郭卡 戴心來 杜小玉

摘 要：中國大學已逐步開始建設(shè)并實現(xiàn)大規(guī)模開放在線課程的本土化，面對大數(shù)據(jù)的急劇增長，學習分析技術(shù)通過數(shù)據(jù)整理、信息加工、知識轉(zhuǎn)換、智慧調(diào)整四個流程，實現(xiàn)了將巨大的數(shù)據(jù)資源轉(zhuǎn)換為有用的知識與信息資源。本研究探討了學習分析技術(shù)的構(gòu)成，提出了一個基于中國大學MOOC的學習分析系統(tǒng)框架，并給出了相應的應用設(shè)計，指出學習分析技術(shù)將在教育領(lǐng)域應用中有著無限的潛力和待挖掘空間。

關(guān)鍵詞：學習分析技術(shù)；大數(shù)據(jù)；中國大學MOOC；本土化

中圖分類號：G434 文獻標志碼：A 文章編號：1673-8454（2016）05-0004-04

一、提出問題

過去的幾十年里，各領(lǐng)域都出現(xiàn)了大規(guī)模的數(shù)據(jù)增長，如：最近快速發(fā)展起來的大規(guī)模開放在線課程MOOC（Massive Open Online Classes），數(shù)以萬計學習群體的學習數(shù)據(jù)都將被實時互動的MOOC教學模式平臺及時記錄，產(chǎn)生各種結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化等數(shù)據(jù)類型，如何將巨大的數(shù)據(jù)資源轉(zhuǎn)換為有用的知識與信息資源？這是當下亟待解決的問題，也是教育工作者、管理者和學習者們所關(guān)注的話題，學習分析技術(shù)是測量、收集、分析和報告有關(guān)學生及其學習環(huán)境的數(shù)據(jù)，用以理解和優(yōu)化學習及其產(chǎn)生環(huán)境的技術(shù)，運用相應的學習分析技術(shù)對學習者的基本信息數(shù)據(jù)和學習數(shù)據(jù)進行分析可以更深入、具體地了解教師的學習行為，找出影響培訓效果的因素，從而有效地監(jiān)控、預測學習者的學習過程，給予學員以恰當?shù)膶W習指導，提升培訓效果。為進一步分析中國大學MOOC課程的學習情況，本研究旨在作為中國大學MOOC課程的學習者和研究者對如何把學習分析技術(shù)更好地應用到MOOC當中，進行探究。

二、學習分析及其系統(tǒng)構(gòu)成

1.學習分析

最早的學習分析定義源于 EDUCAUSE的“下一代學習挑戰(zhàn)”，其中將學習分析定義為“使用數(shù)據(jù)和模型預測學生收獲和行為，具備處理這些信息的能力”[1]。很多學者也給出了不同的見解，加拿大阿塞巴斯卡大學的 G. Siemens 教授于 2012 年對相關(guān)定義進一步提煉之后提出：認為學習分析是“關(guān)于學習者以及他們的學習環(huán)境的數(shù)據(jù)測量、收集、分析和匯總呈現(xiàn)，目的是理解和優(yōu)化學習以及學習情境”[2]，劉清堂教授認為“學習分析”（Learning Analytics）指大范圍收集學生的學習數(shù)據(jù)并加以分析，從而評價學生的學習進度，預測其未來的學習表現(xiàn)，并查找潛在問題[3]。著名的《地平線報告》在2012版中將學習分析定義為：通過收集學生的大量數(shù)據(jù)進行分析，從而對其學習表現(xiàn)進行評價和預測，并發(fā)現(xiàn)潛在的問題[4]。本研究認為學習分析由數(shù)據(jù)整理、信息加工、知識轉(zhuǎn)換、智慧調(diào)整四部分構(gòu)成，如圖1所示。

（1）數(shù)據(jù)整理：包括聲音、圖片、文字、郵件等各種結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，乃至多媒體數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行篩選、搜集等。

（2）信息加工：通過各種技術(shù)、算法、教學理論等各種技術(shù)手段過濾、處理、加工和分析數(shù)據(jù)，表現(xiàn)為數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系。

（3）知識轉(zhuǎn)換：提取有意義有價值的數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換為有用的知識和信息資源，強調(diào)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換知識。

（4）智慧調(diào)整：富有洞察力、綜合分析能力，在了解各方面信息后，能夠預測學習規(guī)律和學習行為的發(fā)生并采取行動進行干預。

可見，學習分析技術(shù)針對海量數(shù)據(jù)的搜集整理，采用不同的技術(shù)手段、分析方法、教學理論以可視化的方式解讀數(shù)據(jù)，提取有價值的數(shù)據(jù)，從而發(fā)現(xiàn)學習規(guī)律，為其學習行為，教學模式，課程設(shè)計等方面提供及時反饋，促進有效學習。

2.學習分析系統(tǒng)的構(gòu)成

學習分析系統(tǒng)集成了信息技術(shù)與教育信息化的深度融合，它實質(zhì)上是一種數(shù)據(jù)化、支持各種技術(shù)、算法服務的信息系統(tǒng)，與大數(shù)據(jù)平臺結(jié)合并使之轉(zhuǎn)化為有價值信息的系統(tǒng)。通常比較完善的學習分析系統(tǒng)由信息庫、在線支持服務系統(tǒng)、交互式測試系統(tǒng)、軟件與校對工具、預測和干預引擎、監(jiān)測系統(tǒng)等部分構(gòu)成，并集成在統(tǒng)一的用戶平臺，如圖2所示。學習分析系統(tǒng)的各個子系統(tǒng)具有不同的支持服務。

（1）信息庫：提供學習者的所有數(shù)據(jù)與信息，以便于搜索與獲得。

（2）在線學習支持服務系統(tǒng)：提供在線學習平臺，高等教育相關(guān)課程，使用技能課程等的學習計劃、題庫、技能圖譜等功能。

（3）交互式測試系統(tǒng)：提供自我控制、結(jié)構(gòu)化及互動的學習方式，幫助學習者完成學習任務所需的知識和技能。

（4）軟件與校對工具：幫助學習者完成特定任務，并進行校對，提供所需工具支持。

（5）監(jiān)測系統(tǒng)：跟蹤學習者觀看視頻、作業(yè)和討論等學習行為表現(xiàn)，評價學習者的學習績效。

（6）干預引擎：進行學習者進程追蹤和自動化以及人工干預。

（7）預測引擎：綜合來自學生信息的統(tǒng)計學數(shù)據(jù)和學生信息庫的學習行為數(shù)據(jù)，跟蹤學習者的學習進展情況，預測未來學習者的學習狀況。

三、基于“中國大學MOOC”的學習分析系統(tǒng)框架設(shè)計

1.“中國大學MOOC”的發(fā)展現(xiàn)狀

面對世界范圍內(nèi)MOOC的急速發(fā)展，我國高校繼2012年與edX、Coursera和Udacity簽約合作后投入了大量人力物力于中國大學MOOC建設(shè)中，希望能樹立起自己的民族資源品牌。2014年4月由重慶大學組織成立的“WEMOOC東西部高校課程共享聯(lián)盟”成為中國最大的MOOC式在線互動學堂；上海教委發(fā)起建設(shè)的大型在線教學服務平臺“上海高校課程中心”已經(jīng)在發(fā)展中國本土化的MOOC方面有一些前期實踐積累[5]。2014年5月8日，網(wǎng)易云課堂承接教育部國家精品開放課程任務，與“愛課程網(wǎng)”合作推出的“中國大學MOOC”項目正式上線。首批上線來自16所“985工程”高校的56門課程，截止8月份已有100門（包括已開課程和待開課程）課程，涵蓋北大、浙大、中科大、復旦大學等20所知名高等學府，課程的講師為各個領(lǐng)域內(nèi)的頂級名師，“中國大學MOOC”將根據(jù)成績，把證書分為合格和優(yōu)秀兩類。

2.中國大學MOOC的一般教學模式

中國大學MOOC的課程分為七大模塊：評分標準、教學安排、課件、測驗與作業(yè)、考試、討論區(qū)、分享，如圖3所示，不同的課程有不同的評分標準和教學安排，每門課程相關(guān)的課件、測驗、作業(yè)與討論是課程的主要模式包括：

（1）觀看視頻：課程會提供幾段教學視頻，每段視頻都會講解重要知識點和教學內(nèi)容，學習者可以有選擇性和目的性地觀看。

（2）講間練習促進知識內(nèi)化：視頻中增加一些小練習題，以單項和多項選擇等形式，讓學習者對視頻所學內(nèi)容進行消化并吸收。

（3）隨堂交互：有些視頻結(jié)束學習者可以在討論區(qū)與教師、學習者隨堂交互，討論相關(guān)學習內(nèi)容，發(fā)表自己的想法和理解。

（4）完成回顧性測驗并提交作業(yè)：每周也安排了單元小測驗，讓學習者對本周所學重要內(nèi)容進行回顧練習，在線提交以獲得老師的批改反饋，也能讓教師及時了解階段教學的結(jié)果和學生學習的進展情況、存在的問題等，以便及時反饋、及時調(diào)整和改進教學工作。

（5）討論區(qū)：中國大學MOOC大部分課程每周都會提供學習者討論的話題，讓學習者在討論區(qū)討論，學習者也可自主的在老師答疑區(qū)、課堂交流區(qū)、綜合討論區(qū)和老師同學之間進行交流，或者可以自發(fā)形成討論組私底下再度學習探討，討論在有的課程中會作為課程計分的一部分。

（6）中期測驗：在課程結(jié)束時，會有針對課程內(nèi)容、討論話題、提交作業(yè)等結(jié)業(yè)考試。

3.基于中國大學MOOC的學習分析系統(tǒng)應用的框架設(shè)計

圖4描述了在中國大學MOOC教學過程中，教學者、管理者和系統(tǒng)通過學習分析技術(shù)對學習者進行實施干預，首先學習者需要在網(wǎng)易云課堂上申請注冊，選擇參與課程進行學習，體驗預先設(shè)計好的課件，完成測驗與作業(yè)，在討論區(qū)和教師、學生相互討論問題，在此過程中系統(tǒng)會通過一種“反饋學習”的機制，利用自己產(chǎn)生的數(shù)據(jù)判斷自身算法和參數(shù)選擇的有效性，并實時進行調(diào)整，持續(xù)改進自身的表現(xiàn)[6]。另一方面對于MOOC學習者產(chǎn)生的學習行為數(shù)據(jù)，都將即時地以網(wǎng)頁點擊流方式記錄下來，存儲在學習者用戶數(shù)據(jù)庫。

學習分析系統(tǒng)對學習者在中國大學MOOC課程的學習數(shù)據(jù)研究常用方法：

（1）社會網(wǎng)絡(luò)分析

社會網(wǎng)絡(luò)分析（social network analysis ），是由社會學家依據(jù)數(shù)學方法、圖論等研究出來的一種定量分析方法，對網(wǎng)絡(luò)學習過程進行系統(tǒng)的分析，強調(diào)信息的分布和個別學習進展，需要使用很多相關(guān)的工具和方法。例如可以用Mzinga工具來分析學習者在這門課程學習中的參與程度，影響學習者個性化學習過程的情景因素；可以用Gephi工具可視化處理各種數(shù)據(jù)，判斷學習者在哪方面有學習認知的困難。

（2）文本分析

文本是最常見的存儲信息形式，如電子郵件、教學文件到網(wǎng)站頁面等.文本分析是從各種格式結(jié)構(gòu)的文本中提取有用的信息和知識的過程。例如：在中國大學MOOC中的測驗和考試環(huán)節(jié)主要用于處理如何尋找給定問題的最佳答案，它涉及問題分析、答案檢索和提取、回答演示方面的不同分析。

（3）內(nèi)容分析

內(nèi)容分析（Content Analysis），是指對于明顯的傳播內(nèi)容進行客觀而有系統(tǒng)地量化并加以描述的一種研究方法。它通過特征分析、發(fā)展分析和比較分析對某一對象在不同問題、不同時期和不同樣本資料等情況下進行內(nèi)容分析，判定對象的特征、發(fā)展趨勢及與其他對象之間的異同。ROST content mining工具，是一個大型的內(nèi)容分析工具平臺，對學習內(nèi)容、成績考核、作業(yè)完成情況等量化處理生成可視化的分析結(jié)果，研究學生的思想、意圖和動機，預測學生的行為動態(tài)。

教學者和管理人員根據(jù)學習分析系統(tǒng)對學生學習行為數(shù)據(jù)的分析情況，預測和干預學習者的學習表現(xiàn)及下一步所需要的教學內(nèi)容和形式，同時做出有效調(diào)整，以不斷達到理想中的結(jié)果，使教學、學習效果更優(yōu)化，從而實現(xiàn)因材施教。例如：適應性學習系統(tǒng)就是建立在對學習行為的數(shù)據(jù)采集和分析基礎(chǔ)上，及時向教師反饋學習者的學習效果，并向?qū)W習者推薦下一步的學習策略（包括學習內(nèi)容的難度、學習環(huán)節(jié)的形式和順序等）[7]。在這個過程中，學生通過自我組織、制訂并執(zhí)行學習計劃，從而控制整個學習過程。

本研究以哈羅德·拉斯維爾傳播模型所揭示的教育技術(shù)研究五個方面的重要研究領(lǐng)域，如圖5所示為主要依據(jù)，針對圖4的中國大學MOOC，從應用項目、研究問題和所需分析的數(shù)據(jù)三方面列出學習分析技術(shù)在這重要研究領(lǐng)域的應用設(shè)計，如表所示。

四、結(jié)束語

隨著中國MOOC本土化的快速發(fā)展，海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、挖掘、統(tǒng)計和分析也成為新的挑戰(zhàn)和機遇，學習分析技術(shù)以學習數(shù)據(jù)為分析對象綜合運用各種相應的分析工具，建立數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與知識信息的聯(lián)系。

（1）在MOOC這種動態(tài)、開放、大規(guī)模的學習環(huán)境中，學習分析技術(shù)很好的觀察反映出學生在學習內(nèi)容、發(fā)現(xiàn)問題、解決問題的過程性結(jié)果，學習者需要依據(jù)結(jié)果對自身的學習質(zhì)量做出評判和校正，實現(xiàn)教學中的知行統(tǒng)一。

（2）學習分析技術(shù)通過統(tǒng)計處理的方式對學習數(shù)據(jù)進行量化分析，全面、客觀、準確地描述教學現(xiàn)象和規(guī)律，深入挖掘隱藏在復雜的數(shù)據(jù)后面的知識，使對中國大學MOOC學習過程的研究結(jié)果更為真實、系統(tǒng)、科學，從而提高研究結(jié)果的水平。

（3）基于中國大學MOOC的學習，教師只能通過各種類別的數(shù)據(jù)來判斷學生的掌握程度，學習分析技術(shù)的應用可以促使教師利用圖形和可視化工具解析復雜的、海量的數(shù)據(jù)，同時教師也可以診斷自己的教學效果，如美國加州大學開發(fā)了QSP（the Quality School Portfolio），目的是促進教師對學生績效的可視化分析能力。

由此，如美國圣地亞哥州立大學副校長依山·辛格 （Ethan Signer）校長在一次訪談中所說：“‘數(shù)字排放’（Digital Exhaust）中有成千上萬名學生留下了他們參與MOOC的學習數(shù)據(jù)，這是我們進行大數(shù)據(jù)分析并設(shè)計有效教學的寶貴資料?！睂W習分析技術(shù)在MOOC領(lǐng)域的應用潛力是有待更深地挖掘，大部分學者對學習分析的研究集中在表述現(xiàn)象，而對學習分析應用的研究相對較少，就目前中國大學MOOC的本土化發(fā)展現(xiàn)狀來說，學習分析技術(shù)的應用是極具研究價值的。

參考文獻：

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[2]Siemens，G..Learning Analytics a Foundation for Informed Change in Higher Education[DB/OL].[2013-01-17].http//www.slideshare.net/gsiemens/learning-analytics-educause.

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[4]孫洪濤.學習分析視角下的遠程教學交互分析案例研究[J].中國電化教育，2012（11）：40-45.

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（編輯：楊馥紅）