基于大数据的SPOC学习评价系统研究

本文基于大数据的思维,以SPOC课程为研究对象,遵循大数据的一般流程,采集SPOC课程的学习数据,使用ETL技术进行数据预处理,通过数据清洗、标准化处理提取出有效的评价指标,借助TensorFlow建立多层全连接神经网络模型分析评价数据,得出学习态度、学习方法、学习能力、学习效果、学习趋势等多维度的学习评价。使用Python+Django框架构建学习评价系统,实现传统课堂教学数据的数字化转换,并将形成性评价、终结性评价和诊断性评价三种评价方式五个评价维度的数据,以可视化的形式进行展示,更直观、准确的反映学生的学习情况,提高教与学的效率。