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基于大数据的游戏化教学系统研究

―、引言

目前，我国高校在线开放课程的建设已经取得了较大的发展，在线课程的使用已经使高 校教学发生了巨大的变化。课程的网络资源可以作为延伸课堂教学的工具，有效减轻了课堂 时间有限而导致教学深度不足的压力。

不过，对于像《模拟电子技术》这类理工科的专业基础课程，传统教学资源仍然缺乏吸 引力，主要表现在：难以通过动画、视频等媒体来形象直观地表达枯燥的理论知识；选择、 判断、简答等作业、测试形式略显单调；交互性不足，学生无法与资源互动；图片和文字的 论坛形式，并不能满足工科理论课程的需要；如果课程的理论知识晦涩难懂，容易使学习者 厌倦和疲劳。

一方面，对于某些工科课程，传统的在线课程及其共享资源在教学过程中发挥作用欠佳; 另一方面，校园内(特别是职业院校内)学生沉迷于游戏现象又比较严重；而且经过多年的 信息化建设，校园大数据不断地积累，可有效服务于学校和师生用户。在这种情况下，本文 提出了一种能够与传统教学资源相融合的游戏化教学系统的设计，该系统结合VR虚拟现实 技术，将理论教学、虚拟仿真、课后练习、答疑讨论、复习等教学环节融入游戏内容，寓教 于乐。而且，该系统还能够在校园大数据环境下，挖掘分析学生们的兴趣爱好、学习目标、 记忆特点、交流方式等信息，并为每名学生推荐合适的游戏形式及习题内容，同时还为每名 学生制定能够强化学生记忆的复习计划。

二、游戏化的教学系统设计

系统的设计方案如图1所示，其中“游戏化教学后台服务系统”是其核心模块。整个系 统的主要功能如下所述：

将游戏融入各种教学环节

目前，国内流行的网络在线游戏形式有两类，一类是网页小游戏，这类游戏只能供一个 或两个人体验，游戏程序往往通过FLASH或HTML5编写，提供轻松休闲的娱乐形式。另 一类是多人在线游戏，提供多人交互式娱乐体验。流行的多人在线游戏又分两种：一种是弱 流量网络游戏(类似QQ棋牌游戏)，在这种游戏中，几个玩家分成一组，通常按着规则顺 序轮流进行操作，这类游戏的服务器端需处理的数据量相对较少；另一种是强流量网络游戏 (类似《王者荣耀》、以及经典的《魔兽世界》等网络角色扮演游戏)，在这类游戏中，成千 上万的玩家汇聚在一起，他们相互交流并共同完成游戏任务，游戏服务器需要处理的数据信 息量较大。

在本系统中，游戏将作为教学过程的重要补充，与教学的各个环节相融合，贯穿于教学 过程的始终。不同的网络游戏形式适合融入到不同的教学环节中：网页小游戏可通过“接答 案”、“打地鼠”、“答题闯关”等形式对作业、习题及课前预习进行游戏化的包装，将理论知 识融入到快乐的游戏过程中；弱流量网络游戏，可让学生们聚到一起，自由地选择学习小组， 进行单元复习；强流量网络游戏则可融入更多的教学活动，通过建设社区类型的角色扮演游 戏，学生们可以在虚拟世界中进行知识复习、相互讨论答疑等等；另外将虚拟现实(VR) 技术融入游戏，形成VR游戏，可提供虚拟的仿真实验及作品展示大厅。

，-数据服务

教 学 活 动

教 学 活 动

课前预习

单元复习

综合复习讨论答疑

图1游戏化教学体系

推荐最适合的游戏形式

本文所提出的教学系统中，会提供多种形式的游戏，例如网页小游戏模块中就可提供“接 答案”、“打地鼠”、“答题闯关”等等各种形式的游戏。不同学生感兴趣的游戏形式也不尽相 同，例如某些女生更喜欢休闲类游戏，而某些男生更喜欢战斗类游戏。后台服务系统基于校 园大数据，采用了基于用户的协同过滤的方法，为每名学生推荐最适合的游戏形式。

在推荐游戏形式之前，系统首先找到和目标学生的兴趣相似的其他学生集合。下面的公 式可用来计算学生们兴趣的相似度。

S _ \N(a)nN(b)\

公式中，Sab代表a、b两个学生的相似度，N(a)和N(b)分别表示学生a及学生b曾经 有过正反馈的游戏形式集合。

得到学生兴趣的相似度后，可利用下面的公式计算学生对某种游戏形式的兴趣度。

X(a,i)=}SabRbi

beS(a,m)nN(i)

公式中X(a,i)表示学生a对游戏形式i的兴趣度，S(a,m)包含了和学生a兴趣接近的学 生，N(i)是对资源形式i有过行为的学生用户集合，Sab是学生a和学生b的兴趣相似度， Rbi则表示学生b对资源形式i的兴趣度。

使用上述方法，系统可以了解学生对某种游戏形式的兴趣度。然后，系统可以尝试为这 名学生推荐合适的游戏形式，并通过这种游戏形式来包装知识内容。

筛选出有针对性的习题内容

游戏化教学后台服务系统，采用了基于物品的协同过滤的方法，并给每名学生筛选并推荐有针对性的经过游戏化包装的习题。这些被筛选出的习题能够帮助学生快速地提高成绩。 完整课程的题库中，很多习题都具有一定的关联性。例如，某一同学答错了习题U,而 且他也十分容易答错习题V，那么习题U和习题

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