郭炯　鄭曉俊

摘要：隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，不斷涌現(xiàn)的海量學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)需要使用新的方法與工具進(jìn)行處理，學(xué)習(xí)分析應(yīng)運(yùn)而生并成為教育研究與應(yīng)用領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題。該文基于文獻(xiàn)分析法，對(duì)國(guó)內(nèi)外2010年以來(lái)關(guān)于學(xué)習(xí)分析的期刊論文進(jìn)行梳理，根據(jù)研究重點(diǎn)不同分為理論框架、模型研究、學(xué)習(xí)分析技術(shù)基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)分析工具、應(yīng)用研究、面臨挑戰(zhàn)等六大類(lèi)，并對(duì)每一類(lèi)的重要研究成果進(jìn)行了梳理與介紹，以試圖呈現(xiàn)該領(lǐng)域的整體脈絡(luò)。在此基礎(chǔ)上，提出學(xué)習(xí)分析發(fā)展中亟待解決的問(wèn)題包括理論基礎(chǔ)與理論框架的明確、學(xué)習(xí)分析相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的建立等。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；學(xué)習(xí)分析；理論框架；學(xué)習(xí)分析工具；應(yīng)用研究

進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，伴隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)應(yīng)運(yùn)而生，其研究與應(yīng)用不斷向前發(fā)展。2011年6月，世界知名咨詢公司麥肯錫發(fā)布了《大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)和生產(chǎn)力的下一個(gè)前沿》報(bào)告，系統(tǒng)闡述了大數(shù)據(jù)的概念、核心技術(shù)、應(yīng)用領(lǐng)域，引發(fā)了各行各業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的關(guān)注。維克托·邁爾·舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶在其2012年出版的著作《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中指出，大數(shù)據(jù)帶來(lái)的信息風(fēng)暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數(shù)據(jù)的核心就是預(yù)測(cè)，它將為人類(lèi)的生活創(chuàng)造前所未有的可量化的維度，并且已經(jīng)成為了新發(fā)明和新服務(wù)的源泉。我國(guó)政府在2015年8月發(fā)布了《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》，以推進(jìn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，深化大數(shù)據(jù)在各行業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用。大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用，正不斷推動(dòng)著教育信息化變革的進(jìn)行。美國(guó)聯(lián)邦政府教育部技術(shù)辦公室于2012年4月10日發(fā)布《通過(guò)教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析改進(jìn)教與學(xué)：?jiǎn)栴}簡(jiǎn)介》，指出在教育中有兩個(gè)特定的領(lǐng)域會(huì)用到大數(shù)據(jù)：教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析。

在線學(xué)習(xí)、云計(jì)算出現(xiàn)之前，人們已經(jīng)開(kāi)始對(duì)教育數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、分析與利用。20世紀(jì)90年代，在智能導(dǎo)師系統(tǒng)（ITS）研究中，研究者和設(shè)計(jì)者已經(jīng)開(kāi)始應(yīng)用復(fù)雜的學(xué)習(xí)分析方法，這些數(shù)據(jù)分析的方法被沿用到后來(lái)的在線學(xué)習(xí)環(huán)境中。ITS的研究者中，聚焦于研究學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程數(shù)據(jù)的提取與闡釋的部分學(xué)者，與關(guān)注其他種類(lèi)學(xué)習(xí)過(guò)程數(shù)據(jù)的研究者共同建立了國(guó)際教育數(shù)據(jù)挖掘協(xié)會(huì)，并于2008年召開(kāi)第一次會(huì)議，其協(xié)會(huì)雜志《教育數(shù)據(jù)挖掘》于2009年出版了第一期。因此，教育數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)研究可以看作從ITS時(shí)代就已經(jīng)開(kāi)始了。另外，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，不斷涌現(xiàn)的海量學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)需要使用新的方法與工具進(jìn)行處理，學(xué)習(xí)分析應(yīng)運(yùn)而生。學(xué)習(xí)分析作為一個(gè)新的研究領(lǐng)域，其研究者關(guān)注學(xué)習(xí)過(guò)程與學(xué)習(xí)環(huán)境大數(shù)據(jù)的處理、在線學(xué)習(xí)環(huán)境設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)理論的發(fā)展以及在線數(shù)據(jù)使用中的倫理問(wèn)題。2011年召開(kāi)了第一屆國(guó)際學(xué)習(xí)分析與知識(shí)大會(huì)，同年成立了學(xué)習(xí)分析研究協(xié)會(huì)（Society for Learning Analytics Research，簡(jiǎn)稱SoLAR）。

一、研究方法

本研究基于文獻(xiàn)調(diào)研，以“學(xué)習(xí)分析”為關(guān)鍵詞，在CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中，以“核心期刊”為篩選條件，檢索得到結(jié)果89個(gè)，手動(dòng)排除與本研究相關(guān)度較低的結(jié)果9個(gè)，得到期刊論文80篇。利用CiteSpace對(duì)80篇論文進(jìn)行關(guān)鍵詞分析，得出與“學(xué)習(xí)分析”共同出現(xiàn)頻數(shù)最高的關(guān)鍵詞包括“數(shù)據(jù)挖掘”“大數(shù)據(jù)”“MOOC”“教育數(shù)據(jù)挖掘”“教育大數(shù)據(jù)”“學(xué)習(xí)行為”“個(gè)性化學(xué)習(xí)”“在線學(xué)習(xí)”“可視化”“智慧學(xué)習(xí)”“電子書(shū)包”“教學(xué)設(shè)計(jì)”“分析模式”等，結(jié)合對(duì)論文標(biāo)題、摘要的梳理，發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)關(guān)于學(xué)習(xí)分析的研究多集中在理論引介、研究綜述、應(yīng)用模型設(shè)計(jì)與論證等方面，實(shí)證性研究仍屬少數(shù)。在SSCI數(shù)據(jù)庫(kù)中，以“Learning Analytics”為關(guān)鍵詞檢索，限定領(lǐng)域?yàn)椤敖逃c教育研究”，共得到結(jié)果387個(gè)，將記錄導(dǎo)出至Histsite中進(jìn)行引文關(guān)系分析，共得到核心被引文獻(xiàn)16篇，其研究?jī)?nèi)容分布在學(xué)習(xí)分析的理論探討、學(xué)習(xí)分析模型研究、學(xué)習(xí)分析技術(shù)基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)分析工具、學(xué)習(xí)分析應(yīng)用研究、學(xué)習(xí)分析面臨的困難與挑戰(zhàn)等方面。因此，本文嘗試從以上幾個(gè)方面對(duì)當(dāng)前的研究進(jìn)展進(jìn)行梳理與總結(jié)。

二、學(xué)習(xí)分析的涵義與理論基礎(chǔ)

（一）學(xué)習(xí)分析的涵義

George Siemens認(rèn)為學(xué)習(xí)分析通過(guò)應(yīng)用智能化數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)與分析模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)信息與社會(huì)性連接的發(fā)掘，并為學(xué)習(xí)提供預(yù)測(cè)與建議。SOLAR的成員在第一屆學(xué)習(xí)分析與知識(shí)大會(huì)之前開(kāi)設(shè)了一門(mén)MOOC——學(xué)習(xí)與知識(shí)分析（Learning and Knowledge Analytics），在課程介紹中將學(xué)習(xí)分析定義為“為了理解和優(yōu)化學(xué)習(xí)與學(xué)習(xí)發(fā)生的環(huán)境，對(duì)學(xué)習(xí)者及其所處境脈的數(shù)據(jù)進(jìn)行的測(cè)量、收集、分析與報(bào)告”。該定義之后得到LAK11與會(huì)學(xué)者的認(rèn)可并被廣泛引用。Slade和Prinsloo認(rèn)為學(xué)習(xí)分析是對(duì)學(xué)習(xí)者生成的、可提供行為參考的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、分析、利用與傳播，從而為學(xué)習(xí)者提供適當(dāng)且有效的認(rèn)知、管理支持。以上定義把學(xué)習(xí)分析定位在技術(shù)的范疇，Martin與Sherin則將學(xué)習(xí)分析作為一個(gè)新的學(xué)習(xí)科學(xué)方法集，指出學(xué)習(xí)分析通過(guò)開(kāi)發(fā)工具與技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)程與學(xué)習(xí)結(jié)果數(shù)據(jù)的抓取、存儲(chǔ)，基于大量數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)模式，以生成性和可利用的形式呈現(xiàn)這些數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)與智能化工具整合以實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)環(huán)境的個(gè)性化與優(yōu)化。

研究者根據(jù)自己的理解與實(shí)踐基礎(chǔ)，給出了學(xué)習(xí)分析的不同定義，但綜合而言，學(xué)習(xí)分析的工作對(duì)象是關(guān)于學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)過(guò)程的數(shù)據(jù)，要實(shí)現(xiàn)的目的是對(duì)學(xué)習(xí)與學(xué)習(xí)環(huán)境的優(yōu)化，采用的手段是開(kāi)發(fā)特定工具與技術(shù)。學(xué)習(xí)分析目前并未發(fā)展為一門(mén)獨(dú)立學(xué)科，仍是一個(gè)較為松散的新興研究領(lǐng)域，既包括通過(guò)開(kāi)發(fā)特定工具與技術(shù)，對(duì)學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)過(guò)程數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘與處理，以實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)或?qū)W習(xí)環(huán)境的優(yōu)化與個(gè)性化的實(shí)踐活動(dòng)，也包括探討學(xué)習(xí)分析基本理論與框架，進(jìn)而促進(jìn)學(xué)習(xí)理論與教學(xué)設(shè)計(jì)理論不斷向前發(fā)展的研究。

（二）學(xué)習(xí)分析的理論基礎(chǔ)

Elias認(rèn)為學(xué)習(xí)分析從多個(gè)相關(guān)領(lǐng)域汲取養(yǎng)料，如商務(wù)智能、網(wǎng)站分析、學(xué)業(yè)分析、教育數(shù)據(jù)挖掘、行動(dòng)分析、數(shù)據(jù)挖掘等。George Siemens總結(jié)了推動(dòng)學(xué)習(xí)分析發(fā)展的相關(guān)領(lǐng)域和教育研究活動(dòng)，包括社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、用戶建模、教育和認(rèn)知建模、數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)探索等。Macfadyen等人認(rèn)為學(xué)習(xí)分析需要解讀海量數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出的特征、問(wèn)題或規(guī)律，必須依靠學(xué)習(xí)理論、組織行為理論、優(yōu)秀教學(xué)實(shí)踐案例、知識(shí)社區(qū)、學(xué)生動(dòng)機(jī)、毅力與動(dòng)機(jī)等研究領(lǐng)域的知識(shí)?？梢园l(fā)現(xiàn)，盡管數(shù)據(jù)挖掘、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、學(xué)習(xí)理論、教學(xué)理論、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)都為學(xué)習(xí)分析的研究與實(shí)踐提供了理論依據(jù)，但學(xué)習(xí)分析的理論基礎(chǔ)并未系統(tǒng)化、明朗化，這是學(xué)習(xí)分析向前發(fā)展必然需要解決的問(wèn)題，也為學(xué)習(xí)分析的理論研究提出了亟待解決的課題。

三、學(xué)習(xí)分析模型研究

學(xué)習(xí)分析模型的建立，有助于學(xué)習(xí)分析研究與實(shí)踐中更為系統(tǒng)有效地設(shè)計(jì)研究方案，提升效率，可為學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)平臺(tái)與學(xué)習(xí)分析工具的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、應(yīng)用與推廣提供參考與指導(dǎo)。研究者提出的學(xué)習(xí)分析模型，主要包括兩類(lèi)：過(guò)程性模型與框架性模型。

（一）過(guò)程模型

學(xué)習(xí)分析過(guò)程模型著眼于學(xué)習(xí)分析的流程，重點(diǎn)探討學(xué)習(xí)分析活動(dòng)的要素與各環(huán)節(jié)之間的遞進(jìn)作用與影響，對(duì)于學(xué)習(xí)分析實(shí)踐與學(xué)習(xí)分析工具的開(kāi)發(fā)具有更重要的指導(dǎo)意義。

1.學(xué)習(xí)分析過(guò)程模型

2010年8月，George Siemens在第一屆學(xué)習(xí)分析與知識(shí)大會(huì)召開(kāi)之前，提出學(xué)習(xí)分析的過(guò)程模型（如圖1所示），指出學(xué)習(xí)分析通過(guò)應(yīng)用智能數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)和分析模型來(lái)發(fā)現(xiàn)隱藏的信息與社會(huì)聯(lián)系，并對(duì)學(xué)習(xí)做出預(yù)測(cè)與建議。他認(rèn)為學(xué)習(xí)分析的一個(gè)重要目標(biāo)是重構(gòu)教學(xué)、學(xué)習(xí)與管理的過(guò)程。因此學(xué)習(xí)分析的最終落點(diǎn)應(yīng)體現(xiàn)在學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)、干預(yù)、個(gè)性化與自適應(yīng)等方面。其中，要實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)的個(gè)性化與自適應(yīng)，應(yīng)結(jié)合技術(shù)、社會(huì)、教育等因素從整體性角度多方面考慮。西蒙斯的這一模型為之后學(xué)習(xí)分析模型的提出與不斷完善奠定了基礎(chǔ)。

2.學(xué)習(xí)分析持續(xù)提升循環(huán)模型

Elias分析了Baker的“知識(shí)系列”、MacEwan等人的“網(wǎng)站分析目標(biāo)”、Campbell等人的“五步分析”、Dron等人的“合作應(yīng)用模型”等框架，提出了學(xué)習(xí)分析的持續(xù)改進(jìn)模型（如圖2所示）。

該模型基于計(jì)算機(jī)（Computers）、理論（Theory）、人力（People）、組織因素（Organizations）等四方面資源，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)收集、信息處理、知識(shí)利用三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的循環(huán)提升。其中，數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)包括數(shù)據(jù)捕獲與選擇，信息處理環(huán)節(jié)包括信息匯總和報(bào)告、預(yù)測(cè)，知識(shí)應(yīng)用環(huán)節(jié)包括信息提煉與應(yīng)用。該模型還特別強(qiáng)調(diào)將學(xué)習(xí)分析的成果共享，以擴(kuò)大學(xué)習(xí)分析的作用范圍，并促進(jìn)新一輪學(xué)習(xí)分析的優(yōu)化。

3.學(xué)習(xí)分析循環(huán)模型

Clow指出通過(guò)采取干預(yù)措施實(shí)現(xiàn)反饋的完整回路對(duì)于學(xué)習(xí)分析尤為重要，因此他提出了學(xué)習(xí)分析的環(huán)狀模型（如圖3所示）。學(xué)習(xí)者（Learners）、數(shù)據(jù)（Data）、度量（Metrics）、干預(yù)（Interventions），四個(gè)要素首尾相接，形成循環(huán)。在這個(gè)模型中，干預(yù)措施并非一定要施加于最初的學(xué)習(xí)者，如一位教師可以將對(duì)一次期末考試的分析與反饋結(jié)果應(yīng)用至下一輪同一年級(jí)學(xué)生的教學(xué)中。

4.學(xué)習(xí)分析的生命周期模型

Khalil與Ebner等人綜合2015年之前的大量會(huì)議文集、工作坊成果、期刊論文等相關(guān)研究，提出了學(xué)習(xí)分析的生命周期模型（Learning Analytics Life Cyele），認(rèn)為學(xué)習(xí)分析包括四個(gè)主要部分，即學(xué)習(xí)環(huán)境（Learning Environment）、大數(shù)據(jù)（Big Data）、分析（Analytics）、行動(dòng)（Act），學(xué)習(xí)分析的一個(gè)周期始于學(xué)習(xí)環(huán)境，止于適當(dāng)?shù)母深A(yù)行動(dòng)，上一個(gè)周期的結(jié)束同時(shí)是新的學(xué)習(xí)分析周期的開(kāi)始（如圖4所示）。同時(shí)，學(xué)習(xí)分析的整個(gè)過(guò)程都會(huì)受到8種因素的制約，包括隱私（Privacy）、數(shù)據(jù)存取權(quán)限（Aceess）、透明性（Transparency）、政策（Policy）、安全（Security）、準(zhǔn)確性（Aeeuraey）、限制條件（Restrictions）、所有權(quán)（OwHetship）等。

（二）框架模型

學(xué)習(xí)分析框架模型將學(xué)習(xí)分析看作一個(gè)系統(tǒng)整體，不再局限于學(xué)習(xí)分析的過(guò)程，而是在明確學(xué)習(xí)分析內(nèi)部各要素、環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步討論學(xué)習(xí)分析的理論構(gòu)建框架及其與外部環(huán)境的相互影響。

1.學(xué)習(xí)分析的六維關(guān)鍵因素設(shè)計(jì)框架

學(xué)習(xí)分析需要面對(duì)一些可能存在的人類(lèi)或社會(huì)一般性問(wèn)題，如能力、倫理等，以及一些受數(shù)據(jù)、算法特性帶來(lái)的局限。為使學(xué)習(xí)分析能夠更好地兼顧這些問(wèn)題，立足于學(xué)習(xí)分析的內(nèi)部要素與外部影響因素，Greller和Drachsler提出了學(xué)習(xí)分析的六維關(guān)鍵因素設(shè)計(jì)框架（如下頁(yè)圖5所示）。區(qū)別于常見(jiàn)的過(guò)程模型，該框架包括六種關(guān)鍵因素，分別為：利益相關(guān)者（Stakeholders）、目標(biāo)（Obiectives）、數(shù)據(jù)（Data）、工具（Instruments）、外部約束（External Constraints）和內(nèi)部局限（Internal Limitations），并為每種關(guān)鍵因素給出了典型的例證，因此這一框架既可以為學(xué)習(xí)分析的程序設(shè)計(jì)提供任務(wù)清單，也可作為不同境脈下學(xué)習(xí)分析變量對(duì)比的參照模型。

2.學(xué)習(xí)分析四維參考模型

Chatti與Dyckhoff等學(xué)者指出學(xué)習(xí)分析過(guò)程應(yīng)該是迭代循環(huán)的，通常包括三個(gè)重要步驟，即：數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理、分析與行動(dòng)、后續(xù)處理。他們提出了包括“數(shù)據(jù)與環(huán)境（what？）”“利益相關(guān)者（Who？）”“目標(biāo)（why？）”“方法（How？）”的學(xué)習(xí)分析四維參考模型（如圖6所示），為每個(gè)要素提供相應(yīng)的例證，并明確了四個(gè)維度上的多種挑戰(zhàn)與研究需要。

3.學(xué)習(xí)分析概念框架

李艷燕與黃榮懷等提出了學(xué)習(xí)分析的概念框架（如圖7所示），認(rèn)為學(xué)習(xí)分析應(yīng)包含五個(gè)基本組成要素：學(xué)習(xí)過(guò)程、學(xué)習(xí)環(huán)境、教育環(huán)境、受眾、五個(gè)環(huán)節(jié)。其中五個(gè)環(huán)節(jié)作為一項(xiàng)重要的組成要素，又包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)表示、應(yīng)用服務(wù)等內(nèi)容。應(yīng)用服務(wù)主要為績(jī)效評(píng)估、過(guò)程預(yù)測(cè)與活動(dòng)干預(yù)。學(xué)習(xí)分析涉及對(duì)象主要為學(xué)習(xí)者、教師、教育管理者三類(lèi)。

不同模型都體現(xiàn)出數(shù)據(jù)在學(xué)習(xí)分析中的基礎(chǔ)與核心地位，因此科學(xué)合理地獲取并分析數(shù)據(jù)，是學(xué)習(xí)分析的基礎(chǔ)工作。同時(shí)，學(xué)習(xí)分析的最終目的是優(yōu)化學(xué)習(xí)與學(xué)習(xí)環(huán)境，因此，合理的干預(yù)措施或建議是學(xué)習(xí)分析的意義所在。學(xué)習(xí)分析模型有助于研究者在研究過(guò)程中對(duì)研究方案進(jìn)行系統(tǒng)化，制定合理的問(wèn)題解決策略，將學(xué)習(xí)分析的成果有效的用于學(xué)習(xí)過(guò)程與學(xué)習(xí)環(huán)境的優(yōu)化，但各種學(xué)習(xí)分析模型各有優(yōu)勢(shì)，在實(shí)際應(yīng)用與研究中應(yīng)結(jié)合現(xiàn)實(shí)，有選擇地參考、利用研究模型，靈活處理實(shí)踐中的具體問(wèn)題，才能提升學(xué)習(xí)分析效率，將學(xué)習(xí)分析的研究與應(yīng)用不斷向前推進(jìn)。

四、學(xué)習(xí)分析的方法與技術(shù)基礎(chǔ)

學(xué)習(xí)分析在發(fā)展過(guò)程中，借鑒了多個(gè)相關(guān)領(lǐng)域的方法與思想，包括商務(wù)智能、網(wǎng)站分析、學(xué)業(yè)分析、行動(dòng)分析等。此外，數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)方法、文本與語(yǔ)義分析、可視化技術(shù)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析等也是進(jìn)行學(xué)習(xí)分析的關(guān)鍵技術(shù)。還有學(xué)者認(rèn)為，定性分析的方法也應(yīng)在學(xué)習(xí)分析中占有一席之地。

（一）商務(wù)智能、網(wǎng)站分析、學(xué)業(yè)分析與行動(dòng)分析

商務(wù)智能是在商業(yè)領(lǐng)域中形成的一套較成熟的方法，它將信息技術(shù)與戰(zhàn)略性思考相結(jié)合，綜合大量數(shù)據(jù)，以提升用戶的決策制定能力。

網(wǎng)站分析指通過(guò)實(shí)驗(yàn)、測(cè)試、度量等客觀科學(xué)的方法，對(duì)網(wǎng)站瀏覽與利用的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、分析與報(bào)告，目的是為了更好地了解網(wǎng)站的線上措施與布局改變的效果。網(wǎng)站分析同時(shí)也是一種獲得商務(wù)智能的有效方法，如基于網(wǎng)站分析結(jié)果確定廣告在網(wǎng)頁(yè)中的位置，可以提升廣告投放的效益。

Goldstein等認(rèn)為學(xué)業(yè)分析即商務(wù)智能中的原則與方法在教育領(lǐng)域的應(yīng)用，旨在研究教育教學(xué)中的技術(shù)和管理因素，為高等教育機(jī)構(gòu)收集、分析和使用學(xué)習(xí)與教學(xué)中的數(shù)據(jù)提供技術(shù)支撐和方法指導(dǎo)。Campbell與Oblinger認(rèn)為高等教育面臨的重大挑戰(zhàn)之一即學(xué)生成就，衡量學(xué)生成就往往參考在校率與畢業(yè)率兩大指標(biāo)。學(xué)業(yè)分析將大數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)方法、預(yù)測(cè)建模方法結(jié)合，可以提高院校進(jìn)行相關(guān)決策的能力。

行動(dòng)分析以學(xué)業(yè)分析為工具，給出行動(dòng)指導(dǎo)、立足服務(wù)的體系結(jié)構(gòu)、信息與服務(wù)一攬子解決方案、課程變革模式、教師實(shí)踐改良等多方面的參考，以提升績(jī)效降低成本，其根本目的仍然指向提高學(xué)生成就。因此，學(xué)業(yè)分析和行動(dòng)分析可以看作院校或國(guó)家層面對(duì)學(xué)習(xí)分析的應(yīng)用，主要用于為教育決策者提供建議和參考，以提高教學(xué)質(zhì)量和學(xué)生成就。

（二）教育數(shù)據(jù)挖掘

教育數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用，其研究聚焦于數(shù)據(jù)分析的技術(shù)與方法，是分析與解釋學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)最為常用的方法。決策樹(shù)算法、分類(lèi)、聚類(lèi)、多元線性回歸等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被用在學(xué)習(xí)分析中，以實(shí)現(xiàn)各種分析目的，如預(yù)測(cè)在線學(xué)習(xí)績(jī)效、了解各種學(xué)習(xí)影響因素之間的相關(guān)性、發(fā)現(xiàn)問(wèn)題學(xué)生、為教師提供在線評(píng)估工具等。

（三）統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)方法

統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)方法在學(xué)習(xí)分析的研究中被大量應(yīng)用，如平均值、中值、標(biāo)準(zhǔn)偏差等描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。此外，在學(xué)生特征總結(jié)、建立評(píng)分體系、分析學(xué)生問(wèn)題解決行為并完善智能導(dǎo)師系統(tǒng)等研究中，各種數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)方法常常與數(shù)據(jù)挖掘一起被應(yīng)用其中。

（四）文本分析與語(yǔ)義分析

文本分析將文本資料轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可以識(shí)別處理的信息，進(jìn)而提高文本處理的效率。語(yǔ)義分析則應(yīng)用語(yǔ)義學(xué)原理提高數(shù)據(jù)處理質(zhì)量，更準(zhǔn)確地識(shí)別出數(shù)據(jù)的意義。文本分析與語(yǔ)義分析技術(shù)，多用于在線環(huán)境中的討論分析、自然語(yǔ)言處理的相關(guān)研究中，如評(píng)估在線環(huán)境中的學(xué)生回答、促進(jìn)學(xué)生協(xié)同寫(xiě)作、分析論壇帖子以實(shí)現(xiàn)某種預(yù)測(cè)、論壇自動(dòng)化語(yǔ)言檢測(cè)以實(shí)現(xiàn)學(xué)生的自我訓(xùn)練等。

（五）可視化技術(shù)

可視化技術(shù)依靠計(jì)算機(jī)的強(qiáng)大處理能力，將海量數(shù)據(jù)以圖形或圖像的形式呈現(xiàn)在人們面前，并可以通過(guò)交互手段控制數(shù)據(jù)的抽取和畫(huà)面的顯示，幫助人們分析、理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱含于數(shù)據(jù)之中的規(guī)律。應(yīng)用可視化技術(shù)，以流程圖、思維導(dǎo)圖、熱度圖、3D圖、散點(diǎn)圖、評(píng)估模型等形式呈現(xiàn)統(tǒng)計(jì)信息，對(duì)所有學(xué)習(xí)分析相關(guān)人員都十分有用：可以追蹤學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為，以促進(jìn)人們對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)程的了解、反思與意義建構(gòu)，幫助學(xué)習(xí)者確立學(xué)習(xí)目標(biāo)并記錄實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的過(guò)程；使在線課程中的教師能夠快速了解學(xué)習(xí)過(guò)程的某些特點(diǎn)，進(jìn)而采取對(duì)應(yīng)措施提升課程績(jī)效，改善學(xué)生學(xué)習(xí)體驗(yàn)；為教育決策者提供財(cái)務(wù)決策的依據(jù)；呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)熱度圖，提供不同地區(qū)或國(guó)家的總體教育程度、認(rèn)知能力對(duì)比，為教育宏觀調(diào)控提供參考和依據(jù)。

（六）社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析（Soeial Network Analysis，SNA）源自社會(huì)學(xué)研究，是用于研究社會(huì)成員之間關(guān)系的一種定量方法，使研究者可以對(duì)組成網(wǎng)絡(luò)的成員和他們之間的關(guān)系進(jìn)行更為細(xì)致的考察。伴隨著在線學(xué)習(xí)和各種新媒體的發(fā)展，SNA被用于分析在線學(xué)習(xí)中的交互現(xiàn)象并探索其中規(guī)律。通過(guò)處理學(xué)習(xí)環(huán)境數(shù)據(jù)，呈現(xiàn)可視化結(jié)果，SNA還可以幫助教師理解課堂氛圍。由于SNA需要大量計(jì)算，所以多使用軟件實(shí)現(xiàn)。王陸將SNA軟件分為商業(yè)化與自由軟件兩大類(lèi)，并按照可視化與非可視化兩個(gè)指標(biāo)，將23種社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析軟件劃分為自由可視化、商業(yè)可視化、可視化、自由非可視化、商業(yè)非可視化五種，重點(diǎn)介紹了NetMiner、Pajek和UCINET三種典型的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析軟件的特點(diǎn)與使用方法，并給出了評(píng)價(jià)與使用建議。

（七）定性分析

定性分析關(guān)注對(duì)數(shù)據(jù)的解釋性描述。當(dāng)前應(yīng)用于學(xué)習(xí)分析的定性分析方法主要有兩種：情緒智力與質(zhì)性社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析。情緒智力以情緒為基礎(chǔ)，與心理學(xué)和社會(huì)學(xué)相關(guān)。新英格蘭大學(xué)基于對(duì)學(xué)生積極或消極情緒信息的挖掘，開(kāi)發(fā)了一個(gè)預(yù)警引擎并將其整合進(jìn)學(xué)校的學(xué)生管理平臺(tái)中。該引擎設(shè)置了多方面的指示器，生成綜合報(bào)告發(fā)送給教師，幫助他們了解學(xué)生在課程中的參與情況，從而采取相應(yīng)措施，保持或提升學(xué)生的聽(tīng)課率。質(zhì)性社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析主要以虛擬人種志的方法展開(kāi)觀察、訪談和調(diào)研，收集到的質(zhì)性數(shù)據(jù)通過(guò)建立社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的形式轉(zhuǎn)化為更廣泛的情境性成果。

五、學(xué)習(xí)分析工具

學(xué)習(xí)分析產(chǎn)生于教育大數(shù)據(jù)的浪潮之中，其面臨的首要問(wèn)題即處理大量的學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)過(guò)程數(shù)據(jù)；其次，學(xué)習(xí)分析的最終目的是實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)程與學(xué)習(xí)環(huán)境的優(yōu)化，因此勢(shì)必惠及教師、學(xué)生、教育決策者等廣泛的人群。處理海量數(shù)據(jù)，必然要求實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)抓取、處理過(guò)程的自動(dòng)化與智能化；惠及各種人群，必然要求操作的簡(jiǎn)單與功能的友好豐富。學(xué)習(xí)分析工具正是為了滿足以上需要，為實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)分析而開(kāi)發(fā)的各種程序的集合，使用學(xué)習(xí)分析工具可以使學(xué)習(xí)分析事半功倍，使不具備學(xué)習(xí)分析專(zhuān)門(mén)技術(shù)的教師、學(xué)生、研究者都可以便利地進(jìn)行學(xué)習(xí)分析，深入理解學(xué)習(xí)活動(dòng)，提高其研究與實(shí)踐活動(dòng)的效率。因此，學(xué)習(xí)分析工具應(yīng)該具備的基本特點(diǎn)包括：服務(wù)對(duì)象多元化、界面操作簡(jiǎn)單化，平臺(tái)接口標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)獲取自動(dòng)化、數(shù)據(jù)處理智能化、結(jié)果呈現(xiàn)可視化、分析功能多樣化和反饋提示實(shí)時(shí)化。孟玲玲、顧小清等根據(jù)分析對(duì)象與類(lèi)型側(cè)重的不同，將學(xué)習(xí)分析工具分為五類(lèi)：學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)分析工具、學(xué)習(xí)內(nèi)容分析工具、學(xué)習(xí)能力分析工具、學(xué)習(xí)行為分析工具、其他綜合分析工具。Verbert和Govaerts等人根據(jù)學(xué)習(xí)分析工具應(yīng)用的環(huán)境不同，將其分為支持面對(duì)面教學(xué)的工具、支持小組合作的工具、支持混合學(xué)習(xí)或在線學(xué)習(xí)的工具。

本文認(rèn)為學(xué)習(xí)分析工具服務(wù)對(duì)象不同，其結(jié)構(gòu)、功能、呈現(xiàn)形式等均有較大差別，據(jù)此可以將學(xué)習(xí)分析工具劃分為支持教師教學(xué)的學(xué)習(xí)分析工具、支持學(xué)生個(gè)性化學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)分析工具、支持教育決策的學(xué)習(xí)分析工具。

（一）支持教師教學(xué)的學(xué)習(xí)分析工具

支持教師教學(xué)的學(xué)習(xí)分析工具通常為教師提供學(xué)生學(xué)習(xí)活動(dòng)和成績(jī)的反饋，并以可視化的形式呈現(xiàn)結(jié)果，如LOCO-Analyst、SNAPP等。LOCO-Analyst基于LOCO（Learning Object Context Ontologies）框架，集合文本挖掘、語(yǔ)義分析、可視化等技術(shù)，為教師提供網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境下學(xué)生學(xué)習(xí)情況的反饋，包括學(xué)生完成或參與的學(xué)習(xí)活動(dòng)、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)內(nèi)容的使用情況及可理解性、虛擬學(xué)習(xí)環(huán)境中的學(xué)生交互活動(dòng)三方面，反饋以主題、模塊、不同類(lèi)型的學(xué)習(xí)資源、單個(gè)學(xué)生等多種形式呈現(xiàn)，幫助教師更好地理解和優(yōu)化整個(gè)教學(xué)過(guò)程。SNAPP（Social Networks Adapting Pedagogical Practice）是一款基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析開(kāi)發(fā)的實(shí)時(shí)診斷工具，可以嵌入Blackboard、WebCT、Moodle等多種學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)或?yàn)g覽器，自動(dòng)提取學(xué)生交互數(shù)據(jù)。SNAPP應(yīng)用發(fā)帖、回復(fù)、受關(guān)注主題、主題拓展程度等因素分析論壇交互并以社交網(wǎng)絡(luò)圖的形式實(shí)時(shí)呈現(xiàn)給教師，幫助教師識(shí)別孤立學(xué)生、網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)的中心學(xué)生、潛在的學(xué)習(xí)表現(xiàn)良好或不良的學(xué)生，以采取適當(dāng)?shù)母深A(yù)措施。Hughes和Dobbins對(duì)英國(guó)利物浦約翰摩爾大學(xué)e-Register系統(tǒng)中的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、建模，結(jié)合學(xué)生出勤率、學(xué)習(xí)投入程度等因素預(yù)測(cè)可能退學(xué)的學(xué)生，并基于對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)生成學(xué)習(xí)儀表盤(pán)，該儀表盤(pán)可供開(kāi)設(shè)MOOC的教師整合進(jìn)其課程系統(tǒng)中，為教師進(jìn)行教學(xué)內(nèi)容與教學(xué)策略調(diào)整提供依據(jù)。

（二）支持學(xué)生個(gè)性化學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)分析工具

支持學(xué)生個(gè)性化學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)分析工具可以通過(guò)追蹤學(xué)生在線學(xué)習(xí)行為，將其以可視化的形式呈現(xiàn)給學(xué)生，幫助學(xué)生對(duì)自身學(xué)習(xí)的各方面獲得更為清晰的認(rèn)知，促進(jìn)反思，進(jìn)而調(diào)整學(xué)習(xí)策略，以獲得更成功的學(xué)習(xí)。學(xué)習(xí)儀表盤(pán)是學(xué)生個(gè)性化學(xué)習(xí)支持工具的典型代表，可被看作一類(lèi)關(guān)于個(gè)人資訊的特殊應(yīng)用程序。學(xué)習(xí)儀表盤(pán)從LMS（Learning Manage System，學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)）、在線課程平臺(tái)或社交媒體（如Twitter、博客）中獲取數(shù)據(jù)，可以追蹤學(xué)生的作品提交、觀點(diǎn)表達(dá)、發(fā)帖情況、在線交互、資源使用、練習(xí)與測(cè)驗(yàn)、在線學(xué)習(xí)時(shí)間等情況，以可視化的形式生成報(bào)告，幫助學(xué)生了解自己的課程學(xué)習(xí)情況，如典型錯(cuò)誤、對(duì)不同主題的掌握水平、練習(xí)結(jié)果，學(xué)習(xí)進(jìn)度等。學(xué)習(xí)儀表盤(pán)可以促進(jìn)學(xué)生的自我評(píng)估與元認(rèn)知發(fā)展，幫助學(xué)生調(diào)整學(xué)習(xí)進(jìn)度，制定適合自己的學(xué)習(xí)計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)更有效率的個(gè)性化學(xué)習(xí)。美國(guó)普渡大學(xué)的Course Signals是利用學(xué)習(xí)儀表盤(pán)提高學(xué)生學(xué)習(xí)績(jī)效、保持和提升學(xué)生課程完成率的成功典范。值得注意的是，學(xué)習(xí)儀表盤(pán)并非只能用來(lái)支持學(xué)生學(xué)習(xí)，也可以用來(lái)向教師呈現(xiàn)課程中的學(xué)生學(xué)習(xí)情況，為教師做出相應(yīng)調(diào)整并給出提示與依據(jù)，如可汗學(xué)院的學(xué)習(xí)儀表盤(pán)，既有教師界面，也有學(xué)習(xí)者個(gè)人界面。

（三）支持教育決策的學(xué)習(xí)分析工具

支持教育決策的學(xué)習(xí)分析工具通過(guò)對(duì)大量教育數(shù)據(jù)的收集與處理，為教育研究者或決策者提供科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)难芯客緩胶透姓f(shuō)服力的決策依據(jù)。英國(guó)的教育標(biāo)準(zhǔn)辦公室（office for Standards in Education）研發(fā)了學(xué)校數(shù)據(jù)儀表盤(pán)（School Data Dashboard）。該儀表盤(pán)以圖表形式呈現(xiàn)學(xué)校的測(cè)驗(yàn)成績(jī)、提升情況、學(xué)生到課率以及其它情境因素的數(shù)據(jù)，使對(duì)傳統(tǒng)的學(xué)校檢查、評(píng)估、判斷日趨以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向，更為客觀。培生集團(tuán)的“The Learning Curve”（學(xué)習(xí)曲線）是一個(gè)在線教育數(shù)據(jù)庫(kù)，擁有來(lái)自O(shè)ECD、UIS、EIU等多個(gè)國(guó)際組織、50個(gè)國(guó)家近70個(gè)指標(biāo)25年以上的相關(guān)數(shù)據(jù)，為使用者提供三類(lèi)數(shù)據(jù)分析方法：不同年份教育與社會(huì)經(jīng)濟(jì)各因素（教育投入、產(chǎn)出、社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境）相互影響及變化趨勢(shì)、不同年份各國(guó)教育成績(jī)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)各因素的影響、熱度地圖。三類(lèi)分析方法都可供使用者在線選擇不同的參數(shù)組合形式，根據(jù)不同需要定制分析結(jié)果，所有結(jié)果都以可視化形式呈現(xiàn)，使分析者可以在最短的時(shí)間內(nèi)了解所分析問(wèn)題的概貌。The Learning Curve可以為教育決策者提供學(xué)生學(xué)業(yè)成績(jī)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)各因素之間相互關(guān)系的可視化分析，從而為決策者制定相關(guān)政策提供基于大數(shù)據(jù)和廣闊視野的客觀依據(jù)。

六、學(xué)習(xí)分析應(yīng)用研究

學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)基于對(duì)大量學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的獲取與分析，建立預(yù)測(cè)模型，可以對(duì)學(xué)生可能取得的成就或遇到的困難做出預(yù)測(cè)，為教師或教學(xué)管理者采取相應(yīng)干預(yù)措施提供參照，以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)環(huán)境或個(gè)別學(xué)習(xí)指導(dǎo)。越來(lái)越多的學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)、在線學(xué)習(xí)平臺(tái)開(kāi)始應(yīng)用學(xué)習(xí)分析技術(shù)，如Blackboard、Desire2Learn、Moodle等在線平臺(tái)都向用戶提供了學(xué)習(xí)分析工具；Coursera、Udacity、edX、可汗學(xué)院等慕課平臺(tái)也開(kāi)始應(yīng)用學(xué)習(xí)分析技術(shù)提升其學(xué)習(xí)服務(wù)能力。學(xué)習(xí)分析促進(jìn)學(xué)習(xí)的應(yīng)用主要集中在兩個(gè)方面：（1）建立預(yù)測(cè)模型，導(dǎo)向?qū)W習(xí)干預(yù)措施；（2）提供學(xué)習(xí)分析報(bào)告，促進(jìn)反思與策略調(diào)整。

普渡大學(xué)將Course Signal系統(tǒng)與于LMS系統(tǒng)整合，基于學(xué)生人口學(xué)信息、學(xué)習(xí)經(jīng)歷、與LMS/VLE等系統(tǒng)的互動(dòng)、曾修課程成績(jī)等四方面數(shù)據(jù)，建立預(yù)測(cè)模型，對(duì)照預(yù)測(cè)模型，將學(xué)生的學(xué)習(xí)情況以紅燈、黃燈、綠燈標(biāo)示。紅燈表示學(xué)生處于學(xué)習(xí)困境、面臨課程學(xué)習(xí)失敗的危險(xiǎn)，黃燈表示學(xué)生可能遇到學(xué)習(xí)困難、需要幫助，綠燈則表示學(xué)生基本可以順利完成課程學(xué)習(xí)。教師可以根據(jù)信號(hào)燈的提示，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題學(xué)生，從而采取干預(yù)措施，包括在學(xué)生個(gè)人的學(xué)習(xí)管理主頁(yè)上顯示信號(hào)燈、發(fā)私人郵件提醒學(xué)生、發(fā)送文檔信息、推薦學(xué)習(xí)顧問(wèn)以供咨詢、推薦可用的學(xué)習(xí)資源、與學(xué)生約談等。該系統(tǒng)被證明可以有效提高學(xué)生成績(jī)，提升學(xué)生選修課程的完成率，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)主動(dòng)性，使教師可以更好地為學(xué)生提供個(gè)別化指導(dǎo)。戴心來(lái)等人應(yīng)用學(xué)習(xí)分析對(duì)網(wǎng)絡(luò)論壇討論區(qū)中的交互數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取學(xué)習(xí)者的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征，對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行類(lèi)型劃分，探究不同學(xué)習(xí)者的認(rèn)知特征，據(jù)此做出教學(xué)干預(yù)，以實(shí)現(xiàn)促進(jìn)虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)發(fā)展的目的。

可汗學(xué)院通過(guò)學(xué)習(xí)儀表盤(pán)，向教師、學(xué)生與家長(zhǎng)提供學(xué)習(xí)報(bào)告?？梢暬膱?bào)告形式使用戶可以一目了然的了解學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)展與知識(shí)掌握程度，教師可以篩選出遇到困難的學(xué)習(xí)者或多數(shù)人難以掌握的知識(shí)點(diǎn)，進(jìn)而安排針對(duì)性的教學(xué)活動(dòng)；家長(zhǎng)可以了解孩子的學(xué)習(xí)進(jìn)展，并提供必要的幫助和引導(dǎo)；學(xué)生可以更清楚地把握自己的學(xué)習(xí)狀況，對(duì)學(xué)習(xí)活動(dòng)進(jìn)行調(diào)整與規(guī)劃，承擔(dān)更多的責(zé)任，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)。PBS Kids（美國(guó)公共電視網(wǎng)旗下兒童類(lèi)節(jié)目網(wǎng)站）與CRESST（the National Center for Research on Evaluation，Standards and Student Testing）合作，對(duì)兒童在該網(wǎng)站的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，為家長(zhǎng)提供定制的學(xué)習(xí)報(bào)告，使家長(zhǎng)可以清楚地了解孩子的學(xué)習(xí)情況并為孩子提供有針對(duì)性的幫助。該項(xiàng)研究的結(jié)果表明，學(xué)習(xí)分析報(bào)告提升了家長(zhǎng)對(duì)孩子學(xué)習(xí)的監(jiān)督意識(shí)，使他們與孩子在學(xué)習(xí)方面的互動(dòng)更為融洽。國(guó)內(nèi)的“快樂(lè)學(xué)”教學(xué)系統(tǒng)整合了“智能分析”與“學(xué)習(xí)分析”模塊，基于智能數(shù)據(jù)分析，可以為教師提供學(xué)情分析，幫助老師有效提升教學(xué)效率；為學(xué)生提供學(xué)情分析報(bào)告，使學(xué)生對(duì)自己的學(xué)習(xí)情況一目了然，實(shí)現(xiàn)有針對(duì)性的學(xué)習(xí)。

七、學(xué)習(xí)分析發(fā)展的挑戰(zhàn)與展望

學(xué)習(xí)分析在大數(shù)據(jù)的浪潮中應(yīng)運(yùn)而生，為人們提供了基于海量教育與學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)規(guī)律與問(wèn)題解決策略的方法與工具，同時(shí)也帶來(lái)了數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用過(guò)程中必然要面對(duì)的問(wèn)題。

（一）學(xué)習(xí)分析的發(fā)展，受到相關(guān)數(shù)據(jù)采集與處理技術(shù)的局限

大數(shù)據(jù)是學(xué)習(xí)分析得以實(shí)施的前提，當(dāng)前大數(shù)據(jù)應(yīng)用于教育面對(duì)多方挑戰(zhàn)：首先，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)、數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)受到計(jì)算機(jī)硬件發(fā)展水平和計(jì)算能力的限制；其次，數(shù)據(jù)采集技術(shù)與分析技術(shù)仍處在不斷發(fā)展中，距離智能化、自動(dòng)化、系統(tǒng)化仍有較大差距；第三，數(shù)據(jù)兼容性問(wèn)題，使數(shù)據(jù)的跨平臺(tái)操作與數(shù)據(jù)共享很難實(shí)現(xiàn)。此外當(dāng)前大量數(shù)據(jù)庫(kù)未能實(shí)現(xiàn)互聯(lián)，大量學(xué)習(xí)相關(guān)數(shù)據(jù)如學(xué)籍信息、考試數(shù)據(jù)、人口學(xué)數(shù)據(jù)、經(jīng)費(fèi)數(shù)據(jù)、教師數(shù)據(jù)、資源數(shù)據(jù)都分布在不同的部門(mén)與管理系統(tǒng)中，導(dǎo)致學(xué)習(xí)分析多集中在對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)程數(shù)據(jù)的分析，難以實(shí)現(xiàn)立體化分析，其分析結(jié)果與發(fā)揮作用的領(lǐng)域仍然十分有限。

學(xué)習(xí)分析基于各種數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)習(xí)的描繪，典型的評(píng)測(cè)指標(biāo)包括登錄次數(shù)、花費(fèi)時(shí)間、點(diǎn)擊率、訪問(wèn)資源類(lèi)型與數(shù)量、個(gè)人作品與觀點(diǎn)、測(cè)試成績(jī)等，但這些終究只能體現(xiàn)出學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)的局部信息。因此，應(yīng)用學(xué)習(xí)分析技術(shù)建立的預(yù)測(cè)模型無(wú)法做到完全精準(zhǔn)。盡管這些模型具有一定的預(yù)見(jiàn)性，但由于數(shù)據(jù)收集的局限性，難以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)學(xué)生的學(xué)業(yè)成績(jī)。正如可汗學(xué)院在教師指南中所言，學(xué)習(xí)分析報(bào)告旨在提供學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)投入與技能掌握程度的評(píng)測(cè)，但技術(shù)并非絕對(duì)可靠，任何技術(shù)都會(huì)有誤差，因此解讀學(xué)習(xí)報(bào)告仍需結(jié)合常識(shí)與理論，做出綜合判斷。

當(dāng)前學(xué)習(xí)分析多采用定量研究的方法，對(duì)于學(xué)習(xí)過(guò)程中的質(zhì)性數(shù)據(jù)較少兼顧。對(duì)此有學(xué)者提出了虛擬民族志的方法對(duì)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，以探索數(shù)據(jù)背后的行為動(dòng)因。還有研究者加入了學(xué)習(xí)者自我報(bào)告的方法，以獲得情感、態(tài)度等方面的質(zhì)性數(shù)據(jù)，將其納入學(xué)習(xí)分析中，以得到更為貼近真實(shí)的研究結(jié)果。因此，在學(xué)習(xí)分析中，如何在量化分析的基礎(chǔ)上，結(jié)合真實(shí)情景中的細(xì)節(jié)、情感、背景、社會(huì)關(guān)系等因素，發(fā)展出更為完善的研究框架與方法，使學(xué)習(xí)分析結(jié)果不斷接近學(xué)習(xí)的真相，應(yīng)是學(xué)習(xí)分析研究的一個(gè)重要趨勢(shì)。

（二）隱私與倫理問(wèn)題

伴隨著網(wǎng)絡(luò)與移動(dòng)通信技術(shù)的發(fā)展，人們可以利用各種終端設(shè)備隨時(shí)隨地接入網(wǎng)絡(luò)，使得各種數(shù)據(jù)的即時(shí)、多樣化收集成為可能，也促成了大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)。學(xué)習(xí)分析的對(duì)象是學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)相關(guān)數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)收集與應(yīng)用過(guò)程中必然設(shè)計(jì)到隱私與倫理問(wèn)題：數(shù)據(jù)的來(lái)源除學(xué)習(xí)者、指導(dǎo)者、管理者、研究者的人口學(xué)資料外，還包括學(xué)習(xí)與管理過(guò)程的相關(guān)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的利用是否應(yīng)考慮到相關(guān)人物的隱私，是否應(yīng)征求其同意？應(yīng)用數(shù)據(jù)進(jìn)行分析或研究的實(shí)施者，是否有數(shù)據(jù)的使用權(quán)，所獲得的數(shù)據(jù)是否應(yīng)該進(jìn)行匿名化處理？學(xué)習(xí)分析被用來(lái)預(yù)測(cè)可能退學(xué)或退出課程學(xué)習(xí)的學(xué)生，或用來(lái)預(yù)測(cè)學(xué)生可能獲得的成績(jī)，教師或管理者在得到這一結(jié)果后，通常會(huì)采取干預(yù)措施，是否有給學(xué)生貼標(biāo)簽之嫌？數(shù)據(jù)的使用權(quán)如何限定？學(xué)生或教師作為數(shù)據(jù)生成者是否有機(jī)會(huì)了解數(shù)據(jù)如何被使用以及數(shù)據(jù)分析的結(jié)果？數(shù)據(jù)的安全性如何保證？

以上問(wèn)題伴隨著學(xué)習(xí)分析的發(fā)展涌現(xiàn)出來(lái)，涉及到的隱私與倫理、數(shù)據(jù)使用權(quán)、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)透明性等多個(gè)方面。問(wèn)題的解決需要政府與教育管理部門(mén)、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(jī)制。

（三）學(xué)習(xí)分析標(biāo)準(zhǔn)的研究與制定

學(xué)習(xí)分析能夠挖掘出教育現(xiàn)象背后隱藏的信息或規(guī)律，從而為學(xué)習(xí)成果預(yù)測(cè)、教學(xué)干預(yù)、實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)的個(gè)性化與自適應(yīng)提供支持。但當(dāng)前學(xué)習(xí)分析的應(yīng)用多集中在研究領(lǐng)域，實(shí)踐應(yīng)用與推廣仍不理想。究其原因，學(xué)習(xí)分析的數(shù)據(jù)來(lái)源主要包括各種學(xué)習(xí)或課程管理系統(tǒng)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)、客戶端軟件等，各種系統(tǒng)的架構(gòu)體系不同，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不同，采集方法也不同，數(shù)據(jù)的互通性（Interoperability）在很大程度上成為學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)共通共用、進(jìn)行推廣的障礙。

xAPI（Experience Application Programming Interface）是ADL（Advanced Distributed Learning，美國(guó)國(guó)防部“高級(jí)分布式學(xué)習(xí)”組織）針對(duì)當(dāng)前不斷發(fā)展的學(xué)習(xí)應(yīng)用技術(shù)的需求，基于活動(dòng)流（Activity Streams）概念，提出的在線學(xué)習(xí)標(biāo)準(zhǔn)。xAPI的提出是建立在對(duì)SCORM模型（Sharable Content Obiect Reference Model）缺點(diǎn)與不適應(yīng)性進(jìn)行全面分析基礎(chǔ)之上的。SCORM僅能基于網(wǎng)絡(luò)會(huì)話對(duì)學(xué)習(xí)經(jīng)歷數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄，其記錄的學(xué)習(xí)經(jīng)歷具有一定的局限，缺乏持續(xù)性及環(huán)境化的信息，而且不適用于移動(dòng)終端數(shù)據(jù)的采集和記錄。xAPI提供了存儲(chǔ)學(xué)生學(xué)習(xí)經(jīng)歷數(shù)據(jù)的互操作數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)了正式學(xué)習(xí)環(huán)境與非正式學(xué)習(xí)環(huán)境、在線與離線學(xué)習(xí)環(huán)境、不同學(xué)習(xí)設(shè)備與平臺(tái)之間數(shù)據(jù)的規(guī)范封裝與互通。xAPI通過(guò)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在LRS（Learning Record Store，學(xué)習(xí)記錄倉(cāng)庫(kù)）中，突破了單一學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)的局限，使數(shù)據(jù)可以在不同學(xué)習(xí)管理平臺(tái)與設(shè)備之間傳播與交換。xAPI自2012年提出以來(lái)，仍然在不斷發(fā)展與完善中，但其提供的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，為學(xué)習(xí)分析的實(shí)現(xiàn)提供了極大便利。

除數(shù)據(jù)互操作性之外，統(tǒng)一的數(shù)據(jù)字典（Data Dictionary）有助于實(shí)現(xiàn)教育數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的一致性，避免數(shù)據(jù)交換時(shí)的模糊混淆，使系統(tǒng)開(kāi)發(fā)時(shí)有規(guī)范可循；學(xué)習(xí)成果標(biāo)準(zhǔn)提供學(xué)習(xí)者能力指標(biāo)體系，充分利用語(yǔ)義技術(shù)，使計(jì)算機(jī)能夠更好地理解并處理學(xué)習(xí)結(jié)果數(shù)據(jù)。此外，學(xué)習(xí)分析對(duì)象種類(lèi)、分析層次、分析結(jié)果類(lèi)型與呈現(xiàn)形式，均應(yīng)結(jié)合教學(xué)、學(xué)習(xí)、管理、研究的不同，進(jìn)行梳理，以為學(xué)習(xí)分析實(shí)踐與研究提供指導(dǎo)與參考。

學(xué)習(xí)分析標(biāo)準(zhǔn)體系可以在數(shù)據(jù)源與學(xué)習(xí)分析之間架設(shè)橋梁，有助于實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的跨平臺(tái)操作，進(jìn)一步提升學(xué)習(xí)分析與數(shù)據(jù)挖掘的效率，最終實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)的智能化與自適應(yīng)。

（四）學(xué)習(xí)分析理論體系的建立與完善

學(xué)習(xí)分析可以為教學(xué)、學(xué)習(xí)、管理、開(kāi)發(fā)提供有力的數(shù)據(jù)分析支持，勢(shì)必推動(dòng)教育模式的不斷革新與教育理論的創(chuàng)新。然而，學(xué)習(xí)分析作為新興的研究領(lǐng)域，涉及數(shù)據(jù)挖掘、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、學(xué)習(xí)理論、教學(xué)理論、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)等多種理論與方法，其理論基礎(chǔ)與自身理論框架仍未系統(tǒng)化、明朗化。學(xué)習(xí)分析在實(shí)現(xiàn)有效教學(xué)與有效學(xué)習(xí)過(guò)程中的地位與作用如何，學(xué)習(xí)分析在促進(jìn)學(xué)生實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)中應(yīng)如何發(fā)揮作用；各學(xué)科理論如何有效支持學(xué)習(xí)分析實(shí)踐，如何基于認(rèn)知理論與學(xué)習(xí)科學(xué)原理對(duì)學(xué)習(xí)分析的結(jié)果做出符合理論規(guī)律與現(xiàn)實(shí)的解釋?zhuān)桓鞣N方法與技術(shù)在學(xué)習(xí)分析中扮演著何種角色，其協(xié)同發(fā)揮作用的機(jī)制如何，這些問(wèn)題的回答都需要對(duì)學(xué)習(xí)分析理論體系的梳理與構(gòu)建。學(xué)習(xí)分析理論體系的建立，一方面依賴學(xué)習(xí)分析實(shí)踐的不斷發(fā)展與嘗試，一方面依賴于廣大研究者的不斷探索與總結(jié)，理論的完善又會(huì)指導(dǎo)并促進(jìn)實(shí)踐的不斷演進(jìn)，從而實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)分析理論與實(shí)踐循環(huán)前進(jìn)的良性發(fā)展。

學(xué)習(xí)分析作為快速發(fā)展的新興研究領(lǐng)域，目前雖未形成脈絡(luò)清晰的理論體系，但不可否認(rèn)它為大數(shù)據(jù)環(huán)境下的教育實(shí)踐與研究提供了更為高效的方法，迎合了當(dāng)前在線學(xué)習(xí)、個(gè)性化學(xué)習(xí)的需要，可以為在線學(xué)習(xí)、個(gè)性化學(xué)習(xí)、教育管理、教育研究提供科學(xué)客觀的依據(jù)與寬廣的視野，隨著技術(shù)的發(fā)展與相關(guān)政策、規(guī)范的建立，學(xué)習(xí)分析必然為教育信息化提供強(qiáng)大助力，在更廣闊的領(lǐng)域發(fā)揮作用。