學(xué)習(xí)分析技術(shù)支持下的教師在線學(xué)習(xí)行為特征分析

荊永君 李昕

關(guān)鍵詞：在線學(xué)習(xí);學(xué)習(xí)分析;行為特征

一、引言

2012年MOOCs浪潮的興起，催生了在線學(xué)習(xí)的研究熱潮。國家大學(xué)MOOCs、愛課程、中國大學(xué)視頻公開課等眾多在線學(xué)習(xí)平臺，已經(jīng)從平臺和課程建設(shè)到推廣應(yīng)用逐步趨于成熟。在線教育為各類學(xué)習(xí)者提供了更多、更優(yōu)秀、更便捷的終身學(xué)習(xí)途徑。2008年開始，教育部組織開展了“中小學(xué)教師國家級培訓(xùn)計劃”，每年大約有上百萬教師參加了網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)和集中研修，培訓(xùn)效果顯著。網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)具有突破時空限制和資源豐富的優(yōu)勢，但由于參加學(xué)習(xí)的人員規(guī)模大、個體特征復(fù)雜，學(xué)習(xí)行為表現(xiàn)存在著差異性，造成培訓(xùn)組織、教學(xué)過程和學(xué)習(xí)支持服務(wù)實施等方面很難滿足教師的個性化需求[1]。為了探析教師在線學(xué)習(xí)行為的群體特征，實施符合教師需求的網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)，本研究從學(xué)習(xí)分析的視角，以Y市教師信息技術(shù)應(yīng)用能力遠程培訓(xùn)為例，應(yīng)用統(tǒng)計分析、序列分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則、社會網(wǎng)絡(luò)分析等方法，分析教師在線學(xué)習(xí)平臺中產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)，獲得教師在線學(xué)習(xí)活躍情況、投入時間、行為序列、社會交互四個方面的偏好，進而提出改進教師培訓(xùn)實施模式、學(xué)習(xí)支持服務(wù)、在線學(xué)習(xí)內(nèi)容與學(xué)習(xí)活動設(shè)計等方面的建議，為后續(xù)實施教師網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)提供參考，以期提高教師培訓(xùn)效益。

二、研究基礎(chǔ)

Siemens認為：學(xué)習(xí)分析是測量、收集、分析和報告有關(guān)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為以及學(xué)習(xí)環(huán)境的數(shù)據(jù)，以理解和優(yōu)化學(xué)習(xí)及其所產(chǎn)生的環(huán)境為目的[2]。近幾年，在線教育領(lǐng)域關(guān)注的重點逐漸從支撐技術(shù)和資源建設(shè)轉(zhuǎn)向?qū)W習(xí)活動的主體——學(xué)習(xí)者，更多地關(guān)注學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為特征分析、行為建模、學(xué)習(xí)投入等方面，試圖通過對學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)進行挖掘分析，掌握學(xué)習(xí)者的在線學(xué)習(xí)活動及其特點，監(jiān)測其有效學(xué)習(xí)的發(fā)生[3]。例如，澳大利亞Bakharia和Dawson等人開發(fā)的SNAPP系統(tǒng)[4]、美國普渡大學(xué)的Signals學(xué)習(xí)預(yù)警系統(tǒng)[5]、英國華威大學(xué)的Topolor學(xué)習(xí)系統(tǒng)[6]以及清華大學(xué)的THEOL8.0系統(tǒng)等[7]，運用學(xué)習(xí)分技術(shù)對學(xué)習(xí)者特征信息和在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行分析，對學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)績效進行預(yù)測，并根據(jù)分析結(jié)果實施干預(yù)策略，在實際應(yīng)用中取得了較好的效果。

在學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為特征分析方面，曹良亮等人研究發(fā)現(xiàn)大學(xué)生的在線學(xué)習(xí)參與度較低，并傾向于自主安排學(xué)習(xí)過程[8][9]。劉智等人利用滯后序列分析法研究發(fā)現(xiàn)，SPOC環(huán)境下大學(xué)生的主要動機是完成作業(yè)且比較關(guān)注自身在平臺中的表現(xiàn)[10]。魏順平等人研究發(fā)現(xiàn)國家開放大學(xué)的學(xué)生主要利用工作日時間參加在線學(xué)習(xí)，只關(guān)注和考核直接相關(guān)的作業(yè)和測驗，教師是交互中的“領(lǐng)導(dǎo)者”和“中介者”，學(xué)習(xí)者間交互較弱[11-13]。張紅艷研究發(fā)現(xiàn)電大的學(xué)生每次在線學(xué)習(xí)時間為50—60分鐘左右，網(wǎng)絡(luò)社區(qū)中活躍度較低[14]。張洪玲研究發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)教育中大多數(shù)學(xué)習(xí)者習(xí)慣利用工作空閑時間上網(wǎng)學(xué)習(xí)，作業(yè)完成情況較好但學(xué)習(xí)活躍率較差[15]。

隨著教師網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)的興起，研究者開始關(guān)注在職教師群體的在線學(xué)習(xí)行為特征的研究。吳淑蘋利用序列模式方法研究發(fā)現(xiàn)，教師傾向于“先看課程后完成作業(yè)”的學(xué)習(xí)序列，側(cè)重于基于資源的自主學(xué)習(xí)方式[16]。Seo研究發(fā)現(xiàn)在線學(xué)習(xí)社區(qū)中的大多數(shù)教師仍然是“觀察者”，缺乏有意義的溝通交流[17]。Vu等人對23個國家的在職語言教師的在線學(xué)習(xí)行為研究發(fā)現(xiàn)，成績高的教師登錄活躍性高，學(xué)習(xí)工具使用較為頻繁和均衡[18]。陳雷通過數(shù)據(jù)挖掘、頻次統(tǒng)計等方法研究發(fā)現(xiàn)，教師在線學(xué)習(xí)以工作日時間為主，平均每次在線學(xué)習(xí)時間為9—11分鐘，學(xué)習(xí)路徑清晰且以視頻資源為主[19][20]。劉清堂等人建立參與、專注、規(guī)律和交互四個維度的在線學(xué)習(xí)投入模型，研究發(fā)現(xiàn)教師在線學(xué)習(xí)投入的程度不高，其中參與和交互的情況最為明顯[21]。

綜上所述，可以看出學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)行為涉及的數(shù)據(jù)維度繁多復(fù)雜，尚未有統(tǒng)一規(guī)范的維度界定，研究者一般都是根據(jù)具體研究環(huán)境和目標(biāo)需要，從系統(tǒng)中提取關(guān)鍵的行為特征數(shù)據(jù)建立在線學(xué)習(xí)行為分析模型，再采用相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究學(xué)習(xí)者的行為特征?？傮w來說，學(xué)習(xí)者的在線學(xué)習(xí)行為可以應(yīng)用統(tǒng)計分析、序列分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則、社會網(wǎng)絡(luò)分析等方法，從參與情況、專注時間、行為規(guī)律、社會交互等維度開展群體特征分析。因此，本研究針對參加任務(wù)驅(qū)動和小組協(xié)作模式的在線學(xué)習(xí)教師，借鑒已有研究將教師在線學(xué)習(xí)行為特征總結(jié)歸納為學(xué)習(xí)活躍情況、學(xué)習(xí)投入時間、學(xué)習(xí)行為序列、社會交互四個方面，并綜合運用學(xué)習(xí)分析方法全面探析教師在線學(xué)習(xí)行為的群體特征。并在分析教師的在線學(xué)習(xí)行為序列中增加了時間維度，不僅分析在線學(xué)習(xí)過程中學(xué)習(xí)行為的前后轉(zhuǎn)化關(guān)系，還深入分析行為序列的時間分配情況，進而能夠更細致地刻畫出教師在線學(xué)習(xí)行為的認知過程和動態(tài)特征，延伸學(xué)習(xí)行為規(guī)律分析的深度。

三、研究設(shè)計

（一）研究樣本

Y市教師信息技術(shù)應(yīng)用能力培訓(xùn)依托省級遠程培訓(xùn)平臺，根據(jù)成人學(xué)習(xí)理論以任務(wù)驅(qū)動和小組協(xié)作模式，按照學(xué)科、學(xué)段開展教師在線培訓(xùn)活動。每期學(xué)習(xí)時間為6—8周，要求教師累計在線學(xué)習(xí)50小時。本研究共選取了四期培訓(xùn)中的3584名學(xué)員作為研究樣本，涵蓋小學(xué)、初中、高中三個學(xué)段的28個學(xué)科。去除信息丟失或者學(xué)習(xí)過程不完整的噪聲數(shù)據(jù)后，有效樣本共計3319人，有效率92.6%，基本情況如表1所示。

從表1可以看出，大多數(shù)為女性教師（80.2%），有將近一半是31—40歲之間的中青年教師（47.8%），51歲以上年齡較大的教師相對較少（0.7%），大多數(shù)教師來自于小學(xué)、初中、高中，有少部分是各地區(qū)教師進修學(xué)校的教研員。

從平臺中選擇、清洗得到樣本的課程公告、課程介紹、課程內(nèi)容、在線測試、課程作業(yè)、學(xué)習(xí)討論、學(xué)習(xí)小組和學(xué)習(xí)評價八個學(xué)習(xí)工具的使用記錄41.3萬多條，得到平臺訪問記錄31.5萬多條，在線學(xué)習(xí)討論記錄4.2萬多條。

（二）研究問題

本研究主要涉及以下問題：（1）教師在線學(xué)習(xí)的活躍情況和學(xué)習(xí)投入時間如何？（2）教師在線學(xué)習(xí)過程中有哪些典型偏好性的學(xué)習(xí)行為序列？序列中每個學(xué)習(xí)工具的持續(xù)使用時間是如何分配的？（3）教師在線學(xué)習(xí)的社會交互情況如何？（4）數(shù)據(jù)分析反映出教師有哪些在線學(xué)習(xí)的特征，應(yīng)該提供何種針對性策略？

（三）研究方法

利用SQL和R語言從培訓(xùn)平臺的數(shù)據(jù)庫中收集數(shù)據(jù)，并對原始數(shù)據(jù)進行抽取、轉(zhuǎn)換和整合得到樣本的分析數(shù)據(jù);再應(yīng)用統(tǒng)計分析、序列分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、社會網(wǎng)絡(luò)分析等方法，開展教師在線學(xué)習(xí)活躍情況、學(xué)習(xí)投入時間、學(xué)習(xí)行為序列和社會交互行為分析，并對數(shù)據(jù)分析結(jié)果進行可視化呈現(xiàn)。

四、在線學(xué)習(xí)行為特征分析

（一）學(xué)習(xí)活躍情況

1.學(xué)習(xí)活躍時間

以每天24小時為統(tǒng)計單位，對教師登錄平臺學(xué)習(xí)的時間進行分析（如圖1所示），以此獲得教師在線學(xué)習(xí)活躍時間的特點。

從圖1可以看出，教師登錄平臺學(xué)習(xí)的活躍時間主要集中在工作日期間（星期一至星期五），周末休息日則明顯減少。從每天的時間段來看，主要集中在工作時間段內(nèi)（8點至16點之間），上午上班開始階段（8點至10點）和中午午休時間段（12點至14點）是教師登錄學(xué)習(xí)的高峰期，晚上與白天相比登錄學(xué)習(xí)次數(shù)明顯減少。由此可見，大多數(shù)教師可能受到家庭事務(wù)或者學(xué)習(xí)環(huán)境的限制很少在家中上網(wǎng)學(xué)習(xí)，而主要是利用在單位工作的空閑時間來完成在線學(xué)習(xí)任務(wù)，這與魏順平、張洪玲、陳雷等人的研究結(jié)論是一致的[22-24]。

2.學(xué)習(xí)活躍率

學(xué)習(xí)活躍率是用來衡量學(xué)習(xí)者參加在線學(xué)習(xí)的活躍程度[25]。本研究按天計算登錄率來表示教師在線學(xué)習(xí)活躍程度，登錄率數(shù)值越大代表教師學(xué)習(xí)積極性越高，反之越低。登錄率用每天登錄學(xué)習(xí)的人數(shù)除以本期培訓(xùn)教師的總?cè)藬?shù)來計算。四個培訓(xùn)期次的教師登錄學(xué)習(xí)活躍率分析結(jié)果如圖2所示。

從圖2可知，教師在線學(xué)習(xí)的活躍率相對穩(wěn)定，四個培訓(xùn)期次的教師每天登錄率平均值為62.35%，表明教師參加在線學(xué)習(xí)時活躍程度較高。對比發(fā)現(xiàn)，第三期培訓(xùn)的教師登錄率（41.30%）明顯低于其他三期，究其原因是第三期培訓(xùn)的時間安排在教師假期休息時間（6月至8月）導(dǎo)致的。通過學(xué)習(xí)活躍時間和活躍率的詳細數(shù)據(jù)對比分析發(fā)現(xiàn)，教師的學(xué)習(xí)活躍率與學(xué)習(xí)活躍時間的變化特征基本符合，即教師在工作日空閑時間參加在線學(xué)習(xí)的活躍性比休息日高。

此外，根據(jù)教師登錄學(xué)習(xí)總次數(shù)的頻次統(tǒng)計分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，教師登錄學(xué)習(xí)總次數(shù)整體呈正態(tài)分布，平均登錄學(xué)習(xí)總次數(shù)為95.67次。按照學(xué)習(xí)周期為6—8周來算，也可以看出教師參加在線學(xué)習(xí)的積極性很高。

（二）學(xué)習(xí)投入時間

在教學(xué)有效性的研究中，雖然學(xué)習(xí)時間只代表了學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)投入的量而不能有效、準(zhǔn)確地反映學(xué)習(xí)投入的質(zhì)，但是研究者還是認同可以將學(xué)習(xí)時間作為影響學(xué)習(xí)結(jié)果的變量[26]。本文選擇了教師每次訪問在線持續(xù)時間和總在線學(xué)習(xí)時間兩個指標(biāo)來分析教師在線學(xué)習(xí)投入時間的程度和特點。

1.每次訪問在線持續(xù)時間

以教師每次訪問平臺（登錄時間）并且發(fā)生了學(xué)習(xí)工具使用行為后再離開平臺（登出時間）的兩個時間點的時間差作為每次訪問在線持續(xù)時間。因網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的限制，一般網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)很難自動捕獲到用戶準(zhǔn)確的離開時間。因此平臺設(shè)計了“在線學(xué)習(xí)時間”提示框和“結(jié)束學(xué)習(xí)”按鈕，用來提醒教師在線持續(xù)時間和輔助捕獲教師離開平臺的具體時間。平臺共記錄31.5萬多條教師登錄信息，其中捕獲到符合每次訪問在線持續(xù)時間計算要求的有效數(shù)據(jù)為11.5萬多條，雖然只有三分之一的有效數(shù)據(jù)，但也能一定程度上反映出教師每次訪問在線持續(xù)時間的規(guī)律。教師每次訪問在線持續(xù)時間的頻次統(tǒng)計分析如圖3所示。

從圖3中可知，在線持續(xù)時間越長，出現(xiàn)的頻次越少。每次訪問在線持續(xù)時間在5分鐘之內(nèi)的頻次特別高，5分鐘之后大幅度下降，其他時間段下降趨勢較為平緩，65分鐘出現(xiàn)一個小波峰。后文將結(jié)合教師在線學(xué)習(xí)行為序列分析再深入探討這種短時（5分鐘以內(nèi)）和長時（65分鐘）的在線學(xué)習(xí)現(xiàn)象。

2.總在線學(xué)習(xí)時間

總在線學(xué)習(xí)時間界定為教師在學(xué)習(xí)平臺里停留的時間總和，其人數(shù)頻次統(tǒng)計分析如圖4所示。

培訓(xùn)方案中規(guī)定教師的總在線學(xué)習(xí)時間要達到50小時（3000分鐘），由圖4可知，有四分之三的教師能夠達到規(guī)定的學(xué)習(xí)時間要求，其中大部分教師甚至超過很多，表明大多數(shù)教師能夠保證在線學(xué)習(xí)投入的總時間。但也存在學(xué)習(xí)投入時間嚴重不足（少于規(guī)定時間的一半）和投入過量（超出規(guī)定時間的1.5倍以上）的現(xiàn)象，這兩部分教師群體不容忽視，需要課程管理者引起注意。

（三）學(xué)習(xí)行為序列

學(xué)習(xí)行為序列能準(zhǔn)確地反映學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為軌跡、學(xué)習(xí)習(xí)慣和認知過程[27]。本研究的學(xué)習(xí)行為序列是指教師在線學(xué)習(xí)過程中使用平臺提供的學(xué)習(xí)工具的序列，即將教師每次訪問在線持續(xù)時間（登錄和登出平臺時間）內(nèi)發(fā)生的學(xué)習(xí)工具使用行為視為一次有效的學(xué)習(xí)行為序列。這種學(xué)習(xí)行為序列不僅包括使用學(xué)習(xí)工具的時間順序，還包括每個學(xué)習(xí)工具使用的持續(xù)時間。這種機制不僅能夠準(zhǔn)確地反映教師的學(xué)習(xí)路徑，還能從時間維度上細致地刻畫教師在使用學(xué)習(xí)工具時投入的精力。這有利于掌握教師整個在線學(xué)習(xí)活動過程的特點，幫助課程管理者監(jiān)測教師的學(xué)習(xí)習(xí)慣和認知過程，為實施個性化學(xué)習(xí)路徑推薦和學(xué)習(xí)安排提供依據(jù)，還可以針對問題學(xué)習(xí)行為實施相應(yīng)的教學(xué)干預(yù)。

1.學(xué)習(xí)行為序列步長分析

學(xué)習(xí)行為序列中的學(xué)習(xí)工具數(shù)量稱之為步長，按照步長可以將學(xué)習(xí)行為序列劃分為一階、二階、三階、四階等。為了簡化序列計算過程，把在一個學(xué)習(xí)行為序列中連續(xù)出現(xiàn)多次的工具使用行為進行合并。例如，“課程內(nèi)容→課程作業(yè)→課程作業(yè)→學(xué)習(xí)評價”序列，簡化為“課程內(nèi)容→課程作業(yè)→學(xué)習(xí)評價”。對平臺中11.5萬多條有效的學(xué)習(xí)行為序列按照步長進行統(tǒng)計分析如圖5所示。

從圖5可知，教師的在線學(xué)習(xí)行為序列主要以二階為主，其次是一階、三階和四階，其他步長的序列出現(xiàn)頻率較低。這表明教師每次在線學(xué)習(xí)時目的性較強，學(xué)習(xí)活動傾向于簡單的方式，每次登錄平臺主要使用1—4個學(xué)習(xí)工具便結(jié)束學(xué)習(xí)活動，很少產(chǎn)生復(fù)雜的、數(shù)量過多的學(xué)習(xí)工具使用情況。

（二）啟示

1.實施在線學(xué)習(xí)與線下集中研討相結(jié)合的混合式培訓(xùn)

穆爾曾提出使用特別的教學(xué)技術(shù)可以有效解決遠程教育中的互動距離問題，但在近期的相關(guān)研究表明，教師在線交互的應(yīng)用沒有得到理想的效果[31]。2013年《中國教育報》發(fā)表的基于六省市教師遠程培訓(xùn)調(diào)研報告也指出：八成教師渴望組織線下交流[32]。因此，教師在線學(xué)習(xí)時，課程管理者不僅要積極對教師的留言進行回復(fù)和指導(dǎo)，還要引導(dǎo)教師之間形成“發(fā)帖—回復(fù)—再回復(fù)”的良性循環(huán)。并采用線上學(xué)習(xí)與線下集中研討有機結(jié)合的混合式培訓(xùn)，這樣既能充分發(fā)揮在線學(xué)習(xí)的優(yōu)勢，又能有效解決教師線上交互程度不高的問題。

2.培訓(xùn)安排與支持服務(wù)應(yīng)遵循教師在線學(xué)習(xí)的時間規(guī)律

在線學(xué)習(xí)雖然具有突破時間、空間的優(yōu)勢，但是從教師在線學(xué)習(xí)活躍規(guī)律可以看出，大多數(shù)教師更傾向于利用在單位的工作空閑時間參加在線學(xué)習(xí)活動。這種工學(xué)矛盾勢必在一定程度上會影響教師在線學(xué)習(xí)效果。為了減輕教師參加培訓(xùn)帶來的負擔(dān)，建議培訓(xùn)組織部門應(yīng)遵循教師在線學(xué)習(xí)的時間規(guī)律，合理安排培訓(xùn)日程，適度設(shè)置每天的學(xué)習(xí)任務(wù)，并有針對性地提供在線支持服務(wù)和平臺運行保障時間。教師所在學(xué)校要對參加培訓(xùn)教師給予政策性照顧，適當(dāng)減少其參加培訓(xùn)期間的在校工作安排，保障教師能夠有更多的空閑時間完成在線學(xué)習(xí)，促進在線學(xué)習(xí)投入，提高在線學(xué)習(xí)效果。＼

3.內(nèi)容和活動設(shè)計需符合教師在線學(xué)習(xí)認知規(guī)律在線學(xué)習(xí)課程內(nèi)容和學(xué)習(xí)活動設(shè)計粒度大小要適當(dāng)，完成每節(jié)課內(nèi)容和任務(wù)所需的在線學(xué)習(xí)時間盡量控制在30—50分鐘左右，學(xué)習(xí)活動設(shè)計要符合教師在線學(xué)習(xí)的“績效導(dǎo)向”和“內(nèi)容導(dǎo)向”特點。優(yōu)化平臺的功能和結(jié)構(gòu)，適當(dāng)調(diào)整甚至取消不經(jīng)常使用的工具，簡化教師學(xué)習(xí)活動使用的學(xué)習(xí)工具組合，以2—3階學(xué)習(xí)工具序列為主，減少教師在線學(xué)習(xí)的認知負荷。

4.提供有效的技術(shù)腳手架和干預(yù)機制

通過進度條、儀表盤、電子徽章等數(shù)據(jù)可視化的形式，將教師的在線學(xué)習(xí)活躍情況、學(xué)習(xí)投入時間、學(xué)習(xí)行為序列和社會交互行為等數(shù)據(jù)及時、準(zhǔn)確地呈現(xiàn)出來。方便在線學(xué)習(xí)教師自我診斷和調(diào)整學(xué)習(xí)行為，引導(dǎo)其有效地參與在線學(xué)習(xí)活動;還能夠讓其了解學(xué)習(xí)伙伴的學(xué)習(xí)投入、學(xué)習(xí)路徑和學(xué)習(xí)進度，激勵自己并促進在線學(xué)習(xí)投入;還便于課程管理者及時掌握教師的在線學(xué)習(xí)情況，對存在學(xué)習(xí)積極性不高、時間投入不足和學(xué)習(xí)行為混亂等問題的教師，實施恰當(dāng)?shù)?、有效的教學(xué)決策和教學(xué)干預(yù)，提高教師的在線學(xué)習(xí)質(zhì)量。

（三）研究不足

在線學(xué)習(xí)行為特征分析是對學(xué)習(xí)者過去產(chǎn)生數(shù)據(jù)的描述和解釋，是學(xué)習(xí)分析的基礎(chǔ)和前提。受實踐條件限制，本研究只分析了教師在線學(xué)習(xí)過程中的登錄信息、學(xué)習(xí)時間、學(xué)習(xí)工具使用和社會交互等外顯性行為，而缺少交互、作業(yè)等方面的內(nèi)容分析和語義分析，以及深層次認知、情感等內(nèi)隱性行為的分析，這些行為的收集與分析將能更全面、更準(zhǔn)確地刻畫出在線學(xué)習(xí)教師的畫像。此外，還可以進一步研究教師在線學(xué)習(xí)行為特征在人口學(xué)方面的差異性，學(xué)習(xí)行為與學(xué)習(xí)效果的關(guān)系，以及預(yù)測其未來學(xué)習(xí)時可能出現(xiàn)的問題行為、學(xué)習(xí)投入不足以及行為干預(yù)策略等問題。