摘　要：随着国家大数据战略的实施以及师生被动分离的学习需要，高校在线教学规模不断滋养壮大，诸多问题也在发展运用之中逐渐显露。基于在线教学平台，从学习者、教学组织者、教学管理者三个层面深度剖析在线教学从规划设计到动态使用再到教学评价全过程所存在的问题，基于问题从不同视角寻求对应的提升策略，通过数据挖掘及学习分析技术，多层次多维度地分析学生的行为数据，合理调整平台的功能模块、学习资源的类型，更好地调动学习者的积极主动性;而教学管理相关人员在此大环境下，以“终身学习、不断提升”的教育理念促使学习者在相互协作、资源共享、反复沟通之中，加深对在线学习体系的认同感和信念感，为大数据环境下在线教学的长远发展及构建在线教育生态体系提出建议。

　　关键词：在线教学；大数据；教学管理；在线教育生态体系

　　中图分类号：G434

　　文献标志码：A

　　文章编号：1673-8454(2023)08-0094-09

　　作者简介：李飞燕，湖北中医药大学信息化建设办公室实验师，硕士(湖北武汉 430065);马红敏，湖北中医药大学信息化建设办公室工程师，硕士(湖北武汉 430065);常凯，湖北中医药大学信息工程学院副教授(湖北武汉 430065);吴喆珺，湖北中医药大学信息化建设办公室实验师(湖北武汉 430065)

　　一、引言

　　2015年我国《政府工作报告》中首次提出制订“互联网+”的行动计划，各行各业迅速掀起与互联网深度融合的浪潮。[1]“互联网+教育”在这个态势下应运而生，在线教学平台层出不穷。2020年疫情暴发，师生被动分离，在线学习成为必不可少的学习方式，高校学生在线学习的规模不断增加，在线教学存在的问题也逐渐暴露。2022年7月联合国教科文组织在第三届高等教育大会发布的《突破极限——重塑高等教育的新路径》提出世界高等教育的六大变革之一是：为学生提供更全面的学习体验，提供满足青年终身学习需求的途径。2023年2月中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，明确提出大力实施国家教育数字化战略行动，完善国家智慧教育平台。2023年全国两会中发布的《政府工作报告》中提出要进一步加快教育数字化转型。本研究从学习者、教学组织者、教学管理者三个层面深度剖析在线教学从规划设计到动态使用再到教学评价全过程存在的问题。基于上述问题，从不同的视角寻求对应的提升策略，通过大数据的数据挖掘及学习分析技术，多层次多维度分析学生的行为数据，合理调整平台的功能模块、学习资源的类型，适当推荐课外延伸内容的深度及广度，合理分配小组成员加以适当的监督，较大程度地契合学习者的认知水平、学习风格，更好地调动学习者的积极主动性，将在线学习的效果发挥到极致。而教学管理人员在此大环境下，让学习者养成利用在线学习平台，循环使用在线教学平台中的各类资源，以“终身学习、不断提升”的教育理念促使学习者在相互协作、资源共享、反复沟通之中，加深对在线学习体系的认同感和信念感，从而构建融合各类教学资源、各类学习平台，嵌入数据挖掘技术、学习分析技术的在线教育生态体系。

　　二、大数据环境下高校在线教学现状

　　本文以我国目前比较盛行的4个在线教学平台(超星、智慧树、中国大学MOOC、学堂在线)为例，通过在线教学平台自身建设状况、在线教学资源类型、在线教学交互方式、在线教学评价体系、在线教学管理体系5个方面详细阐述高校在线教学现状。

　　(一)平台建设

　　通过对湖北省8所教育部直属高校以及28所省属本科公立学校进行调研发现，28所高校都建设有自己的在线教学平台，有的高校不止一个。[2]目前，在线教学平台建设的主流是通过构建基于用户的大数据网络教学云平台，满足教学组织者及学习者教室端和移动端的需求，将信息技术手段融入到整个教学过程和学习过程之中，并反作用于教学过程和学习过程，发挥平台优势。

　　(二)资源类型

　　从大的方面来讲，如今的高校在线教学平台中资源分为两大类——个性化的课程资源和系统化的课程资源。个性化的课程资源是根据用户的学习风格、学习兴趣、资源偏好、行为序列等划分的个性化特征较为明显的学习资源。个性化的课程资源能够通过获取学习者在平台中使用的大量数据，分析出学习者学习风格和学习资源的偏好，可以更好地为学习者提供学习反馈和推送学习资源，提高学习者的学习兴趣和学习主动性。系统化的课程资源是在顶层设计环节就已经构建好课程质量标准、课程资源体系、课程教学模式、课程教学评价方法，并以此为基础对课程进行架构。系统化的课程资源体系完整、逻辑清晰、学习目标明确，每一个章节中的学习任务根据学习者不同的学习能力做好知识难易度推荐。当然，资源进一步详细来分的话，包含微课类视频资源、动画类视频资源、实验类视频资源、动作类视频资源、文本资源、课件资源、学习案例、课后作业习题等。

　　(三)交互方式

　　通过对我国目前比较盛行的几家在线教学平台进行研究对比发现，以外部环境为基础进行分类的交互方式大致为三种，包括基于云平台的交互、基于教室端的交互、基于移动端的交互。也就是说，在线教学的一些工具和手段也可以很好地运用到教室端，满足学习者交互的需求。[3]基于云平台的交互包含学习资料的获取及上传，涉及作业、习题、考试、讨论、学习统计等，学习者和管理者根据身份的不同，交互的方式和权限也不同。基于教室端的交互主要包含签到、抢答、讨论、投票、问卷、课堂投屏、选人答题、分组任务、作业、测试等，助力传统课堂与新媒体技术的深度融合，协助教师更好地利用技术工具做好课堂管理、课堂内容的记录，还可以进一步开展创新型教学模式;同时，结合新时代学生的学习特点，帮助学生更好地进行课堂互动、课堂学习。基于移动端的交互主要包含学习资源的收集与发放、课程包的制定与发放、课程学习的督导，以及讨论、作业、讲授、学习记录的收集等。也就是如今的在线教学平台几乎涵盖整个教学中所涉及的互动内容，教学者、学习者和管理者均可以与平台进行各种操作式的互动、协作式的互动和创新型的互动。

　　(四)评价体系

　　如今的在线教学平台教育理念相对比较新颖，基本上都能坚持以学生为本，同时增加诸多人性化的元素。评价指标体系更强调系统性、科学性、全面性和客观性，并以此为基础对学生的学习和教师的教学进行诊断、调控，总体上达到对学生的正面导向、学习激励、学习效果提升，以及对教师教学改进的效果。通过对几家主流在线教学平台进行调研发现，评价体系有以下几个特点：一是评价主体多元化。包含有教师评价、学生自评、同伴互评等的双向或多向评价，视角相对多样，评价也较为全面。二是评价方式多样化。不仅包含对学习成果的总结性评价，比如阶段性测试题等;也包含对学习内容的过程性评价，比如课后作业、学习日志、学习记录等。三是评价内容全面化。不仅包含以学习内容为核心的知识点的掌握、动作技能的熟练程度;也包含以自主探究为核心的小组讨论中个人参与度、贡献值等内容。四是评价过程动态化。学生的学习日志、学习数据等都是一个动态变化的过程，教学管理者可以实时获取学生学习数据，利用平台自带的数据分析模型，教学管理者可以动态监控与诊断，及时发现学习过程出现的问题并及时调整。五是总体评价结果促进化。在线教学平台使用多元的评价主体、多样的评价方式、全面的评价内容、动态的评价内容都是为了促进学生在线学习的效果，使学生的学习过程和学习行为良性发展。

　　(五)管理体系

　　在线教学模式下管理人员一般从四个方面展开教学管理，包括教学课程体系管理、教师基础信息管理、学生基础信息管理和在线教学大数据评估体系。课程体系管理一般是对课程所属院系、课程类别、课程管理员的指定，以及课程内容的删除等操作。教师基础信息管理主要包含教师信息的增加、删除、查看，以及设定教师权限等。学生基础信息管理主要包含学生信息的增加、删除、查看、设定账号权限等。教学评估体系一般是教学管理体系中较为重要的一个环节，主要是通过在线教学平台收集学生的原始学习数据、教师的授课数据，以及教学互动数据，基于这些数据在不同维度进行分析，以满足教学管理体系的各种需求。常见的模块包含学生成绩统计分析、课程评价、学生学习分析、学生个人学习档案等。

　　三、大数据环境下高校在线教学存在的问题

　　通过对上述在线教学平台的建设现状进行调研，同时参考国内外期刊中专家学者对在线教学模式的优劣讨论，梳理出以下几点问题：

　　(一)平台存在的问题

　　1.平台规划问题

　　近几年信息化发展突飞猛进，在线教学平台在进行整体规划时都是前期制定好的，在投入运营之后会较长时间保持不变，信息化的迅速发展和先进教学理念的萌生使在线教学平台无法及时做出相应的调整，平台理念建设及更新存在一定的滞后性。

　　2.数字资源

　　目前，大数据环境下在线教学平台中资源量丰富，构建的系统化课程资源比较完备，也能够给学习者推送不同类型的个性化课程资源，如与本节知识点相关的视频、学术期刊、著作等，但是，这些内容都是教师备课时做好的固定的教学设计，而非通过获取学生动态化的学习需求而推送的课程资源，学习资源没有实现真正的个性化推送。

　　(二)教学组织者存在的问题

　　1.学习交互

　　在线教学平台可以根据主观意愿构建各种交互模块，交互又会对知识的构建和深度学习产生积极影响。交互的内容由教学组织者进行设定，对教学组织者有极高的要求。如在教学内容方面，如何根据学习者的学习风格、学情等特征确定“讨论主题”“课程重难点”等交互内容，以更好地促进深度学习的发生;在教学手段方面，如何利用学习型社区、论坛、同步聊天平台等，鼓励学生参与讨论、提出开放性问题，并帮助学生理清思路、明确知识结构关系，促进对知识的深度学习。[3]但是，上述情况并不是所有教学组织者都能做到的，所以交互质量良莠不齐。

　　2.教学评价

　　在线教学平台可以通过签到、问答、投票、讨论、作业、学习次数、学习时长等对学生进行多角度评价。不过，很多评价数据的获取需要教学组织者前期进行精细的教学准备，设置对应的教学环节、各项成绩的权重。因此，教学组织者的投入水平和对平台的熟悉程度等都会对教学评价产生较大影响。

　　此外，有研究表明，教学评价中教学组织者对学生学习及时准确地反馈会对学生深度学习起到积极的影响。[4]因此，在开展小组讨论、协作学习等过程中，教学组织者是否在整个过程中保持较高的关注度、进行及时反馈也会影响教学评价的效果。

　　(三)学习者存在的问题

　　1.学习者的学情分析难以做到精准获取

　　时空分离的在线教学环境改变教师在传统课堂中凭借多种感官综合判断学情的现状，教师只能通过在线教学平台中学习者前期学习的测验结果、讨论情况、签到等在平台中保留的数据进行分析学情，难以做到精准。[5]如果学生没有参与交互，那么教师几乎难以获取学情分析的数据，使教师难以获得教学设计的起点，难以有效地进行在线教学。

　　2.学习者的先前经验难以精准获取

　　学习者的先前学习经验主要包含态度、原有知识两个方面的内容。

　　一是态度方面。有学者研究表明，学习者对学习媒介和学习环境认同感与其决定付出的努力程度相关，也就是说，学习者对在线学习有认同感，在获取学习资源时才会产生积极主动的态度，达到良好的学习效果;反之，学习者对学习媒介没有认同感，将产生消极的学习态度，学习者的学习效果就会大打折扣。[6]二是原有知识方面。学习者进行在线学习的原有知识主要是指学习某指定课程之前所拥有的知识储备，既包含与所学课程相关的专业知识，也包含与在线学习系统本身相关的知识。对原有的专业知识较为熟悉的学习者，在进行在线学习的过程中更容易采用适当的学习策略，提升学习效果，反之，则较差;此外，对在线学习环境和媒介较为熟悉的学习者，更容易开展高效的学习活动。

　　基于平台视域高效的在线教学，通过学习者前期的学习积累，平台能够大量获取学习者测验效果、学习点击率、学习时长、学习频率等数据，但是，并没有对这些数据作为学习者特征分析进行分模块统计，并推送给教学组织者或教学管理者，也没有制作学习者特征分析量表，没有将分析结果推送给教学组织者或教学管理者。此外，这些先前经验的数据获取具有一定的滞后性。

　　3.学习者的学习动机难以精准掌握

　　通过大量文献调研发现，学习者具备较高的学习动机才能有效地促进学习行为的发生。[7]这种学习动机可以是内在动机、成就动机、自我效能感、正确的归因。学习者较强的内在动机会促使其对课程产生强烈的兴趣，主动探索知识，建构自己的知识体系，促进知识的内化，学习效果良好;学习者较强的成就动机会促使其不断探索本课程相关的知识推荐、小组讨论、案例分析等有一定难度的内容，以满足其较强的成就动机;学习者有较高的自我效能感才会对自己完成某一课程的学习有一个正确的主观认识和判断，并且在在线学习过程中遇到困难能坚持下来;学习者有正确的归因方式也会对在线学习效果产生较大的影响，学习者只有将自身学习效果的成败归因于自身内部可以控制的因素，才会倾向于付出努力按照自己的需求控制自己的学习。反之，学习者内在动机不足、成就动机不足、自我效能感不强、成败归因于外界因素，就会更加依赖外界限制因素被动地完成学习任务，效果较差。

　　根据这四个在线教学平台所展示出来的学习模块，并没有课前的学习动机、归因、自我效能感之类的测试，也没有制定分析学习动机相关的量表，对于不能达到较好学习效果的学习者，从最终的签到、测验、作业、讨论、学习时长等数据无法准确判定学习者的动机、归因、自我效能感哪一个或者几个出了问题，也就无法准确地帮助学习者改进学习、提高在线学习效果。

　　4.学习者的元认知能力难以全面及时获取

　　元认知是指学习者对自己认知过程的指导与调控。[8]学习者能够通过自己的元认知能力理解在线学习在多样化的知识习得过程中所处的位置，获得这些知识的有效学习策略，指导自己高效地进行知识建构，并不断调节和改进自己的学习策略和学习活动，从而提高学习效率。但是，基于在线教学，整个学习过程师生分离，仅通过前期少量的教学数据，教师无法准确掌握学习者的学习过程和学习策略、对学生加以指导和调节，从而使教学组织者或者教学管理者无法及时指导与调控学习过程和学习内容。

　　5.学习者的学习风格难以及时获取

　　学习风格是学生集中注意力并试图掌握和记住新的或者困难的知识技能时所表现出来的方式。[9]根据认知风格理论，学习风格分为场依存—场独立、沉思型—冲动型、聚合型—发散型等。其中，针对场依存—场独立的学习风格的学习者进行研究，当学习过程出现外部影响时，场依存风格的学习者会受到较大影响，进而影响学习效果;学习的交互过程中，场依存风格的学习者参与度要高于场独立风格的参与度，前者在线教学过程中通过交互达到的学习效果更好。

　　基于平台的高校在线教学，并没有制定学习者在线学习风格量表，诸多学习数据如签到、作业、讨论、学习时长、评价反馈等，如果无法用来精准地分析学习者的学习风格，教学组织者就无法精准地给予学习策略选择或者进行教学模块的改进调整，教学管理者对学习效果评估也就无法给出合理性建议。

　　(四)教学管理者存在的问题

　　1.信息技术能力产生的影响

　　教学管理者的信息技术能力会对在线教学效果产生影响。与普通教学管理不同，在线教学的教学管理需要教学管理者拥有较强的信息技术水平。[10]能够及时获取在线教学的多种数据，并会利用这些数据进行分析和处理，从而对教学督导、教学质量、学习效果评价等提供数据支撑和依据。

　　2.专业技能产生的影响

　　教学管理者的专业技能会对在线教学效果产生影响。在线教学不是仅有学生参与的独角戏，还是需要教学管理者利用自身专业技能，结合人才培养模式、学科专业建设、教学过程管理、教学质量管理等方面，与教师和学生协作统筹发挥作用的对台戏。[11]因此，教学管理者的专业性就会在多个方面对在线教学效果产生影响。例如，教学管理者制定人才培养模式存在多样性，需要注重复合型、创新型人才的培养，体现在在线教学平台中，就是鼓励教师设置有意义的问题论坛、小组讨论等，并综合考量学习者的学习过程，从学习者的学习时长、问答质量、小组讨论贡献值、论坛参与度等多维度评价学习效果。然而，教学管理者的专业技能相对较弱或不够娴熟的话，无法统筹多种教学管理因素，不能对在线教学发挥积极作用。

　　3.深度挖掘和分析能力产生的影响

　　教学管理者对大数据的深度挖掘和分析能力也会对在线教学效果产生较大的影响。[12]教学平台本身自带的数据分析模块有限，只能满足常用的数据分析，然而，教学管理者如果能对大数据进行深度挖掘和分析，就可以利用在线教学过程中的各种原始数据(签到、测试、讨论、小组评价、学习时长等)，全面、准确地反馈学生的学习情况，构建完善的评价体系，给出合理的学习建议，更好地提升学习效果。教学管理者对此不擅长的话，对学生整个学习过程的多元化造成不良影响，全过程评价体系的精准度也不会太高，因此就会失去在线教学评价的意义。

　　四、大数据环境下高校在线教学提升策略

　　(一)基于平台本身的提升策略

　　第一，紧跟时代的发展，将成熟的教学理念运用到平台中，及时根据发展的需要更新在线教学平台中的模块组成，避免因为理念的滞后，影响在线教学平台的整体教学效果。

　　第二，迎合时代的需求，及时更新学习资源。学习过程是一个动态变化的过程，随着时间的积累，会有更新颖的教学素材丰富整个资源库，平台本身也要做对应的更新。此外，根据教学评价的内容，对学习资源做出合理的调整。

　　第三，设置平台激励机制，促进学习过程的良性循环。将传统教育中良好的激励机制引入到在线教学平台之中，如在学习者的初始阶段和学习过程中，自动弹出鼓励用语或者“你已超过多少用户”等内容，不断激励学习者深化学习;为在线学习者学习结果提供荣誉证书、成绩证明等;将学生互评和教师点评中的互动精华置顶，不断激励学习者积极参与学习中的各种互动环节;平台基于自身灵活的设置优势，多方位、多角度、多层次地吸收评价反馈，动态地完善激励机制。

　　第四，基于学习者的动态数据，不断完善功能模块。任何在线学习平台在建设之初都不可能做到极度完善，在使用的过程中，会发现各种各样的问题。有些问题是可以通过学习者反馈、教学组织者反馈、管理者反馈进行不断完善的;但是，鉴于学习者不是平台的构建者，且平台功能与使用者对平台精细化的使用特点不匹配，使有些问题无法进行精准描述。因此，基于学习者的学习数据及评价反馈价值极高，通过有效地吸收这些评价反馈并对平台中的各个功能模块进行改进和优化，可以在很大程度上满足学习者对平台本身的需求，增加学习者对平台的投入程度，对学习效果的提升也起到正向促进作用。

　　(二)基于教学组织者的提升策略

　　第一，提升在线教学设计。教学组织者对在线学习的内容进行设计时，就要考虑到尽量满足不同学习者学习风格、学习动机、学习元认知能力方面的需求，而后确定“讨论主题”“课程重难点”等交互的内容，并在互动过程中给予指导，促进深度交互的发生，更好地促进在线学习中知识的内化。

　　第二，充分发挥自身引导者的作用。教学组织者从3个方面发挥自身引导者的作用，让学生的学习过程更加高效、有价值。①合理利用教学形式。根据学习内容，采用PBL教学、分组讨论学习、实验学习、实践学习、视频理论学习等。②合理推荐学习素材。目前，网上有海量的学习资源可供学生自主学习，教师可以根据自己的知识积累合理推荐一些视频学习资源、书籍、文献、期刊、优质课件、读书笔记等内容。③优化交互质量。控制交互的频率和质量;论坛式交互，要及时删除无用交互内容，置顶优质交互内容;分组讨论式交互，及时陈列小组讨论的精华内容，也可以设置小组互评、互评第一的置顶;问题式交互，教师要及时进行客观评价等。

　　第三，交互反馈要客观及时。在线教学过程中涉及道德问答、投票、讨论、作业等内容，具有一定的时效性，及时且客观地反馈给学习者，与学习者建立良性互动，可以提高在线学习成效。

　　第四，基于在线学习的数据，及时反思改进。基于在线学习的数据，应用学习分析技术，教学组织者可以较为清晰地看到平台中各模块的总体访问情况，包括用户参与数，讨论区、试题、作业、课程资源等方面的互动频次，交互高频词汇的学习数据，全面细致地了解教学全过程。通过这些学习数据，教学组织者可以在教学设计、教学形式、学习引导、学习交互、评价反馈等环节寻找不足，及时改进。

　　(三)基于学习者的提升策略

　　第一，在学习者学情难以精准获取的情况下，可以对在线学习的数字资源内容设置不同的难易梯度，满足不同学习者的学习需求，如对初级学习目标中的视频内容、作业、测验、课后拓展等内容设置为较低的层次，中级、高级目标依次拔高。

　　第二，从多维度激发学生的学习动机。基于平台建立学习动机分析量表，精准掌握学习者的学习动机，有针对性地设置学习任务，提高在线学习效果。合理建立学习小组，小组内将学习动机较强的学生设置为组长，带动小组内动机较弱的成员，提高在线教学效果。教师在小组讨论、论坛等开放性问答场合发挥好自身的引导作用，及时反馈，促进学习者正确归因，发挥自我效能感。对学生的学习结果及时给予分梯度奖励，教师也可联合教学管理者在宏观上建立合理的激励机制，激发学习者的学习动机。

　　第三，基于在线学习的数据，建立在线学习风格量表，动态掌握学生的认知水平、学习风格、学习主动性、自我控制能力等，对学习者的学习内容加以合理调整。目前，基于大数据的数据挖掘及学习分析技术较为成熟，通过多层次多维度地分析学生的行为数据，更为精准地掌握学习者的认知水平、学习风格、自控力、学习主动性等内容，基于此，合理调整学习资源的类型，适当推荐课外延伸内容的深度及广度，合理分配小组成员并加以适当的监督，较大程度上契合学习者的认知水平、学习风格，更好地调动学习者的积极主动性，将在线学习的效果发挥到极致。

　　(四)基于教学管理者的提升策略

　　第一，在管理层面建立宏观激励机制，提高教师和学生参与在线教学的积极性。在线教学需要教师投入较大的精力，管理层面在宏观上建立激励机制，对教师的投入进行认可，会大大提高教师的积极性;学生一直在虚拟的学习空间中学习，管理层面上对学生的学习效果予以认可，建立奖励机制，也会大大提高学生参与在线学习的积极性。

　　第二，提升教学管理者的信息技术能力。鼓励教学管理者多参与教学管理专业技能和信息技术能力的培训，管理层面的人员积极汲取教学管理的专业技术，才会在宏观层面做出教学管理的正确举措。此外，教学管理人员缺乏信息技术能力，就无法将人才培养模式、教学过程管理、教学质量管理、学科专业建设等内容与在线教学有机结合，从而无法高效发挥在线教学的效果。

　　第三，提升教学管理者对大数据的挖掘分析能力。鼓励教学管理者参加教学管理相关的数据挖掘与分析相关培训，提升自身的大数据分析能力，为在线教学提供科学全面的评价，进而为在线教学提供合理化建议，立足长远，促进在线教学的良性发展，更好地提升学习效果。

　　第四，基于在线学习的大数据，结合在线教学制度的制定、教学研究、教学理念的贯彻执行管理、动态调整等，不断构建在线学习的教育生态体系。

　　教学管理人员通过对在线学习者建立学科门类小组、学员在线学习等级、基于问题的聊天室、班级群组等，有效执行规章制度，让学习者利用在线学习平台，循环使用在线教学平台中的各类资源;以“终身学习、不断提升”的教育理念促使学习者在相互协作、资源共享、反复沟通中，加深对在线学习体系的认同感和信念感;协同融合教师、课件、作业、学习视频、延展类论文期刊等学习资源，辅助以数字化学习平台、虚拟仿真实训平台，以虚拟仿真技术、现代教育技术、科教创新技术等为支撑，不断形成价值取向、理念精神、行为方式、思维习惯等处于较高水平的在线学习教育生态体系。

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Research on the Current Situation, Problems and Improvement Strategies of Online 

Teaching in Colleges and Universities in the Big Data Era

Feiyan LI1, Hongmin MA1, Kai CHANG2, Zhejun WU1

(1.Information Construction Office, Hubei University of Chinese Medicine, Wuhan 430065, Hubei;

2.School of Information Engineering, Hubei University of Chinese Medicine, Wuhan 430065, Hubei)

　　Abstract: With the implementation of the national big data strategy and the need for passive separation of teachers and students in learning, the scale of online teaching in universities continues to expand, and many problems are emerging in the development and application. From three aspects, namely learners and the teaching organizers and teaching administrators, depth analysis from planning and design to the dynamic use of online teaching to the problems existing in the whole process of teaching evaluation is made based on online teaching platform. Based on the above issues, this paper takes a different perspective for corresponding promotion strategy. By using data mining and learning through the big data analysis technology, multi-level and multi-dimensional data analysis of students’ behavior is made, and the platform function module is reasonably adjusted. The types of learning resources can better mobilize learners’ active initiative. In this environment, the teaching management personnel urge learners to cooperate with each other with the education concept of continuous improvement of lifelong learning, which can strengthen learners’ sense of identity and belief in the online learning system, and put forward suggestions for the long-term development of online teaching and the construction of online education ecosystem in the big data era.

　　Keywords: Online education; Big data; Teaching management; Online education ecosystem

　　编辑：王天鹏　校对：王晓明