基于细粒度知识点的教育平台的设计与实现

• 作 者: 杜思聪
• 出 处: 北京邮电大学
• 发表日期: 2020年01期
• 关键词: 细粒度知识点 工程认知 数据采集

近年来,国内外高等工程教育改革的进程不断推进。在“新工科”建设背景下,北京邮电大学信息与通信工程学院开设的电子信息类专业导论课旨在提升学生对于复杂工程的认知水平,从技术、产品、设计等多方面提升学生的工程素养,以应对越来越复杂多变的工业环境和产业需求对工程师和学生提出的更高的要求。本文从导论课教学实践中发现的痛点和需求出发,提出了一种面向零基础学生的微信小程序应用开发教程设计,设计并实现了一个基于细粒度知识点的教育平台。首先,本文提出了一种面向零基础学生的微信小程序应用开发教程设计。零基础学生的工程认知水平较低,编程能力、自学能力薄弱,自信心不稳定。该课程设计引入微信小程序和云开发作为教学案例,减轻了学生的学习负担,使学生可以将有限的精力更多地集中在提升工程认知上。该课程设计还设置了 JS基础扫盲和主动试错的方法引导,帮助学生摆脱编程基础薄弱、不会调试代码的困境。其次,本文设计并实现了一个基于细粒度知识点的教育平台。一方面,该平台将面向零基础学生的微信小程序应用开发教程划分为一系列细粒度知识点,每个知识点的学习时间大致在十分钟之内。基于细粒度知识点划分教程,既有利于学生找到清晰的学习路径,获得良好的学习体验和学习效果,从而提升学生的自信心,也有利于通过知识点的组合和学习路径的推荐来使学习路径更加多样化和个性化。另一方面,该平台为每个知识点设置了相应的练习题,每一道练习题都根据布鲁姆教育目标分类学设定了相应的认知层次,可以辅助学生学习知识,也可以对学生的认知层次进行评测;该平台在需要进行编程实践训练的JS基础知识点处还提供了在线编程练习的功能,帮助学生及时巩固知识、提升编程能力。与此同时,该平台提供了基于细粒度知识点的数据采集功能,采集的数据主要包括学生学习过程中以细粒度知识点为单位的教程浏览轨迹数据、学生完成练习题的统计数据和在线编程实时监控数据。基于细粒度知识点的学习行为数据可以为教师了解学生的学习状况提供一定的数据支持。该教育平台基于Vue、Express、Node.js和MongoDB等技术和工具实现,除了提供基于细粒度知识点的教程呈现、习题、在线编程功能和数据采集功能,也提供了权限管理、内容管理、作业管理、知识点讨论、错题本和收藏夹等其他配套功能。最后,本文基于测试用例和实际场景下的体验对本平台的可行性和稳定性进行了测试与验证,以保证平台能够正常运行。