李夢(mèng)蕾 李爽 沈欣憶

【摘 要】 學(xué)習(xí)分析作為當(dāng)前教育技術(shù)研究熱點(diǎn)經(jīng)歷了近十年的快速發(fā)展。為把握國(guó)內(nèi)學(xué)習(xí)分析研究在過(guò)去十年間的主要進(jìn)展和現(xiàn)狀，本研究采用文獻(xiàn)計(jì)量法、可視化分析、內(nèi)容分析等方法對(duì)《中國(guó)電化教育》《中國(guó)遠(yuǎn)程教育》等五本國(guó)內(nèi)核心學(xué)術(shù)期刊2007—2017年發(fā)表的204篇學(xué)習(xí)分析文獻(xiàn)進(jìn)行分析，總結(jié)、評(píng)述了十年來(lái)我國(guó)學(xué)習(xí)分析文獻(xiàn)的研究類型、年度高頻關(guān)鍵詞、研究者與機(jī)構(gòu)、研究數(shù)據(jù)、研究技術(shù)與工具、研究主題。在此基礎(chǔ)上提出學(xué)習(xí)分析研究四個(gè)發(fā)展趨勢(shì)：從技術(shù)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向教育需求驅(qū)動(dòng)，多元化、多模態(tài)、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)采集，跨學(xué)科合作與技術(shù)融合，學(xué)習(xí)分析在教育領(lǐng)域全面展開。本研究希望通過(guò)描繪和反思近十年來(lái)國(guó)內(nèi)學(xué)習(xí)分析研究圖景，為今后學(xué)習(xí)分析的研究與實(shí)踐提供參考。

【關(guān)鍵詞】 學(xué)習(xí)分析；教育大數(shù)據(jù)；學(xué)術(shù)期刊；文獻(xiàn)計(jì)量分析；可視化分析；內(nèi)容分析；主要進(jìn)展；發(fā)展趨勢(shì)

【中圖分類號(hào)】 G420 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A 【文章編號(hào)】 1009-458x（2018）10-0005-12

一、引言

學(xué)習(xí)分析運(yùn)用各種數(shù)據(jù)采集工具和分析技術(shù)，研究教學(xué)實(shí)踐中的學(xué)生投入、學(xué)習(xí)績(jī)效和進(jìn)展，為課程、教學(xué)和評(píng)估的實(shí)時(shí)調(diào)整與改善提供了重要支撐（Johnson et al.， 2012），成為當(dāng)前發(fā)展最為迅速的研究領(lǐng)域。盡管學(xué)習(xí)分析最早可以追溯到20世紀(jì)60年代的計(jì)算機(jī)管理教學(xué)（顧小清， 等， 2012），但是學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域真正引起廣泛關(guān)注是在2011年美國(guó)新媒體聯(lián)盟（New Media Consortium）《地平線報(bào)告》發(fā)布之后，報(bào)告將學(xué)習(xí)分析技術(shù)視為影響教育發(fā)展的新興技術(shù)。從2011年起，學(xué)習(xí)分析引起國(guó)際教育技術(shù)領(lǐng)域的廣泛興趣，發(fā)展迅速，并推動(dòng)了教學(xué)評(píng)價(jià)與研究的科學(xué)化發(fā)展。隨著我國(guó)進(jìn)入“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代，教育信息化環(huán)境全面升級(jí)，大量教育數(shù)據(jù)產(chǎn)生，成為新時(shí)期教育教學(xué)生產(chǎn)力的關(guān)鍵要素。挖掘這些數(shù)據(jù)隱含的教學(xué)知識(shí)與需求，探索新環(huán)境下的教育教學(xué)規(guī)律、提升教學(xué)的精準(zhǔn)度與適應(yīng)性、創(chuàng)新教學(xué)服務(wù)供給模式、推動(dòng)教育教學(xué)系統(tǒng)變革的需求日益強(qiáng)烈。在此背景下，近幾年學(xué)習(xí)分析在我國(guó)教育領(lǐng)域的關(guān)注度與應(yīng)用持續(xù)升溫，該領(lǐng)域的技術(shù)工具和實(shí)踐應(yīng)用研究均發(fā)展迅猛，成為教育大數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域，也成為推動(dòng)新時(shí)期教育教學(xué)研究范式變革的重要力量（王良周， 等， 2015； 楊現(xiàn)民， 等， 2017）。然而，學(xué)習(xí)分析作為一個(gè)新興領(lǐng)域，無(wú)論是理論研究還是實(shí)踐應(yīng)用研究都仍處于初期探索階段，學(xué)習(xí)分析的教育應(yīng)用價(jià)值與潛力尚待挖掘，迫切需要更多高質(zhì)量研究支撐未來(lái)學(xué)習(xí)分析的教育應(yīng)用。為此，有必要對(duì)以往學(xué)習(xí)分析的相關(guān)研究進(jìn)行系統(tǒng)梳理與評(píng)述，總結(jié)學(xué)習(xí)分析研究近幾年的主要進(jìn)展，剖析已有研究的局限與問(wèn)題，明確未來(lái)研究方向與發(fā)展路徑。綜上所述，本文將聚焦能夠體現(xiàn)我國(guó)學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域研究與實(shí)踐關(guān)鍵進(jìn)展和成果的國(guó)內(nèi)核心學(xué)術(shù)期刊，對(duì)近十年來(lái)學(xué)習(xí)分析研究文獻(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)綜述，以期為學(xué)習(xí)分析的理論研究與實(shí)踐探索提供參考。

二、文獻(xiàn)綜述

已有學(xué)者對(duì)學(xué)習(xí)分析進(jìn)行了文獻(xiàn)綜述。如黃志南等（2016）以 Web of Science 核心庫(kù)為數(shù)據(jù)來(lái)源，采用多種分析工具及可視化技術(shù)，從高被引文獻(xiàn)、核心作者分布、論文高產(chǎn)機(jī)構(gòu)和高頻關(guān)鍵詞入手，梳理并揭示了當(dāng)前學(xué)習(xí)分析的研究現(xiàn)狀；吳青等（2015）從利益相關(guān)者、研究目標(biāo)、研究對(duì)象、技術(shù)方法四個(gè)維度梳理了學(xué)習(xí)分析的形成過(guò)程；孟玲玲等（2014）從多個(gè)角度對(duì)學(xué)習(xí)分析工具進(jìn)行了分類，并從使用環(huán)境、數(shù)據(jù)支持格式、是否可視化等維度做了詳細(xì)比較；韓錫斌等（2017）對(duì)2008—2016年與學(xué)習(xí)分析相關(guān)的國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)期刊、碩博士學(xué)位論文和會(huì)議報(bào)告與論文進(jìn)行了系統(tǒng)梳理，包括概念與綜述、構(gòu)成與模型、技術(shù)系統(tǒng)、組織實(shí)施和效果評(píng)價(jià)五個(gè)方面，并提出了該領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)和路徑。

對(duì)相關(guān)綜述文獻(xiàn)的深入分析發(fā)現(xiàn)，已有研究關(guān)注的文獻(xiàn)時(shí)間跨度各不相同，主要是在學(xué)習(xí)分析興起的近十年范圍內(nèi)；綜述的文獻(xiàn)來(lái)源以期刊文獻(xiàn)為主，也有少數(shù)綜述關(guān)注國(guó)外期刊文獻(xiàn)以及國(guó)際會(huì)議中的主題報(bào)告和論文（吳永和， 等， 2014； 曹帥， 等， 2016； 李香勇， 等， 2017）。有的綜述還對(duì)國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)做了對(duì)比研究（韓錫斌， 等， 2017； 郭炯， 等， 2017）。從綜述范圍來(lái)看，尚沒(méi)有專門針對(duì)國(guó)內(nèi)教育技術(shù)和遠(yuǎn)程教育核心期刊2007—2017年學(xué)習(xí)分析文獻(xiàn)的系統(tǒng)分析。

在綜述內(nèi)容方面，已有綜述的聚焦點(diǎn)各有不同。大部分綜述的內(nèi)容圍繞學(xué)習(xí)分析模型與方法、學(xué)習(xí)分析的技術(shù)與工具、學(xué)習(xí)分析的實(shí)踐與應(yīng)用、學(xué)習(xí)分析的研究主題等方面。如王紫琴等（2017）從學(xué)習(xí)分析技術(shù)規(guī)范的角度綜述了ADL、IMS 和 ISO /IEC三大標(biāo)準(zhǔn)組織制定的學(xué)習(xí)分析技術(shù)規(guī)范，并對(duì)Caliper Analytics和xAPI兩個(gè)學(xué)習(xí)分析技術(shù)規(guī)范進(jìn)行了比較，分析兩者的不同點(diǎn)和內(nèi)在聯(lián)系；李艷燕等（2012）通過(guò)對(duì)已有實(shí)證研究文獻(xiàn)的概括，整理出五種典型的數(shù)據(jù)分析方法，并提出了面向不同利益相關(guān)群體的應(yīng)用服務(wù)。可是，從綜述內(nèi)容上來(lái)看，已有文獻(xiàn)缺乏對(duì)學(xué)習(xí)分析研究者、數(shù)據(jù)來(lái)源、數(shù)據(jù)量、分析方法與工具、分析主題的系統(tǒng)分析，因此難以全面描述領(lǐng)域研究現(xiàn)狀，難以深入挖掘研究問(wèn)題與局限。

在綜述方法上，大部分綜述研究都借助多種可視化工具和技術(shù)來(lái)分析學(xué)習(xí)分析的現(xiàn)狀。如牟智佳等（2016）以元分析、知識(shí)圖譜、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析為研究方法，從研究者國(guó)籍、學(xué)科背景、關(guān)鍵文獻(xiàn)、關(guān)鍵詞、研究主題和研究方法六個(gè)方面，對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行內(nèi)容分析；黃志南等（2016）利用可視化工具分析了學(xué)習(xí)分析研究主題的年度變化，并在此基礎(chǔ)上加入了對(duì)文獻(xiàn)主題內(nèi)容的分析。然而，在整體上大部分研究較少綜合定量、定性、可視化等多種方法對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行多視角、深入的分析。

綜上所述，有必要對(duì)近十年來(lái)我國(guó)核心教育技術(shù)學(xué)術(shù)期刊的學(xué)習(xí)分析研究文獻(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)深入的分析與綜述，總結(jié)十年來(lái)學(xué)習(xí)分析在我國(guó)教育技術(shù)領(lǐng)域的主要研究進(jìn)展，分析已有研究局限與問(wèn)題，為未來(lái)研究與實(shí)踐提供參考和依據(jù)。

三、研究方法

核心期刊是期刊中學(xué)術(shù)水平與影響力較高的刊物。已有研究對(duì)遠(yuǎn)程教育領(lǐng)域核心期刊進(jìn)行了期刊影響力的分析，指出《電化教育研究》《中國(guó)電化教育》《中國(guó)遠(yuǎn)程教育》《現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究》《開放教育研究》《現(xiàn)代教育技術(shù)》《遠(yuǎn)程教育雜志》七本期刊基本上反映了我國(guó)遠(yuǎn)程教育領(lǐng)域的學(xué)術(shù)水平、研究動(dòng)態(tài)、熱點(diǎn)話題和發(fā)展趨勢(shì)，是我國(guó)遠(yuǎn)程教育領(lǐng)域的重要信息來(lái)源。其中，《電化教育研究》《中國(guó)遠(yuǎn)程教育》《中國(guó)電化教育》三本期刊的影響指數(shù)最高（黃淑敏， 2011）。考慮到本研究將基于文章內(nèi)容對(duì)核心期刊文獻(xiàn)進(jìn)行人工篩選以避免使用關(guān)鍵詞搜索導(dǎo)致的文獻(xiàn)遺漏，人工篩選文獻(xiàn)工作量較大，因此決定從七本期刊中選擇五本進(jìn)行學(xué)習(xí)分析相關(guān)文章的篩選。除了影響指數(shù)最高的三本期刊，還選擇了近幾年學(xué)術(shù)影響力提升較快的《現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究》和《開放教育研究》兩本期刊。聚焦這五本核心期刊，綜合應(yīng)用文獻(xiàn)計(jì)量分析、可視化分析、內(nèi)容分析等分析技術(shù)對(duì)學(xué)習(xí)分析相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)分析。

（一）文獻(xiàn)樣本及其選取

本研究綜述的文獻(xiàn)樣本通過(guò)如下兩個(gè)步驟獲得。首先，在中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）以“大數(shù)據(jù)”和“學(xué)習(xí)分析”為關(guān)鍵詞，以“核心期刊”、發(fā)表時(shí)間在2007—2017年為篩選條件對(duì)《中國(guó)電化教育》《電化教育研究》《中國(guó)遠(yuǎn)程教育》《現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究》《開放教育研究》五本期刊進(jìn)行第一輪文獻(xiàn)檢索，得到62篇文獻(xiàn)。之后，研究者逐篇篩選五本核心期刊在2007—2017年發(fā)表的文章，選取與學(xué)習(xí)分析主題相關(guān)的研究文獻(xiàn)，一方面避免遺漏沒(méi)有以學(xué)習(xí)分析和大數(shù)據(jù)為關(guān)鍵詞的相關(guān)文獻(xiàn)，另一方面對(duì)關(guān)鍵詞檢索結(jié)果進(jìn)行印證。最后通過(guò)雙向檢索和統(tǒng)計(jì)，最終篩選獲得有效文獻(xiàn)樣本共204篇，作為文獻(xiàn)綜述分析的對(duì)象。

（二）文獻(xiàn)分析過(guò)程與方法

本研究綜合應(yīng)用文獻(xiàn)計(jì)量法、可視化分析、內(nèi)容分析方法對(duì)所選取的204篇文獻(xiàn)進(jìn)行分析。研究者首先根據(jù)分析內(nèi)容對(duì)204篇文獻(xiàn)樣本進(jìn)行整理與編碼，整理與編碼的內(nèi)容包括文章題目、來(lái)源期刊、時(shí)間、作者、作者單位、研究類型、學(xué)習(xí)分析對(duì)象、分析數(shù)據(jù)來(lái)源、類型、樣本量、分析技術(shù)與工具、分析主題等。兩名研究者完成了編碼工作，協(xié)商編碼問(wèn)題，檢驗(yàn)編碼結(jié)果，確保了編碼結(jié)果的有效性。在文獻(xiàn)樣本編碼的基礎(chǔ)上，研究者分別借助Citespace5.0分析工具對(duì)文獻(xiàn)樣本的研究類別、研究年度熱度變化、作者合作關(guān)系進(jìn)行可視化分析，采用Excel2013對(duì)133篇實(shí)證研究的被試或參與者的教育階段、來(lái)源、類型和樣本量、分析的技術(shù)和工具進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)；采用UCINET6.0對(duì)實(shí)證研究中采用的學(xué)習(xí)分析方法進(jìn)行關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析，采用內(nèi)容分析法對(duì)文獻(xiàn)樣本的研究主題進(jìn)行歸納與分析。

四、研究結(jié)果

（一）年度研究類型與熱點(diǎn)分析

1. 文獻(xiàn)研究類型分析

對(duì)文獻(xiàn)樣本分析發(fā)現(xiàn)，已有文獻(xiàn)可以分為三類：①理論分析類（53篇），即從理論視角出發(fā)構(gòu)建學(xué)習(xí)分析的理論模型框架，或探討與學(xué)習(xí)分析相關(guān)的技術(shù)理論，探討學(xué)習(xí)分析的發(fā)展趨勢(shì)和基于各種平臺(tái)和應(yīng)用范圍的理論架構(gòu)；②實(shí)證研究類（133篇），即基于真實(shí)教育教學(xué)案例和數(shù)據(jù)開展學(xué)習(xí)分析的實(shí)證研究，以探索規(guī)律、構(gòu)建模型、探索方法、開發(fā)系統(tǒng)等；③文獻(xiàn)綜述類（18篇），即從不同聚焦點(diǎn)對(duì)學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域的文獻(xiàn)進(jìn)行綜述，如學(xué)術(shù)群體、文獻(xiàn)可視化分析、分析工具、在線學(xué)習(xí)行為和大數(shù)據(jù)視角等。因此，本研究把大數(shù)據(jù)與學(xué)習(xí)分析的文獻(xiàn)分為三類，即實(shí)證研究類、理論分析類和文獻(xiàn)綜述類。由文獻(xiàn)的年度統(tǒng)計(jì)分析（見(jiàn)圖1）可以看出，文獻(xiàn)量逐年增大，三類文獻(xiàn)均增長(zhǎng)較快，實(shí)證研究類的漲幅最大，說(shuō)明研究者和實(shí)踐者都相繼進(jìn)入學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域開展研究，在理論建構(gòu)的基礎(chǔ)上更加傾向與真實(shí)的學(xué)習(xí)分析實(shí)踐案例相結(jié)合，在實(shí)踐中探索和尋找理論與實(shí)踐的交叉點(diǎn)。

2. 文獻(xiàn)年度高頻關(guān)鍵詞分析

對(duì)五本期刊文獻(xiàn)樣本關(guān)鍵詞的分析（見(jiàn)圖2）顯示，學(xué)習(xí)分析從2011年被《地平線報(bào)告》定義為影響教育發(fā)展的新興技術(shù)之后迅速引起國(guó)內(nèi)學(xué)者的關(guān)注，在2012年呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)（節(jié)點(diǎn)越大，表明出現(xiàn)的頻次越高），從2012年至2017年的年度熱詞分別是MOOC、教育大數(shù)據(jù)、翻轉(zhuǎn)課堂、教育技術(shù)、可視化、互聯(lián)網(wǎng)+、高等教育、深度學(xué)習(xí)、人工智能。2012年被稱為“MOOC元年”，與之伴隨的是對(duì)MOOC平臺(tái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)分析的大規(guī)模興起。隨后幾年互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展，教育信息化深入開展，教育數(shù)據(jù)集日漸龐大，越來(lái)越多的研究者開始關(guān)注“互聯(lián)網(wǎng)+教育”“教育大數(shù)據(jù)”背后的潛在價(jià)值，并在學(xué)習(xí)分析技術(shù)領(lǐng)域積極踐行。近兩年來(lái)關(guān)于學(xué)習(xí)分析的研究主要集中在高等學(xué)校。EDUCAUSE分析和研究中心（ECAR）不久前發(fā)布了《2017年高等教育十大戰(zhàn)略性技術(shù)》報(bào)告，認(rèn)為學(xué)習(xí)分析技術(shù)是2017年美國(guó)高等院校正在投入的技術(shù)之一，高等院校準(zhǔn)備讓應(yīng)用系統(tǒng)支持院校新的數(shù)據(jù)需求。未來(lái)工廠（2016）發(fā)布了《2016—2020年在線教育邁向智能時(shí)代》，預(yù)測(cè)人工智能為核心的新技術(shù)與教學(xué)融合是在線教育的下一個(gè)核心驅(qū)動(dòng)力，而人工智能的本質(zhì)是基于大量數(shù)據(jù)的分析建立模型進(jìn)行應(yīng)用。目前人工智能和學(xué)習(xí)分析的融合已經(jīng)在自適應(yīng)學(xué)習(xí)、虛擬助手、專家系統(tǒng)、語(yǔ)言學(xué)習(xí)等方面具有廣泛的應(yīng)用，2017年“人工智能”在學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域的高頻出現(xiàn)正預(yù)示著人工智能將在在線教育領(lǐng)域迎來(lái)爆發(fā)期，通過(guò)對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析建模，運(yùn)用技術(shù)手段充分發(fā)揮機(jī)器標(biāo)準(zhǔn)化的優(yōu)勢(shì)和人類富有情感及在創(chuàng)造力和復(fù)雜決策上的優(yōu)勢(shì)。未來(lái)，隨著技術(shù)的成熟和學(xué)習(xí)分析理論的深入融合，更多新的場(chǎng)景必將出現(xiàn)。

（二）作者可視化分析

從圖3可看出，作者整體分布較分散，沒(méi)有形成大的合作網(wǎng)絡(luò)，研究者大部分形成小的研究流派或者單獨(dú)開展研究。經(jīng)過(guò)進(jìn)一步查閱文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，這些小研究流派大部分是基于高校內(nèi)部和研究院內(nèi)部的合作，跨?？珙I(lǐng)域合作極少，且內(nèi)部研究者大多為師徒關(guān)系、同事關(guān)系。目前主要形成了四大流派，如最大的合作網(wǎng)絡(luò)是以祝智庭、顧小清為中心的華東師范大學(xué)，以鄭勤華、孫洪濤、武法提、牟智佳等為代表的北京師范大學(xué)遠(yuǎn)程教育研究中心和教育技術(shù)學(xué)院，以姜強(qiáng)、趙蔚為核心的華中師范大學(xué)等，他們之間都各自形成了較強(qiáng)和固定的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)并不斷加強(qiáng)合作。但學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域還應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)不同機(jī)構(gòu)的合作，發(fā)揮權(quán)威專家的學(xué)術(shù)引領(lǐng)作用，豐富不同高校間的聯(lián)系，搭建學(xué)習(xí)分析的研究交流平臺(tái)，形成更大型的研究者關(guān)系網(wǎng)。

同時(shí)，要鼓勵(lì)不同學(xué)科領(lǐng)域?qū)W者的交流合作，推進(jìn)學(xué)習(xí)分析的跨學(xué)科合作研究。學(xué)習(xí)分析研究需要豐富的學(xué)科背景作支撐，包括腦認(rèn)知科學(xué)、學(xué)習(xí)科學(xué)、社會(huì)學(xué)等，學(xué)習(xí)分析技術(shù)可以吸收借鑒其他學(xué)科的分析方法、理論、技術(shù)，對(duì)不同的分析場(chǎng)景、對(duì)象提出適用的理論框架體系，如與腦認(rèn)知科學(xué)結(jié)合來(lái)探究學(xué)生認(rèn)知規(guī)律，通過(guò)交叉合作的形式解決教與學(xué)中的問(wèn)題，等等，進(jìn)而形成跨學(xué)科研究的學(xué)習(xí)分析生態(tài)圈，以更加開放、多元的視角開展研究和實(shí)踐，推動(dòng)學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域更快發(fā)展。

（三）樣本與數(shù)據(jù)來(lái)源

教育大數(shù)據(jù)產(chǎn)生于各種教學(xué)實(shí)踐活動(dòng)，核心的數(shù)據(jù)源頭是“人”和“物”，“人”包括學(xué)生、教師、管理者和家長(zhǎng)，“物”包括學(xué)習(xí)平臺(tái)、校園網(wǎng)站、服務(wù)器、多媒體設(shè)備等各種教育裝備（楊現(xiàn)民， 等， 2016）。與傳統(tǒng)教育數(shù)據(jù)不同，大數(shù)據(jù)更多是過(guò)程性、即時(shí)性的行為和現(xiàn)象的記錄，這使得大數(shù)據(jù)下的學(xué)習(xí)分析技術(shù)能夠?qū)γ恳粋€(gè)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過(guò)程進(jìn)行細(xì)致分析。通常不同數(shù)據(jù)的類型和來(lái)源不同，主要的采集方式和應(yīng)用場(chǎng)景也不同。通過(guò)133篇實(shí)證研究文章進(jìn)行二次編碼和整理，得出以下發(fā)現(xiàn)：

1. 學(xué)習(xí)分析對(duì)象所在教育階段

學(xué)習(xí)分析對(duì)象主要是在在線平臺(tái)開展教學(xué)和學(xué)習(xí)活動(dòng)的教師和學(xué)生。整理案例研究中學(xué)習(xí)分析對(duì)象的相關(guān)信息可以發(fā)現(xiàn)，學(xué)習(xí)分析的對(duì)象類別多樣：從小學(xué)到大學(xué)本科、研究生都有所涉及，年齡跨度大，教育階段多樣，同時(shí)有很多MOOC學(xué)習(xí)者，以及不同教育階段的教師。經(jīng)過(guò)討論，排除文章中未明確告知所分析對(duì)象的文章32篇，將學(xué)習(xí)分析對(duì)象按照教育階段和種類分為五大類（如圖4所示）：基礎(chǔ)教育階段、職業(yè)與繼續(xù)教育階段、高等遠(yuǎn)程教育學(xué)校、傳統(tǒng)高校、非學(xué)歷教育?？梢?jiàn)，目前學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域的研究主要集中于傳統(tǒng)高校和繼續(xù)教育領(lǐng)域，基礎(chǔ)教育的研究占比較少，這與教育大數(shù)據(jù)與分析技術(shù)最早產(chǎn)生于高校有關(guān)，同時(shí)說(shuō)明未來(lái)基礎(chǔ)教育領(lǐng)域研究空間很大。

2. 學(xué)習(xí)分析數(shù)據(jù)來(lái)源

根據(jù)學(xué)習(xí)分析數(shù)據(jù)的來(lái)源和范圍不同，可以將其分為個(gè)體數(shù)據(jù)、課程數(shù)據(jù)、班級(jí)數(shù)據(jù)、學(xué)校數(shù)據(jù)、區(qū)域數(shù)據(jù)和國(guó)家數(shù)據(jù)，從上到下，從小到大，不斷匯聚?；谖墨I(xiàn)總結(jié)（如圖5所示），目前國(guó)內(nèi)學(xué)習(xí)分析研究的數(shù)據(jù)主要來(lái)自于在線學(xué)習(xí)平臺(tái)（如Moodle平臺(tái)、電大網(wǎng)絡(luò)教育平臺(tái)、MOOC平臺(tái)、網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)等）及在線學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)（如智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)、學(xué)習(xí)神經(jīng)元、Few儀表盤、電子學(xué)檔等）。也有實(shí)證研究的數(shù)據(jù)來(lái)自于網(wǎng)易、新浪和貓撲等網(wǎng)站論壇和QQ、微信、微博等移動(dòng)社交平臺(tái)。此外，少量學(xué)習(xí)分析研究也結(jié)合線下調(diào)查問(wèn)卷的數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的補(bǔ)充?？梢钥闯觯治鰯?shù)據(jù)的來(lái)源更加多元化，而且已經(jīng)有學(xué)者開始關(guān)注社交平臺(tái)等非正式學(xué)習(xí)空間中的數(shù)據(jù)。未來(lái)，數(shù)據(jù)還有可能更多來(lái)源于多模態(tài)數(shù)據(jù)、情境中的互動(dòng)、運(yùn)動(dòng)手環(huán)等。隨著越來(lái)越多的數(shù)據(jù)被關(guān)注和采集，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的多來(lái)源不僅讓我們更加清晰地了解學(xué)生的偏好和習(xí)慣，而且數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性加強(qiáng)，能夠更加準(zhǔn)確地再現(xiàn)學(xué)習(xí)過(guò)程。

3. 數(shù)據(jù)類型

分析目標(biāo)和研究目的不同，則需要選擇與研究的數(shù)據(jù)類型不同（郁曉華， 等， 2016）。學(xué)習(xí)分析類研究關(guān)注的數(shù)據(jù)不再僅僅是學(xué)生基本特征和學(xué)業(yè)成績(jī)，還包括分布在各種教學(xué)、學(xué)習(xí)情境和空間中的教學(xué)和學(xué)習(xí)過(guò)程生成數(shù)據(jù)。這些生成數(shù)據(jù)種類多樣、繁雜，既有行為頻次、行為時(shí)間等行為屬性的數(shù)據(jù)，也有行為對(duì)象相關(guān)數(shù)據(jù)。行為類型不同，行為對(duì)象數(shù)據(jù)也存在差異。如果是學(xué)生與技術(shù)系統(tǒng)、工具的互動(dòng)行為，行為對(duì)象是功能模塊、資源、練習(xí)題、帖子、筆記、微博等，相關(guān)數(shù)據(jù)可能是資源的元數(shù)據(jù)、學(xué)生創(chuàng)作內(nèi)容特征數(shù)據(jù)、學(xué)生考試成績(jī)數(shù)據(jù)等。如果是學(xué)生的社會(huì)性互動(dòng)，那么行為對(duì)象就是教師或同伴，相關(guān)數(shù)據(jù)是不同主體的特征和基本信息數(shù)據(jù)。根據(jù)文獻(xiàn)樣本報(bào)告的數(shù)據(jù)所屬對(duì)象，本研究將分析數(shù)據(jù)分為學(xué)生、教師和課程三類數(shù)據(jù)集合，見(jiàn)表1。學(xué)生數(shù)據(jù)由學(xué)生基本特征與信息數(shù)據(jù)以及學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中產(chǎn)生的各類行為數(shù)據(jù)構(gòu)成。教師數(shù)據(jù)由教師基本特征與信息、教師與課程平臺(tái)或技術(shù)工具的交互行為數(shù)據(jù)、教師與學(xué)生的互動(dòng)數(shù)據(jù)構(gòu)成。課程數(shù)據(jù)包括課程基本信息數(shù)據(jù)和課程生成數(shù)據(jù)。后者都是由學(xué)生和教師生成，與前兩類數(shù)據(jù)集有交叉，但課程數(shù)據(jù)是以課程為對(duì)象進(jìn)行的數(shù)據(jù)分析，支持課程實(shí)施情況的分析和評(píng)估。

對(duì)文獻(xiàn)樣本的數(shù)據(jù)類型分析發(fā)現(xiàn)，大部分研究的數(shù)據(jù)類型相對(duì)單一，體現(xiàn)在：①已有研究主要關(guān)注學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，缺乏學(xué)生行為數(shù)據(jù)與學(xué)生特征、基本信息數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，缺乏學(xué)生數(shù)據(jù)與教師數(shù)據(jù)、課程數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，因此難以評(píng)估課程和教學(xué)因素對(duì)學(xué)習(xí)行為的影響；②對(duì)學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的分析以表面的量化行為數(shù)據(jù)分析居多，較少關(guān)注體現(xiàn)學(xué)習(xí)質(zhì)量的行為數(shù)據(jù)、挖掘行為數(shù)據(jù)中隱含的情感和認(rèn)知特征、對(duì)學(xué)生在線學(xué)習(xí)進(jìn)行深入剖析。近幾年，已經(jīng)有一些研究者意識(shí)到對(duì)體現(xiàn)學(xué)習(xí)質(zhì)量和心理投入的行為數(shù)據(jù)，以及多元、多類數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析的價(jià)值，對(duì)學(xué)生的在線學(xué)習(xí)特征及其影響因素進(jìn)行了更深入的探索。未來(lái)研究要更多關(guān)注體現(xiàn)學(xué)習(xí)質(zhì)量的行為數(shù)據(jù)，要融合多類、多元數(shù)據(jù)對(duì)學(xué)習(xí)進(jìn)行全面、深入的分析。

4. 分析數(shù)據(jù)量

學(xué)習(xí)分析教育價(jià)值和潛力的有效發(fā)揮建立在對(duì)大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上。那么已有研究分析的數(shù)據(jù)量級(jí)是怎樣的呢？為考察該問(wèn)題，本研究對(duì)文獻(xiàn)樣本中實(shí)證研究的數(shù)據(jù)量進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)（見(jiàn)圖6），發(fā)現(xiàn)明確報(bào)告數(shù)據(jù)量的文獻(xiàn)只有61篇。其中，分析數(shù)據(jù)量小于100的文章有5篇；數(shù)據(jù)量在100到10，000之間的文章有33篇，占比近一半；數(shù)據(jù)量大于1萬(wàn)以上的文章有23篇。有的研究使用了幾百個(gè)在線帖子及在線行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)；僅有少量研究的數(shù)據(jù)量達(dá)到1.1億次的課程點(diǎn)擊量，幾十萬(wàn)學(xué)習(xí)者的在線行為數(shù)據(jù)。根據(jù)分析，已有研究學(xué)生樣本量以百人左右為主，在線數(shù)據(jù)記錄數(shù)主要在萬(wàn)條以內(nèi)?？梢?jiàn)，正如魏順平（2016）所指出的，雖然大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，但是國(guó)內(nèi)學(xué)習(xí)分析實(shí)證研究以小樣本研究為主，真正基于大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)分析研究還沒(méi)有全面展開，已有研究所發(fā)現(xiàn)的規(guī)律與模型大多只是在特定情境下的局部探索，很難獲得普適性的規(guī)律與模型。未來(lái)，需要從樣本規(guī)模、學(xué)習(xí)經(jīng)歷完整性和深度等方面采集更大規(guī)模的數(shù)據(jù)，將學(xué)習(xí)分析建立在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，提升分析的價(jià)值。

（四）分析技術(shù)與工具

1. 分析技術(shù)與方法

教育數(shù)據(jù)挖掘?yàn)閷W(xué)習(xí)分析技術(shù)奠定了基礎(chǔ)（胡水星， 2016）。學(xué)習(xí)分析過(guò)程包括數(shù)據(jù)采集與儲(chǔ)存、數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)挖掘、模式解釋與評(píng)價(jià)等環(huán)節(jié)。對(duì)已有研究的分析方法調(diào)查顯示，已有研究采用了描述性統(tǒng)計(jì)、關(guān)系挖掘、文本挖掘、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、內(nèi)容分析、聚類等多種數(shù)據(jù)挖掘方法。本研究基于Romero和Ventura（2007）對(duì)教育挖掘技術(shù)的分類將學(xué)習(xí)分析技術(shù)分為五類：統(tǒng)計(jì)分析、可視化分析、聚類與分類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和序列模型挖掘、文本挖掘。對(duì)方法出現(xiàn)頻次的統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)（見(jiàn)圖7），出現(xiàn)頻次最多的三種方法是描述性統(tǒng)計(jì)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析和聚類。從方法類型上看，統(tǒng)計(jì)分析類方法出現(xiàn)頻次最多，其次是聚類與分類方法。

研究者根據(jù)每個(gè)研究中組合使用的分析方法建立矩陣圖，采用UCINET6.0繪制出學(xué)習(xí)分析方法關(guān)聯(lián)使用的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖（見(jiàn)圖8）。據(jù)圖可知，多數(shù)研究組合了多種方法開展學(xué)習(xí)分析。其中，描述性統(tǒng)計(jì)、聚類分析、相關(guān)分析處于網(wǎng)絡(luò)的中心，可見(jiàn)它們是與其他方法關(guān)聯(lián)使用頻度較高的分析方法。此外，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、方差分析也與其他方法有較高的組合使用頻度。組合使用頻次較高（≥5次）的方法為描述性統(tǒng)計(jì)分別與方差分析、聚類分析、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、內(nèi)容分析的組合，相關(guān)分析與聚類分析，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析與內(nèi)容分析。

綜上所述，相關(guān)研究多采用多種分析方法對(duì)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，但是分析以對(duì)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的描述性、探索性分析為主，缺乏對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)程的建模分析。根據(jù)方法組合的分析結(jié)果，結(jié)合具體研究分析，可知大多數(shù)研究會(huì)首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性分析，之后再開展深入的數(shù)據(jù)挖掘，檢驗(yàn)成績(jī)差異。根據(jù)行為特征聚類學(xué)生、分析學(xué)生互動(dòng)形成的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和交互質(zhì)量是已有研究較為常見(jiàn)的研究路線。

2. 工具

學(xué)習(xí)分析工具在學(xué)習(xí)分析過(guò)程中具有重要作用，任何研究分析的順利進(jìn)行都離不開優(yōu)質(zhì)工具的支持，便捷、實(shí)用的工具可以使研究更為有效（劉三，等， 2017）。對(duì)樣本中實(shí)證研究采用的分析技術(shù)與工具進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，報(bào)告分析工具的文獻(xiàn)采用的技術(shù)工具主要集中在統(tǒng)計(jì)分析工具、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析工具、內(nèi)容分析工具三類。

研究對(duì)各類工具在文獻(xiàn)中的使用頻次進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)（見(jiàn)表2），發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析工具是最常用的學(xué)習(xí)分析工具，其中SPSS的使用頻次最高（24次），有研究使用SPSS進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、差異檢驗(yàn)、回歸分析、聚類、降維等。在統(tǒng)計(jì)分析工具中，Excel（8次）和AMOS（5次）也是研究者較多選擇的統(tǒng)計(jì)分析工具，前者操作簡(jiǎn)單，多用于簡(jiǎn)單的描述性統(tǒng)計(jì)、差異檢驗(yàn)、回歸分析等，后者多用于SPSS所不能實(shí)現(xiàn)的結(jié)構(gòu)方程分析。在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中，UCINET（5次）更受青睞，除了該工具支持?jǐn)?shù)據(jù)的深入分析，可能還因?yàn)樵撥浖臄?shù)據(jù)兼容性更強(qiáng)，更易獲得。在內(nèi)容分析工具中，使用頻次最高的是Nvivo（3次），它是一種常用的非常靈活的編碼工具，能夠分析音頻、視頻、圖片和文檔信息，適用范圍較廣。除了上述三種之外，有學(xué)者還使用了其他的分析工具，如Google Analytics、Quinlan等。

分析工具的統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，國(guó)內(nèi)研究者常選用的分析工具往往具有較好的可獲得性和易用性，如SPSS、Excel、Nvivo、UCINET。專業(yè)性較強(qiáng)的工具或可獲得性較差的工具使用率普遍偏低。這在某種程度上反映出現(xiàn)有學(xué)習(xí)分析研究團(tuán)隊(duì)分析研究的技術(shù)力量和資源支持有限。另外，值得注意的是，已有研究大多缺乏對(duì)所用技術(shù)工具的評(píng)價(jià)與反思，也較少有學(xué)者對(duì)同類分析技術(shù)或工具進(jìn)行對(duì)比分析。工欲善其事必先利其器，有效的分析工具將會(huì)顯著提升學(xué)習(xí)分析的效果，未來(lái)亟須學(xué)習(xí)分析工具的對(duì)比與評(píng)價(jià)研究，以便為分析工具的選擇提供參考。

（五）研究主題

基于對(duì)文獻(xiàn)內(nèi)容的分析與編碼，本研究將文獻(xiàn)樣本的主題歸納為六大類（見(jiàn)圖9）：探索教與學(xué)規(guī)律、學(xué)習(xí)過(guò)程監(jiān)控和評(píng)價(jià)、學(xué)習(xí)分析的工具和方法、學(xué)習(xí)分析的基本理論、自適應(yīng)和個(gè)性化學(xué)習(xí)、其他。在編碼中，研究者發(fā)現(xiàn)部分文章可能涉及多個(gè)主題內(nèi)容，經(jīng)過(guò)協(xié)商選擇了文章的核心內(nèi)容進(jìn)行主題歸類。極少數(shù)文章不屬于前五大類中，但仍與學(xué)習(xí)分析相關(guān)，如在介紹教育技術(shù)發(fā)展、大數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建中介紹性地談到學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域，研究者把這類文章歸到“其他”類，未做進(jìn)一步分析。本研究對(duì)前五個(gè)主題的內(nèi)容進(jìn)行詳細(xì)論述。

1. 探索教與學(xué)規(guī)律

在學(xué)習(xí)分析相關(guān)文獻(xiàn)中，探索教與學(xué)規(guī)律的研究占比最大。過(guò)去十年不僅是教育大數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)分析興起和發(fā)展的十年，也是教與學(xué)環(huán)境數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化顯著發(fā)展的十年，亟待探索新環(huán)境下教與學(xué)的規(guī)律，而學(xué)習(xí)分析為挖掘和揭示新環(huán)境下教與學(xué)的深層規(guī)律提供了有力支撐。已有研究基于教學(xué)平臺(tái)中的各種教學(xué)數(shù)據(jù)對(duì)在線學(xué)習(xí)行為特征及其影響因素、教學(xué)交互行為特征、教師特征與行為對(duì)學(xué)習(xí)行為的影響、學(xué)生特征對(duì)學(xué)習(xí)行為的影響、特定在線學(xué)習(xí)活動(dòng)對(duì)學(xué)習(xí)體驗(yàn)和效果的影響等進(jìn)行了探索。如馬婧等（2014）基于網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)中師生行為的表征數(shù)據(jù)，探索了網(wǎng)絡(luò)教學(xué)環(huán)境中教師教學(xué)行為與學(xué)生自主學(xué)習(xí)行為之間的關(guān)系；張婧婧等（2017）通過(guò)對(duì)B站中一門PS課程的彈幕數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和文本挖掘，發(fā)現(xiàn)彈幕在一定程度上有助于促進(jìn)師生、生生間的情感交流，縮小師生間的心理距離，增強(qiáng)學(xué)習(xí)者的社會(huì)臨場(chǎng)感，減少網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)孤獨(dú)感；王敏娟等（2007）用內(nèi)容分析法對(duì)師生討論記錄進(jìn)行挖掘，探索性別、對(duì)話風(fēng)格和平等參與之間的關(guān)系。此外，還有研究關(guān)注社會(huì)化批注對(duì)大學(xué)生深度閱讀的影響（柴陽(yáng)麗， 2016），探究英語(yǔ)學(xué)習(xí)規(guī)律（蘭國(guó)帥， 等， 2013）、學(xué)生學(xué)習(xí)行為規(guī)律（石磊， 等， 2017）等。

學(xué)習(xí)分析技術(shù)和教育大數(shù)據(jù)的結(jié)合有助于挖掘不斷豐富的教育數(shù)據(jù)中隱含的教學(xué)知識(shí)與需求，是探索新環(huán)境下教與學(xué)規(guī)律的重要方法。然而，現(xiàn)有研究在規(guī)律探索層面更多是基于單一數(shù)據(jù)來(lái)源分析行為層面的規(guī)律與特征，未來(lái)需要更多聚焦多來(lái)源、多類型數(shù)據(jù)的整合分析，挖掘行為數(shù)據(jù)背后的學(xué)習(xí)心理特征與規(guī)律，探索教與學(xué)的規(guī)律。

2. 學(xué)習(xí)過(guò)程監(jiān)控與評(píng)價(jià)

采用學(xué)習(xí)分析技術(shù)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)行為及過(guò)程進(jìn)行評(píng)價(jià)、監(jiān)控和預(yù)警的研究是學(xué)習(xí)分析研究關(guān)注的另一個(gè)重要主題。已有文獻(xiàn)對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)程監(jiān)測(cè)模型和指標(biāo)、學(xué)習(xí)績(jī)效預(yù)測(cè)模型與指標(biāo)、學(xué)習(xí)預(yù)警與反饋模型和系統(tǒng)、教學(xué)干預(yù)方式與模型、學(xué)習(xí)路徑、學(xué)習(xí)預(yù)警與反饋、困難學(xué)生干預(yù)等進(jìn)行了探究。研究者力求基于學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)對(duì)學(xué)習(xí)投入、學(xué)習(xí)過(guò)程與路徑進(jìn)行有效的監(jiān)控，支持基于過(guò)程的學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)和教學(xué)，根據(jù)學(xué)習(xí)情況實(shí)時(shí)調(diào)整，及時(shí)發(fā)現(xiàn)預(yù)警行為或預(yù)警學(xué)生并提供有效的干預(yù)和反饋。在該主題下，定義基于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的監(jiān)控與預(yù)警指標(biāo)，構(gòu)建相應(yīng)監(jiān)控和預(yù)警模型，設(shè)計(jì)開發(fā)監(jiān)控、評(píng)價(jià)和預(yù)警系統(tǒng)成為這方面研究的熱點(diǎn)。如孫鴻飛等（2007）利用電子學(xué)檔記錄學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程信息并提供及時(shí)反饋，一定程度上實(shí)現(xiàn)了對(duì)在線學(xué)習(xí)各環(huán)節(jié)的監(jiān)控；李爽等（2016）在學(xué)習(xí)行為投入理論框架下定義在線學(xué)習(xí)行為投入評(píng)測(cè)指標(biāo)，基于實(shí)際數(shù)據(jù)分析相應(yīng)指標(biāo)內(nèi)在結(jié)構(gòu)以及對(duì)學(xué)習(xí)績(jī)效的預(yù)測(cè)作用，探索在線學(xué)習(xí)行為投入的有效評(píng)測(cè)指標(biāo)；金義富等（2016）探討了大數(shù)據(jù)環(huán)境下的學(xué)業(yè)預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)框架，提出了一種基于離群數(shù)據(jù)挖掘與分析的課程、課堂、課外“三位一體”預(yù)警信息發(fā)現(xiàn)與生成模型LAOMA（Model of Learning Alert Based on Outlier Mining and Analysis），構(gòu)建了學(xué)業(yè)預(yù)警兩類六級(jí)信號(hào)系統(tǒng)及反饋機(jī)制；張家華等（2017）基于傳統(tǒng)RTI模式構(gòu)建了在線學(xué)習(xí)干預(yù)模型，通過(guò)分析技術(shù)及時(shí)預(yù)測(cè)可能出現(xiàn)學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)的學(xué)習(xí)者，并為其提供適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)干預(yù)。

3. 學(xué)習(xí)分析的方法與工具

對(duì)學(xué)習(xí)分析工具與方法的介紹與分析是學(xué)習(xí)分析文獻(xiàn)的第三大主題內(nèi)容。這可能與學(xué)習(xí)分析作為一個(gè)新興領(lǐng)域，人們的關(guān)注點(diǎn)還集中于該領(lǐng)域技術(shù)與工具的引入和選擇有關(guān)。文獻(xiàn)多從工具和方法的介紹以及在實(shí)際案例中的具體應(yīng)用入手，對(duì)其適用性、優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)和分析。如劉三等（2016）針對(duì)文本數(shù)據(jù)的復(fù)雜性、內(nèi)隱性、交互性的特點(diǎn)，分析了基于文本挖掘的分析方法和工具，包括使用頻次、特點(diǎn)及分析目的；王洪江等（2017）基于自主學(xué)習(xí)投入度算法，利用描述性統(tǒng)計(jì)和可視化分析的方法探究了在線學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)投入度對(duì)在線學(xué)習(xí)效果、滿意度和質(zhì)量的影響；孫洪濤（2013）系統(tǒng)介紹了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析工具的發(fā)展，重點(diǎn)介紹了NodeXL工具及其界面和功能特性，并對(duì)其使用過(guò)程進(jìn)行案例分析；楊現(xiàn)民等（2016）探討了滯后序列分析在分析學(xué)習(xí)行為中的具體應(yīng)用思路、使用策略和分析工具GSEQ，發(fā)現(xiàn)滯后序列分析法能夠幫助研究者和教師精準(zhǔn)把握學(xué)習(xí)者的潛在行為模式，從行為視角闡述技術(shù)增強(qiáng)學(xué)習(xí)效果的原因，有效支持后續(xù)教學(xué)活動(dòng)的實(shí)施。除了大量關(guān)于一類或一種學(xué)習(xí)分析工具的介紹與分析性文章之外，少數(shù)文章對(duì)多種分析工具進(jìn)行了系統(tǒng)比較。如孟玲玲等（2014）從使用環(huán)境、數(shù)據(jù)支持格式、是否可視化等多個(gè)維度，對(duì)學(xué)習(xí)分析工具進(jìn)行了比較研究，討論了24種學(xué)習(xí)分析工具的特點(diǎn)。

學(xué)習(xí)分析工具和方法直接影響學(xué)習(xí)分析效率與效果?，F(xiàn)有文獻(xiàn)主要以介紹某個(gè)工具和方法為主，未來(lái)需要更多聚焦于在實(shí)證檢驗(yàn)基礎(chǔ)上對(duì)多類學(xué)習(xí)分析工具和方法進(jìn)行對(duì)比研究，以支持實(shí)踐中工具和方法的選擇。

4. 學(xué)習(xí)分析的基本理論

學(xué)習(xí)分析基本理論的文獻(xiàn)占比不高，且主要集中在早期，對(duì)學(xué)習(xí)分析定義、一般學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)構(gòu)成與設(shè)計(jì)的理論探索較多，涉及內(nèi)容包括學(xué)習(xí)分析概念界定、系統(tǒng)構(gòu)成和基本框架、理論模型構(gòu)建等。在概念界定方面，許多研究都將學(xué)習(xí)分析概念與其他相關(guān)概念，如教育數(shù)據(jù)挖掘、學(xué)術(shù)分析、預(yù)測(cè)分析等進(jìn)行辨析，幫助人們明確學(xué)習(xí)分析概念的內(nèi)涵與外延。有的學(xué)者對(duì)特定領(lǐng)域的學(xué)習(xí)分析模型進(jìn)行了理論探索，國(guó)內(nèi)研究者多聚焦于對(duì)國(guó)外已有模型理論的分析和評(píng)價(jià)，本土原創(chuàng)的學(xué)習(xí)分析模型較少。整體上，已有學(xué)習(xí)分析框架有兩種建構(gòu)方式，一是以某種邏輯順序呈現(xiàn)學(xué)習(xí)分析要素，二是以時(shí)間順序呈現(xiàn)學(xué)習(xí)分析過(guò)程（魏順平， 2016）。祝智庭等（2013）從學(xué)習(xí)分析學(xué)的視角探討其設(shè)計(jì)框架和學(xué)習(xí)分析的資源過(guò)程模型與重要環(huán)節(jié)；鄭婭峰等（2017）從知識(shí)加工、社交關(guān)系、行為模式三個(gè)維度構(gòu)建了面向計(jì)算機(jī)支持的協(xié)作學(xué)習(xí)分析模型。該分析模型用于自動(dòng)測(cè)量協(xié)作過(guò)程中知識(shí)水平與知識(shí)發(fā)展，深入挖掘協(xié)作過(guò)程中交互模式的序列與規(guī)律，有效識(shí)別群組成員的交互結(jié)構(gòu)。也有研究從學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)要素及要素間的關(guān)系出發(fā)，從大數(shù)據(jù)下學(xué)習(xí)分析理論的視角研究教學(xué)的新范式（楊現(xiàn)民， 等， 2017； 祝智庭， 等， 2013）。整體上，該主題的文獻(xiàn)缺乏對(duì)學(xué)習(xí)分析應(yīng)用所需理論創(chuàng)新與理論模型的探索，隨著學(xué)習(xí)分析實(shí)踐的快速發(fā)展，這類研究的需求將日趨強(qiáng)勁。

5. 自適應(yīng)和個(gè)性化學(xué)習(xí)

自適應(yīng)和個(gè)性化學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)分析最具潛力的應(yīng)用領(lǐng)域，然而該主題下的研究卻是最少的?，F(xiàn)有文獻(xiàn)從用戶模型與資源推薦模型、個(gè)性化和自適應(yīng)算法與技術(shù)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)等方面對(duì)基于學(xué)習(xí)分析的自適應(yīng)和個(gè)性化學(xué)習(xí)進(jìn)行了初步探索。在用戶模型與資源推薦模型方面，研究大都基于學(xué)生相對(duì)穩(wěn)定的個(gè)人信息和動(dòng)態(tài)變化的學(xué)習(xí)過(guò)程數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)掘?qū)W習(xí)者的學(xué)習(xí)特點(diǎn)、學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、學(xué)習(xí)興趣和認(rèn)知風(fēng)格等深層次信息，并提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)支持服務(wù)（岳俊芳， 等， 2017）。陳海建等（2017）選取上海開放大學(xué)的一門課程開展實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，以標(biāo)簽化的形式構(gòu)建用戶畫像，利用學(xué)習(xí)者的基本信息，在線學(xué)習(xí)行為和課堂表現(xiàn)，挖掘?qū)W習(xí)者個(gè)人興趣、愛(ài)好、學(xué)習(xí)能力等特點(diǎn)，以有效服務(wù)于個(gè)性化教學(xué)；韓建華等（2016）構(gòu)建了智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型和個(gè)性化學(xué)習(xí)過(guò)程模型，通過(guò)實(shí)證研究驗(yàn)證了該模型的應(yīng)用效能：能夠創(chuàng)建學(xué)習(xí)者個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑，根據(jù)因果圖編輯過(guò)程和結(jié)果給出個(gè)性化指導(dǎo)和建議，對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過(guò)程進(jìn)行干預(yù)，根據(jù)學(xué)習(xí)者的測(cè)試結(jié)果生成個(gè)性化評(píng)價(jià)；在算法和方法層面，方海光等（2016）構(gòu)建了量化自我學(xué)習(xí)算法QSLA（Quantified Self Learning Algorithm）作為實(shí)現(xiàn)基于教育大數(shù)據(jù)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)；黎孟雄等（2012）基于模糊聚類的方法，并結(jié)合協(xié)同過(guò)濾、智能分詞和移動(dòng)Agent技術(shù)，建立了教學(xué)資源的自適應(yīng)推薦模型，對(duì)目標(biāo)用戶的檢索期望進(jìn)行了預(yù)測(cè)和體檢；張馳等（2009）使用EM算法對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)中的學(xué)生進(jìn)行聚類分析，發(fā)現(xiàn)學(xué)生的群體分布特點(diǎn)，結(jié)合學(xué)生群體特征及差異對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)課程資源設(shè)計(jì)和教學(xué)設(shè)計(jì)進(jìn)行改進(jìn)。未來(lái)，隨著人們個(gè)性化學(xué)習(xí)需求進(jìn)一步釋放，各類教育機(jī)構(gòu)都將更加重視教育教學(xué)產(chǎn)品與服務(wù)在滿足學(xué)生個(gè)性化需求方面的能力，自適應(yīng)與個(gè)性化學(xué)習(xí)方面的應(yīng)用研究將成為學(xué)習(xí)分析研究的核心內(nèi)容。

五、結(jié)論與展望

本研究基于對(duì)2007—2017年十年間國(guó)內(nèi)五本教育技術(shù)與遠(yuǎn)程教育領(lǐng)域核心期刊中學(xué)習(xí)分析相關(guān)研究文獻(xiàn)的計(jì)量分析與內(nèi)容分析，對(duì)我國(guó)學(xué)習(xí)分析研究進(jìn)展與現(xiàn)狀進(jìn)行了系統(tǒng)梳理與評(píng)述。研究發(fā)現(xiàn)，近十年來(lái)學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域發(fā)展迅猛，形成了多個(gè)學(xué)術(shù)研究團(tuán)隊(duì)與中心，關(guān)注熱點(diǎn)從早期的學(xué)習(xí)分析定義、理論框架、技術(shù)引進(jìn)和綜述，逐漸轉(zhuǎn)向?qū)W習(xí)分析在MOOC、高等教育等領(lǐng)域的應(yīng)用研究，研究主題多元化，在教學(xué)規(guī)律探索、學(xué)習(xí)監(jiān)控與評(píng)價(jià)、技術(shù)工具研發(fā)、理論研究、自適應(yīng)與個(gè)性化學(xué)習(xí)等研究領(lǐng)域都取得了一定進(jìn)展。然而值得注意的是，已有研究也存在一些問(wèn)題和局限，如相關(guān)實(shí)證研究在數(shù)據(jù)來(lái)源多樣性和豐富性上、在研究視角與方法的多元性和新穎性上略顯不足，本土化理論研究以及學(xué)習(xí)分析應(yīng)用所需的理論模型研究整體缺乏，學(xué)習(xí)分析的應(yīng)用研究領(lǐng)域以高等教育為主，實(shí)證研究報(bào)告不夠規(guī)范與完整，等等。在文獻(xiàn)分析基礎(chǔ)上，本研究認(rèn)為未來(lái)我國(guó)學(xué)習(xí)分析相關(guān)研究將呈現(xiàn)如下趨勢(shì)：

1. 從技術(shù)驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向教育需求驅(qū)動(dòng)

在學(xué)習(xí)分析興起和應(yīng)用之初，學(xué)習(xí)分析的教育應(yīng)用以技術(shù)驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為主，由此導(dǎo)致研究和實(shí)踐可能偏離真實(shí)的教育問(wèn)題（韓錫斌， 等， 2017）。早期關(guān)注的焦點(diǎn)是突然劇增的教育數(shù)據(jù)，以及各種能夠挖掘這些數(shù)據(jù)中隱含的學(xué)習(xí)知識(shí)和教育知識(shí)的技術(shù)，教育大數(shù)據(jù)成為新的教育生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)分析和技術(shù)發(fā)展倒逼教育教學(xué)服務(wù)的創(chuàng)新（李爽， 2016）。隨著教育數(shù)據(jù)日益豐富、數(shù)據(jù)規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)的建立與推行、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不斷成熟，教育各類相關(guān)利益群體基于數(shù)據(jù)的決策與服務(wù)意識(shí)以及個(gè)性化需求不斷增強(qiáng)，學(xué)習(xí)分析研究與應(yīng)用將不再?gòu)臄?shù)據(jù)和技術(shù)出發(fā)，而是回歸教育需求，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)和技術(shù)驅(qū)動(dòng)向教育需求驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)變。

2. 多元化、多模態(tài)、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)采集

隨著生物識(shí)別技術(shù)、傳感器技術(shù)、可穿戴設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等技術(shù)的發(fā)展，各種學(xué)習(xí)場(chǎng)景、技術(shù)平臺(tái)、系統(tǒng)、工具及其數(shù)據(jù)的全面聯(lián)通與便捷共享，學(xué)習(xí)分析所采集和分析的數(shù)據(jù)將呈現(xiàn)多元化和多模態(tài)的發(fā)展趨勢(shì)，以支持對(duì)學(xué)習(xí)經(jīng)歷進(jìn)行全方位的分析與監(jiān)控。近幾年來(lái)，非正式學(xué)習(xí)空間和情境的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)過(guò)程中學(xué)生的生物信號(hào)數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)情境數(shù)據(jù)開始受到更多關(guān)注。此外，在數(shù)據(jù)采集中人們?cè)絹?lái)越重視采集那些能夠體現(xiàn)學(xué)習(xí)質(zhì)量和心理體驗(yàn)的數(shù)據(jù)，而不再只關(guān)注訪問(wèn)量、點(diǎn)擊率等淺層次的行為數(shù)據(jù)。

3. 跨學(xué)科合作與技術(shù)融合

跨學(xué)科合作研究和技術(shù)融合是未來(lái)學(xué)習(xí)分析的重要趨勢(shì)。未來(lái)幾年，學(xué)習(xí)分析研究所應(yīng)對(duì)的是處于不斷創(chuàng)新變革的教育系統(tǒng)中的教育教學(xué)問(wèn)題，問(wèn)題的復(fù)雜性和數(shù)據(jù)的多元化都需要突破單一的研究視角和技術(shù)方法，從教育學(xué)、信息科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、腦認(rèn)知科學(xué)、工程學(xué)、心理學(xué)等多學(xué)科中汲取營(yíng)養(yǎng)，開展多學(xué)科合作，只有這樣才能掌握更加全面的數(shù)據(jù)信息，認(rèn)識(shí)和探索更為復(fù)雜的教學(xué)和學(xué)習(xí)問(wèn)題，掌握和評(píng)估學(xué)生的學(xué)習(xí)，提供個(gè)性化的精準(zhǔn)教學(xué)服務(wù)（牛敏娜， 2017）。

4. 學(xué)習(xí)分析研究在教育各領(lǐng)域全面開展

前十年的學(xué)習(xí)分析研究主要以高等教育、正式學(xué)習(xí)為主，基礎(chǔ)教育、職業(yè)教育等領(lǐng)域以及非正式學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)分析研究較少。隨著我國(guó)“互聯(lián)網(wǎng)+教育”改革的推進(jìn)，基礎(chǔ)教育、職業(yè)教育、成人與繼續(xù)教育等領(lǐng)域的在線教育將獲得顯著發(fā)展，非正式學(xué)習(xí)也將迅速崛起，成為人們學(xué)習(xí)的重要途徑。在此背景下，學(xué)習(xí)分析的研究與應(yīng)用將在教育各領(lǐng)域全面展開，以響應(yīng)教育各領(lǐng)域以及終身教育在新教育教學(xué)形態(tài)下對(duì)教學(xué)規(guī)律、方法、技術(shù)探索的需求。

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收稿日期：2018-03-03

定稿日期：2018-07-26

作者簡(jiǎn)介：李夢(mèng)蕾，碩士研究生；李爽，本文通訊作者，博士，副教授，碩士生導(dǎo)師。北京師范大學(xué)遠(yuǎn)程教育研究中心（100875）。

沈欣憶，博士，助理研究員，北京教育科學(xué)研究院（100029）。

責(zé)任編輯 劉 莉 張志禎