基于可视化学习分析的学生画像构建

随着信息技术的不断发展,依托在线课程平台开展的线上教学应用愈发广泛,学生的在线活动、成绩等数据得以完整记录保存,如何有效利用这些数据记录,成为在线教育的重要课题之一。为解决以上问题,文章引入了服务业领域的可视化数据分析技术“用户画像”,采用K-means聚类算法进行数据分析,并通过数据可视化和用户画像技术构建在线学习学生的学生画像,提出了构建学生画像的流程框架:包括构建目的、数据采集、数据预处理、聚类分析、生成画像及报告,目的是基于学生学习数据,生成描绘学生学习行为的学生画像,方便教师对特定学生群体指定教学策略,并为相关教改研究提供参考。