劉娜娜

摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)及相關(guān)領(lǐng)域技術(shù)的不斷進(jìn)步，網(wǎng)絡(luò)平臺在教育領(lǐng)域的應(yīng)用為在線教育過程提供了良好助力。平臺的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)能夠為學(xué)習(xí)支持服務(wù)改進(jìn)提供參考依據(jù)。本研究采用內(nèi)容研究法和文獻(xiàn)研究法，以415篇與本研究相關(guān)的文章為研究對象。分析發(fā)現(xiàn)，目前在線教育平臺的學(xué)習(xí)支持服務(wù)存在網(wǎng)絡(luò)資源建設(shè)不完善、缺乏人際情感交互服務(wù)、缺乏個性化指導(dǎo)以及督導(dǎo)體系不完善等問題。針對上述問題，本文將從資源建設(shè)管理、情感交互、督導(dǎo)體系以及個性化指導(dǎo)等方面進(jìn)行解決。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；在線教育；學(xué)習(xí)支持服務(wù)；學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)；學(xué)習(xí)平臺

中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）11-0101-03

0 前言

2019年的新冠感染給各個國家政治、經(jīng)濟(jì)、教育帶來了空前危機。據(jù)統(tǒng)計，截至2020年4月5日，全球有193個國家共計15.97億人口停課。學(xué)校課程由大規(guī)模線下轉(zhuǎn)移到線上，因此，在線教育平臺的質(zhì)量對學(xué)習(xí)質(zhì)量至關(guān)重要。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，學(xué)習(xí)支持服務(wù)是決定教育平臺質(zhì)量的一個重要因素，因此，提高學(xué)習(xí)支持服務(wù)質(zhì)量是提升在線教育的關(guān)鍵。大規(guī)模在線學(xué)習(xí)暴露出諸多問題，例如網(wǎng)絡(luò)資源建設(shè)不完善、缺乏人際情感交互服務(wù)、缺乏個性化指導(dǎo)以及督學(xué)體系不完善等。針對上述問題，本文以學(xué)習(xí)者在后臺產(chǎn)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)為依據(jù)，從資源管理、情感交互、督學(xué)體系以及個性化指導(dǎo)四方面解決上述問題。

1 在線教育平臺的學(xué)習(xí)支持服務(wù)現(xiàn)狀與問題

1.1 在線教育平臺學(xué)習(xí)支持服務(wù)現(xiàn)狀

本文以中國知網(wǎng)為數(shù)據(jù)源，以“學(xué)習(xí)支持服務(wù)”和“在線教育”為主題詞，以“核心期刊”為來源，從2011 年至2021年，本研究相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)為964篇。在文獻(xiàn)甄別后，最終選定415篇文獻(xiàn)作為本文研究對象。

1） 效度分析。內(nèi)容的信度分析是指對兩個以上參與內(nèi)容分析的研究者就相同類目判斷的一致性的分析，一致性越高，則本課題的信度也越高[1]。根據(jù)本課題的研究目的以及樣本文獻(xiàn)，本課題確定了策略研究、反思研究、內(nèi)涵研究、體系構(gòu)建和模式研究為分析類目的編碼系統(tǒng)。本課題由三位評判員（分別標(biāo)記為a、b、c；a為主判員，b、c為輔助判員）根據(jù)分析類目和觀測點對全部文獻(xiàn)進(jìn)行編碼，采用謝幼如、李克東教授提出的內(nèi)容分析的信度公式K=2M/（N1+N2），其中K是兩個判員之間相互同意的程度，M是兩者完全同意的欄目數(shù)[2]，N1和N2分別表示兩個評判員所分析的欄目數(shù)。利用該公式計算出三者之間的平均相互滿意度為0.83，換算出內(nèi)容分析效度R=0.94。一般而言，信度若大于0.90，則該課題具有可信度。結(jié)果如表1所示。

2） 研究數(shù)據(jù)分析。為了清晰地呈現(xiàn)學(xué)習(xí)支持服務(wù)相關(guān)文獻(xiàn)的年度變化情況，本課題選用以“學(xué)習(xí)支持服務(wù)”為主要主題，對2011年至2021年的文獻(xiàn)載文量進(jìn)行梳理與分析，共發(fā)現(xiàn)文獻(xiàn)964篇。如圖1所示：

通過上述圖表可以看出，在2011年至2013年間，學(xué)術(shù)論文數(shù)量總體呈上升趨勢，反映了學(xué)者們對學(xué)習(xí)支持服務(wù)的高度關(guān)注。然而，從2013年到2016年，學(xué)術(shù)論文數(shù)量呈現(xiàn)直線下降的趨勢。這一變化的原因在于學(xué)者們開始將研究重點轉(zhuǎn)向了學(xué)習(xí)支持服務(wù)的具體探究方面。而在2016年至2021年期間，學(xué)術(shù)論文數(shù)量總體呈現(xiàn)下降趨勢，表明對學(xué)習(xí)支持服務(wù)的研究熱度有所降低，學(xué)者們開始更加理性地思考問題，而非盲目追求研究熱點。

① 熱點分析

利用CiteSpace軟件對近十年學(xué)習(xí)支持服務(wù)的研究熱點詞進(jìn)行歸納總結(jié)，以了解學(xué)習(xí)支持服務(wù)的熱點分布情況，具體如表2所示：

② 文獻(xiàn)來源及作者機構(gòu)分析

期刊來源分析有助于了解學(xué)術(shù)論文所在研究領(lǐng)域的集中度，以及學(xué)術(shù)論文所涉及的研究的信度和效度。根據(jù)量化統(tǒng)計，415篇研究樣本中，學(xué)習(xí)支持服務(wù)相關(guān)論文分布于20種期刊中?？紤]到教育技術(shù)領(lǐng)域?qū)W(xué)習(xí)支持服務(wù)研究的專業(yè)性和針對性，筆者特別選取了本領(lǐng)域的八本代表性期刊作為研究對象，進(jìn)行重點分析。

教育技術(shù)核心期刊的第一作者所在機構(gòu)進(jìn)行統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，其第一作者所在機構(gòu)均為大學(xué)，說明學(xué)習(xí)支持服務(wù)在大學(xué)的應(yīng)用居多，受到高度重視。其次，載文量最多的是北京師范大學(xué)遠(yuǎn)程教育中心。

③ 研究內(nèi)容分析

在中國知網(wǎng)上，對以“學(xué)習(xí)支持服務(wù)”為主要主題的文章進(jìn)行研究后，將學(xué)習(xí)支持服務(wù)的研究分為策略研究、反思研究、內(nèi)涵研究、體系構(gòu)建、模式研究等幾個方面。因此，將以上研究作為一級類目，在此基礎(chǔ)上劃分了二級類目，然后對文章進(jìn)行編碼，并統(tǒng)計文獻(xiàn)數(shù)目，計算出每個一級類目的總占比數(shù)。

由表5可知，2011年至2021年期間，學(xué)習(xí)支持服務(wù)的相關(guān)研究領(lǐng)域主要集中在策略研究，其次是體系構(gòu)建方面、服務(wù)模式研究、反思研究以及內(nèi)涵研究。

下面將分別對其進(jìn)行闡述。

1） 學(xué)習(xí)支持服務(wù)策略研究。文獻(xiàn)主要集中在教學(xué)支持方面，其次集中在資源支持、技術(shù)支持以及人際交互支持方面。其中，學(xué)習(xí)支持服務(wù)對人際交互支持的研究較少。然而，人際交互不僅可以影響學(xué)習(xí)效果，還會影響學(xué)習(xí)者的價值觀。

2） 學(xué)習(xí)支持服務(wù)體系構(gòu)建。針對體系構(gòu)建方面，研究文獻(xiàn)主要集中在資源設(shè)計、活動設(shè)計以及課程考核方面。其中，關(guān)于資源設(shè)計方面的研究最多，對學(xué)習(xí)者行為統(tǒng)計的研究最少。

3） 學(xué)習(xí)支持服務(wù)模式研究。在模式研究方面，研究主要集中在學(xué)習(xí)進(jìn)度、學(xué)習(xí)咨詢方面。但在人機交互方面的研究還較少。人機交互情感調(diào)控主要是指在在線學(xué)習(xí)中，人在學(xué)習(xí)過程中透露的情緒信息傳遞給機器，機器感知后進(jìn)行調(diào)控。

4） 學(xué)習(xí)支持服務(wù)反思研究。在反思研究方面，對學(xué)習(xí)參與度的研究還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。而在學(xué)習(xí)支持服務(wù)中，學(xué)習(xí)參與度是實施良好的學(xué)習(xí)支持服務(wù)的前提。在研究中，學(xué)習(xí)者外顯行為可以通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)體現(xiàn)。筆者認(rèn)為，學(xué)習(xí)者在在線平臺上的外顯行為可以一定程度上反映學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效果。本課題通過量化方式統(tǒng)計學(xué)習(xí)者行為，發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)問題與需求。

5） 學(xué)習(xí)支持服務(wù)內(nèi)涵研究。學(xué)習(xí)支持服務(wù)的含義、思想發(fā)展以及本質(zhì)屬性是學(xué)習(xí)支持服務(wù)剛引進(jìn)國內(nèi)時的研究熱點，因此在2011年至2021年期間對其內(nèi)涵的研究較少。學(xué)習(xí)支持服務(wù)對如今時代而言，更重要的是實踐層面，因此，本課題對學(xué)習(xí)支持服務(wù)的內(nèi)涵不作具體研究。

1.2 在線教育平臺存在的問題

1） 缺乏個性化資源推送。個性化資源推送在研究前期較注重推送技術(shù)的實現(xiàn)，后期則重視系統(tǒng)設(shè)計開發(fā)方面的研究。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅速發(fā)展，個性化資源推送開始進(jìn)入一個新的發(fā)展階段。本課題對我國已有的個性化學(xué)習(xí)推送相關(guān)文獻(xiàn)分析后，得出我國個性化學(xué)習(xí)資源推送有以下特征：

①學(xué)習(xí)者模型的構(gòu)建以偏好信息和個性信息為主，對知識狀態(tài)、情景信息等屬性的數(shù)據(jù)采集不足。

②未能實現(xiàn)進(jìn)一步跟蹤學(xué)習(xí)者需要，實現(xiàn)其真正“個性化”。

2） 缺乏個性化情感調(diào)控。人機交互是指人與計算機為完成確定任務(wù)的信息交換過程。隨著模式識別，如語音識別、漢字識別等輸入設(shè)備的發(fā)展，人機交互的方式也更加多樣化。但就目前在線平臺而言，存在的問題是人機交互的方式還較單一、反饋不及時等問題，不能及時地感知學(xué)習(xí)者情緒等問題。

3） 督學(xué)體系不完善。本課題中，督學(xué)體系的完善主要體現(xiàn)在學(xué)習(xí)者參與度方面。在教學(xué)過程中，學(xué)生是教學(xué)的主體，教師是監(jiān)督者、輔助者。但在整個學(xué)習(xí)過程中學(xué)生的身心還不夠成熟，導(dǎo)致了學(xué)習(xí)“散漫”的情形。例如，在實際的線上教學(xué)中，學(xué)生為了應(yīng)付教師在平臺發(fā)布的任務(wù)而進(jìn)行百度、抄襲等行為，甚至還會出現(xiàn)代簽到、代打卡等行為，更甚者還會出現(xiàn)找人幫忙上課的情形。這就導(dǎo)致課程形同虛設(shè)。由此，需要建立一套完善的資源評價體系，將學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的資源過程進(jìn)行細(xì)化以保證學(xué)習(xí)質(zhì)量。

4） 缺少人際情感交互。人際情感支持服務(wù)可以分為在知識傳遞時的情感支持、在技術(shù)層面的情感支持以及對非學(xué)術(shù)問題的情感支持。本課題中的人際情感支持主要指知識傳遞中的情感支持。就目前在線教育平臺的研究現(xiàn)狀來看，大多數(shù)教育平臺還是只關(guān)注課程與平臺的建設(shè)方面，在對于教師得到情感支持方面還是不夠重視，導(dǎo)致現(xiàn)有的教師情感支持的研究更是少之又少。

2 大數(shù)據(jù)背景下學(xué)習(xí)支持服務(wù)策略的構(gòu)建

2.1 大數(shù)據(jù)會根據(jù)學(xué)習(xí)者需求和喜好實時推送資源，實現(xiàn)資源的個性化

為更好地實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)資源推送，需要在在線教育平臺安裝數(shù)據(jù)實時分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)一般只供后臺人員查看和使用。該系統(tǒng)會實時分析后臺數(shù)據(jù)以及學(xué)習(xí)者檢索資源時搜索關(guān)鍵字的次數(shù)統(tǒng)計，確定學(xué)習(xí)需求后，為學(xué)習(xí)者精準(zhǔn)推送資源。與搜索引擎不同的是，它會實時監(jiān)測學(xué)習(xí)者需求，達(dá)到資源及時更新的目的，更好地滿足學(xué)習(xí)者對資源的需求。其次，資源推送模塊要根據(jù)學(xué)習(xí)者最后一次對資源檢索的需求進(jìn)行推送，更好地實現(xiàn)數(shù)據(jù)的及時更新。

2.2 基于大數(shù)據(jù)的在線課程人際情感交互策略

學(xué)習(xí)者在討論區(qū)、彈幕區(qū)、活動區(qū)以及聊天室進(jìn)行交互所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)反映了學(xué)習(xí)者的情感信息。通過平臺反饋的數(shù)據(jù)，利用智能傳感設(shè)備，并采用量表測評方法、生理信號測評方法、語音信號檢測方法和表情識別檢測方法[3]，收集其數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、量化和分析，從而得出學(xué)習(xí)者的情感動態(tài)。其次，根據(jù)學(xué)生出現(xiàn)學(xué)習(xí)厭倦表現(xiàn)的數(shù)據(jù)，形成一個情緒參照數(shù)據(jù)模型。例如，急促的點擊鼠標(biāo)或長時間不點擊鼠標(biāo)，這些行為可以通過觸發(fā)預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)模型產(chǎn)生反饋結(jié)果，將檢測結(jié)果反饋給教師或者提供智能服務(wù)的系統(tǒng)。

2.3 基于大數(shù)據(jù)的現(xiàn)代化督學(xué)體系

由于在線教育平臺系統(tǒng)會記錄學(xué)生瀏覽課程、觀看視頻以及完成習(xí)題和測試的相關(guān)數(shù)據(jù)。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對教學(xué)平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)提取與分析，分析不同類型的學(xué)習(xí)者存在怎樣的“敷衍行為”。例如，對于“代簽”行為可以用語音識別或者面部識別保證是學(xué)習(xí)者本人進(jìn)行簽到。此外，為保證學(xué)習(xí)過程的有效進(jìn)行，需建立一個后臺監(jiān)督機制。例如，教師需不定時發(fā)布一個與授課過程一致的問題，要求學(xué)習(xí)者在規(guī)定的時間內(nèi)在屏幕上答出，教師課后可以根據(jù)學(xué)習(xí)者的答題情況，判斷出該學(xué)習(xí)者是否認(rèn)真聽課，建立一定的獎懲機制。

2.4 基于大數(shù)據(jù)支持的個性化情感體驗調(diào)控

在線學(xué)習(xí)中，學(xué)習(xí)者可能隨時會出現(xiàn)學(xué)習(xí)倦怠。因此，當(dāng)學(xué)習(xí)者進(jìn)行在線學(xué)習(xí)時，應(yīng)該對學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)時間數(shù)據(jù)進(jìn)行實時監(jiān)控和分析[4-6]。例如，學(xué)習(xí)者在某一學(xué)習(xí)模塊停留時間過長，那么說明學(xué)習(xí)者可能在學(xué)習(xí)這個模塊時遇到了困難，導(dǎo)致學(xué)習(xí)者產(chǎn)生抵觸情緒，所以這時我們需要對學(xué)習(xí)者進(jìn)行情感調(diào)控，因此，需要對資源進(jìn)行精減后再推送。

3 結(jié)束語

信息技術(shù)的發(fā)展是在線平臺學(xué)習(xí)支持服務(wù)建設(shè)的重要條件，健全學(xué)習(xí)支持服務(wù)系統(tǒng)對提高在線教育的質(zhì)量、促進(jìn)終身教育的發(fā)展具有重要意義。基于大數(shù)據(jù)背景，在線平臺的學(xué)習(xí)支持服務(wù)的內(nèi)容提升還處在摸索階段，因此健全在線平臺學(xué)習(xí)支持服務(wù)體系具有現(xiàn)實意義。本文通過內(nèi)容分析法、文獻(xiàn)研究法剖析現(xiàn)存問題，提出對策與建議，以期充實原有的學(xué)習(xí)支持服務(wù)體系。

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【通聯(lián)編輯：唐一東】