張莉娜

摘要：通過文獻(xiàn)研讀對(duì)學(xué)習(xí)分系統(tǒng)研究現(xiàn)狀與成果進(jìn)行分析，該文提出可行的學(xué)習(xí)分析過程，分析有效的學(xué)習(xí)分析工具。而后，筆者結(jié)合翻轉(zhuǎn)課堂實(shí)驗(yàn)教學(xué)需求，從課前學(xué)習(xí)推薦和課后復(fù)習(xí)干預(yù)兩個(gè)方面入手，設(shè)計(jì)支持翻轉(zhuǎn)課堂實(shí)驗(yàn)教學(xué)模式的學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞：學(xué)習(xí)分析；翻轉(zhuǎn)課堂；系統(tǒng)建模

中圖分類號(hào)：G642 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2017）29-0093-02

軟件工程專業(yè)課程教學(xué)基于翻轉(zhuǎn)課堂展開實(shí)驗(yàn)教學(xué)具有可行性和必要性，并通過實(shí)證研究對(duì)其效果進(jìn)行驗(yàn)證，效果明顯。為了更加深入掌握學(xué)生課外學(xué)習(xí)情況，進(jìn)一步剖析其線上課外學(xué)習(xí)行為具有一定的必要性。本文將進(jìn)一步分析設(shè)計(jì)出支持翻轉(zhuǎn)課堂實(shí)驗(yàn)教學(xué)模式的學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)的架構(gòu)

1 學(xué)習(xí)分析概述

在教育信息技術(shù)界，隨著學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)和web2.0的普遍使用，學(xué)習(xí)者產(chǎn)生大量的數(shù)字學(xué)習(xí)軌跡，也就意味著教育機(jī)構(gòu)面臨著大數(shù)據(jù)需要處理，學(xué)習(xí)分析正是代表了教育中“大數(shù)據(jù)”的分析與應(yīng)用。用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)軟件進(jìn)行捕獲、存儲(chǔ)、管理和分析是非常困難的，但研究者認(rèn)為其具有很大的研究?jī)r(jià)值[1]。于是一個(gè)新的研究領(lǐng)域——學(xué)習(xí)分析（learning analytics）出現(xiàn)了。學(xué)術(shù)界對(duì)學(xué)習(xí)分析尚未形成統(tǒng)一的定義，在2011年第一屆學(xué)習(xí)分析和知識(shí)國(guó)際大會(huì)（lak11）上，學(xué)習(xí)分析被定義為“學(xué)習(xí)分析技術(shù)就是測(cè)量、收集、分析和報(bào)告關(guān)于學(xué)習(xí)者及其學(xué)習(xí)情境的數(shù)據(jù)，以期了解和優(yōu)化學(xué)習(xí)和學(xué)習(xí)發(fā)生的環(huán)境”。

學(xué)習(xí)分析與知識(shí)國(guó)際會(huì)議從2011年開始每年一屆，至今已取得一定的研究結(jié)果：學(xué)習(xí)分析形成了以教育學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程、人工智能、心理學(xué)與認(rèn)知科學(xué)為主導(dǎo)學(xué)科的學(xué)術(shù)群合作研究態(tài)勢(shì)，理念研究關(guān)鍵詞分別呈現(xiàn)出社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、教育文本分析和可視化、大規(guī)模開放在線課程、教育數(shù)據(jù)挖掘和計(jì)算機(jī)支持協(xié)作學(xué)習(xí)共同體的演變趨勢(shì)，通過聚類分析，形成了以生成預(yù)測(cè)模型、數(shù)據(jù)集驅(qū)動(dòng)的研究，語(yǔ)義對(duì)話與自動(dòng)作文評(píng)分、知識(shí)建構(gòu)與能力轉(zhuǎn)化等代表的研究主題，以設(shè)計(jì)研究法、文本分析法、混合研究法、教育數(shù)據(jù)挖掘等為代表[2]。

2 學(xué)習(xí)分析過程與工具

學(xué)習(xí)分析作為近幾年的研究熱點(diǎn)，學(xué)者已經(jīng)給出各自的研究成果：布朗在第一次學(xué)習(xí)分析和知識(shí)國(guó)際會(huì)議上對(duì)學(xué)習(xí)分析進(jìn)行總結(jié)概括，提出學(xué)習(xí)分析的五要素：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、學(xué)生學(xué)習(xí)、聽眾反饋、干預(yù)。學(xué)習(xí)分析研究協(xié)會(huì)設(shè)計(jì)了開放學(xué)習(xí)分析的集成和模塊化平臺(tái)，包括3個(gè)引擎：適應(yīng)性和個(gè)性化引擎、干預(yù)引擎、分析引擎（中心）[3]。Bramucci和Gaton展示了一個(gè)推薦引擎Sherpa，通過挖掘多種教育數(shù)據(jù)源，展現(xiàn)包括電郵、語(yǔ)言等個(gè)性化服務(wù)，如為學(xué)生推薦課程、對(duì)危機(jī)學(xué)生進(jìn)行干預(yù)，為學(xué)生定制校園信息等[4]。

綜合分析以往研究成果，不難看出學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)是一個(gè)相對(duì)比較復(fù)雜的綜合系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于教育大數(shù)據(jù)的研究背景，以學(xué)習(xí)分析為中心，實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)干預(yù)為目的，數(shù)據(jù)挖掘與處理為主要途徑，引入推薦引擎和干預(yù)引擎，通過人機(jī)個(gè)性化智能互動(dòng)，從而提高學(xué)習(xí)效果。

參考西門子（siemens）研究出的學(xué)習(xí)分析過程，本文提出支持翻轉(zhuǎn)課堂實(shí)驗(yàn)教學(xué)模式的學(xué)習(xí)分析過程包括以下幾個(gè)環(huán)節(jié)： 建立個(gè)人學(xué)習(xí)習(xí)慣檔案、學(xué)習(xí)者通過學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)、結(jié)合智能數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)分析、得出學(xué)習(xí)風(fēng)格預(yù)測(cè)、智能推薦適應(yīng)性學(xué)習(xí)資源。如圖1所示：

1） 學(xué)習(xí)者輸入數(shù)據(jù)：學(xué)習(xí)者借助移動(dòng)終端、社會(huì)性軟件、個(gè)人學(xué)習(xí)環(huán)境以及學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)等各種學(xué)習(xí)軟件開展自主學(xué)習(xí)，將該學(xué)習(xí)過程所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)記錄并存儲(chǔ)下來(lái)。

2） 學(xué)習(xí)分析：在智能數(shù)據(jù)如課程語(yǔ)義數(shù)據(jù)、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的參與下，對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行社會(huì)網(wǎng)路分析、概念理解，轉(zhuǎn)化為影響成敗信號(hào)。

3） 形成個(gè)人學(xué)習(xí)檔案：根據(jù)現(xiàn)存數(shù)據(jù)或者輸入數(shù)據(jù)形成個(gè)人信息檔案，用來(lái)進(jìn)行自我鑒定或數(shù)據(jù)推斷。

4） 預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)風(fēng)格模型：根據(jù)學(xué)習(xí)分析產(chǎn)生的數(shù)據(jù)軌跡以及個(gè)人檔案數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格模型。

5） 推薦學(xué)習(xí)資源：基于以上數(shù)據(jù)分析結(jié)果，系統(tǒng)自動(dòng)推薦適應(yīng)性學(xué)習(xí)資源或者教師根據(jù)結(jié)果實(shí)施干預(yù)，從而滿足不同學(xué)習(xí)者的個(gè)性化學(xué)習(xí)需求，提高學(xué)習(xí)效率

學(xué)習(xí)分析技術(shù)在整個(gè)過程中起到重要作用，是整個(gè)學(xué)習(xí)分析過程的核心內(nèi)容，除了大數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘的專業(yè)技術(shù)以外，目前教育教學(xué)領(lǐng)域已開發(fā)應(yīng)用的學(xué)習(xí)分析工具可作為借鑒。

根據(jù)各學(xué)習(xí)工具所側(cè)重的分析對(duì)象與類型，將其分為：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)行為分析工具及其他綜合分析工具[5]。

學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)分析工具的主要對(duì)象就是在社交網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行的學(xué)習(xí)交互，會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)，可分為以學(xué)習(xí)個(gè)體為研究對(duì)象和以學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)為研究對(duì)象，如個(gè)體在平臺(tái)中的活躍程度或者網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體之間的關(guān)系角色，代表性工具如Gephi。學(xué)習(xí)內(nèi)容分析工具主要分析師生或生生交流所產(chǎn)生的內(nèi)容，與學(xué)生學(xué)習(xí)內(nèi)容本身為研究對(duì)象，如論壇內(nèi)容與課程內(nèi)容等，代表性工具如Nvivo。學(xué)習(xí)能力分析工具以學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)能力，學(xué)習(xí)水平為分析對(duì)象，如通過量表或博客等形式對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、學(xué)習(xí)水平進(jìn)行測(cè)試，代表性工具如Enquiry Blogger。學(xué)習(xí)行為分析工具以學(xué)習(xí)者與系統(tǒng)的人機(jī)交互數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，如學(xué)習(xí)者的登錄時(shí)間，訪問時(shí)間，完成作業(yè)情況等被系統(tǒng)自動(dòng)記錄代表性工具如Mix-panel。

3 學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)

針對(duì)本研究課題的需要，基于對(duì)學(xué)習(xí)分析過程與學(xué)習(xí)分析工具的分析，構(gòu)建支持翻轉(zhuǎn)課堂實(shí)驗(yàn)教學(xué)模式的學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)，需要考慮一下幾個(gè)方面的設(shè)計(jì)原則：

1） 考慮翻轉(zhuǎn)課堂實(shí)驗(yàn)教學(xué)需求，系統(tǒng)設(shè)計(jì)需要考慮課前學(xué)習(xí)分析與課后學(xué)習(xí)分析兩部分進(jìn)行設(shè)計(jì)，基于現(xiàn)實(shí)需求，課前分析結(jié)果更多的是系統(tǒng)自動(dòng)進(jìn)行分析然后推送，課后學(xué)習(xí)分析則可以較多的實(shí)現(xiàn)教師的干預(yù)。

2） 學(xué)習(xí)分析技術(shù)工具的選擇與使用，要兼顧大數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘的專門技術(shù)和目前已經(jīng)存在的比較成熟的學(xué)習(xí)分析工具。同時(shí)要考慮各種工具技術(shù)的可視化效果，則需要采用可視化技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，因?yàn)榭梢暬慕Y(jié)果對(duì)于教師或者管理員的干預(yù)特別重要。endprint

3） 學(xué)習(xí)資源的設(shè)計(jì)需要考慮個(gè)性化學(xué)習(xí)需求，力求多樣化多維度的進(jìn)行學(xué)習(xí)資源設(shè)計(jì)，文本、視頻、音頻多元化提供給學(xué)習(xí)者。

4） 學(xué)習(xí)日至的捕獲與記錄需要從各個(gè)方面去設(shè)計(jì)，要求涵蓋學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)、學(xué)習(xí)能力、學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)行為等各個(gè)方面的數(shù)據(jù)信息。

5） 盡可能利用現(xiàn)存學(xué)習(xí)分析數(shù)據(jù)，例如將學(xué)生信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)導(dǎo)入?yún)⑴c學(xué)習(xí)風(fēng)格模型的推算。

遵循以上原則，對(duì)支持翻轉(zhuǎn)課堂實(shí)驗(yàn)教學(xué)模式的學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)，架構(gòu)圖如圖2所示。

組件1多樣化的學(xué)習(xí)資源，也就是對(duì)學(xué)習(xí)課件、測(cè)試題目、交流方式等各個(gè)方面的設(shè)計(jì)力求多樣化。如對(duì)于課件可提供ppt、視頻、word等形式，測(cè)試題目可以分為主觀題和客觀題、包括課前預(yù)習(xí)自測(cè)和課后復(fù)習(xí)測(cè)試，交流方式可以在線互動(dòng)也可論壇留言等。

組件2多維學(xué)習(xí)日至數(shù)據(jù)庫(kù)，也就是要求學(xué)習(xí)日至內(nèi)容多樣化，如記錄學(xué)生登錄系統(tǒng)時(shí)間點(diǎn)、訪問時(shí)間段、訪問人數(shù)、閱讀課件駐留時(shí)間、測(cè)試題目回答情況，得分情況、在線互動(dòng)人數(shù)、內(nèi)容、論壇留言數(shù)據(jù)等。

組件3學(xué)習(xí)分析工具包括數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和常用的學(xué)習(xí)分析工具，上文已給出部分常用可參考學(xué)習(xí)工具，其作用就是對(duì)組件2 記錄存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行合理分析，從而得出組件4的預(yù)測(cè)結(jié)果。

組件4預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)風(fēng)格模型，此處學(xué)習(xí)風(fēng)格，側(cè)重指不同學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)偏好，如對(duì)不同媒體的敏感程度不同，可以推送不同的學(xué)習(xí)資源（組件5推薦引擎），學(xué)習(xí)時(shí)間段不同，可以幫助教師決定課程布置得時(shí)間（組件7干預(yù)引擎）等等，以求學(xué)習(xí)效果最大化。

組件6呈現(xiàn)可視化信息輸出，主要是指預(yù)測(cè)結(jié)果的界面輸出，便于管理者或者教師察看，從而提出干預(yù)措施。可視化結(jié)果對(duì)于研究來(lái)說特別重要，能夠體現(xiàn)出該系統(tǒng)的有效性與必要性。

組件8學(xué)生信息管理系統(tǒng)作為一個(gè)外部系統(tǒng)，已存現(xiàn)有學(xué)生的個(gè)人檔案，可作為預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)風(fēng)格的一種判斷依據(jù)參與分析。

4 結(jié)束語(yǔ)

本研究通過對(duì)學(xué)習(xí)分析概念、過程、技術(shù)工具等各方面的分析，結(jié)合翻轉(zhuǎn)課堂實(shí)驗(yàn)教學(xué)模式需求，設(shè)計(jì)出支持翻轉(zhuǎn)課堂實(shí)驗(yàn)教學(xué)模式的學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)架構(gòu)。對(duì)于該系統(tǒng)尚處于設(shè)計(jì)分析階段，后續(xù)需要進(jìn)一步研究，將其實(shí)現(xiàn)并加以應(yīng)用。

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