数据推荐算法融入直播教学的创新策略

刘 玉

（南京审计大学 实验中心，江苏 南京 211815）

0 引言

随着我国科学技术水平不断提升，人们对传统的教学模式也进行了相应的改革. 越来越多的课堂将直播多媒体技术运用到实践教学中[1]. 从我国教育部当前发布的《课程要求》中不难看出，国家教育部正在大力提倡新的教学模式——依托于当前的互联网技术和在线直播技术进行融合，建立一种打破传统班级课堂限制的教学模式[2]. 多媒体教学模式基于计算机和直播技术，使得课堂不再受制于时间和地点，基于互联网的互动激发了学生探索知识的积极性[3]. 然而，多媒体直播教学技术在教学过程当中的应用仍然存在一些问题.大多数学校目前采用的直播教学系统是开放性的，为学生推送的直播课程不具备针对性[4]. 如果能够结合当前大数据推荐算法为学生推荐量身定做的课程，不仅可以帮助学生获取所需的知识，而且能够大大提升课堂点播率和学生学习效率[5]. 经过大数据推荐算法统计数据库中播放的相关信息，为学生推送量身定做的课程能够满足学生的多元化需求[6]. 在此背景下，笔者对多媒体在线直播教学进行相关优化设计，将大数据推荐算法融入直播教学，使得学生可以在多媒体在线直播教学系统中获取针对性的知识，提升课堂点播率的同时提高学生的学习效率，进而改善在线直播的教学效果.

1 多媒体在线直播教学系统构成

1.1 系统管理模块

1.1.1 网络管理

多媒体在线直播教学的实现依赖于互联网作为支撑，因此，整个在线直播教学体系当中重要的一部分是网络管理[7]. 网络管理是实现整体教学的重要基础，具体包括整个系统联网等功能，支持在线直播教学后续环节的顺利实现.

1.1.2 系统管理

系统管理这一模块主要是指多媒体在线直播教学系统中多个模块之间的管理. 网络管理员和系统管理员掌握系统管理的权限. 系统管理员能够对多媒体在线直播教学的各个模块进行管理，对运行过程当中存在的问题及时处理，进而确保整个系统的各个模块工作有序开展.

1.2 教师功能模块

1.2.1 授课系统

教师作为直播教学过程当中的主导者，需要对最终的教学质量负责. 因此，授课系统主要是为了方便教师进行课程设计所设置的模块. 具体而言，教师可以在这一模块中添加教材，并且对教材进行修改. 除此之外，还可以在这一模块将课件进行共享，使得学生可以在另一端进行课件阅读和学习功能. 教师在课前可以对学生进行预习作业的布置，在课中可以展示相关教案，在课后可以上传相关资料，以供学生在课下进行自学和复习等.

1.2.2 直播考试系统

教师在这一模块中可以在线上进行测试，不仅可以通过直播考试系统发布试卷，而且可以进行线上监考，考试结束之后可以利用这一模块进行在线批改，最终进行分数统计，使得教师对整个班级的分数分布情况一目了然. 总而言之，教师在考试前可以在这一模块进行考试题目的编辑和修改，考试中可以在这一模块进行线上监考，考试后可以在这一模块进行试卷批改，并且最终利用统计数据对学生进行考后总结.

1.3 学生功能模块

1.3.1 学习系统

学生在这一模块可以提前预览教师上传的预习资料，课程中间可以在这一模块进行课程学习，课后还可以在这一模块获取教师分享的课件等相关资料进行线下复习巩固. 总体而言，学习系统是学生在在线直播教学中的重要阵地，贯穿学生参与直播教学的整个流程. 学习系统直接关系到学生学习的质量.

1.3.2 测试系统

测试系统为学生提供了多种测试模式，学生可以在这一部分参与老师组织的各种考试，而且可以对自身考试的成绩进行管理. 这一模块会对学生的考试成绩进行统计，学生可以从测试系统中看到自身成绩以及成绩的变化，这一部分还为学生提供错题解析，帮助学生在日后的学习过程当中克服问题. 多媒体在线直播教学模块具体如图1 所示.

2 大数据推荐算法融入在线直播教学的需求分析

2.1 必要性分析

当前我国实现的多媒体在线直播教学的实践过程仍然存在一些问题，比如教师在上课过程当中仍然占据绝对主导地位，并不符合教育部提出新课程改革的“以学生为中心”的理念[8]. 在线直播教学过程当中仍然以教师作为主导，将大数据推荐算法融入多媒体在线直播教学的目的之一就是为了改善在线直播教学的效果，进而提升学生的学习效率.

图1 多媒体在线直播教学模块图

大数据推荐算法能够为学生提供更多和更新鲜的学习资源，改善目前传统学习资源的缺陷. 互联网上的学习资源丰富多样，但是并不具备针对性. 大数据推荐算法能够帮助学生识别最适合自身的学习资料，进而改善学习效率. 还能根据学生的实际需求和搜索记录为用户推荐可能的学习资料和在线课程. 为学生节省了搜索、筛选学习资料的时间.

2.2 业务流程分析

将大数据融入多媒体在线直播教学，需要对整个在线直播教学的业务流程进行全面分析. 多媒体直播教学在大数据推荐算法的帮助下，可以将系统拓展至课程管理、课件管理、在线课堂、作业考核等众多内容，具体业务流程如图2 所示.

从图2 可以看出，多媒体在线直播教育系统主要将用户的角色分为教师和学生两种. 教师角色可以从课程操作、课件管理、视频管理等多个模块进行，学生角色可以从加入课程、下载课件、在线点播、提交作业等多个模块进行. 两个角色的交界地带发生在课程信息、课件信息、视频操作等模块. 不同的角色对应相应的业务流程，整个多媒体在线直播教学系统的主要核心是在线直播.

2.3 功能需求分析

大数据推荐算法融入多媒体在线直播教学系统，对整个系统进行优化设计时需要着重考虑系统的用户和系统模块两大方面. 用户主要包括学生和老师，系统主要包括用户管理、直播管理、推荐管理、点播管理等模块.

为了使教师和学生都在系统中发挥相应的作用并获取相应的知识，系统管理员首先需要给用户的操作设置一定权限，对于涉及知识产权的部分应该格外敏感. 对于不同的用户设置不同的权限，每个用户都要在权限范围之内进行操作，以维护信息的安全. 教师在教学过程当中充当主导者，学生应该根据教师提供的资料进行学习. 除了学生和教师的权限之外，系统管理员的权限也很重要. 系统管理员的权限是所有用户中最大的，不仅能够拥有教师和学生所有的功能，而且还可以对学生和教师进行管理. 对于整个直播系统过程当中出现的问题应该及时进行处理.

图2 大数据推荐算法融入在线直播教学的业务流程图

多媒体在线直播教学中存在一些模块，每个模块都发挥着相应的作用. 在线课堂直播模块是整个在线教学系统的核心，能够解决老师和学生的互动问题，帮助学生改善教学效果，激发学生学习的热情. 教师和学生进行课件的共享，在一定程度上减轻了学生学习的压力，可以使学生专心致志地听课. 除此之外，学生可以对直播过程当中的重点和难点进行录课，在线下反复观看.

3 大数据推荐算法融入在线直播教学的路径设计

3.1 用户层

用户通过浏览器进入多媒体在线直播系统，用户层是使用系统的前提. 本系统针对的用户主要包括学生、教师以及系统管理员. 不同的用户由于使用系统的目的不同，拥有的权限也不同. 多媒体在线直播教学系统分别为权限不同的客户提供标准化服务，满足不同用户多方面的需求.

3.2 功能层

用户通过用户层登陆系统后，会对服务器产生一定数据请求指令. 具体而言，在线直播教学系统的功能主要分为四大模块，分别是教学子系统、课件子系统、管理子系统和推荐子系统. 各个子系统又分别包括不同的模块，各个模块之间分工配合、互相合作，共同构成整个直播系统. 大数据推荐算法使得推荐子系统的功能得以实现，在传统在线直播教学提供教学的基础之上，为学生提供个性化推送服务. 该系统在后台利用大数据进行统计分析，进而为用户推送具有针对性的服务，满足用户的多元化需求.

3.3 数据层

数据层是大数据推荐算法实现功能的最核心部分. 本系统的各个数据库和推荐系统之间的数据实现互通，各个数据库的功能又有所不同. 其中用户信息数据库能够决定用户层的用户能不能使用本系统的教学资源. 数据库决定教师在教学过程当中所使用的数据范围，包括课件管理、教学管理、学生作业等. 数据层是大数据推荐算法进行统计的核心层面，也是整个系统能否实现推荐功能的核心支撑. 总体而言，大数据推荐算法融入在线直播教学的路径如图3 所示.

4 结论与启示

4.1 结论

本研究为了改善多媒体在线直播教学系统的功能，将大数据推荐算法融入到整个教学体系，对多媒体在线直播教学系统进行优化路径设计. 得出以下三点结论：

第一，多媒体在线直播教学的系统主要由系统管理模块、教师功能模块和学生功能模块三部分组成. 系统管理模块作为整个直播教学的系统中心，支撑整个系统后续功能的开展. 教师和学生根据自身角色不同，在教学系统中提供相应服务并且获取相应知识.

第二，我国当前多媒体在线直播教学仍然存在一些问题. 大数据推荐算法能够帮助学生获取具有针对性的知识，满足用户多元化需求，对不同用户的权限进行设置能够在一定程度上提升整个多媒体在线教学的功能性.

图3 大数据推荐算法融入在线直播教学的路径

第三，大数据推荐算法融入在线直播教学时可以从用户层、功能层和数据层进行路径设置，为权限不同的客户提供标准化服务，促进各个模块之间分工合作，共同构成整个直播系统. 利用大数据推荐算法在后台进行数据统计，为用户推荐具有针对性的内容，节省用户的搜索时间，提高学生的学习效率.

4.2 启示

本研究将大数据推荐算法融入多媒体在线直播教学，对于优化我国多媒体在线直播教学效果有以下三点启示：

第一，借助科学技术的发展不断完善功能. 多媒体在线直播教学系统是近几年新兴的产物，发展时期较短决定了这一系统势必存在一些不足，需要在日后的发展中逐渐完善. 大数据作为新兴技术能够帮助多媒体在线直播教学不断完善功能，其他新兴技术也可以对多媒体在线直播教学系统进行改进. 例如，人工智能可以提升在线直播教学的互动效果，在一定程度上减轻教师负担. 随着科学技术的不断发展，多媒体在线直播教学可以利用多种多样的技术提升功能.

第二，满足不同用户的多元化个性化需求. 多媒体在线直播教学系统的受众面较广，使用的用户多种多样. 而当前我国大多数多媒体在线直播教学提供的功能较为单一，并没有对不同用户进行个性化推送，也不能满足用户的多元化需求. 因此，多媒体教学系统应该在日后的发展过程当中不断细化功能，利用大数据推荐算法为不同用户提供具有针对性的推送，节省用户的搜索和筛选时间.

第三，针对不同级别的用户进行权限设置. 多媒体在线直播教学不同于普通的直播，教师分享的课件等教学资料可能涉及到知识产权问题. 因此，系统的管理员必须对不同级别的用户进行权限设置，最大程度规避法律风险. 对不同用户进行权限设置，方便系统为权限不同的客户提供标准化服务. 对用户的权限进行设置也有利于整个系统规范化经营管理.