引言：高等职业教育肩负着为社会培养高素质技术技能人才的重要使命。随着我国经济社会的快速发展，高职院校不断扩大办学规模，在校生人数持续增长。与此同时，学生群体日益多样化，学习需求呈现出多样化、个性化的特点。在信息技术飞速发展的时代背景下，传统的教学模式已难以充分满足学生的学习需求和社会对人才培养质量的要求。教育智能化是教育信息化发展的必然趋势，是教育现代化的重要内容。"十四五"规划《中国教育现代化2035》提出，要加快推进教育现代化，建设高质量教育体系，努力培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人。在人工智能时代，数据驱动的智能技术与教育教学的深度融合，将为教育变革带来新的机遇与挑战。

一、教育智能化进程中学情分析系统的内涵和主要功能

学情分析系统是以学生的学习过程数据为基础，运用数据挖掘、机器学习等智能技术，对学生学习行为和学习效果进行分析与预测，形成可视化的学情报告与决策支持的信息系统[9]。通过分析学生的学习行为轨迹、知识掌握情况、能力发展水平等数据，学情分析系统可以准确刻画学生的学习画像，及时发现学习问题，预测学业风险，为改进教学和个性化学习提供依据。学情分析系统通过整合校园内外的多源异构数据，利用数据仓库、数据挖掘、人工智能等技术，构建起完整的学情分析流程，形成可供决策的学情分析结果。一般来说，学情分析系统主要包含以下功能：（1）数据采集与处理。学情分析系统需要收集学生在学习管理系统、在线学习平台、校园一卡通系统等各类应用系统中产生的学习、生活、消费等数据。通过数据清洗、转换、集成等处理，形成结构化的学情数据集，为后续分析奠定基础。（2）学习行为分析。通过分析学生的学习行为数据，如课程学习进度、资源访问频次、讨论互动情况等，学情分析系统可以全面刻画学生的学习投入程度、学习风格、社会交互网络等，评估学习参与度和主动性。（3）学习效果评价。基于学生的作业、测验、考试等成绩数据，结合课程教学目标和知识点覆盖情况，学情分析系统可以科学评价学生的知识掌握水平、能力发展程度，找出学习中的薄弱环节，并与群体进行横向对比分析。（4）学业预警。学情分析系统可以通过机器学习算法，分析学生的历史学业表现与当前学习状态，识别学业风险因子，并及时预警面临困难的学生。通过与学业辅导系统的对接，学情分析系统可以自动推送预警信息，触发干预措施，帮助学生渡过难关。（5）学情报告呈现。学情分析系统通过数据可视化技术，直观呈现学生学情报告和群体画像分析，为教师和学生提供全局性视图，便于宏观把握教学动态、学情走势。学情报告一般包含学习参与度分析、学习效果评价、能力发展跟踪、学业预警提示等内容。（6）个性化推荐。基于学生的学习特征和知识掌握情况，学情分析系统可以智能推荐与学生当前学习节奏和认知水平相匹配的学习资源、学伴和辅导老师。个性化、精准化的学习服务有助于提高学习效率，促进学习满意度。

二、教育智能化进程中学情分析系统的重要性

（一）优化教学方案，精准施教

在传统的高职教育教学过程中，教师难以全面、及时地掌握学生的学习状态和知识掌握情况，教学方案的制定往往凭借经验和直觉，缺乏客观数据支撑。学情分析系统可以通过分析学生的课堂表现、作业完成情况、测验成绩等，及时发现教学中的问题，优化教学方案。首先，学情分析系统可以对学生的课堂参与度进行量化分析，如课堂签到、回答问题、参与讨论等行为表现，帮助教师掌握课堂动态，调整教学节奏。例如，通过分析学生的课堂发言和头脑风暴等数据，教师可以了解学生对知识点的理解程度，有针对性地补充解释或举例说明。其次，学情分析系统可以对学生的作业完成情况进行及时分析反馈，发现普遍存在的问题。通过分析学生作业的完成率、正确率、答题时长等，教师可以了解学生对知识点的掌握程度，找出学生的薄弱环节。例如，若发现多数学生在某个知识点上出现错误，教师可以通过增加练习量、强化讲解等方式加强巩固。最后，校际间的学情数据共享与对比，能够促进形成相互借鉴、持续改进的教学质量提升机制。教师可以将本校学生群体的学情表现与其他校进行对比，找出差距，优化教学，同时向标杆校学习先进教学模式，改革完善人才培养方案。

本文将围绕学情分析系统在高职教育智能化进程中的作用与应用前景展开分析。

（二）提高学习效率，达成理想学习效果

在信息技术与教育教学深度融合的时代，学生的学习方式日益呈现碎片化、个性化特征。但现有的教学组织模式仍以"一刀切"为主，未能充分适应学生的个体差异和学习需求。学情分析系统可以为学生提供精准画像和个性化学习服务，提高学习投入度和学习效率，达成理想的学习效果。一方面，学情分析系统可以客观呈现学生的知识掌握情况和能力发展水平。通过综合分析学生的学习行为和学习成绩数据，厘清学生在各知识点、技能点上的达成度，学情分析系统可以向学生清晰反馈其优势领域和提升空间，引导学生更加明确的学习目标，端正学习态度，优化学习策略。同时，与学习群体的对比分析，也能够调动学生的学习动力，激发学习兴趣。另一方面，学情分析系统可以通过构建个人学习偏好模型，推荐个性化的学习资源和服务，促进学生达成更佳的学习体验。例如，基于学生的认知风格、知识基础、学习进度等特征，系统可以向学生推送最匹配的微视频、练习题、案例等学习资源。学习过程中，智能学习助手也可以根据学生的行为反馈，提供实时的答疑解惑、学习督促等服务。学情分析系统的个性化学习支持，能够帮助学生建立清晰的学习路径，掌握科学的学习方法，在轻松愉悦中达成理想的学习效果。

（三）实现精准教学，构建个性化学习支持服务

随着教育理念的不断更新和学生主体地位的日益凸显，因材施教、个性化教学已成为新时代教育的重要导向。但在现实教学中，一名教师往往面对几十名学生，很难顾及每一位学生的特殊需求。学情分析系统能够为教师提供每位学生的学情状态分析，构建起精准教学和个性化学习支持服务的桥梁。首先，学情分析系统可以刻画学生的知识图谱和能力结构。通过分析学生在各门课程的学习过程数据，厘清学生对不同知识点、技能点的掌握程度，学情分析系统可以客观呈现每位学生的认知优势和提升空间，为因材施教提供精准画像。教师可以据此调整教学策略，给予学生更有针对性地学业指导和训练，从而缩小学生之间的学习差距，提升教学的均衡性。其次，学情分析系统可以基于学生特征智能生成个性化学习方案。通过机器学习算法分析学生的学习行为模式、认知风格等，学情分析系统能够对学生进行分类，构建个性化的学习者模型。进而，系统可以根据学习者模型，匹配最优的学习资源组合、练习强度、任务难度及反馈方式等，形成个性化的学习路径规划，使学生的学习内容、节奏、方式等与其学情特点相适应，提升学习体验。

（四）预警学业风险，精准帮扶学业困难学生

首先，学情分析系统能够建立科学的学业预警指标。通过整合学生校内外的多源数据，全面采集影响学业表现的关键要素，学情分析系统可以构建涵盖学业成绩、学习行为、校园生活、社交网络等在内的多维度预警指标体系。例如，系统可以通过分析学生的课堂出勤率、作业完成度、测验成绩、图书馆借阅等行为数据，综合评判学生的学习状态；挖掘学生的消费动向、校园活动参与度等，分析学生的生活规律，探查学业风险的深层次原因。其次，学情分析系统能够及时甄别学业困难学生。基于大数据的学业预警模型可以实时监测学生的表现动态，智能识别出现异常的个体或群体。相比过去单一的成绩预警，学情分析系统能够通过多模态数据的交叉比对，更全面地评估学业风险的类型和程度。例如，当某生的作业完成度和课堂参与度明显下降，但考试成绩尚无明显波动时，系统即可及时预警该生可能面临学习动机不足问题，从而在问题恶化前采取干预措施。

三、教育智能化进程中学情分析系统的应用前景分析

（一）优化教学质量评估，助推院校内涵发展

学情分析系统通过多维数据描绘教学全貌，开辟教学质量评估新路径。传统评估多依赖于督导听课、学生评教等，数据来源单一，缺乏客观性和全面性。学情分析系统融合课程数据、学习过程数据、学习结果数据、院校对比数据等，从教学设计、师生互动、目标达成、持续改进、专业竞争力等维度，立体评估教学质量。基于客观、动态的数据分析，学校能及时发现教学短板，完善顶层设计，健全质量标准，优化评价机制，构建常态化、精准化的教学诊断与改进闭环。学情分析引领教学评估聚焦学习过程与成效，关注学生获得的知识、能力与素养提升，突显以学定教、成果导向，倒逼教师优化教学策略，变革教学范式，从而推动院校回归本位，激发内生动力，实现特色化、高质量发展。

（二）变革教学模式，促进因材施教和个性化学习

学情分析系统源于学生，服务学生，是教学模式变革的助推器。传统教学"一刀切"施教，忽视学生个性差异，不利于人才的特色发展。学情分析系统精准画像每位学生的学情特征，教师可据此制定个性化教学方案，开展分层教学，促进因材施教；系统还能基于学习者模型和教学知识图谱，自动推送最匹配的个性化学习资源，使学生获得私人定制般的学习体验。此外，在项目学习、泛在学习等新型教学模式中，学情分析系统可优化协作小组组建，调适过程管理，融通线上线下数据，让学习延展至课堂外、校园外。学情分析与教学的深度融合，能充分尊重学生的主体性和个体性，激发学习兴趣，优化学习体验，最终实现教学相长，促进师生共同发展。

（三）创新就业指导服务，助力学生成长成才

学情分析系统与就业大数据的联姻，为就业指导服务插上智慧的翅膀。系统通过在校学业表现与职场岗位需求的比对分析，智能推荐学生适合的就业岗位类型和发展路径，使就业指导契合学生特点、紧跟行业需求。学生可以及时发现自身的优势特长和能力短板，有针对性地提升就业竞争力。学情就业一体化大数据分析，不仅能为个体学生提供精准指导，还能够透视专业人才培养特色与社会需求匹配度。通过毕业生跟踪调查数据分析，学校可诊断专业建设与就业市场的契合度，优化人才培养结构与质量，增强学生职业适应性。学情分析系统还能发掘在校生创新创业潜能，推荐适合的项目、团队与导师，助力学生在创新创业中求知践行、成长成才。

（四）增强学校智慧治理，提升综合办学效益

学情分析系统撬动大数据杠杆，为学校事业发展把脉导航。海量的多源异构数据蕴藏着学校改革发展的宝贵资源。学情分析系统通过对学校各部门数据的采集、清洗、关联、挖掘，形成一系列可视化决策分析，为管理层科学民主决策提供参考，增强学校治理的精准性和前瞻性：招生计划可依据生源质量和就业需求的预测分析来优化，专业结构可依据行业发展趋势和毕业生就业质量大数据来动态调整，教育教学资源配置可依据各专业、课程的学情画像来精准设置。学情分析系统还能支撑跨校学分互认、优质资源共享等校际协同，校企人才需求对接、实习实训基地共建等产教融合，校友资源沉淀挖掘、捐赠供需匹配等行校联动，不断拓展学校育人资源与空间，提升综合办学实力和效益。

结束语：

综上所述，学情分析系统是教育智能化进程中一个不可或缺的重要环节。它通过海量数据的采集、整合与挖掘，多维度地刻画学生的个性化学情，助力教师优化教学策略、因材施教，帮助学生获得个性化的学习体验与精准服务，同时为学校教学质量评估、教学模式变革、就业创业指导、智慧治理等方面提供有力支撑，最终达成促进教育高质量发展的目标。

参考文献：

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[4]韩代云,赵磊.基于大数据的高职学生学情分析与预警模型研究[J].信息系统工程,2024,(02):120-123.

[5]鲍和云,陆凤霞,李海燕.依托大数据的智能化学情分析及过程评价教学实施策略研究——以工程图学为例[J].科教文汇,2023,(04):74-77.

课题：来源：四川信息职业技术学院，项目名：《基于人脸识别技术的学生课堂情绪识别系统开发》 2022C13