基于Python语言的个性化教学效果分析系统的设计

关键词：Python语言；数据分析；个性化教学；教学效果分析

中图分类号：G642 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）28-0040-04

0 引言

在当今教育领域，高校每天都会产生海量教学数据，涵盖学生的学习数据、课程资源数据和教师教学数据等方面。随着数据量的激增，如何利用科学的数据分析方法，精准地解析学生的学习行为和学习成效，科学地评估课程教学效果和质量，实现教学资源的精准匹配和高效利用，已成为教育领域亟待解决的核心问题。目前，关于个性化教学的研究成果主要集中在教学模式、方法和管理等方面。例如，石砾[1]对高校英语课程的个性化教学实践进行了研究，利用大数据技术了解学生和学情，设计个性化的教学模式开展分层教学。欧阳波仪等人[2]提出职业院校个性化教学应当重构教学生态，转变教学关系，再造教学模型。张科丽等人[3]建议高职院校通过制定个性化的学习方案、提供多样化的资源设备、开展个性化的教学活动等措施实施个性化教学管理。余淑珍等人[4]从情感计算研究现状出发剖析其在赋能个性化教学中面临的问题。然而，基于教学效果分析系统有针对性地进行个性化教学的研究还比较少。因此，本文设计了一种基于Python语言的个性化教学效果分析系统，利用Python数据分析技术，旨在为教师提供科学、精准的教学支持，优化教学策略，满足学生个性化需求，从而进一步提高教学效果。

1 系统的需求分析

从海量的教学数据中挖掘出有价值的教学分析结果是未来教育发展的必然趋势。教学数据的海量积累为个性化教学提供了丰富的资源，但如何从这些数据中挖掘出有价值的信息，切实提升教学质量，是开发个性化教学效果分析系统的迫切需求。该系统需要全面收集与教学效果相关的各类数据，包括学生的学习成绩、课程知识点、作业完成情况、课堂参与度和学习行为等。系统应具备强大的数据分析能力，能够基于学生的学习数据，分析学生的学习行为和知识掌握情况，为学生提供个性化的学习建议和学习资源推荐；能够根据学生的学习分析结果和课程的教学分析结果，辅助教师调整教学策略，实现个性化教学，提升课程教学质量；能够基于课程分析结果，辅助专业负责人调整专业整改方案，提升专业建设质量。该系统通过全面收集教学数据，深度分析学习行为，提供个性化的学习建议和教师支持服务，将为提升教学质量提供有力支持，促进学生个性化发展。

2 系统的设计思路

2.1 主要相关技术

1） Python数据分析库。Python语言借助其强大的科学计算和数据分析功能，成为人工智能和大数据领域事实上的标准语言[5]。其丰富的社区资源和活跃的开发者生态，为Python的持续发展提供了强大的动力。Python的数据分析技术栈中，Pandas和NumPy是两个核心且不可或缺的库，它们共同为数据分析和科学计算提供了坚实的基础。Pandas是Python中用于数据分析的一个强大而灵活的库，它提供了快速、简便且富有表达力的数据结构，主要用于处理和分析结构化数据。NumPy是Python科学计算的基础库，它提供了多维数组对象和这些数组的操作工具。在数据分析中，NumPy常常作为Pandas的底层依赖，用于高效地进行数值计算和数据存储。

2） Vue框架。Vue是一个渐进式JavaScript框架，其组件化、响应式以及易于集成的特性，非常适合构建复杂且动态的用户界面。它采用自底向上的增量开发方式，使得开发者能够轻松地将Vue集成到现有项目中或从头开始构建新的单页应用[6]。无论是小型项目还是大型复杂应用，Vue都能提供高效、可维护的开发体验。Vue社区活跃，拥有丰富的插件和生态系统支持。凭借其简洁的API、灵活的响应式系统以及高效的组件化开发模式，Vue 深受开发者的喜爱与追捧。

3） ECharts 可视化库。ECharts 是一款基于Java⁃Script的开源可视化图表库，它提供了丰富的图表如饼图、柱状图、折线图、散点图等，以及强大的数据可视化能力。ECharts设计优雅，易于集成到网页项目中，支持高度自定义配置，能够灵活适应不同的数据展示需求，让数据可视化更加生动、直观，为数据分析和决策制定提供有力支持。

4） Flask框架。Flask是一款基于Python轻量级的Web应用框架，它简洁而强大，提供了构建Web应用所需的基本工具，如路由、模板渲染和请求处理。Flask的灵活性允许开发者轻松扩展功能，通过集成第三方库来满足复杂需求，以极小的开销快速搭建Web 应用，同时确保代码结构清晰、易于理解和维护[7]。因此，Flask成为众多开发者在构建Web应用时的首选框架之一。

5） MySQL数据库。MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统，以其高性能、可靠性和易用性著称，支持大量并发访问和复杂的查询操作。MySQL 具有数据存储的安全性、可扩展性以及高效的查询效率，为系统提供了坚实的数据支撑，支持多种编程语言和平台。无论是开发小型应用还是构建大型数据库系统，MySQL都是可靠的数据存储解决方案，能够实现高效的数据管理和分析。

2.2 系统架构设计

该系统基于Python语言采用主流的前后端分离架构模式，利用Vue+ECharts+Flask+MySQL技术来搭建。前端利用VSCode 工具结合Vue 框架和ECharts 可视化库构建系统界面。Vue 框架凭借其高效的虚拟DOM技术，大幅优化了页面渲染流程，确保了系统界面的流畅性与响应速度，为用户带来了极致的操作体验。ECharts提供了丰富的图表类型，将复杂的数据以直观、美观的图表形式展示出来，能够灵活展现学生的学习行为、成绩分布的详细情况、知识点掌握情况等关键信息，为教师直观展示教学效果分析数据。

后端则利用PyCharm工具搭建Flask框架，对网络教学平台中的异构数据进行数据清洗，将清洗后的数据存储到数据库中。数据库选用MySQL来存储和管理数据，确保教学效果分析数据的安全存储与快速访问。再结合Pandas、NumPy等库进行数据处理和分析，制作数据接口。前后端通过数据接口进行交互，系统架构如图1所示。

2.3 功能模块设计

该系统主要分为五大模块，用户登录、用户中心、课程分析、专业分析、“1+X”分析。系统功能模块设计图如图2所示。

1） 用户登录模块。该模块支持学生、普通教师、专业负责人、学院领导及管理员等多种角色登录，每种角色拥有不同的权限，确保信息访问的精准性与安全性，能够为用户提供一个稳定、可靠的登录环境。

2） 用户中心模块。该模块通过集成用户信息管理、查看学习（教学）数据、学习（教学）反馈以及个性化推荐四大功能，为用户打造了一个全方位、个性化的教学信息管理与互动平台。其中，用户信息管理模块可以查看并编辑自己的基本信息；查看学习（教学）数据模块可以通过直观的图表、报告等形式，让学生清晰地看到自己的成绩变化、知识点掌握情况等多维度数据，教师可以看到自己教学的学生数据，如某课程的知识点掌握情况、成绩分布、学生学习行为等，方便了解学生的学习状况，及时调整教学策略；学习（教学）反馈模块为学生和教师提供个性化的反馈，如知识点掌握情况、作业完成情况、成绩反馈等，帮助学生识别问题、改进学习方法并提升学习效果，帮助教师识别在教学中的优势和需要改进的地方，不断提升教学质量和效果；个性化推荐模块系统会根据学生的学习表现，提供个性化的学习建议和资源推荐，帮助学生更好地规划学习路径，提升学习效率。对于教师角色，该模块会根据教师的课程教学情况和学生学习行为，为教师提供个性化的教学建议，从而优化教学策略。

3） 课程分析模块。课程分析模块可以按学期、学年等维度对课程进行分析，主要是对学生学习行为、作业、知识点、成绩进行分析。此外，该模块还能进一步对成绩与学习行为、作业完成情况以及知识点掌握之间的关联性进行综合性的分析，以便生成详细的学生学习效果分析报告和课程的教学效果分析报告。教师可以根据这些报告来个性化地调整教学策略，进一步提升课程的教学质量并优化教学效果。

4） 专业分析模块。专业分析模块可以按学期、学年等维度对专业进行分析，主要是对专业基础课、核心课和拓展课进行分析，生成专业教学分析报告，直观且全面地展示了专业建设的成效与特色，为专业负责人及学院管理层提供了科学的决策依据。

2.4 数据库的设计

该系统的数据源自网络教学平台，获取的数据是外部异构数据。系统根据数据标准对采集到的数据进行数据清洗，对数据进行预处理，把异构数据转换成系统所需要的数据，使数据按数据标准存储到该系统的数据中心，作为数据分析的支撑环境。根据系统的需求和功能模块的设计，数据库中需要的表主要有课程信息表、学生成绩表、学习行为表、作业信息表、知识点信息表、专业信息表、学生信息表、教师信息表、“1+X”信息表等。通过主键确保每张表中的每一行都可以唯一标识，通过外键约束方式维护数据间的一致性，确保系统中各表之间的数据关系正确且一致。为节省篇幅，给出前三张表结构的设计，如表1～表3所示。

2.5 界面的设计

系统首页采用典型的“T”形布局，上方为导航栏，下方为可视化大屏区域，首页界面设计如图3所示。界面以教育蓝为主色调，辅以白色和灰色，营造舒适、专业的学习氛围。导航栏包含用户中心、课程分析、专业分析和“1+X”分析等关键栏目，鼠标悬停或点击时，相应栏目会有轻微的动画效果或颜色变化，提升用户交互体验。可视化大屏将复杂的教学数据以直观的图表展示，例如学习行为分析图、知识点掌握情况、作业完成概览和成绩分布图等，方便学生了解自己的学习状态，也为教师提供精准的教学反馈和决策依据。

在界面设计中，通过合理布局，用户能够迅速且准确地定位到所需的功能与信息，从而极大地降低操作复杂度，提升用户体验的流畅性。同时，为了进一步增强界面的可读性，运用适当的留白技巧，有效减少视觉上的冗余与干扰，使用户能够更加聚焦于关键内容。

3 结束语

该系统使用Python语言采用前后端分离架构模式，对个性化教学效果分析系统进行了设计。通过该系统将生成学生学习效果分析报告、课程教学效果分析报告和专业教学分析报告。学生根据学习效果分析报告可有目的地提高某一知识模块的职业技能，并根据系统的个性化推荐模块获得个性化学习建议，对学习情况进行自我诊改；教师根据课程教学效果报告可有针对性地改进教学策略，对课程教学进行诊改；专业负责人和学院领导根据专业教学分析报告可对专业进行有效诊改。在各系统服务对象根据报告诊改之后，系统又会生成新的分析报告，可以一直迭代下去，从而达到逐步提升人才培养质量的目的。

该系统不仅是对当前教育技术的一次重要实践，更是对未来智慧教育发展方向的一次积极探索。后续将整合来自不同渠道的数据源，开发学习路径智能规划模块，结合学生兴趣与能力水平，自动生成个性化学习路径。此外，还将利用机器学习、深度学习等先进算法，开发更加复杂且精确的数据分析模型，以挖掘数据背后的深层次规律与关联，为教学决策提供科学依据。