伴随我国教育事业发展得如火如荼,帮助教师队伍建立过硬的职业素养与全面的行业素质,将是未来教育事业发展的重要趋向。建立健全即符合教师实际需求又具备先进理论支撑的教师培训体系是教师队伍综合素质提升的关键。教育兴国,科技助教,互联网技术以广泛的适用范围与卓越的实际效果,已然渗透至行业的方方面面。网络研修社区作为近期一经兴起便立刻成为讨论焦点的教师研修新思路,如今已在试点城市推行过程中成效显著,具有可观的实际成效。“A”教师培训平台是当前教师网络研修社区平台中,具有一定影响力的主流平台的代表。与诸多教师网络研修社区类似,其立足于远程培训与网络研修两大支柱功能,同时为教师进行集体研学交流,分组教研探讨,交流教学心得,交互经典案例提供平台支撑。再者,伴随多年运营以及使用经验,平台对于各成员自身个人信息以及相关学习行为加以统计,纳入大数据库。借助海量多维数据对其进行综合性归纳整合,进一步勾画出更具针对性与实践性的学习者画像,能够将学习者信息以及特点进行直观表现,对于教师培训平台优化培训效率,优化培训体系具有重大意义,能够为最大化地满足求学者以及教学者所需,为全面提高培训质量夯实根基。因此,本研究以网络研修社区支持科学决策和高效管理为大方向,选择“A”平台为实验平台,通过对“A”平台的改造,将以近期大家关心的重要命题——网络研修社区的学习者画像为目标,以网络研修社区学习者模型建构为研究主题。首先,对于平台数据进行归纳整理,并对其进行预处理,立足于业务实际需求,建立更具全面性的数据汇聚表,从而,进一步设计数据资产评估报告;其次,选用主成分分析法,围绕学员实际情况设计综合评价体系,随后,邀请专家对于该体系精确度与待优化部分进行微调;再次,笔者尝试选择k-means算法,以平台学员为对象进行聚类分析,对于各学员维度具体情况进行针对性剖析,依据学员平台学习实践过程中暴露出的缺陷,提出切实可行的优化举措;最后,采用协同过滤算法,进一步做好平台对口教学资源以及教培课程的自动推荐,为用户推荐关联度较高的学习伙伴,并及时推荐研修活动信息,依据其最终数据验证推荐成效。研究成果主要在于:其一,进一步为教师网络研修社区平台大数据埋点与收集提供理论指导,构设较为先进科学的数据汇聚表,建立更具针对性与全面性的数据仓库;其二,打造立体化、多元化能够完美契合学习行为逻辑与步骤的评价模型;其三,帮助平台教师以及管理负责人更直观地了解学习者自身实际情况,进一步为学员自动推荐对口学习服务以及学习伙伴,真正确保课程快速推进,捕捉大众需求热点,给予学员更具针对性与实践性的课程学习体系;其四,借助本研究成果,能够为同类型数据挖掘实证调研以及相近领域优化模式贡献一些思路。