个性化教学评价与分析是大数据处理技术在教育领域中的重要应用，智慧教育的一个基本特征是基于学习者的个体差异提供个性化的学习诊断与学习建议，其主要作用是进行预测分析、行为分析、学业分析等应用。智慧教育中的大数据包含对学生学习过程中产生的大量数据(如考试成绩、作业状况以及课堂表现等)，通过数据挖掘和深入分析得到数据结果用于评估学术过程、预测未来表现和发现潜在问题。大数据模型以及显示的数据能够为学校和教师的教学提供参考，及时、准确地评估学生的学业状况，发现学生潜在存在的问题，进而预测学生未来可能的表现。
个性化的教学评估与分析要是针对教育数据的操作、分析与反馈，涉及学习分析学(Learning Analytics)、运筹学(Operational Research)和教育数据挖掘(Educational Data Mining)等多个相对成熟的技术领域，具体算法涵盖了协同过滤算法、贝叶斯神经网络、基于知识的推荐等[53]。其基本框架形成如图6-4所示的环形闭合结构，首选确定数据来源和数据指标、评价和预测模型，然后确立统计分析方法，如数理统计、相关性分析或回归预测模型等，最后联合学习理论与教学方法对教学策略进行调整和改进。
(1)学习状况数据分析。通过收集学习者与学习系统之间的交互行为来对学习者的行为特征进行抽取、分类和关联。收集的数据一般包括请求学习帮助的数量和性质，问答与测验的难度与正确率，课程学习过程中的学习次数、顺序和时间，然后通过数据处理方法将学习单元层面、课程层面、知识点层面的数据信息进行分层次的归纳分析，从个性特征指标(Dispositional Indicators)和行为表现指标(Activity and Performance Indicators)两个方面对学习者的学习状况进行总结[54]。这种数据分析依然需要依靠学习者模型的建立，抽取学习者的行为范式和学习风格，以学习过程跟踪和推理论证的方式把学习行为与学习状况进行关联分析，为学习者提供个性化学习建议。
图6-4 个性化教学评价环形闭合结构
(2)学习评价与反馈。针对学习者个人信息，学习者情景信息等内容进行建模，通过对学习状况数据分析，利用表6-1中列举的几种常用的分析评价技术和方法，有针对性地对学习者的学习状况以及学习社交网络的整体情况进行评价。其中，网络分析法侧重于学习社交平台中的个人中心度及参与度评价，以及评价指标的最优化选择；内容分析法注重内容分析结果可靠性、客观性的判断，以及评价过程中的分析维度和量化处理。(www.xing528.com)
(3)教学过程调整。教学过程是一个多种因素相互作用的过程，学习分析数据可作为教师教学决策优化的反馈信息，帮助教师制定教学策略，从教学目标确定、教学材料、教学方式的选择、课程资源的开发以及学业测评的设计等方面对不同的学生进行调整，通过不断的学习状况分析总结，对教学策略的调整过程形成正反馈。
表6-1 教学数据分析常用方法
续表
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
