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    學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為分析及應(yīng)對策略的研究

    2019-11-11 10:53代紅崔文華張文宇歐陽鑫玉
    教書育人·高教論壇 2019年10期

    代紅 崔文華 張文宇 歐陽鑫玉

    [摘 要] 智能學(xué)習(xí)環(huán)境下隨時隨地可以進(jìn)行學(xué)習(xí)的方式是人類學(xué)習(xí)方式的重大變革,也為人類能夠進(jìn)行終身學(xué)習(xí)提供機(jī)會。本文使用哈佛大學(xué)和麻省理工學(xué)院的edX在線學(xué)習(xí)平臺公開的數(shù)據(jù)集進(jìn)行統(tǒng)計分析,同時使用K-MEANS聚類算法對edX平臺上具有中國國籍網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為信息進(jìn)行挖掘分析,得出不同類型學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為模式。針對得到的學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為分析模型提出網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)績效提高的策略和建議。

    [關(guān)鍵詞] 學(xué)習(xí)行為分析;在線學(xué)習(xí)平臺;學(xué)習(xí)績效

    [中圖分類號] G642?? ?[文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A [文章編號] 1008-2549(2019) 10-0076-03

    隨著無線通信技術(shù)的發(fā)展和智能手機(jī)的廣泛應(yīng)用,2014年至2018年至今,對網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的研究熱度在持續(xù)上升,論文數(shù)量達(dá)到533篇,是過去十年的1.21倍。利用學(xué)習(xí)者的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù),并借助數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)結(jié)果分析,可以對學(xué)習(xí)者給出更客觀全面的學(xué)習(xí)評價,同時也為教育管理者的政策制定、教師的教學(xué)干預(yù)和學(xué)習(xí)者的自我調(diào)整提供參考和指導(dǎo)。通過閱讀文獻(xiàn),總結(jié)對學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)分析上的研究還存在以下不足:(1)多數(shù)研究者使用的是本校部分學(xué)科學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的數(shù)據(jù),受學(xué)習(xí)環(huán)境影響,數(shù)據(jù)缺乏通用性、代表性且樣本數(shù)量小。(2)多數(shù)研究是以對知識點(diǎn)的學(xué)習(xí)次數(shù)為特征屬性,缺少學(xué)習(xí)交互次數(shù)、學(xué)習(xí)頻度等特征屬性的關(guān)聯(lián)分析。為此本文使用哈佛大學(xué)和麻省理工學(xué)院開放的數(shù)據(jù)集從智能環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為分析方法入手,采用力求特征集中的特征數(shù)據(jù)為建立準(zhǔn)確模型的貢獻(xiàn)率最大的方法,構(gòu)建有利于提高學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)績效的分析預(yù)測模型,同時對教學(xué)干預(yù)提供參考建議。

    一網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為分析的發(fā)展研究

    伴隨物聯(lián)網(wǎng)、云計算以及大數(shù)據(jù)等新技術(shù)的出現(xiàn),智能學(xué)習(xí)環(huán)境下學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)方式正在逐漸發(fā)生變革。2006年《中國電化教育》期刊上華中師范大學(xué)彭文輝老師的一篇題目為“網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為分析及其模型研究”的論文中第一次對網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的概念進(jìn)行了總結(jié)定義,同時他在對2004~2013年這個時間段我國網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為期刊論文的內(nèi)容分析進(jìn)行了調(diào)查研究。由于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方式場景多元化,多層面獲取知識實時、方便和快捷等優(yōu)勢,改變了學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)習(xí)慣和學(xué)習(xí)態(tài)度,對實現(xiàn)學(xué)習(xí)者終身教育也很有幫助。但是如果在學(xué)習(xí)行為分析后除了給出適合學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)模式,進(jìn)行有效學(xué)習(xí)建議反饋和學(xué)習(xí)路徑推薦之外,對學(xué)習(xí)者進(jìn)行一定的學(xué)習(xí)行為預(yù)測和干預(yù),將會對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)績效提升更有意義。

    二 智能學(xué)習(xí)環(huán)境下學(xué)習(xí)者分析模型

    1 學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)特征屬性的選擇

    學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為分為顯性和隱性。學(xué)習(xí)者顯性學(xué)習(xí)行為一般是操作層面的行為日志信息,如評價、交流、答疑、測驗、討論、分享、創(chuàng)作等反映在交互文本上信息,以及學(xué)習(xí)事件次數(shù)、學(xué)習(xí)時長、學(xué)習(xí)重復(fù)率、學(xué)習(xí)時間跨度等統(tǒng)計出來的數(shù)據(jù)。學(xué)習(xí)者隱性學(xué)習(xí)行為一般需要通過數(shù)據(jù)篩選、過濾、挖掘分析出來,同時進(jìn)行信度度量,如學(xué)習(xí)動機(jī)、學(xué)習(xí)目的和學(xué)習(xí)目標(biāo)等信息。本文研究使用的數(shù)據(jù)來源于edX 2014年發(fā)布的數(shù)據(jù)集——“HMXPC13_ DI_ v2_ 5-14-14.csv”,如表1所示。哈佛大學(xué)和麻省理工學(xué)院的edX數(shù)據(jù)并沒有提供長期學(xué)習(xí)行為模式的信息,如論壇帖子是否隨時間而增加或減少,視頻訪問是否隨時間而改變等等(見表1)。

    在edX公開數(shù)據(jù)集中共包含641138個實例,其中標(biāo)注中國國籍的學(xué)習(xí)者5170個實例。開放數(shù)據(jù)集的20個列項按照內(nèi)容歸納成五大類,即課程信息類、學(xué)習(xí)者基本信息、學(xué)習(xí)者類型信息、學(xué)習(xí)者行為信息和其他。其中按照edX開放數(shù)據(jù)集中給出的學(xué)習(xí)者特征屬性信息,將學(xué)習(xí)者類型又分為注冊者(registered)、瀏覽者(viewed)、探索者(explored)和獲得證書者(certified)。平臺要求先注冊才能進(jìn)一步學(xué)習(xí),因此開發(fā)數(shù)據(jù)集中的所有實例學(xué)習(xí)類型均先為注冊者。在學(xué)習(xí)者注冊時有些信息并未輸入,如性別,為此在數(shù)據(jù)集上留有空白或者標(biāo)注N/A。本文對學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為進(jìn)行分析,因此使用學(xué)習(xí)者行為信息建立學(xué)習(xí)分析模型,將學(xué)習(xí)者類型的特征屬性信息作為建立模型的標(biāo)簽,且只對國籍為中國的學(xué)生進(jìn)行學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為分析。這樣在不降低模型建立準(zhǔn)確性的前提下,既減少了模型建立的冗余屬性,節(jié)省了存儲空間,同時也加快了模型建立的時間。

    2 學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為分析模型

    (1)學(xué)習(xí)者基本信息分析

    通過對edX平臺上的16門課程開放數(shù)據(jù)的統(tǒng)計,對全球?qū)W習(xí)者類型與中國學(xué)習(xí)者類型進(jìn)行了對比,全球大部分學(xué)習(xí)者以瀏覽者學(xué)習(xí)類型數(shù)量居多,同時也能夠得到中國學(xué)習(xí)者數(shù)量占全球?qū)W習(xí)者數(shù)量的0.81%,其中中國學(xué)習(xí)者在edX平臺通過學(xué)習(xí)獲得證書者占全球?qū)W習(xí)者獲得證書數(shù)量的0.35%。根據(jù)有標(biāo)注性別的信息統(tǒng)計(標(biāo)注N/A和空白不在統(tǒng)計之列),在中國學(xué)習(xí)者中男性數(shù)量偏大,且大多數(shù)屬于瀏覽性質(zhì)的學(xué)習(xí)。

    對于身份經(jīng)過申請認(rèn)證的獲得證書學(xué)習(xí)者來說,數(shù)量方面男女相差不大,尤其是女性學(xué)習(xí)者在進(jìn)行探索性學(xué)習(xí)后大部分都能獲得證書,說明女性學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)目的很明確,需要拿到證書。在獲得證書的學(xué)習(xí)者中專門對學(xué)歷和性別進(jìn)行統(tǒng)計,學(xué)歷高的學(xué)習(xí)者不太重視在平臺上獲得證書,學(xué)歷偏低的人群更注重證書的獲得。除了向在線學(xué)習(xí)者提供普通證書課程之外,其還與德州公立大學(xué)系統(tǒng)開展合作,開發(fā)“線上”與“線下”相結(jié)合的學(xué)分課程,這樣既方便了德州公立大學(xué)系統(tǒng)內(nèi)的學(xué)生選修通識課程學(xué)分,又使課程學(xué)分在大學(xué)系統(tǒng)內(nèi)得到充分認(rèn)可,將在線教育正式納入正統(tǒng)學(xué)位教育,為此分析出學(xué)歷偏低的學(xué)習(xí)者更希望通過課程認(rèn)證增加求職的機(jī)會。

    由于學(xué)習(xí)者行為信息不能通過簡單的統(tǒng)計分析出學(xué)習(xí)者行為模式,現(xiàn)只對針對中國學(xué)習(xí)者進(jìn)行研究分析,選取了反應(yīng)學(xué)習(xí)者行為信息的課程交互次數(shù)、課程訪問天數(shù)、播放視頻次數(shù)、學(xué)習(xí)章節(jié)數(shù)和論壇發(fā)帖數(shù)特征屬性作為學(xué)習(xí)行為分析的客觀依據(jù),以注冊者(registered)、瀏覽者(viewed)、探索者(explored)和獲得證書者(certified)為模型的類別標(biāo)簽。采用挖掘分析,建立學(xué)習(xí)者行為分析預(yù)測模型。

    (2)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為分析模型

    由于K-MEANS算法在處理大數(shù)據(jù)時算法簡單、具有收斂速度快等優(yōu)點(diǎn),為此本文使用此算法進(jìn)行學(xué)習(xí)分析模型的建立。首先對HMXPC13_ DI_ v2_ 5-14-14.csv開放數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理使其滿足數(shù)據(jù)挖掘工具軟件Weka的格式導(dǎo)入要求,導(dǎo)入后使用K-MEANS算法進(jìn)行聚類分析。以獲得證書者聚類模型為例,對獲得證書者數(shù)據(jù)用K-Means算法迭代八次,初始產(chǎn)生了兩個中心點(diǎn),最終有62個instances聚合為一類,5108個instances聚合為一類,建模時間為0.12秒。對其他學(xué)習(xí)者類型采用同樣K-MEANS算法可以建模。

    (3)結(jié)果剖析

    通過數(shù)據(jù)挖掘統(tǒng)計結(jié)果,可以得出中國學(xué)生課程平均交互次數(shù)為144.86次,平均訪問天數(shù)3.33天,平均播放視頻次數(shù)為64.26次,平均學(xué)習(xí)章節(jié)數(shù)2.904,中國學(xué)生不論是否獲得證書均沒有論壇發(fā)帖,即平均論壇發(fā)貼數(shù)為0。獲得證書者課程平均交互次數(shù)s為3854.90次,平均訪問天數(shù)38.94天,平均播放視頻次數(shù)為200.17次,平均學(xué)習(xí)章節(jié)數(shù)16.69,獲得證書者在課程交互次數(shù)和訪問天數(shù)均遠(yuǎn)高于學(xué)習(xí)者平均水平。在使用K-MEANS算法對其他學(xué)習(xí)者類型建立模型后總結(jié)歸納得到表2學(xué)習(xí)者行為對比信息。

    從表中信息得到中國學(xué)習(xí)者不論是哪種學(xué)習(xí)者類型都比較喜歡通過觀看視頻方式獲取知識,因為觀看視頻方式作為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)最大優(yōu)點(diǎn)是可以對不懂之處反復(fù)學(xué)習(xí)觀看,且相對于自己瀏覽學(xué)習(xí)章節(jié)更能夠吸引學(xué)習(xí)者注意力。如果視頻制作能夠短小精悍、有針對性地介紹某個知識點(diǎn),且能夠引入多種元素進(jìn)行介紹,會有更多的學(xué)習(xí)者愿意采用此種方式進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)。從學(xué)習(xí)頻度和學(xué)習(xí)交互次數(shù)上看,獲得證書者和探索者的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)投入的時間和精力遠(yuǎn)高于一般瀏覽者,說明開放學(xué)習(xí)平臺是學(xué)習(xí)者獲取知識的有效途徑之一。為此合理地設(shè)計課程和組織課程學(xué)習(xí)資源,并在學(xué)習(xí)社區(qū)上請專家和名師參與互動,可以更有利于調(diào)動學(xué)習(xí)者的參與度,從而使優(yōu)質(zhì)資源共享得到最大利用。而獲得證書者在不同學(xué)習(xí)者類型中投入網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的時間和精力值是最大的,其中課程平均交互次數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他類型學(xué)習(xí)者,但是獲得證書者和其他類型學(xué)習(xí)者在國外論壇從未發(fā)帖,而在國內(nèi)網(wǎng)站上通過在論壇發(fā)帖獲得幫助是很常見的。分析原因在于文化背景、語言習(xí)慣或者使用方式上有一定差異導(dǎo)致這種網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方式在有多國學(xué)習(xí)者環(huán)境中被遺棄。

    三 提高網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)績效的策略和建議

    1 明確學(xué)習(xí)目標(biāo),提高激勵價值

    網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)是一種依據(jù)個人學(xué)習(xí)目標(biāo)和意愿自主選擇學(xué)習(xí)時間、學(xué)習(xí)地點(diǎn)的學(xué)習(xí)方式,其中學(xué)習(xí)的目的性直接影響學(xué)習(xí)績效。從學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為分析模型得出,獲得證書的學(xué)習(xí)者都有明確的學(xué)習(xí)目的和目標(biāo),因此在學(xué)習(xí)過程中每項活動的參與度均高于其他類型學(xué)習(xí)者。為此建議提高網(wǎng)絡(luò)在線學(xué)習(xí)證書的認(rèn)可度,直接刺激和提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)自控性。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)在線學(xué)習(xí)成績、學(xué)分和證書的認(rèn)可度提高時,或者學(xué)校將在線學(xué)習(xí)教育納入正規(guī)學(xué)位教育時,社會對在線學(xué)習(xí)教育更加認(rèn)可,就會有更多學(xué)習(xí)目標(biāo)清晰的學(xué)習(xí)者參與進(jìn)來。為了提高證書價值,可以在平臺建設(shè)中增加未來能夠使用網(wǎng)上認(rèn)證證書的企業(yè)與公司信息,明確證書類別信息,使學(xué)習(xí)范圍和目標(biāo)更加明確,同時也為企業(yè)和公司獵頭尋找優(yōu)秀人才提供有效數(shù)據(jù)、線索和幫助。通過學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為的統(tǒng)計分析,為學(xué)習(xí)者提供量化的數(shù)據(jù)和預(yù)測學(xué)習(xí)績效,可以改變學(xué)習(xí)者的認(rèn)知內(nèi)驅(qū)動,使其能夠更加清晰地意識到自己學(xué)習(xí)的薄弱環(huán)節(jié)和提高學(xué)習(xí)績效的方法。

    2 豐富課程資源,提高學(xué)習(xí)興趣

    通過在edX平臺上對學(xué)習(xí)者行為對比信息分析發(fā)現(xiàn),在線學(xué)習(xí)者更愿意學(xué)習(xí)章節(jié)、觀看視頻,而不愿在網(wǎng)站通過發(fā)帖討論方式獲取知識。說明學(xué)習(xí)者進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)課程交互時,學(xué)習(xí)章節(jié)和觀看視頻獲取知識更加快速高效,而討論雖然會啟發(fā)思考,但有時討論后未必直接能夠得到答案。為此建議對于討論發(fā)帖進(jìn)行知識歸類和整理,或由專家進(jìn)行定期回復(fù)和總結(jié)。利用微課程微型、超鏈接、微媒體、半開放結(jié)構(gòu)、個性化特點(diǎn),吸引學(xué)生進(jìn)行自主課外學(xué)習(xí),減少閱讀或觀看時間過長給學(xué)習(xí)者帶來的疲勞感,更加高效學(xué)習(xí)。在平臺資源建設(shè)上,將優(yōu)秀教師的科研項目、指導(dǎo)學(xué)生的競賽成果與課程知識點(diǎn)結(jié)合,增加拓展性資源,使其獲得最直接的經(jīng)驗和科研競賽思路。

    3 消除文化、語言、使用平臺障礙

    從各國高校推出的edX在線課程數(shù)量上來看中國位列世界第二,但在edX平臺上從中國學(xué)習(xí)者使用數(shù)量來看,遠(yuǎn)低于其他國家,分析其原因之一是語言和平臺使用上的障礙。為此開發(fā)者在交互化界面設(shè)計上,尤其要關(guān)注學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)習(xí)慣和可視化效果,注重視覺聽覺效果,結(jié)構(gòu)設(shè)計合理,便于學(xué)習(xí)、資料查找和操作。

    從edX平臺上的統(tǒng)計數(shù)據(jù)看到無論國外學(xué)習(xí)者還是中國學(xué)習(xí)者在交互的論壇中參與度相對其他交互學(xué)習(xí)方式少,說明學(xué)習(xí)者在交互式論壇中很難找到歸屬感和認(rèn)同感。在學(xué)習(xí)共同體的建設(shè)中,應(yīng)該充分考慮消除文化、語言交流障礙。對于主要使用英語提供網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)服務(wù)的edX在線學(xué)習(xí)平臺,建議使用多種語言版本或者具有自翻譯功能,這樣受教育者在網(wǎng)絡(luò)資源使用上人人平等。由于在線學(xué)習(xí)資源可以共享共建,隨著學(xué)習(xí)者參與度的提高,可以使網(wǎng)絡(luò)資源更加豐富,使得更多的學(xué)習(xí)者進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)成為習(xí)慣。

    4 教師參與評價,及時反饋預(yù)測

    利用平臺上學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù),可以對學(xué)習(xí)績效提前預(yù)測,當(dāng)反饋給學(xué)習(xí)者時,能夠使其總結(jié)反思,增強(qiáng)認(rèn)知內(nèi)驅(qū)動,并通過教師給出的指導(dǎo)性建議來改進(jìn)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)方法,從而形成動態(tài)良性循環(huán)。從edX平臺上學(xué)習(xí)者論壇發(fā)帖數(shù)量對比來看,學(xué)習(xí)者自我表達(dá)、主動思考提問的積極性不高,教師積極參與互動和上線頻率提高能夠幫助學(xué)習(xí)者找到歸屬感,有利于提高學(xué)習(xí)者思考問題的積極性和自我表達(dá),特別是在自己提出的問題得到及時回復(fù)后,學(xué)習(xí)者將更加愿意在線交流,從而形成良性循環(huán)。

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    persistentld = doi: 10. 7910/DVN/26147.

    (責(zé)任編輯:張宏玉)

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