别,线上教学的方式无法充分和彻底地掌握学生的个性化学习需求,而线上课程往往时间、内容、形式固定,统一按照教师提供的学习方式开展教学,与学生的个性化学习需求存在矛盾,可能造成部分学
16、生的不适应,从而导致厌学等学习危机的产生,影响教学效果。2.3学习氛围平淡,不利于调动学生的学习积极性。教学的过程不仅是知识传授的过程,也是学生和教师思想碰撞的过程,线上教学使得这种碰撞大打折扣,在线上教学中,教师往往自问自答,无法及时地获知学生的想法,在教学过程中往往有一种无力感和失落感,与此同时,学生有疑问也不能及时得到教师的解答,在学习过程中感觉乏味无助,影响学习的积极性。2.4目前的教育大数据挖掘对细节问题的处理效果不佳。目前的教育大数据挖掘多注重宏观的分析,如:通过对学生的学习时间、学习次数、平时作业情况、考试成绩等数据进行挖掘分析,得到学生:118.学习状态、学习能力、学习态度等方
17、面的总体学习情况分析,具体到某门课程、某个知识点的掌握程度,以及教师的授课方式和技巧对学生学习效果的影响等方面,传统的大数据挖掘就显得鞭长莫及。3高校线上课程细粒度学情分析的主要研究内容收集线上学习学生的“弹幕”文本及相关数据,建立基于“弹幕”评论的线上教育实时监测数据库,利用数据挖掘的方法分析学习数据与最终学习效果的隐含关系,找到影响学生学习效果的主要因素,分析学生的学习效果、学习习惯、学习兴趣、对教师的授课方式和授课技巧的敏感度、对课程重点难点内容的掌握程度等相关情况,并进行可视化展示,在细节上对线上教育大数据分析进行有利的补充;提供课程情况分析和教师特点分析的功能,以帮助学生更好地了解自
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