張及玲，胡亞京

（江西師范大學 傳播學院，江西 南昌 330022）

一、引言

在2012年的地平線報告中學習分析被認為是未來2-3年內的新技術的運用趨勢，學習分析，綜合而言是在“教育大數(shù)據(jù)”當中的運用。這個術語起源于數(shù)據(jù)挖掘，商界使用數(shù)據(jù)挖掘技術來分析消費行為進而識別消費趨勢。［1］互聯(lián)網(wǎng)的興起使得市場研究領域發(fā)生了很大變革，企業(yè)運用網(wǎng)絡追蹤工具可以追蹤客戶，了解客戶的購買信息。商業(yè)機構根據(jù)消費者的海量信息，破譯出有價值的信息，構建消費者行為模型，從而為市場營銷決策提供支持。在教育領域，教育機構收集海量的學生信息，并進行科學的探索，旨在提升學習者的學習效率，促進學生的個性化學習。［1］

利用“消費者相關性”數(shù)據(jù)挖掘和定位潛在客戶，制定個性化的宣傳和廣告，這是商業(yè)分析的方法。學習分析是參照商業(yè)分析的方法，運用“學習相關性”數(shù)據(jù)，一方面可以選擇有針對性的，更具個性化的學習方法。另一方面可以為教師、教育決策者提供科學合理的教育教學決策支持。學習分析對于教育教學工作人員具有重要作用，他們借助學習分析技術，更加深入了解學生及進行網(wǎng)絡學習交互。學習者通過學習分析結果了解自己的學習情況水平，調整學習進度計劃等。在線學習平臺的設計者及開發(fā)者根據(jù)分析學生的學習數(shù)據(jù)，改善和調整學習支持服務系統(tǒng)，為學生學習提供滿足需求的支持服務系統(tǒng)。

二、學習分析在Moocs教學中的運用

Moocs課程借助網(wǎng)絡環(huán)境和學習分析，不僅可以滿足學習者個性化的學習需求，還可以獲得教師個性化的學習指導。學習者不僅可以與來自全球不同文化背景的人進行交流，合作，探討，解決問題，還可以激發(fā)思維，產生全新的視野，對學習內容產生新的更全面的理解。

（一）更新學習理念

縱觀Moocs的發(fā)展，Moocs主要呈現(xiàn)兩種發(fā)展趨勢：一是延續(xù)早期的聯(lián)通主義學習理論cMoocs課程，二是更傾向于行為主義的xMoocs課程。［2］盡管二者在教學形式上都具備開放、大規(guī)模、在線學習等特點，但是在學習理念上還是有很大的區(qū)別。學習分析在兩種模式的學習中都具有相當?shù)拇龠M作用。

1.cMoocs課程

遵循聯(lián)通主義學習理論的cMoocs課程所具備的學習方式是：該理論認為學習是創(chuàng)建連接，增加或刪除關聯(lián)的過程。［2］學習過程是學習者自行生成并積累知識的過程。該類課程最突出的特點是：（1）課程的學習資料內容不是由教師在課前準備和提供的，而是隨著課程的進行和深入，由課程參與者自行生成豐富的。教師只是學生學習的引導者，在學習過程引導學習者進行相關主題的學習。（2）運用學習分析技術根據(jù)學生的愿景和興趣，課程組織者引導學生對不同的學習主題內容進行學習體驗，獲得對特定主題的理解和學習。教師利用學習分析技術，可將不同學習興趣的學生分成不同的學習小組，分別學習不同的學習主題模塊。對不同的學習小組的學生，從他們的學習進度，任務分工，交互程度，學習研究的角度和深度等不同方面加以指導，引導學生合作學習，激發(fā)學生思維，指導學生交流，獲得相關主題的特定理解。

2.xMoocs課程

基于行為主義的xMoocs課程，其學習理念是：教師是專家，學生是知識的消費者。學習的發(fā)生是教師將課程設計者組織好的知識內容框架傳授給學習者的過程。其最顯著的特點是：教師會提前錄制好2-30分鐘的課程內容視頻放在網(wǎng)絡上供學習者學習，并且教師會每周都規(guī)定好學習課程內容，另外課程服務器還會為學生提供相應的講解視頻及及時的反饋信息。平臺除了會向學生提供隨堂測試題之外，還有每周測試，期中測試和期末測試，并持續(xù)記錄下學習者每次測試的結果，登記學生參與教師問題討論情況。教師統(tǒng)計分析學生的各種測試結果，以及參與討論的狀況，進而調整教學進度，對教學重難點加以適當?shù)膹土暫挽柟?，為學生提供滿足需要的學習，提高學習效率。

（二）轉變學習方式

在學習管理和開放資源交互的影響下，Moocs課程與以往的網(wǎng)絡課程并非完全相同。Moocs課程的參與者和課程資源在網(wǎng)絡上是分散的。通過對某一課程內容的學習或對某一問題的探討亦或是組織活動將學習者聚集在一起，形成群體共生資源，分布在各地的學習者主要通過網(wǎng)絡交流，思考以及協(xié)作學習的方式習得知識，提高技能。以往的網(wǎng)絡課程，教學更多的是提供網(wǎng)絡視頻課程并輔以事前編制好的教授課件或講座。學生學習時缺少真實的學習情境感，而更像是坐在教室后面觀摩學習，缺少交流與反饋，無法了解學生對課程內容的掌握程度。

基于Moocs的學習分析，對學習者海量的數(shù)據(jù)進行分析，可以使教育者明確學生的學習狀況，知道學生什么時候學習疲倦了，學生哪些知識點還沒掌握，不同地區(qū)學習者的偏好，男女學習者的學習風格的差異等。教育者可以有的放矢的設計教學，創(chuàng)設適合的學習情境。通過學生的任務完成，參與考試，觀看視頻和班級網(wǎng)絡交互頻率狀況及同伴評價等信息，可以向學生推送適宜的課程內容資源 ，為學生制定個性化的學習學習過程。

斯坦福大學的在線學習課程，擁有大量的課程信息和數(shù)據(jù)，其Moocs學習平臺還引入了學習分析技術，并進行深入的研究。如教師利用儀表盤來監(jiān)控學生的學習參與情況?；谝粋€63000人的在線課程——人機交互，學生的作業(yè)互評及反饋，學生成績的預測因素等。又如在Moocs的一門編號為106A的課程（入門編程課程）基礎上，課程設計者建立了一個基于課程的初、中期家庭作業(yè)的圖形化模型，結合機器化學習分析和概率統(tǒng)計模型，可以很好的預測學生在后面的學習中將會碰到的困難，并通過轉變學習方式路徑幫助學習者制定合適的學習路徑模型。

（三）建立學習模式

學習者在參與Moocs課程學習時，在線平臺留下了學生的學習行為痕跡，學生的大量學習數(shù)據(jù)被記錄下來。諸如學習日志，學習成果，學習課程，學習路徑等，利用學習分析技術和數(shù)據(jù)挖掘技術對這些學習行為數(shù)據(jù)進行收集，測量，分析，存儲，建模等操作,可為學校管理人員，教師，學生等利益相關者提供相應的反饋和干預，促進學校教育管理，教學和學習。

基于Moocs的學習分析模式，將主要分為以下幾個功能模塊（1）學習內容模塊。負責管理，維護，傳遞個性化的學習內容給學習者。（2）學習者信息模塊。分為兩部分，一部分負責記錄和存儲學習者在學習系統(tǒng)的動態(tài)學習行為數(shù)據(jù)，另一部分存儲學習者的靜態(tài)基本信息。（3）學習分析模塊。負責收集和分析學習系統(tǒng)中學習者的行為數(shù)據(jù)和學生基本信息數(shù)據(jù)。（4）預測模塊。負責對分析模塊的數(shù)據(jù)結果，對學習者未來的學習行為進行預測。（5)可視化顯示模塊。 負責將預測模塊中的結果以可視化的方式顯示給教師，學習者，教育管理人員等利益相關者。（7）自適應模塊。負責推送適當?shù)膶W習內容給學習者即根據(jù)預測模塊的預測結果，學習者基本信息數(shù)據(jù)分析，結合學習者學習興趣與學習愛好，自動觸發(fā)學習內容模塊，推送相關的適合的學習內容給學習者。（8）干預模塊。根據(jù)預測顯示的結果，可以允許教師，教育管理人員，系統(tǒng)設計和開發(fā)人員對其進行適當?shù)母深A和調整。

學習者在Moocs學習平臺，進行知識的學習，作用于學習內容模塊，并被記錄下學習者的學習行為路徑和學習時間等相關信息。在學習者當前狀態(tài)數(shù)據(jù)庫中，按照預先定義好的數(shù)據(jù)結構和數(shù)據(jù)類型，對學習者學習行為數(shù)據(jù)進行存儲。學習分析模塊對學習者學習行為數(shù)據(jù)并結合學習者基本信息，根據(jù)不同的分析目的和需求對這些數(shù)據(jù)加以分析。一方面根據(jù)分析的數(shù)據(jù)結果進行預測，并將預測的結果用可視化的軟件或工具顯示出來。另一方面自適應引擎模塊根據(jù)分析的結果，作用于學習內容模塊，從而為學習者選擇或推送適當?shù)膶W習內容。干預模塊接收到可視化顯示的預測結果后，將顯示的結果展示給任課教師，學習者和教育管理人員使用，以供他們能夠據(jù)不同的學習狀況和情境進行適當有效的認為干預，更好的為教育和學習提供支持服務。

三、學習分析的應用趨勢

目前學習分析技術已能夠收集和整理學習者大量學習數(shù)據(jù)，并對這些數(shù)據(jù)加以統(tǒng)計分析，可視化顯示，為學習者提供學習報告，揭示學習者的學習行為模式，構建自適應的學習模型。［3］學習分析技術不僅可從學習者角度了解學習過程的發(fā)生機制，還可用來優(yōu)化教學，以基于學習行為數(shù)據(jù)的分析為學習者推薦學習行為軌跡，開展適應性學習和自我導向的學習。除此以外學習分析技術還可用來評估和考量學校的現(xiàn)行體制（課程體系，教育教學機構的運行機制，教學程序等），以便提供更加有效的教學分析，教師在數(shù)據(jù)分析的基礎上進行更有針對性的教學干預。

目前，國內外針對學習分析技術在教育教學進行的應用主要體現(xiàn)在以下幾方面：

（一）教師角度：優(yōu)化教學，提高決策支持

運用學習分析技術及其相關的分析工具，教師可以獲得學習者及其學習相關的數(shù)據(jù)。［4］通過對這些數(shù)據(jù)加以整理分析，可幫助教師改進教學進程，提供更具可行性和針對性的教學決策。例如，從學習者的學習系統(tǒng)平臺中，教師可以獲得學習者的學習軌跡信息，包括登入時間，學習時長，所訪問的內容網(wǎng)頁，完成的學習課程任務情況以及學習者網(wǎng)際交互狀況等。分析這些學習者學習數(shù)據(jù)，教師可了解學生的學習需求，學習風格，學習現(xiàn)狀，學習者的知識儲備和認知結構等，從而輔助教師調整和制定符合學習者需求的教學方案。［5］

譬如，香港中文大學醫(yī)學院課程管理系統(tǒng)中的實習日志管理模塊就記錄了學生在醫(yī)院的實習過程，見習日志。通過這些數(shù)據(jù)記錄可清晰顯示學生的實習項目完成和進展狀況，并以此提醒學生后續(xù)的實習項目和實習地點。根據(jù)這些記錄數(shù)據(jù)，實習老師可準確地制定下一步實習安排和實習計劃。

（二）學習者角度：自我評估，學習診斷和導向

學習分析獲取學習者及其學習數(shù)據(jù)后，運用相關的工具對其加以分析預測，并將數(shù)據(jù)結果通過可視化的工具顯示傳遞給學習者。學習者知道結果后，可清晰地了解自己學習的優(yōu)勢和不足，發(fā)現(xiàn)自我，規(guī)劃和調整學習，進而不斷提高自我。［6］此外，學習分析技術還為學生與學習內容，同伴和教師的交互學習提供了機會，促進了自我導向的學習。學習者的自控能力對于學習者的自我導向學習是非常重要的。運用學習分析技術，學習者可以分析自己的學習行為軌跡數(shù)據(jù)，了解自己的學習狀況，準確把握自己的學習進程及與同伴之間的學習差距，改變學習策略，發(fā)展和提升自己。

譬如，哥倫比亞大學的研究者運用學習分析技術，為學習者在學習管理系統(tǒng)中的自我導向學習提供支持。這一研究收集學生行為數(shù)據(jù)（學習內容傳遞，參與和討論學生的學期課程資料的使用和頻率和次數(shù)）將這些數(shù)據(jù)結合教師給出的課程成績數(shù)據(jù)進行整合分析，并將整合結果可視化顯示，幫助學習者了解自己的學習。在課程終結時，研究者還利用SNAPP對學習論壇中的學生交互信息進行捕獲分析，繪制學習網(wǎng)狀圖，顯示在課程學習行為中。輔助學習者了解自己的學習交互投入情況，促進學習者的自我導向學習。

（三）教育教學研究人員角度：進行個性化學習設計，提高學習績效

對學習者及其學習情境的相關數(shù)據(jù)進行分析和解釋，可以挖掘隱藏在學習者背后的學習風格，構建出具有個性化和針對性的學習者模型。［7］Retalis及其同事認為，如果了解了學習者的學習模式以及學習路徑的相關規(guī)律，教學工作者就可以根據(jù)學習者的個性化表現(xiàn)，了解學習者的學習掌握程度，為學生提供適當?shù)膶W習資源，另外還可知曉學習的交互發(fā)生過程。

四、小結

學習分析技術運用于Moocs平臺教學，具有積極的應用價值和巨大的發(fā)展前景。學習分析技術目前還處在應用的初期，面臨著很多的挑戰(zhàn)。而且就目前我國的教育信息化的發(fā)展速度和狀況，要深入全面地運用推廣使用學習分析技術，還有很長的實踐探索之路要走。

［1］龔志武，吳迪，陳陽鍵，蘇宏，王寒冰編譯.2013地平線報告高等教育版 （下）*［J］.廣州廣播電視大學學報,2013 (3):1-7.

［2］顧小清，胡藝齡，蔡慧英.MOOCs的本土化訴求及其應對*［J］.遠程教育雜志,2013(10):1-11.

［3］顧小清,張進良等.學習分析：正在浮現(xiàn)中的數(shù)據(jù)技術［J］.遠程教育,2013(9):18-25.

［4］徐鵬,王以寧,劉艷華,張海.大數(shù)據(jù)視角分析學習變革——美國《通過教育數(shù)據(jù)挖掘和學習分析促進教與學》報告解讀與啟示［J］.遠程教育雜志,2013(1):11-17.

［5］朱珂,劉清堂.基于學習分析技術的學習平臺開發(fā)與應用研究［J］.中國電化教育,2013(9):127-132.

［6］魏雪峰,宋靈青.學習分析：更好的理解學生個性化學習過程—訪談學習分析專家George Siemens教授［J］.中國電化教育,2013(9):1-4.

［7］李青,王濤.學習分析技術研究與應用現(xiàn)狀述評［J］.技術與應用,2012(307):129-133.