國際學(xué)習(xí)分析研究新趨勢

陳羽潔 張義兵

一、引言

學(xué)習(xí)分析的研究并非信息時代才產(chǎn)生，在線數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)出現(xiàn)前，就有教育機構(gòu)或個人對學(xué)習(xí)過程中的數(shù)據(jù)進行分析評估。1969年始，英國開放大學(xué)就對遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)者每年的學(xué)習(xí)成績進行記錄分析[1]；廷托（Tinto）[2]經(jīng)過持續(xù)20年的數(shù)據(jù)收集整理，于1997年發(fā)表了關(guān)于在學(xué)率（Retention）影響因素的研究成果。當(dāng)然，早期這些研究并未對學(xué)習(xí)分析進行確切的統(tǒng)一化界定。

進入21世紀(jì)后，在網(wǎng)絡(luò)興起的大環(huán)境下，一方面產(chǎn)生了對信息爆炸的海量數(shù)據(jù)分析的需求；另一方面也帶來了顯著增強的數(shù)據(jù)處理與計算能力。迫切的需求與可行的技術(shù)支持使學(xué)習(xí)分析在近十年成為一種“顯學(xué)”。該研究領(lǐng)域的形成有兩個標(biāo)志：一是研究共同體的形成。2011年塞門斯（Siemens）等知名學(xué)者成立學(xué)習(xí)分析研究協(xié)會(the Society for Learning Analytics Research)。二是學(xué)術(shù)會議及雜志《學(xué)習(xí)分析學(xué)雜志》（the Journal of Learning Analytics）的創(chuàng)辦。

學(xué)習(xí)分析的提出在教育界引起了很大反響，“地平線項目”自2010年起連續(xù)數(shù)年預(yù)測學(xué)習(xí)分析技術(shù)將在未來成為主流，美國高等教育信息化協(xié)會（EDU-CAUSE）提出的2017年度十大IT議題中近一半內(nèi)容都依賴于數(shù)據(jù)預(yù)測分析。顯然，學(xué)習(xí)分析是教育領(lǐng)域中最活躍的問題之一。由于其快速發(fā)展的現(xiàn)狀，國內(nèi)外類似跟蹤新進展的“元研究”也一直有學(xué)者做著努力，集中體現(xiàn)在對學(xué)習(xí)分析環(huán)境、數(shù)據(jù)挖掘方法、研究目標(biāo)[3]和特定功能如儀表盤的綜述[4]，以及學(xué)習(xí)分析技術(shù)改造在線學(xué)習(xí)平臺如MOOCs[5]。國內(nèi)學(xué)者對綜述與模型構(gòu)建關(guān)注較多，如吳永和等近年持續(xù)關(guān)注學(xué)習(xí)分析與知識國際會議并做評述[6]，郁曉華、顧小清等則提出學(xué)習(xí)分析行為模型[7]。面對學(xué)習(xí)分析技術(shù)的飛速發(fā)展，只有及時追蹤最新研究，才能迎頭趕上國際學(xué)習(xí)分析理論、實踐與應(yīng)用等前沿，從而對中國的教育改革、教育技術(shù)等領(lǐng)域的理論與實踐有一定的指導(dǎo)、借鑒與啟示。

二、研究過程與方法

（一）研究對象的選擇

本研究聚焦近年學(xué)習(xí)分析研究，樣本數(shù)據(jù)來自Web of Science數(shù)據(jù)庫（簡稱WOS）及2015—2017年國際學(xué)習(xí)分析與知識會議（Learning Analytics &Knowledge Conference，簡稱LAK）。

選取WOS數(shù)據(jù)庫的原因：

一是WOS核心合集收錄核心期刊與重要會議的文章，近年WOS數(shù)據(jù)庫中收錄的與學(xué)習(xí)分析相關(guān)的文章涵蓋了國際學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域的新動態(tài)。

二是WOS數(shù)據(jù)庫內(nèi)的數(shù)據(jù)方便運用CiteSpace自動化分析當(dāng)下的趨勢與熱點。

選用LAK關(guān)鍵詞的原因：

一是每年學(xué)習(xí)分析研究協(xié)會在各國組織國際學(xué)習(xí)分析與知識會議，說明該會議影響力大、持續(xù)性強，反映國際學(xué)習(xí)分析的發(fā)展方向。

二是該協(xié)會是國際學(xué)習(xí)分析的鼻祖，會議上的研究成果往往相對權(quán)威。

（二）研究方法

以知識圖譜、聚類分析對文獻進行定量分析。用CiteSpace V及人工整理論文關(guān)鍵詞。其中CiteSpace V用以找出近三年該領(lǐng)域內(nèi)的核心活躍作者和研究趨勢；對會議論文關(guān)鍵詞采集，再歸類統(tǒng)計，歸納走勢，繼而整體分析。處理會議論文關(guān)鍵詞中的近義詞，方法是將其譯成中文并歸為一類。如Writing和Writing Analytics都?xì)w為寫作分析，Student Retention、Retention和Learning Retention都表示同一意思，即在學(xué)率。

三、數(shù)據(jù)統(tǒng)計與結(jié)果

（一）基于CiteSpace的分析

1.基于共被引文獻的領(lǐng)域代表人物分析

在WOS中進行自定義檢索，主題：Learning Analytics，排除會議名稱：LAK，文獻類型：Article，時間跨度：2015—2017年，索引：SCI-EXPANDED、SSCI、A & HCI、CPCI-S、CPCI-SSH、ESCI、CCR-EXPANDED、IC。共得600條檢索結(jié)果。將數(shù)據(jù)導(dǎo)入 CiteSpace V，“Time Slicing”設(shè)為 2015—2017年，時間分區(qū)1年，“Node Types”選定“CitedReference”。運行軟件后得到包含159個節(jié)點和417條連線的關(guān)系圖譜。通過研究發(fā)現(xiàn)，塞門斯（Siemens）、弗格森（Ferguson）、邁克菲迪恩（Macfadyen）在學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域相對較有影響力。

2.基于主題與關(guān)鍵詞的共現(xiàn)分析

“Node Types”選定“Author”和“Term”運行得到122個節(jié)點和371條連線的關(guān)系圖譜。由此，學(xué)習(xí)分析、機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析、模型、算法、框架、網(wǎng)絡(luò)、績效、系統(tǒng)、慕課、環(huán)境、可視化是目前所關(guān)注的熱點與趨勢。故對學(xué)習(xí)分析的研究更注重分析方法及應(yīng)用。

（二）基于關(guān)鍵詞統(tǒng)計的整理與分析

對各年份所有關(guān)鍵詞進一步整合歸類，篩選高頻關(guān)鍵詞，大致得到2015—2017年國際學(xué)者對學(xué)習(xí)分析關(guān)注點的大致分布，如表1、表2、表3所示。

表1 研究對象與領(lǐng)域高頻關(guān)鍵詞表

表2 學(xué)習(xí)方式與平臺高頻關(guān)鍵詞表

表3 分析與數(shù)據(jù)來源高頻關(guān)鍵詞表

四、分析與討論

學(xué)習(xí)分析的發(fā)展需多角度看未來走勢。據(jù)上文，數(shù)據(jù)同時參考格瑞勒（Greller）和德雷斯勒（Drachsler）[8]提出的學(xué)習(xí)分析通用設(shè)計框架，該框架劃分出學(xué)習(xí)分析的幾大重要維度，分別是關(guān)益者（如學(xué)生、教師用戶）、目標(biāo)（如數(shù)據(jù)使用目的）、數(shù)據(jù)、工具、內(nèi)部與外部限制（如用戶隱私、解讀數(shù)據(jù)結(jié)果的能力等），這一歸納方式被廣泛采用，本文也將參考類似角度，將學(xué)習(xí)分析未來趨勢從對象、學(xué)習(xí)環(huán)境、應(yīng)用領(lǐng)域、數(shù)據(jù)來源這四方面做出闡述。

（一）趨勢之一：關(guān)注面向基礎(chǔ)課程的多維度量化分析，閱讀與寫作的分析是突破口

現(xiàn)階段學(xué)習(xí)分析的學(xué)段應(yīng)用范圍基本囊括高等教育、職業(yè)中等教育及基礎(chǔ)教育（如表1）。從近年報告及研究中發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)分析與K-12基礎(chǔ)教育有著密切與特別的關(guān)系[9]。然而尤其在基礎(chǔ)教育領(lǐng)域中學(xué)習(xí)分析應(yīng)用卻僅單方面關(guān)注學(xué)生學(xué)習(xí)的最終結(jié)果，如在學(xué)習(xí)上存在潛在風(fēng)險的學(xué)生只會收到多條低水平的總結(jié)性反饋評價，而缺乏詳細(xì)多維的指導(dǎo)性反饋信息[10]。故未來學(xué)習(xí)分析的發(fā)展趨勢將走向內(nèi)容上多維度的量化分析，并在閱讀與寫作學(xué)習(xí)上的進展尤為迅猛（如表1）。

多維度量化指從不同切入點與角度對學(xué)習(xí)行為進行分析，包括從不同學(xué)科視角、不同關(guān)益者視角等給予全面的指導(dǎo)性反饋。表1數(shù)據(jù)表明，當(dāng)下學(xué)習(xí)分析以學(xué)生及教師用戶為主，應(yīng)用集中在寫作學(xué)習(xí)、閱讀訓(xùn)練等語言文字學(xué)習(xí)上，其分析重點在于按不同角度解析的寫作內(nèi)容，包括分析詞匯復(fù)雜性、修辭水平等，以此了解學(xué)生理解程度，同時反思教師教學(xué)過程。如岑（Shum）[11]等基于學(xué)習(xí)分析及相關(guān)語料庫等設(shè)計寫作分析的軟件。運用施樂增量解析器（Xerox Incremental Parser）作為語言分析引擎，據(jù)學(xué)生文章中詞匯類別、修辭手法、字符、情感表露等進行自動化分析。從中看出，學(xué)習(xí)分析是促進教與學(xué)的工具與手段，帶有彈性和靈活性，是對關(guān)鍵技術(shù)的掌控和學(xué)習(xí)過程的考量，它有機地將學(xué)習(xí)分析嵌入學(xué)習(xí)過程，意味著未來學(xué)習(xí)分析的分析維度走向多課程、多內(nèi)容量化，提供形成性反饋。

故未來寫作教學(xué)將有可能是學(xué)習(xí)分析研究的突破口。以相關(guān)技術(shù)發(fā)展、模型構(gòu)建為起點，根據(jù)學(xué)生寫作的文字構(gòu)造、修辭解析等智能化理解學(xué)生寫作，從而挖掘更深刻信息，由此引領(lǐng)語言文字教學(xué)視角下的學(xué)習(xí)分析，乃至其他學(xué)科。

（二）趨勢之二：強調(diào)基于協(xié)作交互的混合分析環(huán)境，交互與協(xié)作的分析是突破口

學(xué)習(xí)分析以挖掘“數(shù)字痕跡”（Digital Traces）分析學(xué)習(xí)行為，洞察教育實踐[12]。因而過去學(xué)習(xí)分析研究集中在單純網(wǎng)絡(luò)數(shù)字環(huán)境中收集日志數(shù)據(jù)。然而僅以網(wǎng)絡(luò)環(huán)境無法全面準(zhǔn)確地分析，線下學(xué)習(xí)仍為學(xué)習(xí)的主體。研究發(fā)現(xiàn)近年學(xué)習(xí)分析呈現(xiàn)出多平臺融合的分析環(huán)境，包括線上與線下（如表2）。因此，未來學(xué)習(xí)分析走向?qū)⒏粗鼐€下面對面及網(wǎng)絡(luò)相交織的交互環(huán)境。

協(xié)作交互的混合分析環(huán)境指以協(xié)作與具身交互為基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)環(huán)境，包含自然線下學(xué)習(xí)同時嵌入數(shù)字化的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。通過表2發(fā)現(xiàn)，近年學(xué)習(xí)方式偏重協(xié)作學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、具身學(xué)習(xí)及自適應(yīng)學(xué)習(xí)，強調(diào)的是混合學(xué)習(xí)及不同學(xué)習(xí)社區(qū)平臺，諸多文獻提到實時的學(xué)習(xí)分析，表明在面對面環(huán)境中應(yīng)用學(xué)習(xí)分析技術(shù)的重要性。尤其當(dāng)學(xué)習(xí)分析走向基礎(chǔ)課程，研究對象開始向K-12學(xué)生遷移，該年齡段學(xué)生更需要面對面互動式的交流，故需要學(xué)習(xí)分析在傳統(tǒng)課堂環(huán)境中廣泛地應(yīng)用發(fā)展。近年研究中，國際上涌現(xiàn)出許多與此相關(guān)的學(xué)術(shù)實踐研究成果。如Navi Surface的案例，在混合情境下，學(xué)生面對面相互良性競爭協(xié)作，獲取電子屏幕上“勛章”，點擊內(nèi)容解析，提高學(xué)生成就意識[13]。因此意味著學(xué)習(xí)分析的發(fā)展將不僅僅停留在計算機背后的數(shù)據(jù)及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，而是展現(xiàn)出基于同伴協(xié)作的線下面對面的交互數(shù)據(jù)，是更為廣闊的混合分析環(huán)境。

有效面對面交流和協(xié)作技巧的發(fā)展是21世紀(jì)就業(yè)力和學(xué)習(xí)力最重要的競爭和表現(xiàn)[14]。以此預(yù)測，除線上網(wǎng)絡(luò)環(huán)境外，在面對面情境下如何加強學(xué)習(xí)分析，促進學(xué)生面對面交流也是未來發(fā)展的趨勢。

（三）趨勢之三：運用基于自然用戶界面的實時分析工具，傳感器與儀表盤是突破口

隨著硬件設(shè)備的顯著優(yōu)化與技術(shù)提高，學(xué)習(xí)分析工具的操作界面可視化且簡便。不同于教育數(shù)據(jù)挖掘?qū)ふ覕?shù)據(jù)新模式，開發(fā)新算法和模型，學(xué)習(xí)分析側(cè)重于將預(yù)測模型應(yīng)用到教學(xué)系統(tǒng)中[15]，是學(xué)習(xí)行為背后的分析及決策，故更重視分析工具的應(yīng)用與體驗。過去對學(xué)習(xí)行為分析往往相對滯后，等學(xué)生完成學(xué)習(xí)、線上數(shù)據(jù)收集完全后進而分析，缺乏時效性，而在具身交互學(xué)習(xí)的發(fā)展浪潮驅(qū)動下，運用實時分析工具，為師生提供更有價值的積極反饋是未來發(fā)展趨勢。

由表2、表3數(shù)據(jù)可知，如今體感交互盛行，具身學(xué)習(xí)環(huán)境下人機交互，如基于筆觸的自動計算、可穿戴設(shè)備、觸摸式桌面等占相當(dāng)大詞頻，是未來走向。馬爾多納多（Maldonado）等[16]運用學(xué)習(xí)分析技術(shù)與自然用戶界面（Natural User Interface，簡稱NUI）嵌入，構(gòu)建智能化學(xué)習(xí)分析工具，相關(guān)傳感器接受學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，可視化形成圖表傳遞到教師儀表盤為教師提供反饋信息。如有的學(xué)校構(gòu)建多觸摸板（Multi-Surface）教室環(huán)境，由4—5個大型連通的桌面顯示屏和幾個垂直懸掛的電子顯示器組成。而每個桌面顯示屏都有Kinect體感傳感器在每臺設(shè)備上捕獲學(xué)生行為數(shù)據(jù)。所有設(shè)備都被教師的平板儀表盤控制，可視化數(shù)據(jù)為教學(xué)迭代設(shè)計提供證據(jù)。這里觸摸版技術(shù)是關(guān)鍵，是未來需研究和加強的技術(shù)要點。

無論是線上或線下的學(xué)習(xí)，如今研究開始關(guān)注無延時實時分析，也即學(xué)生產(chǎn)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的同時，教師能立馬收到學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)并且相關(guān)的技術(shù)馬上生成可視化展示板。教師第一時間得到學(xué)生的數(shù)字學(xué)習(xí)痕跡可視化展現(xiàn),以便做出教學(xué)判斷。

（四）趨勢之四：采用多樣化的數(shù)據(jù)來源與分析方式，基于具身化的數(shù)據(jù)是突破口

學(xué)習(xí)分析數(shù)據(jù)來源從線上到線下，從網(wǎng)絡(luò)日志數(shù)據(jù)到身體行為變化捕捉，數(shù)據(jù)獲取由單一網(wǎng)絡(luò)到貼近學(xué)生真實學(xué)習(xí)過程細(xì)節(jié)，尤其具身認(rèn)知作為近年學(xué)習(xí)科學(xué)及心理學(xué)等領(lǐng)域研究熱點，從身體行為映射學(xué)習(xí)態(tài)度，全面多樣化的數(shù)據(jù)采集將是未來的趨勢。

由表3數(shù)據(jù)可知，學(xué)習(xí)分析數(shù)據(jù)來源多樣，學(xué)習(xí)日志、運動數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中鼠標(biāo)點擊流也作為數(shù)據(jù)來源開始被專家學(xué)者運用。甚至對眼動的追蹤，學(xué)生的舉動都能被記錄下來作為分析的數(shù)據(jù)源，這是未來學(xué)習(xí)分析發(fā)展的潮流。在較多研究中用到多模型（Multi-Modal）學(xué)習(xí)分析[17]，如眼動追蹤（Mobile Eye Tracker）和聯(lián)合視覺注意（Joint Visual Attention，簡稱JVA）。實驗發(fā)現(xiàn)，JVA可關(guān)聯(lián)學(xué)生的協(xié)作學(xué)習(xí)質(zhì)量，反映學(xué)生問題解決的績效水平和學(xué)習(xí)收獲。這些數(shù)據(jù)能在實時交互中幫助教師決定哪個小組需要幫助。對學(xué)習(xí)分析而言，其數(shù)據(jù)源的豐富，也表明其分析方式越來越龐大，對學(xué)習(xí)的促進和改善也相應(yīng)出現(xiàn)更多分析思路與方法。

在具身認(rèn)知環(huán)境中的分析將是重要突破口。學(xué)習(xí)本身應(yīng)將身體、思維與環(huán)境三者融合，隨著軟硬件的提高，具身認(rèn)知環(huán)境將提供更多不同的數(shù)據(jù)源作為學(xué)習(xí)分析的進一步支持。

五、結(jié)語

目前學(xué)習(xí)分析研究處于上升階段，研究偏向基礎(chǔ)應(yīng)用與發(fā)展創(chuàng)新。隨著教育信息化和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展，學(xué)習(xí)分析研究越來越以技術(shù)為導(dǎo)向，各平臺與工具層出不窮，涵蓋各類學(xué)習(xí)環(huán)境，真實再現(xiàn)無縫學(xué)習(xí)，但對實踐者而言，其使用感和交互性是否友好仍有待考量，學(xué)習(xí)分析是挑戰(zhàn)與潛力兼具的研究領(lǐng)域方向，其發(fā)展和應(yīng)用，更需要進一步有針對性的思考與探究。

（一）返璞歸真——追求技術(shù)上的平衡

如今學(xué)習(xí)分析較大程度依托教育大數(shù)據(jù)，分析算法及相關(guān)模型，是對教育數(shù)據(jù)深度挖掘后的解決方法。在一線實踐中運用學(xué)習(xí)分析工具依靠現(xiàn)代化智能設(shè)備，無形中增加了一線教師負(fù)擔(dān)。同時，若過分依賴技術(shù)平臺則會在一定程度上忽視師生及生生間的交流。故目前學(xué)習(xí)分析需找到技術(shù)或環(huán)境上的平衡點，使技術(shù)應(yīng)用與線下傳統(tǒng)教學(xué)相平衡?？上驳氖?，目前在傳統(tǒng)面對面教學(xué)中運用線下學(xué)習(xí)分析也是趨勢所在。學(xué)習(xí)分析的興起與發(fā)展并不意味著對傳統(tǒng)教學(xué)的摒棄，而是將傳統(tǒng)教學(xué)與學(xué)習(xí)分析技術(shù)進行有機結(jié)合。

（二）適時運用——注重學(xué)生素養(yǎng)提高

21世紀(jì)學(xué)生素養(yǎng)培養(yǎng)乃當(dāng)下重要課題，這些素養(yǎng)包括學(xué)生解決問題能力、批判性思維、面對面交流能力等，如何通過學(xué)習(xí)分析對學(xué)生素養(yǎng)能力評定甚至預(yù)測，如何加強，防患于未然，如何從本質(zhì)的、有數(shù)據(jù)證據(jù)的切入口為學(xué)生素養(yǎng)提高給出一定分析思路，值得思考與進一步挖掘。故對學(xué)習(xí)分析的應(yīng)用應(yīng)側(cè)重于學(xué)生的個人提升，在對學(xué)習(xí)環(huán)境、學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)方式考量的基礎(chǔ)上，適時適當(dāng)?shù)剌o以學(xué)習(xí)分析技術(shù)，而非不分場合與實際，造成資源的浪費與濫用。

（三）應(yīng)用推廣——強化教師實踐培訓(xùn)

目前，國內(nèi)外學(xué)習(xí)分析的研究無論在理論或?qū)嵺`上，依舊處在探索與發(fā)展時期。國外學(xué)者對學(xué)習(xí)分析技術(shù)的研究和創(chuàng)新相對更豐富，當(dāng)然，我國學(xué)者也在積極探索與傳播，做了大量的綜述工作，介紹和思辨學(xué)習(xí)分析，但在設(shè)計與實踐上確實較少，其原因一方面在于相關(guān)先進技術(shù)的掌握上可能稍顯滯后，另一方面在于一線教師對此關(guān)注不夠，應(yīng)用不多，自然相關(guān)的實踐研究也做得較少。因此國內(nèi)提高對學(xué)習(xí)分析研究需要逐步且廣泛地推進，為教師提供一定的理論與實踐的相關(guān)培訓(xùn)，以便全面推廣與應(yīng)用。