基于數(shù)字化教學(xué)平臺的學(xué)習(xí)分析框架研究

袁春雨

(安徽職業(yè)技術(shù)學(xué)院 科研處，合肥 230011)

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基于數(shù)字化教學(xué)平臺的學(xué)習(xí)分析框架研究

袁春雨

(安徽職業(yè)技術(shù)學(xué)院 科研處，合肥 230011)

目前,高校正在利用教學(xué)平臺實施混合學(xué)習(xí)和在線學(xué)習(xí)模式，平臺中產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)的分析利用正是學(xué)習(xí)分析的主要目的。通過對學(xué)習(xí)分析概念的解析，從學(xué)習(xí)分析過程入手，探討了學(xué)習(xí)分析中的數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)挖掘方法與目的，并提出了可視化輸出結(jié)果的一般方法，給出了教學(xué)平臺下基于學(xué)生數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)分析的一般參考模型。最后提出了未來學(xué)習(xí)分析的發(fā)展趨勢。

教學(xué)平臺；學(xué)習(xí)分析； 數(shù)據(jù)

互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展正催生高等教育的革命，Web 2.0的應(yīng)用使得數(shù)字化學(xué)習(xí)成為一種潮流，政府、企業(yè)和高校對在線課程表示出極大的興趣，特別是MOOC的興起，作為一種強技術(shù)學(xué)習(xí)的創(chuàng)新模式和新的教育傳遞媒介，它促使教育者重新審視數(shù)字化教學(xué)平臺的價值。目前,越來越多的高校正在利用教學(xué)平臺實施混合學(xué)習(xí)和在線學(xué)習(xí)模式。在學(xué)習(xí)平臺上，大量學(xué)生參與的學(xué)習(xí)活動，留下了可以用來描述他們的特征，分析學(xué)習(xí)行為的數(shù)據(jù)痕跡。因此，抽取數(shù)據(jù)形成有價值和關(guān)鍵的信息成為可能。

隨著數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)開始運用諸如網(wǎng)頁分析、商業(yè)智能等方法了解顧客需求改進產(chǎn)品和服務(wù)，數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策能有效改進決策效果[1]。在過去的20年內(nèi)，全球數(shù)據(jù)不斷增長，大數(shù)據(jù)開啟了重大的時代轉(zhuǎn)型[2]。構(gòu)建預(yù)測模型并正逐步運用到各行各業(yè)，也包括教育。技術(shù)給了基礎(chǔ)，企業(yè)應(yīng)用提供了成功案例，教育需要實現(xiàn)的就是“大數(shù)據(jù)改善學(xué)習(xí)的三大核心要素：反饋、個性化和概率預(yù)測”[3]。

雖然可汗學(xué)院成為教育數(shù)據(jù)利用的一個典型代表，但是很多學(xué)校仍然忽視或不知道如何處理和運用平臺上超載的數(shù)據(jù)。數(shù)字學(xué)習(xí)平臺中，學(xué)生學(xué)習(xí)活動并不能像傳統(tǒng)課堂下得到實時的監(jiān)控，也不易顯著被人為的觀察。識別和度量E-learning的學(xué)習(xí)行為成為分析的重要目的，新媒體聯(lián)盟地平線報告自2011年后多次將學(xué)習(xí)分析作為高等教育中點的重要教育技術(shù)。

2 學(xué)習(xí)分析

從2005年研究會出現(xiàn)，到2009年第一個專業(yè)雜志《教育數(shù)據(jù)挖掘雜志》的出版，可以看出學(xué)習(xí)分析是一個比較新的研究領(lǐng)域[4]，至今沒有一個統(tǒng)一的定義。Siemens把其看成是智能數(shù)據(jù)，基于學(xué)習(xí)者的數(shù)據(jù)和分析模型的混合使用以發(fā)現(xiàn)信息和社會聯(lián)結(jié)，并給出學(xué)習(xí)上的預(yù)測和建議[5]。根據(jù)第一屆學(xué)習(xí)分析與知識國際會議，學(xué)習(xí)分析中加入了特定的使用環(huán)境以及分析過程，認(rèn)為它是“為了理解和優(yōu)化學(xué)習(xí)過程以及其所在的學(xué)習(xí)環(huán)境，針對關(guān)于學(xué)習(xí)者及特定情景下數(shù)據(jù)的收集、分析、評價及報告”。Elias從更廣泛的角度把學(xué)習(xí)分析描繪成一個用專業(yè)分析工具改進教學(xué)的信息領(lǐng)域[6]。這些定義都強調(diào)把通過將教育數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為有價值的信息輔助決策以幫助學(xué)習(xí)。因此，有研究者將學(xué)習(xí)分析與教育數(shù)據(jù)挖掘(Educational Data Mining，EDM)等同起來[7]，但是更多研究者認(rèn)為二者在研究領(lǐng)域、數(shù)據(jù)、過程和目標(biāo)等方面非常相似，但是，學(xué)習(xí)分析的范疇更加廣泛[8-10]。

對學(xué)習(xí)分析的研究文獻(xiàn)眾多各異，大體上可以從學(xué)習(xí)分析的基礎(chǔ)研究、具體技術(shù)運用和教育領(lǐng)域的實踐三個方面展開。北京師范大學(xué)牟智佳等人從數(shù)據(jù)庫論文為研究樣本來源，從研究者國籍、關(guān)鍵詞和研究主題三方面對文獻(xiàn)進行內(nèi)容計量分析[11]。Alejandro則聚焦數(shù)據(jù)挖掘從學(xué)生特征模型、行為模型、績效模型、評價、工具等六個方面對2010年至2013年的文獻(xiàn)分年度進行了統(tǒng)計[12]。

學(xué)習(xí)分析的一般過程可分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)展現(xiàn)四個過程。數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，分析的數(shù)據(jù)不僅包括學(xué)生、教師和課程等實體對象，還有一些行為動作等事件，來源多跨越在不同的服務(wù)器中，主要有集中式教學(xué)系統(tǒng)和分布式學(xué)習(xí)環(huán)境。對獲取的異質(zhì)化數(shù)據(jù)源進行抽取、轉(zhuǎn)換、裝載等幾種方式處理，以確保數(shù)據(jù)格式的兼容性，再用相關(guān)拓?fù)浞桨竵戆纬啥鄠€相互關(guān)聯(lián)的事實表，完成所有數(shù)值和總結(jié)性信息的存儲。部分?jǐn)?shù)據(jù)在分析前可根據(jù)需要再進行規(guī)范化處理，再運用以監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘為代表的數(shù)據(jù)挖掘等方法進行分類、預(yù)測和相關(guān)性分析。最后以用戶友好界面的形式可視化輸出結(jié)果。

3 基于學(xué)生的教學(xué)平臺數(shù)據(jù)

學(xué)習(xí)分析的數(shù)據(jù)主體是學(xué)生，廣義地說，數(shù)據(jù)可以來自學(xué)校的學(xué)生信息系統(tǒng)、數(shù)字化學(xué)習(xí)系統(tǒng)、個人學(xué)習(xí)空間以及其他的開放數(shù)據(jù)集。根據(jù)學(xué)生參與E-learning的情況，可以從不同角度對學(xué)生進行分類，如從參與的活躍程度分活躍者、參與者、旁觀者和潛伏者，從完成學(xué)習(xí)的態(tài)度和行為分主動學(xué)習(xí)者、被動學(xué)習(xí)者。學(xué)生類別的劃分就是基于不同的數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。以數(shù)據(jù)平臺里的數(shù)據(jù)為例，可以將數(shù)據(jù)按照學(xué)習(xí)活動分為四類，每一類都具有各自的事件動作和量化指標(biāo)，見表1。在學(xué)習(xí)平臺上的學(xué)習(xí)行為，主要包括資源學(xué)習(xí)、互動交流和測試評價三個環(huán)境，結(jié)合個人特征構(gòu)成了四大類。學(xué)習(xí)行為被離散化為不同的動作事件，即學(xué)習(xí)者的行為活動；量化指標(biāo)是具體一個學(xué)習(xí)情境下被觀測和捕捉的學(xué)習(xí)活動中能被度量的單位。

表1 E-learning學(xué)習(xí)活動數(shù)據(jù)一覽表

對于表中的量化數(shù)據(jù)可以再細(xì)分，如對于學(xué)習(xí)主題具體內(nèi)容、測試結(jié)果子項；一些量化數(shù)據(jù)相互結(jié)合產(chǎn)生新的量化數(shù)據(jù)，如時長與登錄次數(shù)的結(jié)合。對難以量化的學(xué)習(xí)行為，如電子書籍的學(xué)習(xí)內(nèi)容、論壇討論的內(nèi)容等可根據(jù)語義分析等網(wǎng)頁文本挖掘技術(shù)進行分析量化。

4 教學(xué)平臺下的學(xué)習(xí)分析參考模型

由于目前現(xiàn)有的大多數(shù)平臺是根據(jù)自身的特點，具有一些數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析功能和部分挖掘結(jié)果，但是缺乏一個統(tǒng)一的框架體系。因此，根據(jù)學(xué)習(xí)分析的過程，并結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)字化教學(xué)平臺可量化的指標(biāo)數(shù)據(jù)，構(gòu)建一個基于學(xué)生數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)分析參考模型(如圖1)。

無論是何種來源，LA需要整合集成來自多源的異質(zhì)化的格式各異的源數(shù)據(jù)，來創(chuàng)建有意義的教育數(shù)據(jù)集來折射學(xué)習(xí)者的分布活動。三類數(shù)據(jù)的規(guī)范性格式用來滿足不同數(shù)據(jù)文件的兼容性操作：IEEE學(xué)習(xí)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、ADL’s Experience API (xAPI)和IMS’s Caliper Analytics。經(jīng)過ETL處理，按照特定主題和存儲方案存在數(shù)據(jù)倉庫中。

目前大多數(shù)學(xué)習(xí)平臺都提供基本學(xué)習(xí)信息的統(tǒng)計報告，如在線時長、登錄次數(shù)等，這些統(tǒng)計數(shù)據(jù)常常產(chǎn)生一些簡單的統(tǒng)計數(shù)據(jù)如均值、標(biāo)準(zhǔn)差等。數(shù)據(jù)挖掘方法主要有以下幾類：分類、預(yù)測、聚類和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。例如，根據(jù)多個個學(xué)生的表征推斷某個學(xué)生的可能學(xué)習(xí)行為，并形成規(guī)則用來判斷學(xué)生類別，或者通過關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)變量間的相關(guān)關(guān)系。社會網(wǎng)絡(luò)分析是一個研究個體與群體關(guān)系的量化研究工具，可用來管理、可視化和分析網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)關(guān)系。

圖1 數(shù)字化學(xué)習(xí)平臺學(xué)習(xí)分析參考框架圖

數(shù)據(jù)分析挖掘的結(jié)果追蹤學(xué)生的學(xué)習(xí)行為并形成報告；預(yù)測學(xué)習(xí)者未來的學(xué)習(xí)業(yè)績以采集相應(yīng)的措施幫助需要額外輔助的學(xué)生；指導(dǎo)學(xué)生解決某個課程的學(xué)習(xí)所產(chǎn)生的特定內(nèi)容問題；基于學(xué)習(xí)和用戶關(guān)注的數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的智能反饋，以及學(xué)習(xí)分析在學(xué)習(xí)者的偏好及其他學(xué)習(xí)者類似偏好的基礎(chǔ)上，建立的個性化資源推送系統(tǒng)，明確給出學(xué)習(xí)者下一步學(xué)習(xí)的知識節(jié)點及資源，實現(xiàn)由知識推動學(xué)習(xí)模式向知識拉動學(xué)習(xí)模式的轉(zhuǎn)換。最后學(xué)習(xí)分析對促進教學(xué)反思有著積極的作用。學(xué)生和教師可以通過課程間、班級間及學(xué)校間的數(shù)據(jù)比較得出相關(guān)結(jié)論，并反思教學(xué)實踐的有效性。

學(xué)習(xí)分析應(yīng)用的服務(wù)對象可包括學(xué)生、教師、學(xué)校、教育主管部門、研究者以及系統(tǒng)設(shè)計者。學(xué)生感興趣的是分析如何提高他們的成績并幫助他們搭建個人學(xué)習(xí)環(huán)境；教師更多的關(guān)注他們教學(xué)實踐的有效性，并支持他們采用教學(xué)方法以滿足學(xué)生的需要；學(xué)校和教育主管部門利用分析工具支持決策，調(diào)整相關(guān)計劃確保學(xué)習(xí)效果；研究者則從實際成效研究教育教學(xué)方法的改進；系統(tǒng)設(shè)計者研究學(xué)習(xí)分析應(yīng)用的成效，以改進適合非適應(yīng)數(shù)據(jù)專家的工具以植入到標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)平臺工具集中。

不同用戶對結(jié)果的需求不同，而數(shù)據(jù)分析常被忽略的領(lǐng)域就是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可讀格式，而不是簡單的標(biāo)明監(jiān)控或提供總結(jié)性的反饋。由于我們視覺感知能力，可視化表達(dá)比普通文本和數(shù)據(jù)表達(dá)更具有效性，具有一定沖擊力的圖形形式展示結(jié)果更具優(yōu)勢，如智能儀表盤已成為績效管理的關(guān)鍵成分。系統(tǒng)平臺的分析結(jié)果界面可分為三個部分：一是集成界面，能訪問所有功能的簡單集成界面，涵蓋了數(shù)據(jù)請求、數(shù)據(jù)下載、共享分析；二是特定主題分析界面，可按照現(xiàn)有數(shù)據(jù)挖掘的方法以標(biāo)準(zhǔn)化格式給出儀表盤；三是個性化分析界面，由使用者提出數(shù)據(jù)請求，按照用戶自定義規(guī)則給出統(tǒng)計圖表。

5 結(jié)語

數(shù)字化教學(xué)環(huán)境是學(xué)習(xí)分析的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域，一方面它們持續(xù)產(chǎn)生學(xué)習(xí)活動中的數(shù)據(jù)，如閱讀材料，參加論壇，另外目前在線課程或混合課程比傳統(tǒng)課程有較高的關(guān)注，目前還是相對新的研究領(lǐng)域。本文從學(xué)習(xí)分析的過程入手，基于學(xué)生的數(shù)據(jù)，從用戶需求處理，給出了學(xué)習(xí)分析的一般參考模型。同時也探討了數(shù)據(jù)分析的三個主要方法，以及可視化輸出的主要類別。未來隨著萬聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，新的研究將不斷深入，如大數(shù)據(jù)的挖掘技術(shù)有別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘，應(yīng)用領(lǐng)域如計算機輔助合作學(xué)習(xí)、虛擬學(xué)習(xí)以及教師學(xué)習(xí)得到進一步研究，總之，大數(shù)據(jù)與學(xué)習(xí)分析的進一步結(jié)合給高等教育提高了一個更美妙的藍(lán)圖。

[1] 維克多·邁爾-舍恩伯格,肯尼斯·庫克耶.大數(shù)據(jù)時代:生活、工作與思維的大變革.杭州:浙江人民出版社,2012.

[2] 維克多·邁爾-舍恩伯格,肯尼斯·庫克耶.與大數(shù)據(jù)同行：學(xué)習(xí)和教育的未來.上海:華東師范大學(xué)出版社,2015.

[3] Baker R S, Inventado P S. Educational Data Mining and Learning Analytics[M]// Learning Analytics，2014:61-75.

[4] Agudo-Peregrina A F, Hernandez-Garcia A, Iglesias-Pradas S. Predicting academic performance with learning analytics in virtual learning environments: A comparative study of three interaction classifications[C]// International Symposium on Computers in Education. 2012:1-6.

[5] Johnson L. The 2011 Horizon Report[C]. Austin,Texas: The New Media Consortium，2011.

[6] 牟智佳, 武法提, 喬治·西蒙斯.國外學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀與趨勢分析[J]. 電化教育研究, 2016(4).

[7] Alejandro Pea-Ayala. Educational data mining: A survey and a data mining-based analysis of recent works[J]. Expert Systems with Applications, 2014, 41(4):1432-1462.

[8] 包奇金寶，張景龍，張智豐.高校計算機基礎(chǔ)教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方法改革的探索[J].內(nèi)蒙古民族大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)，2013(6)：246-247.

責(zé)任編輯：劉 琳

Research on Learning Analysis Framework Based on Digital Teaching Platform

YUAN Chunyu

(Scientific Research Department, Anhui Vocational and Technical College， Hefei 230011, China)

At present, the modes of hybrid learning and online learning in colleges are implemented by using teaching platform, in which a large amount of data is produced. And the analysis and use on data is the main purpose of learning analysis. By analyzing the concept of learning analysis, this paper discusses the data sources, data mining methods and purposes from the process of learning analysis, presents a general method for visualization of output results and gives a general reference model based on student data learning analysis under the teaching platform. Finally, it points out the future trend of learning analysis.

teaching platform；learning analysis；data

2016-02-09

安徽省教育廳教學(xué)改革研究項目(2014zdjy163)

袁春雨(1972-)，男，安徽省銅陵市人，副教授，碩士，主要從事職業(yè)教育及智能算法方面研究。

TP31

A

1009-3907(2016)10-0105-03