近年来，随着教育信息化建设进程的不断推进，在线教育平台在开放教育教学中得到大范围应用，数字学习数据快速海量增长，教育大数据时代已经悄然来临。国务院印发的《国家教育事业发展“十三五规划》明确提出要积极发挥大数据在数字学习空间应用方面的重要作用，探索未来教育教学新模式，为推动个性化学习和针对性教学提供支持, 大数据与在线教育的深度融合已成为必然趋势。

  过程性评价，主要是在课程的整个教学实施过程中，科学地采集学生学习过程中的相关行为数据和学习效果数据，对教师的“教”和学生的“学”作出客观公正的评价。过程性数据在学习过程中发挥出越来越重要的作用，学生的信息素养等方面都需要长时间的监控，仅仅通过结果是很难判断出来的。因此如何能全面、客观、有效且及时地进行过程性评价，对现在的教育教学是很重要的。

  在线学习依托于互联网平台进行学习内容传播，具有丰富的学习活动与交互形式，可将学习者学习行为数据完整系统地跟踪与记录。大数据赋予人们崭新的洞察力和过程优化能力，利用大数据技术进行在线学习的过程性评价，有助于帮助学习者及时找出在线学习过程中的问题与不足，引导、改进和优化学习者在线学习体验，促进更加有效的学习。本文旨在通过建构在线学习过程性评价模式来提升学习者的学习效果。

1、在线学习

  在线学习的英文名称是e-Learning，何克抗教授把在线学习的定义归纳为：“e-Learning是指主要通过因特网或其他数字化内容进行的学习与教学活动，它充分利用现代信息技术所提供的、具有全新沟通机制与丰富资源的学习环境，实现一种全新的学习方式；这种学习方式将改变传统教学中教师的作用和师生之间的关系，从而根本改变教学结构和教育本质。”“在线学习”这一概念在网络技术普及后一直是大众关注的热点，疫情爆发之后更是将在线学习的发展推向了高潮，全国各地的高校开始了“停课不停学”的模式，在线学习为此做出了巨大贡献。为了保证学生在师生分离情况下的有效学习，在线学习成为了学生学习的主要方式。

2、过程性评价

  过程性数据指的是学生在课堂中所表现出来的各种反应学生在自然状态下的细微而又真实的行为表现，而这些表现有隐形的特点，往往难以为教师所观察；信息化工具进入课堂能够最大限度地保留这些细微的而又能反映真实现状的数据，在线学习过程中，学生将学习过程中的行为表现等所有痕迹都留在互联网中，能够保证教师随时查看过程性数据，并对学生的学习以及对后面的教学做及时的更改。过程性评价指的是对课堂中采集的相关数据进行客观的评价。本文主要指的是在线学习中的过程性评价，在技术的支持下通过构建在线学习过程性评价来提升学生的学习效果。

3、在线学习过程性评价

  在线学习的过程性评价主要指的是在先学习过程中对学习者在学习平台中的学习行为和学习表现等过程性数据做出客观而又真实的评价，从而促进教师的教和学习者的学；随着技术的发展，利用信息技术等促进过程性评价体系的构建，能够有效提升学习者的学习效果。

  过程性评价一直是教育教学改革的重点课题。对于文史类课程来说，学生查阅文献、阅读习惯等职业素养，都是需要在整个课程期间持续培养的，因此，过程性评价方式显得尤为重要。但是，传统的过程性评价由于受到数据采集方式、工具平台等因素限制，无法收集汇总并呈现此类课程的学生过程性学习行为数据。这些学生的学习行为数据是需要网络平台的持续跟进，随着互联网技术的发展，大数据支持的在线学习过程性评价可以很好地解决这类问题。

1、传统过程性评价

（1）数据采集工具缺失，评价方式可信性不高

  传统的在线学习中，都是在上课之前，由教师在课前布置相关任务，由学生进行课前测试得到相应反馈，并对上课的内容进行补充修订；学生上课只需要打开电脑，听教师讲授相应内容并作出相应的回应，但是在这种活动中教师和学生的交互相对较少，而且在教师的反馈中大部分只是通过作业和课后练习等方式获得的，对于课堂的教学活动，教师是没有平台或者工具去采集过程性的行为数据并保存下来的；当然，学生在课前和课后是否自己书写的作业内容，以及是否在课前和课后认真阅读教师布置的相关内容，这些教师都是无法得知的，只能通过学生作业来判断。同时，教师对于学生知识点的掌握情况，大部分都是通过课堂中观察测试、作业的完成效果、在线教学平台中各项任务的完成等方式来获取。而在线教学平台,尽管提供了学生的学习活动统计数据，但是由于学生的投机取巧，平台的数据根本无法体现学生的有效活动。因此，这些评价方式的可信性都不高。

（2）过程性评价的结果反馈时间过长

  在传统的在线学习中，教师经常在完成一个模块或一个知识点教学的时候，对学生进行单元测试考核，将每次的考核成绩比例提高，体现课程的过程性评价的重要性。但是，这种评价的方式，并没有对教师和学生的教学活动起到很大的促进发展的作用。究其原因，就是过程性评价的结果反馈时间过长。一般对学生进行单元测试至少需要4课时，甚至8课时的教学活动完成后才会进行。如果想要将这些测试结果反馈作用到教学活动中去，让教学得到不断改进，是非常不可行的，因此，减小反馈时长必不可少。

（3）忽略个人的发展

  在学习过程中，教师和家长往往只重视学生学习成绩和学习效果的评价，而忽略学生自身的发展，但是，学生在整个课程中，学习兴趣和学习习惯等的培养，并没有体现在传统的过程性评价体系中。以学生为本，从学生的角度出发，关注学生每个人体的技术技能发展，持续帮助学生修正不良的学习习惯，让学生保持饱满的学习热情，获取最佳的学习效果，才是过程性评价最重要的目的。

2、大数据支持的在线学习过程性评价

（1）在线学习评价质量有利于提升

  通过大数据对学习者在线学习过程数据集中各个数据项的采集、分析和展示，满足学习者个性化的在线学习需求，更好地解决了在线学习评价活动中评价信息不对称的难题,大大降低了在线学习评价的成本。互联网的快速发展，促进大数据技术的发展，将学习者在线学习过程性中的数据全部收集并进行分析，为教师提供便利，使其将更多精力放在如何实现对学生的精准教学，提升在线学习评价质量，从而促进学习者的学习效果。

（2）有利于提升在线学习评价效率

  在线学习方式的不断推进，导致在线学习数据呈爆发式增长。通过实时采集、批量处理等大数据技术，能够实现海量在线学习数据的快速采集、处理和评价,并将评价结果及时反馈、可视化展现给教学者和学习者，并对学习者个人的数据进行分析，将结果呈现给教师，为教师教学提供有力支撑，使教师能够对学生因材施教，对学习者进行个性化分析，有效提高了在线学习评价的效率。

（3）有利于降低在线学习评价成本

  大数据技术能够深入分析和发掘隐藏的学习需求,及时准确地反映在线学习者的学习情况，为在线学习评价提供真实客观的数据来源,有利于全面发挥评价的鉴定、导向、诊断和激励等功能,改变传统的主观评价、经验评价，使评价的层次更加深入,提高在线学习评价的质量。

  大数据作为新的数据处理和分析工具, 能有效促进过程性评价的实施, 帮助教学者与学习者获得及时准确的在线学习反馈信息。基于大数据的在线学习过程性评价环境设计如下图所示。

1、在线学习过程性数据收集

  这是进行数据评价的第一步，利用数据源选择和高质量原始数据采集方法，数据加载、流计算、信息传输及时、多源数据的实体识别和解析方法，数据清洗和自动修复等技术，采集在线学习者的学习特征、学习资源的使用情况、学习时间、学习爱好与习惯、互评/自评情况以及作业完成情况等数据，实时跟进学习者的学习进度，尽量保证学习者在互联网世界中有迹可循，这些行为数据能够被记录下来，能够被应用并且促进学习者将来的学习。

2、在线学习过程性数据处理

  将收集到的数据进行处理，包括数据的整合、存储和传输，将收集到数据进行整合，剔除到无用的数据，原始数据既包含大量有研究价值的信息, 也包含与研究无关的数据。学习数据处理是过程性评价系统的后端功能, 通过数据清理、集成、转换、归约和存储对原始数据进行预处理, 并将数据进行存储，以防丢失以及未来的调用，最后将数据传输到下一层，方便数据的分析与展现。

3、在线学习过程性数据分析与展现

  教育数据挖掘是一个将来自各教育系统的原始数据转换为有用信息的过程,这些有用信息可为教师、学生、家长、教育研究人员以及教育软件系统开发人员所利用，对于非结构化、多源异构的教育大数据集的分析,往往缺乏先验知识,很难建立显式的数学模型,这就需要发展更加立体化、全息高维的数据挖掘方法与技术；以模式识别、数据挖掘和学习分析作为数据分析的核心, 在专业人员的技术支持下, 将动态的在线学习过程展示出来,  为评价者提供更多智能的、有价值的在线学习过程性评价信息。

4、在线学习过程性数据应用

  通过对在线学习过程性数据的分析,可以辅助教师更好地调整和改进教学策略,重构教学计划,完善课程的设计与开发;向学生推荐个性化的学习资源、学习任务、学习活动和学习路径;帮助家长更加全面、真实地认识孩子,与学校一起促进孩子的个性化成长;帮助教育管理者进行更科学的管理决策;帮助社会公众把握教育的发展现状,享受更具针对性、更适合自己的终身学习服务。教育数据应用服务是将教育数据分析的结果用于改善不同的教育业务,最终服务教育的整体改革与发展。

  在线学习是在目前教育中常用的教学途径，对在线学习的监管也是对于教育者十分重要的问题，对学习者进行评价的方式也很多元化，但是传统的评价方式可能越来越不适合于正处于教育信息化世界的学习者，所以创新评价方式也是提高学习效果的一个重要方式；过程性数据是在学习者学习过程中的行为方式的集合，将学习者的过程性数据进行分析，可以有效促进学习者的学习；过程性评价与在线学习过程密不可分, 在大数据技术的支持下, 在线学习过程性评价系统能够对在线学习者的学习过程和结果进行统计分析,发现学习者在学习过程中存在的问题, 为有效学习的开展提供科学依据。