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利用信息化技术的大数据分析学情总结

基于数据分析的学情诊断总结

G4基于数据分析的学情诊断提升总结

G4基于数据分析的学情诊断--总结(1)

G4基于数据分析的学情诊断

利用信息化技术的大数据分析学情总结

针对线上教学情况反馈，学校对全体教师进行研讨培训，我通过培训，结合学情，查找问题与不足，制定切实可行的复习计划。

一、面向在线学习平台的数据挖掘和分析

1.数据的收集。收集的数据包含两个部分：一是学生的静态信息。它除了关于学生自身的个人信息，还有平时的学习习惯、学习结果等，包括学习者浏览视频的次数频率、鼠标点击以及时间停留的数据等。二是动态数据。这包括学生搜索的关键词、浏览内容及次数、课程学习实践、练习时间、翻看讨论内容时间、下载文件、拖动滚动条次数、视频暂停次数、课程各个章节视频播放时间、各个章节视频使用情况、浏览器收藏记录等。单个学员日均在线时间、登录的频率数目、日均浏览视频的次数、日均浏览互动论坛区的频率数目、发帖数量和回帖数量等，都可以通过学生学习过程的行为数据得到。

2.数据分析，分为时间维度和粒度维度。对于时间维度的划分，一般可从学期和学年两个时间段来考虑。对于学期的分析，一般是分析学习者在学习初期、中期以及末期的学习状况的变化，还会对学生的学习态度是否有变化、学习动机是否强以及学习兴趣是否高涨进行分析；而对于学年的分析，一般是对学生两个学年的学习状况进行对比，然后对两个学年产生的差异进行归因分析。对于粒度维度的划分，一般从单门课程和多门课程来分析。对于单门课程的分析，应从学习者对单门课程的学习状况、学习兴趣等方面进行分析；而对于多门课程的分析，则应从学生对不同课程的学习动机、课程设置的满意度、教学方法，乃至教师的喜爱度进行分析，从而确定使用哪些数据分析的工具和算法。能够进行数据分析的工具和算法很多，如决策树、相关分析、关联规则、统计分析与可视化等，根据所采集的数据性质选择相对应的分析算法和工具。简单的数据统计分析和可视化一般采用Excel就可以完成，通过对学习者的学习活动有频次地计数，最终以折线图、饼图等形式呈现计算的结果。

3.数据结果。为了更直观、形象地了解分析结果和数据的本质，在对数据进行分析之后，需要对其进行可视化。数据可视化就是利用信息技术将复杂的、难以理解的数据用各种各样的图形、图像形象而简洁地表达出来的一种数据加工方式。相较于枯燥的文字阅读，图形、图像的数据呈现方式更有趣，能让学生更容易理解。对学生方方面面的数据进行收集和分析，能实时记录学生对知识点的掌握情况及其在知识点上花费的时间。教师根据这些信息能更加真实地了解学生的学习状况，从而进行个性化辅导，最终的结果呈现有学习成绩的展现、学习习惯的展现等，通过不同方面的结果呈现能让学生更加了解自己，教师更加了解学生。

基于数据分析的学情诊断总结

教师根据学生的呈现结果对他们推送相关建议和资源，这些建议和资源有助于教师优化教学方法，改进教学设计，制订更加合理的教学大纲，并预测学生未来的发展，还为选拔挖掘不同领域的人才提供了更加便捷和可靠的途径。这些既有利于教师进行针对性教学，又能优化整个平台的教学资源建设。

在线学习平台大数据分析对教学的诊断和建议对于在线学习平台而言，大数据方法能以崭新的思维和技术特点对学习过程进行多角度的测量，从而提升专业教学质量与效果，满足不同学生的个性化需求。通过数据分析来构建一条反馈通道，通过运用大数据方法规划建设反馈机制来跟踪教与学的行为，可以促进内容的持续更新，提升在线学习平台的服务能力和质量，具体表 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 研用。通过基于数学考试数据的对比分析，不难看出学生的共性错误，帮助教师精准备课，提升课堂教学的针对性，也可以通过个体数据的分析，找准学生个体的问题，提高学生学习的高效性和教师辅导的精确性。作为一个班集体来说，还可以通过几次数学考试数据的前后对比，来研判班级学生的数学学习状态，强化对学生的课前、课中与课后管理，为学生成绩的整体提升做些有意义的理论分析和实践研究。

在传统教学环境下，囿于技术条件，精准教学的研究与实际应用不容乐观。而在大数据环境下，学生学习行为的自动测量、自动记录、高效分析与精准预测均已成为现实，使得精准教学突破了传统教学环境下的操作困境，为下一步的应用、推广提供了强有力的支持。

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