基于大數(shù)據(jù)的在線學(xué)習(xí)預(yù)警模型設(shè)計(jì)*——“教育大數(shù)據(jù)研究與實(shí)踐專欄”之學(xué)習(xí)預(yù)警篇

王林麗 葉 洋 楊現(xiàn)民

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基于大數(shù)據(jù)的在線學(xué)習(xí)預(yù)警模型設(shè)計(jì)*——“教育大數(shù)據(jù)研究與實(shí)踐專欄”之學(xué)習(xí)預(yù)警篇

王林麗 葉 洋 楊現(xiàn)民[通訊作者]

（江蘇師范大學(xué)智慧教育學(xué)院，江蘇徐州 221116）

學(xué)習(xí)預(yù)警是提升在線學(xué)習(xí)質(zhì)量的重要途徑。如何基于大數(shù)據(jù)成功地實(shí)現(xiàn)在線學(xué)習(xí)預(yù)警，是在線教育發(fā)展過(guò)程中亟需解決的重要問(wèn)題。文章從預(yù)警的實(shí)現(xiàn)形式、內(nèi)容與方式、采用的技術(shù)算法和工具、成效及不足等方面比較分析了國(guó)外五個(gè)典型學(xué)習(xí)預(yù)警系統(tǒng)，在此基礎(chǔ)上提出了學(xué)習(xí)預(yù)警系統(tǒng)的通用設(shè)計(jì)框架，并構(gòu)建了學(xué)習(xí)預(yù)警系統(tǒng)的功能模型和過(guò)程模型，最后就在線學(xué)習(xí)預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)和預(yù)警研究提出了建議，以期能為我國(guó)在線學(xué)習(xí)預(yù)警系統(tǒng)的建設(shè)與發(fā)展提供借鑒。

大數(shù)據(jù)；教育大數(shù)據(jù)；在線學(xué)習(xí)；學(xué)習(xí)預(yù)警；模型設(shè)計(jì)

引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展，在線學(xué)習(xí)日漸流行，并成為信息時(shí)代的一種重要學(xué)習(xí)方式，也由此引起了政府、學(xué)校、企業(yè)等的廣泛關(guān)注。當(dāng)前，雖然在線學(xué)習(xí)在全球的發(fā)展勢(shì)頭迅猛，但也存在諸多問(wèn)題，如學(xué)習(xí)質(zhì)量和效率低下、教師的個(gè)性化及適應(yīng)性教學(xué)能力差、在線學(xué)習(xí)的監(jiān)控管理和評(píng)價(jià)不及時(shí)等。其中，學(xué)習(xí)質(zhì)量難以保證的問(wèn)題尤為突出，導(dǎo)致很多學(xué)習(xí)者無(wú)法順利完成在線課程的學(xué)習(xí)。為此，有研究者提出要通過(guò)學(xué)習(xí)預(yù)警來(lái)解決上述問(wèn)題。

學(xué)習(xí)預(yù)警可以通過(guò)挖掘、分析在線學(xué)習(xí)過(guò)程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，了解學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)情況并及時(shí)發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)中存在的問(wèn)題，以此對(duì)學(xué)習(xí)者發(fā)出提示或警告，從而督促、引導(dǎo)學(xué)習(xí)者順利完成在線學(xué)業(yè)。從整體來(lái)看，國(guó)內(nèi)外在線學(xué)習(xí)預(yù)警的研究與實(shí)踐正處于起步階段，如美國(guó)普渡大學(xué)開(kāi)發(fā)了課程警示系統(tǒng)[1]、澳大利亞Wollongong大學(xué)開(kāi)發(fā)了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)可視化工具[2]、我國(guó)電子科技大學(xué)教育大數(shù)據(jù)研究所研發(fā)了高校預(yù)測(cè)預(yù)警應(yīng)用系統(tǒng)等。

與傳統(tǒng)教育數(shù)據(jù)相比，教育大數(shù)據(jù)的采集具有更強(qiáng)的實(shí)時(shí)性、連貫性、全面性和自然性，分析處理也更加復(fù)雜、多樣，應(yīng)用更加多元、深入[3]。如何基于大數(shù)據(jù)成功地實(shí)現(xiàn)在線學(xué)習(xí)預(yù)警，是在線教育發(fā)展過(guò)程中亟需解決的重要問(wèn)題。為了更好地理解在線學(xué)習(xí)預(yù)警系統(tǒng)的框架及其過(guò)程原理，本研究在分析國(guó)外五個(gè)典型學(xué)習(xí)預(yù)警系統(tǒng)案例的基礎(chǔ)上，提出了學(xué)習(xí)預(yù)警系統(tǒng)的通用框架，并對(duì)其功能模型和過(guò)程模型進(jìn)行了設(shè)計(jì)。

一 國(guó)外五個(gè)典型學(xué)習(xí)預(yù)警系統(tǒng)案例

美國(guó)在大數(shù)據(jù)方面是領(lǐng)跑者。美國(guó)的一些學(xué)校和機(jī)構(gòu)根據(jù)自己的需求率先開(kāi)發(fā)了不同的學(xué)習(xí)預(yù)警系統(tǒng)，這些學(xué)習(xí)預(yù)警系統(tǒng)已在相關(guān)應(yīng)用尤其是預(yù)防輟學(xué)應(yīng)用中取得了一定的成效，積累了寶貴的經(jīng)驗(yàn)。

根據(jù)預(yù)警功能的實(shí)現(xiàn)形式，現(xiàn)有的學(xué)習(xí)預(yù)警系統(tǒng)可劃分為四類：①為了實(shí)現(xiàn)在線學(xué)習(xí)預(yù)警的相關(guān)功能而獨(dú)立開(kāi)發(fā)，這又分為兩種情況，一是由學(xué)校自主開(kāi)發(fā)，如普渡大學(xué)開(kāi)發(fā)的課程信號(hào)系統(tǒng)；二是由企業(yè)機(jī)構(gòu)開(kāi)發(fā)，如Desire2Learn機(jī)構(gòu)開(kāi)發(fā)的學(xué)生成功系統(tǒng)。②通過(guò)學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)與可視化工具相結(jié)合來(lái)實(shí)現(xiàn)預(yù)警功能，如可汗學(xué)院的學(xué)習(xí)儀表盤(pán)。③通過(guò)在學(xué)習(xí)系統(tǒng)中嵌入個(gè)性化工具來(lái)實(shí)現(xiàn)預(yù)警功能，如電子顧問(wèn)。④學(xué)習(xí)預(yù)警系統(tǒng)作為在線學(xué)習(xí)平臺(tái)中的一個(gè)模塊而存在，如海星預(yù)警系統(tǒng)。這五個(gè)典型學(xué)習(xí)預(yù)警系統(tǒng)在實(shí)現(xiàn)形式、預(yù)警內(nèi)容與方式、采用的技術(shù)算法和工具、成效及不足等方面存在異同，如表1所示。

表1 國(guó)外五個(gè)典型學(xué)習(xí)預(yù)警系統(tǒng)比較

1 課程信號(hào)系統(tǒng)

課程信號(hào)系統(tǒng)（Course Signals）是由美國(guó)普渡大學(xué)開(kāi)發(fā)的一款在線學(xué)習(xí)預(yù)警系統(tǒng)，用于監(jiān)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)。該系統(tǒng)嘗試采用一種新的算法（Student Success Algorithm，SSA）來(lái)判斷處于學(xué)業(yè)危險(xiǎn)中的學(xué)生，并對(duì)其進(jìn)行預(yù)警——這種預(yù)警類似于交通信號(hào)燈，即針對(duì)教師和學(xué)生的不同狀態(tài)而設(shè)定不同的“警示信號(hào)”。根據(jù)“警示信號(hào)”，教師通過(guò)電子郵件、短信、在線消息等方式對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行干預(yù)，從而促進(jìn)學(xué)生的健康成長(zhǎng)。

2 學(xué)生成功系統(tǒng)

由美國(guó)Desire2Learn機(jī)構(gòu)開(kāi)發(fā)的學(xué)生成功系統(tǒng)（Student Success System，S3），可以向用戶提供一系列服務(wù)，如查看學(xué)生的學(xué)習(xí)情況、預(yù)測(cè)學(xué)業(yè)危險(xiǎn)、提供干預(yù)和產(chǎn)生學(xué)習(xí)分析報(bào)告等。此外，該系統(tǒng)也可以通過(guò)分析影響學(xué)生學(xué)習(xí)的因素如學(xué)生的出席率、課程完成情況、參與度和社會(huì)學(xué)習(xí)等，形成多樣化的預(yù)測(cè)模型，從而準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)有哪些學(xué)生處于學(xué)業(yè)危險(xiǎn)的狀態(tài)，并向其提供適當(dāng)?shù)母深A(yù)措施[4]。

3 可汗學(xué)院的學(xué)習(xí)儀表盤(pán)

學(xué)習(xí)儀表盤(pán)由可汗學(xué)院于2013年9月推出，它最初應(yīng)用于可汗學(xué)院的數(shù)學(xué)課程中。學(xué)習(xí)儀表盤(pán)以信息跟蹤技術(shù)和鏡像（Mirroring）技術(shù)為基礎(chǔ)，對(duì)學(xué)習(xí)者的在線學(xué)習(xí)行為進(jìn)行精密追蹤，記錄、整合大量學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)信息，并按照使用者的需求進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，最終以數(shù)字、圖表等可視化形式呈現(xiàn)出來(lái)，從而為在線教育中的學(xué)習(xí)者、教師、研究者和教育管理者提供學(xué)習(xí)分析[5]。

4 電子顧問(wèn)

電子顧問(wèn)（eAdvisor?）由美國(guó)亞利桑那州立大學(xué)開(kāi)發(fā)。通過(guò)玩圖像游戲Me3，可以探索出學(xué)習(xí)者的職業(yè)興趣，eAdvisor?便可以據(jù)此為其制定相應(yīng)的學(xué)習(xí)路徑，它規(guī)定了學(xué)習(xí)者每學(xué)期需要完成的課程及應(yīng)拿到的學(xué)分[6]。在整個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程中，eAdvisor?會(huì)為學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化的點(diǎn)播工具，也會(huì)為學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過(guò)程提供引導(dǎo)和支持，并實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)習(xí)者的預(yù)警。

5 海星預(yù)警系統(tǒng)

海星預(yù)警系統(tǒng)（Starfish Early Alert System）是海星企業(yè)成功平臺(tái)（Starfish Enterprise Success Platform）中的一個(gè)模塊，致力于幫助學(xué)生完成學(xué)業(yè)。海星預(yù)警系統(tǒng)以大數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)分析、分布式計(jì)算等為基礎(chǔ)，通過(guò)分析學(xué)習(xí)者的努力程度，以盡早地了解學(xué)生，進(jìn)而降低輟學(xué)率[7]。

二 學(xué)習(xí)預(yù)警系統(tǒng)框架

學(xué)習(xí)預(yù)警系統(tǒng)涉及四個(gè)核心問(wèn)題，即為什么預(yù)警、預(yù)警什么、怎么預(yù)警、預(yù)警的結(jié)果是什么。從這四個(gè)核心問(wèn)題出發(fā)，本研究構(gòu)建了學(xué)習(xí)預(yù)警系統(tǒng)的通用框架，如圖1所示。

圖1 學(xué)習(xí)預(yù)警系統(tǒng)框架

1 目的層

預(yù)警目的大致有四種：降低輟學(xué)率、促進(jìn)學(xué)業(yè)成功、提高學(xué)習(xí)效果和提升就業(yè)率。預(yù)警目的的確定為預(yù)警系統(tǒng)的建立與運(yùn)行指明了方向，將直接影響著數(shù)據(jù)的收集與獲取，并對(duì)內(nèi)容層、方式層和結(jié)果層產(chǎn)生影響，是整個(gè)預(yù)警過(guò)程的根本。

2 內(nèi)容層

預(yù)警內(nèi)容包括預(yù)警輟學(xué)、學(xué)業(yè)成功、知識(shí)掌握、就業(yè)情況、學(xué)習(xí)路徑、學(xué)習(xí)效果等，具體內(nèi)容會(huì)根據(jù)預(yù)警目的的不同而有所不同。當(dāng)預(yù)警的內(nèi)容不同時(shí)，所采用的預(yù)警方式也會(huì)不同。

3 方式層

預(yù)警方式主要包括數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析——數(shù)據(jù)采集需要明確使用什么采集技術(shù)，以及采集哪些數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析則需要根據(jù)采集的數(shù)據(jù)，判斷將要采用哪種數(shù)據(jù)分析技術(shù)及預(yù)警算法。在大數(shù)據(jù)時(shí)代采集的是學(xué)習(xí)者的全方位數(shù)據(jù)，當(dāng)目的不同時(shí)會(huì)篩選不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。

4 結(jié)果層

預(yù)警結(jié)果主要包括預(yù)警信息的呈現(xiàn)及干預(yù)策略，即根據(jù)目的層、內(nèi)容層和方式層確定預(yù)警信息的呈現(xiàn)形式及提供的干預(yù)策略。預(yù)警信息的呈現(xiàn)形式是學(xué)習(xí)預(yù)警系統(tǒng)的直觀表現(xiàn)，而干預(yù)策略主要是為學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化的建議或反饋。

三 學(xué)習(xí)預(yù)警系統(tǒng)模型

1 學(xué)習(xí)預(yù)警功能模型

學(xué)習(xí)預(yù)警功能模型如圖2所示，呈現(xiàn)了學(xué)習(xí)預(yù)警系統(tǒng)的工作流程。具體來(lái)說(shuō)，學(xué)習(xí)預(yù)警功能的實(shí)現(xiàn)，分為數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析、預(yù)警信息呈現(xiàn)和提供干預(yù)四個(gè)階段。本研究從學(xué)習(xí)者的知識(shí)掌握情況、行為數(shù)據(jù)和學(xué)業(yè)情緒三個(gè)方面出發(fā)，參考教育大數(shù)據(jù)的技術(shù)體系框架[8]，構(gòu)建了在線學(xué)習(xí)預(yù)警功能模型，從知、行、情三方面對(duì)在線學(xué)習(xí)者進(jìn)行全方位預(yù)警。

圖2 學(xué)習(xí)預(yù)警功能模型

（1）數(shù)據(jù)收集

在線學(xué)習(xí)中收集的數(shù)據(jù)包括學(xué)習(xí)者相關(guān)數(shù)據(jù)、教師相關(guān)數(shù)據(jù)和課程相關(guān)數(shù)據(jù)。其中，學(xué)習(xí)者相關(guān)數(shù)據(jù)主要包括學(xué)習(xí)者的基本數(shù)據(jù)（學(xué)習(xí)風(fēng)格、態(tài)度）、行為數(shù)據(jù)（訪問(wèn)次數(shù)、在線時(shí)長(zhǎng)、下載次數(shù)、最后訪問(wèn)）、交互數(shù)據(jù)（與在線資源或同學(xué)間的互動(dòng)情況、討論內(nèi)容、發(fā)帖數(shù)、互動(dòng)次數(shù)）、表現(xiàn)數(shù)據(jù)（學(xué)業(yè)成績(jī)、排名、進(jìn)步）、情感數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)收集需要借助一定的平臺(tái)和技術(shù)工具，如Sakai、Blackboard、Moodle、學(xué)習(xí)元平臺(tái)和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)可視化工具等。

（2）數(shù)據(jù)分析

收集到的海量數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)存儲(chǔ)整合即可實(shí)現(xiàn)分類，具體來(lái)說(shuō)可以分為知識(shí)、行為、情緒三類。目前比較成熟的知識(shí)和行為分析技術(shù)主要有內(nèi)容分析法、話語(yǔ)分析法、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法[9]、語(yǔ)境分析法和性格分析法等；而主要的情感識(shí)別技術(shù)有面部表情識(shí)別和語(yǔ)音情感識(shí)別，此外還可以通過(guò)內(nèi)容挖掘和智能分析來(lái)識(shí)別學(xué)習(xí)者的語(yǔ)音、文本、繪圖中所蘊(yùn)含的情緒信息。近年來(lái)，基于腦電波的情感識(shí)別采集技術(shù)已成為情感數(shù)據(jù)采集和情感識(shí)別的重要渠道。上述分析技術(shù)使得數(shù)據(jù)分析能夠順利實(shí)行，從而推測(cè)出學(xué)習(xí)者在知識(shí)、行為、情緒方面是否存在異常。

（3）預(yù)警信息呈現(xiàn)

預(yù)警信息呈現(xiàn)是指從知識(shí)、行為、情緒三方面對(duì)學(xué)習(xí)者所處的狀態(tài)進(jìn)行直觀呈現(xiàn)——知識(shí)即學(xué)習(xí)者對(duì)知識(shí)點(diǎn)的掌握情況，要適應(yīng)社會(huì)發(fā)展，就必須不斷接受新知識(shí)，持續(xù)不斷地提升素養(yǎng)和能力[10]，可以通過(guò)成績(jī)、內(nèi)容分析法等來(lái)判斷知識(shí)的掌握情況；行為即學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)時(shí)的各種行為，包括登錄、瀏覽、交互等，學(xué)習(xí)者的行為從一定程度上反映了學(xué)習(xí)者的態(tài)度，能在很大程度上影響學(xué)習(xí)效果；情緒即學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)時(shí)的情緒，是影響線上線下學(xué)習(xí)效果的重要變量。也就是說(shuō)，預(yù)警信息呈現(xiàn)是通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，準(zhǔn)確判斷出學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情況及所處狀態(tài)，并通過(guò)采用紅綠燈、小紅旗、磁條、背景顏色、文本等方式將其直觀地呈現(xiàn)出來(lái)。

（4）提供干預(yù)

提供干預(yù)是指對(duì)獲得預(yù)警的學(xué)習(xí)者提供相應(yīng)的改進(jìn)策略，進(jìn)行積極干預(yù)。預(yù)警系統(tǒng)內(nèi)置一套完善的學(xué)習(xí)干預(yù)策略庫(kù)，庫(kù)中存放著應(yīng)對(duì)各種問(wèn)題的具體策略，教師或系統(tǒng)可以據(jù)此向?qū)W習(xí)者提供個(gè)性化干預(yù)。所謂個(gè)性化，是指當(dāng)起點(diǎn)不同的學(xué)習(xí)者取得相同的成績(jī)時(shí)，獲得的干預(yù)是不同的；并且，當(dāng)學(xué)習(xí)者及預(yù)警內(nèi)容不同時(shí)，采用的干預(yù)方式也會(huì)有所不同。

2 學(xué)習(xí)預(yù)警過(guò)程模型

學(xué)習(xí)預(yù)警過(guò)程模型如圖3所示，主要用來(lái)描述在線學(xué)習(xí)預(yù)警的具體過(guò)程。

圖3 學(xué)習(xí)預(yù)警過(guò)程模型

一般而言，在線學(xué)習(xí)預(yù)警的具體過(guò)程共分為七步：

（1）確定預(yù)警目的，明確預(yù)警什么。預(yù)警目的不同，后續(xù)步驟就會(huì)有所不同。

（2）數(shù)據(jù)采集。根據(jù)預(yù)警目的，確定需要采集哪些數(shù)據(jù)以及需要用到哪些數(shù)據(jù)采集技術(shù)。

（3）數(shù)據(jù)分析。將采集到的數(shù)據(jù)輸送到分析引擎進(jìn)行分析，根據(jù)適當(dāng)?shù)姆治黾夹g(shù)及預(yù)警算法對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，判斷學(xué)習(xí)者是否需要預(yù)警。

（4）預(yù)警信息或?qū)W習(xí)情況的呈現(xiàn)。根據(jù)第三步的判斷，如果需要預(yù)警則呈現(xiàn)出相應(yīng)的預(yù)警信息，如果不需要預(yù)警則呈現(xiàn)出學(xué)習(xí)者目前的學(xué)習(xí)情況。

（5）預(yù)警信息推送。預(yù)警信息的推送對(duì)象包括三類：一是推送給教師和管理者（可以查看所有學(xué)生的預(yù)警信息）；二是推送給系統(tǒng)；三是直接推送給學(xué)生（考慮到有些信息可能會(huì)傷害學(xué)生的自尊心，所以推送給學(xué)生的預(yù)警信息只是所有預(yù)警信息中的一部分）。

（6）個(gè)性化建議的提出及個(gè)性化資源的推薦。教師和管理者根據(jù)推送的預(yù)警信息，人工進(jìn)行干預(yù)，提出適合學(xué)習(xí)者的個(gè)性化建議，并推薦適合學(xué)習(xí)者的個(gè)性化資源；系統(tǒng)根據(jù)推送的預(yù)警信息結(jié)合自適應(yīng)引擎，可以自動(dòng)生成適合學(xué)生的個(gè)性化建議和個(gè)性化資源。

（7）將個(gè)性化建議和個(gè)性化資源推送給相應(yīng)的學(xué)習(xí)者。

四 總結(jié)與建議

《2015年國(guó)務(wù)院政府工作報(bào)告》和《中共中央關(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃的建議》分別提出了“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃和實(shí)施國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，這將對(duì)教育的變革與創(chuàng)新產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性的影響。同時(shí)，國(guó)家力推在線教育的政策也相繼出臺(tái)，在線學(xué)習(xí)將成為今后重要的學(xué)習(xí)方式。此外，目前很多學(xué)習(xí)系統(tǒng)和平臺(tái)提供商也正在考慮引入基于大數(shù)據(jù)的預(yù)警機(jī)制和技術(shù)，以進(jìn)一步提升系統(tǒng)的服務(wù)能力，改善在線學(xué)習(xí)的質(zhì)量。以說(shuō)在線學(xué)習(xí)預(yù)警已成為在線教育研究與實(shí)踐領(lǐng)域的熱點(diǎn)?；诖?，為推動(dòng)我國(guó)在線預(yù)警學(xué)習(xí)系統(tǒng)的建設(shè)與發(fā)展，本研究從實(shí)踐和研究?jī)蓚€(gè)方面提出如下建議：

1 實(shí)踐方面

在線學(xué)習(xí)預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)應(yīng)著重考慮以下四點(diǎn)：①?gòu)闹R(shí)、行為、情緒三個(gè)方面開(kāi)展綜合預(yù)警；②采用云服務(wù)或者標(biāo)準(zhǔn)化插件代理的方式提供預(yù)警服務(wù)，以便與現(xiàn)有系統(tǒng)集成；③預(yù)測(cè)算法應(yīng)具備較強(qiáng)的靈活性，能夠根據(jù)不同的預(yù)警目的選擇不同的預(yù)警算法；④建立和選擇一組能正確反映系統(tǒng)狀態(tài)的敏感性指標(biāo)，實(shí)時(shí)跟蹤預(yù)警效果。

2 研究方面

總的來(lái)說(shuō)，我國(guó)在線學(xué)習(xí)預(yù)警研究尚處于起步階段，應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)學(xué)習(xí)預(yù)警的理論、技術(shù)與應(yīng)用研究——理論方面，深入探討學(xué)習(xí)預(yù)警的認(rèn)知基礎(chǔ)、運(yùn)作機(jī)制等基礎(chǔ)性問(wèn)題；技術(shù)方面，積極運(yùn)用學(xué)習(xí)分析、教育數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，進(jìn)一步提升在線學(xué)習(xí)預(yù)警的效率和效果；應(yīng)用方面，認(rèn)真開(kāi)展在線學(xué)習(xí)預(yù)警的實(shí)踐研究，歸納預(yù)警應(yīng)用模式，評(píng)估預(yù)警的實(shí)際應(yīng)用效果。

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編輯：小米

Design of Online Learning Early-warning Model based on Big Data——The Learning Early-warning of “Research and Practice Column about Big Data in Education”

WANG Lin-li YE Yang YANG Xian-min[Corresponding Author]

Learning early-warning is an important approach to improve the quality of online learning. How to successfully implement early-warning which based on big data is an urgent problem to be solved in the development of online education. From the aspects of realization form, warning content and method, technical algorithm and tool, effectiveness and deficiency, this paper comparatively analyzed five typical abroad learning early-warning systems. On the basis of this analysis, the general design framework of the learing early-warning system was put forward, the function model and process model of learning early-warning system were also established. Some suggestions for the design development and research of online learning early-warning system were proposed, expecting to explore some idea for the construction and development of domestic online learning early-warning system.

big data; big data in education; online learning; learning early warning; model design

G40-057

A

1009—8097（2016）07—0005—07

10.3969/j.issn.1009-8097.2016.07.001

本文為江蘇省普通高校學(xué)術(shù)學(xué)位研究生創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目“基于行為數(shù)據(jù)的在線學(xué)習(xí)預(yù)警機(jī)制設(shè)計(jì)”（項(xiàng)目編號(hào)：KYZZ15_0381）、江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目“江蘇師范大學(xué)教育學(xué)省優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)”(項(xiàng)目編號(hào)：蘇政辦發(fā)〔2014〕37號(hào))、江蘇省科技基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)計(jì)劃項(xiàng)目“江蘇省教育信息化工程技術(shù)研究中心”（項(xiàng)目編號(hào)：BM2013224）的階段性研究成果。

王林麗，在讀碩士，研究方向?yàn)榻逃畔⒒c智慧教育，郵箱為wanglinli0606@163.com。

2016年3月20日