摘要：為提升教師的綜合素養(yǎng)．促進(jìn)教師專業(yè)發(fā)展．相關(guān)部門借助信息化平臺(tái)開展大規(guī)模線上學(xué)習(xí)，鼓勵(lì)教師通過在線選課、自主學(xué)習(xí)、在線考核、課程評(píng)價(jià)等方式實(shí)現(xiàn)教師培訓(xùn)。教師在網(wǎng)上的學(xué)習(xí)過程會(huì)產(chǎn)生大量學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)。文章根據(jù)教師的學(xué)習(xí)行為和基礎(chǔ)屬性．描述學(xué)習(xí)者的行為特征，將具有相似特征的學(xué)習(xí)者聚類，并抽象出標(biāo)簽化的學(xué)習(xí)者畫像，基于模型提出針對(duì)性的行為引導(dǎo)策略．以提升教師的在線學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

關(guān)鍵詞：教師學(xué)習(xí)；在線學(xué)習(xí)；學(xué)習(xí)者畫像

中圖法分類號(hào)：G434 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

１ 研究背景

為辦好人民滿意的教育，不僅要有科學(xué)完善的教育體系，最關(guān)鍵的是要有一支理想信念堅(jiān)定、業(yè)務(wù)素質(zhì)過硬的教師隊(duì)伍。對(duì)教師開展培訓(xùn)是提升教師素養(yǎng)，使其形成與時(shí)俱進(jìn)理念的有效手段。為減少教師工學(xué)矛盾，借助“互聯(lián)網(wǎng)＋”的思維，在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)為教師提供在線學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)。教師以學(xué)習(xí)者的身份在平臺(tái)積累的大類數(shù)據(jù)是研究教師在線學(xué)習(xí)習(xí)慣、學(xué)習(xí)行為的基礎(chǔ)和有利條件。通過對(duì)教師在線學(xué)習(xí)的研究描繪出教師學(xué)習(xí)者畫像，并加強(qiáng)對(duì)各類學(xué)習(xí)群體的學(xué)習(xí)行為干預(yù)，可以有效提升學(xué)習(xí)效率和收獲感，從而提高教師在線學(xué)習(xí)滿意度。

２ 研究目標(biāo)

本文以某市學(xué)習(xí)平臺(tái)（以下稱Ｌ 平臺(tái)）的教師群體為分析樣本，Ｌ 平臺(tái)是由該市教師教育管理主管機(jī)構(gòu)主辦，聯(lián)合多家教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)組織課程開發(fā)，對(duì)該市中小學(xué)及高中教師的師德素養(yǎng)和知識(shí)技能等開展在線培訓(xùn)。該市教師在平臺(tái)上在線選課，并在課程規(guī)定學(xué)習(xí)時(shí)間內(nèi)完成課程學(xué)習(xí)、發(fā)帖互動(dòng)、結(jié)業(yè)考試，課程評(píng)價(jià)等任務(wù)后獲得學(xué)分。通過觀測(cè)學(xué)習(xí)平臺(tái)上教師學(xué)習(xí)行為，結(jié)合教師的基本信息和課程評(píng)價(jià)，描繪以教師為學(xué)習(xí)主體的學(xué)習(xí)者畫像。通過畫像研究，從教師角度提出對(duì)平臺(tái)設(shè)計(jì)、課程選題、培訓(xùn)方式等方面進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化的建議。

３ 研究方法

畫像的構(gòu)建應(yīng)遵循一定的流程步驟。肖君等認(rèn)為，完整的學(xué)習(xí)者畫像構(gòu)建流程應(yīng)包括畫像目標(biāo)設(shè)定、相關(guān)數(shù)據(jù)收集、畫像建模、畫像生成輸出以及畫像應(yīng)用評(píng)價(jià)５ 個(gè)階段，且這５ 個(gè)階段構(gòu)成一個(gè)完整的閉合回路［１］ 。

在線學(xué)習(xí)者畫像構(gòu)建流程是一個(gè)以目標(biāo)為導(dǎo)向的循環(huán)過程，包括明確畫像構(gòu)建目標(biāo)、數(shù)據(jù)收集、標(biāo)簽分析、畫像服務(wù)輸出４ 個(gè)關(guān)鍵階段［２］ 。

４ 研究過程

４．１ 構(gòu)建目標(biāo)

根據(jù)Ｌ 平臺(tái)上教師的學(xué)習(xí)行為和基礎(chǔ)屬性，確定有價(jià)值的分類特征變量，對(duì)相似特征舉行聚類，歸納出學(xué)習(xí)者畫像，并提出有效學(xué)習(xí)策略及平臺(tái)優(yōu)化調(diào)整的建議。

４．２ 數(shù)據(jù)收集

相關(guān)數(shù)據(jù)如表１ 所列。

４．３ 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化預(yù)處理

平臺(tái)上的部分源數(shù)據(jù)無法直接作為聚類分析的變量，需要對(duì)其做預(yù)處理并賦予其含義。

首次訪問日：首次訪問日期和課程開始時(shí)間的差作為首次訪問日。末次訪問日：最后訪問日期和課程結(jié)束日期的差作為末次訪問日。首次訪問日數(shù)值越小，說明越早在課程開始后第一次訪問課程。末次訪問日數(shù)值越小，說明越晚在課程結(jié)束前最后一次訪問課程。通過轉(zhuǎn)化將日期變量轉(zhuǎn)為數(shù)值型變量。

將活動(dòng)訪問時(shí)長(zhǎng)／ 課時(shí)數(shù)作為平均訪問時(shí)長(zhǎng)、ｖｉｄｅｏ 訪問次數(shù)／ 課時(shí)數(shù)作為平均訪問ｖｉｄｅｏ 次數(shù)，Ｄｏｃｕｍｅｎｔ 訪問次數(shù)／ 課時(shí)數(shù)作為平均訪問ｄｏｃｕｍｅｎｔ次數(shù)，以消除不同課程之間課時(shí)數(shù)的差異。

結(jié)業(yè)考試得分：結(jié)業(yè)考試分?jǐn)?shù)和結(jié)業(yè)考試總分值的比，以消除不同課程的結(jié)業(yè)考試分值占比的差異。

課程評(píng)價(jià)：課程評(píng)價(jià)問卷采用相同標(biāo)準(zhǔn)的量規(guī)，共２５ 題主觀評(píng)價(jià)，每題評(píng)價(jià)均由非常滿意～不滿意５個(gè)選項(xiàng)組成，最終課程評(píng)價(jià)由各題加權(quán)計(jì)算。

４．４ 數(shù)據(jù)相關(guān)性分析

數(shù)據(jù)相關(guān)性分析如表２ 所列。

從相關(guān)性分析結(jié)果來看，在Ｌ 平臺(tái)學(xué)習(xí)的教師的結(jié)業(yè)成績(jī)和對(duì)課程的滿意度評(píng)價(jià)相關(guān)關(guān)系較弱。

結(jié)業(yè)考試成績(jī)的高低和年齡、末次訪問日、登錄天數(shù)、平均觀看視頻次數(shù)，發(fā)帖數(shù)有較強(qiáng)相關(guān)關(guān)系，與首次訪問日、平均訪問時(shí)長(zhǎng)、平均閱讀文檔次數(shù)、評(píng)價(jià)得分關(guān)聯(lián)較弱。

教師對(duì)課程的評(píng)價(jià)和年齡、末次訪問日、登錄天數(shù)、平均觀看視頻次數(shù)，平均閱讀文檔次數(shù)關(guān)聯(lián)關(guān)系較強(qiáng)，與平均訪問時(shí)長(zhǎng)關(guān)聯(lián)關(guān)系中等，與首次訪問日、發(fā)帖數(shù)、結(jié)業(yè)考試成績(jī)關(guān)聯(lián)關(guān)系較弱。

４．５ 聚類分析

基于ＩＢＭ ＳＰＳＳ１５ 的聚類分析建模，將結(jié)業(yè)考試成績(jī)及與其關(guān)聯(lián)關(guān)系較強(qiáng)的變量共同作為輸入，用兩步法建模，推薦最佳聚類數(shù)為４，獲得表３ 所列聚類結(jié)果。

４．６ 學(xué)習(xí)畫像分析描述

（１）聚類１———積極學(xué)習(xí)者。這類學(xué)習(xí)者的結(jié)業(yè)考試成績(jī)較好（８７．８５），投入在線學(xué)習(xí)的時(shí)間安排得當(dāng)，登錄天數(shù)保持在１ 周左右，通常在課程結(jié)束前１周半時(shí)間完成學(xué)習(xí)，有較積極的發(fā)帖交流意愿（７．４４），平均年齡在４ 個(gè)聚類中最小，這類學(xué)習(xí)者對(duì)在線學(xué)習(xí)的方式比較適應(yīng)，樂意分享自己的學(xué)習(xí)心得。

（２）聚類２———快速學(xué)習(xí)者。這類學(xué)習(xí)者登錄天數(shù)較少，很早就完成學(xué)習(xí)任務(wù)，一般２ 個(gè)月左右的培訓(xùn)周期，平均提前３０ 天完成學(xué)習(xí)任務(wù)，很少發(fā)言交流（０．８），結(jié)業(yè)考試成績(jī)處于中等水平。這類學(xué)習(xí)者不會(huì)花費(fèi)很多精力在在線學(xué)習(xí)上，將在線學(xué)習(xí)視作一項(xiàng)獲得學(xué)習(xí)積分的任務(wù)，力求短時(shí)快速完成。

（３）聚類３———一般學(xué)習(xí)者。這類學(xué)習(xí)者成績(jī)中等，年齡較４ 個(gè)聚類中最大，能較好地安排自己的在線學(xué)習(xí)時(shí)間，登錄天數(shù)和末次訪問日都處在中等水平，發(fā)帖交流意愿不算強(qiáng)烈，各方面在４ 個(gè)聚類中表現(xiàn)中規(guī)中矩。

（４）聚類４———被動(dòng)學(xué)習(xí)者。這類學(xué)習(xí)者結(jié)業(yè)考試成績(jī)較低（平均６１．５５），臨近學(xué)習(xí)周期結(jié)束時(shí)趕著完成在線學(xué)習(xí)任務(wù)（末次訪問３．３７ 天），登錄天數(shù)很少，短時(shí)間內(nèi)訪問ｖｉｄｅｏ 次數(shù)很多（１６．６３），發(fā)帖數(shù)比較少，只是被動(dòng)完成學(xué)習(xí)任務(wù)，沒有很好地安排在線學(xué)習(xí)時(shí)間。

４．７ 畫像應(yīng)用效果及改進(jìn)措施

根據(jù)學(xué)習(xí)者的畫像分類描述，建議采用以下改進(jìn)策略。

（ １）對(duì)積極學(xué)習(xí)者，保持激勵(lì)。

這類學(xué)習(xí)者是平臺(tái)中的佼佼者，為激勵(lì)這類學(xué)習(xí)者繼續(xù)保持原先的學(xué)習(xí)習(xí)慣，建議通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和排序展示的方式在學(xué)習(xí)平臺(tái)中提示這類教師，目前其學(xué)習(xí)表現(xiàn)在眾多學(xué)習(xí)者中表現(xiàn)較優(yōu)異，處于中上游水平，引導(dǎo)這類學(xué)習(xí)者保持學(xué)習(xí)勁頭。另外，可以選取表達(dá)意愿強(qiáng)烈且發(fā)帖內(nèi)容優(yōu)質(zhì)的學(xué)習(xí)者，邀請(qǐng)其參與后續(xù)課程建設(shè)，以提升優(yōu)質(zhì)學(xué)習(xí)者對(duì)學(xué)習(xí)平臺(tái)的貢獻(xiàn)度。

（ ２）對(duì)快速學(xué)習(xí)者，提升吸引。

這類學(xué)習(xí)者可能只是將學(xué)習(xí)平臺(tái)作為完成學(xué)習(xí)任務(wù)的工具，缺乏主觀停留的意愿。建議提升平臺(tái)對(duì)學(xué)習(xí)者的吸引力，通過在線問卷的方式調(diào)研這些學(xué)習(xí)者偏好的課程、交流互動(dòng)的方式、學(xué)習(xí)資源的形式、學(xué)習(xí)板塊功能、用戶體驗(yàn)等深層次需求，提高這類學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)平臺(tái)上的停留時(shí)間，使其在學(xué)習(xí)平臺(tái)上取得更多關(guān)注度和獲得感。

（３）對(duì)一般學(xué)習(xí)者，提供幫助。

這類學(xué)習(xí)者可能因?yàn)槟挲g問題還未適應(yīng)在線學(xué)習(xí)方式，但他們?cè)诜€(wěn)妥安排學(xué)習(xí)時(shí)間，在學(xué)習(xí)上付出了自己的努力，建議調(diào)研這類學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)喜好和遇到的困難，幫助他們成長(zhǎng)為積極學(xué)習(xí)者。

（４）對(duì)被動(dòng)學(xué)習(xí)者，及時(shí)預(yù)警。

這類學(xué)習(xí)者忽略在線學(xué)習(xí)任務(wù)，最容易成為平臺(tái)流失學(xué)員，建議拓寬學(xué)習(xí)平臺(tái)的信息通知渠道，在用戶注冊(cè)時(shí)引導(dǎo)學(xué)習(xí)者提供微信綁定信息或手機(jī)號(hào)碼，授權(quán)這些渠道向?qū)W習(xí)者發(fā)送學(xué)習(xí)提醒。提醒信息包括本批次學(xué)習(xí)者已完成和未完成學(xué)習(xí)的百分比、距離培訓(xùn)結(jié)束的天數(shù)等，提示學(xué)習(xí)者當(dāng)前正處在預(yù)警范圍，盡快開展學(xué)習(xí)。

５ 結(jié)束語(yǔ)

本文對(duì)參加在線學(xué)習(xí)的教師群體有一定啟發(fā)作用，但受一些因素的限制，研究水平有待進(jìn)一步提高。

本次畫像分析中將發(fā)帖信息作為變量之一，只是將發(fā)帖數(shù)作為數(shù)值型變量應(yīng)用，而忽略了發(fā)帖內(nèi)容，對(duì)發(fā)帖的情感因素和表達(dá)內(nèi)容未做進(jìn)一步深挖，建議今后深入考量?jī)?nèi)容對(duì)畫像的影響。

在線學(xué)習(xí)平臺(tái)只能采集教師在平臺(tái)上的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的學(xué)習(xí)過程中因受工作時(shí)間、家庭環(huán)境、就業(yè)壓力等因素的影響，所以本文暫時(shí)忽略了這些因素。今后的畫像研究要采取線上信息采集和線下問卷調(diào)查結(jié)合的方式，將盡可能多的因素納入畫像研究的評(píng)估模型中，才能做出更合理的畫像描述，并產(chǎn)生更有針對(duì)性的畫像應(yīng)用。

參考文獻(xiàn)：

［１］ 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．

［２］ 肖君，喬惠，李雪嬌．大數(shù)據(jù)環(huán)境下在線學(xué)習(xí)者畫像的構(gòu)建［Ｊ］．開放教育研究，２０１９（８）：１１１?１２０．

作者簡(jiǎn)介：許曉力（１９８５—），本科，工程師，研究方向：教育信息化、學(xué)習(xí)平臺(tái)研究與應(yīng)用、教育行業(yè)數(shù)據(jù)分析。