Cara Mengesan Pemantauan Durasi_LEARNING Tempoh Pemantauan dan Mekanisme Statistik

Pembelajaran menggunakan mekanisme pelbagai dimensi seperti pakej jantung, pengesanan fokus halaman, tingkah laku interaksi pengguna (seperti pergerakan tetikus, input papan kekunci), kemajuan main balik video dan analisis tingkah laku yang tidak normal untuk menentukan secara komprehensif sama ada pengguna berada dalam keadaan pembelajaran yang berkesan untuk mencegah masa yang dihabiskan untuk menggantung.

Belajar untuk menguji tempoh pembelajaran adalah lebih daripada sekadar melihat sama ada anda dalam talian. Di belakangnya adalah pemantauan dan mekanisme statistik yang sangat canggih, yang mengintegrasikan tingkah laku pengguna pelbagai dimensi pada platform. Ringkasnya, ia akan menjejaki masa tinggal halaman anda, kemajuan video tontonan video, kekerapan interaksi dengan kandungan, dan juga teliti untuk pergerakan tetikus dan menaip papan kekunci untuk menentukan sama ada anda berada dalam keadaan "pembelajaran yang berkesan". Oleh itu, ia biasanya tidak berfungsi jika anda mahu menggantung mesin untuk membuat masa.

Penyelesaian

Untuk memahami bagaimana untuk mengira tempoh pembelajaran, kita perlu membongkar beberapa mekanisme teras di belakangnya. Ini bukan sahaja pelaksanaan teknikal, tetapi juga definisi platform "pembelajaran yang berkesan".

1. Pakej Heartbeat dan Pengesanan Aktiviti: Pelanggan Pass Learn (sama ada versi web atau aplikasi) secara berkala akan menghantar "pakej jantung" secara berkala ke pelayan untuk melaporkan status dalam talian anda. Tetapi itu tidak mencukupi. Lebih penting lagi, ia terus memantau aktiviti anda pada halaman atau aplikasi semasa. Ini termasuk tetapi tidak terhad kepada: trek pergerakan tetikus, klik acara, input papan kekunci, dan tingkah laku menatal halaman. Sekiranya anda tidak mempunyai interaksi ini untuk masa yang lama, sistem mungkin menganggap anda tidak aktif, jeda statistik tempoh, dan juga muncul untuk mengesahkan sama ada anda masih belajar.

2. Interaksi Kandungan dan Penjejakan Kemajuan:

   • Main balik video/audio: Ini adalah yang paling tipikal. Pembelajaran akan mencatat kemajuan anda dengan tepat dalam menonton video atau mendengar audio. Ia bukan sahaja melihat sama ada video sedang dimainkan, tetapi juga mengesan kelajuan main balik (sama ada ia dimainkan pada dua kali kelajuan, sama ada cepat ke hadapan), jeda, seret dan jatuh. Biasanya, tempoh akan dikira dengan berkesan hanya jika anda menonton kebanyakan kandungan pada kelajuan normal. Jika anda melangkau banyak kandungan, atau hanya membuka video tetapi tidak memainkannya, tempoh tidak akan terkumpul.
   • Dokumen/PPT melayari: Untuk teks atau persembahan, sistem akan memantau giliran halaman anda, tatal, dan tinggal. Jika anda hanya lulus dengan cepat, atau tinggal di halaman tertentu untuk masa yang lama tanpa interaksi lain, jumlah masa yang dikira akan sangat terhad.
   • Kuiz/Perbincangan/Kerja Rumah: Dalam tugas -tugas interaktif ini, sistem merekodkan keseluruhan proses dari awal hingga penyerahan dan mengira kali ini untuk belajar. Bahagian ini biasanya dianggap sebagai pembelajaran yang berkualiti tinggi.

3. Page tinggal masa dan pengesanan fokus: Apabila anda berada di halaman lulus pembelajaran, sistem akan merakam masa anda memasukkan dan meninggalkan halaman, dengan itu mengira waktu penginapan. Tetapi mekanisme pengesanan moden melangkah lebih jauh, dan ia juga menentukan sama ada halaman itu menjadi tumpuan penyemak imbas (iaitu sama ada tab atau tetingkap yang sedang aktif). Jika halaman yang dipelajari melalui diminimumkan atau dilindungi oleh tab lain, sesetengah sistem boleh menjeda statistik tempoh. Ini adalah untuk mengelakkan pengguna membuka pelbagai halaman pembelajaran pada masa yang sama atau menggantung di latar belakang.

4. Analisis tingkah laku anti-penuaan dan tidak normal: Pembelajaran akan mempunyai satu set algoritma untuk mengenal pasti tingkah laku pembelajaran yang tidak normal, seperti: melengkapkan sejumlah besar kandungan dalam masa yang sangat singkat, bertukar-tukar halaman dengan kerap tetapi tidak mempunyai interaksi yang besar, perubahan alamat IP yang tidak normal, dan lain-lain. Mekanisme ini direka untuk memastikan kesahihan dan keberkesanan tempoh pembelajaran.

Bagaimana untuk memastikan tempoh pembelajaran melalui pembelajaran dicatatkan dengan berkesan?

Ini sebenarnya isu yang paling prihatin untuk ramai pelajar, selepas semua, tiada siapa yang mahu menghabiskan masa dengan sia -sia. Pengalaman saya ialah kunci adalah "nyata" dan "aktif".

Pertama sekali, cadangan yang paling langsung adalah untuk mengekalkan keadaan pembelajaran yang sebenar . Ini bermakna anda perlu berinteraksi dengan kandungan pada platform. Sebagai contoh, apabila menonton video, cuba mengekalkan kelajuan yang normal atau sesuai (sesetengah platform akan mempunyai penukaran masa ke masa untuk beregu kelajuan tinggi), dan tidak sering cepat ke hadapan atau menyeret bar kemajuan. Sekiranya kandungannya membenarkan, lebih baik membaca kebanyakannya. Apabila membaca dokumen, jangan hanya fokus pada menatal dengan cepat. Berhenti, berfikir dengan betul, dan kadang -kadang mengklik atau menatal tetikus boleh menunjukkan sistem yang anda aktif mengambil bahagian.

Kedua, pastikan halaman pembelajaran sentiasa aktif . Ini termasuk mengekalkan tab pembelajaran-lulus atau tingkap aplikasi di hujung depan, tidak meminimumkan atau dilindungi oleh aplikasi lain untuk masa yang lama. Sesetengah mekanisme pengesanan akan menentukan sama ada tab penyemak imbas semasa berada dalam fokus, dan jika tidak, masa mungkin dijeda. Oleh itu, cuba mengelakkan beralih ke aplikasi lain atau laman web untuk aktiviti hiburan jangka panjang semasa belajar melalui pembelajaran.

Selain itu, pastikan sambungan rangkaian stabil . Statistik tempoh pembelajaran lulus bergantung kepada penghantaran data antara klien dan pelayan. Sekiranya rangkaian tidak stabil, paket jantung atau data aktiviti lain tidak boleh dimuat naik dalam masa, mengakibatkan penyimpangan dalam rekod tempoh atau gangguan. Oleh itu, memilih persekitaran dengan isyarat yang baik atau menggunakan rangkaian berwayar dengan berkesan dapat mengurangkan gangguan teknikal sedemikian.

Akhirnya, jika anda mendapati pengecualian dalam statistik tempoh, anda boleh cuba membersihkan cache penyemak imbas dan kuki , atau menukar penyemak imbas dan cuba lagi. Kadang-kadang, pemalam pelayar dan masalah cache juga boleh mengganggu operasi biasa pembelajaran dan pelaporan data. Sudah tentu, jika masalah berterusan, menghubungi sokongan teknikal sekolah atau perkhidmatan pelanggan rasmi secara langsung untuk menyediakan tangkapan skrin dan penerangan terperinci biasanya merupakan penyelesaian terbaik. Jangan terlalu bergantung pada alat yang dipanggil "masa sapu", kerana mereka sering tidak boleh dipercayai dan mungkin membawa risiko keselamatan akaun.

Apakah mekanisme pengesanan pembelajaran untuk menggantung tingkah laku?

Bercakap tentang menggantung, ini adalah "titik kesakitan" yang hampir semua platform pembelajaran dalam talian cuba menyelesaikannya, dan pembelajaran tidak terkecuali. Mekanisme pengesanannya adalah pelbagai peringkat dan berubah secara dinamik, jauh dari logik "online adalah masa" yang mudah.

Dari pemerhatian saya, mekanisme pengesanan pembelajaran-ke-cangkuk agak pintar. Ia pertama kali menentukan sama ada anda "hadir" melalui pakej jantung dan pengesanan fokus halaman . Sekiranya halaman itu berada dalam keadaan tidak fokus untuk masa yang lama, atau jika tidak ada data paket jantung yang dimuat naik, sistem akan mengesyaki bahawa anda menggantung. Tetapi ini hanya tahap pertama.

Pengesanan yang lebih mendalam terletak pada analisis corak tingkah laku pengguna . Sebagai contoh, jika anda hanya membuka video tetapi kemajuan main balik masih bertaburan, atau tinggal di halaman dokumen selama beberapa jam tanpa sebarang input dari tetikus dan papan kekunci, sistem akan menganggap ini sebagai keadaan tidak aktif. Terutama untuk kandungan video, ia akan memantau kelajuan main balik anda, sama ada anda berhenti sebentar, sama ada anda melangkau bab utama, dan lain -lain. Jika tingkah laku tontonan anda terlalu berbeza dari corak pembelajaran biasa (contohnya, video ditonton pada kelajuan normal dari awal hingga akhir), ia mungkin dinilai sebagai masa pembelajaran yang tidak sah.

Di samping itu, terdapat beberapa algoritma anti-memandu yang berjalan di latar belakang. Algoritma ini boleh menganalisis lengkung tempoh pembelajaran anda, kelajuan menyelesaikan tugas, dan membandingkannya dengan corak tingkah laku pengguna lain. Sebagai contoh, jika masa belajar anda sentiasa tertumpu pada larut malam, atau anda telah menyelesaikan sejumlah besar tugas yang memerlukan pelaburan jangka panjang dalam masa yang sangat singkat, sistem boleh menandakan tingkah laku yang tidak normal ini untuk pengesahan selanjutnya.

Sudah tentu, mekanisme pengesanan ini tidak sempurna. Kadang -kadang, pengguna mungkin belajar keras, tetapi tingkah laku pembelajaran sebenar mereka tidak dapat direkodkan dengan tepat kerana turun naik rangkaian, isu keserasian pelayar atau pepijat sistem. Tetapi secara keseluruhan, pembelajaran telah melakukan pekerjaan yang baik dalam memerangi tingkah laku semata-mata "hang-up", dan ia bertujuan untuk menggalakkan pelaburan pembelajaran yang sebenar dan berkesan.

Adakah terdapat cabaran teknikal atau batasan dalam statistik tempoh pembelajaran?

Mana -mana sistem yang kompleks akan mempunyai cabaran dan batasan teknikalnya, dan tempoh pembelajaran tidak terkecuali. Pada pendapat saya, ini terutamanya dicerminkan dalam beberapa aspek:

Pertama, jurang antara definisi "pembelajaran yang berkesan" dan pelaksanaan teknologi . Sistem ini dapat mengesan kemajuan pergerakan tetikus dan main balik video, tetapi ia tidak dapat benar -benar menilai sama ada pengguna berfikir atau memahami kandungannya. Seorang pelajar mungkin terganggu semasa memainkan video atau menatap kosong semasa membaca dokumen, dan sistem masih akan mengira ia. Sebaliknya, seorang pelajar boleh menutup halaman selepas menonton video, berfikir secara mendalam dan mengatur nota di atas kertas, tetapi bahagian "masa pembelajaran" ini tidak dapat ditangkap oleh platform. Ini adalah cabaran asas yang dihadapi oleh semua platform pembelajaran dalam talian berdasarkan penjejakan tingkah laku.

Kedua, keserasian teknikal dan isu kestabilan . Peranti yang berbeza, sistem operasi, versi penyemak imbas, dan persekitaran rangkaian pengguna boleh menjejaskan ketepatan dan ketepatan masa pelaporan data. Sebagai contoh, sesetengah pemalam penyemak imbas mungkin mengganggu operasi skrip pembelajaran, mengakibatkan kegagalan penghantaran paket jantung; Atau apabila rangkaian berada dalam keadaan yang lemah, walaupun pelajar belajar keras, data aktiviti mereka tidak dapat disegerakkan ke pelayan dalam masa, mengakibatkan sisihan dalam statistik tempoh. Ini adalah senario yang kompleks di mana sistem perlu dioptimumkan dan disesuaikan secara berterusan.

Selain itu, keseimbangan antara privasi pengguna dan pengumpulan data . Untuk lebih tepat mengira tempoh pembelajaran dan menganalisis tingkah laku pembelajaran, platform perlu mengumpul lebih banyak data pengguna. Tetapi pengumpulan data yang berlebihan boleh menyebabkan kebimbangan privasi di kalangan pengguna. Bagaimana untuk memaksimumkan privasi pengguna sambil menyediakan fungsi statistik yang berkesan adalah satu aspek yang perlu ditimbang dan diperbaiki secara berterusan.

Akhirnya, mekanisme anti-pemotongan adalah "satu langkah lebih tinggi daripada Tao dan satu langkah lebih tinggi daripada setan" . Walaupun pembelajaran mempunyai mekanisme anti-cangkuk yang kompleks, selalu ada beberapa pengguna yang cuba mencari kelemahan atau alat pembangunan untuk mengelakkan pengesanan. Platform ini perlu melabur banyak sumber R & D untuk terus menaik taraf algoritma pengesanannya untuk memenuhi cabaran ini. Ini adalah permainan kucing dan tetikus yang berterusan tanpa penyelesaian satu masa.

Oleh itu, walaupun pembelajaran Tong telah melabur banyak teknologi dalam statistik pembelajaran tempoh, kita juga harus menyedari bahawa ia hanya alat, dan statistiknya adalah dimensi mengukur pelaburan pembelajaran, bukan semua. Ia mempunyai batasannya dan, dalam beberapa kes, mungkin tidak sepenuhnya mencerminkan status dan hasil pembelajaran sebenar pelajar.

Atas ialah kandungan terperinci Cara Mengesan Pemantauan Durasi_LEARNING Tempoh Pemantauan dan Mekanisme Statistik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!