王苗+劉志超

摘 要：工具支持下的學習分析技術(shù)以其多維度的數(shù)據(jù)采集、自動化的數(shù)據(jù)分析、可視化的分析結(jié)果等優(yōu)勢為在線學習行為分析提供了新的思路。文章首先對在線學習行為及可視化技術(shù)進行概述性描述并系統(tǒng)的梳理了在線學習行為分析的現(xiàn)狀，在此基礎(chǔ)上對國外學習分析技術(shù)典型應用項目進行分析，最后對工具支持下的學習分析與可視化技術(shù)對于在線學習行為分析的重要意義做出總結(jié)與展望。

關(guān)鍵詞：在線學習行為：可視化；學習分析；案例研究

中圖分類號：G434 文獻標志碼：A 文章編號：1673-8454（2015）09-0010-04

一、引言

學習分析技術(shù)是以海量的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用數(shù)據(jù)挖掘的成果，對在線學習環(huán)境及學生的在線學習為對象，對學習者產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和分析模型探究信息和社會的聯(lián)系，并且對學習作出預測和建議。[1] 在大數(shù)據(jù)背景下，學習分析逐漸成為教育工作者研究的熱點。

國內(nèi)外遠程教育研究者對學習分析技術(shù)展開了一系列的研究，英國馬里蘭大學在Blackboard平臺中的課程管理模塊中開設(shè)了“自我行為檢查”的工具，幫助學生自我診斷與評估[2]；比利時魯汶大學和哥倫比亞大學則分別運用學習分析技術(shù)創(chuàng)建應用程序內(nèi)嵌到在線學習平臺中，對學生在線學習進行可視化分析來幫助學生了解學習情況[3]；美國普渡大學的“信號預警系統(tǒng)”對學生的學習行為進行監(jiān)控，對學績較差的學生以郵件的形式給予預警并提供幫助。[4]我國對于學習分析技術(shù)的研究處于理論、技術(shù)及應用趨勢的研究層面，如華東師范大學的顧小清教授（2012年）系統(tǒng)的分析了學習分析技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò)以及學習分析技術(shù)中的關(guān)鍵技術(shù)在此基礎(chǔ)上指出學習分析技術(shù)的應用趨勢[5]，北京郵電大學的李青（2012年）從學術(shù)界對學習分析的幾種權(quán)威定義出發(fā)探討學習分析的主要分析方法與工具，并學習分析技術(shù)的典型案例進行綜述性研究[6]，南京大學的李逢慶（2012年）對學習分析的內(nèi)涵、過程、工具和方法做了深層次的解讀，并從推動大學教學創(chuàng)新的視域下闡釋學習分析促進大學教學信息化深入發(fā)展的重要價值與深遠影響[7]。最近的研究表明，我國遠程教育研究者展開了學習分析技術(shù)應用于在線學習平臺的案例研究。例如，中央民族大學孫洪濤（2013年）通過一個案例展示了在開源平臺和工具的支持下學習分析對于遠程教學交互研究的意義[8]，國家開放大學魏順平（2013年）通過中央廣播電視大學的網(wǎng)上教學實例從不同的用戶角度探究了學習分析技術(shù)對于挖掘大數(shù)據(jù)時代下教育數(shù)據(jù)的價值。[9]

二、在線學習行為分析及數(shù)據(jù)可視化

1.在線學習行為概述

目前國內(nèi)外關(guān)于在線學習行為的概念尚無明確的界定，與其相似的概念有“網(wǎng)絡(luò)學習行為”、“”遠程學習行為“數(shù)字化學習行為”等，沿用較多的定義為楊開城（2002年）的“在線學習行為是指學習者在由現(xiàn)代信息技術(shù)所創(chuàng)設(shè)的、具有全新溝通機制與豐富資源的學習環(huán)境中，開展的遠程自主學習行為?！盵10]其特征是一個運用現(xiàn)代技術(shù)手段開發(fā)的多維度多層次的學習系統(tǒng)，學習者的學習行為較傳統(tǒng)學習更為獨立自主。[11]在線學習強調(diào)利用網(wǎng)絡(luò)在線學習平臺所提供給的網(wǎng)絡(luò)學習環(huán)境以及開發(fā)的課程資源、學習者按照自己的學習目標、學習計劃、學習進度、學習時間等展開自主學習活動，在線學習過程中可以借助“BBS論壇”、聊天工具等與其他學習者進行協(xié)作學習，在線學習過程中，教師對學生的學習行為進行監(jiān)控跟蹤，及時給與獎勵或預警，避免學生在放任的狀態(tài)下學習。

2.在線學習行為分析

目前國內(nèi)外研究集中在對線平臺網(wǎng)絡(luò)日志進行描述以及研發(fā)跟蹤監(jiān)控軟件實時監(jiān)控學習者的在線學習行為。例如，]Karin Anna Hummel 等通過分析數(shù)據(jù)庫訪問記錄和日志文件，分析學習者的在線學習行為。[12]Romero等使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對Moodle平臺中的日志進行分析，對學習者學習情況進行分析和預測，將分析結(jié)果反饋給學習者及教師，便于學習者掌握自己的學習情況，便于教師調(diào)整教學計劃，作出科學的教學決策。[13]

國內(nèi)學者關(guān)于在線學習行為分析的研究尚處于初步探索階段，較多以文獻研究、問卷調(diào)查等方式采集學習者行為信息，對在線學習行為分析模型以及分析平臺進行研究，彭文輝，楊宗凱等（2006年）給出一個基于網(wǎng)絡(luò)學習行為分析的學習平臺結(jié)構(gòu)模型，對學習者學習行為進行分析，奠定了對學習者的行為評價和學習智能化、個性化調(diào)整的基礎(chǔ)。[14]彭文輝，楊宗凱等（2007年）通過對網(wǎng)絡(luò)在線學習者進行問卷調(diào)查，利用數(shù)據(jù)分析工具分析在線學習者的行為，為在線學習平臺、在線學習資源的設(shè)計與開發(fā)提出針對性的建議。[15]一些學者通過分析在線學習平臺的數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡(luò)日志等對在線學習行為進行實證性研究。袁明，陳偉杰采用統(tǒng)計分析法和聚類分析法對華東師范大學網(wǎng)絡(luò)教育學院的每天訪問課程人數(shù)及月平均值、學習者到訪比例、在線測試題完成情況等方面進行了研究分析。[16]魏順平以2010年春季學期江蘇電大9369名新生選修的中央電大開放教育入門課程“開放教育學習指南”，采用數(shù)據(jù)挖掘的方法得出登錄、資源瀏覽、作業(yè)、測試等在線學習行為的特點及其影響因素，為網(wǎng)絡(luò)課程的設(shè)計以及優(yōu)化在線學習評價效度等提出合理化建議。[17]

本文將嘗試將學習分析和數(shù)據(jù)可視化技術(shù)應用于在線行為分析研究中，彌補傳統(tǒng)在線行為分析的不足。

3.數(shù)據(jù)可視化

探索和理解大型數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)可視化是最有效的途徑之一。把數(shù)字置于視覺空間中，更容易發(fā)現(xiàn)其中潛藏的模式。[18]筆者按照處理數(shù)據(jù)類型的不同將其輸出形式總結(jié)如圖1所示。

一般而言，數(shù)據(jù)可視化分為探索性可視化和理解型可視化[19]，探索型可視化是在不確定從數(shù)據(jù)集中能夠獲取到何種信息試圖探索數(shù)據(jù)所潛藏的信息，理解型可視化是最直觀、最清晰的方式生成便于用戶能夠理解的形式，增強處理效率。

三、學習分析技術(shù)應用于在線學習行為分析的優(yōu)勢

1.多來源、多維度的數(shù)據(jù)采集有利于深層次挖掘在線學習行為信息

學習分析技術(shù)的數(shù)據(jù)來源廣泛：①可以從Blackboard、Moodle、Sakai等主流的學習管理系統(tǒng)中采集數(shù)據(jù)；②可以從微博、MSN、QQ等社交工具中采集學習者與他人交互的數(shù)據(jù)；③通過實時監(jiān)控軟件獲取學習者的與學習相關(guān)的面部情緒、注意力集中程度等信息；④從傳統(tǒng)課堂學習中的課本、作業(yè)、試卷等采集信息。

學習分析技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)多維度的數(shù)據(jù)采集：①獨立操作產(chǎn)生的數(shù)據(jù)：登錄時間、瀏覽網(wǎng)頁、資源下載、發(fā)帖子、做筆記等；②交互行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)：論壇、聊天室、社交工具討論、與教師的互動、與其他學習者互動等；③復雜關(guān)系網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)：鼠標鏈接關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、社交網(wǎng)絡(luò)、生物網(wǎng)絡(luò)、地理位置網(wǎng)絡(luò)等。對在線學習行為數(shù)據(jù)進行多來源、對維度的采集，有利于挖掘出深層次的信息。

2.自動化的數(shù)據(jù)處理過程簡化了數(shù)據(jù)處理繁復的工作量

隨著數(shù)據(jù)處理量的不斷增大，一些一鍵可視化的學習分析工具開始不斷的出現(xiàn)，如Gephi、NodeXL等，這些工具技術(shù)門檻低，操作便捷，功能強大，支持不同的數(shù)據(jù)格式，運用此類分析工具再加上簡單的編程技巧即可自動化的生成不同格式的可視化圖表，滿足各種需求，極大的減少了數(shù)據(jù)準備、處理、可視化等繁復的工作量。

3.可視化的分析結(jié)果有利于描述復雜的學習行為及制定科學的教育決策

將在線學習行為數(shù)據(jù)可視化同時起到解釋在線學習行為和探索遠程教育規(guī)律的作用，對在線學習行為數(shù)據(jù)進行可視化研究，往往能夠從中發(fā)現(xiàn)一些通過常規(guī)統(tǒng)計方法很難挖掘到的信息，很多情況下這些信息能夠成為遠程研究者描述復雜的學習行為或者制定教育決定提供幫助。遠程教育研究者可將可視化作為尋求問題以及探索在線學習行為數(shù)據(jù)集新特征的一種方式。

四、案例研究

盡管學習分析技術(shù)得到教育界的普遍關(guān)注，各國紛紛展開學習分析技術(shù)的應用實踐，包括學習分析系統(tǒng)和工具的研發(fā)等，但目前投入到教學實踐中的項目并不多，筆者通過文獻研究了解到如下國外最具代表性的兩個項目。

1.澳大利亞Wollongong大學領(lǐng)導的“可視化網(wǎng)絡(luò)：網(wǎng)絡(luò)學習可視化評估”項目

（1）項目研究內(nèi)容

澳大利亞學與教委員會（ALTC）啟動了“解決采集和可視化學生網(wǎng)絡(luò)學習交互數(shù)據(jù)的巨大開支問題的計劃”簡稱ALTC計劃，該計劃試圖通過發(fā)展專業(yè)的學習分析工具來解決設(shè)計和評估學與教實踐的巨大財政開支問題，以Wollongong大學為主多個大學積極響應，共同參與研發(fā)了基于學習分析技術(shù)的“網(wǎng)絡(luò)學習可視化評估”（SNAPP）工具，該工具能夠?qū)lackboard或其他學習管理系統(tǒng)中論壇的發(fā)帖回的學習者關(guān)系以可視化的圖表形式輸出，幫助教師迅速診斷學習者的學習模式，為教師網(wǎng)絡(luò)學習評估提供有力支持。

（2）SNAPP系統(tǒng)業(yè)務流程

SNAPP系統(tǒng)從LMS論壇中獲取數(shù)據(jù)建立關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的過程類似于網(wǎng)絡(luò)中繼聊天，實質(zhì)上是將論壇討論者與其他討論著的關(guān)系可視化，論壇關(guān)系參與水平以兩個節(jié)點（教師和學習者）作為指示器。SNAPP工具可以從Blackboard或WebCT的論壇交互行關(guān)系直接導出也可以導入到更復雜的社會網(wǎng)絡(luò)分析工具（GraphML/NetDraw等）中做更深入的分析。SNAPP安裝后以書簽的形式添加到瀏覽器的菜單欄中，其業(yè)務流程如圖2所示。

（3）研究成果

“可視化網(wǎng)絡(luò)：網(wǎng)絡(luò)學習可視化評估”項目組對參與者進行的問卷調(diào)查顯示，SNAPP工具在教學實踐中表現(xiàn)出較以往評估方式更好的效果和價值。該項目的研究成果還包括：①驗證了SNAPP工具的有效性和優(yōu)勢；②歸納出網(wǎng)絡(luò)學習者論壇交互的一般模式；③學習網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果指導教師了解學習者的學習動機、表現(xiàn)以及在線參與情況；④借助于Web2.0技術(shù)將SNAPP業(yè)務擴展其他學習管理系統(tǒng)中；⑤對SNAPP未來研發(fā)方向提出展望，后續(xù)工作將開發(fā)網(wǎng)絡(luò)學習情況的自我評估工具。

2.美國普渡大學的“課程信號”項目

（1）項目研究內(nèi)容

為了提高課堂學習效果，美國普渡大學研發(fā)“課程信號”項目，該項目通過跟蹤學習者的學習進程，在學習者學績達到標準要求的臨界點之前今早給出預警信號，警示學習者在某方面需要加大學習力度?！罢n程信號”項目具有如下優(yōu)勢：為學習者提供實時的反饋信息；干預措施從課程開始第二周即開始，及早跟蹤學習者的學習進程；提供連續(xù)的不間斷的反饋信息。

（2）“課程信號”項目的業(yè)務流程

“課程信號”項目以在線學習系統(tǒng)中的海量學習行為數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過實時的數(shù)據(jù)分析出哪些學習者處于學績危險狀態(tài)，并依此作為學習者在某門網(wǎng)絡(luò)課程中的努力程度判定標準。

（3）項目總結(jié)與展望

項目組計劃在未來的18個月內(nèi)將使用“課程信號”項目的學生再擴大20000人，此計劃得到了普渡大學高層教學管理者的大力支持。此項目數(shù)據(jù)處理的算法和使用情況還用一定的局限性，有待于進一步提高，“課程信號”項目將繼續(xù)為學習者提供更加細化的反饋結(jié)果，進一步幫助學習者提高學習成績。

五、總結(jié)與展望

學習分析技術(shù)為在線學習行為分析提供了新的視角，將可視化技術(shù)融入在線行為數(shù)據(jù)分析之中，使分析結(jié)果更具有科學性，學習分析的多維度數(shù)據(jù)采集、自動化的數(shù)據(jù)處理過程、可視化的分析結(jié)果等特點得到了充分的體現(xiàn)。大數(shù)據(jù)時代背景下工具支持下的學習分析技術(shù)及可視化技術(shù)彰顯出巨大的教育應用價值，具有巨大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

學習分析技術(shù)在國外得到了廣泛的關(guān)注，本文對國外基于學習分析技術(shù)的兩個典型項目做了案例分析，以期為我國研究者提供參考，由于時間和精力有限并未展開實證研究，在后續(xù)的研究中，筆者將展開學習分析就是支持下的在線學習行為可視化的實證研究，進一步挖掘?qū)W習分析及可視化技術(shù)巨大的教育價值。相信在不遠的將來，我國的教育領(lǐng)域也會有更多的學習分析技術(shù)實證研究與教學實踐。

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（編輯：王曉明）