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摘要：随着互联网和移动互联网的普及，大众生活逐渐进入数字化环境。数字化环境使得每一个公民都拥有获得网络资源并且对所获取的资源进行评价的权利和自由，在这样的环境下，利用网络信息抓取技术以及语义分析技术等对现有的网络学习资源进行评价已经成为一种高效便捷的网络教育资源评价方法。本文介绍了爬虫技术手段，特别是视频课程资源的数据抓取，以及这些手段对优质网络教学资源筛选的原理，希望根据学生点击不同网络学习资源的风格，以智能推送系统为依托，进行高质量学习资源的推送。
关键词：数字化环境；数据抓取；教学评价
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）35-0035-02
一、前言
随着社会和科技的发展，各种文献的数量迅猛增加，文献的积累量已有很大的规模。如何对这些文献资源进行有效管理，以便更好地利用这些资源就成为许多人关心的问题。数字化环境下的教学评价系统不同于传统的教学评价，应在数字化大前提下进行考虑。由于网络的普及化发展，教育形式也走向网络化，教育资源琳琅满目。海量教育资源和多样的教育形式使得学习者很难辨别出真正高质量的、适合自己的教育资源，这就需要建立一种高效的教育评估系统对网络教育资源进行评价，帮助学习者筛选出合适的教育资源。
网络教育资源包括远程教学、网络影视课件、在线教材等内容，截止到2015年6月，中国的网民规模达6.68亿，互联网普及率为48.8%[1]，通过网络进行学习或者进修的网民占据很大一部分比例，网络中存在了大量对于教学资源的评价信息，如何甄别一个教学资源的优劣，这些网络评价信息将起到最直接最有效的作用。
随着互联网的发展，人民生活水平的提高，各种网络资源层出不穷，如何甄别一个资源的好坏，如果仅靠人力需要耗费大量的时间，教学资源也是如此。而由于互联网的普及，移动互聯网的使用率大幅增加[2]，受众可以在网络中更加自由、更加真实地发表自己观点[3]，利用网络信息抓取技术和语义分析等技术结合，可以即时收集网络信息、分析海量受众的网络学习资料反馈意见，继而更加准确地去评价一个教学资源，为受众选择提供依据。因此，基于数字化环境的教学评价体系相比于传统方式来说将会更加全面，这也将是今后教学资源评价的必然趋势。
二、研究发展现状和趋势
1.研究现状。科学技术在深度和广度上迅猛发展，知识和信息增长速度越来越快，更新周期也越来越短。知识更新速度加快，如果仅限于学校学习，学习者势必会在离开学校之后进入知识的停滞阶段，也就无法适应社会的高速发展，所以终身学习成为主流。目前，国内外对以远程教育、MOOCs为主的网络教育资料的评价很多，以期在为终身学习者提供真正适合其需求的高质量学习资源。（1）国内研究现状。我国的网络教育推行相对较晚，但是发展速度很快，达到超出预期的成果，但是在网络教学资料质量评价过程中也存在一些不可避免的问题。例如，现行的教学质量评估大多采用由学生考评的方法，通常由教务管理部门适时将教师教学质量评估表发布在网上，这种评价方法只能取得单纯的评估结果，不能充分发挥教学评价对教学的指导作用，没有充分利用现有的数据，对教育成果的评价往往集中于终结性评价，并不能及时有效地在教学过程中给予反馈，从而削弱了评价的力度和作用；学习者在学习过程中的问题并不能及时有效地寻求教师和同伴帮助，从而降低学习效率；学习者面临的学习环境是“标准化、统一化”的，现存的在线教育资源并不能区分学习者的个体差异，只能按照既定的标准和课程设置来进行教学，很大程度上限制了学生的个性化特点，无法实现因材施教，千篇一律，实际上是网络在线模式的“填鸭教育”。网络资源本身就拥有巨大的潜力，完全可以利用网络数据挖掘对网络教学资源进行评价评估。目前网络教育的教学模式中，互联网的利用率接近于百分之百，因此只有通过网络才能真正了解教学情况，也只有充分利用网络化手段才能更好地进行评估。当前我国网络远程教育存在的问题不在少数，一个适应现代远程教育模式的全新的教学评价系统的设计势在必行。（2）国外研究现状。国外的远程教育起步比我国早，很多国家、社会团体、政府和研究组织都在做相关方面的研究，并取得一定的成果，并在实践中贯彻执行。英国远程教育的评估与普通高校的评估使用的是同一套评估标准，并有同一个评估机构来进行评估；美国远程教育是双重院校模式，远程教育主要由传统高等学校承担；在美国，所有远程教育评估的工作都由对传统教育进行评估的学术团体来进行；南非实行远程教育单一院校模式，为提供高质量的远程教育，同时也为了顺利通过质量审定，南非大学专门建立质量促进部，负责教育质量的内部评估。
整体来讲，国外远程教育评估的一般方式有：自我评估、远程及现场问卷调查、专家现场考察（座谈、参观、查阅文件、听课、抽样调查等），综合使用多种评估方法，定性定量相结合，评估内容相对较为广泛，注重教师教学质量、课程教材质量以及院校的综合性评估等。但是，由于当今信息爆炸性发展，网上远程教育资源更新速度加剧，传统的评价方式已经不能充分发挥评价本身的作用，一种全新的、与数字化环境下的远程教育相匹配的教学评价系统显得尤为必要。
2.发展趋势。数字化环境下的教育评价系统研究突破了传统教育评价的既有特点，从当代网络技术全面应用的视角对教育评价进行革新，充分应用互联网技术对教育评价赋予新的方式和意义。
随着网络信息资源爆炸式的增长，如何从海量的信息中挑选出自己所需要的信息成了用户面临的重大问题。对远程教育教学网站而言，一成不变的授课内容和陈旧的使用方式已不能满足学生的需求。教育教学应作为信息社会中的知识导航者，充分利用教育教学平台中的丰富教育教学资源，针对特定学生开展个性化的信息服务。在这种服务模式中，整个服务过程的主体是千千万万的学生，他们可以随时根据资源需求的满足程度和自己的喜好对服务过程进行控制，自身的信息需求在此服务过程中得到最大限度的满足。所以，在对网络学习资源进行数据收集的过程中，可以对不同用户的个性化需求有一定的分类了解，以便于在对教学资源进行评价之后为用户推荐真正满足其需求的、高质量的教学资源。利用教育资源对学生开展个性化服务也将成为今后教学评价的一个发展方向。 三、数字化环境下教学评价的辅助手段
1.数据抓取。随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo！和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。我们的评估系统设计过程中需要的数据抓取是通过网络爬虫和数据仓库进行的。（1）网络爬虫。网络爬虫（Web Crawler）又称为网络蜘蛛（Web Spider）或Web信息采集器，是一个自动下载网页的计算机程序或自动化脚本，是搜索引擎的重要组成部分。网络爬虫按照系统结构和实现技术，大致可以分为以下几种类型：通用网络爬虫，聚焦网络爬虫，增量式网络爬虫，深层网络爬虫。通过这种技术可以自动登录到聊天室、论坛等系统，并随时检查各种信息，从中过滤出敏感信息来。并且可以将敏感信息的来源直接定位到IP地址（这个结合路由器和嗅探器是可以做到的），并且爬虫可以跟踪某个敏感话题的发展，并判断其影响力。爬虫不但可以跟踪网页形式的信息，还可以结合QQ的协议、泡泡的协议等，直接检测这些信息。（2）数据仓库。数据仓库既是一种体系结构和富有哲理性的方法，也是一种技术。数据和信息从不同的数据源提取出来，然后把这些数据转换成公共的数据模型并且和仓库已有的数据集成在一起。当用户向数据仓库进行查询时，需要的信息已经准备好了，数据冲突、表达不一致等问题已经得到了解决。这使得决策查询更容易、更有效。可以说数据仓库不是简单的产品堆砌，它是综合性的解决方案和系统工程。由于数据仓库的这种工程性，因而在技术上可以根据它的工作過程主要分为：数据的抽取、存储和管理、数据的表现/展现等三个方面。
2.个性化推荐。近年来，个性化推荐系统技术研究逐渐成为学术界的热点。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。推荐基于：网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和购买记录，推测客户将来可能的购买行为。与此类似，针对网络教育的个性化推荐系统也可以基于用户过去的学习行为和学习记录，对学习者即将需要的学习资源进行推测。
类似于电子商务推荐系统，网络教育个性化推荐系统也应该为用户提供个性化推荐服务。在对网络学习资源进行筛选评估之后，根据评估过程中抓取的数据对用户的不同需求进行分类处理，然后为用户推送匹配的教育资源，这也是对网络学习资源进行评估的最终目的。
四、结束语
目前来说，数据挖掘技术发展速度很快，相关算法也逐渐成熟，但是如何应用这些技术和算法对网络学习资源进行评价，为学习者区分出真正高质量的教学资源是重中之重。另一方面，教学资源的评价不仅仅在于教学资源本身，还应该关注学习者的个性化需求，所以对学习者推荐经过评价的高质量的、适合个性化需要的学习资源十分必要。大数据时代，需要我们利用网络本身来促进教学活动，数字化环境下的教育评估系统也将逐渐成为未来网络教育的重要组成部分。
参考文献：
[1]CNNIC.中国互联网络发展状况统计报告[R].北京：中国互联网络信息中心，2015.
[2]卫君.基于网络热点事件的网络舆论研究[D].西南财经大学，2012.
[3]许磊.基于事件关联的热点舆情分析技术研究[D].北京邮电大学，2014.
关键词：数字化环境；数据抓取；教学评价
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）35-0035-02
一、前言
随着社会和科技的发展，各种文献的数量迅猛增加，文献的积累量已有很大的规模。如何对这些文献资源进行有效管理，以便更好地利用这些资源就成为许多人关心的问题。数字化环境下的教学评价系统不同于传统的教学评价，应在数字化大前提下进行考虑。由于网络的普及化发展，教育形式也走向网络化，教育资源琳琅满目。海量教育资源和多样的教育形式使得学习者很难辨别出真正高质量的、适合自己的教育资源，这就需要建立一种高效的教育评估系统对网络教育资源进行评价，帮助学习者筛选出合适的教育资源。
网络教育资源包括远程教学、网络影视课件、在线教材等内容，截止到2015年6月，中国的网民规模达6.68亿，互联网普及率为48.8%[1]，通过网络进行学习或者进修的网民占据很大一部分比例，网络中存在了大量对于教学资源的评价信息，如何甄别一个教学资源的优劣，这些网络评价信息将起到最直接最有效的作用。
随着互联网的发展，人民生活水平的提高，各种网络资源层出不穷，如何甄别一个资源的好坏，如果仅靠人力需要耗费大量的时间，教学资源也是如此。而由于互联网的普及，移动互聯网的使用率大幅增加[2]，受众可以在网络中更加自由、更加真实地发表自己观点[3]，利用网络信息抓取技术和语义分析等技术结合，可以即时收集网络信息、分析海量受众的网络学习资料反馈意见，继而更加准确地去评价一个教学资源，为受众选择提供依据。因此，基于数字化环境的教学评价体系相比于传统方式来说将会更加全面，这也将是今后教学资源评价的必然趋势。
二、研究发展现状和趋势
1.研究现状。科学技术在深度和广度上迅猛发展，知识和信息增长速度越来越快，更新周期也越来越短。知识更新速度加快，如果仅限于学校学习，学习者势必会在离开学校之后进入知识的停滞阶段，也就无法适应社会的高速发展，所以终身学习成为主流。目前，国内外对以远程教育、MOOCs为主的网络教育资料的评价很多，以期在为终身学习者提供真正适合其需求的高质量学习资源。（1）国内研究现状。我国的网络教育推行相对较晚，但是发展速度很快，达到超出预期的成果，但是在网络教学资料质量评价过程中也存在一些不可避免的问题。例如，现行的教学质量评估大多采用由学生考评的方法，通常由教务管理部门适时将教师教学质量评估表发布在网上，这种评价方法只能取得单纯的评估结果，不能充分发挥教学评价对教学的指导作用，没有充分利用现有的数据，对教育成果的评价往往集中于终结性评价，并不能及时有效地在教学过程中给予反馈，从而削弱了评价的力度和作用；学习者在学习过程中的问题并不能及时有效地寻求教师和同伴帮助，从而降低学习效率；学习者面临的学习环境是“标准化、统一化”的，现存的在线教育资源并不能区分学习者的个体差异，只能按照既定的标准和课程设置来进行教学，很大程度上限制了学生的个性化特点，无法实现因材施教，千篇一律，实际上是网络在线模式的“填鸭教育”。网络资源本身就拥有巨大的潜力，完全可以利用网络数据挖掘对网络教学资源进行评价评估。目前网络教育的教学模式中，互联网的利用率接近于百分之百，因此只有通过网络才能真正了解教学情况，也只有充分利用网络化手段才能更好地进行评估。当前我国网络远程教育存在的问题不在少数，一个适应现代远程教育模式的全新的教学评价系统的设计势在必行。（2）国外研究现状。国外的远程教育起步比我国早，很多国家、社会团体、政府和研究组织都在做相关方面的研究，并取得一定的成果，并在实践中贯彻执行。英国远程教育的评估与普通高校的评估使用的是同一套评估标准，并有同一个评估机构来进行评估；美国远程教育是双重院校模式，远程教育主要由传统高等学校承担；在美国，所有远程教育评估的工作都由对传统教育进行评估的学术团体来进行；南非实行远程教育单一院校模式，为提供高质量的远程教育，同时也为了顺利通过质量审定，南非大学专门建立质量促进部，负责教育质量的内部评估。
整体来讲，国外远程教育评估的一般方式有：自我评估、远程及现场问卷调查、专家现场考察（座谈、参观、查阅文件、听课、抽样调查等），综合使用多种评估方法，定性定量相结合，评估内容相对较为广泛，注重教师教学质量、课程教材质量以及院校的综合性评估等。但是，由于当今信息爆炸性发展，网上远程教育资源更新速度加剧，传统的评价方式已经不能充分发挥评价本身的作用，一种全新的、与数字化环境下的远程教育相匹配的教学评价系统显得尤为必要。
2.发展趋势。数字化环境下的教育评价系统研究突破了传统教育评价的既有特点，从当代网络技术全面应用的视角对教育评价进行革新，充分应用互联网技术对教育评价赋予新的方式和意义。
随着网络信息资源爆炸式的增长，如何从海量的信息中挑选出自己所需要的信息成了用户面临的重大问题。对远程教育教学网站而言，一成不变的授课内容和陈旧的使用方式已不能满足学生的需求。教育教学应作为信息社会中的知识导航者，充分利用教育教学平台中的丰富教育教学资源，针对特定学生开展个性化的信息服务。在这种服务模式中，整个服务过程的主体是千千万万的学生，他们可以随时根据资源需求的满足程度和自己的喜好对服务过程进行控制，自身的信息需求在此服务过程中得到最大限度的满足。所以，在对网络学习资源进行数据收集的过程中，可以对不同用户的个性化需求有一定的分类了解，以便于在对教学资源进行评价之后为用户推荐真正满足其需求的、高质量的教学资源。利用教育资源对学生开展个性化服务也将成为今后教学评价的一个发展方向。 三、数字化环境下教学评价的辅助手段
1.数据抓取。随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo！和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。我们的评估系统设计过程中需要的数据抓取是通过网络爬虫和数据仓库进行的。（1）网络爬虫。网络爬虫（Web Crawler）又称为网络蜘蛛（Web Spider）或Web信息采集器，是一个自动下载网页的计算机程序或自动化脚本，是搜索引擎的重要组成部分。网络爬虫按照系统结构和实现技术，大致可以分为以下几种类型：通用网络爬虫，聚焦网络爬虫，增量式网络爬虫，深层网络爬虫。通过这种技术可以自动登录到聊天室、论坛等系统，并随时检查各种信息，从中过滤出敏感信息来。并且可以将敏感信息的来源直接定位到IP地址（这个结合路由器和嗅探器是可以做到的），并且爬虫可以跟踪某个敏感话题的发展，并判断其影响力。爬虫不但可以跟踪网页形式的信息，还可以结合QQ的协议、泡泡的协议等，直接检测这些信息。（2）数据仓库。数据仓库既是一种体系结构和富有哲理性的方法，也是一种技术。数据和信息从不同的数据源提取出来，然后把这些数据转换成公共的数据模型并且和仓库已有的数据集成在一起。当用户向数据仓库进行查询时，需要的信息已经准备好了，数据冲突、表达不一致等问题已经得到了解决。这使得决策查询更容易、更有效。可以说数据仓库不是简单的产品堆砌，它是综合性的解决方案和系统工程。由于数据仓库的这种工程性，因而在技术上可以根据它的工作過程主要分为：数据的抽取、存储和管理、数据的表现/展现等三个方面。
2.个性化推荐。近年来，个性化推荐系统技术研究逐渐成为学术界的热点。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。推荐基于：网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和购买记录，推测客户将来可能的购买行为。与此类似，针对网络教育的个性化推荐系统也可以基于用户过去的学习行为和学习记录，对学习者即将需要的学习资源进行推测。
类似于电子商务推荐系统，网络教育个性化推荐系统也应该为用户提供个性化推荐服务。在对网络学习资源进行筛选评估之后，根据评估过程中抓取的数据对用户的不同需求进行分类处理，然后为用户推送匹配的教育资源，这也是对网络学习资源进行评估的最终目的。
四、结束语
目前来说，数据挖掘技术发展速度很快，相关算法也逐渐成熟，但是如何应用这些技术和算法对网络学习资源进行评价，为学习者区分出真正高质量的教学资源是重中之重。另一方面，教学资源的评价不仅仅在于教学资源本身，还应该关注学习者的个性化需求，所以对学习者推荐经过评价的高质量的、适合个性化需要的学习资源十分必要。大数据时代，需要我们利用网络本身来促进教学活动，数字化环境下的教育评估系统也将逐渐成为未来网络教育的重要组成部分。
参考文献：
[1]CNNIC.中国互联网络发展状况统计报告[R].北京：中国互联网络信息中心，2015.
[2]卫君.基于网络热点事件的网络舆论研究[D].西南财经大学，2012.
[3]许磊.基于事件关联的热点舆情分析技术研究[D].北京邮电大学，2014.