利用大数据对学习者特征进行分析

利用大数据对学习者特征进行分析

作者：张会云

来源：《文存阅刊》2017年第05期

摘要：大数据背景之下，学习者呈现出有别于以往的特征，本文主要研究分析利用大数据对学习者特征进行分析。

关键词：大数据；学习者；特征；分析方法

前言：在新的社会发展时期，网络信息技术对人类社会的发展起到重要的推动作用，并且在一定程度上改变了人们的思考方式和行为方式。在教育领域内，由于各类教育资源都可以通过网络获取，因此学习者的特征也在发生着一些明显的变化，在大数据时代，可以通过对大数据的研究来分析信息时代学习者所呈现出的新的特征，这样有利于充分了解学习者的学习需求，不断提升社会的现代化教育能力与水平。 一、利用大数据分析学习者特征的策略 （一）学习者特征分析步骤

通常来说想要保证学习者特征分析的最终结果准确可靠，就必须要保障特征分析过程的准确。在利用大数据对学习者特征进行分析的过程中，具体主要有以下三个不同的步骤。首先要对学习者的相关信息进行收集，掌握数量足够多的数据，在信息时代需要对海量的数据信息进行进一步的分类收集，这样利于数据信息的分类处理，一般来说通常在数据收集过程中将数据信息分为一般信息和专门信息，主要根据实际的数据收集情况对其进行具体划分[1]。同时，在数据分析过程中还要注重对数据收集方法的使用，做到事半功倍。

其次在掌握大量学习者的相关数据以后，要进行数据信息的处理，具体来说对原始的数据信息进行基本的筛选、处理，将一些无效数据剔除之后，对有效数据进行详细处理。在数据处理过程中，需要借助计算机对数据进行统计、计算，还需要通过SPSS等统计软件对数据做回归分析、聚类分析等，主要是通过数据分析得到关于学习者特征的数据结果。最后要对数据处理结果做进一步的分析，最终将与学习者特征的相关指标进行分析类比，得出最终的分析结果。

（二）学习者特征分析原则

在对学习者特征进行分析的过程中，需要坚持以下几个原则，这样最终得出的分析结果才能够有效指导实践。首先在进行特征分析时要保持数据收集处理前后的一致性，并且要制定一个完善的数据分析处理计划，在信息时代数据的获取相对容易，并且要及时根据实际数据情况的变化对数据的分析处理方式进行及时的改进。

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其次在利用数据进行分析的过程中，需要构建一个立体的数据分析系统，这样有助于保障最终特征分析结果的有效性。在具体操作过程中不仅要考虑到学习者相关数据的情况，还要考虑到教师、学习资源、学习环境等特征，这样更有助于得出一个综合性的特征结果。最后在考虑各种学习者特征的影响因素过程中，一方面要注意将一些稳定的、静态的因素考虑在内，并且要考虑到一些不稳定、经常发生变化的因素，有效避免数据分析出现问题。总之在利用数据对学习者的特征进行分析的过程中，需要运用恰当的数据分析处理方式，保障学习者特征的相关数据得到充分利用，还要坚持数据分析处理的相关原则。 二、大数据分析下学习者的特征呈现 （一）学习者生理特征呈现

不同学习者会在学习过程中表现出不同的生理特征，在利用大数据开展具体调查的过程中，主要考量到学习者的性别、年龄、身体状况等因素，利用这些因素来对学习者特征进行具体的分析。首先从性别方面来看，男性与女性所学习的科目有所不同，在计算机、建筑工程等领域，男性学习者较多；在语言、会计等领域内女性学习者较多。

其次从学习者身体状况来看，由于很多课程都可以通过网络进行学习，并且还出现很多不同的学习形式，例如慕课、微课等，这就为任何想要获取知识的人提供了一个十分便捷的学习条件。最后学习者的平均年龄水平有所提高，在知识经济时代，只有树立终身学习的理念，才能有效保障社会个体跟得上时代的步伐，任何年龄段的人都注重通过不同途径进行学习，学习不再是学生群体的专属，已经成为每个社会个体要终身去做的事情。 （二）学习者心理特征呈现

在互联网时代，各类网络课程虽然为学习者提供了很多的学习途径，但是对学习者来说，由于个体之间存在很大的差异，因此很多人在进行课堂学习的过程中可以主动、认真听讲，并且能够基本掌握课堂知识，但是他们通过网络课堂进行学习的过程中却不能够坚持学习，自身并没有具备完善的自主学习能力，因此在学习方式多元化的时代，学习者个人应该根据自身的情况去选择适合自己的学习方式。

同时不同的学习方式对学习者的认知也会产生一定的影响。在面授课堂当中，学生与授课教师是一个双向互动的过程，可以及时同学生就学习疑惑进行沟通，但是在网络课程学习中，容易使得学习者看待问题的方式变得过于简单、绝对。 （三）学习者学习需求特征

从人的需要层次理论来看，人们进行学习、接受教育主要是为了满足自身高层次的需要，追求的是精神层次方面的需求[2]。在利用大数据对学习者特征进行分析的过程中，学习者的学习动机不尽相同，学习动机明确，具有确切学习目标的学习者会在学习过程中表现出良好的

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学习状态与学习效果，这在一定程度上说明，在对学习者进行教育的过程中，需要最大限度激发学习者的个体动机，这样才能保障学习者能力得到快速提升。

在进行学习活动的过程中，由于学习者的学习需求不同，会对学习行为产生一定的影响。通常来说，很多进行网络课程学习的人，他们主要是为了获得学习证书，或者提升自身能力与水平。

（四）学习者学习动机特征

在学习时，学习归因会影响到学习者的学习动力。一般来说影响学习效果的因素很多，例如课程质量、学习环境、学生努力程度等，如果学习者将自身学习效果不好的原因归结为外部条件，在一定程度上不利于学习者今后的学习，如果学习者从自身因素着手，努力改变自己的学习态度与方法，就会取得良好的学习效果。学习时由于个人所处的环境限制，有时得不到更好的课程资源，这样的劣势无法改变，学习者只能自己努力，改变学习现状。

除此之外，学生对与自身能力水平的主观判断也会影响到个体的学习效果，在学习特征分析时发现，学习者如果对自身的学习能力有一个很好的预判，其学习效果更好，在学习过程中也会更加积极、活跃。 结语：

随着社会现代化教育系统的不断完善，学习者所呈现出来的特征也会逐渐趋向合理。利用大数据对学习者特征进行分析，在一定程度上利于学习者对自身学习状况有所了解，不断提升自己的学习水平与能力。对于课程开发者来说，只有充分了解学习者特征才有利于不断提高课程开发质量，更好地为广大学习者提供服务。 参考文献：

[1]谭明杰. 在线教育中的信息技术采纳与学习者保持研究[D].电子科技大学，2015. [2]包昊罡，李艳燕. 大数据背景下学习分析的特点[J].北京广播电视大学学报，2015，01：9-13+18. 作者简介：

张会云，（1993-），沈阳师范大学教育技术学院，学历：本科，研究方向：教育技术学