在線學(xué)習(xí)過程性評價(jià)系統(tǒng)工作流程總共分為六個(gè)大的步驟，充分說明了大數(shù)據(jù)支持下的過程性評價(jià)嵌入在線學(xué)習(xí)之中的路徑和方法。

第一步，學(xué)習(xí)者開展在線學(xué)習(xí)活動(dòng)，并隨之生成學(xué)習(xí)行為的數(shù)據(jù)，經(jīng)過在線學(xué)習(xí)內(nèi)容與服務(wù)模塊，這些數(shù)據(jù)將被貼附時(shí)間戳標(biāo)記。

第二步，數(shù)據(jù)按照預(yù)定義結(jié)構(gòu)存入學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)狀態(tài)信息庫。

第三步，在線學(xué)習(xí)過程性評價(jià)引擎從學(xué)習(xí)者特征信息庫和學(xué)習(xí)狀態(tài)信息庫中收集數(shù)據(jù)，依據(jù)不同的評價(jià)指標(biāo)和內(nèi)容，選擇不同的方法和模型，對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)實(shí)施過程性評價(jià)。

第四步，個(gè)性化診斷與引導(dǎo)引擎根據(jù)過程性評價(jià)引擎分析的結(jié)果，通過內(nèi)容與服務(wù)模塊為學(xué)習(xí)者提供有針對性的在線學(xué)習(xí)診斷服務(wù)，預(yù)測未來表現(xiàn)并發(fā)現(xiàn)潛在的問題，實(shí)施個(gè)性化引導(dǎo)。對大數(shù)據(jù)以及人工智能概念都是模糊不清的，該按照什么線路去學(xué)習(xí)，學(xué)完往哪方面發(fā)展，想深入了解，想學(xué)習(xí)的同學(xué)歡迎加入大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)qq群：458345782，有大量干貨（零基礎(chǔ)以及進(jìn)階的經(jīng)典實(shí)戰(zhàn)）分享給大家，并且有清華大學(xué)畢業(yè)的資深大數(shù)據(jù)講師給大家免費(fèi)授課，給大家分享目前國內(nèi)最完整的大數(shù)據(jù)高端實(shí)戰(zhàn)實(shí)用學(xué)習(xí)流程體系 。

第五步，過程性評價(jià)引擎的分析結(jié)果被同步傳遞給評價(jià)信息可視化儀表盤，供在線教學(xué)者、學(xué)伴和專家使用，也提供給在線學(xué)習(xí)者，幫助其精準(zhǔn)了解自己的學(xué)習(xí)過程和狀態(tài)，開展自我評價(jià)和反思，提高學(xué)習(xí)績效。

第六步后，在線教學(xué)者、專家根據(jù)儀表盤提供的可視化反饋信息，及時(shí)評估學(xué)習(xí)者的進(jìn)步和表現(xiàn)，提升個(gè)性化在線學(xué)習(xí)的品質(zhì)。

數(shù)據(jù)沿著“數(shù)據(jù)—處理與存儲(chǔ)—融合—分析—評價(jià)—反饋和優(yōu)化”的流程，價(jià)值不斷增加，從最基本的記錄到預(yù)測未來趨勢，向過程性及時(shí)引導(dǎo)和調(diào)整轉(zhuǎn)變，其中數(shù)據(jù)是資產(chǎn)，分析和挖掘是技術(shù)，過程性評價(jià)是手段，促進(jìn)更加有效的學(xué)習(xí)是目標(biāo)。

在線大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)效果怎么樣?

(一)在線學(xué)習(xí)過程性活動(dòng)記錄子系統(tǒng)

虛擬的在線學(xué)習(xí)過程可以看作是五類元素的組合，即學(xué)習(xí)者、學(xué)習(xí)資源、交互、事件以及學(xué)習(xí)結(jié)果。這五個(gè)元素之間相互影響，密切相關(guān)，共同構(gòu)成系統(tǒng)的在線學(xué)習(xí)活動(dòng)。根據(jù)在線學(xué)習(xí)活動(dòng)屬性與關(guān)鍵內(nèi)容，我們將記錄子系統(tǒng)中的過程性活動(dòng)分為互動(dòng)交流、資源使用、學(xué)習(xí)作品、資源分享、平臺利用、自我評價(jià)、學(xué)伴評價(jià)、教師點(diǎn)評、學(xué)習(xí)反思和成長記錄等核心活動(dòng)。

Web爬蟲具有目標(biāo)信息采集準(zhǔn)確、應(yīng)用配置簡單的特征，是在線數(shù)據(jù)記錄非常有效的方式。另外，該技術(shù)在記錄數(shù)據(jù)的同時(shí)，還能執(zhí)行數(shù)據(jù)過濾的功能，非常適合大數(shù)據(jù)背景下在線學(xué)習(xí)環(huán)境的特征。記錄子系統(tǒng)利用Web爬蟲記錄學(xué)習(xí)活動(dòng)數(shù)據(jù)，為下一步的數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)子系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)來源。

(二)數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)子系統(tǒng)

數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)子系統(tǒng)主要包括數(shù)據(jù)采集、清洗、存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化四大模塊。

其中，數(shù)據(jù)采集模塊實(shí)現(xiàn)“采”和“集”兩個(gè)功能，“采”實(shí)現(xiàn)記錄系統(tǒng)所提供數(shù)據(jù)的針對性、價(jià)值性、精準(zhǔn)性抓取;“集”則按照一定規(guī)則和篩選標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行數(shù)據(jù)匯聚。如果數(shù)據(jù)的源頭存在垃圾，那么產(chǎn)出的很難是金子。數(shù)據(jù)清洗模塊的作用就是過濾掉“垃圾信息”，盡可能保證入庫數(shù)據(jù)的正確性。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化模塊在數(shù)據(jù)層級進(jìn)行數(shù)據(jù)格式的統(tǒng)一與數(shù)據(jù)分類變量重組等工作，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成為適合融合與挖掘的形式。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的主要任務(wù)是按照數(shù)據(jù)模型定義的表結(jié)構(gòu)，將轉(zhuǎn)化模塊提交的數(shù)據(jù)集存入數(shù)據(jù)庫中，以防止數(shù)據(jù)丟失。子系統(tǒng)將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于關(guān)系型的開源數(shù)據(jù)庫MySQL中，非結(jié)構(gòu)化與半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)將存儲(chǔ)于非關(guān)系型(NoSQL)的開源分布式數(shù)據(jù)庫HBase中。HBase是面向列的分布式開源數(shù)據(jù)庫，它和大數(shù)據(jù)分布式處理框架hadoop緊密關(guān)聯(lián)，主要包括Client(訪問入口)、Zookeeper(協(xié)調(diào)服務(wù))、HRegionServer(表數(shù)據(jù)讀寫操作) 、HMaster(HRegionServer行為監(jiān)視) 四個(gè)核心組件，可提供過程性評價(jià)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)隨機(jī)讀/寫訪問。

(三)數(shù)據(jù)融合子系統(tǒng)

數(shù)據(jù)融合子系統(tǒng)通過在數(shù)據(jù)間、信息間、知識片段間建立多維度、多粒度的語義連通，形成面向多層次知識提取的數(shù)據(jù)集合，解決數(shù)據(jù)的碎片化問題。在參考現(xiàn)代教育評價(jià)理論和在線學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上，本研究將過程性學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)融合為四類核心內(nèi)容，分別是：

學(xué)習(xí)態(tài)度相關(guān)數(shù)據(jù)，主要表現(xiàn)在線學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過程的認(rèn)真程度，用以衡量學(xué)習(xí)任務(wù)完成量方面的數(shù)據(jù);

學(xué)習(xí)方法相關(guān)數(shù)據(jù)，主要是完成學(xué)習(xí)任務(wù)的行為或操作性知識方面的數(shù)據(jù);

學(xué)習(xí)過程相關(guān)數(shù)據(jù)，主要為學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)情境中與教學(xué)者、學(xué)伴，以及資源環(huán)境的交互而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，包括知識、技能和態(tài)度等核心內(nèi)容;

自評他評數(shù)據(jù)，主要是來自于學(xué)生自評、學(xué)伴互評和教師點(diǎn)評方面的數(shù)據(jù)。

通過小數(shù)據(jù)的融合，系統(tǒng)打通了過程性學(xué)習(xí)評價(jià)的數(shù)據(jù)孤島，為進(jìn)一步數(shù)據(jù)分析提供了支持。

(四)在線學(xué)習(xí)過程性數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng)

在線學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng)從多個(gè)維度挖掘融合后數(shù)據(jù)中的有價(jià)值信息，對學(xué)習(xí)者的個(gè)體學(xué)習(xí)過程進(jìn)行畫像。其中，數(shù)據(jù)挖掘綜合運(yùn)用數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)、關(guān)聯(lián)規(guī)則和決策樹等方法，分析學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過程與學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)狀態(tài)等變量的相關(guān)關(guān)系，幫助評價(jià)系統(tǒng)針對學(xué)習(xí)者的特征開展精準(zhǔn)知識推薦和引導(dǎo)。機(jī)器學(xué)習(xí)主要研究計(jì)算機(jī)如何模擬人類利用已知事實(shí)規(guī)律獲取新知識的智慧。應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以模擬人類智慧，分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)狀態(tài)、學(xué)習(xí)行為及其潛在的影響因素，針對性地刻畫個(gè)體行為特征和在線學(xué)習(xí)的風(fēng)格。

學(xué)習(xí)分析技術(shù)是測量、收集和分析有關(guān)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，以理解和優(yōu)化學(xué)習(xí)及其產(chǎn)生情境的技術(shù)。《2016新媒體聯(lián)盟中國基礎(chǔ)教育技術(shù)展望：地平線項(xiàng)目區(qū)域報(bào)告》認(rèn)為：“大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)分析技術(shù)將在未來兩至三年成為極具影響力的教育技術(shù)”。

學(xué)習(xí)分析技術(shù)能夠幫助系統(tǒng)對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)結(jié)果進(jìn)行評估，理解和優(yōu)化在線學(xué)習(xí)及其產(chǎn)生的情境，預(yù)測學(xué)習(xí)者的發(fā)展趨勢，為過程性評價(jià)提供實(shí)時(shí)反饋信息。

模式識別利用計(jì)算機(jī)代替人對學(xué)習(xí)行為信息進(jìn)行處理和識別，它通過樣本獲取、特征抽取、類型識別和過程性評判等核心步驟，實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)過程特征的描述、識別和分類。SNA(Social NetworkAnalysis，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析)從社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)出發(fā)，計(jì)算學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)社群中的位置、角色、聲望和群體屬性等信息，分析學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)社群網(wǎng)絡(luò)形成的過程與特征，從而為學(xué)習(xí)者的積極性和交互程度判斷提供依據(jù)。

(五)在線學(xué)習(xí)過程性評價(jià)子系統(tǒng)

過程性評價(jià)將評價(jià)“嵌入”到學(xué)習(xí)過程中，主張對學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)、參與過程和學(xué)習(xí)效果進(jìn)行三位一體的評價(jià)。如下表所示，本研究將依據(jù)一定的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和指標(biāo)，從學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、學(xué)習(xí)參與過程、學(xué)習(xí)效果三個(gè)維度開展評價(jià)。評價(jià)不僅關(guān)注學(xué)習(xí)效果，而且關(guān)注影響學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)投入的動(dòng)機(jī)以及知識積累的過程，將評價(jià)活動(dòng)和過程作為被評價(jià)者展示自己進(jìn)步和成績的平臺，讓學(xué)習(xí)者主動(dòng)參與到學(xué)習(xí)與評價(jià)活動(dòng)中去。

學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)是激發(fā)個(gè)體學(xué)習(xí)，并使學(xué)習(xí)行為趨向一定目標(biāo)前進(jìn)的心理動(dòng)因和傾向，具有方向性、驅(qū)動(dòng)性、行為導(dǎo)向性和持久性的特征。學(xué)習(xí)者往往對感興趣、有價(jià)值、處于能力范圍內(nèi)并可帶來成就感的學(xué)習(xí)內(nèi)容投入更多的時(shí)間和精力，從中獲得較大的滿足感。學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)評價(jià)將從知識價(jià)值的認(rèn)識(知識價(jià)值觀)、對學(xué)習(xí)的直接興趣(學(xué)習(xí)興趣)、對自身學(xué)習(xí)能力的認(rèn)識(學(xué)習(xí)能力感)、對學(xué)習(xí)成績的歸因(成就歸因)四個(gè)方面展開。

學(xué)習(xí)參與注重建立伙伴關(guān)系，是一種主動(dòng)的個(gè)性化學(xué)習(xí)體驗(yàn)。紐曼將學(xué)習(xí)過程中的參與看作是行為參與、情感參與和認(rèn)知參與的有機(jī)組合，這種劃分思想得到了研究者們的普遍認(rèn)同。在師生分離、生生分離的在線學(xué)習(xí)狀態(tài)下，過程性評價(jià)子系統(tǒng)通過對行為(內(nèi)容互動(dòng)、學(xué)伴互動(dòng)、師生互動(dòng)、學(xué)習(xí)環(huán)境互動(dòng))、情感(興趣、成功、焦慮、厭倦等)，以及認(rèn)知(記憶、理解、運(yùn)用、分析、評價(jià)、創(chuàng)造和知識掌握等)三個(gè)維度的學(xué)習(xí)參與評價(jià)，分析學(xué)習(xí)個(gè)體多方面潛能的自由發(fā)展和個(gè)性化表現(xiàn)。

學(xué)習(xí)效果是在線學(xué)習(xí)者完成課程學(xué)習(xí)之后能力提升的程度，增值是學(xué)習(xí)效果的主要表達(dá)方式。阿斯汀的學(xué)生參與理論(Student Involvement Theory)將學(xué)習(xí)效果解釋為能力獲得程度的認(rèn)定，從動(dòng)態(tài)角度解釋了學(xué)習(xí)質(zhì)量的提高過程，受到廣泛關(guān)注。

在參考阿斯汀思想的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)根據(jù)過程性評價(jià)理念和在線學(xué)習(xí)的特征，從高層次思維能力(探究問題的能力、批判思維的能力、創(chuàng)造性思維能力，以及知識的綜合應(yīng)用能力等)、知識應(yīng)用與實(shí)踐能力(發(fā)現(xiàn)問題、解釋問題、分析問題和解決問題的能力)、在線協(xié)作能力(交流、溝通與在線協(xié)作學(xué)習(xí)能力)、自我學(xué)習(xí)與發(fā)展能力(自主信息收集與閱讀、信息整合與終身學(xué)習(xí)能力等)和其他綜合能力(學(xué)科視野、創(chuàng)新能力、信息素養(yǎng))等五個(gè)核心內(nèi)容出發(fā)，展開學(xué)習(xí)效果過程性評價(jià)。

通過評價(jià)子系統(tǒng)提供的學(xué)習(xí)質(zhì)量反饋信息，在線教學(xué)者可更清楚地了解學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)狀態(tài)和效果，對教學(xué)策略展開反思與內(nèi)省，并針對個(gè)體差異展開積極的引導(dǎo)、干預(yù)和學(xué)習(xí)路徑調(diào)整推薦。在線學(xué)伴從協(xié)作視角判斷過程性成果價(jià)值，通過協(xié)同與互助等方式共同構(gòu)建良性的同儕互動(dòng)。利用來自于評價(jià)子系統(tǒng)、教學(xué)者和學(xué)伴的反饋信息，學(xué)習(xí)者能更好地認(rèn)識自己的優(yōu)勢和不足，及時(shí)糾正問題。

過程性學(xué)習(xí)評價(jià)強(qiáng)調(diào)，課程知識內(nèi)容的建構(gòu)是有意義的觀點(diǎn)和思想產(chǎn)生并不斷改進(jìn)的過程。大數(shù)據(jù)背景下，貫穿于在線學(xué)習(xí)始終的過程性評價(jià)在學(xué)習(xí)者個(gè)體知識的不斷建構(gòu)與發(fā)展中，實(shí)現(xiàn)在線教學(xué)、學(xué)習(xí)和評價(jià)的有機(jī)融合.

對大數(shù)據(jù)以及人工智能概念都是模糊不清的，該按照什么線路去學(xué)習(xí)，學(xué)完往哪方面發(fā)展，想深入了解，想學(xué)習(xí)的同學(xué)歡迎加入大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)qq群：458345782，有大量干貨（零基礎(chǔ)以及進(jìn)階的經(jīng)典實(shí)戰(zhàn)）分享給大家，并且有清華大學(xué)畢業(yè)的資深大數(shù)據(jù)講師給大家免費(fèi)授課，給大家分享目前國內(nèi)最完整的大數(shù)據(jù)高端實(shí)戰(zhàn)實(shí)用學(xué)習(xí)流程體系 。