網(wǎng)絡學習者資源應用行為分析系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)

王楠 張瑋

摘? ?要：網(wǎng)絡學習者的資源應用行為分析是學習分析領域的研究重點。本研究通過文獻分析，系統(tǒng)梳理了國內(nèi)外學者關于資源應用行為分析的研究成果，提出了“收集-分析-應用”于一體的資源應用行為分析框架，將分析過程具體區(qū)別為描述型、診斷型和預測型三種類型，并采用“python”語言及“django”框架設計和開發(fā)了基于該框架的資源應用行為分析系統(tǒng)，同時利用edX和案例網(wǎng)絡教育學院的真實數(shù)據(jù)對系統(tǒng)可用性進行了驗證。本研究對于探索網(wǎng)絡學習者資源應用行為特征，實現(xiàn)更為有效和精準的遠程學習指導都有著重要意義。

關鍵詞：網(wǎng)絡學習者;資源應用行為;行為分析系統(tǒng);系統(tǒng)設計

中圖分類號：G420 文獻標志碼：A 文章

一、引言

隨著信息技術的不斷發(fā)展，教育信息化的水平也在不斷提高。越來越多的人開始使用網(wǎng)絡進行學習，這些新技術的應用也帶了教育數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長，探究數(shù)據(jù)的奧秘無疑將成為未來教育領域的研究熱點之一。學習分析、教育數(shù)據(jù)挖掘、教育大數(shù)據(jù)等方法的提出都是對這一數(shù)字時代的呼應。網(wǎng)絡學習行為是發(fā)生于e-Learning環(huán)境中的、與學習相關的各種行為，其行為主體是學習者，行為客體則主要為數(shù)字化學習資源[1]。根據(jù)穆爾的學習行為交互分類理論，學習過程中有三種交互類型：學習者與學習內(nèi)容的交互、學習者與教師的交互、學習者與學習者的交互網(wǎng)絡學習交互行為。本研究所關注的資源應用行為，其研究的主要對象就是關注學習者與學習資源的交互，相對于網(wǎng)絡學習行為而言，資源應用行為更直接和具體，因而數(shù)據(jù)更容易被記錄和分析。

毫無疑問，數(shù)據(jù)分析方法和分析技術在在線教育領域的應用已經(jīng)越來越多，其研究成果層出不窮，處于快速發(fā)展之中。比如社會網(wǎng)絡分析工具“SNAPP”能夠從學習管理系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù)，通過可視化的方法顯示學生之間互動情況;同時，已有內(nèi)容分析工具能夠利用視覺分析技術，獲得學習者學習過程信息。本研究關注于網(wǎng)絡學習者資源應用行為分析系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)，一方面旨在彌補現(xiàn)有學習平臺分析功能的匱乏，已有的眾多在線學習平臺大多不具有深層次意義上的分析功能，或者甚至就沒有相應功能，其分析過程和方法的標準化也根本無從談起;另一方面則是力圖使得面向?qū)W習者的行為分析可以更為便捷。

二、研究目標和方法

本研究的目的在于設計開發(fā)網(wǎng)絡學習者資源應用行為分析系統(tǒng)?；谝延醒芯?，本文通過文獻分析對國內(nèi)外學者關于資源應用行為分析模型以及主要分析方法進行梳理，在此基礎之上提出了資源應用行為分析框架，將分析過程分為描述型、診斷型和預測型，模型從宏觀角度對資源應用分析系統(tǒng)的開發(fā)提供了建設性的意見;基于此框架，研究設計和開發(fā)了資源應用行為分析工具，此工具實現(xiàn)接收教師或教學工作者上傳的資源應用行為數(shù)據(jù)，并通過系統(tǒng)內(nèi)部的分析過程反饋分析結(jié)果，最終實現(xiàn)描述型、診斷型和預測型三方面核心功能。本研究的技術路線經(jīng)歷了理論建構(gòu)、技術實現(xiàn)、應用驗證三個階段，相應地綜合應用了文獻分析、技術開發(fā)等研究方法。

理論建構(gòu)階段。主要研究了行為科學與行為主義學習理論、學習分析技術、學習者分類模型，并在此基礎之上，依據(jù)網(wǎng)絡學習者與學習資源交互的環(huán)境特點，提出了網(wǎng)絡學習者資源應用行為分析模型并建立了三個維度的分析方法。

技術實現(xiàn)階段。主要研究可視化技術，數(shù)據(jù)分析方法，機器學習算法用來分析網(wǎng)絡學習者資源應用行為數(shù)據(jù)，以期評估學習過程，診斷學習情況，預測未來表現(xiàn)等。

應用驗證階段。主要是在資源應用行為分析模型的基礎之上，通過使用Web開發(fā)技術以及數(shù)據(jù)分析方法、機器學習算法開發(fā)和實現(xiàn)網(wǎng)絡學習者資源應用行為分析工具，工具能夠接收上傳的學習相關數(shù)據(jù)，通過選擇不同的分析方法獲取分析結(jié)果。最后使用工具分析案例網(wǎng)院成人教育的數(shù)據(jù)和部分MOOC開源數(shù)據(jù)來驗證工具的可用性。

三、相關研究

國外對于資源應用行為的研究更多偏向于應用實踐方面。自2012年學習分析技術提出以來，越來越多的學者開始關注并研究學習者在網(wǎng)絡學習中的學習行為。美國普渡大學通過建立預測模型和使用相關可視化技術，對學習者的學習情況進行實時跟蹤，當學習者可能出現(xiàn)學業(yè)不通過等危險情況時，可視化信號就會將此信息傳遞給教師和學生，以便改善學習者的學習效果[2]。A Anderson、D Huttenlocher等人通過對Coursera平臺上的課程數(shù)據(jù)分析得出課程參與度與學生績效的關系，優(yōu)秀學習者的學習習慣以及激勵機制對學生參與度的影響[3]。麻省理工學院的PJ Guo、J Kim、R Rubin分析了edX上690萬條視頻觀看記錄，統(tǒng)計分析后得出結(jié)論：少于六分鐘的視頻最吸引人[4]。本研究調(diào)研了現(xiàn)階段關于資源應用行為的國內(nèi)研究，時間范圍從2004年到2016年，共搜索出1130篇文獻?？v觀目前國內(nèi)的研究成果，發(fā)現(xiàn)大體可以分為以下幾個方向：

（1）關于網(wǎng)絡學習行為的理論研究，其中包括天津外國語大學楊麗娜等關于行為動機的研究，文中從心理因素、技術因素和資源因素三個方面建立了行為發(fā)生的前因模型，并對提出的因素進行了驗證[5];華中師范大學彭文輝在對學習行為內(nèi)涵深入研究的基礎上，提出了一個學習行為的OCCP分類模項，以及網(wǎng)絡學習行為的“S-F-T”三維分類模型，這兩種模型是抽象和形式化描述學習行為序列的基礎[6]。遼寧師范大學李玉斌等學者以計劃行為理論為指導，構(gòu)建起具有9個潛在變量的網(wǎng)絡學習行為模型（USEBM）[7]。

（2）關于網(wǎng)絡學習行為分析系統(tǒng)的研究，其中包括陜西師范大學王麗娜以對網(wǎng)絡學習行為系統(tǒng)分析為基礎，結(jié)合網(wǎng)絡學習行為評價的目的和指標，設計了網(wǎng)絡學習行為的評價模型[8];華中師范大學黃克斌等通過分析常見的網(wǎng)絡學習行為量化參數(shù)，設計了一個智能化的網(wǎng)絡學習行為分析系統(tǒng)[9];中南大學吳玲艷運用Web Services和Web日志挖掘等技術，設計并初步實現(xiàn)了包含行為采集、行為統(tǒng)計分析、學習評價三個模塊的網(wǎng)絡學習行為分析評價系統(tǒng)[10]。

（3）關于行為指標的分析研究，國家開放大學魏順平等通過記錄學習者對網(wǎng)絡課程不同模塊的瀏覽及跳轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)，分析學生對資源的使用情況[11]。國防科學技術大學范潔通過對決策樹中C4.5算法的研究，提出了一種基于屬性相關性的C4.5決策樹規(guī)則生成算法預測學生成績[12]。東北師范大學馬杰等人運用多元回歸分析預測與學生課程總分呈顯著相關的教學模塊，通過預測模型快速定位重點模塊，從而提高教學效果[13]。

綜上所述發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)外在資源應用行為的研究上收獲頗豐。各種模型、各種系統(tǒng)、各種分析方法層出不窮。將這些研究仔細分析對比以后不難發(fā)現(xiàn)，雖然學者們在各自研究的基礎上都取得了一些突破，但大家更多是依照自己的研究領域和方向，以及能夠獲得的資源設計分析系統(tǒng)和方法，而各種方法和系統(tǒng)之間差別較大，沒有形成一個統(tǒng)一的體系或者框架。這就導致研究成果的實踐性比較差?，F(xiàn)如今，越來越多人來到線上進行學習，但是在線平臺和系統(tǒng)的不同也導致了數(shù)據(jù)整合上的困難，雖然大數(shù)據(jù)分析技術已逐漸的成熟，但是在基礎設施的建設上如達不到一定的統(tǒng)一，這將使得未來對網(wǎng)絡學習者資源應用的分析過程變得更加復雜。

四、前期研究

本研究在對這些學習分析模型進行分析總結(jié)的基礎之上，加之對學習者在網(wǎng)絡學習環(huán)境中的資源應用行為進行了相關研究，提出了網(wǎng)絡學習者資源應用行為分析框架，如圖1所示。本模型主要借鑒了學習分析模型中的三個主要過程和循環(huán)結(jié)構(gòu)。

資源應用行為的整個分析過程主要是由數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析和知識應用三個部分組成。第一個階段是數(shù)據(jù)收集。收集的數(shù)據(jù)主要來自于在線學習平臺的數(shù)據(jù)庫以及日志文件，數(shù)據(jù)庫和日志文件里保留了學習者與網(wǎng)絡學習資源交互的大部分行為數(shù)據(jù)。由于數(shù)據(jù)的來源不同，所以需要將收集到的數(shù)據(jù)進行相應處理，其中包括標準化處理、刪除存在誤差的數(shù)據(jù)以及對空值進行填充等。資源應用行為分析模型中使用的數(shù)據(jù)是學習者與網(wǎng)絡學習資源交互時產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以根據(jù)不同的特點分為行為過程數(shù)據(jù)和行為結(jié)果數(shù)據(jù)。其中，行為過程數(shù)據(jù)是指網(wǎng)絡學習者在學習過程中與學習資源交互時產(chǎn)生的操作型數(shù)據(jù)，例如：登陸時間、登陸時長、練習時長等。行為結(jié)果數(shù)據(jù)是指由一連串操作行為以后產(chǎn)生的結(jié)果型數(shù)據(jù)。例如：學生練習的成績、系統(tǒng)對學生的學習情況的評價、是否通過考試等。

第二個階段是數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析階段基于數(shù)據(jù)分析方法、機器學習算法等，對數(shù)據(jù)進行分析。此模型中將數(shù)據(jù)分析分為三種不同類型的分析，主要包括：描述型分析、診斷型分析、預測型分析。描述型分析是根據(jù)事先分析的成果，將某些數(shù)據(jù)集中，以某種直觀、概括、全面的形式將需要表達的信息展現(xiàn)出來。教師可以通過這些直觀的結(jié)果迅速發(fā)現(xiàn)整個學習過程中的一些特點，總結(jié)出一些規(guī)律等。由于學習者心理因素、成長環(huán)境等因素的不同，導致在在學習過程中表現(xiàn)出特點也有所差別，識別出這些不同不僅可以幫助教師更好的了解學習者，為個性化教學提供保障。診斷型分析就是利用資源應用行為數(shù)據(jù)建立學習者分類模型，接著再根據(jù)模型對學習者進行分類，并針對不同的學習者提供個性化的指導方法，改善學習結(jié)果。教師需要根據(jù)診斷的結(jié)果，按照學習者的偏好和習慣組織學習活動和資源，以便取得更好的教學效果。預測型分析主要是根據(jù)學習者在學習平臺中留下的行為數(shù)據(jù)，使用機器學習算法建立數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的關系，最終達到預測學習績效的目的。此類型的分析可以幫助教師找到那些可能無法通過考試的學習者，教師需要對這些學習者采取必要的措施以改善學習行為。

第三個階段就是知識應用。知識應用的對象主要是教師、學生以及從事教學相關的工作者。經(jīng)過相應的數(shù)據(jù)分析以后，教師根據(jù)分析的結(jié)果，結(jié)合自身教學經(jīng)驗和已知的學生特點進行相應的知識應用。由于分析類型的不同，知識應用的方法也不相同?？梢苑譃榭梢暬?、個性化和預測三種?？梢暬侵笇?shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)用圖表的方式呈現(xiàn)，利用計算機的處理能力將海量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成直觀可見的圖形圖像，將復雜不容易理解的信息表示出來。個性化是根據(jù)診斷型分析中分析結(jié)果，通過網(wǎng)絡學習者在學習過程中資源應用行為的不同表現(xiàn)，診斷出屬于具體的類別，然后針對不同類型的學習者，提供個性化的指導方法。預測是將當前學生的資源應用行為放入預測型分析模型中，對學生下一階段學習結(jié)果或者學習行為進行預測。

最后，模型還強調(diào)了循環(huán)結(jié)構(gòu)，模型將知識應用的結(jié)果反饋給收集數(shù)據(jù)、分析系統(tǒng)的管理者，或者教輔人員根據(jù)返回的結(jié)果重新設計和改善收集的數(shù)據(jù)，提高分析的準確度。需要注意的是，整個分析過程是在宏觀和微觀環(huán)境下工作的，這里的環(huán)境包含了影響整個分析過程的各方面要素條件。

五、系統(tǒng)設計及開發(fā)

1.系統(tǒng)設計原則

根據(jù)資源應用分析工具自身的特點和使用環(huán)境，整體的設計都需要遵循以下幾個原則：

（1）簡便性

分析工具的使用者大多是一些計算機技術能力較弱的教師，對于他們來說只需要掌握一些簡單的操作獲得自己想要的結(jié)果。所以在這個系統(tǒng)的功能設計和流程設計中一定要注意操作的簡便性，能夠使計算機水平一般的人也能夠使用此工具。

（2）獨立性

如上所說，工具的分析功能可能隨時需要調(diào)整，在這個過程中就需要注意系統(tǒng)的獨立性。其中每個分析功能需要獨立出來，當系統(tǒng)需要改變某個分析方法的時候，要保證其能夠不影響其他功能的分析過程。

（3）可擴展性

可擴展性能夠保證系統(tǒng)對變化及時做出反應。系統(tǒng)的功能不僅需要調(diào)整，更多的時候需要增加某個某塊或某種功能，此時較強的可擴展性能夠使系統(tǒng)迅速適應這種變化。

（4）準確性

毋庸置疑，此工具最主要的功能就是分析方法的使用。而這些分析方法必須保證其一定的準確性，只有正確的分析結(jié)果才能幫助教師了解和改善學習者的學習情況。

2.系統(tǒng)設計思路

分析工具的整個工作過程可以看做是一個“黑盒”，工具的使用者只需要按照工具給出的格式上傳數(shù)據(jù)，具體分析功能將交給系統(tǒng)來完成。使用者在上傳文件之后，點擊自己需要分析的部分就可以獲得相應的分析結(jié)果。因此，根據(jù)系統(tǒng)功能確定系統(tǒng)的輸入和輸出，系統(tǒng)的輸入是用戶上傳的學習者相關數(shù)據(jù)，系統(tǒng)的輸出是具體的分析結(jié)果，如圖2所示。