查相虹 張晶蕊 王娟

摘 要：學習支持服務是在線教育的核心要素，其服務質量直接關系到學習者的學習效果和在線教育發(fā)展。通過文獻研究法，深入研究大數(shù)據(jù)背景下學習支持服務新的內涵和特征，構建了大數(shù)據(jù)環(huán)境下以學習者為中心的學習支持服務體系。該體系可為學習支持服務設計提供參考，為改善在線教育學習支持服務質量提供新的路徑，促進在線教育發(fā)展。

關鍵詞：大數(shù)據(jù);在線教育;學習支持服務

DOI：10.11907/rjdk.181790

中圖分類號：G434文獻標識碼：A文章編號：1672-7800（2019）001-0208-05

Abstract：Learning support service is the core element of online education. The quality of service is directly related to the learning effect of learners and the development of online education. To explore the important role of education data in learning support services， we provide a new path for improving the quality of online education learning support services. Through literature research， an in-depth study of the new connotation and new features of learning support services in the context of big data is conducted， and a learning-centered learning support service system contructed under the big data environment. This system provides is conducted reference for the design of learning support service of online education learning platform， thus is promoted the development of online education.

0 引言

20世紀80年代，丁興富教授[1]將學習支持服務概念引入我國。1998年教育部啟動了現(xiàn)代遠程教育試點項目，把學習支持服務作為遠程教育系統(tǒng)運行的4大要素之一。2012年以前，學習支持服務的研究主體是廣播電視教育和遠程學習支持服務。隨著新興技術在教育領域的應用，在線教育、終身教育的研究逐漸增多，學習支持服務不再僅局限于遠程教育，開始涉及在線教育領域。

孫洪濤和鄭勤華教授[2]對慕課調查研究發(fā)現(xiàn)，學習支持服務集中在課程資源，忽視了課程評價、課程交互、課程技能方面的支持，間接導致了慕課注冊率高但輟學率也高的問題。如今在線教育已普及，云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術在教育界得到創(chuàng)新應用，變革了學習方式。這要求學習支持服務與時俱進，切實關注學習效果。本研究以大數(shù)據(jù)為切入點，論述在線教育領域學習支持服務新的內涵和特征，構建學習支持服務體系，以期為相關研究與實踐提供參考。

1 大數(shù)據(jù)背景下學習支持服務內涵

1.1 教育大數(shù)據(jù)

2012年，聯(lián)合國發(fā)布了《大數(shù)據(jù)促發(fā)展：挑戰(zhàn)與機遇》白皮書，指出大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)將會對社會各個領域產生深刻影響[3]。大數(shù)據(jù)技術應用越來越純熟，其內涵也在不斷豐富和發(fā)展。楊現(xiàn)民[4]認為：大數(shù)據(jù)既是一種技術，更是一種能力，即能從海量復雜的數(shù)據(jù)中尋找有意義關聯(lián)、挖掘事物變化規(guī)律、準確預測事物發(fā)展趨勢的能力。大數(shù)據(jù)同時也代表著思維方式，即讓數(shù)據(jù)具有表征意義，讓數(shù)據(jù)成為人類思考問題、作出行為決策的基本出發(fā)點。

2012年，大規(guī)模在線開放課程（MOOC）在教育界刮起了一股颶風，MOOC的出現(xiàn)開啟了新一輪“在線教育元年”。截至2017年，中國大學MOOC注冊用戶超過620萬，累計選課人次超過2 000萬[5]。以MOOC為首的在線教育平臺產生了大量的教育數(shù)據(jù)，將如此龐雜的數(shù)據(jù)通過收集、篩選和分析加以利用，具有很大的潛在價值和良好的應用前景。

1.2 相關研究

自英國開放大學遠程教育研究專家西沃特[6]1978年提出學習支持服務概念以來， 關于學習支持服務研究日趨興盛，目前已形成較為成熟的系統(tǒng)理論。在中國知網(wǎng)以“學習支持服務”為主題詞在中文核心期刊中進行搜索，共檢出相關文獻715篇，發(fā)文趨勢及關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡如圖1、圖2所示。

從發(fā)文數(shù)量上看，總體呈穩(wěn)步上升趨勢。結合具體文獻和關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡分析，遠程教育、開放教育和開放大學是主要研究領域，其研究大致分為4個階段：①起步階段（1996-2001年），前期研究文獻較少，主要從理論層面探討廣播電視大學的學習支持服務;②迅速發(fā)展階段（2002-2007年），研究范圍從廣播電視教育擴展到遠程教育領域，文獻數(shù)量大幅增加，但仍以理論研究為主，應用層面研究逐漸增多;③持續(xù)關注階段（2008-2012年）。這一階段注重應用層面研究，研究成果較多;④創(chuàng)新發(fā)展階段（2013年至今）。MOOC和移動學習興起。隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等智能技術在教育領域的應用，不少學者開始探究如何提供創(chuàng)新和智能的學習支持服務。

1.3 學習支持服務

目前，眾多在線學習平臺存在學習支持服務水平較差的問題。很多學習平臺專注于課程內容建設，缺乏必要的學習支持服務，學習支持服務的重要作用沒有得到重視，無法發(fā)揮應有的作用[7]。

大數(shù)據(jù)技術和學習分析技術通過測量、收集、分析在線學習者學習過程數(shù)據(jù)，建立學習者模型，探索學習者學習特征、教師教學設計和教學績效之間的關系，建立基于數(shù)據(jù)的教學過程監(jiān)測、評估、診斷和預測技術體系，進而為學習者提供全方位、個性化、高效率的學習體驗。

在大數(shù)據(jù)背景下，學習支持服務即以學習者為中心，借助大數(shù)據(jù)、學習分析、移動互聯(lián)網(wǎng)技術，從在線教育網(wǎng)絡學習平臺中獲取學習過程數(shù)據(jù)，建立學習者特征模型和評測體系，向學習者提供智能化和人性化的支持服務。

2 學習支持服務特征

以移動互聯(lián)網(wǎng)技術、大數(shù)據(jù)、云計算、情境感知技術為支撐的第二代自適應在線學習系統(tǒng)，需要嵌入智能化的學習支持服務，從而發(fā)現(xiàn)人與在線資源的溝通障礙，并提供個性化、人性化、及時精準的支持，使學習過程充滿人文關懷，促進自適應體系建設[8] 。

2.1 個性化

以MOOCs為代表的在線學習平臺，從大數(shù)據(jù)角度出發(fā)提供個性化學習服務。個性化體現(xiàn)在個性化的學習資源推送和個性化的學習路徑制定兩方面。大數(shù)據(jù)在個性化資源推送應用上有兩種方式：①對學習過程數(shù)據(jù)進行分析，實現(xiàn)個性化資源推送;②利用問卷量表和學習過程數(shù)據(jù)分析相結合的方法實現(xiàn)個性化資源推送[9]。個性化學習路徑可通過機器規(guī)劃的方式為學習者制定最合適的學習路徑，即通過智能算法從海量教育資源中自動生成學習路徑，既能應對大規(guī)模、動態(tài)化的學習資源內容配置，又能滿足海量學習者的個性化需求，提高學習效率。

2.2 精準性

大數(shù)據(jù)應用使學習支持服務具有精準性，主要體現(xiàn)在學習需求的精準定位和學習資源的精準提供上。通過對學習者基本信息和學習行為過程數(shù)據(jù)的收集與分析，發(fā)現(xiàn)學習者的興趣和行為方式，結合學習者模型精準定位用戶需求。網(wǎng)絡學習平臺資源種類眾多，學習者尋找資源可能會耗費許多時間和精力，提供精準化的學習資源顯得尤為重要。將學習者數(shù)據(jù)可視化，網(wǎng)絡學習平臺能夠有針對性地在特定時間為學習者提供特定形式與內容的資源，同時搜集學習者的反饋信息，不斷完善與優(yōu)化。

2.3 預知性

大數(shù)據(jù)的核心功能是預測，典型案例如亞馬遜的市場營銷。亞馬遜收集讀者網(wǎng)上查閱行為和購買行為數(shù)據(jù)，建立讀者偏愛閱讀模型，預測讀者購買群體行為，實現(xiàn)書籍推薦[10]。學習支持服務的預知性，體現(xiàn)在對學生的輟學傾向預測、非學習狀態(tài)預測和學業(yè)水平預測。當在線教育系統(tǒng)顯示學習者出現(xiàn)不積極參與互動交流、不及時完成課堂任務、長時間不進行學習等情況時，通過數(shù)據(jù)分析可預測學習者是否有輟學傾向，及時對其進行預警，防止輟學行為發(fā)生。當學習者長時間盯著某一頁面無操作或頻繁點擊頁面時，表明學習者可能處于非學習狀態(tài)，服務人員可及時提醒。通過對學習者在線學習時長、學習相關課程資源時間、使用搜索工具時間、回復討論的活躍度、作業(yè)提交次數(shù)等學習行為數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，探究其與學業(yè)水平之間的關系，建立學業(yè)水平預測模型，幫助教師改進教學。

2.4 時效性

要不斷提高大數(shù)據(jù)的實時分析和處理能力。與對歷史數(shù)據(jù)的聚合和分析不同，實時數(shù)據(jù)分析具有更強的時效性，對數(shù)據(jù)存儲、計算和呈現(xiàn)提出了更高要求[11]。在線學習平臺中，學習問題得不到教師的及時回應較為常見，大數(shù)據(jù)技術的應用可有效解決該問題。通過收集學習者學習習慣數(shù)據(jù)，能夠有效預見提問爆發(fā)時間、學習擁堵時段、知識難點和問題集中點，形成有效的預警機制，安排相關人員進行問題歸類、問題分析和問題解答，提高支持服務效率，改善學習體驗。

2.5 智能化

隨著數(shù)據(jù)挖掘、學習分析、智能推薦等智能技術逐漸在教育領域的深入應用，學習支持服務呈現(xiàn)出智能化特征，一方面可智能辨別學習者情緒，另一方面可提供智能化的引導服務。對學習行為數(shù)據(jù)進行分析，對出現(xiàn)的異常數(shù)據(jù)加以特別關注，例如某一時間段內無意義的頻繁點擊鼠標等，將其與學習者感知模型比對，以提供智能化的情緒支持。利用大數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)挖掘和學習分析技術，分析學習者的檢索數(shù)據(jù)、瀏覽內容、學習關注點，可在一定程度上分析學習者需求。比如數(shù)學課程的學習者產生了“微積分”、“線性代數(shù)”等多次檢索的“標簽云”，這就意味著該學習者可能需要數(shù)學方面相關課程支持。這種以大數(shù)據(jù)支持的智能性引導，能幫助學習者迅速找到所需資源。

3 學習支持服務體系構建

3.1 學習支持服務體系范疇

丁興富[12]將學習支持服務范疇界定為信息服務、資源服務、人員服務、設施服務、實踐性教學環(huán)節(jié)、作業(yè)檢測和考試6個方面;黃榮懷[13]從課程支持、技術支持、學習方法支持、情感支持和實踐性教學環(huán)節(jié)5個方面論述了混合式學習中的學習支持服務;陳麗[14]根據(jù)學習支持服務的目的，將其分為教學支持、管理支持、學習技能支持、技術支持和同伴支持5類;董兆偉[15]基于顧客滿意理論，認為“互聯(lián)網(wǎng)+”時代，學習支持服務應該包括師資服務、資源服務、教學過程服務、設施服務和管理服務5個方面。

鄭勤華[16]和孫洪濤[17]對中國多個MOOCs平臺的近百門課程進行分析，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)課程僅提供了少量的學習支持服務，交互水平較低，加強支持力度尤為急迫。 本文在前人研究成果基礎上，將學習支持服務體系分為資源支持服務、技能支持服務、管理支持服務、交互支持服務和評價支持服務5個范疇。

3.2 基于大數(shù)據(jù)的學習支持服務體系構建

本文構建以學習者為中心，以導學、督學、助學為理念，以大數(shù)據(jù)為技術手段，構建以資源支持服務、技能支持服務、管理支持服務、交互支持服務和評價支持服務支撐的學習支持服務體系，如圖4所示。

3.2.1 大數(shù)據(jù)環(huán)境

大數(shù)據(jù)技術使學習支持服務更加個性化、精準化、時效化和智能化。在線學習平臺包含結構化數(shù)據(jù)、非結構化數(shù)據(jù)和異構化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)并不都具有使用價值和自動呈現(xiàn)結論的功能，不能直接為學習支持服務所用。數(shù)據(jù)價值需要通過收集、篩選、處理和分析過程才能體現(xiàn)。大數(shù)據(jù)技術模型如圖5所示。

圖5 應用大數(shù)據(jù)技術模型

首先，將數(shù)據(jù)存儲在云存儲數(shù)據(jù)中心，并實時更新數(shù)據(jù)。利用合適的算法對數(shù)據(jù)進行預處理，對數(shù)據(jù)進行分析和挖掘，建立基于大數(shù)據(jù)的效能反饋。然后，對已預處理的數(shù)據(jù)進行關聯(lián)、分類、聚類、偏差分析，建立學習者信息庫、學習者特征模型、學習知識模型、學習行為模型、學習感知模型、評分數(shù)據(jù)庫，使學習支持服務過程更加精確、個性化和智能化。最后，對數(shù)據(jù)進行可視化，將數(shù)據(jù)分析結果呈現(xiàn)，進而為學習者提供優(yōu)質的個性化學習支持服務。

3.2.2 學習支持服務體系

（1）資源支持服務。學習資源包括課程資源和信息資源。課程資源承載著本課程的主要內容，是學習對象。信息資源包括與課程相關的拓展資源，以及討論資源、生成性資源。目前已有愛課程、學堂在線、華文慕課、騰訊課堂、網(wǎng)易云課堂等各具特色的學習平臺，這些平臺提供大量的學習資源。例如愛課程網(wǎng)站，截至2017年2月已收納精品視頻公開課1 037門[18]，分為在線開放課程、視頻公開課、資源共享以及學校云，涉及法學、哲學、理學、心理學、工學、教育教學等多個學科，如圖6所示。以《智慧課堂教學》課程為例，在進行課程學習前，有課程概述、授課目標、預備知識、授課大綱、證書要求的課前導學知識介紹，這些信息幫助學習者根據(jù)需求和興趣選擇合適的課程;進入課程學習后，課程公告提醒學習者每周的課程及作業(yè)要求;討論區(qū)供學習者進行課程討論及資源創(chuàng)建;期中期末考試對學習者進行知識學習檢驗。

在線學習平臺學習資源豐富，但學習者也容易淹沒在知識的海洋中，找不到學習目標，形成信息孤島現(xiàn)象，造成此類現(xiàn)象的原因是學習資源和學習需求不匹配。大數(shù)據(jù)技術能根據(jù)學習者基本信息庫和學習特征模型，對其進行學習分析，探析學習需求和學習風格，為其提供個性化的學習資源支持服務，滿足學習者需求。

（2）技能支持服務。杜克大學研究表明，許多學習者缺乏必要的預科知識或技能基礎，最終未能完成課程學習[19]。在線學習平臺不限制學習者背景，學習者的知識層次和能力水平不一，因此，有些學習者面對在線學習平臺的功能會感到束手無策。英國開放大學[20]為在線學習者提供一般性學習技能和核心學習技能兩類服務。一般性學習技能指學習課程必備的基本技能，諸如閱讀、做筆記、制定學習計劃、選擇合適的學習策略、信息技術、復習考試等;核心技能如合理分配學習時間、報告交流、在線討論、解決問題、批判性思維等。這些與學習技能培養(yǎng)有關的資源主要通過學習材料和學習活動的形式出現(xiàn)。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，在線學習平臺可依據(jù)學習者的注冊數(shù)據(jù)，對學習者知識能力水平進行判斷，為學習者提供有針對性的技能支持服務。

（3）管理支持服務。管理是在線學習平臺的一項重要內容，關系到在線學習平臺的正常運行。大數(shù)據(jù)環(huán)境下的管理支持服務主要包括教務管理和教學管理。教務管理包括注冊管理、考試管理、學籍管理和證書發(fā)放等。學習者從注冊課程開始建立個人學習檔案，可隨時查看學籍情況，每次測驗成績可自動集中到數(shù)據(jù)庫，保證學習數(shù)據(jù)真實、及時、可靠。教學管理包括教學進度安排、教學活動組織、學習者管理等?；ヂ?lián)網(wǎng)時代，可利用智能軟件對學習過程實時記錄，通過數(shù)據(jù)分析，掌握學習規(guī)律，提供恰當?shù)膶W習提醒，以便合理安排學習時間，達到更好的學習效果。

（4）交互支持服務。交互是在線學習平臺不可或缺的功能，交互支持服務包括學習活動交互和情感交互。學習活動交互包括師生交互、生生交互以及學習者與學習資源交互。師生和生生之間的交互通過討論區(qū)和問答區(qū)進行，但存在教師反饋不及時問題，這是在線學習急需改善的部分。學習者通過構建關系網(wǎng)絡，找到學習興趣和學習風格相同的伙伴，促進學習者之間的溝通交流。

學習者在學習時所發(fā)的彈幕，在點評區(qū)、聊天室、討論組、問答區(qū)中以同步或異步方式表達的學習感受和態(tài)度，這些非結構化數(shù)據(jù)反映了學習者的情感信息，可利用智能傳感設備，采用多種情感測評方法，如量表的情感測評方法、生理信號的情感檢測方法、面部表情的情感識別方法、語音信號的情感檢測方法、文本數(shù)據(jù)的情感分析方法，獲取學習者的情感數(shù)據(jù)，對其進行量化和分析，實時掌握學習者情感動態(tài)。對學習者情感狀態(tài)進行準確判斷并采取合適的措施進行干預，幫助學習者解決學習過程中產生的不良情緒，提高學習效率。

（5）評價支持服務。評價的作用不僅是診斷學習過程和結果，更重要的在于幫助學習者建構知識， 正視不足之處，提高學習能力和效果。在線平臺中存儲的學習行為數(shù)據(jù)是進行有效評價的基礎。學習分析和數(shù)據(jù)挖掘等技術為教學干預提供了技術支撐，有助于實現(xiàn)過程評價的自動化?；诮逃龜?shù)據(jù)的評價，魏順平[20]提出了基于學習過程數(shù)據(jù)挖掘的在線學習自動評價模型，該模型在相應的評價指標體系指導下，結合模糊理論和層次分析法，實現(xiàn)對網(wǎng)絡學習過程的跟蹤和分析，支持教師對學習過程的監(jiān)控，從數(shù)據(jù)收集、工具選擇和分析呈現(xiàn)3個層次建立分析過程，為學習提供定量分析和定性評價服務。毛剛[21]構建了以學習分析為中心，以學習目標、學習過程、自我評價、同伴評價和反思改進為主體的網(wǎng)絡學習評價模型，并進行了實證研究，證明了有效性。

大數(shù)據(jù)技術在學習評價中的應用，為教學評價提供了新的評價手段和方式，對學習者的學習狀態(tài)進行量化和可視化，能全面客觀地反映學習效果。

4 結語

互聯(lián)網(wǎng)時代，在線教育成為教育發(fā)展的重要趨勢。學習支持服務是在線教育的重要研究領域，要豐富學習支持服務內涵，轉變服務形式，為學習者提供更加個性、便捷和智能的支持服務。將大數(shù)據(jù)技術引入在線學習支持服務中，為實現(xiàn)個性化、智能化的支持服務提供了強有力的技術支撐。本文在大數(shù)據(jù)背景下，探討了學習支持服務的內涵和特征，確立了以學習者為中心的五大學習支持服務范疇，期望為學習者提供更加完善的服務，進而促進在線教育發(fā)展，構建學習型社會。