1.3.2　机器学习辅助教师教学

当今的教育教学模式早已不再局限于传统课堂教学方式，在线教育成为课堂之外的普遍的知识获取方式。在线教育人数不断增多，使得各个在线教育平台和各种教育信息管理系统积累了大量的数据。将数据挖掘应用于教育教学领域，从中分析师生各种活动行为和学习效果之间的内在联系，发现大量有价值的规律来指导和发展教育，能够有效提升教学质量，提高教学水平。其对于教师教学活动的辅助体现在以下方面：

（1）定制化教学

机器学习技术能够针对学生的个体学习情况设定目标，教师通过智能系统跟踪学生学习，掌握学生是否达到学习目标，并根据教学反馈，相应地更改教学方法、教学内容或教学目标，实现定制化教学。同时，利用机器学习技术，可以实时跟踪并处理学习数据并向教师提供反馈，以便教师能够立即识别出注意力不集中、参与度低的学生，并及时采取纠正措施进行教学干预。

（2）预测学习表现

使用机器学习算法，可以对学生的学习数据包括人口统计信息、平时测验成绩、学生参与行为、学习努力程度以及情绪情感状态等进行分析，预测学生的最终成绩或学术表现。使用数据挖掘方法还能够通过建立评价结果与各种因素之间的模型，挖掘学习效果达成背后隐藏的内在联系，找出影响学生学习态度和学习能力的主要因素，并基于这些关键因素，建立评定指标，分析学生在不同评价维度上的学习状态；也可以针对不同学生在学习活动中的各种行为和表现做出相应的评价并给予及时的建议，促进学生学习能力的不断提升（杨曼、勾学荣、李建伟，2011）。

（3）改善教学策略

在线教育中，机器学习方法对学员流失的统计有极高的准确率，能够帮助教师及时跟进学生学习进展、把握课堂进度，及时更新课程授课方案，改进教学策略从而降低学员流失率，提升在线教学质量和教学效果。

教师可通过对学生考试成绩和试卷等数据的挖掘分析，发现潜在的教学问题，并以此为依据改变教学方法，改进教学质量，为学生提供更优质、高效的课堂教学。依据分析结果，教育教学工作者可以基于学习者的学习情况来实现教学内容组织、教学模式构建等（吕海燕、周立军、张杰，2017）。