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【摘要】 伴随着现代化信息技术在教学中的应用逐渐成熟，各大高校都将信息化教学设备应用到学生教育中，积极推行以线上学习为首的互联网教学模式，互联网模式实践教学效果如何，可以通过大数据分析精确得出高校学生的整体学习效率，提升教师对于全体学生学习效率与学习质量的掌握，使教师可以有针对性地制定教学计划与学生改进教学策略。基于此，本文深度分析大数据分析与挖掘技术在高等院校学生线上教学中的应用背景以及应用策略，供广大高校教育工作者参考。
【关键词】 线上学习 大数据分析 挖掘技术分析 应用研究 高校学生教育
引言：
目前，伴随着现代化信息技术在教育界不断应用发展，各大高等院校都引进了线上教学设备，开设了专业的线上教学课程，高校教师的教学模式与学生的学习方式同时发生了巨大变化。线上学习模式由教师主导的传统课堂教学逐步转化为学生主导自主学习课堂。
一、大数据分析与挖掘技术在高等院校学生线上学习中的应用背景
事实上，大学时期的学生已经具备一定的自主观念，除了必要的自主学习能力与自主学习欲望以外，大学生还具备其他学段学生无法媲美的学习经验，这些都为开展高校学生线上学习奠定了坚实的基础。线上教学模式充分发挥了高校学生的自主学习意能力与自主学习欲望，同时也会对高校学生良好习惯养成及素质培养起到重要作用[1]。为保证高校学生线上学习效率，专业教师需要为学生带来丰富且优质的线上教学资源，其中包括线上教学课件、线上教学视频、线上教学课件以及线上检测习题以及自主复习计划与自主预习计划等等。
线上教学模式主要依靠互聯网技术与信息化设备在教学平台中由高校学生完成教学视频观看，对自主学习与直播教学中遇到的难解问题可以通过线上讨论、线上答疑的方式解决，对全体学生线上学习情况可通过课后作业完成情况以及随堂在线测试、对学生提问等方式开展分析[2]。
大数据分析可以帮助教师找出本堂课线上课程教学效率与教学质量如何、学生自主学习状态如何、影响线上教学效率的负面因素有哪些、正面因素有哪些，这些由实践线上教学得来的数据，可以使教师提升对全体学生参与线上教学模式的掌握。使专业课程教师更加精准地开展线上教学计划、实施线上教学流程、课后教学评价以及课后教学反思等环节。
除此之外。数据挖掘是指从大批量的数据、不完整的数据、有噪声的数据、模糊不清的数据、随机抽查数据中，提取出深埋其中的、不为人知的高效且优质数据的获取模式。数据挖掘技术中蕴含了智能学习技术、大数据技术、现代工程技术以及数据提取技术等。当大量线上教学模式使更多学生开展线上学习时，就会在学生学习过程中产生大量的数据信息，这些数据中在线学习时长、学生浏览明细、学生练习情况、学生所学阶段、师生互动情况、学生课后复习情况、学生随堂测试情况以及线上考核结果等。
通过大数据分析与挖掘技术可以对全体学生线上学习一举一动进行监控与管理，通过挖掘技术中可视化技术与挖掘结果，可以使教师牢牢掌控学生线上学习流程，找出其中影响线上教学效率的正面因素与负面因素。使教师更加准确地引导学生展开线上学习，为更好地开展教学计划提供助力，进而提升高校教师的线上教学效率[3]。
二、大数据分析与挖掘技术在高等院校线上教学中的实践应用分析
2.1挖掘技术与分析技术提升高校学生线上学习效率
高校学生在线学习过程中会留下大量数据，首先是高校学生在通过教学平台开展学习时留下主要特征，将全体学生的线上操作特征通过挖掘技术与分析技术以数据的形式呈现出来，找出高校学生整体学习规律，分析出其中对提升高校学生成绩的有益因素，从而针对性地对指导学生进行专业学习。
高校学生进行线上学习，需要登录个人账户后才可以开展学习，学习方式主要以观看教学视频为主，由于不同学生自主学习的能力、兴趣、自律性皆有所不同，学生登录时间、登录频次不同、观看时长、观看视频暂停次数、观看视频的中断频次也会有所差异。在此情况下，可以通过互联网学习后台取得学生的学习时长以及登录频次、登录时间等数据，根据学生的实际学习成绩，研究学生登录时间与学习时间是否满足线上教学的需要;分析整个学期中学生学习的高峰期、每天学生学习高峰期，分别以个体角度与群体角度分析影响学生学习的各种因素;并且将学生主体与分析结果的课表匹配，分析学生在开展线上学习过程中，是否存在恶意刷课等违规行为。
高校学生在开展线上自主学习过程中，往往会遇到各种各样问题，解决问题可以通过教师线上答疑、学习小组在线讨论等方式，前者可以为学生带来更加专业的讲解，后者可以激发学生自主学习意识，因此在开展线上学习时，高校教师通常会将这两种方式同时提供给学生，让学生根据不同的情况自行选择。
通过后台数据信息提取可以找出多数学生经常探讨或者提问的问题以及具体的解决方法，记录下不同阶段的学生提问问题，这阶段学生的学习成绩如何，通过数据分析与数据挖掘，确定提问同一类型问题的学生成绩是否处于同一个层次，从而得出提出问题与学习成绩之间是否具有必然联系;在学习与论坛过程中，有哪部分是爱发帖提问的学生，哪部分是爱回帖回答问题的学生，这两部分的学生的学习成绩如何，并且对此类学生的长远发展进行关注[4]。
高校学生在开展线上学习课程时，尤其是学生自主学习这部分课程，学生在进行学习时，会对部分知识点十分感兴趣，但是对某种特征或者某种类型的知识点，学生就很难提起兴趣。这种现象在教师提供的教学资源中同样存在，由于学生的兴趣爱好兴趣点不同，一定会在教学资源的某些部分十分感兴趣，而某些资源却提不起兴趣与学习欲望。为此，可通过数据分析以及挖掘技术精确找出同一门课程中哪种类型知识点备受学生喜爱、有助于激发学生自主学习兴趣，反之，对多数学生没有兴趣的知识点进行分析，找出学生不感兴趣的原因以及相应的解决措施[5]。 除此之外，教师在制作教学资源时融入音频、动态图像、模拟仿真以及动画设计等元素，此类可视化资源的设计色彩、设计布局、页面格式以及视觉冲击等因素，同样也会是影响到高校学生学习对教学资源产生兴趣元素之一，可通过挖掘技术分析出线上教学中哪些教学资源更受学生青睐与欢迎，在后期融入教学资源时，高校教师就可以根据多数学生的兴趣点制作专业教学资源，进而选用学生更为喜爱线上学习的方式，达到提升学生线上自主学习效率的目的[6]。
2.2挖掘技术与分析技术提升高校教师线上教学效率
高校教师利用在线教学平台开展教学时，同样也会有留下信息数据在平台记录中，其中包括问题答疑记录、教学资源部署以及课后作业留置等，在对全体学生学习效率进行分析与挖掘问题的同时，对高校教师线上行为的开展分析同样重要。可以通过对教师线上行为展开分析，找出其中影响线上教学质量的部分重要因素，提升教师对线上教学环节与教学内容的精准把控，方便教师对教学模式进行改进与优化，从而提升学生整体的学习效率[7]。
分析教师线上教学行为对学生的影响程度。在整体线上教学过程中，教师需要起到幕后方案策划、具体实施方略、合理资源调配、线上学习监控、专业授课答疑、组织线上谈论、知识点分类指导、线上教学经验总结以及优化线上教学模式等作用。
在具体线上教学实践过程中，后台中同样可以记录专业教师进入线上课程数量、发表专业课程通知数量、添加的教学计划数量、开展随堂测试次数、添加教学视频次数、布置课后作业次数、论坛版块回复次数、欣赏批改学生作业次数等一系列信息，对此类信息进行分析与挖掘，分析教师教学行为对学习者线上成绩的影响。
高校教师开展线上学习平台进行教学，不仅可以提升学生的自主学习能力，而且也可以显著提升高校教师自身的教学水平。
三、结束语
总而言之，大数据分析与挖掘技术与高等院校学生线上学习十分契合，二者之间有诸多互通之处。高校教师可以通过挖掘技术与分析技术提升高校学生线上学习效率、挖掘技术与分析技术提升高校教师线上教学效率等方式开展高校学生线上教学任务，为高校学生核心素养教育、综合素质发展奠定坚实、稳固的基础。
参考文献
[1]吴嘉继.基于超星学习通的应用型本科高校思政课线上教学模式初探——以《中国近现代史纲要》为例[J].才智，2020，13（19）：2125-2126.
[2]花蕊.上海高校创业园区发展现状及对策——以“尚创汇·东华大学大学生创新创业孵化基地”为例[J].东华大学学报（社会科学版），2020，20（21）：2181-2185.
[3]可静.新课程改革下高校《奥尔夫音乐教育》课程线上教学探索 ——以郑州科技学院为例[J].艺术评鉴，2020，21（22）：118-120.
[4]周靖靖.高校学生网上购书行为影响因素的实证研究——以重庆大学城高校为例[D].重庆：重庆师范大学，2018，13（13）：238-240.
[5]汪盛玉.習近平总书记关于高校思政课教师“情怀要深”三题——以安徽师范大学马克思主义学院线上直播示范课教学为例[J].高校辅导员学刊，2020，12（25）：221-226.
[6]陈凯泉，高蕾，孟祥红.高校混合式教学中的线上学习路径挖掘及对教学改革的启示——以某大学《生物化学》课程为例[J].高教探索，2020，13（25）：125-128.
[7]刘文俊，李玲，侯晓堡.基于微信企业号的高校学生网上党建一体化研究——以湖南科技大学某学院学生党建实践为例[J].当代教育理论与实践，2017，29（29）：275-278.
[8]杨阳，孙丽，陆欣.基于“网络直播+SPOC”的线上翻转课堂模式构建——以高级商务英语课程教学实践为例[J].当代教育实践与教学研究（电子刊），2020，12（16）：260-262.
黄伟增，1982.2，男，汉族，广东省河源市，硕士，讲师、实验师，研究方向：计算机软件开发。
基金项目：
广州科技贸易职业学院2020年疫情防控期间提升治理能力综合项目“基于大数据的高职院校线上课堂教学管理模式的改革与创新---以广州科技贸易职业学院为例”，项目编号：JG2020008
广州市高等学校第十批教育教学改革项目“基于微信小程序的教学质量监控与评价系统的设计与开发--以广州科技贸易职业学院教学质量监控工作为例”，项目编号：2019JG218
【关键词】 线上学习 大数据分析 挖掘技术分析 应用研究 高校学生教育
引言：
目前，伴随着现代化信息技术在教育界不断应用发展，各大高等院校都引进了线上教学设备，开设了专业的线上教学课程，高校教师的教学模式与学生的学习方式同时发生了巨大变化。线上学习模式由教师主导的传统课堂教学逐步转化为学生主导自主学习课堂。
一、大数据分析与挖掘技术在高等院校学生线上学习中的应用背景
事实上，大学时期的学生已经具备一定的自主观念，除了必要的自主学习能力与自主学习欲望以外，大学生还具备其他学段学生无法媲美的学习经验，这些都为开展高校学生线上学习奠定了坚实的基础。线上教学模式充分发挥了高校学生的自主学习意能力与自主学习欲望，同时也会对高校学生良好习惯养成及素质培养起到重要作用[1]。为保证高校学生线上学习效率，专业教师需要为学生带来丰富且优质的线上教学资源，其中包括线上教学课件、线上教学视频、线上教学课件以及线上检测习题以及自主复习计划与自主预习计划等等。
线上教学模式主要依靠互聯网技术与信息化设备在教学平台中由高校学生完成教学视频观看，对自主学习与直播教学中遇到的难解问题可以通过线上讨论、线上答疑的方式解决，对全体学生线上学习情况可通过课后作业完成情况以及随堂在线测试、对学生提问等方式开展分析[2]。
大数据分析可以帮助教师找出本堂课线上课程教学效率与教学质量如何、学生自主学习状态如何、影响线上教学效率的负面因素有哪些、正面因素有哪些，这些由实践线上教学得来的数据，可以使教师提升对全体学生参与线上教学模式的掌握。使专业课程教师更加精准地开展线上教学计划、实施线上教学流程、课后教学评价以及课后教学反思等环节。
除此之外。数据挖掘是指从大批量的数据、不完整的数据、有噪声的数据、模糊不清的数据、随机抽查数据中，提取出深埋其中的、不为人知的高效且优质数据的获取模式。数据挖掘技术中蕴含了智能学习技术、大数据技术、现代工程技术以及数据提取技术等。当大量线上教学模式使更多学生开展线上学习时，就会在学生学习过程中产生大量的数据信息，这些数据中在线学习时长、学生浏览明细、学生练习情况、学生所学阶段、师生互动情况、学生课后复习情况、学生随堂测试情况以及线上考核结果等。
通过大数据分析与挖掘技术可以对全体学生线上学习一举一动进行监控与管理，通过挖掘技术中可视化技术与挖掘结果，可以使教师牢牢掌控学生线上学习流程，找出其中影响线上教学效率的正面因素与负面因素。使教师更加准确地引导学生展开线上学习，为更好地开展教学计划提供助力，进而提升高校教师的线上教学效率[3]。
二、大数据分析与挖掘技术在高等院校线上教学中的实践应用分析
2.1挖掘技术与分析技术提升高校学生线上学习效率
高校学生在线学习过程中会留下大量数据，首先是高校学生在通过教学平台开展学习时留下主要特征，将全体学生的线上操作特征通过挖掘技术与分析技术以数据的形式呈现出来，找出高校学生整体学习规律，分析出其中对提升高校学生成绩的有益因素，从而针对性地对指导学生进行专业学习。
高校学生进行线上学习，需要登录个人账户后才可以开展学习，学习方式主要以观看教学视频为主，由于不同学生自主学习的能力、兴趣、自律性皆有所不同，学生登录时间、登录频次不同、观看时长、观看视频暂停次数、观看视频的中断频次也会有所差异。在此情况下，可以通过互联网学习后台取得学生的学习时长以及登录频次、登录时间等数据，根据学生的实际学习成绩，研究学生登录时间与学习时间是否满足线上教学的需要;分析整个学期中学生学习的高峰期、每天学生学习高峰期，分别以个体角度与群体角度分析影响学生学习的各种因素;并且将学生主体与分析结果的课表匹配，分析学生在开展线上学习过程中，是否存在恶意刷课等违规行为。
高校学生在开展线上自主学习过程中，往往会遇到各种各样问题，解决问题可以通过教师线上答疑、学习小组在线讨论等方式，前者可以为学生带来更加专业的讲解，后者可以激发学生自主学习意识，因此在开展线上学习时，高校教师通常会将这两种方式同时提供给学生，让学生根据不同的情况自行选择。
通过后台数据信息提取可以找出多数学生经常探讨或者提问的问题以及具体的解决方法，记录下不同阶段的学生提问问题，这阶段学生的学习成绩如何，通过数据分析与数据挖掘，确定提问同一类型问题的学生成绩是否处于同一个层次，从而得出提出问题与学习成绩之间是否具有必然联系;在学习与论坛过程中，有哪部分是爱发帖提问的学生，哪部分是爱回帖回答问题的学生，这两部分的学生的学习成绩如何，并且对此类学生的长远发展进行关注[4]。
高校学生在开展线上学习课程时，尤其是学生自主学习这部分课程，学生在进行学习时，会对部分知识点十分感兴趣，但是对某种特征或者某种类型的知识点，学生就很难提起兴趣。这种现象在教师提供的教学资源中同样存在，由于学生的兴趣爱好兴趣点不同，一定会在教学资源的某些部分十分感兴趣，而某些资源却提不起兴趣与学习欲望。为此，可通过数据分析以及挖掘技术精确找出同一门课程中哪种类型知识点备受学生喜爱、有助于激发学生自主学习兴趣，反之，对多数学生没有兴趣的知识点进行分析，找出学生不感兴趣的原因以及相应的解决措施[5]。 除此之外，教师在制作教学资源时融入音频、动态图像、模拟仿真以及动画设计等元素，此类可视化资源的设计色彩、设计布局、页面格式以及视觉冲击等因素，同样也会是影响到高校学生学习对教学资源产生兴趣元素之一，可通过挖掘技术分析出线上教学中哪些教学资源更受学生青睐与欢迎，在后期融入教学资源时，高校教师就可以根据多数学生的兴趣点制作专业教学资源，进而选用学生更为喜爱线上学习的方式，达到提升学生线上自主学习效率的目的[6]。
2.2挖掘技术与分析技术提升高校教师线上教学效率
高校教师利用在线教学平台开展教学时，同样也会有留下信息数据在平台记录中，其中包括问题答疑记录、教学资源部署以及课后作业留置等，在对全体学生学习效率进行分析与挖掘问题的同时，对高校教师线上行为的开展分析同样重要。可以通过对教师线上行为展开分析，找出其中影响线上教学质量的部分重要因素，提升教师对线上教学环节与教学内容的精准把控，方便教师对教学模式进行改进与优化，从而提升学生整体的学习效率[7]。
分析教师线上教学行为对学生的影响程度。在整体线上教学过程中，教师需要起到幕后方案策划、具体实施方略、合理资源调配、线上学习监控、专业授课答疑、组织线上谈论、知识点分类指导、线上教学经验总结以及优化线上教学模式等作用。
在具体线上教学实践过程中，后台中同样可以记录专业教师进入线上课程数量、发表专业课程通知数量、添加的教学计划数量、开展随堂测试次数、添加教学视频次数、布置课后作业次数、论坛版块回复次数、欣赏批改学生作业次数等一系列信息，对此类信息进行分析与挖掘，分析教师教学行为对学习者线上成绩的影响。
高校教师开展线上学习平台进行教学，不仅可以提升学生的自主学习能力，而且也可以显著提升高校教师自身的教学水平。
三、结束语
总而言之，大数据分析与挖掘技术与高等院校学生线上学习十分契合，二者之间有诸多互通之处。高校教师可以通过挖掘技术与分析技术提升高校学生线上学习效率、挖掘技术与分析技术提升高校教师线上教学效率等方式开展高校学生线上教学任务，为高校学生核心素养教育、综合素质发展奠定坚实、稳固的基础。
参考文献
[1]吴嘉继.基于超星学习通的应用型本科高校思政课线上教学模式初探——以《中国近现代史纲要》为例[J].才智，2020，13（19）：2125-2126.
[2]花蕊.上海高校创业园区发展现状及对策——以“尚创汇·东华大学大学生创新创业孵化基地”为例[J].东华大学学报（社会科学版），2020，20（21）：2181-2185.
[3]可静.新课程改革下高校《奥尔夫音乐教育》课程线上教学探索 ——以郑州科技学院为例[J].艺术评鉴，2020，21（22）：118-120.
[4]周靖靖.高校学生网上购书行为影响因素的实证研究——以重庆大学城高校为例[D].重庆：重庆师范大学，2018，13（13）：238-240.
[5]汪盛玉.習近平总书记关于高校思政课教师“情怀要深”三题——以安徽师范大学马克思主义学院线上直播示范课教学为例[J].高校辅导员学刊，2020，12（25）：221-226.
[6]陈凯泉，高蕾，孟祥红.高校混合式教学中的线上学习路径挖掘及对教学改革的启示——以某大学《生物化学》课程为例[J].高教探索，2020，13（25）：125-128.
[7]刘文俊，李玲，侯晓堡.基于微信企业号的高校学生网上党建一体化研究——以湖南科技大学某学院学生党建实践为例[J].当代教育理论与实践，2017，29（29）：275-278.
[8]杨阳，孙丽，陆欣.基于“网络直播+SPOC”的线上翻转课堂模式构建——以高级商务英语课程教学实践为例[J].当代教育实践与教学研究（电子刊），2020，12（16）：260-262.
黄伟增，1982.2，男，汉族，广东省河源市，硕士，讲师、实验师，研究方向：计算机软件开发。
基金项目：
广州科技贸易职业学院2020年疫情防控期间提升治理能力综合项目“基于大数据的高职院校线上课堂教学管理模式的改革与创新---以广州科技贸易职业学院为例”，项目编号：JG2020008
广州市高等学校第十批教育教学改革项目“基于微信小程序的教学质量监控与评价系统的设计与开发--以广州科技贸易职业学院教学质量监控工作为例”，项目编号：2019JG218