个性化教育实践：基于深度学习技术的多维学习评价方法

学习评价作为个性化教育的关键内容，面临着许多问题，特别是在教育大数据的条件下，基于大数据的新学习评价方法应注重综合性、过程性、预测性等内容，不仅在知识考试层面，而且从能力、水平、趋势等维度进行分析，涉及学生的家庭、兴趣、态度、生活等非认知领域。由于传统的学习评价一般采用事后总结统计或专家意见评价方法，虽然可操作性强，结果客观，但不能及时掌握学生的学习趋势和方向，不能全面评价学生的学习过程和进展，提前干预和指导。针对个性化教育需求和传统学习评价中存在的问题，提出了基于大数据深度学习技术的多维学习评价方法。

1.深度学习和深度信念网络网络

2006年Geoffrey Hinton首次提出深度信念网络（Deep Belief Network， DBN）[10]，开启了深度学习的研究热潮。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，可以说是神经网络的升级版。通过学习模拟人脑视觉原理的多层非线性网络结构，实现复杂函数的接近，表现出从训练样本中学习数据集本质特征的强大能力。近年来，深度学习得到了广泛的应用，在语音识别、图像识别、信息检索、自然语言处理等领域取得了成功。在文本挖掘、时序预测、故障诊断、基因分析、教育数据挖掘等传统机器学习领域，深度学习也在加速渗透和应用。DBN是一种经典的深度学习方法，具有很强的从大量样本中提取特征的能力。DBN多？?玻尔兹曼机的限制（Restricted Boltzmann Machines， RBM）组合成功应用于多个领域的分类预测，曾经是机器学习研究的热点，但尚未应用于教育大数据分析和学习评价预测。鉴于此，结合学习相关特点和学习预测评价原则，笔者首次提出了基于DBN的学习预测评价方法。该方法可利用教育数据中的大量无标签样本进行预训练，优化模型参数，结合标签样本优化，获得学习的深层特征，预测学习趋势。

2.基于深度信念网络的多维学习评价框架设计

多维学习评价的核心目标是通过大数据挖掘、建模和分析，使教师和教育管理者能够实时了解学生的学习动态、学习水平和发展趋势，并能够及时干预和指导。同时，通过对预测结果的诊断、比较和反馈处理，对学生的学习影响因素进行跟踪、分析和评价。基于深度信念网络进行在线学习评价和建模，然后通过学习预测，可以对规则和预测信息形成个性化的教育决策支持，并进行应用和评价。构建具有反馈优化能力的个性化学习预测评价框架，可以挖掘和预测学习水平、趋势、能力等维度的特征。框架原理见图1。

正确的预测结果提交给教师和管理者进行决策参考，形成反馈知识和经验数据集成模型；定位错误的预测结果，找出相关的数据问题或模型参数问题，进行参数优化和模型修正。通过这个迭代、反馈和优化的闭环信息处理过程，逐步提高学习评价模型的稳定性和准确性。

 　　3.结语

在研究过程中，仍有一些问题需要解决。受实际条件限制，教育相关数据不能在短时间内进行全面收集和清理，需要加强分析数据规模和模型的预测能力。未来研究计划实现T教育大数据的自动特征挖掘和预测，涵盖个性化教育学习水平、趋势、能力、心理等方面的预测和评价；收集更全面、更大规模的教育数据，将其他相关的深度学习技术应用于个性化教育的大规模数据挖掘。