Google Analytics在教育網站評價中的應用研究—以“教育技術學開放教育資源”網站為例

馬紅亮，孟慶喜

陜西師范大學教育技術系，西安 710062

·網絡與遠程教育·

Google Analytics在教育網站評價中的應用研究—以“教育技術學開放教育資源”網站為例

馬紅亮，孟慶喜

陜西師范大學教育技術系，西安 710062

以基于Moodle的“教育技術學開放教育資源”網站為例，利用Google Analytics對該網站的受眾群體、網站內容以及流量來源進行了多種維度的分析。指出:①Google Analytics能夠為定量評價教育網站提供非常豐富的各類流量數據，但評價需要綜合應用不同維度、不同層次的數據進行綜合分析;②在這些豐富的數據中，網站內容分析方面的數據對于以課程為中心的教育網站而言，具有十分重要的價值。

Google Analytics;教育網站;Moodle;開放教育資源;評價

近年來，如何評價教育網站逐漸引起了人們的關注。教育網站的評價，從邏輯關系而言，也屬于教育評價的范疇，由此我們可以參考教育評價的功能［1］，推論得出教育網站評價具有診斷教育網站情況、改進教育網站運行效果、區分教育網站水準、激勵教育網站建設熱情和引導教育網站改進的功能。從評價方法而言，教育網站的評價和許多教育評價一樣，也分定性評價和定量評價。不過，大多數研究都側重于教育網站的定量評價，其中包括設計教育網站的評價指標體系。如:彭紹東和周鴻彬從教育性、技術性、藝術性、開放性、效益性、發展性等方面提出了教育網站評價的三級指標體系［2］;周梅群和吳華在所提出的教育網站評價原則的基礎上設計了包含內容、技術、效用和發展性四大要素的評價指標體系［3］。盡管這些指標體系也可以用于對教育網站進行定量評價，但這些指標都是人工的評價，缺點也是很明顯的?！八茉u價者的主觀條件影響較大，也會耗費非常大的人力、物力和財力。為了使網站的評價更具有客觀性、經常性和持續性，降低網站評價的成本，需要尋求新的評價方法［4］”。其中，流量分析就是很好的一種。流量分析可以對教育網站的運行和訪問情況進行詳細周全的分析，幫助管理者掌握服務器每天的吞吐量，客觀地了解網站的訪客來源，知道各頁面的訪問情況，并據此評價網站的運行狀況。同時，還可根據相關信息來改善網頁的內容和質量、提高內容的可讀性，跟蹤用戶的行為?？傊?，流量分析可以作為評價教育網站的一個有效手段［4］。

在教育網站的流量分析中，Google Analytics是一款智能、友好的網站訪問統計工具。不同于通過分析Web服務器的日志文件獲得訪問記錄的統計方法，Google Analytics則通過給網站頁面添加統計腳本程序獲得訪問記錄。該工具是Google眾多免費服務中的一種，操作簡單，但功能強大。其特點有智能、高級細分、靈活定制、電子商務跟蹤、目標、移動跟蹤、數據導出API、高級分析工具等［5］。它專注于訪客行為，從用戶體驗的角度評價網站運行方案，掌握訪問者需求，發現網站存在的問題，以此來改善網站設計方案，提高網站服務品質［6］。此外，它還憑借清晰直觀的使用界面、高效的分析速度和準確的數據，越來越受到網站管理者的青睞。值得一提的是，Google Analytics可以和教育領域使用廣泛的開源軟件Moodle無縫整合，進而可以對Moodle網站的流量進行各種統計與分析。以下我們以“教育技術學開放教育資源”這一Moodle網站為例，在簡單介紹配置Google Analytics跟蹤代碼的基礎上，著重分析Google Analytics在定量評價教育網站時的特色和價值。

1 “教育技術學開放教育資源”網站及流量跟蹤代碼的配置

1.1 “教育技術學開放教育資源”網站簡介

“教育技術學開放教育資源”網站(http://elearning.snnu.edu.cn)由馬紅亮創建于2011年3月，主要定位于設計、開發、傳輸以及應用國內外優質的教育技術學領域的開放課程。目前，該網站已經收集整理了英國開放大學、博爾頓大學，美國猶他州立大學、加州大學歐文分校、麻省理工學院、密歇根大學、新澤西理工學院等國外高校的教育技術學領域的數十門開放課程，課程內容涵蓋教育技術學專業的多個科目，而且已經完成了10余門課程中文版的制作。除此之外，網站還有數門有特色的原創性的開放課程，例如:2011年秋季學期華南師范大學焦建利教授、寧夏大學張玲教授與陜西師范大學馬紅亮博士合作共建的《教育技術學基本理論研究》開放課程。該網站是用Moodle 2.0建立起來的，并不斷通過CVS更新Moodle版本。

1.2 Google Analytics跟蹤代碼的配置

首先，注冊Google Analytics并獲取其Javascript跟蹤代碼，然后復制該段跟蹤代碼。如果是一般自己編寫的網站，則通常做法是在要跟蹤的每個網頁上，將該跟蹤代碼段粘貼到網頁底部的＜/body＞標記之前，且緊鄰該標記。在利用開源軟件Moodle 2.0建立的教育網站中，跟蹤代碼的配置則相對簡單。首先以Moodle管理員身份登錄，然后打開“網站管理”頁面，在“外觀”菜單下的“附加HTML”中，將復制的Google Analytics跟蹤代碼添加到head標簽內，這樣就可以跟蹤Moodle網站每一個頁面的訪問情況。當查看Google Analytics的流量分析報告，則登錄Google網站即可。

2 利用Google Analytics分析評價“教育技術學開放教育資源”網站

“教育技術學開放教育資源”網站是從2011年8月23日開始使用Google Analytics進行流量統計的。Google Analytics生成的報告分為信息中心、智能、訪問者、流量來源、內容和目標六個類別。報告的形式包括圖表、餅圖、表格等，用戶可選擇查看任何存在數據日期范圍內的報告，也可以比較兩個不同日期范圍內的數據［7］。這里我們選擇了自該起始之日至12月31日為期四個月的數據，結合Moodle網站的特點，分別從網站受眾群體、網站內容及流量來源三個方面的重點指標對該網站進行分析和評價。

2.1 網站受眾群體分析

2.1.1 受眾群體概況分析 網站受眾群體概況分析如圖1所示。

圖1 受眾訪問概況

由圖1可以看出，該網站的訪問次數(用戶訪問網站的總次數)已經超過15 000次，6 000多的惟一身份訪問者(訪問網站的惟一身份訪問者的總數)，高達13萬的瀏覽量(訪問者在網站上瀏覽的網頁總數)，8頁多的每次訪問頁數(每次訪問的平均網頁瀏覽量)，10多分鐘的平均網站停留時間(每位訪問者平均在網站上停留的時間)，以及60%多的回訪次數。所有這些數據說明該網站資源的開放性還是取得了一定的實際應用效果，某種程度上還是不錯的效果(與網站的自身預期目標相比)。這里，我們有必要指出的是，“教育技術學開放教育資源”網站不同于一般Moodle網站用密碼將訪客拒之門外的做法，而是將網站上所有的課程資源開放給所有用戶(包括訪客)，用戶不用登錄也可以自由瀏覽網站的所有內容。我們認為，這是該網站在短短四個月中取得上述成績的關鍵。然而，從圖1中30.55%的跳出率(單頁訪問所占的百分比)，我們可以看出，該網站建設還存在一些不足，內容的質量和吸引力還有待進一步提高。

2.1.2 受眾群體地域分布 受眾群體地域分布如圖2所示。

圖2 受眾國家/地區分布

從圖2可以看出，“教育技術學開放教育資源”網站的訪問者雖然絕大多數來自大陸(簡體中文語言訪問者約占98%)，但還是有少量的來自中國澳門、香港、臺灣地區的訪問者，另外，也有美國、加拿大、英國、馬來西亞等20多個國家的訪問者(英語語言訪問者約1%)。進一步深入分析發現，來自國外訪問者的每次訪問頁數、平均停留時間均低于網站的平均值，而跳出率則高于網站的平均值。例如:有的國家的訪問者頁面訪問數為1，有的網站停留時間為0，有的跳出率為100%。這些數據給我們的導向是，“教育技術學開放教育資源”網站建設應該從初期的以拷貝國外英文版開放課程為主的路線，調整到以設計、開發和應用原創性開放課程或本地化國外開放課程為主的路線上來。理由很簡單也很充分:因為該網站的絕大多數用戶還是在國內，盡管該網站的語言也設置有英文。

圖3 受眾的城市分布圖

進一步分析中國大陸訪問者的數據，我們得到圖3的數據。這些數據說明，目前“教育技術學開放教育資源”網站的訪問用戶主要集中于西安、廣州、銀川這三個城市(合計訪問次數占69.33%)。而出現這一情況的原因在于:①本學期網站中的一些開放課程主要由本文的第一作者應用于陜西師范大學的本科生和研究生教學中，學生在面授學習過程中需要訪問指定課程中的教學資源，并參與指定的網上活動;②本學期網站中三校合作共建的開放課程—《教育技術學基本理論研究》主要由華南師范大學、寧夏大學以及陜西師范大學的教育技術專業的碩士研究生(共計約90人)以混合式學習的方式學習。另一方面，圖3的數據還說明，網站的用戶城市分布也有非常廣泛的特點，高達265個城市(含上述三所城市)，且有超過30.67%的訪問次數來自于上述三所城市之外的許多城市。這些數據則能進一步佐證網站課程資源開放性所帶來的實際成效。2.1.3 受眾群體行為分析 受眾群體行為分析結果如表1所示。

表1 覆蓋率和回訪頻次的部分統計結果 n(%)

表1列出了訪問者在四個月中訪問我們網站次數在9次及以上的訪問次數和瀏覽量。綜合該表的數據可以看出，回訪頻次比較高的用戶訪問網站的次數和瀏覽量還是取得了一定的成績。進一步查看回訪者的地理分布發現，雖然主要還是集中于西安、廣州和銀川(合計占87.45%)，但還是有12.55%的回訪用戶來自于其他137個城市，而且有些城市的回訪用戶網站平均停留時間還在1-2 h，遠遠高于網站的平均停留時間。這說明，盡管網站的教學對象主要集中于西安、廣州和銀川，因此容易產生大量的“外在強迫性”的回訪用戶，但是網站資源還是由于內在的吸引力吸引了許多來自其他城市的非強迫性的回訪用戶。另外，從表2中，我們也可以看出，網站資源對用戶的吸引力(含外在和內在)還是取得了一定的成績。

表2 訪問者參與度的部分統計結果 n(%)

2.1.4 受眾瀏覽器和操作系統分析 訪問用戶所用的瀏覽器中Internet Explorer占84.91%，Chrome占10.02%，Firefox占3.75%。此外，還有少量移動用戶所使用的瀏覽器，其中Android瀏覽器所占比例較大。在Internet Explorer中，比例最高的為8.0和6.0用戶，分別占60.96%和26.79%。在這些數據中，最值得留意的是這26.79%的IE6.0用戶，因為Moolde自2.0開始，標準的主題(theme)已經不支持IE6。但值得慶幸的是，網站創建者在使用Moodle 2.0之初，就已經為該網站安裝并自定義了一種兼容IE6的主題，并一直沿用至今。看來這種做法還應繼續沿用。

2.2 網站內容分析

2.2.1 網站頁面訪問概況 網站頁面訪問概況如表3所示。

表3 頁面類型的訪問情況

表3顯示，該網站訪問量最大的頁面還是課程類型的頁面，包括頁面路徑級別1中的“課程資源及活動(/mod/)”和“課程首頁(/course/)”，而這也符合Moodle課程管理系統的特點，同時也是網站課程開放所帶來的成效。尤其是用戶不用注冊或登錄即可瀏覽網站所有課程的所有內容，包括首頁、資源及活動，這一特點也就奠定了“課程資源及活動”在各類頁面中瀏覽量最高的地位。另外，從表3中，我們也可以看出，網站博客(/blog/)、用戶信息(/user/)和短消息(/message/)是除了課程之外用戶還比較關注的內容。尤其是網站博客也獲得了9174的瀏覽量，而博客系統的啟用時間要比網站啟用 Google Analytics晚一個月。這給我們的啟示是，網站博客系統是除了課程之外，能夠進一步促進學習社區形成的一個不可忽視的因素。其次就是網站的短消息系統也有助于形成一個網上學習社區。

再進一步分析課程資源及活動的瀏覽量，我們發現論壇(/forum/)、網頁(/page/)、文件(/resource/)是課程資源及活動中瀏覽量最大的(如表4所示)。

表4 頁面路徑級別2(課程資源及活動)的訪問情況

從表4中可以看出，論壇的瀏覽量達2萬多，占課程資源及活動總瀏覽量的50%以上，這說明訪問者最為關注的并不是教師發布的各類資源(含網頁和文件等)，而是課程論壇中的師生、學生之間的互動，也從側面印證了網絡更有利于形成以學習者為中心的學習環境。進一步分析論壇的瀏覽量，發現《教育技術學基本理論研究》的課程論壇(4 340次)最高，其次就是整個網站的公共論壇“教育技術學論壇”(1 200次)以及《學習科學與技術》(一門遠程教育課程)的課程論壇(882次)等。這說明，這幾個論壇的實際應用價值和功能發揮較好。進一步分析網頁的瀏覽量，發現瀏覽量排名第一的是《教育技術學基本理論研究》的“每周閱讀材料和作業”(448次)，另外網頁瀏覽量排名第三、第四、第七的分別是該網站對教學設計類、遠程教育類、電子游戲與教育類課程的匯總目錄頁面(分別是284次、215次、148次)。這說明這些頁面對用戶的吸引力還是比較高的。進一步分析文件的瀏覽量，發現訪問者瀏覽量排名前十的絕大多數為《教育技術學基本理論研究》的音頻、視頻文件，其中的音頻文件均為焦建利教授的授課錄音。這說明在所有開放課程中，這門課程的音視頻文件對用戶的吸引力還是比較強的。然而，表4中較高的跳出率則說明，網站論壇、網頁以及文件對用戶的吸引力還有待進一步加強。

2.2.2 課程頁面訪問情況 課程頁面訪問情況如表5所示。

表5 頁面路徑級別2(課程首頁)的訪問情況

由表5頁面路徑級別2中的數據可以看出，在課程首頁類訪問流量中，本學期教學中實際應用的10門課程(Moodle中創建的課程，與學校教務安排的課程并非一一對應關系)，其瀏覽量均排在前面。而在這10門課程中，三所高校合作共建的《教育技術學基本理論研究》瀏覽量和惟一身份瀏覽量均最高，其原因應該與該課程的兩大特點有關:①三所學校選課學生數量比較多(共計有90多名)，因此課程的潛在訪問用戶就較多;②課程中的在線閱讀任務和在線互動任務比較多，因此需要學生經常訪問課程。此外，也有可能與該課程的主持教師焦建利教授的個人影響力和感召力有關。再進一步通過高級過濾器來分析《教育技術學基本理論研究》這門開放課程的流量，我們整理出表6中的數據。從表6中可以看出，盡管這門課程是三校合作的一門課程，但在華南師范大學的應用情況最好，總瀏覽量比銀川和西安兩地瀏覽量之和還要高2倍，而且跳出率也最低。另外，該開放課程除了被三所學校的學生訪問外，還有其他很多城市的1 000余瀏覽量，平均頁面停留時間也較長，但跳出率較高(高達75.35%)。這說明目前該課程盡管只用于三所高校的研究生教學中，但由于其開放性，已經對其他地區的用戶產生了或多或少的影響。然而，這種或多或少的影響力可能只限于該課程的個別頁面，因為經進一步分析發現，其他城市訪問者的流量以課程首頁居多。

表6 《教育技術學基本理論研究》開放性的效果

2.3 網站流量來源分析

“教育技術學開放教育資源”網站的三種流量來源數據具體是，直接流量占59.73%，搜索流量占28.65%，引薦流量占11.63%。在直接流量中(包括直接在地址欄中輸入URL或者點擊收藏夾中的書簽)，除了網站首頁最高(訪問次數百分比占64.3%)之外，其余直接流量則相當分散，包括《教育技術學基本理論研究》、《教學系統設計》、《教育技術學文獻選讀》等在教學中應用的課程等。這些也許正是以課程為主的Moodle網站的特點。進一步查看直接流量的訪問者類型，發現回訪用戶占大多數。在搜索流量方面，通過關鍵詞搜索訪問本網站的新訪問次數百分比為59.95%，高于網站的平均值近20個百分點，這說明搜索流量對該網站新用戶訪問量貢獻較大。但是每次訪問頁數、平均網站停留時間均低于網站平均值，跳出率高于網站平均值，這說明網站的內容相關性或質量與搜索用戶的期望還有差距。另外，在多達2 000多項關鍵詞中，包含“moodle”的關鍵詞所帶來的訪問次數占搜索流量的18.48%，這說明《Moodle應用》這門開放課程在整個網站中所占據的地位和作用不容小視，應進一步加強建設，提高質量。在引薦流量中，我們發現在新浪博客中，有多個博客地址引薦該網站，這些博客既有學習該網站課程的三所學校學生的博客，也有其他學校教師的博客引薦(如中山大學現代教育技術研究所王竹立教授對本網站學生博文的一些引用)，還有其他學校學生的博客(如武漢、十堰)，而引薦的目標網頁以“教育技術學開放教育資源”網站首頁為主。

綜合以上三大方面Google Analytics的數據分析，我們可以看出，目前“教育技術學開放教育資源”網站盡管在應用方面取得了一些成績，但總體還處于發展和提升之中。在應用方面的成績主要表現在:上萬的訪問次數、十余萬的瀏覽量、十分鐘左右的平均網站停留時間，以及受眾群體地域分布的廣泛性、回訪用戶占大多數。總體還處于發展和提升之中主要表現在:非課程直接教學用戶的自然訪問量還不夠多，網站的跳出率、課程資源及活動的跳出率以及課程首頁的跳出率均比較高，網站的引薦流量所占百分比也不高等。另外，作為一個原先定位于推廣國外優秀開放課程的網站，上述各種Google Analytics數據卻說明這種定位并不成功，因為目前我們并沒有發現任何一門國外優秀的開放課程的各種流量數據高于我們自己的課程，即使我們在網站首頁做了頗為吸引力的推薦。這也許印證了Morgan和Carey的論斷:“在大多數情況下，為了促進學生有效地學習開放課件和開放教育資源，必須要將這些開放課件和開放教育資源融入到一定的課程體系中，使學生們能夠在學習這些課程的過程中得到教師的指導，并能獲取相應的學分，如果學生想獲得某種學術資格或學位的話［8］”。此外，也進一步印證了馬紅亮等人的論斷:“英美高校的開放課程、開放教育資源以及開放課件在提高國內研究生或者本科生的教學質量方面具有潛在的巨大作用，然而在實際應用中還需要進行本地化的改造，才能將這種＇潛在＇的作用真正轉變為＇實在＇的作用［9］”。

3 結論和啟示

通過Google Analytics在評價“教育技術學開放教育資源”網站的具體應用中，我們可以得出以下幾點結論和啟示:

①Google Analytics在定量評價教育網站方面，可以生成異常豐富的流量數據報告，這些數據有助于我們客觀而公正地分析和評價教育網站的實際應用情況。尤其是Google Analytics能以多種維度、多種層次組合式地自動匯總出網站管理者所需要的真實統計數據，有助于教育網站管理者全面而深入地分析和評價網站的訪問情況，進而為網站改進提供有價值的定量參考數據。對教育網站的評價有直接借鑒意義的主要指標有:網站使用率(訪問次數、瀏覽量、每次訪問頁數、跳出率、平均網站停留時間、新訪問次數百分比)，流量來源(直接流量、搜索流量、引薦流量)，地理位置等。

需要注意的是，在面對Google Analytics提供的異常豐富的數據進行分析和評判時，往往需要綜合應用多個維度、多個層次的數據進行綜合分析，而且這些不同維度和不同層次的數據相互之間往往是有聯系的，可以相互比較、相互印證，這一點是我們分析這些數據時應該把握的關鍵原則［10］。我們應該避免僅僅從某一個數據或某一個維度的數據做出評價。在分析這些數據時，我們還需要結合網站的具體目標、具體定位以及具體內容等，只有這樣才能比較客觀地做出正確的評判。

②在許許多多的Google Analytics統計數據中，網站內容維度，尤其是其中的網頁深入分析子維度，可以對網站不同頁面的各種流量數據(包括瀏覽量、停留時間、跳出率等)進行統計匯總，這些數據對于教育網站的評價和建設具有格外重要的價值。在分析網站內容維度的流量時，各種不同次級維度的設置以及高級查詢功能的配置，能獲得一些教育網站更加具體和深入的訪問數據。對于以課程為主的Moodle網站，Google Analytics能夠統計出不同課程的各種流量數據以及同一課程的各種流量數據，這些數據對于定量評價各門課程建設情況具有非常重要的價值。然而，要全面評價教育網站內容的建設情況，還需要進一步結合人工的定性評價或定量評價，甚至用戶的問卷調查以及訪談。

［1］袁振國.當代教育學［M］.北京:教育科學出版社，2004: 260-262

［2］彭紹東，周鴻彬.教育網站的類型與評價［J］.遠程教育雜志，2002，(6):54-55

［3］周梅群，吳華.教育網站評價指標體系設計之研究［J］.電化教育研究，2004，(8):53-57

［4］陳向東.基于流量分析的教育網站評價［J］.現代遠距離教育，2007，(1):15-17

［5］Google.Google Analytics(分析)首頁［EB/OL］.http:// www.google.com/analytics/2011/2011-12-31

［6］Brian Clifton.流量的秘密:Google Analytics網站分析與優化技巧［M］.鐘鐳，譯.北京:人民郵電出版社，2010:3

［7］王玥，周玲，李博.利用Google Analytics追蹤科技期刊門戶網站流量數據［J］.中國科技期刊研究，2011，(2): 248-252

［8］Morgan T，Carey S.From Open Content to Open Course Models:Increasing Access and Enabling Global Participation in Higher Education［J］.The Inter Rev of Res in Open and Dis Learning，2009，10(5):1-16

［9］馬紅亮，Li Y，Powell S，等.引入國外開放課程構建網絡學習新模式［J］.電化教育研究，2011，(9):68-74

［10］陳向東.一種新的教育網站評價方法:鏈接分析［J］.中國電化教育，2007，(7):64-67

App lication of Google Analytics in evaluating educational websites: A case study of Open Educational Resources for Educational Technology

Ma Hongliang，Meng Qingxi
Department of Educational Technology，Shaanxi Normal University，Xi＇an 710062

By taking the Moodle-based website Open Educational Resources for Educational Technology and using Google Analytics，this paper makes a multi-dimensional analysis of user group，contents and information flow of the website.It concludes that(1)Google Analytics can provide various types of website information flow data for quantitative evaluation of educational websites，but comprehensive evaluation from multiple dimensions is very necessary;(2)Among the rich data provided by Google Analytics，analysis of the website＇s content is very valuable for course-centered educational websites.

Google Analytics;educationalwebsite;Moodle;open educational resources; evaluation

G434

:A

:1004-5287(2012)04-0415-06

2009年教育部人文社會科學研究西部和邊疆地區青年基金項目(09XJC880002);2011年陜西師范大學教育教學改革研究一般項目“國內外優質課程教學資源共享研究”的階段性成果。

2012-03-12

馬紅亮(1975-)，男，陜西華縣人，博士，副教授，碩士研究生導師，主要研究方向:網絡遠程教育、教育網絡游戲。

孟慶喜(1988-)，女，河南臺前人，碩士研究生在讀，主要研究方向:網絡與遠程教育。

電話:15353554521;E-mail:mengqingxi1988@126.com