基于學(xué)習(xí)行為大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)分析模型及實(shí)現(xiàn)

陳星 馬燕

摘 要：近年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)和通信技術(shù)的快速發(fā)展，利用技術(shù)工具輔助深度學(xué)習(xí)研究、提高深度學(xué)習(xí)效果，成為深度學(xué)習(xí)研究的新重點(diǎn)。文章以深度學(xué)習(xí)理論為依據(jù)，以診斷深度學(xué)習(xí)結(jié)果、干預(yù)深度學(xué)習(xí)過(guò)程、預(yù)測(cè)最終表現(xiàn)為目標(biāo)導(dǎo)向，通過(guò)比較研究法對(duì)現(xiàn)有學(xué)習(xí)分析模型的共性與差異性的探究，構(gòu)建深度學(xué)習(xí)分析模型，以期為探究學(xué)習(xí)行為與深度學(xué)習(xí)提供新的思路。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí);比較研究法;學(xué)習(xí)分析模型;學(xué)習(xí)行為

中圖分類(lèi)號(hào)：G434 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2096-0069（2019）02-0019-05

收稿日期：2018-10-16

基金項(xiàng)目：教育部2018年度人文社科規(guī)劃基金項(xiàng)目“‘雙一流’視野下教師教育學(xué)科群及評(píng)價(jià)體系研究”（18YJA880061）;重慶市研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目“大數(shù)據(jù)背景下基于SEM的研究生科研績(jī)效評(píng)價(jià)研究——以重慶市高校理工科碩士研究生為例”（CYS18299）;重慶師范大學(xué)研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目“基于學(xué)習(xí)行為大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)分析模型及實(shí)現(xiàn)”（YKC18029）

作者簡(jiǎn)介：陳星（1995— ），男，重慶人，碩士研究生，研究方向?yàn)榻逃髷?shù)據(jù)、計(jì)算機(jī)教育; 馬燕（1960— ），男，重慶人，博士生導(dǎo)師，教授，研究方向?yàn)榻逃u(píng)價(jià)、研究生教育。

一、引言

互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展從不同的角度改變了人類(lèi)思考問(wèn)題與解決問(wèn)題的方式，推動(dòng)人類(lèi)邁向?qū)W習(xí)型社會(huì)，這一時(shí)代背景要求學(xué)習(xí)者在提高自身素質(zhì)與改進(jìn)思維方式的同時(shí)，更加深入了解學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為，認(rèn)識(shí)學(xué)習(xí)的特征與規(guī)律。在該背景下的學(xué)習(xí)方式也發(fā)生了較大的改變，深度學(xué)習(xí)作為一種新的學(xué)習(xí)方式，其核心要素在于學(xué)習(xí)者能夠在深度理解的基礎(chǔ)上，主動(dòng)地、批判性地整合新知識(shí)于原有的認(rèn)知結(jié)構(gòu)中，并與舊知識(shí)產(chǎn)生聯(lián)系，從而去解決問(wèn)題。教育大數(shù)據(jù)是整個(gè)教育活動(dòng)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集合，它是根據(jù)教育需要采集到的，將用于教育發(fā)展并可創(chuàng)造巨大潛在價(jià)值[1]。學(xué)習(xí)行為大數(shù)據(jù)是教育大數(shù)據(jù)的一支，教師通過(guò)分析學(xué)習(xí)者在深度學(xué)習(xí)的過(guò)程中所產(chǎn)生的學(xué)習(xí)行為大數(shù)據(jù)可以較好地判斷學(xué)習(xí)者深度學(xué)習(xí)后所到達(dá)的層次，還可以根據(jù)學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)分析后的結(jié)果來(lái)判斷學(xué)生學(xué)習(xí)行為是否異常，并針對(duì)學(xué)生各自的數(shù)據(jù)分析結(jié)果來(lái)制訂個(gè)性化的學(xué)習(xí)計(jì)劃，從而使每一位學(xué)生的深度學(xué)習(xí)都能夠深度化和有益化;學(xué)生可以通過(guò)分析自身的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)來(lái)調(diào)整自己的學(xué)習(xí)行為。這使得學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)和學(xué)生之間產(chǎn)生了一種相互作用的關(guān)系，學(xué)生既是分析結(jié)果的受益者，也是下一階段行為數(shù)據(jù)的產(chǎn)生者，數(shù)據(jù)不斷迭代更新，從而使得深度學(xué)習(xí)的效率能夠進(jìn)一步提高。

二、現(xiàn)狀分析與研究方法

通過(guò)研讀中國(guó)知網(wǎng)、維普等重要學(xué)術(shù)文庫(kù)上大數(shù)據(jù)背景下學(xué)習(xí)分析模型構(gòu)建的相關(guān)文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)相關(guān)文章目前僅有20余篇，這些文章主要是研究與設(shè)計(jì)其他學(xué)習(xí)方式下的分析模型，對(duì)深度學(xué)習(xí)過(guò)程與評(píng)估的關(guān)注較少，并且少有基于大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)分析模型的文章，因此缺乏有代表性的實(shí)證研究成果。國(guó)外學(xué)習(xí)分析模型的研究來(lái)源于計(jì)算機(jī)科學(xué)、教育學(xué)、心理學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域，其中不乏關(guān)于深度學(xué)習(xí)跨領(lǐng)域的研究，有關(guān)深度學(xué)習(xí)研究雖以實(shí)踐應(yīng)用和科學(xué)實(shí)證為主，但大多數(shù)研究側(cè)重于深度學(xué)習(xí)分析模型對(duì)深度學(xué)習(xí)的促進(jìn)、評(píng)估、影響，鮮有研究是關(guān)于深度學(xué)習(xí)分析模型構(gòu)建的。

本文在已有研究基礎(chǔ)上，通過(guò)文獻(xiàn)資料法對(duì)學(xué)習(xí)分析模型相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行閱讀、分析、總結(jié)，發(fā)現(xiàn)“學(xué)習(xí)分析過(guò)程模型”“持續(xù)改進(jìn)環(huán)模型”“學(xué)習(xí)分析要素模型”“學(xué)習(xí)分析概念模型”這四大模型在不同的研究中認(rèn)可度較高、應(yīng)用次數(shù)較多，具有一定的參考價(jià)值，進(jìn)而運(yùn)用比較研究法對(duì)這四種不同的模型進(jìn)行相關(guān)探究，從而為構(gòu)建深度學(xué)習(xí)分析模型提供依據(jù)。

三、學(xué)習(xí)分析模型的比較分析

（一）學(xué)習(xí)分析過(guò)程模型

學(xué)習(xí)分析過(guò)程模型是西蒙斯根據(jù)關(guān)聯(lián)主義理論，在TEKL模型的基礎(chǔ)上提出的[2]，如圖1所示。該模型中，數(shù)據(jù)主要來(lái)源于學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)和智能數(shù)據(jù)。學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)是指學(xué)習(xí)者在移動(dòng)終端、社會(huì)性軟件及其他學(xué)習(xí)交互環(huán)境中所產(chǎn)生的有關(guān)行為的數(shù)據(jù)，智能數(shù)據(jù)是指學(xué)習(xí)者在課程學(xué)習(xí)過(guò)程中所產(chǎn)生的具體的數(shù)據(jù)，相較于學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)而言更加結(jié)構(gòu)化。數(shù)據(jù)收集后經(jīng)過(guò)自我或其他方式的處理與分析后，便可根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)一步地去干預(yù)，進(jìn)而促進(jìn)學(xué)生的個(gè)性化或適應(yīng)性學(xué)習(xí)。

（二）持續(xù)改進(jìn)環(huán)模型

如圖2所示的持續(xù)改進(jìn)環(huán)模型，是伊萊亞斯在對(duì)學(xué)習(xí)分析技術(shù)進(jìn)行了界定后提出的。該模型將整個(gè)學(xué)習(xí)分析過(guò)程總結(jié)為七個(gè)步驟：獲取、選擇、聚合、預(yù)測(cè)、優(yōu)化、使用和分享，即數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理和知識(shí)應(yīng)用三個(gè)循環(huán)階段[3]。該模型將數(shù)據(jù)獲取與數(shù)據(jù)選擇劃分為數(shù)據(jù)收集階段，將數(shù)據(jù)聚合與結(jié)果預(yù)測(cè)劃分為數(shù)據(jù)處理階段，將優(yōu)化與使用劃分為知識(shí)應(yīng)用階段，再將知識(shí)應(yīng)用階段所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)分享給最初的數(shù)據(jù)收集階段，以此實(shí)現(xiàn)循環(huán)的優(yōu)化模型。值得注意的是，循環(huán)過(guò)程中使用到了計(jì)算機(jī)、理論、人力、組織機(jī)構(gòu)等相關(guān)資源。

（三）學(xué)習(xí)分析要素模型

學(xué)習(xí)分析要素模型是沃爾夫?qū)秃嗟吕锟耸褂美锲娴囊话阈螒B(tài)分析法，對(duì)學(xué)習(xí)分析研究社區(qū)里討論的話(huà)題進(jìn)行歸納總結(jié)后提出的[4]，如圖3所示。該模型中把影響學(xué)習(xí)分析技術(shù)的要素劃分為內(nèi)部約束、外部約束、利益相關(guān)者、方法、目標(biāo)、數(shù)據(jù)六個(gè)維度，再根據(jù)六個(gè)維度劃分不同的要素，這些要素相互聯(lián)系、相互影響，共同作用于學(xué)習(xí)分析的結(jié)果，一旦某個(gè)要素發(fā)生變化，其他要素也會(huì)做出相應(yīng)改變，學(xué)習(xí)分析的結(jié)果自然而然也會(huì)發(fā)生改變。

（四）學(xué)習(xí)分析概念模型

學(xué)習(xí)分析概念模型是我國(guó)學(xué)者李艷燕等在學(xué)習(xí)分析過(guò)程模型和持續(xù)改進(jìn)環(huán)模型基礎(chǔ)上提出來(lái)的[5]，如圖4所示。該模型的基本組成要素為：三個(gè)數(shù)據(jù)源（學(xué)習(xí)過(guò)程、學(xué)習(xí)環(huán)境、教育環(huán)境）、三個(gè)受眾（學(xué)習(xí)者、教師、教育管理者）、五個(gè)數(shù)據(jù)分析的核心環(huán)節(jié)（數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)表示、數(shù)據(jù)應(yīng)用），其中，數(shù)據(jù)應(yīng)用體現(xiàn)在預(yù)測(cè)、評(píng)估、干預(yù)三個(gè)方面。上層要素所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)五個(gè)數(shù)據(jù)分析的核心環(huán)節(jié)后，根據(jù)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)結(jié)果可進(jìn)一步對(duì)上層的要素進(jìn)行干預(yù)與反饋，從而形成不斷優(yōu)化的循環(huán)，值得注意的是，五個(gè)核心環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模數(shù)據(jù)處理及應(yīng)用服務(wù)。

（五）學(xué)習(xí)分析模型的比較研究

比較研究法是參照相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò)對(duì)兩個(gè)及以上具有相關(guān)性的事物的比較，發(fā)現(xiàn)其異同，從而尋求普遍規(guī)律與特殊規(guī)律的方法[6]。為了更好地把握學(xué)習(xí)分析模型的步驟和要素，以及各模型的創(chuàng)新與不足，并據(jù)此能在之后構(gòu)建相對(duì)完善的深度分析模型，研究根據(jù)上述學(xué)習(xí)分析模型的各自特征，分別從設(shè)計(jì)特點(diǎn)、重點(diǎn)環(huán)節(jié)、呈現(xiàn)形式、特性四方面來(lái)進(jìn)行比較分析，如表1所示。

四種學(xué)習(xí)分析模型有各自的側(cè)重點(diǎn)，學(xué)習(xí)分析過(guò)程模型是從學(xué)習(xí)分析理論角度出發(fā)，以線(xiàn)狀圖的方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、結(jié)果應(yīng)用的學(xué)習(xí)分析過(guò)程;持續(xù)改進(jìn)環(huán)模型從學(xué)習(xí)分析技術(shù)角度出發(fā)，以循環(huán)優(yōu)化的方式描述了學(xué)習(xí)分析的技術(shù)流程;學(xué)習(xí)分析要素模型從影響學(xué)習(xí)分析技術(shù)的要素出發(fā)，以模塊化的方式較為全面地描述了影響學(xué)習(xí)分析結(jié)果的要素;學(xué)習(xí)分析概念模型則從學(xué)習(xí)分析理論和技術(shù)角度出發(fā)，以循環(huán)優(yōu)化的方式描述了學(xué)習(xí)分析的基本要素和核心流程。根據(jù)表1的分析情況，可得出結(jié)論，學(xué)習(xí)分析模型的重點(diǎn)環(huán)節(jié)（數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、結(jié)果應(yīng)用）是必不可少的。在數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)中，要對(duì)要素條件加以掌控，如：在數(shù)據(jù)采集中，數(shù)據(jù)的來(lái)源是什么，是否可靠;數(shù)據(jù)處理中，處理工具是什么，是否準(zhǔn)確;結(jié)果應(yīng)用中，應(yīng)用的對(duì)象是什么，是否合理。

據(jù)此，可以得出結(jié)論，一個(gè)較為完善的學(xué)習(xí)分析模型應(yīng)該包含以下五個(gè)要素：

（1）數(shù)據(jù)采集：模型的最底層由大量的數(shù)據(jù)組成，根據(jù)數(shù)據(jù)來(lái)源不同，可以將數(shù)據(jù)分為兩大類(lèi)。第一類(lèi)為在不同的學(xué)習(xí)環(huán)境中所產(chǎn)生的具有明顯特征的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如成績(jī)、等級(jí)、數(shù)量;第二類(lèi)為在與不同的學(xué)習(xí)環(huán)境交互中所產(chǎn)生的難以量化的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如課堂互動(dòng)、在線(xiàn)作業(yè)、網(wǎng)絡(luò)搜索。

（2）數(shù)據(jù)處理：該模塊的任務(wù)在于對(duì)大量的、雜亂無(wú)章的、難以理解的各式數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理，按照結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化及半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)格式將數(shù)據(jù)進(jìn)行分別存儲(chǔ)，并需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾與篩選，以確保收集到與學(xué)習(xí)高度相關(guān)的數(shù)據(jù)。

（3）數(shù)據(jù)分析：該模塊的任務(wù)在于根據(jù)不同的分析目標(biāo)，提供各種方式、方法與策略，從經(jīng)過(guò)處理的、相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)中抽取并推導(dǎo)出有價(jià)值、有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

（4）結(jié)果應(yīng)用：該模塊是學(xué)習(xí)分析結(jié)果的呈現(xiàn)，并最終反饋給學(xué)生、教師、家長(zhǎng)等利益相關(guān)者，從而對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)程產(chǎn)生積極的干預(yù)、調(diào)整，進(jìn)而影響學(xué)習(xí)結(jié)果。值得注意的是，分析結(jié)果也應(yīng)當(dāng)作為新的數(shù)據(jù)被采集，從而形成良性循環(huán)，不斷地優(yōu)化學(xué)習(xí)的過(guò)程，最終達(dá)到學(xué)習(xí)效果的不斷提升。

（5）要素條件：設(shè)計(jì)一個(gè)理想的學(xué)習(xí)分析技術(shù)系統(tǒng)時(shí)，必須綜合考慮所有的影響因素，以能夠應(yīng)對(duì)每一個(gè)因素變化造成的影響[7]。在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、結(jié)果應(yīng)用模塊添加適當(dāng)?shù)囊貤l件進(jìn)行干預(yù)是保證學(xué)習(xí)分析模型完善性的必要保障，這些要素相互聯(lián)系、相互影響，共同作用于學(xué)習(xí)分析的結(jié)果。

四、深度學(xué)習(xí)分析模型的實(shí)現(xiàn)

深度學(xué)習(xí)是一種學(xué)習(xí)者在深度理解的基礎(chǔ)上，積極主動(dòng)地、批判性地去接受新知識(shí)，并通過(guò)所建立的新舊知識(shí)間的聯(lián)系去解決復(fù)雜問(wèn)題和創(chuàng)新的高級(jí)學(xué)習(xí)方式[8]。深度學(xué)習(xí)分析模型的總體思路與學(xué)習(xí)分析的一般模型相似，只是它以深度學(xué)習(xí)結(jié)果評(píng)估為基礎(chǔ)，而非一般的學(xué)業(yè)成績(jī)[9]。因此本文根據(jù)所總結(jié)的學(xué)習(xí)分析模型五要素，并與學(xué)習(xí)行為大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特點(diǎn)相結(jié)合，構(gòu)建了基于學(xué)習(xí)行為大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)分析模型，如圖5所示。該模型包含數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、結(jié)果呈現(xiàn)與應(yīng)用，以及流程中的要素條件。

（1）深度學(xué)習(xí)分析模型的第一步就是對(duì)學(xué)生大量的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的采集，學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)包含了學(xué)生在線(xiàn)上平臺(tái)所產(chǎn)生的一切有關(guān)學(xué)習(xí)的交互數(shù)據(jù)，也包括線(xiàn)下日常學(xué)習(xí)中通過(guò)物聯(lián)感知技術(shù)所產(chǎn)生的一切有關(guān)學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)等。對(duì)于采集到的行為數(shù)據(jù)要根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型與特征進(jìn)行相應(yīng)的存儲(chǔ)與清理。

（2）深度學(xué)習(xí)分析模型的第二步是數(shù)據(jù)處理，即通過(guò)相應(yīng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與清理方式實(shí)現(xiàn)對(duì)結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理，以及根據(jù)要求整合數(shù)據(jù)格式，剔除無(wú)關(guān)的數(shù)據(jù)。

（3）深度學(xué)習(xí)分析模型的第三步是數(shù)據(jù)分析階段，該階段是根據(jù)不同的分析方法（診斷分析、預(yù)測(cè)分析、評(píng)價(jià)分析）對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而評(píng)估學(xué)生深度學(xué)習(xí)的結(jié)果。

（4）深度學(xué)習(xí)分析模型的最后一步是結(jié)果呈現(xiàn)與應(yīng)用，根據(jù)受眾的不同，將數(shù)據(jù)分析的結(jié)果以不同的可視化方式呈現(xiàn)出來(lái)，教師與管理者可根據(jù)分析結(jié)果對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為進(jìn)行干預(yù)與引導(dǎo)，促進(jìn)學(xué)生達(dá)到深度學(xué)習(xí)的結(jié)果，學(xué)生也可根據(jù)分析結(jié)果直接調(diào)整和優(yōu)化自身的學(xué)習(xí)行為，從而達(dá)到深度學(xué)習(xí)的結(jié)果。

該模型為循環(huán)優(yōu)化模型，數(shù)據(jù)分析的結(jié)果在應(yīng)用于優(yōu)化學(xué)生深度學(xué)習(xí)過(guò)程的同時(shí)，也將作為新的數(shù)據(jù)被收集，進(jìn)而經(jīng)過(guò)處理與分析，進(jìn)一步優(yōu)化深度學(xué)習(xí)過(guò)程，形成良性循環(huán)，這符合深度學(xué)習(xí)的意義，能夠極好地促進(jìn)學(xué)生深度學(xué)習(xí)，在該模型的整個(gè)流程中，計(jì)算機(jī)、人力、理論、環(huán)境將共同成為影響深度學(xué)習(xí)分析結(jié)果的因素。

五、結(jié)語(yǔ)

本文運(yùn)用比較研究法，通過(guò)對(duì)四種不同的學(xué)習(xí)分析模型進(jìn)行比較分析，得出學(xué)習(xí)分析模型所必需的五要素，并據(jù)此利用學(xué)習(xí)行為大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，構(gòu)建了深度學(xué)習(xí)分析模型。構(gòu)建深度學(xué)習(xí)分析模型的核心目標(biāo)在于通過(guò)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程中大量行為數(shù)據(jù)的采集與分析，診斷學(xué)生所達(dá)到的深度學(xué)習(xí)中存在的問(wèn)題，并預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià)深度學(xué)習(xí)的表現(xiàn)。該分析模型既具備學(xué)習(xí)分析模型的基本要素及流程，又符合深度學(xué)習(xí)方式的特點(diǎn)，能夠全面地采集學(xué)生深度學(xué)習(xí)中所產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)并進(jìn)行有效的處理，在經(jīng)過(guò)不同要求的分析后，學(xué)生、家長(zhǎng)、管理者根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果的呈現(xiàn)，能夠?qū)ι疃葘W(xué)習(xí)的結(jié)果與表現(xiàn)有較為全面的了解，并據(jù)此做出積極的干預(yù)與調(diào)整，分析結(jié)果也將作為新的數(shù)據(jù)被采集，形成良性循環(huán)，不斷優(yōu)化深度學(xué)習(xí)的結(jié)果。該分析模型雖符合構(gòu)建深度學(xué)習(xí)的核心目的，但仍有不足，它并未充分地把握影響深度學(xué)習(xí)分析結(jié)果的因素，只添加了計(jì)算機(jī)、人力、理論、環(huán)境四大因素，因此還需持續(xù)探究，不斷完善該模型，為探究學(xué)習(xí)行為與深度學(xué)習(xí)結(jié)果提供新的思路。

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（責(zé)任編輯 杜丹丹）

Abstract： In recent years，with the rapid development of the Internet and communication technologies， the use of technological tools to assist deep learning research and improve the effect of deep learning has become a new focus in the research of deep learning.This paper is based on deep learning theory，and it takes the diagnosis of deep learning results，the interference of deep learning process and the prediction of the final performance as its goal orientation.By using comparative research methodology，we explore the similarities and differences of the existing learning analytics model，and construct a deep learning analytics model in the hope of offering new ideas to explore learning behavior as well as deep learning.

Key words： deep learning;comparative research;learning analytics model;learning behavior