1研究背景与问题提出

1.1数智技术重构教育生态的双重性

2025年，我国教育数字化转型进入快速发展阶段，人工智能、大数据、物联网等技术已渗透至教学全流程。以陕西省本科院校为例，截至2024年底，72.73%的院校开展5G网络建设应用，58.18%的院校运用人工智能赋能教学与管理。然而，技术赋能的“双刃剑”效应日益凸显：一方面，智慧课堂使知识传递效率提升40%，另一方面，32%的学生出现“数字学习倦怠”，表现为过度依赖在线工具导致的自主思考能力下降，未获得符合自身特点的个性化学习推荐。

1.2传统学生行为分析框架的局限性

传统学生行为分析框架多聚焦单一数据维度，其局限性主要表现在以下三个方面：

一是数据与教育规律的脱节。传统分析仅统计在线学习时长、点击量等结构化数据，未结合认知负荷理论评估学习效果，例如，学生行为数据未区分学习动机，是兴趣驱动的内在动机还是考试压力的外在动机。

二是静态模型的僵化性。传统分析采用固定权重模型，未考虑知识点难度随学习进程的变化。例如，高校学生行为具有跨学科特征，如计算机专业学生需同时学习编程、数学、英语，但传统分析多孤立处理单科数据，无法识别“用英语查阅编程文献”等复合行为模式。

三是个性化干预的失效。传统推荐系统对视觉型、听觉型、动觉型学习者采用统一策略。例如，向动觉型学习者推送大量视频资源，反而增加其认知负担。

2数据与知识双驱分析模型构建

2.1模型架构

本文提出四层协同的双驱引擎学生行为智能分析模型框架，将数据与知识进行深度耦合。四层分别是数据感知层、知识融合层、双驱分析层和应用服务层。

2.1.1数据感知层

数据感知层通过全场景、多模态数据采集技术，构建起覆盖教学全链条的立体化数据网络，为个性化教学与教育决策提供实时、动态的底层支撑。采集的数据类型包括：

•显性数据：直接量化学习成果的结构化指标，如作业成绩、考试分数、在线测试结果等。

•隐性数据：直接量化学习成果的半结构化指标，如鼠标移动轨迹反映注意力分配、论坛发言情感倾向体现学习动机等。

•跨场景数据：整合课堂、图书馆、社团等多元场景的非结构化数据，如课堂互动视频分析师生话语权分配、图书馆借阅记录追踪知识迁移路径等。

2.1.2知识融合层

知识融合层通过构建动态更新的领域知识图谱，实现了学科知识、教学策略与学生特征的有机整合与智能演进，包含三大子图谱：

•学科知识图谱：以知识点为节点，关联关系为边，构建学科内部的逻辑框架。例如在“线性代数”中，“矩阵运算”与“特征值”通过“前置依赖”和“应用关联”形成双向链接，并标注难度系数，为学习路径规划提供量化依据。

•教学策略图谱：将教育理论与教学方法映射为可操作的策略节点。例如，“ARCS动机模型”关联“注意力激发”、“相关性构建”等干预手段，支持教师根据学生状态动态调整教学节奏。

•学生画像图谱：整合多维度特征形成个性化标签体系。例如“视觉型学习者”节点关联“图表资源偏好”、“空间想象能力强”等属性，同时标注其“文本理解速度低于行业均值20%”的量化指标，为资源推荐与策略选择提供精准画像。

领域知识图谱的时效性依赖于专家经验与数据智能的双重驱动，一方面通过学科教师的定期校验确保知识权威性，另一方面利用学生行为数据自动优化知识关联，形成从人工到智能协同演进的知识更新机制。

2.1.3双驱分析层

双驱分析层通过数据与知识的协同推理，以动态适配与可解释推理为核心能力，为个性化教学提供精准决策支持，形成“分析-修正-再分析”的螺旋上升机制，主要分析方法包括：

•知识约束的数据分析：通过教育理论模型构建数据过滤规则，排除噪声干扰，提升分析信度。如排除“疲劳状态下的学习行为”对认知负荷评估的干扰。

•数据驱动的知识修正：利用实证数据反向优化知识图谱的结构与参数，增强理论适应性。如通过分析学生错题链，发现某两个知识点的实际关联强度高于理论值，触发知识图谱的边权重更新。

双驱分析层依赖图神经网络（GNN）与强化学习（RL）的互补能力，实现隐含关系推理与动态策略优化。GNN在知识图谱的异构网络中捕捉节点间的复杂关联，推理隐含关系，解决传统方法仅能分析直接关系的局限；RL通过环境交互动态调整分析权重，解决教育场景中“数据分布动态变化”的挑战。

2.1.4应用服务层

应用服务层通过“问题定义-数据调用-策略生成-效果反馈”的闭环设计，提供“开箱即用”的解决方案，其典型场景包括：

•精准教学：根据学生薄弱知识点自动生成个性化学习路径，如为“微积分”薄弱生推送“极限概念”微课+阶梯练习。

•学业预警：通过“学业风险预测模型”打开早期干预窗口，推送解决方案。如“连续3周作业错误率陡增+课堂抬头率<15%”触发“认知过载+动机缺失”双重预警。

•教师发展：通过课堂录音/视频分析教学行为，生成“提问开放度”、“反馈及时性”等指标，基于“教师能力画像”与“教育理论模型”推送改进方案。如分析教师“提问开放性问题比例<10%”并推荐“苏格拉底式追问法”。

应用服务层通过可视化与自然语言交互的双重设计，降低教师使用门槛，提升决策效率。可视化仪表盘将复杂数据转化为热力图、趋势图等，方便教师解读；自然语言交互支持教师用语音查询分析结果和直接转化为操作，自动执行教学策略。

2.2关键技术突破

2.2.1多模态数据融合算法

教育数据天然具有多模态、异时空、强语义的特点，导致直接融合时产生“错位理解”。针对不同模态数据的尺度差异，采用自编码器进行特征对齐，自编码器通过编码-解码结构强制不同模态数据在隐空间中形成统一表示，通过构建深度神经网络模型，将图像、文本、语音等不同模态的数据映射到统一隐空间，实现跨模态特征的交互与融合。

2.2.2知识图谱动态推理技术

传统知识图谱基于历史数据构建，存在更新周期长、无法反映教学动态性问题，时序知识图谱与神经符号系统的结合为这一难题提供了创新解法：

•时序知识图谱：引入时间维度建模知识演变，将知识表示为“头实体-关系-尾实体-时间戳”的四元组，使用时序逻辑或时间衰减函数描述知识状态的渐进变化，采用时序神经网络算法建模预测。

•神经符号系统：神经网络模块负责特征提取与模式识别，符号系统模块负责逻辑推理与知识约束，结合融合神经网络的强大泛化能力与符号系统的可解释性，解决了教育场景需要知识图谱既能处理模糊数据，又能输出可解释推理过程的应用需求。

2.2.3动态反馈机制设计

动态反馈机制是强化学习自适应系统的核心，围绕“实时感知-策略调整-效果评估”闭环展开，确保干预策略能根据学生状态动态优化。运用状态压缩与稀疏奖励处理、多目标强化学习、元学习加速适应等算法模型构建强化学习的自适应系统，根据学生实时状态调整干预策略，实现从“被动预警”到“主动引导”的升级。

3教学改进实践与效果验证

以西安外事学院《数据采集与分析技术》课程为例，传统教学中，教师主要通过期末成绩评估效果，难以干预学习过程，学生反映“课程内容跳跃，缺乏连贯性”，借助学校智慧教学平台，教学改进围绕以下几个方面展开：

•构建课程知识图谱：将“数据采集-清洗-分析-可视化”流程拆解为200+概念节点，标注前置依赖关系，如“需先掌握Python基础才能学习Pandas库”等。

•部署学习分析系统：采集学生在线编程练习，如Jupyter Notebook操作日志、讨论区发帖等数据，通过BERT模型提取语义特征，结合知识图谱计算“知识掌握度”，通过预测模型实时掌握学生学习状态。

•动态调整教学策略：每周生成“知识薄弱点报告”，教师调整课堂重点，同时推荐个性化学习路径。

经过2024-2025两轮课程的教学实践，效果显示：学生期末成绩标准差降低22%，表明个体差异缩小；90%学生反馈“课程逻辑更清晰，能明确自身知识缺口”；教师备课时间减少30%，系统自动生成教学建议。

结论

“数据与知识双驱学生行为智能分析模型”通过整合结构化、非结构化数据与语义知识，实现了教学决策的科学化与个性化。实践表明，该模型可显著提升学生成绩、优化学习行为，并为教师减负增效。模型在数据质量问题、隐私保护机制、模型迭代升级等方面还需要进一步优化，随着AI技术的融合，模型将进一步向“自适应学习支持”“跨学科知识迁移”等方向演进，推动教育向“精准化、智能化、终身化”转型。

参考文献：

[1]徐睿,刘金,冯志,等.基于知识图谱与本体驱动的数据建模框架[J].网络安全与数据治理,2025,44(08):39-45.

[2]褚晓曦.基于高斯混合模型的学生学习行为分析算法研究[J].教育信息技术,2025,(05):77-80.

[3]徐睿,刘金,冯志,等.基于知识图谱与本体驱动的数据建模框架[J].网络安全与数据治理,2025,44(08):39-45.

[4]罗莉霞.知识图谱驱动的“数据挖掘”在线课程建设及应用[J].信息系统工程,2024,(12):119-122.

基金项目：2024年度陕西省教育科学规划课题“数据和知识驱动下的学生行为智能分析与教师教学改进研究”（SGH23Y2910）。