基于學習分析技術(shù)的高職學生在線學習研究
——以N大學網(wǎng)絡(luò)傳播學院為例

張雪燕，馮姚震

（寧波開放大學，浙江 寧波 315000）

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和移動技術(shù)的爆炸式增長和多樣化，以移動學習為代表的在線學習與培訓逐漸和績效支持等手段相結(jié)合，成為推動組織學習的重要支撐手段。在線教育和智慧學習環(huán)境的發(fā)展，使數(shù)據(jù)成為新的教學要素，讓教育數(shù)據(jù)和信息資源成為教育新業(yè)態(tài)最核心的資產(chǎn)。教師利用學習平臺記錄的數(shù)據(jù)可了解學生的學習風格、學習行為特點及其影響因素等，有助于提高教學質(zhì)量，實施個性化教學，從而提高學生學習滿意度，提升學生學習績效。在線學習對實現(xiàn)個性化學習具有重大意義。但在線學習是基于建構(gòu)主義的自我驅(qū)動性的自主式學習，高職學生相對于本科院校學生而言，具有缺乏學習主動性、學習能力較弱等特點，因此教師更應(yīng)了解其學習過程，以對其在線學習過程進行分析和有效地監(jiān)督。

一、核心概念界定與研究綜述

（一）學習分析

2011年首屆學習分析和知識國際學術(shù)會議將“學習分析”（Learning analytics）定義為“測量、收集、分析和報告有關(guān)學生及其學習環(huán)境的數(shù)據(jù)，用以理解和優(yōu)化學習及其產(chǎn)生的環(huán)境的技術(shù)”。2021年的《地平線報告》也給出了近似的定義，之后《地平線報告》連續(xù)四年將學習分析作為影響教育發(fā)展趨勢的關(guān)鍵技術(shù)。學習分析在大學教與學中應(yīng)用發(fā)展迅速，已成為教育信息化的一個新浪潮。

學習分析涉及的要素包括可用的數(shù)據(jù)、利益相關(guān)者。學習分析關(guān)鍵技術(shù)包括數(shù)據(jù)分析技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)分析技術(shù)包括內(nèi)容分析、社會網(wǎng)絡(luò)分析及系統(tǒng)建模等。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括統(tǒng)計分析與可視化、聚類、預測及關(guān)系和文本挖掘等。本研究主要使用統(tǒng)計分析與可視化方法。

（二）研究綜述

在中國知網(wǎng)輸入關(guān)鍵詞“高職”“在線教學”，搜索核心期刊及以上學術(shù)期刊和學位論文，共獲得學術(shù)期刊論文39條，學位論文19篇。已有的研究集中在：（1）高職在線教學模式探討。王亮等[1]構(gòu)建了課前、課中、課后和課終完整的教學閉環(huán)的面向高職院校的“智慧空中課堂”教學模式，其研究結(jié)果表明，該教學模式有助于實現(xiàn)知識目標、能力目標和素質(zhì)目標的“傳遞—內(nèi)化—提升”；劉衛(wèi)琴探討了“一體兩翼三聯(lián)動”教學模式，促進高職院校思政課程教學改革。（2）課程設(shè)計與資源建設(shè)。胡建平[2]在借鑒國內(nèi)外SPOC教學案例的基礎(chǔ)上，從學習目標、學習內(nèi)容的組織與設(shè)計以及學習效果評價三個方面進行課程設(shè)計的探索。（3）教學相關(guān)影響因素的實證研究。鄔大光等[3]在疫情期間開展大規(guī)模在線教學調(diào)查，從后疫情時代教育信息化建設(shè)的角度，提出了需要正確處理的五個關(guān)系：計劃與市場配置線上教學資源的關(guān)系、硬件建設(shè)與教學理念的關(guān)系、公平與效率的關(guān)系、不同主體認識與實踐的關(guān)系、國內(nèi)實踐與國際經(jīng)驗的關(guān)系。實證研究主要利用調(diào)查問卷法進行研究，近年來有學者開始利用平臺數(shù)據(jù)來研究高職在線教學，如劉菲菲等[4]以X校近5年網(wǎng)絡(luò)教學綜合平臺的統(tǒng)計數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過K-Means聚類分析，從教師活動數(shù)據(jù)和課程運行數(shù)據(jù)兩個方面展示該?；旌鲜浇虒W的整體實施狀況，但總體這方面的研究偏少。

本研究嘗試利用超星平臺在線教學數(shù)據(jù)，結(jié)合對相關(guān)教師和學生的深度訪談，基于“學習行為”要素格框架理論體系，利用SPSS、Excel和Nvivo等工具進行分析，以分析N大學高職學生在線學習特點，為高職教育進一步發(fā)展提供決策依據(jù)。

二、研究設(shè)計

（一）研究方法

常見的學習分析工具包括支持對文本進行標注或編碼和交叉引用的Nvivo、Atlasti等，基于詞典的文本分析工具CATPAC、LIWC，社會網(wǎng)絡(luò)分析工具UCINET，專業(yè)的統(tǒng)計與數(shù)據(jù)分析工具PYTHON、R和SPSS等。研究主要使用SPSS、Nvivo和excel進行分析和研究。

本研究采用格語法（Case Grammar）中的格框架方法，以“學習”為中心謂詞，將其他相關(guān)要素視為與其相關(guān)聯(lián)的格。格框架要素包括施事格（學習者）、受事格（利益相關(guān)者）、與事格（利益相關(guān)者）、工具格（學習方式）、使成格（學習結(jié)果）、處所格（學習場所）、時間格（教學設(shè)計中、教學實施中和教學實施后）和客體格（學習內(nèi)容）。結(jié)合格框架定義及結(jié)構(gòu)和梁振輝等的“學習”的語義格圖[5]，給出本研究的格框架圖（圖1）。本研究嘗試采用學習分析技術(shù)對“學習”行為的語義格進行挖掘分析，以更好地分析“學習”行為。語義格包括施事格、客體格、處所格、時間格、工具格以及使成格，主要涉及“誰在什么時間、什么地方學什么？”“怎么學？”“學習的結(jié)果怎樣？”等問題，即回答高職學生在線教學學習特點和影響因素。

圖1 “學習行為”要素格框架圖

（二）研究對象

本研究以N大學網(wǎng)絡(luò)傳播學院高職19級電子商務(wù)專業(yè)學生、18級和19級計算機專業(yè)學生和任課教師為研究對象，共200余名學生和10余名專職教師。

N大學利用超星平臺開展在線教學。該平臺具有線上學習（觀看教學視頻、答疑、作業(yè)、測驗等）、觀看速課（微視頻）學習、同步課堂學習、直播學習等。本研究選取2020年新冠疫情以來的在線教學數(shù)據(jù)，具體時間為2020年2月26日到2020年7月1日。具體的數(shù)據(jù)內(nèi)容包括超星學習平臺學生基本信息數(shù)據(jù)、學生學習行為數(shù)據(jù)、課程信息等，具體數(shù)據(jù)主要為網(wǎng)傳學院2020春學期由任課教師統(tǒng)計的兩次學生學習行為數(shù)據(jù)和教師教學設(shè)計文檔。

（三）研究過程

1.參與在線教學的主體

參與在線教學的主體包括教師和學生，統(tǒng)計網(wǎng)絡(luò)傳播學院各專業(yè)在線教學課程涉及的教師和學生的信息，結(jié)果見表1。

表1 師生在線教學行為表現(xiàn)對比

由表1知：在線教學總頻次最高的為計算機專業(yè)，表明該專業(yè)教師參與強度方面表現(xiàn)較好，在線教學參與頻次最低的為公共基礎(chǔ)課的教師；計算機專業(yè)的教師善于利用信息技術(shù)開展在線教學，發(fā)揮了其專業(yè)特長；電子商務(wù)專業(yè)的學生在線教學參與頻次較高，表明該專業(yè)學生參與在線學習的積極性最高，其他兩個專業(yè)的學生表現(xiàn)差不多；學生對于公共課的學習參與度不如專業(yè)課程，經(jīng)對學生的訪談知，公共基礎(chǔ)課相對于專業(yè)課而言，學習難度較低，不需要反復瀏覽資料進行學習。

通過計算表1中三個專業(yè)師生在線教學行為總頻次，相關(guān)系數(shù)達到0.72，表明教師的在線教學投入顯著正向影響學生的在線學習投入，即教師的在線教學投入會促使學生的學習參與，同時學生的學習投入反過來也將正向促進教師的教學投入。

2.平臺使用情況

（1）從超星系統(tǒng)獲取超星平臺模塊使用情況

由超星平臺資源使用情況，可分析教師使用哪些資源（模塊）進行教學，學生學習使用哪些資源（模塊）進行學習，即回答教什么和學什么的問題。

超星平臺教師版提供的主要模塊包括課程內(nèi)容編輯（包括目錄編輯、上傳資源）、活動（主要為簽到）、統(tǒng)計、資料、通知、作業(yè)、考試、討論和管理模塊。模塊使用頻次從高到低依次是作業(yè)和考試、討論、課程內(nèi)容編輯、通知、活動和統(tǒng)計（參考圖2）。

圖2 教師使用平臺情況

由圖2知，教師使用平臺的行為包括“建”和“用”。“建”主要是建設(shè)課程資源（包括課程內(nèi)容、作業(yè)與測驗），“用”主要是使用平臺進行直播教學、課堂點名及作業(yè)批改等。

學生使用模塊的頻次從高到低依次是章節(jié)學習、簽到、作業(yè)與測驗和討論等（參考圖3）。

學生在線學習行為主要是參加在線直播（此平臺未統(tǒng)計）、章節(jié)學習、簽到、完成作業(yè)和測試和參與討論等。由圖3知，學生在線學習的主要投入時間為章節(jié)學習和作業(yè)與測驗，對學生的訪談知，章節(jié)學習的主要驅(qū)動力為作業(yè)。視頻資源是最受學生歡迎的課程資源，特別是操作類課程，學生在做作業(yè)時，會反復觀看視頻，直至完成作業(yè)。

圖3 學生使用平臺情況

（2）教師教學設(shè)計路徑和學生學習路徑分析

為更好地了解學生的學習行為，本研究使用Nvivo分析教師的教學設(shè)計路徑，同時嘗試利用學生行為日志和調(diào)查問卷分析學生的學習路徑。

對30位教師的訪談記錄分析表明，發(fā)現(xiàn)教師在進行在線教學時，基本以簽到—導入—新內(nèi)容講解—布置作業(yè)為基本的教學模式（見表2）。在新內(nèi)容講解中，30位教師中23位提及“案例化教學”“演練結(jié)合”等。深入了解發(fā)現(xiàn)，由于新冠疫情影響，已經(jīng)大規(guī)模鋪開在線教學，網(wǎng)傳學院為規(guī)范在線教學，更好地為學生提供在線教學服務(wù)，對教師在線教學內(nèi)容和步驟進行了建議。因此基本所有的教師都實施了簽到環(huán)節(jié)，并在課程首頁中給出直播鏈接供學生訪問，大部分教師都布置了課外作業(yè)。

表2 教師教學設(shè)計路徑

分析學生學習行為日志的數(shù)據(jù)，可得學生在平臺模塊間跳轉(zhuǎn)情況（見表3）。表3并未列出所有跳轉(zhuǎn)，跳轉(zhuǎn)頻次較低的模塊間的跳轉(zhuǎn)未在表3中體現(xiàn)。分析表3數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，多數(shù)學生的主要學習行為路徑如下：由超星平臺首頁執(zhí)行登錄操作后，首先進入個人空間，執(zhí)行教師的簽到任務(wù)，然后查看作業(yè)，再回到課程首頁中的課程資源處，查找與作業(yè)相關(guān)的教學資源，再回到作業(yè)處完成作業(yè)。

表3 學生在平臺模塊間跳轉(zhuǎn)概率

對比表2和表3發(fā)現(xiàn)，教師的教學設(shè)計顯著影響學生的學習路徑。由于教師首先要求學生操作，因此學生進入平臺后先去完成簽到任務(wù)（平臺首頁→個人空間→任務(wù)）；接著引導學生去課程首頁點擊直播鏈接，觀看直播（任務(wù)→課程首頁）；由于教師執(zhí)行講練結(jié)合策略，會在講課中間，留出時間給學生做練習，因此學生會由課程首頁到作業(yè)處去完成作業(yè)，在做作業(yè)過程中，大概率會瀏覽課程首頁中相關(guān)的資料（課程首頁→作業(yè)→課程首頁）。概言之，教師應(yīng)注重教學活動設(shè)計，積極引導學生進行有效學習。

3.學習時間分布

本研究分別以“周”和“天”為單位對學生學習行為頻次進行統(tǒng)計。

（1）以“周”為單位進行統(tǒng)計（見圖4）。教學周開始時間為3月初，結(jié)束時間為6月底，學生學習行為隨著教學周開始而增加，隨著教學周結(jié)束而驟減。5月底到6月初在線學習行為大幅下降主要是由于計算機等級考試、英語等級考試等結(jié)束；6月中旬學習頻次劇增主要是由于任課教師布置了期末大作業(yè)，特別是專業(yè)課程，要求學生運用特定課程的知識與技能解決問題，從而增加了學生在線學習時間和頻次。

圖4 學生活動“周”頻次圖

（2）一周以“天”為單位進行統(tǒng)計。由圖5知，學生一周內(nèi)的在線學習時間主要集中在周一到周五。由于N校周二下午為社團活動，周五下午為自由活動時間，因而周二略少，周五較少。多數(shù)學生周五下午回家，周日晚上返校，從而周五到周日的在線學習頻次大幅下降。

圖5 學生活動“天”頻次圖

（3）一天內(nèi)以“時段”為單位進行統(tǒng)計（見圖6）。學生在一天中的在線學習時間主要集中在白天上課時間，晚上時段學習人數(shù)不多，但進一步分析平臺數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，也有不少學生晚上學習時間較長，頻次較高。

圖6 學生活動“時段”頻次對比圖

分析學生學習時間，發(fā)現(xiàn)高職學生的學習主要由教師布置的任務(wù)（作業(yè)和考試）驅(qū)動；多數(shù)學生學習需要教師監(jiān)督，即多數(shù)學生在課內(nèi)學習：總體而言，高職學生的自主學習較弱，學習積極性不高。

三、結(jié)論與建議

本研究的結(jié)論如下：

第一，在線教學受教師信息素養(yǎng)和教學策略影響。教師自身的專業(yè)和年齡都會影響其在線教學的執(zhí)行能力。思政課和新聞傳播專業(yè)偏理論課程的教師相對來說技術(shù)掌握略弱些，年齡較大的老師計算機操作能力略弱，在最初開始在線教學時遇到的阻力較大。但從整個學期教學情況來看，大家都克服了困難，提高了認識，最后順利完成整個學期的教學任務(wù)。

第二，教師的教學安排決定了學生的學習行為。多數(shù)學習行為隨著教學周的開始而開始，隨著教學周的結(jié)束而結(jié)束，其發(fā)生時間為工作日白天，高峰期為考試前和作業(yè)提交前；學習內(nèi)容基本與考試或作業(yè)相關(guān)：因此教師的教學組織和教學設(shè)計決定了學生的學習行為。

第三，從師生的平臺使用情況來看，師生的平臺使用集中在課程資源、作業(yè)及任務(wù)模塊。平臺中師生的交互以任務(wù)、通知和討論為主，基本為教師主導—學生被動接受模式，師生的交互還是以教師督促模式為主。師生都應(yīng)改變觀念，教師應(yīng)利用平臺數(shù)據(jù)改進自己的教學，有效地激發(fā)學生的自我效能感，激發(fā)學習主動性；學生應(yīng)利用平臺提高學習效率，實現(xiàn)自主學習和個性化學習。

由此提出以下建議：

第一，學校應(yīng)為教師提供在線教學培訓，提高教師在線教學技能，改進在線教學策略，增強在線教學意識。在線教學不同于面授教學，不是面授教學的簡單重復，其在教學技術(shù)和教學策略上都有很大不同。在線教學培訓除提高教師信息素養(yǎng)和在線教學方式方法，還應(yīng)提高在線教學意識，應(yīng)讓教師認識到在線教學、線上線下融合的混合式教學是趨勢所在。

第二，教師應(yīng)重視教學設(shè)計、重視教學交互，激發(fā)學生在線學習積極性，提高學生自主學習能力，從而實現(xiàn)真正的個性化教學。對教師和學生的訪談發(fā)現(xiàn)，相當大一部分高職學生，在學期初期學習很認真，但隨著教學進度的開展，漸漸放棄學習。主要原因有：（1）隨著教學進度的開展，教學內(nèi)容難度增加，學生跟不上進度；（2）學生自己本身無法堅持學習。因此教師應(yīng)重視課程資源建設(shè)，認真設(shè)計教學路徑，加強監(jiān)督與交流，及時反饋。

第三，師生應(yīng)充分利用平臺功能進行在線的教與學。教師較為重視直播教學、課程資源、作業(yè)與測試模塊，對于統(tǒng)計與分析模塊未充分利用，教師應(yīng)利用該模塊熟悉學情，以調(diào)整教學進度和教學內(nèi)容；學生通過查看統(tǒng)計模塊，了解班級同學及自己的學習進度，起到促進作用。