張治 楊熙 夏冬杰
[摘? ?要] 學(xué)習(xí)者畫像是描述學(xué)習(xí)者特征、實(shí)現(xiàn)智能化推送、實(shí)施個(gè)性化教育的重要基礎(chǔ)。如何挖掘并利用在線學(xué)習(xí)平臺(tái)中的數(shù)據(jù)構(gòu)建學(xué)習(xí)者畫像是當(dāng)前亟待解決的問題。研究以在線作業(yè)為目標(biāo)場(chǎng)景,以在線學(xué)習(xí)行為投入為切入點(diǎn),構(gòu)建了以參與、堅(jiān)持、專注、學(xué)術(shù)挑戰(zhàn)和自我調(diào)控為主要維度的分析框架和測(cè)量指標(biāo),利用7695名小學(xué)生在線作業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了27個(gè)測(cè)量指標(biāo)的有效性驗(yàn)證,采用K-Means聚類方法對(duì)在線學(xué)習(xí)者的行為特征和結(jié)果特征進(jìn)行了標(biāo)簽分類,形成了四類學(xué)習(xí)者的群體畫像,提出了相應(yīng)的學(xué)習(xí)指導(dǎo)建議。研究發(fā)現(xiàn),學(xué)習(xí)者的學(xué)業(yè)成績(jī)與作業(yè)行為投入之間存在顯著相關(guān),不同的行為投入平臺(tái)指標(biāo)與學(xué)業(yè)成績(jī)呈現(xiàn)不同的相關(guān)性,學(xué)習(xí)品質(zhì)相關(guān)指標(biāo)與學(xué)業(yè)成績(jī)呈現(xiàn)強(qiáng)相關(guān)。因此,在線教育平臺(tái)應(yīng)通過畫像技術(shù),持續(xù)跟蹤學(xué)習(xí)者的在線學(xué)習(xí)行為投入,評(píng)估學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)品質(zhì),提出個(gè)性化的指導(dǎo)建議,推送精準(zhǔn)化的學(xué)習(xí)資源,進(jìn)而提升學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)效率。
[關(guān)鍵詞] 學(xué)習(xí)者畫像; 學(xué)習(xí)行為投入; 在線作業(yè); 測(cè)量指標(biāo); 學(xué)習(xí)分析
[中圖分類號(hào)] G434? ? ? ? ? ? [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A
[作者簡(jiǎn)介] 張治(1975—),男,河南周口人。正高級(jí)教師,博士,主要從事教育管理、教育信息化、研究性學(xué)習(xí)研究。E-mail:87476088@qq.com。
一、問題的提出
近年來,隨著信息技術(shù)快速的發(fā)展,世界各國(guó)開始通過大力發(fā)展教育信息化來促進(jìn)教育教學(xué)改革,這使得信息技術(shù)快速地融入了教育的各個(gè)領(lǐng)域[1]。大量教育信息化服務(wù)平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生,進(jìn)而產(chǎn)生了大量的教育領(lǐng)域數(shù)據(jù)[2]。如何挖掘并利用這些數(shù)據(jù)中隱含的學(xué)習(xí)者的習(xí)慣、投入、情感及態(tài)度信息就成了學(xué)界主要關(guān)注的問題。
學(xué)習(xí)者畫像作為描述學(xué)習(xí)者特征、精準(zhǔn)識(shí)別學(xué)習(xí)者群體的新興研究領(lǐng)域,可以為教育數(shù)據(jù)的挖掘與應(yīng)用提供一個(gè)新的思路和方向。一方面,學(xué)習(xí)者畫像可以更加直觀地呈現(xiàn)對(duì)學(xué)習(xí)者個(gè)體的評(píng)價(jià)結(jié)果,動(dòng)態(tài)地反映學(xué)習(xí)者狀態(tài),為個(gè)性化綜合評(píng)價(jià)、精準(zhǔn)化服務(wù)的實(shí)現(xiàn)提供數(shù)據(jù)支持。另一方面,學(xué)習(xí)者畫像是一種新的綜合素質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果呈現(xiàn)方式,可以更加形象、全面、易懂,方便學(xué)習(xí)者、教師以及教育管理者使用綜合素質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果,為教育教學(xué)規(guī)律的發(fā)現(xiàn)提供依據(jù)[3]。安特爾曼(Antelman K)等學(xué)者認(rèn)為,學(xué)習(xí)者畫像的目標(biāo)是刻畫學(xué)習(xí)者的關(guān)鍵特征[4];謝里菲(Sharifi M)等學(xué)者認(rèn)為,學(xué)習(xí)者畫像可以精準(zhǔn)地評(píng)估學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)能力[5]。也有學(xué)者認(rèn)為,學(xué)習(xí)者畫像是一種幫助在線學(xué)習(xí)中利益相關(guān)者有效地報(bào)告學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效果、學(xué)習(xí)行為、理解和優(yōu)化學(xué)習(xí)以及產(chǎn)生環(huán)境的方法[6-7]。丁恩(Dinh D. P.)等人先通過學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)對(duì)學(xué)習(xí)者角色進(jìn)行劃分,再根據(jù)各個(gè)學(xué)習(xí)者角色的特點(diǎn)提供不同的服務(wù),從而達(dá)到個(gè)性化服務(wù)的目的[8]?;衾℉olley D)和奧利弗(Oliver M)利用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型構(gòu)建學(xué)習(xí)者模型以識(shí)別高危、中危、低危學(xué)習(xí)者,并為不同類型的學(xué)習(xí)者提供相應(yīng)的干預(yù)服務(wù)[9]。
現(xiàn)有的學(xué)習(xí)者畫像研究通常包含學(xué)習(xí)者個(gè)人基本信息、心理特征、學(xué)習(xí)行為特征、學(xué)習(xí)結(jié)果特征、環(huán)境特征等多種維度的信息[10]。安特爾曼等學(xué)者構(gòu)建的學(xué)習(xí)者畫像中包含學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)需求、學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)和學(xué)習(xí)偏好等特征[4]。陳海建等人為了實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教學(xué)而構(gòu)建的學(xué)習(xí)者畫像中包括基本特征、學(xué)習(xí)風(fēng)格偏好特征、學(xué)習(xí)者類型特征及知識(shí)點(diǎn)興趣特征[11]。肖君等人為了從不同角度評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效果,通過知識(shí)水平、行為特征和態(tài)度特征等維度來構(gòu)建學(xué)習(xí)者畫像[12]。
但這些特征受到數(shù)據(jù)采集方式、豐富程度、分析方法及評(píng)價(jià)方式等方面的制約,目前尚沒有一套統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)或方式可以融合起來,這就給學(xué)習(xí)者畫像的實(shí)現(xiàn)帶來了極大的困難和挑戰(zhàn)。筆者認(rèn)為可以選擇一個(gè)較為具體且數(shù)據(jù)豐富的場(chǎng)景進(jìn)行分析。盡管在更具體的場(chǎng)景下我們無法全面地刻畫學(xué)習(xí)過程,但可以從更精細(xì)的粒度去分析和解釋學(xué)習(xí)者在某一任務(wù)過程中所體現(xiàn)的規(guī)律與特質(zhì)?;谏鲜隹紤],本文選擇在線作業(yè)作為主要的研究場(chǎng)景,主要原因有:(1)作業(yè)是教學(xué)過程中非常重要的一環(huán),每個(gè)學(xué)習(xí)者都不可避免地要完成各種形式的作業(yè)任務(wù);(2)相對(duì)于教學(xué)過程的其他子環(huán)節(jié),學(xué)習(xí)者完成作業(yè)任務(wù)的過程相對(duì)獨(dú)立且完整,可以提供豐富的細(xì)節(jié)性數(shù)據(jù);(3)智能化的在線作業(yè)平臺(tái)已經(jīng)被我國(guó)中小學(xué)廣泛地使用,為我們進(jìn)行在線作業(yè)數(shù)據(jù)的采集和分析提供必要的支持。
實(shí)現(xiàn)基于在線作業(yè)行為的學(xué)習(xí)者畫像研究的必要條件是探尋到一個(gè)具有教育意義的、與在線作業(yè)場(chǎng)景相關(guān)的且具有可執(zhí)行性的特征框架來刻畫學(xué)習(xí)者,即要解決從哪些維度來刻畫學(xué)習(xí)者的問題。本文在文獻(xiàn)調(diào)研的基礎(chǔ)上,選取學(xué)習(xí)行為投入作為主要的畫像描述框架,主要基于以下幾點(diǎn)考慮:(1)學(xué)習(xí)行為投入是影響學(xué)習(xí)效果的重要因素[13-15],對(duì)學(xué)習(xí)行為投入的及時(shí)評(píng)測(cè)與干預(yù)可以有效地促進(jìn)學(xué)習(xí)效果的提高;(2)學(xué)習(xí)行為投入可以影響教學(xué)改革的成效,是國(guó)內(nèi)外教育機(jī)構(gòu)進(jìn)行教學(xué)研究、教學(xué)改革和評(píng)估重點(diǎn)關(guān)注的因素[16-17];(3)在線作業(yè)行為可以反映學(xué)習(xí)者的行為投入,在已有的研究工作中,作業(yè)相關(guān)指標(biāo)經(jīng)常作為學(xué)習(xí)投入整體分析框架中的子模塊來進(jìn)行分析,且很多研究也表明了作業(yè)相關(guān)指標(biāo)與學(xué)習(xí)效果具有很強(qiáng)的相關(guān)性[18-22]。
綜上分析,本文以學(xué)習(xí)者在線作業(yè)行為為切入點(diǎn),通過對(duì)學(xué)習(xí)者作業(yè)狀態(tài)的跟蹤和分析,刻畫學(xué)習(xí)者在作業(yè)行為中隱含的行為特征,構(gòu)建基于作業(yè)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)行為投入畫像。主要探索的問題如下:
(1)在線作業(yè)學(xué)習(xí)行為投入的分析框架:從哪些維度來刻畫在線作業(yè)系統(tǒng)中的學(xué)習(xí)行為投入,這些維度的理論依據(jù)是什么;
(2)在線作業(yè)學(xué)習(xí)行為投入的評(píng)價(jià)指標(biāo):哪些平臺(tái)指標(biāo)能夠有效地表征學(xué)習(xí)行為投入,這些指標(biāo)與學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效果的相關(guān)性如何,呈現(xiàn)出怎樣的規(guī)律性;
(3)在線作業(yè)學(xué)習(xí)行為投入的學(xué)習(xí)者畫像構(gòu)建及分析:如何利用學(xué)習(xí)行為投入指標(biāo)和學(xué)習(xí)效果進(jìn)行學(xué)習(xí)者分類,探究影響各類學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)效果的影響因素并提出針對(duì)性建議。
二、基于在線作業(yè)行為的學(xué)習(xí)行為投入評(píng)測(cè)框架
(一)分析框架及指標(biāo)構(gòu)建
在現(xiàn)有的眾多國(guó)內(nèi)外研究中,學(xué)習(xí)行為投入的分析維度眾多,研究人員通常會(huì)根據(jù)對(duì)象、場(chǎng)景及環(huán)境的不同而提出不同分析方法與維度。本文從學(xué)習(xí)行為投入研究出發(fā),對(duì)近年來具有代表性且與在線學(xué)習(xí)場(chǎng)景密切相關(guān)的研究進(jìn)行了梳理,見表1。
通過表1可知,參與(Participation)、堅(jiān)持(Persistence)、專注(Concentration)、交互(Interaction)、自我調(diào)控(Self-Regulated)等維度常作為學(xué)習(xí)行為投入的評(píng)測(cè)維度。李爽等人的研究表明,“交互”類指標(biāo)與成績(jī)呈高度相關(guān)性,但考慮到本文面向的在線作業(yè)場(chǎng)景要求學(xué)習(xí)者獨(dú)立完成作業(yè)[22],因此,不將“交互”作為學(xué)習(xí)行為投入的評(píng)測(cè)維度。李爽等研究框架中的“學(xué)術(shù)挑戰(zhàn)(Academic Challenge)”維度,與張琪等提出的“專注”維度有一定的概念重合,都強(qiáng)調(diào)在面對(duì)有難度和有挑戰(zhàn)的問題時(shí)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為投入表達(dá)。主動(dòng)性(Initiative)維度僅在張琪、武法提的研究中被明確提及,其他的兩個(gè)研究工作中并未單獨(dú)刻畫,但在具體評(píng)測(cè)指標(biāo)的建立和分析過程中,主動(dòng)性也是主要考慮的因素,如李爽等認(rèn)為,盡早提交作業(yè)、專注完成作業(yè)、為獲得滿意成績(jī)而多次提交最好版本的作業(yè)等指標(biāo),都體現(xiàn)了學(xué)習(xí)者在完成作業(yè)過程中的主動(dòng)與努力,而這些指標(biāo)可以拆分到“堅(jiān)持”“專注”“自動(dòng)調(diào)控”三個(gè)維度中[22]。
綜上,本文在文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)上,結(jié)合在線作業(yè)數(shù)據(jù)的特點(diǎn),構(gòu)建基于在線作業(yè)的學(xué)習(xí)行為投入分析框架。將參與、堅(jiān)持、專注、學(xué)術(shù)挑戰(zhàn)和自我調(diào)控作為分析學(xué)習(xí)行為投入的主要維度,對(duì)應(yīng)的分析子維度和相關(guān)平臺(tái)指標(biāo)示例見表2。
“參與”指學(xué)習(xí)者投入到在線作業(yè)這項(xiàng)任務(wù)中的時(shí)間與精力,表現(xiàn)為在線作業(yè)的參與情況、作業(yè)投入時(shí)間及是否按時(shí)提交作業(yè)的情況,體現(xiàn)了學(xué)習(xí)者對(duì)于作業(yè)規(guī)則、要求的接受和認(rèn)同程度?!皥?jiān)持”指學(xué)習(xí)者為實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)目標(biāo)而表現(xiàn)的持續(xù)性的努力,表現(xiàn)在作業(yè)的高參與率、高完成率等方面,體現(xiàn)了學(xué)習(xí)者在較長(zhǎng)的時(shí)間維度上的持續(xù)性精力與時(shí)間的投入,說明學(xué)習(xí)者不僅可以遵循和響應(yīng)基本要求,還在任務(wù)中投入了更多的堅(jiān)持和努力?!皩Wⅰ敝笇W(xué)習(xí)者集中完成作業(yè)任務(wù)的程度,表現(xiàn)在完成作業(yè)的效率、能不能一次性不間斷地完成作業(yè)等方面,體現(xiàn)了學(xué)習(xí)者對(duì)作業(yè)任務(wù)的興趣以及克服外界干擾的能力。“學(xué)術(shù)挑戰(zhàn)”指學(xué)習(xí)者在面臨有難度、有挑戰(zhàn)的任務(wù)時(shí)的投入,表現(xiàn)在對(duì)難度較高的題目的完成質(zhì)量和效率,體現(xiàn)了學(xué)習(xí)者的知識(shí)掌握程度和高階能力的發(fā)展情況?!白晕艺{(diào)控”指學(xué)習(xí)者對(duì)自我的管理、調(diào)節(jié)和控制方面的投入,表現(xiàn)在反思性、時(shí)間管理和規(guī)律等方面,體現(xiàn)了學(xué)習(xí)者的責(zé)任感和自我管理意識(shí)。
(二)指標(biāo)有效性驗(yàn)證
為了回答引言部分提出的第2個(gè)問題,本文基于在線作業(yè)平臺(tái)收集了一批學(xué)習(xí)者作業(yè)行為數(shù)據(jù)。通過對(duì)在線作業(yè)平臺(tái)各模塊的分析,本研究根據(jù)基于在線作業(yè)的學(xué)習(xí)行為投入分析框架初步設(shè)定46個(gè)行為投入測(cè)量指標(biāo),其中,參與類7個(gè),堅(jiān)持類6個(gè),專注類16個(gè),學(xué)術(shù)挑戰(zhàn)類11個(gè),自我監(jiān)控類6個(gè)。通過ANOVA(Analysis of Variance)方差分析及數(shù)據(jù)可視化方法,分析不同成績(jī)的學(xué)習(xí)者在各個(gè)行為投入指標(biāo)上的表現(xiàn),以此來驗(yàn)證平臺(tái)指標(biāo)的有效性。
1. 智能作業(yè)平臺(tái)與樣本數(shù)據(jù)
本文首先通過“一起作業(yè)”智能作業(yè)平臺(tái)收集了2020年春季學(xué)期(3月到7月)上海市9所小學(xué)的語文、數(shù)學(xué)、英語三科作業(yè)行為及測(cè)試結(jié)果數(shù)據(jù),經(jīng)過對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的清洗、標(biāo)準(zhǔn)化等處理,共得到有效的7695名小學(xué)生的作業(yè)和考試數(shù)據(jù)。
2. 指標(biāo)的差異性分析
為了探究學(xué)習(xí)行為投入指標(biāo)的有效性,需要驗(yàn)證不同分組的學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)行為投入上的表現(xiàn)是否存在差異。本研究根據(jù)考試成績(jī)進(jìn)行分組,這里的考試成績(jī)指單科多次考試的平均成績(jī),共分為9組。分組的規(guī)則:考試成績(jī)?yōu)?00分制,60分以上的學(xué)習(xí)者,以5分為一檔進(jìn)行分組;60分以下的學(xué)習(xí)者分到fail組。各組人數(shù)整體呈正態(tài)分布。
在預(yù)設(shè)的46個(gè)指標(biāo)中,剔除13個(gè)指標(biāo)缺失率在75%以上的指標(biāo),對(duì)其余的33個(gè)指標(biāo)進(jìn)行方差分析,結(jié)果顯示,有6個(gè)指標(biāo)和成績(jī)無明顯相關(guān)性,其余的27個(gè)指標(biāo)呈分組顯著差異(顯著性水平為0.01),表2中摘錄了部分差異顯著的平臺(tái)指標(biāo)。方差分析結(jié)果表明,提前提交作業(yè)時(shí)長(zhǎng)、作業(yè)完成率、作業(yè)效率、不同難度題目的時(shí)長(zhǎng)及結(jié)果、錯(cuò)題訂正率等指標(biāo)的區(qū)分度十分顯著,說明這些指標(biāo)可以作為評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)者作業(yè)行為投入及學(xué)習(xí)者畫像構(gòu)建的重要參考維度,具有進(jìn)一步深入分析和刻畫的意義。
3. 指標(biāo)的可視化分析
在上述分析的基礎(chǔ)上,可以利用可視化方法,觀察各種指標(biāo)在學(xué)習(xí)者群體中表現(xiàn)出的規(guī)律和細(xì)節(jié),但由于篇幅的限制,本節(jié)選取幾種特別典型的指標(biāo)進(jìn)行可視化分析。
(1)參與類指標(biāo)分析
在參與類指標(biāo)中,提前提交作業(yè)的時(shí)間可以反映學(xué)習(xí)者完成作業(yè)任務(wù)的積極程度。如圖1所示,成績(jī)?cè)胶玫膶W(xué)習(xí)者,越能夠提早提交作業(yè),同時(shí)其置信區(qū)間較小,說明分布緊密,該指標(biāo)表現(xiàn)穩(wěn)定。成績(jī)?cè)讲畹膶W(xué)習(xí)者,越傾向于在作業(yè)截止時(shí)間提交作業(yè),在不及格(fail)段的學(xué)習(xí)者會(huì)出現(xiàn)平均皆為延遲提交的情況。同時(shí),成績(jī)?cè)讲畹膶W(xué)習(xí)者,該指標(biāo)置信區(qū)間分布廣,說明其分布不穩(wěn)定,即這一部分學(xué)習(xí)者沒有一個(gè)穩(wěn)定良好的提交作業(yè)習(xí)慣。
(2)堅(jiān)持類指標(biāo)分析
在堅(jiān)持類指標(biāo)中,在一個(gè)較長(zhǎng)時(shí)間段內(nèi)的作業(yè)完成率可以反映學(xué)習(xí)者表現(xiàn)出的持續(xù)性的投入程度,如圖2所示,不同的折線代表不同科目的表現(xiàn)??傮w來說,學(xué)習(xí)者的作業(yè)完成率很高,基本保持在92%以上。成績(jī)?cè)胶玫膶W(xué)習(xí)者,作業(yè)完成率越高。但是,在數(shù)學(xué)學(xué)科上,D+和C組的學(xué)習(xí)者也有較高的作業(yè)完成率,但他們?cè)诔煽?jī)上表現(xiàn)并不理想。對(duì)于這一部分學(xué)習(xí)者,在肯定他們完成作業(yè)的態(tài)度的同時(shí),需要在知識(shí)層面上進(jìn)行指導(dǎo)。
(3)專注類指標(biāo)分析
總作業(yè)時(shí)長(zhǎng)用于刻畫學(xué)習(xí)者在作業(yè)過程中的總體耗時(shí),有效作業(yè)時(shí)長(zhǎng)是切實(shí)投入到作業(yè)上的時(shí)長(zhǎng)??傋鳂I(yè)時(shí)長(zhǎng)和有效作業(yè)時(shí)長(zhǎng)的均值分布情況如圖3所示??梢园l(fā)現(xiàn),成績(jī)?cè)胶玫膶W(xué)習(xí)者,其作業(yè)總時(shí)長(zhǎng)均值就越小,同時(shí)有效作業(yè)時(shí)長(zhǎng)的均值越長(zhǎng),說明成績(jī)?cè)胶玫膶W(xué)習(xí)者越能夠?qū)P耐度朐谧鳂I(yè)上。結(jié)合作業(yè)質(zhì)量來看,高分組(A+和A組)的學(xué)習(xí)者能高效、高質(zhì)量地完成作業(yè),而低分組(D組和fail組)的學(xué)習(xí)者則是高效、低質(zhì)量地提交作業(yè),很可能是在應(yīng)付作業(yè),因此,對(duì)這部分學(xué)習(xí)者,需要關(guān)注其作業(yè)質(zhì)量。
同時(shí),注意到60分段(D和D+)的學(xué)習(xí)者,其作業(yè)總時(shí)長(zhǎng)和有效作業(yè)時(shí)長(zhǎng)均值都比較高,說明這部分學(xué)習(xí)者確實(shí)投入了很長(zhǎng)的時(shí)間和精力在作業(yè)上,但是可能因?yàn)閷W(xué)習(xí)能力不足或做題效率低等原因,導(dǎo)致總作業(yè)時(shí)間很長(zhǎng)。對(duì)于這部分學(xué)習(xí)者,建議從提高學(xué)習(xí)能力和做題效率方面進(jìn)行強(qiáng)化訓(xùn)練。此外,fail組學(xué)習(xí)者的有效作業(yè)時(shí)長(zhǎng)是整體中最低的,且作業(yè)完成度、作業(yè)完成質(zhì)量等指標(biāo)都相對(duì)較低,建議從提高作業(yè)完成度和作業(yè)質(zhì)量的角度進(jìn)行干預(yù)。
(4)學(xué)術(shù)挑戰(zhàn)類指標(biāo)分析
學(xué)習(xí)者在不同難度的題目上的有效時(shí)長(zhǎng)可以反映學(xué)習(xí)者的作答能力和作答意愿。圖4展示了不同成績(jī)的學(xué)習(xí)者在面對(duì)不同難度題目時(shí)投入的作答時(shí)長(zhǎng)分布情況,題目難度的數(shù)值越大,表示題目難度越高??梢园l(fā)現(xiàn),在難度為1~3的題目上,不同成績(jī)段的學(xué)習(xí)者作答時(shí)長(zhǎng)相差不大。在難度為4的題目上,呈現(xiàn)A+組學(xué)習(xí)者解題時(shí)間短,D-A組學(xué)習(xí)者解題時(shí)間稍長(zhǎng)且分布均勻的情況。結(jié)合學(xué)習(xí)者不同難度題目得分等指標(biāo)可以發(fā)現(xiàn),雖然A+組和fail組的學(xué)習(xí)者作答速度都很快,但A+組學(xué)習(xí)者的做題正確率更高。在難度為5的題目上,成績(jī)?cè)胶玫膶W(xué)習(xí)者,解題時(shí)間越長(zhǎng),說明成績(jī)更好的學(xué)習(xí)者,更有挑戰(zhàn)難題的意愿。
(5)自我調(diào)控類指標(biāo)分析
錯(cuò)題訂正率是指學(xué)習(xí)者對(duì)自己錯(cuò)題進(jìn)行訂正的比率,可以反映學(xué)習(xí)者的自主反思性。如圖5所示,成績(jī)?cè)胶玫膶W(xué)習(xí)者,對(duì)錯(cuò)題的訂正率越高。注意到A+組學(xué)習(xí)者的錯(cuò)題訂正率幾乎接近100%,同時(shí)箱盒的分布也更加緊密,說明這部分學(xué)習(xí)者保持著良好的訂正習(xí)慣。而B、B+和A組的學(xué)習(xí)者,其錯(cuò)題訂正的眾數(shù)明顯低于A+組的學(xué)習(xí)者,對(duì)這一部分學(xué)習(xí)者,如果能多督促他們及時(shí)地進(jìn)行自我評(píng)估和反思,有較大概率可以提升學(xué)習(xí)成績(jī)。
三、基于在線作業(yè)的學(xué)習(xí)行為投入的學(xué)習(xí)者畫像構(gòu)建
(一)畫像目標(biāo)
學(xué)習(xí)者畫像根據(jù)分析目標(biāo)的不同,往往有不同的學(xué)習(xí)者畫像模型。本文將結(jié)合在線作業(yè)的場(chǎng)景特點(diǎn),在學(xué)習(xí)行為投入特征和學(xué)習(xí)結(jié)果特征的基礎(chǔ)上對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行分類,形成學(xué)習(xí)者群體畫像,進(jìn)而探討不同的學(xué)習(xí)者群體在學(xué)習(xí)行為投入和學(xué)習(xí)結(jié)果上的不同表現(xiàn),為后續(xù)的個(gè)性化、精準(zhǔn)化的學(xué)習(xí)服務(wù)提供數(shù)據(jù)支持。
構(gòu)建學(xué)習(xí)者畫像的前提是確定學(xué)習(xí)者畫像維度。李雪嬌通過理論演繹和總結(jié)的方法,在尹燁彬[10]所構(gòu)建的在線學(xué)習(xí)者多維特征模型的基礎(chǔ)上,補(bǔ)充了學(xué)習(xí)結(jié)果特征,構(gòu)建了包含人口學(xué)特征、心理特征、行為特征和學(xué)習(xí)結(jié)果特征在內(nèi)的在線學(xué)習(xí)者畫像模型[25]。筆者認(rèn)為,該模型較為全面地包含了在線學(xué)習(xí)者的特征分析的主要內(nèi)容??紤]到本文的研究場(chǎng)景為在線作業(yè),屬于在線學(xué)習(xí)中的一個(gè)環(huán)節(jié),因此,本文在該模型的基礎(chǔ)上,選取行為特征和結(jié)果特征作為主要的分析和建模維度。其中,行為特征主要指學(xué)習(xí)者在在線作業(yè)中所體現(xiàn)的行為投入特征,可在上一節(jié)刻畫的學(xué)習(xí)行為投入分析框架及指標(biāo)來刻畫。學(xué)習(xí)結(jié)果特征則由學(xué)習(xí)者的學(xué)業(yè)成績(jī)來描述。
學(xué)習(xí)者畫像分析將圍繞學(xué)習(xí)者畫像中各個(gè)維度的特征而展開,主要思路是利用這些維度的信息將學(xué)習(xí)者分類,分析不同學(xué)習(xí)者群體所表現(xiàn)出來的不同特征。本文綜合考量學(xué)習(xí)者的作業(yè)行為投入特征與學(xué)習(xí)結(jié)果特征,對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行聚類分析。聚類分析的結(jié)果可為學(xué)習(xí)者、家長(zhǎng)、教師及其他教學(xué)利益相關(guān)者提供教學(xué)評(píng)價(jià)、設(shè)計(jì)和改進(jìn)的參考。
(二)學(xué)習(xí)者群體的聚類分析
如何基于學(xué)習(xí)者的行為特征和學(xué)習(xí)結(jié)果特征進(jìn)行學(xué)習(xí)者分類是學(xué)習(xí)者畫像分析的關(guān)鍵。利用聚類分析方法進(jìn)行學(xué)習(xí)者分類,已經(jīng)被眾多的研究者所采用[26]。本文基于行為投入特征下的參與、堅(jiān)持、專注、學(xué)術(shù)挑戰(zhàn)、自我調(diào)控,利用K-Means聚類方法,將學(xué)習(xí)者進(jìn)行聚類,使用的數(shù)據(jù)與本文第二部分相同。經(jīng)過多次聚類與質(zhì)量評(píng)估,學(xué)習(xí)者最終可被劃分為四類,輪廓系數(shù)為0.313。從F檢驗(yàn)的結(jié)果來看,四類學(xué)習(xí)者人群在平臺(tái)指標(biāo)上的表現(xiàn)也均有顯著差異,說明了聚類模型的有效性。為了更直觀地了解這四類學(xué)習(xí)者在作業(yè)行為投入上的表現(xiàn),選取代表性的指標(biāo)對(duì)四類學(xué)習(xí)者人群進(jìn)行分析,見表3。
第I類學(xué)習(xí)者在各項(xiàng)指標(biāo)上均表現(xiàn)優(yōu)秀,作業(yè)完成率高,投入的有效作業(yè)時(shí)長(zhǎng)和總時(shí)長(zhǎng)較短,作業(yè)效率很高,錯(cuò)題訂正率高,但在難題上投入的時(shí)間較短。說明本類學(xué)習(xí)者在參與、堅(jiān)持、專注及自我調(diào)控維度表現(xiàn)優(yōu)秀,但在學(xué)術(shù)挑戰(zhàn)維度略有不足。綜合學(xué)業(yè)成績(jī)來看,該類學(xué)習(xí)者的平均成績(jī)是四類中最高的。所以對(duì)于本類中成績(jī)優(yōu)秀的學(xué)習(xí)者,在督促其保持良好學(xué)習(xí)習(xí)慣的同時(shí),可以適當(dāng)增加一些挑戰(zhàn)性學(xué)習(xí)項(xiàng)目,激發(fā)其學(xué)習(xí)興趣和潛力。同時(shí),本類中也包含部分學(xué)習(xí)成績(jī)不突出的學(xué)習(xí)者,說明這部分學(xué)習(xí)者本身學(xué)習(xí)習(xí)慣良好,但是成績(jī)不夠理想,建議對(duì)其進(jìn)行學(xué)習(xí)方法上的針對(duì)性指導(dǎo),以獲得較大幅度的成績(jī)提升。本類學(xué)習(xí)者占總?cè)藬?shù)的44.40%。
第II類學(xué)習(xí)者在各項(xiàng)指標(biāo)上均表現(xiàn)良好,作業(yè)完成率高,在難題上的投入時(shí)間長(zhǎng),有效作業(yè)時(shí)間在四類學(xué)習(xí)者中最長(zhǎng),但作業(yè)效率僅略高于整體平均水平,錯(cuò)題訂正率略低于整體平均水平。本類學(xué)習(xí)者的學(xué)業(yè)成績(jī)表現(xiàn)良好,說明這一部分學(xué)習(xí)者本身具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和良好的作業(yè)習(xí)慣,但在如作業(yè)效率、錯(cuò)題訂正率等行為維度上與第I類學(xué)習(xí)者有顯著的差距。說明本類學(xué)習(xí)者在參與、堅(jiān)持及學(xué)術(shù)挑戰(zhàn)維度表現(xiàn)良好,但在專注和自我調(diào)控維度表現(xiàn)一般。所以,可以考慮從學(xué)習(xí)主動(dòng)性、反思性及作業(yè)質(zhì)量等方面對(duì)本類學(xué)習(xí)者進(jìn)行指導(dǎo),促進(jìn)其學(xué)習(xí)效果的提升。本類學(xué)習(xí)者占總?cè)藬?shù)的20.51%。
第III類學(xué)習(xí)者各項(xiàng)指標(biāo)大多處于整體平均水平左右,與第I、II類學(xué)習(xí)者有較大差距,特別是作業(yè)效率在四類學(xué)習(xí)者中最低,作業(yè)完成率也不理想,學(xué)業(yè)成績(jī)同樣處于整體平均水平。說明本類學(xué)習(xí)者在參與、學(xué)術(shù)挑戰(zhàn)及自我調(diào)控維度上表現(xiàn)一般,而堅(jiān)持、專注相較其他維度來說表現(xiàn)有待提升。對(duì)于這一部分學(xué)習(xí)者,需要家長(zhǎng)和教師的關(guān)注和及時(shí)干預(yù),特別是在堅(jiān)持和專注這兩項(xiàng)基本指標(biāo)上的加強(qiáng)提高,極有可能改善其學(xué)習(xí)表現(xiàn)。進(jìn)一步地,在學(xué)術(shù)挑戰(zhàn)和自我調(diào)整方面進(jìn)行提升,從更高級(jí)的層面給予學(xué)習(xí)者心理及認(rèn)知策略上的指導(dǎo),促進(jìn)學(xué)習(xí)態(tài)度的改變,進(jìn)而提高學(xué)習(xí)效果。本類學(xué)習(xí)者占總?cè)藬?shù)的18.28%。
第IV類學(xué)習(xí)者各項(xiàng)指標(biāo)均低于整體平均水平,學(xué)業(yè)成績(jī)也是四類學(xué)習(xí)者中最低的。說明本類學(xué)習(xí)者沒有良好的作業(yè)習(xí)慣,學(xué)習(xí)行為投入的各個(gè)維度均有待提升。本類學(xué)習(xí)者需要特別的關(guān)注,建議教師和家長(zhǎng)與學(xué)習(xí)者深入溝通,充分分析學(xué)習(xí)者的主要問題,并進(jìn)行針對(duì)性的干預(yù)與指導(dǎo),幫助學(xué)習(xí)者解決遇到的困難或問題。數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),本類學(xué)習(xí)者中有一部分成績(jī)優(yōu)秀者(A級(jí)以上),這部分學(xué)習(xí)者同樣應(yīng)該成為教師和家長(zhǎng)重點(diǎn)關(guān)注的對(duì)象,幫助其在保持優(yōu)秀的學(xué)業(yè)成績(jī)的同時(shí),擁有較高的學(xué)習(xí)投入和好的學(xué)習(xí)習(xí)慣,使其具有長(zhǎng)期的可持續(xù)的能力提升空間。本類學(xué)習(xí)者占總?cè)藬?shù)的16.81%。
四、結(jié)論與探討
本文在文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)上,結(jié)合目標(biāo)場(chǎng)景,構(gòu)建了“基于在線作業(yè)的學(xué)習(xí)行為投入的分析框架”,并在此基礎(chǔ)上探究了哪些在線作業(yè)行為的平臺(tái)指標(biāo)可以有效表征和評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)行為投入。為了實(shí)現(xiàn)構(gòu)建學(xué)習(xí)者畫像的目標(biāo),本文在上述分析框架的基礎(chǔ)上,利用聚類分析的方法將學(xué)習(xí)者劃分為四類?;谝陨系睦碚摷皵?shù)據(jù)分析結(jié)果,我們可以得到以下結(jié)論:
首先,學(xué)習(xí)者的學(xué)業(yè)成績(jī)與作業(yè)行為投入之間存在顯著相關(guān),說明作業(yè)行為投入對(duì)學(xué)習(xí)績(jī)效具有較強(qiáng)的解釋力。與已有的研究結(jié)果一致[13-14, 22],行為投入與學(xué)習(xí)成績(jī)之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系,即行為投入越高,學(xué)習(xí)者的學(xué)業(yè)成績(jī)?cè)胶谩?/p>
其次,不同的行為投入平臺(tái)指標(biāo)與學(xué)業(yè)成績(jī)呈現(xiàn)不同的相關(guān)性。如作業(yè)時(shí)長(zhǎng)、作業(yè)完成次數(shù)等指標(biāo)與學(xué)業(yè)成績(jī)呈弱相關(guān)性,這從數(shù)據(jù)層面有力地說明了并不是作業(yè)做得越多、題目做得越多,就能夠得到更好的成績(jī);而恰恰是體現(xiàn)學(xué)習(xí)者的作業(yè)積極性、作業(yè)效率、挑戰(zhàn)難題的意愿和反思性等學(xué)習(xí)品質(zhì)方面的指標(biāo)與學(xué)業(yè)成績(jī)呈現(xiàn)強(qiáng)相關(guān),說明提升學(xué)業(yè)成績(jī)的核心在于提升學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)品質(zhì)(如堅(jiān)持、專注、反思等)等非學(xué)業(yè)方面的素質(zhì)。這也為從作業(yè)角度進(jìn)行“減負(fù)增效”提供了有力的數(shù)據(jù)支持和方向指引。
最后,建立對(duì)學(xué)習(xí)者行為投入的跟蹤和評(píng)價(jià)系統(tǒng)是非常必要的。結(jié)合學(xué)習(xí)者畫像構(gòu)建技術(shù),從多個(gè)維度來刻畫學(xué)習(xí)者的行為投入情況,對(duì)不同類型的學(xué)習(xí)者采用個(gè)性化的指導(dǎo)方案,例如,可以針對(duì)不同類型的學(xué)習(xí)者推送個(gè)性化的作業(yè)任務(wù)或個(gè)性化的學(xué)習(xí)資源,利用智能化的學(xué)習(xí)系統(tǒng)提升學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)投入是實(shí)現(xiàn)高效學(xué)習(xí)的有效方式。
信息技術(shù)的發(fā)展使得在線學(xué)習(xí)的方式與邊界都在不斷擴(kuò)大。目前,本文中涉及的場(chǎng)景比較單一,主要是教師布置的在線作業(yè)任務(wù),對(duì)于其他類型的作業(yè),如線下作業(yè)、自主作業(yè)、選做作業(yè)、假期作業(yè)等以及其他非作業(yè)場(chǎng)景中的任務(wù)均有待進(jìn)一步的探究。在未來的研究中,筆者將繼續(xù)對(duì)所構(gòu)建的模型、指標(biāo)和方法進(jìn)行完善與探索,使之適應(yīng)不同類型、不同情境下的學(xué)習(xí)行為投入分析。同時(shí),未來研究也將探討影響學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為投入的因素,例如,在自我調(diào)控的反思性維度,教師和家長(zhǎng)的錯(cuò)題提醒是否能夠影響學(xué)習(xí)者反思能力的提升,同伴之間的協(xié)作或互評(píng)是否可以促進(jìn)學(xué)習(xí)者更積極主動(dòng)地參與到作業(yè)任務(wù)中。將進(jìn)一步地探討干預(yù)和促進(jìn)學(xué)習(xí)行為投入的機(jī)制,提升學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)績(jī)效。
[參考文獻(xiàn)]
[1] 祝智庭,管玨琪.教育變革中的技術(shù)力量[J].中國(guó)電化教育,2014(1):1-9.
[2] 顧小清,舒杭.信息技術(shù)的作用發(fā)生了嗎——用學(xué)習(xí)分析技術(shù)刻畫學(xué)習(xí)行為印記[J].現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究,2016(5):10-19.
[3] 張治,戚業(yè)國(guó).基于大數(shù)據(jù)的多源多維綜合素質(zhì)評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建[J].中國(guó)電化教育,2017,368(9):69-77,97.
[4] ANTELMAN K, FELIX E, KIM J H. Creating personas workshop tool[DB/OL].(2018-10-10)[2021-07-09]. https://learningspacetoolkit.org/.
[5] SHARIFI M, SOLEIMANI H, JAFARIGOHAR M. E-portfolio evaluation and vocabulary learning: moving from pedagogy to andragogy[J]. British journal of educational technology, 2017, 48(6): 1441-1450.
[6] 肖君,喬惠,許貞,等.泛在學(xué)習(xí)環(huán)境下基于活動(dòng)理論的移動(dòng)MOOC設(shè)計(jì)及實(shí)證研究[J].中國(guó)電化教育,2017(11):87-94.
[7] DARWISH H. The "persona effect": shortcomings in the evaluation of pedagogical agents' embodiment[C]// 2014 International Conference on Web and Open Access to Learning (ICWOAL), Dubai, November 25-27,2014. Piscataway: IEEE, 2015.
[8] DINH D P, HARADA F, SHIMAKAWA H. Directing all learners to course goal with enforcement of discipline utilizing persona motivation[J]. IEICE Transactions on information & systems, 2013, 96(6): 1332-1343.
[9] HOLLEY D, OLIVER M. Student engagement and blended learning: portraits of risk[J]. Computers & education, 2010, 54(3): 693-700.
[10] 尹燁彬.在線環(huán)境下成人學(xué)習(xí)者多維特征研究[D].上海:華東師范大學(xué),2017.
[11] 陳海建,戴永輝,韓冬梅,等.開放式教學(xué)下的學(xué)習(xí)者畫像及個(gè)性化教學(xué)探討[J].開放教育研究,2017,23(3):105-112.
[12] 肖君,喬惠,李雪嬌.基于xAPI 的在線學(xué)習(xí)者畫像的構(gòu)建與實(shí)證研究[J].中國(guó)電化教育,2019(1):123-129.
[13] FREDRICKS J A, PARIS B A H. School engagement: potential of the concept, state of the evidence[J]. Review of educational research, 2004, 74(1): 59-109.
[14] JOHNSON M L, SINATRA G M. Use of task-value instructional inductions for facilitating engagement and conceptual change[J]. Contemporary educational psychology, 2013, 38(1):51-63.
[15] 李艷燕,彭禹,康佳,等.在線協(xié)作學(xué)習(xí)中小組學(xué)習(xí)投入的分析模型構(gòu)建及應(yīng)用[J].中國(guó)遠(yuǎn)程教育,2020(2):40-48,77.
[16] COATES H. Student engagement in campus-based and online education: university connections[M]. London: Taylor and Francis, 2006:1-212.
[17] 武法提,張琪.學(xué)習(xí)行為投入:定義、分析框架與理論模型[J].中國(guó)電化教育,2018(1):35-41.
[18] ELBADRAWY A, POLYZOU A, REN Z, et al. Predicting student performance using personalized analytics[J]. Computer, 2016, 49(4):61-69.
[19] QIU J, TANG J, LIU T X, et al. Modeling and predicting learning behavior in MOOCs[C]// the Ninth ACM International Conference. New York: ACM, 2016:93-102.
[20] SOROUR S E, MINE T. Building an interpretable model of predicting student performance using comment data mining[C]// 2016 5th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI). Piscataway: IEEE, 2016:285-291.
[21] 武法提,牟智佳.基于學(xué)習(xí)者個(gè)性行為分析的學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測(cè)框架設(shè)計(jì)研究[J].中國(guó)電化教育,2016,348(1):49-56.
[22] 李爽,王增賢,喻忱,等.在線學(xué)習(xí)行為投入分析框架與測(cè)量指標(biāo)研究——基于LMS數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)分析[J].開放教育研究,2016(2):77-88.
[23] 張思, 劉清堂,雷詩(shī)捷,王亞如.網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間中學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)投入的研究——網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的大數(shù)據(jù)分析[J].中國(guó)電化教育, 2017,363(4):24-30.
[24] 張琪,武法提.學(xué)習(xí)行為投入評(píng)測(cè)框架構(gòu)建與實(shí)證研究[J].中國(guó)電化教育,2018,380(9):108-114.
[25] 李雪嬌.基于學(xué)生畫像的在線學(xué)習(xí)支持服務(wù)策略設(shè)計(jì)研究[D].上海:華東師范大學(xué),2019.
[26] 王夢(mèng)倩,范逸洲,郭文革,汪瓊.MOOC學(xué)習(xí)者特征聚類分析研究綜述[J].中國(guó)遠(yuǎn)程教育,2018(7):9-19,79.