摘要：基于大数据的小规模限制性在线课程(Small Private Online Course,SPOC)学习评价系统是基于大数据的思维,使用Python+Django框架进行的开发,主要实现线上、线下学习数据的采集,通过数据抽取、数据清洗、数据转换、特征提取、数据加载等一系列的数据预处理手段对数据进行处理,使用Django的“模型-模板-视图”(Model Templates View,MTV)模型进行数据库存取与交互,对学生学习数据进行分析与建模,从而形成包括学习态度、学习方法、学习能力等多维度的学习评价。文章是对学习评价系统的开发分析,包括开发环境和开发技术的分析,从而阐明学习评价系统的开发思路及系统设计成果。

摘要：传统教育重视结果而忽略过程,注重事后统计而忽视提前预测分析。文章从大数据角度重新审视个性化教育,论述大数据技术、个性化教育和学习评价的关系,对基于大数据的个性化教育分析目标、内容和关键技术进行初步探索,提出一种基于大数据深度学习技术的多维度学习评价方法,并对其原理、模型、框架进行分析和设计,构建具有反馈优化能力的深度信念网络多维学习评价模型。

摘要：基于新课标的“教-学-评”一体化理念,以“鸟的天堂”教学为例,详细阐述该理念在教学实践中的应用。通过剖析单元架构,明确单篇定位目标,依托目标制定具体评价体系,结合人文主题设计情境任务,实现文字向镜头语言的转化,并开展多维度学习评价,确保教学目标的落地。实践证明,“教-学-评”一体化在提升教学效果、增强学生学习体验以及促进评价与教学的融合等方面具有重要作用,为新时代语文教学提供了有益的探索和实践经验。