學生數據分析下教學改革思考

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摘要：在教育教學中，教育人員無法全面掌握學生數據，導致對學生的教學和管理效率低、難度高。本文思考基于學生數據分析的教學改革，其以學生的多項主觀和客觀信息作為輸入。綜合應用深度學習、大數據處理等計算機技術，對學生進行多方面的智能分析，并將分析結果分享給教育教學人員，以期提高學生學習效果，降低問題學生概率，從總體上提高教育教學效率和質量。

關鍵詞：問題學生；學生數據分析；教育教學；教學質量

一、教學改革背景

因材施教長期以來備受教育界的推崇，但是其實施有大的難度[1]。在教育教學中，教育人員難以全面準確地了解學生，導致對學生教學和管理效率低、難度高。以問題學生為例，其是指那些與同年齡段學生相比，由于受到家庭、社會、學校等方面的不良因素的影響及自身的因素，從而導致在思想、認識、心理、行為、學習等方面偏離常態，需要在特殊幫助下才能解決問題的學生[2]。主要表現在品德、學習、行為、心理等方面，如大學生中較為常見的心理健康問題和厭學問題[3]。下面以大學生心理健康為例展開討論。研究數據表明，大學生心理問題嚴重影響大學生的健康，據統計有20%至30%的大學生存在心理問題，其中有10%的心理問題障礙嚴重，直接影響日常學習和生活，嚴重的心理健康問題甚至引起校園暴力和自殺行為[4]。并且，心理健康與學生自身的出勤率、考試成績等客觀指標存在密切的關系。丁澍等基于某重點理工類高校2002級學生入學時的心理健康調查表結果及大學成績，用數理統計方法分析入學時的心理狀態等屬性數據對大學各個時期平均成績及各類課程平均成績的影響[5]。結果表明：存在心理問題的學生成績顯著低于正常學生，心理健康是大學階段取得較好成績的重要保證。考試成績的波動會極大影響大學生的心理健康，而心理健康反過來又阻礙了考試成績的提高。目前各大高校對大學生的心理健康問題均投入了大量的人力物力[6]。以筆者所在的深圳大學和武漢大學為例，主要包括：輔導員、班主任、心理班委、心理健康咨詢中心等。但是，這些基于人力的管理模式存在以下幾點問題：（1）學生基數龐大，有限的人力難于顧及到所有的學生。高校的師生比基準為1：14，但較少高校能符合這一標準。針對專任教師數量超過1000名的重點大學統計結果表明，245所中僅有41所（占比16.7%）大學師生比在1：14之內，其余83.3%的高校高于此數。投入到大學生心理健康問題上的師生比則更少[7]。（2）管理人員難于獲取到學生的全部信息，依靠人力檢查的方式對大學生的判定較為困難。（3）發現學生心理問題具有遲滯性，發現時學生已經具有了很嚴重的心理問題。（4）作為最為了解和關心學生本人的父母等親屬往往被排除在外，構成了嚴重的信息不對稱[8]。以上各種因素減弱了高校對心理健康問題學生教育教學效果。隨著現在計算機技術的迅速發展，互聯網、人工智能等計算機數據處理技術可以自動、快速、準確地提取和分析數據中所隱藏的信息，從而提高人類進行管理和決策的效率[9][10]。如何準確高效的評價、分析、預測一名學生的狀態，從而對學生進行有差別化的管理教育，是高等教育長期以來存在的難點問題。啟發于以上分析，本文提出基于學生數據分析的教學改革，該系統以學生的客觀數據為主要輸入，學生的主觀數據為次要輸入，對學生的思想、認識、心理、行為、學習等方面進行全面的分析，實時輸出學生全方位的分析結果，進而將結果數據反饋給輔導員、班主任、學生家長等，使得學校人力和學生家長互享學生信息，達到防患未然、降低問題學生比例、提高學校教育教學效果。

二、學生數據分析系統

本部分主要簡介學生數據分析系統的框架，如附圖所示。該系統框架可以根據教學中的需求，擴展到更加多樣化的數據輸入和輸出結果。該簡化框架主要分為以下幾個部分：系統輸入、學生數據分析、分析結果、結果接收端。

（一）系統輸入

系統的輸入可以來自于學校現有的學生管理平臺接口。主要有智能簽到、作業成績、實驗成績、考試成績、身體健康狀況等客觀數據，以及主觀評價等主觀評價信息。1.智能簽到。學生課堂的出勤率是衡量學生課程學習質量的很重要的因素。研究表明問題學生的出勤率大大低于平均出勤率[11]。目前大部分高校學生課堂出勤率主要靠教師在課堂上人工統計完成，占用了大量的授課時間。而企業中采用的非常完善的指紋簽到或者WIFI簽到系統，如指紋簽到機和阿里釘釘，將會為高校提供可靠高效的統計數據。且系統可以實時地將學生課堂出勤情況反饋給學生家長，在家長的幫助下完善對學生的監督。2.作業成績。作業成績作為衡量學生課堂上課質量的另一個重要指標，可以用來衡量學生知識接收效果，可以用來預測學生的掛科率，并可以為班主任、輔導員等提供重要的信息參考。3.實驗成績。類似于作業成績，實驗成績作為衡量學生課程實驗的一個重要指標，可以用來衡量學生知識應用的效果。4.考試成績。考試成績作為最為重要的學習衡量指標，不僅反映了學生某門課程最終的學習效果，還可以根據具體某門課程反映學生在學習中碰到的難點。這給系統的綜合分析提供最為重要和直觀的客觀指標。5.健康狀況。身體等健康因素往往嚴重地影響學生的學習狀態，并最終產生嚴重的后果。因此，其也是系統的重要客觀數據輸入。6.主觀評價。A-E五點指標都是學生學習指標的客觀數據。但是，在很多情況下，客觀數據并不能全部地反映學生存在的問題。因此，系統需要某些的主觀評價信息作為補充，如：學生關系、業余活動情況等。

（二）數據分析

數據分析是該系統的核心，其以系統輸入為處理對象，并從附圖中的歷史數據庫獲取歷史信息，綜合采用深度學習、大數據處理等計算機技術，實時產生詳細的分析結果。

（三）分析結果

該部分簡要介紹學生數據分析模塊的輸出結果。其中包含掛科率、出勤率等客觀指標，以及學習效果指標、心理健康指標等非直觀分析結果。1.掛科率。該輸出主要對學生所有課程的掛科率提供客觀的統計數據，也可以提供學生某門課程掛科率的預測數據，起到對學生、學校、學生家長的警示和參考作用。2.出勤率。調查研究表明，出勤率與大學生成績之間存在密切的關系[11]。該輸出主要對學生所有課程的出勤率提供客觀的統計數據，起到對學生、學校、學生家長的警示和參考作用。3.學習效果指標。根據系統的輸入，綜合的分析學生目前的學習狀況。包含學生的學習投入、學習效率、學習中碰到的難點等，起到對學生學習、學校管理、教師授課、學生家長監督重要的參考作用。4.健康指標。根據系統的輸入，綜合的分析學生目前的生理和心理狀況，包含學生生理健康狀態、心理問題幾率、心理問題傾向等，起到對學生、學校、教師、學生家長的警示和參考作用，以期防患于未然，降低問題學生的比例。

（四）結果接收端

1.學生。大學生自我認知的內部差異比較大，表現為不同性別、年齡、年級、政治面貌、生源地的大學生在不同的維度上的差異。可以選擇性地將部分信息定期推送給學生，讓學生對自身有很好的認知作用。2.教學人員。可以選擇性地將信息分享給輔導員、班主任、課程老師、心理咨詢中心等教學人員。教學人員可以因材施教、防患于未然地對學生進行課程、心理輔導監督，改善學生學習效果，降低問題學生概率，從而從總體上提高教育教學效率和質量。3.管理人員。將數據分享給學校的管理人員，使得學校對學校的教育教學效果和質量有很好的認識和監督作用，用于持續改進學校的教育教學方法。必要時采取有效及時的管理手段，解決教育教學中出現的突發問題。4.學生家長。正如前文所述，學生家長對于學生的了解和關心程度遠遠高于教育人員。但是目前學生家長，尤其是大學生家長，了解學生狀況的渠道只能來自于學生自身的片面信息，嚴重的缺乏信息渠道。針對云南在校90后大學生與父母的交流現狀的問卷調查顯示[8]：86.53％的學生會選擇用電話與父母溝通；51.84％的學生每周都會與父母聯系；29.8％的學生會假裝同意父母的觀點；23.7％的學生與父母存在溝通障礙時會選擇放棄。因此將信息及時反饋給家長，可以在家長的參與下對學生的學習、心理、行為等方面上的監督。從而改善學生學習效果，降低問題學生概率，從總體上提高教育教學效率和質量。

三、結語

基于作者在教育教學中發現的教育人員信息不健全，對學生教學和管理中效率低、難度高等現象。提出了基于學生數據分析的教學改革思考，其以學生的多項主觀和客觀數據作為輸入。綜合應用深度學習、大數據處理等計算機技術，對學生進行多方面的智能分析，并將分析結果分享給學生、教育人員、學校管理部門、學生家長等接收群體。以期改善學生學習效果，降低問題學生概率，從總體上提高教育教學效率和質量。本文討論的主要群體是高等教育機構中的大學生教育，但是其也同樣適用于中小學教育機構。

參考文獻：

[1]袁征.“因材施教”的真實困境[J].教育發展研究，2015（6）：39.

[2]黃少兵，徐波，辜大慶.國內關于“問題學生”的教育對策研究綜述[J].內蒙古師范大學學報（教育科學版），2010（2）：38.

[3]魯威，趙敏.國內外大學生心理健康研究現狀的對比及啟示[J].上海交通大學學報（醫學版），2012（10）：1382.

[4]劉欣欣.大學生心理咨詢與心理健康教育體系的構建[J].教書育人，2012（30）：68.

[5]丁澍，劉芬，繆柏其，等.心理健康狀態對大學成績影響的統計分析———基于某高校UPI調查結果的回顧性研究[J].中國科學技術大學學報，2017（9）：762.

作者：霍永凱 葉珍  單位：深圳大學 計算機與軟件學院 武漢大學經濟與管理學院