大數(shù)據(jù)背景下學(xué)習(xí)分析可視化呈現(xiàn)技術(shù)研究

許文+付達杰+袁芳

摘要：大數(shù)據(jù)背景下，個性化學(xué)習(xí)和自適應(yīng)學(xué)習(xí)的需求對學(xué)習(xí)者泛在學(xué)習(xí)過程的監(jiān)測、反饋、評價提出要求，以此為目的的學(xué)習(xí)分析技術(shù)應(yīng)運而生。學(xué)習(xí)分析可視化呈現(xiàn)技術(shù)是學(xué)習(xí)分析應(yīng)用與實踐中重要的一個環(huán)節(jié)，其直接關(guān)系到服務(wù)對象的使用體驗與溝通效果。該文討論了數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的內(nèi)涵和特征，學(xué)習(xí)分析可視化的價值，梳理了學(xué)習(xí)分析可視化常用工具，探討了學(xué)習(xí)分析可視化呈現(xiàn)系統(tǒng)架構(gòu)，為相關(guān)學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)構(gòu)建和實踐研究提供借鑒。

關(guān)鍵詞：學(xué)習(xí)分析；大數(shù)據(jù)；可視化

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)處理技術(shù)的進步使學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)體現(xiàn)出價值，其提供了前所未有的可量化維度來支持我們觀察、分析、預(yù)測學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)。泛在學(xué)習(xí)背景下，個性化學(xué)習(xí)和自適應(yīng)學(xué)習(xí)的需求對學(xué)習(xí)者泛在學(xué)習(xí)過程的監(jiān)測、反饋、評價提出要求，以此為目的的學(xué)習(xí)分析技術(shù)應(yīng)運而生，并得到教育界的廣泛關(guān)注。

2011年學(xué)習(xí)分析與知識國際會議（LAK，The InternationalConferenceon Learning Analytics&Knowledge）對學(xué)習(xí)分析的定義得到廣泛的認可和引用：對學(xué)習(xí)者及其所在情境中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行測量、收集、分析、報告，以理解和優(yōu)化學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)及其所處的環(huán)境。由此可見，學(xué)習(xí)分析技術(shù)的大范圍普及，必然需要面對千差萬別的學(xué)習(xí)利益相關(guān)者，如何將學(xué)習(xí)分析抽象的結(jié)果以容易理解的可視化方式呈現(xiàn)出來，為學(xué)習(xí)者提供發(fā)現(xiàn)世界和制定決策的新方法，以最大化實現(xiàn)學(xué)習(xí)分析目的及推動學(xué)習(xí)進程。

本文將嘗試討論與闡釋數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的內(nèi)涵和特征，并對數(shù)據(jù)可視化技術(shù)在學(xué)習(xí)中的應(yīng)用進行梳理，結(jié)合學(xué)習(xí)分析報告數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的特點，討論學(xué)習(xí)分析報告用戶接口的可視化呈現(xiàn)架構(gòu)，為相關(guān)學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)構(gòu)建和實踐研究提供借鑒。

1學(xué)習(xí)分析可視化及其價值

1.1學(xué)習(xí)分析可視化的內(nèi)涵

數(shù)據(jù)可視化通俗理解是將抽象的數(shù)據(jù)用直觀的圖、表等方式展示，以更利于信息理解和接收。站在不同的角度，研究者有不同的認識。趙國慶等認為數(shù)據(jù)可視化是運用計算機圖形學(xué)和圖像處理技術(shù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖像和圖形在屏幕上顯示出來，并進行交互處理的理論、方法和技術(shù)，其與信息可視化（In-formation Visualization）、知識可視化（Knowledge Visualization）既有交叉又有不同。Post等“在其著作DataVisualization：TheState of the Art中指出數(shù)據(jù)可視化是一個動態(tài)的概念，針對不同的對象有不同的內(nèi)涵。Friendly等一則提出數(shù)據(jù)可視化是由統(tǒng)計圖形（Statistical Grahpics）及主題圖（Thematic Cartography）組成的信息呈現(xiàn)。Ben Fry將數(shù)據(jù)可視化分為七個步驟：獲取、分析、過濾、挖掘、表述、修飾、交互，強調(diào)數(shù)據(jù)可視化過程中視覺美學(xué)和交互的重要性。

這些研究表明，可視化不存在簡單的對應(yīng)關(guān)系，應(yīng)該根據(jù)需可視化呈現(xiàn)對象的特征進行具體設(shè)計。學(xué)習(xí)分析以學(xué)習(xí)利益相關(guān)者為研究對象，以學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的教育大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過分析模型理解、解釋這些數(shù)據(jù)記錄的學(xué)習(xí)狀態(tài)，評估學(xué)生的未來表現(xiàn)并進行干預(yù)，為學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)提供有效的激勵和指導(dǎo)，促進學(xué)習(xí)者自我行為監(jiān)控和提高，實現(xiàn)學(xué)習(xí)的個性化和自適應(yīng)。在此過程中需要收集的數(shù)據(jù)是多元化的，包括：學(xué)習(xí)行為、時間、交互、情緒、興趣、習(xí)慣等，學(xué)習(xí)分析需要可視化呈現(xiàn)的能夠直接作用于使用對象的結(jié)果而不是過程，如：學(xué)習(xí)者目前的學(xué)習(xí)進度偏慢或是超前、學(xué)習(xí)效果偏好還是偏差、存在的學(xué)習(xí)障礙等。

1.2學(xué)習(xí)分析可視化的價值

在學(xué)習(xí)者的角度，學(xué)習(xí)分析的可視化可以讓學(xué)習(xí)者直觀了解學(xué)習(xí)的狀態(tài)，及與其他人的對比情況，可以作為自我評估的依據(jù)，并促進學(xué)生自我反思，改進學(xué)習(xí)。Govaerts等人在ROLE

項目中通過使用可視化的折線圖、柱狀圖顯示學(xué)生學(xué)習(xí)情況取得了較好的學(xué)習(xí)促進效果-制。在教師的角度，學(xué)習(xí)分析可視化呈現(xiàn)可以讓其直觀獲得有關(guān)學(xué)生的學(xué)習(xí)過程、學(xué)習(xí)狀態(tài)、學(xué)習(xí)進度等信息，據(jù)此有針對性的調(diào)整教學(xué)策略和提供教育支持。在教學(xué)管理者的角度，學(xué)習(xí)分析可視化可以直觀反饋整體教學(xué)進展情況、績效情況，以據(jù)此制定和調(diào)整教學(xué)管理。學(xué)習(xí)分析的可視化是學(xué)習(xí)分析能夠被廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵性一環(huán)，是學(xué)習(xí)分析這一應(yīng)用的基本特征和屬性。

2學(xué)習(xí)分析可視化工具

數(shù)據(jù)可視化的相關(guān)經(jīng)典工具可以借鑒過來用于實現(xiàn)學(xué)習(xí)分析可視化，這些工具有：Visual Eyes、Many Eyes、GooSe Trends等。Visual Eyes使用Actionscript 3.0創(chuàng)建，完美兼容Flash環(huán)境，支持XML腳本語言實現(xiàn)可交互、可視化的呈現(xiàn)動態(tài)變化的內(nèi)容，支持“虛擬搭建”集成線上資源（如：圖片、圖表等）；其具有界面友好、操作簡單、便于二次開發(fā)及時空交互性的特點。GooSeTrends基于搜索日志分析，可以同時比較5個關(guān)鍵詞的統(tǒng)計數(shù)據(jù)并使用柱狀圖等進行呈現(xiàn)。Many Eyes是IBM視覺通訊實驗室創(chuàng)建的在線可視化社區(qū)，支持用戶上傳數(shù)據(jù)集進行可視化呈現(xiàn)。

學(xué)習(xí)分析技術(shù)的深入研究和快速發(fā)展，產(chǎn)生了系列分析方法，相關(guān)分析方法基本都有相應(yīng)的分析工具支持，并進行了相關(guān)應(yīng)用實踐。其中典型的有：由Shane Dawson、Lori Lockyer等開發(fā)的SNAPP（Social Networks Adapting Pedagogical Practice）具有強大的社會網(wǎng)絡(luò)可視化分析能力，使用該工具可以幫助教師快速識別交互過程中的邊緣者和信息關(guān)鍵人（圖1），顯示一個社區(qū)在群體中的發(fā)展程度。

LOCO-Analyst跟蹤學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)成績并通過圖表等方式實時反饋的可視化工具；Desire2Learn及Students Success System則是文檔和社交分析可視化呈現(xiàn)工具?？梢园凑辗?wù)對象將這些工具分為三類：服務(wù)于教師（LOCO-Analyst、Student Suc-cess System、SNAPP等），服務(wù)于學(xué)生（course Signal、Narcissus等）、服務(wù)于教師和學(xué)生（GLASS、SAM等）。這些分析工具可視化呈現(xiàn)尚沒有統(tǒng)一的標準，難以統(tǒng)一到同一學(xué)習(xí)分析框架，從一定程度制約了學(xué)習(xí)分析普及應(yīng)用。

3學(xué)習(xí)分析可視化系統(tǒng)架構(gòu)

馬曉玲等提出了學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流分析模型（圖2），依次包括了學(xué)習(xí)日志數(shù)據(jù)收集、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)LAS引擎處理與學(xué)習(xí)分析數(shù)據(jù)顯示等部分。在此基礎(chǔ)上，馮翔等結(jié)合SaaS和PaaS服務(wù)模型提出了學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)總體架構(gòu)（圖31。

在統(tǒng)一平臺模型下，需要通過獨立的可視化引擎來實現(xiàn)學(xué)習(xí)分析結(jié)果，可視化引擎在數(shù)據(jù)流模型中處于LAS引擎與LAS顯示面板之間，系統(tǒng)架構(gòu)中可集成到“面向可視化學(xué)習(xí)分析”模塊。從某種程度上該引擎在系統(tǒng)中應(yīng)該發(fā)揮更重要的作用，如根據(jù)學(xué)習(xí)者的情緒狀態(tài)動態(tài)的呈現(xiàn)，因為學(xué)習(xí)分析結(jié)果的使用者是學(xué)習(xí)利益相關(guān)者，而非沒有情感的輸入反饋系統(tǒng)。可視化引擎以數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式發(fā)揮作用，需預(yù)先定于可視化呈現(xiàn)策略，及策略匹配方式，以更好達到實現(xiàn)學(xué)習(xí)分析目的。

4結(jié)束語

學(xué)習(xí)分析技術(shù)的研究和發(fā)展為我們實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)和自適應(yīng)學(xué)習(xí)提供了更好的技術(shù)保障，有效地推動M00cS和在線學(xué)習(xí)效果的提高。學(xué)習(xí)分析的可視化呈現(xiàn)直接與最終使用者相關(guān)，其關(guān)系到使用者的體驗進而影響到學(xué)習(xí)分析實際效果。如何恰當(dāng)而直觀的表達充分的信息，以達到預(yù)期的效果是學(xué)習(xí)分析可視化面臨的最大問題。下一步將就可視化引擎的可視化呈現(xiàn)策略及策略匹配方式開展相關(guān)工作，并進行驗證，使我們可以更好地迎接數(shù)據(jù)變革教育的時代。endprint