１學(xué)習(xí)分析技術(shù)背景

在學(xué)習(xí)分析概念形成之前，相關(guān)方法、技術(shù)和工具都已經(jīng)發(fā)展起來(lái)了。學(xué)習(xí)分析從一系列研究領(lǐng)域汲取技術(shù)，如數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、商業(yè)智能、網(wǎng)頁(yè)分析、運(yùn)籌學(xué)、人工智能（ＡＩ）、教育數(shù)據(jù)挖掘（ＥＤＭ）、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、信息可視化等。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)歷來(lái)作為一個(gè)行之有效的手段用來(lái)解決假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題。商業(yè)智能以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)為基礎(chǔ)，從不同的數(shù)據(jù)源中提取數(shù)據(jù)，將之轉(zhuǎn)換成有用的信息，它與學(xué)習(xí)分析有相似之處，但它歷來(lái)被定位于通過(guò)可能的數(shù)據(jù)訪問(wèn)和績(jī)效指標(biāo)總結(jié)使生產(chǎn)更高效。網(wǎng)頁(yè)分析工具通過(guò)網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)量，與互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站、品牌等的關(guān)聯(lián)做出報(bào)告，這些技術(shù)可以用來(lái)分析學(xué)生的學(xué)習(xí)資源（課程，材料等）以追蹤學(xué)生的學(xué)習(xí)軌跡。運(yùn)籌學(xué)通過(guò)設(shè)計(jì)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型和統(tǒng)計(jì)方法使目標(biāo)最優(yōu)化。人工智能和數(shù)據(jù)挖掘中的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)建立在數(shù)據(jù)挖掘和人工智能方法上，它能夠檢測(cè)數(shù)據(jù)中的模式。在學(xué)習(xí)分析中的類(lèi)似技術(shù)可用于智能教學(xué)系統(tǒng)，以更加動(dòng)態(tài)的方式對(duì)學(xué)生進(jìn)行分類(lèi)而不是簡(jiǎn)單地進(jìn)行人口統(tǒng)計(jì)分類(lèi)，可以通過(guò)協(xié)同過(guò)濾技術(shù)對(duì)特定的資源建立模型。

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析可以分析出隱含的人與人（如在論壇上的互動(dòng)）和外顯的人與人（如朋友或者關(guān)注對(duì)象）之間的關(guān)系，在學(xué)習(xí)分析中可用于探索網(wǎng)絡(luò)集群、影響力網(wǎng)絡(luò)、參與及不參與狀況。信息可視化是很多分析的重要一步（包括上面列出的那些分析方法），它可以用來(lái)對(duì)所提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行意義建構(gòu)，《探索性數(shù)據(jù)分析》一書(shū)中給我們介紹了如何更好地利用信息可視化，Ｔｕｋｅｙ強(qiáng)調(diào)使用可視化的價(jià)值在于幫助在形成正式的假設(shè)之前做檢驗(yàn)。以上這些學(xué)習(xí)分析技術(shù)都可以對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，形成分析報(bào)告為教育提供幫助。學(xué)習(xí)分析技術(shù)的特點(diǎn)在于能夠?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)教育平臺(tái)提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，通過(guò)利用這些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，可以為教師、學(xué)生和教育管理人員提供幫助：①為個(gè)人學(xué)習(xí)者提供成績(jī)反饋及與他人溝通的行為模式；②為預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)者提供支持與關(guān)注；③為教師和助理人員提供支持個(gè)人與集體的干涉計(jì)劃；④為如課程小組這樣的組織改善現(xiàn)有課程或開(kāi)發(fā)新的課程提供幫助；（５）為機(jī)構(gòu)管理者在營(yíng)銷(xiāo)、招聘和效率等方面做決定時(shí)提供有效措施。

２學(xué)習(xí)分析方法

發(fā)展中的學(xué)習(xí)分析技術(shù)吸納了許多其它領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)程的研究，下面介紹一些常用方法。

２．１社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法可用于測(cè)繪和測(cè)量人、團(tuán)體、組織、計(jì)算機(jī)、網(wǎng)址以及其它相互關(guān)聯(lián)的信息知識(shí)試題之間的關(guān)系。網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)是人和團(tuán)體，它們之間的鏈接則顯示了節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系或者流量。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析為人類(lèi)關(guān)系提供可視化的數(shù)學(xué)分析。網(wǎng)絡(luò)教育平臺(tái)管理者可以用它來(lái)分析學(xué)習(xí)者之間的聯(lián)系、關(guān)系、角色以及關(guān)系網(wǎng)絡(luò)形成的過(guò)程與特點(diǎn)，從而幫助學(xué)習(xí)者建立自己的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)以支持自己的學(xué)習(xí)。ＳＮＡＰＰ軟件就可以通過(guò)論壇內(nèi)的回復(fù)和跟帖狀況分析學(xué)習(xí)者交互情況，并得到可視化的圖標(biāo)。

２．２影響力與消極性測(cè)量法

影響力與消極性測(cè)量法通過(guò)測(cè)量傳遞、引用或者轉(zhuǎn)發(fā)的次數(shù)，評(píng)估人和信息的影響力。網(wǎng)絡(luò)教育平臺(tái)可以對(duì)學(xué)習(xí)者個(gè)體的影響力進(jìn)行測(cè)量，分析了解為什么某些個(gè)體能夠獲得高影響力，低影響力學(xué)習(xí)者應(yīng)該如何改進(jìn)。

２．３性格分析法性格分析法旨在獲得學(xué)生性格與他們學(xué)習(xí)情況的數(shù)據(jù)，以及兩者之間的關(guān)系。好奇的學(xué)生可能更傾向于提問(wèn)，學(xué)習(xí)分析可以對(duì)獲得的這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

２．４行為信任分析法

行為信任分析法使用人們談吐和交流中的信息（在人交流和使用信息的過(guò)程中將產(chǎn)生新的信息）作為信任關(guān)系的一個(gè)指標(biāo)。網(wǎng)絡(luò)教育平臺(tái)可用來(lái)對(duì)人際關(guān)系進(jìn)行分析。

２．５內(nèi)容分析法

內(nèi)容分析法可以對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過(guò)程數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析，尋找學(xué)習(xí)者的行為模式；還可以進(jìn)行定性分析，運(yùn)用已積累的數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)預(yù)測(cè)當(dāng)前的學(xué)習(xí)行為。網(wǎng)絡(luò)教育平臺(tái)可以對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為分析，找到優(yōu)生和差生學(xué)習(xí)行為的差別，教師結(jié)合自己的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)有針對(duì)性地干涉。由于網(wǎng)絡(luò)教育平臺(tái)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性，可以根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為實(shí)時(shí)進(jìn)行干涉，當(dāng)然干涉的準(zhǔn)確性需要數(shù)據(jù)庫(kù)的進(jìn)一步積累，從而產(chǎn)生由量變到質(zhì)變的效果。ＬＯＣＯ－Ａｎａｌｙｓｔ軟件就可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)教育平臺(tái)的內(nèi)容進(jìn)行分析。

２．６話語(yǔ)分析法

話語(yǔ)分析法的目的在于獲得有意義的數(shù)據(jù)（不像社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析），旨在探討所使用語(yǔ)言的屬性，而不只是網(wǎng)絡(luò)上的互動(dòng)，或者論壇帖子數(shù)量的統(tǒng)計(jì)。網(wǎng)絡(luò)教育平臺(tái)可用以探究知識(shí)構(gòu)建的過(guò)程，從而使教師和教學(xué)研究者對(duì)學(xué)習(xí)發(fā)生的過(guò)程有更清晰的認(rèn)識(shí)。

２．７社會(huì)學(xué)習(xí)分析法

社會(huì)學(xué)習(xí)分析法的目的在于探索在學(xué)習(xí)過(guò)程中社會(huì)交互所扮演的角色，以及學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的重要性，話語(yǔ)如何用來(lái)意義建構(gòu)。網(wǎng)絡(luò)教育平臺(tái)管理者可以用來(lái)構(gòu)建一個(gè)更好的學(xué)習(xí)者網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)學(xué)習(xí)者之間的交互，達(dá)到相互幫助學(xué)習(xí)的目的，相互幫助實(shí)現(xiàn)知識(shí)結(jié)構(gòu)構(gòu)建。

２．８信息可視化方法

信息可視化可以避免我們?cè)谝欢芽菰锏臄?shù)據(jù)中尋找規(guī)律，數(shù)據(jù)可視化之后，我們可以更好地進(jìn)行意義建構(gòu)。ＢＥＥＳＴＡＲＩｎｓｉｇｈｔ可以自動(dòng)收集學(xué)生實(shí)時(shí)的參與數(shù)據(jù)，從而為教師、學(xué)生和管理者提供分析圖改善學(xué)習(xí)。網(wǎng)絡(luò)教育平臺(tái)上的學(xué)習(xí)是學(xué)生、教師和管理者之間的共同交互過(guò)程，應(yīng)運(yùn)用不同的方法對(duì)這一復(fù)雜過(guò)程進(jìn)行研究，才能得到滿意的結(jié)果，學(xué)習(xí)分析技術(shù)將在此過(guò)程中展現(xiàn)它的作用。

３學(xué)習(xí)分析技術(shù)促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)教育平臺(tái)發(fā)展

筆者將從數(shù)據(jù)面板、預(yù)測(cè)性分析和自適應(yīng)學(xué)習(xí)分析分別舉例說(shuō)明學(xué)習(xí)分析技術(shù)為網(wǎng)絡(luò)教育平臺(tái)帶來(lái)哪些幫助。

３．１學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)分析面板

大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)上都開(kāi)始使用學(xué)習(xí)分析數(shù)據(jù)面板。實(shí)際上，到目前為止，大部分的非專業(yè)人員都還不能對(duì)記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀，但是通過(guò)一系列的圖像、表格和其它的可視化工具生成的報(bào)告，學(xué)生、教師和管理人員都可以讀懂。美國(guó)一些大學(xué)采用了更先進(jìn)的綜合數(shù)據(jù)系統(tǒng)，當(dāng)然這些功能強(qiáng)大的系統(tǒng)也更難以學(xué)懂，這些系統(tǒng)能夠探索不同變量之間的關(guān)系，使用戶不僅止于掌握預(yù)先的報(bào)告。學(xué)習(xí)者在測(cè)驗(yàn)分?jǐn)?shù)、論壇貢獻(xiàn)、參與情況方面，可以得到一些基本分析報(bào)告。ＥＤＵＣＡＵＳＥ匯集了一系列有用的高等教育案例，例如亞利桑那州立大學(xué)的研究表明，在學(xué)術(shù)和學(xué)習(xí)分析上進(jìn)行投資能夠收到顯著的回報(bào)，該大學(xué)做了一個(gè)“Ｓｔｕｄｅｎｔ３６０”項(xiàng)目，通過(guò)該項(xiàng)目學(xué)?？梢粤私庠撔Ｃ恳幻麑W(xué)生的狀況。

３．２預(yù)測(cè)性分析

這是學(xué)習(xí)分析的一種高級(jí)應(yīng)用。通過(guò)對(duì)學(xué)習(xí)者的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)或者過(guò)去的成績(jī)之類(lèi)的靜態(tài)數(shù)據(jù)，和在線登陸方式、討論發(fā)帖量之類(lèi)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，追蹤分析學(xué)習(xí)者的類(lèi)型。把學(xué)習(xí)者進(jìn)行分類(lèi)，例如該學(xué)習(xí)者屬于“高成就”，或者該生目前比較“危險(xiǎn)”，或者是“社會(huì)型學(xué)習(xí)者”。然后根據(jù)學(xué)習(xí)者的類(lèi)型進(jìn)行實(shí)時(shí)的干預(yù)，對(duì)“高成就”類(lèi)型提供一些更具挑戰(zhàn)性的學(xué)習(xí)任務(wù)，而對(duì)處于“危險(xiǎn)”狀況的學(xué)生，教師則需要特別關(guān)注，給予一些學(xué)習(xí)上的幫助，而對(duì)于“社會(huì)型”的學(xué)生，則可能需要給予社交上的支持。目前對(duì)于期末考試成績(jī)最可靠的預(yù)測(cè)，是在學(xué)習(xí)開(kāi)始的時(shí)候做一個(gè)小的學(xué)習(xí)能力測(cè)驗(yàn)。如果想設(shè)計(jì)更復(fù)雜的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)模型，必須在此基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，而這需要進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析，以確定哪些變量能夠預(yù)測(cè)“成功”。Ｐｕｒｄｕｅ大學(xué)的ＣｏｕｒｓｅＳｉｇｎａｌｓｏｆｔｗａｒｅ非常知名，已經(jīng)部分實(shí)現(xiàn)了這一技術(shù)。Ｓｉｇｎａｌｓ在學(xué)生的學(xué)習(xí)過(guò)程提供了紅色、黃色、綠色等信號(hào)，以幫助教師和學(xué)生了解目前的學(xué)習(xí)狀況。最近的評(píng)估報(bào)告表明，參與ＣｏｕｒｓｅＳｉｇｎａｌ項(xiàng)目的學(xué)生獲得了更高的平均分，能夠更快速地尋找?guī)椭Y源。來(lái)自密歇根大學(xué)的報(bào)告顯示，自適應(yīng)干預(yù)技術(shù)能夠幫助參與Ｅ２Ｃｏａｃｈｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ項(xiàng)目的物理系學(xué)生學(xué)習(xí)健康信息，給他們提供定制的反饋，并鼓勵(lì)學(xué)生改變他們的學(xué)習(xí)策略。

３．３自適應(yīng)學(xué)習(xí)分析

自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺(tái)建立了一個(gè)學(xué)習(xí)某個(gè)主題（如代數(shù)；光合作用）的模型，并在標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試背景下建立了課程測(cè)試的模型。這種平臺(tái)能夠提供更細(xì)致的反饋（例如你已經(jīng)掌握了哪些概念并掌握到何種程度），據(jù)此自動(dòng)呈現(xiàn)以后的學(xué)習(xí)內(nèi)容（例如不呈現(xiàn)基于學(xué)習(xí)者所未掌握概念的材料）。當(dāng)然，建立學(xué)習(xí)者認(rèn)知的動(dòng)態(tài)模型，和準(zhǔn)備自適應(yīng)學(xué)習(xí)內(nèi)容的引擎比設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)平臺(tái)需要更多的資源。大量的研究證據(jù)表明，采用這種方法將使個(gè)性化學(xué)習(xí)成為可能。在智能教學(xué)系統(tǒng)和自適應(yīng)平臺(tái)上大量的研究和資金投入，將會(huì)為網(wǎng)絡(luò)教育平臺(tái)帶來(lái)更好的用戶體驗(yàn)?？▋?nèi)基－梅隆大學(xué)的ＯｐｅｎＬｅａｒｎｉｎｇＩｎｉｔｉａｔｉｖｅ課程是免費(fèi)的，大家可以去體驗(yàn)一下，而Ｇｒｏｃｋｉｔ與Ｋｎｅｗｔｏｎ公司的商業(yè)平臺(tái)也做得很好。

４結(jié)語(yǔ)

國(guó)外的大量實(shí)踐表明，學(xué)習(xí)分析技術(shù)越來(lái)越顯示出它的重要性。基于學(xué)習(xí)分析技術(shù)巨大的發(fā)展?jié)摿?，也希望更多的公司和機(jī)構(gòu)投入到這個(gè)領(lǐng)域，畢竟學(xué)習(xí)分析技術(shù)還處于發(fā)展應(yīng)用的初期階段。而學(xué)習(xí)分析技術(shù)支持下的網(wǎng)絡(luò)教育平臺(tái)，將為我國(guó)遠(yuǎn)程教育發(fā)展帶來(lái)新的機(jī)遇。

作者：胥果 單位：西華師范大學(xué)教育學(xué)院