基于學(xué)習(xí)分析的高校課程教學(xué)模式探索

林煜明+李優(yōu)+張敬偉+張會兵

摘 要：學(xué)生在課程教學(xué)的過程中會持續(xù)產(chǎn)生海量的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，充分分析和挖掘這些數(shù)據(jù)能夠更清楚地了解學(xué)生的學(xué)習(xí)特點(diǎn)和規(guī)律，進(jìn)而提升課程的教學(xué)效果和教育服務(wù)質(zhì)量。本文針對高校課程教學(xué)過程中存在的問題，闡述學(xué)習(xí)分析技術(shù)在高校課程教學(xué)過程中的必要性和可行性，提出一種整合學(xué)習(xí)分析過程的迭代式課程教學(xué)模式，并詳細(xì)分析該模式中各個(gè)環(huán)節(jié)的主要任務(wù)和相關(guān)的技術(shù)，最后指出該模式在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中面臨的挑戰(zhàn)。

關(guān)鍵詞：學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)；學(xué)習(xí)分析；教學(xué)質(zhì)量；高校課程教學(xué)

中圖分類號：G434 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1673-8454（2017）23-0021-05

“不得不承認(rèn)，對于學(xué)生，我們知道得太少”，這是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)教育學(xué)院的經(jīng)典口號之一，也是美國十大教育年會中出現(xiàn)頻率最高的核心議題。傳統(tǒng)的以課堂授課為主的教學(xué)模式，學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)反饋渠道有限，數(shù)據(jù)量過小，教師通常依賴于個(gè)人經(jīng)驗(yàn)來了解學(xué)生的學(xué)習(xí)特點(diǎn)和情況。然而，互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等信息技術(shù)的飛速發(fā)展和普及，深刻地改變了人類的學(xué)習(xí)方式，在線學(xué)習(xí)已經(jīng)成為了一種常態(tài)。學(xué)生在這種高度開放的、自主式的學(xué)習(xí)環(huán)境中學(xué)習(xí)會產(chǎn)生海量的、個(gè)性化的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，通過深入分析和挖掘這些數(shù)據(jù)中隱藏的信息，使教育的過程性考察成為可能，透過這些真實(shí)的數(shù)據(jù)更能發(fā)現(xiàn)教與學(xué)的關(guān)系并使其相互促進(jìn)。

學(xué)習(xí)分析（Learning analytics）是教育技術(shù)領(lǐng)域中迅速發(fā)展的新熱點(diǎn)，它是運(yùn)用先進(jìn)的分析方法和工具預(yù)測學(xué)習(xí)結(jié)果、診斷學(xué)習(xí)中發(fā)生的問題、優(yōu)化學(xué)習(xí)效果等一系列教學(xué)技術(shù)的集合[1]。學(xué)習(xí)分析技術(shù)是圍繞與學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)信息相關(guān)的數(shù)據(jù)，運(yùn)用不同的分析方法和數(shù)據(jù)模型來解釋這些數(shù)據(jù)，根據(jù)解釋的結(jié)果來探究學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程與情景，發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)規(guī)律；或者根據(jù)數(shù)據(jù)闡釋學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)表現(xiàn)，為其提供相應(yīng)反饋，從而促進(jìn)更有效學(xué)習(xí)的技術(shù)。在“互聯(lián)網(wǎng)+”蓬勃發(fā)展的環(huán)境下，各種在線教學(xué)平臺應(yīng)運(yùn)而生，這些平臺的便利性和開放性使與教學(xué)相關(guān)的數(shù)據(jù)更易獲取，這為深度挖掘教育大數(shù)據(jù)，提升教學(xué)質(zhì)量提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。而在高等學(xué)校中由于教學(xué)模式相對比較靈活，且大學(xué)生更容易采用在線學(xué)習(xí)作為課程教學(xué)的補(bǔ)充，因此高校課程教學(xué)成為新環(huán)境下運(yùn)用學(xué)習(xí)分析技術(shù)進(jìn)行教學(xué)改革的前沿陣地。

一、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

2011年2月底，首屆“學(xué)習(xí)分析與知識國際會議”在加拿大的Banff市舉行，會議的主題是學(xué)習(xí)分析技術(shù)在技術(shù)、社會和教學(xué)等維度的整合。此后，學(xué)習(xí)分析逐漸成為教育領(lǐng)域的新興技術(shù)，受到各國政府部門和研究人員的密切關(guān)注。美國新媒體聯(lián)盟在2016年的年度報(bào)告中指出學(xué)習(xí)分析技術(shù)是促進(jìn)教育變革的核心技術(shù)之一，并有望在未來的幾年內(nèi)被廣泛應(yīng)用。

實(shí)際上，在“學(xué)習(xí)分析技術(shù)”的概念出現(xiàn)之前，它的核心概念已經(jīng)在計(jì)算機(jī)支持的管理教學(xué)（Computer-Managed Instruction， CMI）、計(jì)算機(jī)人機(jī)交互和網(wǎng)絡(luò)科學(xué)等領(lǐng)域存在了多年。CMI是用來為個(gè)別化教學(xué)程序提供支持的管理系統(tǒng)，在20世紀(jì)60年代末就開始應(yīng)用于教育領(lǐng)域，是最早與學(xué)習(xí)分析技術(shù)緊密相關(guān)的教育數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)。2004年，在高等教育中出現(xiàn)的“智能導(dǎo)師系統(tǒng)”和“人工智能系統(tǒng)”掀起了“教育數(shù)據(jù)挖掘”研究的熱潮，也促使了學(xué)習(xí)分析技術(shù)這一關(guān)注學(xué)習(xí)者行為的分析技術(shù)的誕生。

對于學(xué)習(xí)分析方面的研究，國際上的研究主要集中在三個(gè)方面：使用工具軟件追蹤和記錄在線學(xué)習(xí)行為；關(guān)注學(xué)習(xí)者需求和在線學(xué)習(xí)環(huán)境；挖掘在線學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)績效的關(guān)系。其中，代表性的工作包括：Lee等人研究了不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)過程與學(xué)習(xí)者個(gè)性特征相符的學(xué)習(xí)策略[2]；Yang和Tsai采用問卷方式進(jìn)行信息收集，對學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)中的學(xué)習(xí)環(huán)境偏好和學(xué)習(xí)信念間的關(guān)系進(jìn)行探討[3]；Romero等人基于學(xué)生學(xué)習(xí)過程的數(shù)據(jù)通過使用決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法預(yù)測學(xué)生最后的課程成績[4]；Alkhattabi等人針對目前在線學(xué)習(xí)質(zhì)量不佳的事實(shí)，使用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立了學(xué)習(xí)質(zhì)量評價(jià)模型[5]；Lo和Shu則通過學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)的路徑、瀏覽順序和習(xí)慣，推測該學(xué)習(xí)者可能具有的學(xué)習(xí)風(fēng)格和學(xué)習(xí)偏好，為學(xué)習(xí)者推薦相應(yīng)的學(xué)習(xí)資源[6]。

國內(nèi)的研究工作主要從數(shù)據(jù)和技術(shù)兩個(gè)維度展開研究。徐紅彩和曾祥躍分別對在校大學(xué)生和遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)者的在線學(xué)習(xí)行為進(jìn)行調(diào)查研究[7，8]；王萍基于edX發(fā)布的MOOC開放數(shù)據(jù)集，從學(xué)習(xí)者類型、學(xué)習(xí)者特征、學(xué)習(xí)者行為三個(gè)方面對中國的學(xué)習(xí)者進(jìn)行了研究，從多個(gè)維度展現(xiàn)MOOC學(xué)習(xí)的實(shí)際狀況[9]。李德江等設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)了分布式網(wǎng)上學(xué)習(xí)行為統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，詳細(xì)介紹了如何從分散的客戶端采集數(shù)據(jù)再發(fā)送給服務(wù)器端進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的方法[10]；胡藝齡等人對學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)行為的建模機(jī)制進(jìn)行了探討，建立了數(shù)據(jù)、機(jī)制、結(jié)果三層次模型，從網(wǎng)絡(luò)挖掘的角度對學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行模式分類和解析[11]。

二、學(xué)習(xí)分析過程中的角色定位和目標(biāo)分析

相對于中小學(xué)教育而言，高等學(xué)校中教學(xué)過程具有很大的靈活性和自主性，而且由于高等教育中的各參與主體由于知識結(jié)構(gòu)和受教育程度相對較高，新的教學(xué)模式和方法更容易被接受和開展。另一方面，在線學(xué)習(xí)是整合學(xué)習(xí)分析的教學(xué)過程中一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，高校學(xué)生中擁有個(gè)人移動通信設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備在的比例相當(dāng)高，這就為學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的收集、分析、挖掘提供了基本的保障。由此可見，高等學(xué)校是探討基于學(xué)習(xí)分析進(jìn)行教學(xué)模式改革研究和應(yīng)用的理想場所。在高等學(xué)校的教學(xué)環(huán)節(jié)中，學(xué)生、教師和教學(xué)管理部門是三類主要的參與主體，他們在整個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)中發(fā)揮的作用和目標(biāo)既有緊密的聯(lián)系又有各自的差異，如圖1所示。

傳統(tǒng)的教學(xué)模式中，教師通常是作為位于主導(dǎo)地位的傳授者，作為學(xué)習(xí)主體的學(xué)生通常是位于被動的地位。在MOOC和SPOC等新興的教學(xué)模式下，教師的角色逐漸轉(zhuǎn)換為教學(xué)的組織者和引導(dǎo)者。通過收集有關(guān)學(xué)生的學(xué)習(xí)效果、學(xué)習(xí)過程以及學(xué)習(xí)環(huán)境等數(shù)據(jù)，利用學(xué)習(xí)分析技術(shù)可以獲得對這些數(shù)據(jù)的進(jìn)行分析和挖掘，教師能夠準(zhǔn)確把握學(xué)生的學(xué)習(xí)差距，課程內(nèi)容的難點(diǎn)分布，知識點(diǎn)的相互關(guān)聯(lián)關(guān)系以及學(xué)習(xí)過程中學(xué)生的學(xué)習(xí)規(guī)律等信息。這些信息一方面為課程教學(xué)計(jì)劃的制定提供有力的支持，另一方面使課程教學(xué)過程的優(yōu)化更具針對性和有效性。學(xué)生是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)產(chǎn)生的主要對象，也是分析結(jié)果的最直接作用對象。通過對他們在學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，學(xué)生能夠了解自己的優(yōu)勢和不足之處，并根據(jù)分析的結(jié)果實(shí)現(xiàn)自我認(rèn)識、自我調(diào)整和自我規(guī)劃，甚至在對歷史行為數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上利用機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)對可能產(chǎn)生不恰當(dāng)后果的行為進(jìn)行預(yù)測，預(yù)防不良的后果。在課程或教學(xué)的層面上，學(xué)習(xí)分析主要是針對學(xué)生學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)、情緒數(shù)據(jù)及相關(guān)的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、分析和評估，以達(dá)成提高課程教學(xué)效果的目的。而在教學(xué)管理部門的層面上，學(xué)習(xí)分析可以更好地幫助管理者認(rèn)識教學(xué)相關(guān)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，了解學(xué)生和教師在教學(xué)過程中的真正需求，從而提供更具有個(gè)性化的教學(xué)服務(wù)，提高教育資源的配置精準(zhǔn)度和資源的應(yīng)用效能。endprint

三、學(xué)習(xí)分析在教學(xué)過程中整合的框架

學(xué)習(xí)分析的關(guān)鍵在于對教學(xué)過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，并將結(jié)果作用于教學(xué)活動的調(diào)整和優(yōu)化中。學(xué)習(xí)分析整合到教學(xué)過程的框架如圖2所示。首先，學(xué)生通過課堂教學(xué)或多種在線平臺進(jìn)行學(xué)習(xí)產(chǎn)生海量的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通過特定的渠道（如API、爬蟲等）進(jìn)行收集，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗去除噪音和低質(zhì)量數(shù)據(jù)后針對數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選用高可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)一的存儲；然后，基于這些不同來源的數(shù)據(jù)對學(xué)生進(jìn)行用戶畫像，進(jìn)而在公共的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和學(xué)生用戶畫像的基礎(chǔ)上利用學(xué)習(xí)分析技術(shù)進(jìn)行分析和挖掘，通過預(yù)定的評估機(jī)制衡量學(xué)習(xí)效果或教學(xué)質(zhì)量并可視化的方式向?qū)W生和教師反饋；最后根據(jù)反饋的結(jié)果一方面由學(xué)生進(jìn)行自我的學(xué)習(xí)調(diào)整，另一方面教師通過干預(yù)機(jī)制調(diào)整教學(xué)的內(nèi)容和過程。在此基礎(chǔ)上，重新產(chǎn)生新的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，再次進(jìn)行采集、清洗、分析等環(huán)節(jié)，形成一個(gè)良性的教學(xué)循環(huán)。

1.學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的前期處理

學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)主要來源于三個(gè)方面：①在線學(xué)習(xí)平臺能夠?yàn)閷W(xué)生提供靈活的、高度自主的學(xué)習(xí)模式，學(xué)生在不同平臺上學(xué)習(xí)產(chǎn)生的大量個(gè)性化數(shù)據(jù)，例如學(xué)生個(gè)人信息、學(xué)習(xí)時(shí)間、知識點(diǎn)的關(guān)注度，在線測試速度和成績，社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，在線交互內(nèi)容等；②傳統(tǒng)課堂教學(xué)能提供學(xué)生的作業(yè)完成情況、出勤記錄、考試數(shù)據(jù)、課堂反饋等數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)通常傾向于反映學(xué)生的總體狀態(tài)；③學(xué)習(xí)環(huán)境則包括課程目標(biāo)、課程內(nèi)容設(shè)置、學(xué)習(xí)資源等。

在線學(xué)習(xí)平臺是重要的數(shù)據(jù)來源，如果是由自主開發(fā)和部署的在線學(xué)習(xí)平臺，則可通過預(yù)設(shè)的API接口或者從后臺數(shù)據(jù)庫直接獲取相關(guān)的數(shù)據(jù)。對于公共開放的在線學(xué)習(xí)平臺，由于數(shù)據(jù)版權(quán)、用戶隱私、商業(yè)利益等因素的影響，運(yùn)維方往往不會開放數(shù)據(jù)的獲取接口。一種解決的方法就是開發(fā)垂直性的網(wǎng)絡(luò)爬蟲定向爬取需要的數(shù)據(jù)。但不同的數(shù)據(jù)源產(chǎn)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)質(zhì)量上良莠不齊，特別是通過爬蟲獲取的數(shù)據(jù)包含很多的噪音（如廣告等），所以這類數(shù)據(jù)需要經(jīng)過清洗、去冗等預(yù)處理后才能采用分布式數(shù)據(jù)庫（如HBase、Cassandra、MongoDB等）對海量的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，以應(yīng)對后續(xù)的多用戶高并發(fā)事務(wù)處理。

2.學(xué)習(xí)分析的過程

通過用戶畫像能夠刻畫出每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)特點(diǎn)，是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化分析和服務(wù)的基礎(chǔ)。學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)不同的在線學(xué)習(xí)平臺上會產(chǎn)生多個(gè)的用戶畫像片段，因此對不同畫像片段進(jìn)行對齊和融合，能更準(zhǔn)確、全面地描述學(xué)生的情況。利用學(xué)生在平臺上注冊的個(gè)人信息、學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)平臺中的活動規(guī)律、從學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)交互過程中生成的內(nèi)容提取的特征（如愛好、興趣、情感、時(shí)空等）、學(xué)生的社交網(wǎng)絡(luò)等信息，借助概率模型可以實(shí)現(xiàn)多用戶畫像片段的對齊和融合。

學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分析可以從個(gè)體和整體兩個(gè)角度進(jìn)行。前者是指對單個(gè)學(xué)生的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，產(chǎn)生針對學(xué)生個(gè)人的分析結(jié)果；而后者對全部學(xué)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、歸納和總結(jié)，這部分結(jié)果能夠反映學(xué)生整體的學(xué)習(xí)規(guī)律。近年來，一些社會學(xué)領(lǐng)域的分析方法在學(xué)習(xí)分析中得到了廣泛的應(yīng)用，主要包括：

（1）統(tǒng)計(jì)分析法，是指運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法及與分析對象有關(guān)的知識，從定量與定性的結(jié)合上進(jìn)行的研究活動。在學(xué)習(xí)分析中可以對同一課程內(nèi)學(xué)生的成績分布、在線學(xué)習(xí)時(shí)長、知識點(diǎn)的學(xué)習(xí)次數(shù)、不同課程間學(xué)生的成績差異和在線學(xué)習(xí)時(shí)長差異等可量化指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，分析它們與具體分析目標(biāo)之間相關(guān)性。統(tǒng)計(jì)分析中常用的方法有均值比較、方差分析、相關(guān)分析、奇偶分析、因子分析等。

（2）內(nèi)容分析法，是對傳播內(nèi)容作客觀而系統(tǒng)的量化并加以描述，用于對學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和學(xué)生的反饋信息進(jìn)行定量分析，尋求學(xué)生的行為模式，分析學(xué)生的知識掌握程度，在線互動情況，學(xué)習(xí)上產(chǎn)生困難的原因。通過運(yùn)用已有的積累經(jīng)驗(yàn)來分析和預(yù)測學(xué)生的學(xué)習(xí)行為模式，可為其提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)資源推薦服務(wù)等。內(nèi)容分析不僅關(guān)注文本內(nèi)容，多媒體內(nèi)容也是研究對象之一。例如根據(jù)這些不同媒體中的內(nèi)容向?qū)W生推薦相應(yīng)的學(xué)習(xí)資料，通過分析學(xué)生聽的音樂、看的圖片和視頻中包含內(nèi)容能夠推測學(xué)生的情緒和心情，進(jìn)而分析不同狀態(tài)下學(xué)生的學(xué)習(xí)效率等。

（3）社會網(wǎng)絡(luò)分析法，這種方法最早應(yīng)用于人類學(xué)研究，是由社會學(xué)家根據(jù)數(shù)學(xué)方法、圖論等發(fā)展出的定量分析方法，用來分析不同對象之間的關(guān)系以及信息通過這些關(guān)系進(jìn)行流通的情況。學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)平臺上交互會形成多種不同類型的社交關(guān)系，例如問答關(guān)系形成臨時(shí)性的社交網(wǎng)絡(luò)，朋友（關(guān)注）關(guān)系形成相對持久的社交網(wǎng)絡(luò)等，都能適用于社會網(wǎng)絡(luò)分析法。通過分析學(xué)生的社交網(wǎng)絡(luò)可以探究網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程的聯(lián)系、關(guān)系、角色、網(wǎng)絡(luò)形成的過程與特點(diǎn)以及信息的在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播情況。

（4）話語分析法，最早應(yīng)用于語言學(xué)，主要對話語的結(jié)構(gòu)形式、規(guī)則等進(jìn)行研究。學(xué)習(xí)分析中的話語分析對象包括傳統(tǒng)教學(xué)模式中的對話內(nèi)容、在線學(xué)習(xí)平臺上學(xué)生生成的內(nèi)容等。運(yùn)用話語分析技術(shù)能夠研究知識構(gòu)建的過程，使研究者對學(xué)習(xí)發(fā)生的過程有更清晰的認(rèn)識。

此外，近年來數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展十分迅猛，很多方法都可用于學(xué)習(xí)分析。例如，聚類技術(shù)可以根據(jù)學(xué)生對不同知識點(diǎn)掌握的程度將學(xué)生組成不同的學(xué)習(xí)小組，從而使學(xué)生在學(xué)習(xí)的過程中取長補(bǔ)短，提高課程學(xué)習(xí)的效率。表1給出了一些數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在不同場景中的應(yīng)用。

3.分析結(jié)果的應(yīng)用

優(yōu)化課程教學(xué)的過程和提高教學(xué)質(zhì)量是學(xué)習(xí)分析的目標(biāo)，因此分析結(jié)果需要經(jīng)過多方面的評估后向用戶反饋，最終作用于課程教學(xué)的管理過程，使其持續(xù)產(chǎn)生積極的影響。評價(jià)的結(jié)果可以向?qū)W生直接反饋，由其進(jìn)行學(xué)習(xí)上的自我調(diào)整。特別是對那些處于危機(jī)中的學(xué)生來說，如果外界不給予提示或者預(yù)警，他們自己很難及時(shí)清楚地認(rèn)識自己的學(xué)習(xí)狀態(tài)。對于處于危險(xiǎn)狀態(tài)的學(xué)生確認(rèn)時(shí)間越早，他們在學(xué)習(xí)成績方面取得的進(jìn)步就越大。教師則可以根據(jù)針對學(xué)生個(gè)人的評價(jià)結(jié)果通過點(diǎn)對點(diǎn)的方式進(jìn)行指導(dǎo)或者提供建議。而對于學(xué)生在學(xué)習(xí)中出現(xiàn)的共性問題，可以通過調(diào)整和改進(jìn)教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方法實(shí)現(xiàn)干預(yù)。根據(jù)發(fā)生階段的不同，評價(jià)可以分為診斷性評價(jià)、過程性評價(jià)和終結(jié)性評價(jià)三種。診斷性評價(jià)一般在教學(xué)實(shí)施前進(jìn)行，通過對學(xué)生已有的知識基礎(chǔ)掌握情況進(jìn)行評估，將此作為確定學(xué)習(xí)協(xié)作團(tuán)體的依據(jù)，也可以作為教學(xué)活動實(shí)施后學(xué)生知識增長量判定的依據(jù)。過程性評價(jià)在課程學(xué)習(xí)的過程中進(jìn)行，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)學(xué)生存在的問題和不足，同時(shí)為學(xué)習(xí)過程中的教與學(xué)提供預(yù)警和建議。終結(jié)性評價(jià)主要是學(xué)生對課程學(xué)習(xí)的總結(jié)性評估，為該課程教學(xué)活動的再次開展提供借鑒。endprint

向終端用戶呈現(xiàn)的分析和評價(jià)結(jié)果應(yīng)當(dāng)是簡潔的、直觀的和概述性的，結(jié)果的展示類型主要包含三種：

（1）通過數(shù)值的形式描述，根據(jù)反饋信息的類型和目的，該數(shù)值能夠給與用戶一個(gè)綜合性的評價(jià)，使用戶能夠了解自己處于什么樣的級別。例如，分析學(xué)生對課程教學(xué)的滿意度時(shí)，反饋的結(jié)果可以是0-10間的一個(gè)數(shù)值，其中0和10分別表示最不滿意和最滿意的程度；

（2）當(dāng)反饋的結(jié)果是很多的數(shù)值或者短文本時(shí)，使用表格可將不同類型的結(jié)果進(jìn)行歸類，方便用戶集中地查閱結(jié)果；

（3）圖形表示是最直觀的一種反饋方式，特別是在對比的時(shí)候更加直接明了，例如折線圖、直方圖、餅狀圖等都是常用的展示形式。

四、面臨的挑戰(zhàn)

目前正處于蓬勃發(fā)展時(shí)期的學(xué)習(xí)分析技術(shù)被寄予了厚望，雖然得到國內(nèi)外研究人員和教育管理部門的肯定和重視，但仍然面臨著諸多的挑戰(zhàn)。

（1）來自技術(shù)的挑戰(zhàn)。在大數(shù)據(jù)的環(huán)境下機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)的學(xué)習(xí)分析技術(shù)得到了飛速的發(fā)展，但還有很多開放的問題亟需解決。例如，學(xué)生心理和思維變化是學(xué)習(xí)過程的重要部分，目前的技術(shù)只能處理和分析學(xué)生的外部顯性行為數(shù)據(jù)。另一方面，顯性數(shù)據(jù)中包含的語義理解還有很大的提升空間。因此，由數(shù)據(jù)語義理解的不準(zhǔn)確、隱形數(shù)據(jù)獲取和表示的缺失等導(dǎo)致學(xué)生畫像不準(zhǔn)確和不完整，造成分析結(jié)果的準(zhǔn)確性欠佳。此外，學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)來源具有多樣性，不同的數(shù)據(jù)源存在數(shù)據(jù)格式多樣化、共享機(jī)制不同、數(shù)據(jù)可靠性不一致等情況，由此引發(fā)的數(shù)據(jù)共享性和兼容性問題也是學(xué)習(xí)分析面臨的一個(gè)重大問題。

（2）來自組織體制和觀念的挑戰(zhàn)。美國2012年發(fā)布的《通過教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析促進(jìn)教與學(xué)》報(bào)告中指出教育數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中所面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)可以通過技術(shù)的研究和基礎(chǔ)設(shè)施的完善來解決，但該過程中80%以上的挑戰(zhàn)和限制實(shí)際上來自于“人”。人是教學(xué)過程中的最核心對象，教師、教育管理者和學(xué)生在教學(xué)過程中具有不同的利益訴求，他們對于學(xué)習(xí)分析的理解和期望也有較大的區(qū)別，協(xié)調(diào)好這些不同的主體需要領(lǐng)導(dǎo)層強(qiáng)有力的規(guī)劃和協(xié)調(diào)能力，否則會給學(xué)習(xí)分析在實(shí)施過程無形中造成了很多的障礙。利用學(xué)習(xí)分析來提高教學(xué)質(zhì)量是一個(gè)迭代的、長期的過程，需要將學(xué)習(xí)分析視為推動教學(xué)改革的基本工具，堅(jiān)持以改進(jìn)教與學(xué)為導(dǎo)向的教育管理思維模式，才能充分發(fā)揮它的作用，真正成為推動學(xué)校課程教學(xué)改革的基礎(chǔ)力量。

（3）來自隱私保護(hù)和版權(quán)的挑戰(zhàn)。學(xué)生用戶畫像的準(zhǔn)確性和學(xué)習(xí)分析的效果具有密切的聯(lián)系，能夠準(zhǔn)確地對學(xué)生進(jìn)行用戶畫像往往取決于是否能夠收集到豐富的、全面的個(gè)人信息。然而，個(gè)人信息屬于敏感數(shù)據(jù)，很多用戶由于擔(dān)心自己的隱私受到侵害而不愿意分享自己的個(gè)人數(shù)據(jù)。另一方面，目前數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種戰(zhàn)略資源，這些數(shù)據(jù)的版權(quán)歸屬也是一個(gè)需要考慮的問題，而且利益的相關(guān)方往往也不愿意公開自己擁有的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的共享性差。2015年國務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展的行動綱要》中也強(qiáng)調(diào)在數(shù)據(jù)開放、數(shù)據(jù)共享的同時(shí)需要考慮隱私保護(hù)的問題。因此，如何確保用戶隱私的同時(shí)充分地應(yīng)用和挖掘用戶的個(gè)人信息，將是一個(gè)長期的挑戰(zhàn)。這不僅要從技術(shù)的方面考慮，還需要完善相應(yīng)的法律和法規(guī)來保護(hù)用戶的隱私，從而增強(qiáng)用戶的信心。

五、結(jié)束語

各種形式在線教學(xué)平臺的出現(xiàn)和普及為學(xué)生提供了多渠道、靈活、便利的學(xué)習(xí)模式，傳統(tǒng)的課堂教學(xué)和在線教學(xué)相結(jié)合是未來教育的一種趨勢。在這種混合式教學(xué)的環(huán)境下，學(xué)生在教學(xué)過程中產(chǎn)生的海量學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)包含了豐富的學(xué)生信息，這些數(shù)據(jù)不僅為我們更清楚地了解學(xué)生提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，而且通過這些數(shù)據(jù)上的學(xué)習(xí)分析技術(shù)能夠進(jìn)一步提升教學(xué)效果和教育服務(wù)質(zhì)量。大數(shù)據(jù)管理和分析技術(shù)的日趨成熟，使得學(xué)習(xí)分析應(yīng)用有了技術(shù)保障；教育管理部門的重視又提供了有力的政策支持。雖然這種新興的技術(shù)還面臨著眾多的挑戰(zhàn)，但在“以人為本”的教育理念引導(dǎo)下它將使目前的教學(xué)模式產(chǎn)生深刻的變革，為學(xué)生提供更優(yōu)質(zhì)、個(gè)性化的教學(xué)服務(wù)，不斷地實(shí)現(xiàn)教育公平。

參考文獻(xiàn)：

[1]李青，王濤.學(xué)習(xí)分析技術(shù)研究與應(yīng)用現(xiàn)狀述評[J].中國電化教育，2012（8）：129-133.

[2]Lee W I， Shih B Y， Tu L J. The application of KANOs model for improving web-based learning performance[C]. 32nd ASEE/IEEE Frontiers in Education Conference. New York： IEEE， 2002： 27-32.

[3]Yang F Y， Tsai C C. Investigating university student preferences and beliefs about learning in the web-based context [J]. Computer & Education. 50（4）： 1284-1303.

[4]Romero C， Espejo P G， Zafra A， et al.Web usage mining for predicting final marks of students that use Moodle courses[J]. Computer Applications in Engineering Education. 21（1）： 135-146.

[5]Alkhattabi M， Neagu D， Cullen A. Assessing information quality of e-learning systems： A web mining approach[J]. Computers in Human Behavior. 27（2）： 862-873.

[6]Lo J J， Shu P C. Identification of learning styles online by observing learners browsing behavior through a neural network [J]. British journal of educational technology. 36（1）： 43-55.

[7]徐紅彩.在校大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的調(diào)查與研究[J].電化教育研究，2005（6）：61-63.

[8]曾祥躍，袁松鶴.遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)者網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的調(diào)查與分析[J].中國遠(yuǎn)程教育，2008（4）：47-51.

[9]王萍.基于edX開發(fā)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)分析[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，2015（4）：86-93.

[10]李德江，張鵬，田志英等.分布式學(xué)生網(wǎng)上學(xué)習(xí)行為統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].新疆廣播電視大學(xué)學(xué)報(bào)，2010（2）：5-9.

[11]胡藝齡，顧小清，趙春.在線學(xué)習(xí)行為分析建模及挖掘[J]. 開放教育研究，2014（2）：102-110.

（編輯：王曉明）endprint