龔禮林 劉 陽 龔禮鵬

（1.東北師范大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，吉林 長春130117；2.廈門市杏北小學(xué)，福建 廈門361022）

引言

《2017年美國新媒體地平線報(bào)告高等教育版》指出，二十一世紀(jì)的學(xué)習(xí)成果強(qiáng)調(diào)學(xué)術(shù)技能以及人際交往和內(nèi)省能力，以使學(xué)習(xí)者獲得成功[1]。為了評估這些學(xué)習(xí)成果，新一代評估策略具有衡量一系列認(rèn)知技能，社交情感發(fā)展和深度學(xué)習(xí)，為學(xué)生和教師提供可行的反饋信息，以促進(jìn)學(xué)習(xí)成果持續(xù)成長的潛力。該報(bào)告明確指出，促進(jìn)這種評估機(jī)制發(fā)展的基礎(chǔ)是學(xué)習(xí)分析，作為可以評估和能從根本上能改善學(xué)生學(xué)習(xí)的一種手段，學(xué)習(xí)分析將會(huì)持續(xù)得到關(guān)注。

2011年第一屆學(xué)習(xí)分析與知識(shí)國際會(huì)議上，學(xué)習(xí)分析被定義為“測量、收集、分析和報(bào)告關(guān)于學(xué)習(xí)者及其學(xué)習(xí)情境的數(shù)據(jù)，以期了解和優(yōu)化學(xué)習(xí)和學(xué)習(xí)發(fā)生的環(huán)境”[2]。該定義明確指出使用學(xué)習(xí)分析有助于了解學(xué)習(xí)和優(yōu)化學(xué)習(xí)。Simens 教授提出了學(xué)習(xí)分析簡化的流程（如圖1），認(rèn)為使用學(xué)習(xí)分析可以發(fā)掘?qū)W習(xí)者信息和社交聯(lián)系，通過分析數(shù)據(jù)對學(xué)習(xí)做出預(yù)測，從而根據(jù)預(yù)測結(jié)果做出改變，具體包括適應(yīng)、個(gè)性化和干預(yù)[3]。

圖1 學(xué)習(xí)分析流程

EDUCAUSE 研究機(jī)構(gòu)在下一代學(xué)習(xí)計(jì)劃中將學(xué)習(xí)分析定義為“使用數(shù)據(jù)和模型來預(yù)測學(xué)生的進(jìn)步和表現(xiàn)，以及對這些信息采取行動(dòng)的能力”。

基于此，學(xué)習(xí)分析是對數(shù)據(jù)的收集、分析，以期對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)進(jìn)行優(yōu)化。而事實(shí)上，對學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過程的分析也可以幫助教師在教學(xué)過程中的自我反思，以此優(yōu)化教學(xué)設(shè)計(jì)，改進(jìn)教學(xué)方法。因此，本文旨在通過文獻(xiàn)分析法，剖析學(xué)習(xí)分析在教學(xué)過程的作用。

一、研究現(xiàn)狀

國內(nèi)學(xué)習(xí)分析的相關(guān)文獻(xiàn)較多，但大多從理論層面上進(jìn)行論述，例如：王良周和于衛(wèi)紅從大數(shù)據(jù)視角對學(xué)習(xí)分析相關(guān)概念的發(fā)展、學(xué)習(xí)分析的框架、應(yīng)用領(lǐng)域、關(guān)鍵技術(shù)和學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)平臺(tái)進(jìn)行綜述[4]；郭炯和鄭曉俊從理論框架、模型研究、學(xué)習(xí)分析技術(shù)基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)分析工具、應(yīng)用研究、面臨挑戰(zhàn)等學(xué)習(xí)分析的六個(gè)方面進(jìn)行梳理與介紹[5]；張艷霞、孫洪濤和李爽等人則從數(shù)據(jù)來源、具體數(shù)據(jù)項(xiàng)、數(shù)據(jù)項(xiàng)收集方法、在學(xué)習(xí)分析中的應(yīng)用四個(gè)方面對現(xiàn)有學(xué)習(xí)分析研究中使用的數(shù)據(jù)集進(jìn)行整理和歸納[6]；范逸洲和汪瓊則關(guān)注學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域中的預(yù)測指標(biāo)，梳理了傾向性指標(biāo)、人機(jī)交互指標(biāo)和人際交互指標(biāo)，此外文中介紹了學(xué)業(yè)表現(xiàn)、初始知識(shí)、學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)力、學(xué)習(xí)情感、知識(shí)表征等關(guān)鍵預(yù)測指標(biāo)[7]；韓錫斌、黃月和馬婧等人提出了學(xué)習(xí)分析研究的綜述框架，包括概念與綜述、構(gòu)成與模型、技術(shù)系統(tǒng)、組織實(shí)施和效果評價(jià)，并對這五個(gè)方面進(jìn)行了分析[8]。

通過梳理文獻(xiàn)可知，國內(nèi)關(guān)于學(xué)習(xí)分析的實(shí)證研究較少。關(guān)于學(xué)習(xí)分析綜述文章，大多從大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)集等視角進(jìn)行論述的文章，缺乏從相關(guān)利益者角度，對實(shí)證研究進(jìn)行綜述的文章。整體而言，國內(nèi)對學(xué)習(xí)分析中不同相關(guān)利益者的目標(biāo)研究尚不充分且缺乏實(shí)證研究。

二、研究方法

本研究主要從學(xué)習(xí)分析雜志“Journal of Learning Analytics ”和“Computer & Education”“Computers in Human Behavior”“British Journal of Educational Technology”“Australasian Journal of Educational Technology”“Internet and Higher Education”“Educational Technology &Society”等在教育技術(shù)領(lǐng)域影響因子較高的SSCI 雜志上對學(xué)習(xí)分析實(shí)證研究進(jìn)行分析。

三、結(jié)論與討論

本文主要探索學(xué)習(xí)分析技術(shù)在教師、學(xué)習(xí)者方面的影響與作用。通過文獻(xiàn)分析，教師主要在預(yù)測、解釋、反饋和干預(yù)等方面受益，而學(xué)習(xí)者主要在個(gè)性化、比較和反饋等方面得到幫助，如圖2所示。

圖2 教師與學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)分析利益概述

（一）學(xué)習(xí)分析對教師的幫助

1.預(yù)測

在預(yù)測方面，學(xué)習(xí)分析技術(shù)至關(guān)重要，Tempelaar 等認(rèn)為使用動(dòng)態(tài)的、縱向的計(jì)算機(jī)輔助形成性評估是檢測表現(xiàn)不佳的學(xué)習(xí)者和學(xué)習(xí)成績的最好的預(yù)測指標(biāo)[9]。而Xing 等綜合了學(xué)習(xí)分析方法，教育數(shù)據(jù)挖掘（EDM）和人機(jī)交互理論來探索和開發(fā)更可用的預(yù)測模型，得出使用先進(jìn)的建模技術(shù)，遺傳規(guī)劃算法等建立的預(yù)測模型在預(yù)測能力和解釋能力優(yōu)于傳統(tǒng)模型[10]。

研究發(fā)現(xiàn)，虛擬學(xué)習(xí)環(huán)境（VLE）與學(xué)習(xí)分析相結(jié)合也能更大程度的發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用，通過利用學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)收集儲(chǔ)存在VLE 中論壇學(xué)習(xí)者互動(dòng)的數(shù)據(jù)，教師可以識(shí)別參與度不高的學(xué)習(xí)者，并引導(dǎo)正確的互動(dòng)導(dǎo)向，同時(shí)也有助于教師對學(xué)習(xí)者在團(tuán)隊(duì)中的評估。Agudo-Peregrina 等人對虛擬學(xué)習(xí)環(huán)境支持的面對面學(xué)習(xí)（VLEsupported F2F）和在線學(xué)習(xí)（online learning）進(jìn)行研究，通過收集并分析學(xué)生學(xué)習(xí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，探討學(xué)生的互動(dòng)（學(xué)生之間的互動(dòng)、學(xué)生與內(nèi)容的互動(dòng)、學(xué)生與教師的互動(dòng)、學(xué)生與系統(tǒng)的互動(dòng)）與學(xué)業(yè)成績的相關(guān)性[11]。研究表明，對于虛擬學(xué)習(xí)環(huán)境支持的面對面學(xué)習(xí)，學(xué)生的互動(dòng)與學(xué)業(yè)成績無相關(guān)性；而對于在線學(xué)習(xí)，學(xué)生的互動(dòng)與學(xué)業(yè)成績均有相關(guān)性（其中，學(xué)生與教師的互動(dòng)相關(guān)系數(shù)最高），因此，在一定程度上，利用學(xué)生的互動(dòng)數(shù)據(jù)可以預(yù)測學(xué)生的學(xué)業(yè)成績。

2.解釋

學(xué)習(xí)分析能幫助教師更好地評估學(xué)生，了解學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)策略、學(xué)習(xí)參與度和表現(xiàn)，并以此作為反饋促進(jìn)教師自我反思，改進(jìn)和創(chuàng)新教學(xué)方法。使用學(xué)習(xí)分析技術(shù)有助于教師理解學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)策略。例如：通過學(xué)習(xí)分析與學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)結(jié)合，分析學(xué)習(xí)者自我報(bào)告數(shù)據(jù)，得出學(xué)習(xí)者使用的學(xué)習(xí)策略。教師可對此結(jié)果進(jìn)行評估，給予學(xué)習(xí)者反饋，糾正不良學(xué)習(xí)方法。

Raca 等通過對學(xué)習(xí)者肢體動(dòng)作和注意力的研究發(fā)現(xiàn)，注意力較低的學(xué)習(xí)者在反應(yīng)上也比注意力較集中的學(xué)習(xí)者慢，稱之為“睡眠者的落后”，這一認(rèn)識(shí)可能產(chǎn)生新的測量方式，可以作為教師元認(rèn)知的技術(shù)支持[12]。通過與學(xué)習(xí)分析的結(jié)合，學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)可以成為支持教師在設(shè)計(jì)、執(zhí)行和評估學(xué)習(xí)過程不斷反思的一個(gè)更成熟的領(lǐng)域。

3.反饋

基于早期的行為預(yù)測和不良行為信號產(chǎn)生的反饋是許多學(xué)習(xí)分析應(yīng)用程序的關(guān)鍵目標(biāo)。在教師的自我反思方面，Dyckhoff 等從“可用性”“有用性”“互操作性”“可擴(kuò)展性”“可重用性”“實(shí)時(shí)操作”和“數(shù)據(jù)隱私”設(shè)計(jì)并開發(fā)了eLAT（exploratory Learning Analytics Toolkit），通過對學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過程的可視化反饋，有助于教師對課程的自我反思、評估以及優(yōu)化[13]。

據(jù)調(diào)查教師不僅需要獲取數(shù)據(jù)來改善課程內(nèi)容并與學(xué)生建立聯(lián)系，他們也希望利用數(shù)據(jù)來提升自身的教學(xué)技巧并改善自己的教學(xué)方法。學(xué)習(xí)分析的反饋有利于教師反思課程未來的發(fā)展以及改進(jìn)未來的教學(xué)設(shè)計(jì)。此外，將有效的反饋呈現(xiàn)給學(xué)習(xí)者也可以提高他們的反思學(xué)習(xí)能力。

4.干預(yù)

學(xué)習(xí)分析干預(yù)對學(xué)生的學(xué)習(xí)成績、學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)等有顯著的影響。教師使用學(xué)習(xí)分析提供的預(yù)測信息為每個(gè)學(xué)生提供更具體和個(gè)性化的建議與反饋，根據(jù)預(yù)測結(jié)果，教師通?？梢圆扇∫恍?yīng)的干預(yù)措施，例如：識(shí)別退學(xué)率風(fēng)險(xiǎn)較高的學(xué)習(xí)者，對其進(jìn)行個(gè)性化輔導(dǎo)，以提高在學(xué)率。

Lonn 等采用GP 構(gòu)建行為預(yù)測模型，探究如何使用數(shù)據(jù)分析影響學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)[14]。GP-ICRM 模型可以幫助教師識(shí)別學(xué)生努力學(xué)習(xí)的原因，或說明學(xué)生在特定時(shí)間的表現(xiàn)水平，并以一種易于理解的形式呈獻(xiàn)給教師，從而使教師能夠?yàn)槊總€(gè)學(xué)生提供更具體和個(gè)性化的建議。最終表明正確地引導(dǎo)學(xué)生使用表現(xiàn)數(shù)據(jù)，會(huì)對學(xué)生的學(xué)習(xí)成績，學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)等有顯著影響。

5.其他

學(xué)習(xí)分析干預(yù)旨在優(yōu)化學(xué)習(xí)和學(xué)習(xí)環(huán)境，最終提高學(xué)生的學(xué)習(xí)成績和留存率。學(xué)習(xí)分析能夠?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)學(xué)生提供預(yù)測和干預(yù)手段。與此同時(shí)，以系統(tǒng)的方式獲取學(xué)生學(xué)習(xí)某個(gè)領(lǐng)域的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)，以便教師使用這些數(shù)據(jù)為學(xué)生創(chuàng)造更有吸引力的學(xué)習(xí)環(huán)境。教師了解學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)，創(chuàng)設(shè)滿足學(xué)習(xí)者需求的學(xué)習(xí)環(huán)境，以提高學(xué)生的學(xué)習(xí)成績和留存率。

（二）學(xué)習(xí)分析對學(xué)習(xí)者的幫助

1.個(gè)性化

個(gè)性化學(xué)習(xí)體驗(yàn)是指基于學(xué)習(xí)者之前的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，在學(xué)習(xí)者選擇下一個(gè)學(xué)習(xí)目標(biāo)或者學(xué)習(xí)內(nèi)容時(shí)以可視化的方式給予推薦，即利用學(xué)習(xí)分析技術(shù)或?qū)W習(xí)分析系統(tǒng)進(jìn)行個(gè)性化或自主學(xué)習(xí)，具體包括，對學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)提供的學(xué)習(xí)路徑進(jìn)行個(gè)性化選擇，遵循學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)的個(gè)性化提示、通知進(jìn)行學(xué)習(xí)。

Pauna 對學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)Moodle 的登錄日志進(jìn)行分析，通過對課程的建模，構(gòu)建出在線微積分課程的學(xué)習(xí)路徑[15]。學(xué)習(xí)者可以該模型選擇適合自身的學(xué)習(xí)路徑。例如：傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)方式為學(xué)習(xí)該課程的理論知識(shí)、查看案例和應(yīng)用、完成小測、完成并提交作業(yè)。但是也有很多學(xué)習(xí)者首先進(jìn)行小測來檢查自身是否已經(jīng)掌握該科目，然后遇到問題時(shí)，再查閱相應(yīng)的資料。

此外，許多研究表明，自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)（SRL）對學(xué)習(xí)過程有許多積極的影響，如更好地對學(xué)習(xí)監(jiān)測、評估，更有效地計(jì)劃學(xué)習(xí)，更好地進(jìn)行時(shí)間管理，對學(xué)習(xí)表現(xiàn)出更高的動(dòng)機(jī)。Tabuenca 等研究移動(dòng)端學(xué)習(xí)分析對自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的影響，通過分析學(xué)生的數(shù)據(jù)得出，包含學(xué)習(xí)分析的手機(jī)通知會(huì)對時(shí)間管理技巧有益，因此，更能促進(jìn)學(xué)生的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)[16]。

2.比較

學(xué)習(xí)者能通過虛擬學(xué)習(xí)環(huán)境（Virtual Learn Environment，簡稱VLE）或者學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)（Learning Manage System，簡稱LMS）的學(xué)習(xí)分析結(jié)果看到其他學(xué)生對問題的解決辦法，從而為解決自身問題提供參考。

關(guān)于翻轉(zhuǎn)課堂情境下利用學(xué)習(xí)分析揭示學(xué)習(xí)策略的研究指出，通過收集學(xué)生在學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)（LMS）產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，制作成分析儀表盤。學(xué)生可以在分析儀表盤上看到自己課前準(zhǔn)備活動(dòng)的參與度和得分的實(shí)時(shí)反饋，包括對視頻資源的觀看情況、視頻里選擇題的回答得分以及學(xué)習(xí)文檔里選擇題的回答得分等。每十五分鐘更新的分析儀表盤還展示了班級整體得分情況，以供學(xué)生比較。通過與優(yōu)秀同伴的比較，學(xué)習(xí)者可以更清楚地了解到自己的學(xué)習(xí)策略是否合適，從而更清楚地進(jìn)行自我定位，設(shè)定更有可行性的目標(biāo)，最后達(dá)到學(xué)習(xí)的優(yōu)化。

3.反饋

在反饋方面，有學(xué)者認(rèn)為學(xué)習(xí)分析通常利用大數(shù)據(jù)對學(xué)習(xí)環(huán)境提供實(shí)時(shí)的或回顧的見解，學(xué)習(xí)者可以通過這些分析來回顧其過去所做的工作，來支持當(dāng)前的研究學(xué)習(xí)并獲得未來學(xué)習(xí)的建議。有學(xué)者進(jìn)一步認(rèn)為，基于早期的行為預(yù)測和不良行為信號產(chǎn)生的反饋是許多學(xué)習(xí)分析應(yīng)用程序的關(guān)鍵目標(biāo)，并且未來的發(fā)展應(yīng)進(jìn)一步研究如何基于學(xué)習(xí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)與技術(shù)生成的數(shù)據(jù)相結(jié)合為學(xué)生提供更好的反饋。

4.其他

經(jīng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，學(xué)生表示進(jìn)入高校后儀表盤的許多不同的應(yīng)用程序可以幫助他們輕松過渡到大學(xué)生活。學(xué)習(xí)者關(guān)注一般應(yīng)對技巧、時(shí)間管理和學(xué)習(xí)技能等，尤其是在第一年，由高中的生活轉(zhuǎn)向大學(xué)生活的過程中，學(xué)習(xí)者需要學(xué)習(xí)儀表盤提供導(dǎo)航。學(xué)習(xí)者認(rèn)為時(shí)間要素是學(xué)習(xí)分析中的重要特征之一，儀表盤中的計(jì)劃安排功能可以幫助學(xué)生開闊視野，而不是關(guān)注個(gè)別課程。通過儀表盤提供的信息更好地調(diào)整計(jì)劃安排，管理自己的時(shí)間。此外，學(xué)生希望知道自己完成任務(wù)花費(fèi)的時(shí)間與同學(xué)之間的差距、歷史數(shù)據(jù)、開發(fā)出能夠在學(xué)期初讓學(xué)生實(shí)時(shí)地認(rèn)識(shí)到“生活”轉(zhuǎn)變中的誤解的系統(tǒng)，對學(xué)生而言更有實(shí)際價(jià)值。

四、展望

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)、腦科學(xué)的發(fā)展以及人工智能時(shí)代的到來，學(xué)習(xí)分析將得到快速的發(fā)展，具體如下。

（一）數(shù)據(jù)收集將從學(xué)習(xí)者外在的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)閮?nèi)外結(jié)合的數(shù)據(jù)

目前，有關(guān)學(xué)習(xí)分析的數(shù)據(jù)大多為學(xué)習(xí)者外在的數(shù)據(jù)，例如：在缺勤情況、在線學(xué)習(xí)時(shí)長、論壇發(fā)帖數(shù)量、登錄頻率等有關(guān)學(xué)習(xí)者行為表現(xiàn)上的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，而未來，隨著腦科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，有關(guān)學(xué)習(xí)者內(nèi)在生理特征的數(shù)據(jù)，例如：學(xué)習(xí)者情緒狀態(tài)、心率、腦電波狀況等將能被獲取，內(nèi)外結(jié)合的數(shù)據(jù)將更能反映出學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情況，學(xué)習(xí)分析因此將變得更加精準(zhǔn)，在促進(jìn)教與學(xué)方面將會(huì)提供更多幫助。

（二）學(xué)習(xí)分析將涉及更宏觀的層次，更多的利益相關(guān)者

目前，學(xué)習(xí)分析研究主要為微觀研究，即課堂層面上的研究，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能的發(fā)展，更多的利益相關(guān)者將參與學(xué)習(xí)分析，數(shù)據(jù)的廣度和深度將得到提升，中觀、宏觀的研究將越來越多。

（三）學(xué)習(xí)分析將進(jìn)一步變革學(xué)習(xí)方式

學(xué)習(xí)分析技術(shù)為學(xué)習(xí)者的個(gè)性化學(xué)習(xí)提供技術(shù)支持，隨著學(xué)習(xí)分析技術(shù)、人工智能的發(fā)展，個(gè)性化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、智慧學(xué)習(xí)將成為學(xué)生的主流學(xué)習(xí)方式。

誠然，學(xué)習(xí)分析也面臨諸多挑戰(zhàn)，如：倫理隱私、技術(shù)普及等問題，學(xué)習(xí)分析的發(fā)展將需要全體利益相關(guān)者共同的努力。