學(xué)習(xí)分析政策制定框架研究

茍江鳳 王楠

[摘 ? 要] 隨著學(xué)習(xí)分析技術(shù)中一系列道德安全和數(shù)據(jù)管理問題的出現(xiàn)，學(xué)習(xí)分析政策研究成為各國研究者關(guān)注的熱點。為了驗證SHEILA框架對我國學(xué)習(xí)分析政策的制定有指導(dǎo)作用，研究從學(xué)習(xí)分析政策SHEILA框架的實踐性出發(fā)，基于文獻研究，對國內(nèi)外學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域存在的挑戰(zhàn)和SHEILA框架的應(yīng)用進行綜述，將對已應(yīng)用SHEILA框架來制定學(xué)習(xí)分析政策的四個歐洲高等教育機構(gòu)的案例進行對比分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：道德和安全以及制度和管理問題是我國學(xué)習(xí)分析發(fā)展中存在的主要挑戰(zhàn);SHEILA框架可以為政策發(fā)展提供證據(jù)支持、評估現(xiàn)有學(xué)習(xí)分析舉措質(zhì)量、促進關(guān)鍵利益者之間的對話和為政策的制定過程提供信息。通過對SHEILA 框架的實踐應(yīng)用的經(jīng)驗總結(jié)，本研究提出我國應(yīng)用SHEILA框架需注重學(xué)習(xí)分析準備狀態(tài)的評估、明確利益相關(guān)者的責(zé)權(quán)和加強機構(gòu)數(shù)據(jù)管理、提升學(xué)校組織信息化領(lǐng)導(dǎo)力和鼓勵經(jīng)驗分享及案例推廣等四條建議，以期為我國學(xué)習(xí)分析政策的制定提供理論性指導(dǎo)。

[關(guān)鍵詞] 學(xué)習(xí)分析政策; SHEILA框架; 案例比較; 策略建議

[中圖分類號] G434 ? ? ? ? ? ?[文獻標志碼] A

[作者簡介] 茍江鳳（1994—），女，甘肅慶陽人。碩士研究生，主要從事STEM 教育、場館學(xué)習(xí)及學(xué)習(xí)分析政策研究。E-mail：gjf0524@126.com。

一、引 ? 言

學(xué)習(xí)分析技術(shù)首次在《地平線報告》（2011年高等教育版）的長期技術(shù)中被提出后[1]，逐漸得到發(fā)展。而學(xué)習(xí)分析過程中引發(fā)的一些潛在挑戰(zhàn)也需要一定的政策約束。國外學(xué)習(xí)分析政策最早出現(xiàn)是在2014年開放大學(xué)（The Open University）提出的“Policy on Ethical Use of Student Data for Learning Analytics” [2]。接著其他高等教育機構(gòu)也相繼推出了約束學(xué)習(xí)分析使用的政策，如Jisc、 LACE、LEA's Box、NUS等 [3-6]。盡管我國在學(xué)習(xí)分析的發(fā)展過程中還沒有提出相應(yīng)的政策，但發(fā)現(xiàn)我國學(xué)者在學(xué)習(xí)分析的綜述中，多次提到制定學(xué)習(xí)分析政策的重要性，以加強對學(xué)習(xí)分析中倫理和道德問題的管理[7-10]。而學(xué)習(xí)分析政策如何制定，國外學(xué)者Yi-Shan Tsai和Dragan Gasevic使用ROMA映射的方法提出了學(xué)習(xí)分析政策框架——SHEILA[11]，為高等教育機構(gòu)學(xué)習(xí)分析政策的制定提供了理論框架，引起了更多學(xué)者對學(xué)習(xí)分析政策研究的關(guān)注。然而，我國學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域的學(xué)者目前為止還沒有將該框架引入各高等教育機構(gòu)學(xué)習(xí)分析政策的制定中，基于此，本研究基于SHEILA政策框架的ROMA模型方法，在國外學(xué)習(xí)分析研究的基礎(chǔ)上，將我國的學(xué)習(xí)分析政策本土化，分析使用SHEILA框架對我國高等教育機構(gòu)制定學(xué)習(xí)分析政策的可行性，以期為我國學(xué)習(xí)分析政策研究提供理論指導(dǎo)。

二、學(xué)習(xí)分析存在的挑戰(zhàn)和問題

學(xué)習(xí)分析中面對的挑戰(zhàn)和已存在的問題也成為我國學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域應(yīng)解決的問題之一。國外學(xué)習(xí)分析在排除數(shù)據(jù)和系統(tǒng)整合[12-13]方面的技術(shù)挑戰(zhàn)外，Yi-Shan Tsai和Dragan Gasevic在國外已有的學(xué)習(xí)分析的實證研究中歸納確定了與戰(zhàn)略規(guī)劃和學(xué)習(xí)分析政策有關(guān)的六大挑戰(zhàn)，發(fā)現(xiàn)在學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域發(fā)展中，其面臨的挑戰(zhàn)主要表現(xiàn)在：缺乏領(lǐng)導(dǎo)能力、缺乏利益相關(guān)者平等參與、缺乏基于教學(xué)的方法、缺乏對技術(shù)人員充分的培訓(xùn)、缺乏實證研究驗證以及缺乏具體的學(xué)習(xí)分析政策[14]。

為了解我國學(xué)習(xí)分析存在的挑戰(zhàn)，筆者在中國知網(wǎng)以主題“學(xué)習(xí)分析”and “挑戰(zhàn)”or“學(xué)習(xí)分析”and“問題”，來源類別選擇為SCI、核心期刊和CSSCI進行高級檢索，共檢索到58篇文獻，發(fā)現(xiàn)國內(nèi)學(xué)習(xí)分析存在的挑戰(zhàn)與問題主要集中在三個方面：技術(shù)問題、制度和管理問題以及道德和安全問題。由于本研究著重體現(xiàn)學(xué)習(xí)分析中的政策研究，因此，技術(shù)方面的挑戰(zhàn)作為開發(fā)層面在本文中不展開說明，重點集中在我國學(xué)習(xí)分析實證研究中制度和管理問題以及道德和安全問題兩方面的挑戰(zhàn)。

（一）制度和管理能力限制

學(xué)習(xí)分析作為一種新興技術(shù)手段，制度和管理能力限制制約著學(xué)習(xí)分析的應(yīng)用。在制度和管理能力限制上主要表現(xiàn)在基礎(chǔ)能力欠缺和數(shù)據(jù)的處理不足兩方面。Kimberly E. Arnold等人指出：任何一個學(xué)習(xí)分析項目要取得成功，都需要相關(guān)人士具備相應(yīng)的能力，其中不僅包括技術(shù)層面的，也包括分析層面的，同時還涉及領(lǐng)導(dǎo)能力的問題[15]。

就基礎(chǔ)能力欠缺而言，王良周和于衛(wèi)紅從人的干預(yù)和優(yōu)化視角出發(fā)，認為在學(xué)習(xí)分析應(yīng)用的過程中，傳統(tǒng)的教師和管理者缺乏分析和使用數(shù)據(jù)的能力，不具備學(xué)習(xí)分析工具的使用技能，而發(fā)展適應(yīng)性和個性化的分析方案是長期的過程，需要不斷實踐[7]。這也是袁芳和付達杰等認為的學(xué)習(xí)分析的一大挑戰(zhàn)[8]。雖然徐鵬和王以寧從另一個視角——大數(shù)據(jù)來陳述學(xué)習(xí)分析應(yīng)用的挑戰(zhàn)，但兩者有異曲同工之處，認為缺乏智慧的數(shù)據(jù)使用者會導(dǎo)致應(yīng)用開發(fā)和研究人員工作困難，造成許多大數(shù)據(jù)的教育應(yīng)用難以實現(xiàn)[9]。

而在數(shù)據(jù)處理不足方面，數(shù)據(jù)的預(yù)處理問題、訪問權(quán)限以及學(xué)習(xí)分析的適用性也是學(xué)習(xí)分析政策較關(guān)注的一點。如吳青和羅儒國從學(xué)習(xí)分析的實證研究論述了學(xué)習(xí)分析政策的關(guān)注聚集的方面，在教育數(shù)據(jù)預(yù)處理問題上，如何從學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)者之間、學(xué)習(xí)者和軟件系統(tǒng)之間的交互數(shù)據(jù)中尋求合適的數(shù)據(jù)開展分析是學(xué)習(xí)分析的難點之一;而在數(shù)據(jù)訪問權(quán)限上，利益相關(guān)者應(yīng)該擁有何種訪問權(quán)限，才能避免學(xué)習(xí)分析手段的濫用;在學(xué)習(xí)分析適用性上，學(xué)習(xí)分析主要解釋和識別已經(jīng)存在的客觀規(guī)律，如何實現(xiàn)確定其適用范圍，避免其局限[16]。除此之外，在數(shù)據(jù)的處理過程中，袁芳和付達杰等從用戶視角下強調(diào)學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)的可信性與準確性的重要性，尤其數(shù)據(jù)的收集和記錄存在不真實情況，會導(dǎo)致學(xué)習(xí)分析的結(jié)果出現(xiàn)錯誤，因此，需要合理的政策約束[8]。

（二）道德和安全挑戰(zhàn)

在我國學(xué)習(xí)分析的研究中，關(guān)于學(xué)習(xí)分析相關(guān)的法律制度、道德引導(dǎo)、安全技術(shù)尚未明晰[17]。但不可避免，學(xué)習(xí)分析在我國的創(chuàng)新應(yīng)用中依然存在著許多的道德和安全挑戰(zhàn)問題，王良周和于衛(wèi)紅認為，學(xué)習(xí)分析的道德與安全挑戰(zhàn)存在數(shù)據(jù)位置和解釋問題以及許可、隱私管理和匿名化問題 [7]。

在數(shù)據(jù)位置和解釋上，數(shù)據(jù)在收集過程中保持透明性和知情權(quán)顯得尤為重要。而許可、隱私管理和匿名化問題一直是各國學(xué)習(xí)分析應(yīng)用過程中不可避免的挑戰(zhàn)，我國的學(xué)者針對學(xué)習(xí)分析應(yīng)用發(fā)展現(xiàn)狀，從實證研究中總結(jié)出其挑戰(zhàn)。如張家華、鄒琴等從政策和倫理方面的挑戰(zhàn)出發(fā)，強調(diào)數(shù)據(jù)的適度開放和可適用范圍的局限是隱私管理中應(yīng)重視的問題，主要表現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)往往涉及個人隱私問題，在保障師生特別是學(xué)生的知情權(quán)和隱私的前提下如何進行數(shù)據(jù)采集和分析已成為該研究領(lǐng)域所面臨的一大挑戰(zhàn)[18];而裴瑩等在張家華的基礎(chǔ)上，表示教育大數(shù)據(jù)隱私領(lǐng)域應(yīng)得到關(guān)注，學(xué)生的數(shù)據(jù)還應(yīng)取得家長的知情權(quán)[19];在涉及利益相關(guān)者的責(zé)權(quán)方面，曹帥和王以寧等認為，收集和使用教育數(shù)據(jù)的過程必然涉及第三方機構(gòu)對數(shù)據(jù)的保護和許可問題， 應(yīng)關(guān)注到“數(shù)據(jù)權(quán)屬” [10];袁芳和付達杰等認為，界定利益相關(guān)者明確的數(shù)據(jù)管理權(quán)和所有權(quán)，應(yīng)是學(xué)界關(guān)注的重點問題[8]。除此之外，在學(xué)習(xí)分析工具儀表盤的應(yīng)用中，姜強和趙蔚等認為，儀表盤可以進行學(xué)習(xí)預(yù)測、推薦和個性化干預(yù)，有效增加個人教育歷史數(shù)據(jù)的透明性，同時，也將會帶來一系列的社會倫理道德問題（包括隱私、人文關(guān)懷等），必須注意規(guī)避相應(yīng)的政策和法律規(guī)定[20]。

綜上所述，學(xué)習(xí)分析實證研究中存在的挑戰(zhàn)中的制度和管理能力的限制制約了學(xué)習(xí)分析的應(yīng)用，道德和安全挑戰(zhàn)限制了學(xué)習(xí)分析的進一步發(fā)展。因此，如何使這種創(chuàng)新技術(shù)的應(yīng)用符合倫理，避免被濫用，筆者認為，問題的解決需要政府與教育管理部門、研究組織、研究者共同努力，制定統(tǒng)一的法律、政策、規(guī)范，從而為學(xué)習(xí)分析的研究與應(yīng)用提供良好的外部環(huán)境與機制。在解決的過程中不難發(fā)現(xiàn)，我國學(xué)習(xí)分析政策的制定還缺乏指導(dǎo)其實踐的理論框架，如何制定學(xué)習(xí)分析政策，需要借鑒國外已有的學(xué)習(xí)政策研究。而SHEILA框架是國外學(xué)者通過實證研究后專門用于學(xué)習(xí)分析政策制定的框架，對于我國學(xué)習(xí)分析發(fā)展中的制度和管理能力以及道德和安全挑戰(zhàn)這兩方面問題的解決有一定的指導(dǎo)意義。

三、學(xué)習(xí)分析政策SHEILA框架

（一）理論基礎(chǔ)：學(xué)習(xí)分析情境中的ROMA模型

ROMA，全稱RAPID [（Research and Policy in Development）Outcome Mapping Approach]，由海外發(fā)展研究所（ODI）①設(shè)計開發(fā)，并已被調(diào)整為機構(gòu)層面上指導(dǎo)學(xué)習(xí)分析的規(guī)劃和實施的理論基礎(chǔ)[21-22]，ROMA模型利用研究證據(jù)為國際發(fā)展領(lǐng)域的政策進程提供信息[11]，最初旨在支持將科學(xué)和經(jīng)驗證據(jù)轉(zhuǎn)化為政策。而Young和Mendizabal 認為，政策的制定是復(fù)雜的，很少是線性的或邏輯的[23]，與傳統(tǒng)的線性工具相比，ROMA模型使用的螺旋箭頭能夠為復(fù)雜環(huán)境中的戰(zhàn)略選擇提供信息，并應(yīng)對過程中面臨的潛在挑戰(zhàn)。

ROMA模型首先定義一個總體的政策目標，指導(dǎo)政策制定的若干次迭代。在政策制定的每次迭代中，分為六個具體循環(huán)步驟，旨在為決策者提供基于情境的信息，具體如圖1所示。

（二）學(xué)習(xí)分析政策SHEILA框架

1. SHEILA框架的含義和三個關(guān)鍵因素

SHEILA（Supporting Higher Education to Integrate Learning Analytics）是基于ROMA模型開發(fā)的學(xué)習(xí)分析政策框架，由歐盟委員會資助的SHEILA項目部開發(fā)，可用于為現(xiàn)實世界環(huán)境中的戰(zhàn)略規(guī)劃和政策過程提供信息，尤其用于高等教育環(huán)境中大規(guī)模的實施[14]。第一個版本在2017年7月以機構(gòu)訪談收集到數(shù)據(jù)分析后發(fā)布，第二個版本在此基礎(chǔ)上，結(jié)合機構(gòu)領(lǐng)導(dǎo)者的訪談、教學(xué)人員和學(xué)生焦點小組三者收集到的數(shù)據(jù)，更新了先前版本。

在SHEILA項目內(nèi)部，通過對高等教育學(xué)習(xí)分析文獻的系統(tǒng)評價、對教學(xué)人員和學(xué)生形成焦點小組的調(diào)查、向?qū)＜以儐栍^點等活動的補充，使原來ROMA 模型發(fā)生了關(guān)鍵性變化， 表現(xiàn)在ROMA 的六個步驟不再稱其為步驟，因其執(zhí)行過程沒有任何特定的順序，被稱為SHEILA框架的維度，并且通常假設(shè)可以執(zhí)行這六個維度，其中一些維度可以并行執(zhí)行。而SHEILA框架的特點在于，這六個維度中每一維度都是由三個關(guān)鍵要素構(gòu)成：機構(gòu)采取的行動、機構(gòu)可能期望的挑戰(zhàn)和機構(gòu)需要解決的政策問題，如圖2所示。其中，行動是指向SHEILA框架的每一步，如文化、道德和隱私、財務(wù)和人力資源、基礎(chǔ)設(shè)施、內(nèi)部和外部支持、方法、目的和利益相關(guān)者參與;挑戰(zhàn)是指SHEILA框架每個維度的潛在挑戰(zhàn);政策主要指導(dǎo)制定解決所列行動要點和挑戰(zhàn)的政策的問題，即數(shù)據(jù)管理、方法、政策管理、目的和利益相關(guān)方參與[11，24]。

2. SHEILA框架的六大維度

（1）繪制政治背景

繪制政治背景是了解該機構(gòu)采用學(xué)習(xí)分析的目的和需求，以便在其他五個維度中推進關(guān)鍵因素行動的實施。具體表現(xiàn)在確定要實現(xiàn)的總體目標后，圍繞這一目標繪制政策背景圖，并確定可能影響政策進程的關(guān)鍵因素，在確定關(guān)鍵因素的過程中，ROMA模型可以幫助提供一個有用的問題清單，如采用學(xué)習(xí)分析的原因是什么，學(xué)習(xí)分析要解決的問題是什么[24]。

（2）確定關(guān)鍵利益相關(guān)者

確定關(guān)鍵利益相關(guān)者可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)管理層面上的知情同意、數(shù)據(jù)訪問、匿名原則和數(shù)據(jù)共享，關(guān)鍵利益相關(guān)者包括高級管理層的項目發(fā)起人、學(xué)生、教學(xué)人員和專家，以學(xué)習(xí)分析過程中的具體事例為例，如在學(xué)生視角下，學(xué)生期望在道德和隱私保護的情況下使用他們的數(shù)據(jù);而在教學(xué)人員的視角下更關(guān)注教學(xué)工作。因此，確定不同利益相關(guān)者，可以從不同利益相關(guān)者視角下的關(guān)鍵利益來制定政策。

（3）確定所需的行為變化

確定所需的行為變化是指通過設(shè)定不同的目標，反映使用學(xué)習(xí)分析的“目的”，主要包括定義對主要用戶的影響、識別可能疏忽的后果和明確利益相關(guān)者的責(zé)任。如在倫理隱私方面，如果分析過程不透明，或者分析模型過于復(fù)雜難以理解，就會造成利益相關(guān)方不信任分析的結(jié)果[24]。

（4）發(fā)展參與戰(zhàn)略

發(fā)展參與戰(zhàn)略，也就是需要在此基礎(chǔ)上實施政策和感受期望的行為變化，是通過定義實現(xiàn)目標的方法來解決可能面臨的挑戰(zhàn)，如解決資源、道德和隱私以及利益相關(guān)者的參與等方面的問題。學(xué)習(xí)分析需要與更廣泛的制度戰(zhàn)略保持一致，同時，確保資金安全，提高建立工作組的意識，對反饋給不同涉眾的數(shù)據(jù)進行合理選擇，在用戶數(shù)據(jù)的處理上避免監(jiān)視的印象并防止數(shù)據(jù)過載。除此之外，如何觸發(fā)干預(yù)，誰負責(zé)，也是發(fā)展參與策略應(yīng)重視的一部分。

（5）分析內(nèi)部影響變量的能力

分析內(nèi)部影響變量的能力側(cè)重評估現(xiàn)有資源的可用性，如數(shù)據(jù)存儲、處理和安全評估;人力、財力、基礎(chǔ)設(shè)施能力評估，從而應(yīng)對面臨的潛在挑戰(zhàn)，如隱私權(quán)悖論中關(guān)于數(shù)據(jù)隱私的實證研究的處理能力;制度文化中包括數(shù)據(jù)的信任、基于數(shù)據(jù)的決策的評估以及對開放性的創(chuàng)新和變革。

（6）建立監(jiān)測和學(xué)習(xí)框架

由于學(xué)習(xí)分析政策尚不成熟，在制定學(xué)習(xí)分析政策的過程中需要建立合適的定性和定量指標，分階段確認政策制度的發(fā)展過程，通過各種渠道征求主要用戶反饋，以實現(xiàn)其監(jiān)測。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 四、基于SHEILA框架的學(xué)習(xí)分析政策案例

為了使SHEILA框架指導(dǎo)我國學(xué)習(xí)分析政策的制定，本研究選取了已應(yīng)用該框架的歐洲四個不同的高等教育機構(gòu)：愛丁堡大學(xué)（University of Edinburgh）、塔林大學(xué)（Tallin University）、荷蘭開放大學(xué)（Open University of the Netherlands）和馬德里卡洛斯三世大學(xué)（Universidad Carlos III of Madrid），選取的四個案例[11]都是使用ROMA模型作為編碼方案，將與學(xué)習(xí)分析有關(guān)的活動映射到六個維度和一個總體目標，以確定每個機構(gòu)采用學(xué)習(xí)分析的戰(zhàn)略方針，即關(guān)鍵行動;而每個維度面臨的不同挑戰(zhàn)，從側(cè)面反映出學(xué)習(xí)分析政策SHEILA 框架的應(yīng)用在不同的機構(gòu)需要本土化。因此，本研究總結(jié)梳理出各機構(gòu)運用SHEILA框架制定學(xué)習(xí)分析政策的四項本土化特點，以此為出發(fā)點，對已有案例進行對比分析，區(qū)分不同國家應(yīng)用SHEILA框架制定學(xué)習(xí)分析政策的異同點和側(cè)重點，以指導(dǎo)我國使用SHEILA框架來制定學(xué)習(xí)分析政策。

（一）SHEILA框架為政策發(fā)展提供研究證據(jù)支持

SHEILA框架在學(xué)習(xí)分析政策的制定過程中，能夠為當(dāng)?shù)氐膶W(xué)習(xí)分析政策的發(fā)展提供研究證據(jù)的支持，這一特點在愛丁堡大學(xué)體現(xiàn)得尤為突出。愛丁堡大學(xué)在運用SHEILA 框架制定學(xué)習(xí)分析政策上不同于其他機構(gòu)，表現(xiàn)在開發(fā)學(xué)習(xí)分析政策的目的和原則的同時，應(yīng)用SHEILA框架制定學(xué)習(xí)分析政策，這種并行的方式可以使得SHEILA框架為學(xué)習(xí)分析政策的制定提供依據(jù)，如SHEILA框架的第四維度（制定參與戰(zhàn)略）和愛丁堡大學(xué)學(xué)習(xí)分析政策原則7[25]中的“學(xué)習(xí)分析產(chǎn)生的數(shù)據(jù)不會用于監(jiān)控員工績效，除非經(jīng)過額外咨詢后獲得特別授權(quán)”相聯(lián)系。而在馬德里卡洛斯三世大學(xué)的學(xué)習(xí)分析政策的過程中，通過訪談的方式確定初步的學(xué)習(xí)分析政策，把SHEILA 框架作為下一步政策制定的參考，以提供研究證據(jù)的支撐;盡管塔林大學(xué)和荷蘭開放大學(xué)沒有明確說明SHEILA框架如何為學(xué)習(xí)分析政策的制定提供證據(jù)的支持，但不難發(fā)現(xiàn)，在SHEILA框架用于學(xué)習(xí)分析政策的過程中，其六個維度下的行動、挑戰(zhàn)和政策提示的框架本身的目的是為學(xué)習(xí)分析政策制定提供證據(jù)的支持。

（二）SHEILA框架用于評估學(xué)習(xí)分析現(xiàn)有的舉措質(zhì)量

衡量學(xué)習(xí)分析現(xiàn)有的舉措質(zhì)量作為學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域大多數(shù)學(xué)者關(guān)心的問題之一，不僅需要合理的、完整的指標框架來衡量，還需要結(jié)合本地的學(xué)習(xí)分析的發(fā)展水平以及應(yīng)用特點，合理地進行學(xué)習(xí)分析的舉措質(zhì)量的評估。例如：塔林大學(xué)在其舉措質(zhì)量的評估上，對已經(jīng)開發(fā)出的學(xué)習(xí)分析的解決方案，使用SHEILA框架檢查制定的學(xué)習(xí)分析政策的步驟是否全面以及是否存在缺失。而荷蘭開放大學(xué)的學(xué)習(xí)分析政策對于初步構(gòu)建的政策指標通過完整的SHEILA 框架來評估，對其調(diào)整，使得制定的學(xué)習(xí)分析政策系統(tǒng)全面。除此之外，愛丁堡大學(xué)使用SHELA框架對制定的學(xué)習(xí)分析目的和原則進行評估，以完善學(xué)習(xí)分析原則和目的。

（三）SHEILA框架促進關(guān)鍵利益者之間的對話

關(guān)鍵利益相關(guān)者之間的對話有利于學(xué)習(xí)分析政策的制定，而SHEILA框架正可以促進關(guān)鍵利益相關(guān)者之間的對話。例如：塔林大學(xué)通過SHEILA框架開展管理層間的對話，提出學(xué)習(xí)分析管理層中應(yīng)面對的挑戰(zhàn);荷蘭開放大學(xué)從關(guān)鍵利益相關(guān)者的對話中，分析學(xué)習(xí)分析可能產(chǎn)生的后果以及通過SHEILA框架衡量學(xué)習(xí)分析教學(xué)人員和學(xué)生的準備程度;馬德里卡洛斯三世大學(xué)在不同利益者的對話中發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)分析中個人數(shù)據(jù)使用面臨的挑戰(zhàn)以及管理數(shù)據(jù)的重要性;愛丁堡大學(xué)作為51個案例機構(gòu)之一，在小組焦點訪談的過程中明確了對學(xué)習(xí)分析的期望以及擔(dān)憂。從以上不同案例發(fā)現(xiàn)，不同關(guān)鍵利益相關(guān)者的對話離不開SHEILA框架中的三個關(guān)鍵因素，彼此之間相互支撐，不同關(guān)鍵利益相關(guān)者之間的對話是學(xué)習(xí)分析政策制定的一個重要環(huán)節(jié)。

（四）SHEILA為政策的制定提供信息

SHEILA框架是由六個維度以及行動、挑戰(zhàn)和政策三個關(guān)鍵因素構(gòu)成，每一個維度下的三個關(guān)鍵因素都為學(xué)習(xí)分析政策的制定提供了信息，表現(xiàn)在馬德里卡洛斯三世大學(xué)通過SHEILA框架，發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)分析中可能面臨的道德和隱私的挑戰(zhàn)與西班牙的現(xiàn)行法律與歐洲通用數(shù)據(jù)保護條例[26]要求嚴格管轄個人數(shù)據(jù)的使用相吻合;愛丁堡大學(xué)利用SHEILA框架發(fā)現(xiàn)利益相關(guān)者的所有權(quán)問題也是較為重要的，并表示界定大學(xué)內(nèi)各專業(yè)團體的所有權(quán)和責(zé)任是很難的，但形成了以數(shù)據(jù)管理為主的問題清單，確定利益相關(guān)者之間數(shù)據(jù)管理的重點內(nèi)容;荷蘭開放大學(xué)在SHEILA框架的使用中，針對個人隱私，依據(jù)SHEILA框架第四維度（發(fā)展參與戰(zhàn)略）中采取的行動，定義了強制執(zhí)行選擇退出選項，可以匿名以及對策略中數(shù)據(jù)的設(shè)置權(quán)限訪問的權(quán)利，有效地實現(xiàn)沖突最小化。

通過以上四個案例的對比分析，發(fā)現(xiàn)政策的制定是確定數(shù)據(jù)收集的范圍，并且鼓勵“有意義地選擇”數(shù)據(jù)，以突顯學(xué)習(xí)分析不是數(shù)據(jù)驅(qū)動的發(fā)展，而是為學(xué)習(xí)和教學(xué)這一目標服務(wù)的[14]。不同機構(gòu)在運用SHEILA框架制定學(xué)習(xí)分析政策方面呈現(xiàn)出不同的方式，但不難發(fā)現(xiàn)，SHEILA框架應(yīng)用的特點是共同的，每個機構(gòu)也面臨著不同的道德和安全以及制度和管理問題，因此，政策制定和戰(zhàn)略規(guī)劃過程中，需要考慮到關(guān)鍵行動和突出挑戰(zhàn)，重視利益相關(guān)者之間的對話，針對具體國家的學(xué)習(xí)分析發(fā)展水平，形成SHEILA六維度下的問題清單，以供學(xué)習(xí)分析政策的指導(dǎo)使用。除此之外，在SHEILA框架的應(yīng)用中，同樣的挑戰(zhàn)可以在多個維度中被識別出來，一個行動也可能通過同時考慮多個維度而被告知，這是一個不斷迭代的過程，需要借助SHEILA框架明確制定學(xué)習(xí)分析政策的維度。

五、我國使用SHEILA框架制定

學(xué)習(xí)分析政策的建議

針對我國學(xué)習(xí)分析發(fā)展面臨的道德和安全以及制度和管理問題，應(yīng)從以下幾個方面考慮學(xué)習(xí)分析政策的制定過程，以推動我國運用SHEILA框架制定學(xué)習(xí)分析政策。

（一）注重學(xué)習(xí)分析準備狀態(tài)評估，推進學(xué)習(xí)分析政策的本土化

從以上四個基于SHEILA框架的學(xué)習(xí)分析政策案例研究和實踐發(fā)現(xiàn)，SHEILA框架在高等教育機構(gòu)學(xué)習(xí)分析政策制定過程中的理論和實踐都已得到了驗證，例如：塔林大學(xué)通過SHEILA框架指導(dǎo)學(xué)習(xí)分析政策的制定，荷蘭開放大學(xué)使用SHEILA學(xué)習(xí)分析政策評估學(xué)習(xí)分析政策的準備狀態(tài)。盡管我國的學(xué)習(xí)分析相關(guān)政策的研究還處于初步探索階段，但在學(xué)習(xí)分析發(fā)展的過程中形成了一定的規(guī)則，例如，上海對外經(jīng)貿(mào)大學(xué)制定的《信息化數(shù)據(jù)管理辦法》[27]、長安大學(xué)和武漢大學(xué)等制定的《數(shù)據(jù)共享與安全管理辦法》[28-29]，為學(xué)習(xí)分析政策的制定奠定了基礎(chǔ)，只是整體上不夠完善和結(jié)構(gòu)化。因此，在學(xué)習(xí)分析政策的制定上可以借鑒國外SHEILA框架，針對我國高等教育機構(gòu)學(xué)習(xí)分析發(fā)展現(xiàn)狀中所存在的挑戰(zhàn)，制定本土化的學(xué)習(xí)分析政策，為我國的學(xué)習(xí)分析政策提供理論指導(dǎo)。

（二）明確利益相關(guān)者責(zé)權(quán)，加強機構(gòu)數(shù)據(jù)管理

政策的一個關(guān)鍵含義是除了對其產(chǎn)生的影響之外，還要考慮所涉及的每個人的責(zé)任和權(quán)利。伴隨著學(xué)習(xí)分析技術(shù)的特殊性，在數(shù)據(jù)的收集、分析和解釋的各個過程中，都會涉及隱私倫理問題[30]。而我國在數(shù)據(jù)管理層面區(qū)分利益相關(guān)者的責(zé)任權(quán)利不明確，如“數(shù)據(jù)屬于哪一方的利益相關(guān)者”“數(shù)據(jù)管理應(yīng)由誰負責(zé)”等問題依然處于一個模糊的認識過程中，以及2017年5月全球爆發(fā)勒索病毒攻擊事件，都表明需要明確利益相關(guān)者的責(zé)權(quán)并加強機構(gòu)數(shù)據(jù)管理。而使用SHEILA框架制定學(xué)習(xí)分析政策過程中，利益相關(guān)者的參與有助于學(xué)習(xí)分析發(fā)展，正如Yi-Shan Tsai和Dragan Gasevic建議應(yīng)讓學(xué)生和教師等利益相關(guān)者參與學(xué)習(xí)解釋，并確保他們之間的溝通渠道和支持資源[14]，以提高評估的有效性和建立對機構(gòu)準備狀態(tài)的共同理解。因此，學(xué)習(xí)分析政策在其制定過程中，數(shù)據(jù)管理應(yīng)放到首位，各機構(gòu)在使用學(xué)習(xí)分析工具時，理應(yīng)取得教師和學(xué)生的知情同意，保持數(shù)據(jù)的透明性，區(qū)分多方利益相關(guān)者的權(quán)利和責(zé)任，保障利益相關(guān)者的整體利益。

（三）提升學(xué)校組織的信息化領(lǐng)導(dǎo)力，制定學(xué)習(xí)分析遠景規(guī)劃

高等教育機構(gòu)作為一個組織機構(gòu)，實現(xiàn)其組織需求的戰(zhàn)略規(guī)劃是一個長期的過程，而發(fā)展戰(zhàn)略機構(gòu)能力是發(fā)展戰(zhàn)略能力的關(guān)鍵前提，機構(gòu)領(lǐng)導(dǎo)參與制定學(xué)習(xí)分析戰(zhàn)略和政策，是一個至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。盡管我國在機構(gòu)領(lǐng)導(dǎo)方面早就提出了首席信息官（CIO）制度，但在其實踐發(fā)展中，發(fā)現(xiàn)多數(shù)CIO存在著思想認識不足、易受“政策驅(qū)動”、實際工作無話語權(quán)以及國家層面的人才培養(yǎng)缺失等問題[31]，而國外不論在區(qū)域還是學(xué)校發(fā)展中，都非常重視機構(gòu)領(lǐng)導(dǎo)力的參與。如愛丁堡大學(xué)，機構(gòu)領(lǐng)導(dǎo)通過組織學(xué)生和教學(xué)人員形成焦點小組，利用SHEILA政策框架開發(fā)機構(gòu)政策，將學(xué)生關(guān)心的數(shù)據(jù)使用的目的、透明度、有效溝通、匿名化、訪問權(quán)限等，以及教學(xué)人員如何改善學(xué)習(xí)材料、課程和對學(xué)生的支持的設(shè)計、提供，列為學(xué)習(xí)分析政策制定的戰(zhàn)略方針，實現(xiàn)學(xué)習(xí)分析的戰(zhàn)略遠景，從而產(chǎn)生長期影響。

（四）鼓勵經(jīng)驗分享及案例推廣，縮小學(xué)習(xí)分析應(yīng)用差距

評價學(xué)習(xí)分析的成功與否，展示學(xué)習(xí)分析的先進性，是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。因此，建立成功的案例是鼓勵各機構(gòu)制定學(xué)習(xí)分析政策的必要條件。以我國為例，教育信息化2.0的提出，使區(qū)域化發(fā)展的差距愈來愈明顯，如發(fā)達地區(qū)與薄弱地區(qū)。為縮小區(qū)域、城鄉(xiāng)和校際差距，教育政策方向的具體實施方案需要分享。而學(xué)習(xí)分析政策作為教育政策之一，將成功的學(xué)習(xí)分析案例予以分享，目的是吸納各個機構(gòu)的研究結(jié)果，以探討其他利益相關(guān)者的意見，促進各機構(gòu)在討論交流的過程中進一步完善所制定的學(xué)習(xí)分析政策。事實上，已有研究充分證明了有益的學(xué)習(xí)分析案例研究為提高人們的認識和理解提供了可靠的證據(jù)，鼓勵建立經(jīng)驗分享和案例推廣，不僅使資源利用最大化，而且可以實現(xiàn)學(xué)習(xí)分析的可持續(xù)發(fā)展。

六、總 ? 結(jié)

我國學(xué)習(xí)分析的最大挑戰(zhàn)不僅表現(xiàn)在制度和管理能力的限制上，還缺乏道德和安全政策的約束，可以總結(jié)為我國學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域缺乏指導(dǎo)學(xué)習(xí)分析實踐的機構(gòu)層面的政策，而SHEILA框架作為學(xué)習(xí)分析政策制定的框架，可以為我國高等教育機構(gòu)制定學(xué)習(xí)分析政策提供一定的理論框架，但也需要結(jié)合各機構(gòu)的教育背景以及學(xué)習(xí)分析的具體實行過程存在的潛在挑戰(zhàn)，將倫理隱私和數(shù)據(jù)管理放在首位，制定合理的學(xué)習(xí)分析政策進行實踐，以實現(xiàn)其長遠發(fā)展。

[參考文獻]

[1] JOHNSON L，SMITH R，WILLIS H，LEVINE A，HAYWOOD K.The 2011 horizon report[R].Austin Texas：The New Media Consortium，2011.

[2] The Open University. Policy on ethical use of student data for learning analytics[R].United Kingdom：The Open University，2014.

[3] Joint Information Systems Committee.Code of practice for learning analytics[R]. United Kingdom：Jisc，2015.

[4] DRACHSLER H，GRELLER W.Privacy and Analytics：It's a DELICATE issue a checklist for trusted learning analytics[C]//Proceedings of the Sixth International Conference on Learning Analytics & Knowledge，Edinburgh，United Kingdom，April 25-29，2016，USA：New York，2016.

[5] STEINER C M，MASCI D，JOHNSON M，TüRKER A，DRNEK M，KICKMEIER-RUST M. Privacy and data protection policy[R].EU： LEA' s Box，2014.

[6] National Union of Students. Learning analytics： a guide for students' unions. national union of students[R].United Kingdom：NUS， 2015.

[7] 王良周，于衛(wèi)紅.大數(shù)據(jù)視角下的學(xué)習(xí)分析綜述[J].中國遠程教育，2015（3）：31-37.

[8] 袁芳，付達杰，許文.基于用戶視角下學(xué)習(xí)分析技術(shù)的應(yīng)用與挑戰(zhàn)[J].計算機與現(xiàn)代化，2017（1）：119-122.

[9] 徐鵬，王以寧，劉艷華，張海.大數(shù)據(jù)視角分析學(xué)習(xí)變革——美國《通過教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析促進教與學(xué)》報告解讀及啟示[J].遠程教育雜志，2013，31（6）：11-17.

[10] 曹帥，王以寧，徐鵬.學(xué)習(xí)分析技術(shù)的研究現(xiàn)狀與未來趨勢——基于2011—2015年LAK會議論文的分析[J].中國電化教育，2016（5）：78-84.

[11] TSAI Y S，MORENO-MARCOS P M，TAMMETS ?K，KOLLOM K，GAsEVIc ?D. SHEILA policy framework： informing institutional strategies and policy processes of learning analytics[C]//Proceedings of the 8th International Conference on Learning Analytics and Knowledge， Sydney，Australia，March 5-9，2018.AUS： The University of Sydney，2018.

[12] ARROWAY P，MORGAN G，O' KEEFE M，YANOSKY R. Learning analytics in higher education[R]. CO：ECAR， 2016.

[13] YANOSKY R. Institutional data management in figher education[R]. CO：ECAR，2009.

[14] TSAI Y S，GASEVIC D. Learning analytics in higher education—challenges and policies：a review of eight learning analytics policies[C]//Proceedings of the Seventh International Learning Analytics & Knowledge Conference，Vancouver，Canada，March 13-17，2017. Canada：Simon Fraser University，2017.

[15] ARNOLD K E，LONN S，PISTILLI M D. An exercise in institutional reflection：the learning analytics readiness instrument （LARI）. Indianapolis[C]//Proceedings of the Fourth International Conference on Learning Analytics and Knowledge，USA，March 24-28，2014 .New York：ACM，2014.

[16] 吳青，羅儒國.學(xué)習(xí)分析：從源起到實踐與研究[J].開放教育研究，2015，21（1）：71-79.

[17] SLADE S，PRINSLOO P. Learning analytics ethical issues and dilemmas [J]. American behavioral scientist，2013，57（10）：1510-1529.

[18] 張家華，鄒琴，祝智庭.國內(nèi)近五年學(xué)習(xí)分析研究現(xiàn)狀的可視化綜述[J].浙江師范大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2017，42（1）：117-124.

[19] 裴瑩，付世秋，吳鋒.我國教育大數(shù)據(jù)研究熱點及存在問題的可視化分析[J].中國遠程教育，2017（12）：46-53，80.

[20] 姜強，趙蔚，李勇帆，李松.基于大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)分析儀表盤研究[J].中國電化教育，2017（1）：112-120.

[21] FERGUSON R，MACFADYEN L，CLOW D，TYNAN B，ALEXANDER S，DAWSON S. Setting learning analytics in context： overcoming the barriers to large-scale adoption [J]. Journal of learning analytics，2014，1（3）：120-144.

[22] MACFADYEN L P，DAWSON S，PARDO A，GASEVIC D. Embracing big data in complex educational systems：the learning analytics imperative and the policy challenge [J]. Research & practice in assessment，2014（9）：17-28.

[23] YOUNG J，MENDIZABAL E. Helping researchers become policy entrepreneurs： how to develop engagement strategies for evidence–based policy-making [R].UK：ODI，2009.

[24] TASI Y S，GASEVIC D，WHITELOCK-WAINWRIGHT A，et.al. SHEILA Research Report [R].EU：SHEILA，2018.

[25] The University of Edinburgh. Learning analytics principles and purposes[R].United Kingdom：The University of Edinburgh，2017.

[26] The European Union. Regulation （EU） 2016/679 of the european parliament and of the council[J]. Official journal of the European union，2016，59：1-88.

[27] 上海對外經(jīng)貿(mào)大學(xué).關(guān)于下發(fā)《上海對外經(jīng)貿(mào)大學(xué)信息化數(shù)據(jù)管理辦法》的通知 [EB/OL]. （2018-01-03） [2019-05-10]. http：//itc.suibe.edu.cn/dd/ff/c4349a56831/page.htm.

[28] 長安大學(xué).長安大學(xué)數(shù)據(jù)共享與安全管理辦法（試行）[EB/OL]. （2017-09-26） [2019-05-10]. http：//www.jwzx.chd.edu.cn/info/1060/1188.htm.

[29] 武漢大學(xué).武漢大學(xué)數(shù)據(jù)管理辦法（試行）[EB/OL]. （2016-10-31） [2019-05-10]. http：//nic.whu.edu.cn/index.php/article/index/id/21/cid/9.html.

[30] 王楠，茍江鳳.基于隱私倫理視角的國外學(xué)習(xí)分析政策分析[J].電化教育研究，2019（5）：120-128.

[31] 張養(yǎng)力.教育信息化2.0視域下中小學(xué)首席信息官（CIO）制度的困境及出路[J].電化教育研究，2019（5）：40-47.

[Abstract] With the emergence of a series of problems concerning moral， security and data management in learning analytics， the study of learning analytics policy has attracted great attention of researchers in various countries. In order to verify that SHEILA framework plays a guiding role in the formulation of China's learning analytics policy， based on literature research， this paper starts from the practicality of SHEILA framework， and summarizes the challenges in the field of learning analytics at home and abroad， as well as the application of SHEILA framework. Meanwhile， this paper carries out a comparative analysis of four European higher education institutions that have applied the SHEILA framework to develop learning analytics policies. The results show that ethical and safety issues as well as institutional and management issues are the main challenges in the development of learning analytics in China. The SHEILA framework can provide evidence to support policy-making， assess the quality of existing learning analytics initiatives， promote dialogues among key stakeholders and provide information for the policy-making process. Finally， based on the practical application of SHEILA framework， this study proposes that the application of SHEILA framework in China needs to focus on the assessment of the readiness of learning analytics， the responsibilities of stakeholders and institutional data management， the school leadership of organizing informatization， and experience sharing and case promotion， which provides theoretical guidance for the policy-making of learning analytics in China.

[Keywords] Policy of Learning Analytics; SHEILA Framework; Case Comparison; Policy Suggestions