學生學習行為分析的框架研究

石雯婷++陳勇

【摘要】隨著信息技術的快速發展，學習分析已成為目前在教育領域的研究熱點。學習分析技術將學習的動態過程用可視化的形式表現出來，學習分析的關鍵技術是要有一個合理的分析框架，進而將學習分析從理論變為實踐。本研究從學習分析的概念，相關理論等多角度出發，得出學習分析的幾個要素，即收集數據、處理和分析數據、最終預測和反饋數據。

【關鍵詞】學習分析；分析框架；要素

【中圖分類號】G434 【文獻標識碼】B 【文章編號】2095-3089（2017）17-0067-02

美國新媒體聯盟（NMC）在地平線報告中連續四年（從2011年開始）把學習分析作為影響教育發展的趨勢和關鍵技術[1]。近幾年召開的關于“學習分析”的國際會議，主要探討學習分析的研究現狀、影響學習分析的因素，教學與課程的整合等相關問題。在 2014年美國高等教育信息化協會 （EDUCAUSE）發布的“高等教育信息化十大戰略技術” 研究報告中，對學習分析的使用情況作了統計：35%的學校建立了課程層面的分析架構；35%的學校建立了業務績效的分析架構；32%的學校建立了學位指導的分析架構[2]。由此可以看出，學習分析具有重要的意義，表現為以下幾個方面：第一，有利于學習資源的設計者和開發者更加有目的的開發出適合學習者的學習資源，提高學習效率。第二，有利于教師對學習內容和學習進度的把握，了解每個學生的學習動態，實現因材施教。第三，有利于對學習者進行一個全面的評價。第四，有利于網絡教育平臺的開發，目前雖然有許多教育平臺，大多數也是開元的平臺，但是一個好的平臺一定是要滿足學習者的需求，這就要求設計者們要了解學習者對網絡學習平臺的應用情況，然后開發出適合學習者學習的平臺。

一、國外學習分析研究概況

一些國外的學者如Wolfgang Greller* 和Hendrik Drachsler認為學習行為分析有六個層面組成，其中內部限制階段關注的是能力的要求，老師能夠自己向學生解釋數據并且對結果采取行動，怎樣使他們（學生）能夠明白可視化所呈現的信息，用批判的方式去思考，哪些數據是有用的，哪些是無效的。外部的限制關注的是隱私方面的內容，這個分析有一定的隱私權限，要向學生說明這個問題，其次，所舉例子中的數據要來自于學生的真實數據。利益相關者包括兩部分：數據的主體，學習者；數據的客體：管理者或者是老師。在儀器管理階段使用什么教學理論和社會建構，用到的技術有社會網絡分析和統計，最終形成可視化網絡圖和統計表。數據的來源也可以是學生互動的論壇，最終的目的是在論壇討論中分析學生互動，將不參與論壇的同學讓其加入進來。如圖1所示：

圖1 學習行為分析的六個層面

而Dirk Ifenthaler · Chathuranga Widanapathirana不同于Wolfgang Greller* 和Hendrik Drachsler，他提出的學習行為分析的框架包括十部分內容，（1）個人屬性，包括興趣、知識層次；（2）關于社交，包括個人網絡、社交關系；（3）身體數據，包括健康、情感等；（4）課程，包括基本要求、學習設計、學習目標、評價等；（5）網絡學習環境，包括學習路徑、內容導航、討論活動、評價和表現、滿意度等；（6）學習分析引擎，包括數據挖掘、結構化和非結構化數據、回歸和預測等；（7）報告顯示；（8）個性化和自適應引擎，包括引導、可視化、反饋、推薦等；（9）指導；（10）管理[3]。其他學者如George Siemens依據系統方法提出了學習分析循環模型，該模型包括搜集、存儲、數據清洗、數據整合、分析、可視化呈現和行動等七個部分[3]。其中數據來源部分包括學習管理系統數據、感知數據、手動輸入數據等；行動部分包括干預、預測、優化等內容。整個設計過程采用線性循環方式，將學習分析的各個環節融為一個整體，并使各部分內容緊密相連。Katrien Verbert等研究者認為學習分析過程包括感知、反思、意義建構和影響四個層面[3]。感知層面關注的是數據的獲取、分析、可視化；反思層面關注的是對用戶所提問題的思考和評估；意義建構層面關注的是用戶在此基礎上的對問題的新認識；影響層面是將用戶認為有用的想法進行實踐。Tanya Elias通過對學習分析的過程和及其相關利益者進行分析，提出了學習分析改善模型，該模型包括數據搜集、信息處理和知識應用三部分內容。其中數據搜集對數據選擇和捕獲；信息處理是對數據整合和預測；知識應用模塊涉及提煉和應用[3]。

二、國內學習分析研究概況

從國內的相關文獻中，主要是探討學習分析的概念，對其定義進行了詳細的闡述，以及對影響學習分析的要素進行多維度的解釋，比如對網絡學習行為分析時，先要考慮網絡學習行為的構成要素有哪些，包括主體、客體、學習資源、工具，過程。主體是學習者，教學的最終目標是為了使學習者的學習水平提高，所以要考慮學習者的學習特征、學習風格、學習興趣等影響學習者的內部因素。客體包括資源、學習平臺，常見的資源有視頻資源、文本資源、學習平臺有moodle、sakai等，平臺提供了網絡課程、線上線下解答、互動群、論壇、相關的資料等。綜上可以看出我國對學習分析的研究還在理論階段，主要集中在學習分析的概念和進行詳細闡述，對學習分析的相關理論進行解釋，主要是對網絡環境下學習的分析和對統課堂的學習分析，在技術層面的涉及很少。

三、學習分析框架的構建

學習分析就是對學習者在學習過程中的學習行為進行跟蹤，獲得數據，對數據進行多角度、多方位、多維度的分析，并以可視化的形式最終呈現，來預測學習者的學習狀態，繼而干預學習過程，最終提高學習效率。接下來就是將學習分析的過程具體化，分析每個步驟，基于此，就要構建學習分析的框架。

1.數據的獲取

在教學中，產生數據是的要素主要是學生和老師。

學生在學習過程中，伴隨著學習內容與學習環境的變化，會產生一系列的動態變化，隨之產生與學習相關的數據，這些數據既來自傳統的課堂環境，包括學生在課堂中的行為表現，作業，老師在教學過程中觀察獲得的，也包括在網絡平臺中學生的學習信息，學習管理系統，課程管理系統，資源的觀看情況，資源的下載，作品提交的時間，學生與老師以及學生與學生之間的互動。endprint

此外，為了分析學習者的學習行為，還要知道學習者的學習特征，以及學習者的情感態度價值觀，社會認知等。

老師作為教學活動的指導者，在改善學生的學習行為中，起到至關重要的作用，教學過程是一個不斷互動的過程，所以在學習分析中也要對教師進行分析，從而促進教學相長。

2.數據的篩選

通過老師和學生以及學校教學平臺，獲得了數據，接下來是對數據進行篩選。產生的這些數據可能是幾個單一的數據，也可能是許多個數據流，將這些數據從存儲類型上分為結構化、半結構化、非結構化這幾種類型。結構化數據是用二維來進行呈現的，其長度和結構是提前設置好的；非結構化數據沒有固定的長度和結構，半結構化數據介于兩者之間。從數據的可變性又將數據分為動態數據和靜態數據。動態，數據就是在學習過程中不斷變化的數據，比如線上學習就屬于動態學習，比如資源的瀏覽、互動區。

3.學習分析的工具

隨著學習分析的日漸成熟，所利用到的工具也越來越規范化，根據使用的頻繁性將學習分析工具分為學習網絡分析、學習內容分析工具。

（1）學習網絡分析工具

學習網絡分析是目前使用最頻繁的一個工具，這是基于社交平臺一直很活躍，會產生大量的數據，社會網絡分析就是以這些數據為支撐，從而去分析學習者在相關的學習平臺中的活躍度、與其他學習者的交流、哪些因素影響學習者的學習，這些影響因素之間的關系。

Ucinet是目前使用較廣泛的一款數據分析軟件工具，適用于個體網絡分析和角色分析，還有包括基于過程的分析，如聚類分析和多維尺度分析。除了強大的分析功能外，還可以是圖像呈現可視化。

Jung是基于Java提供的全套擴展庫來實現的。它提供了注釋圖，實體和元數據之間的關系，能夠對復雜的數據集的分析工具創建，包括數據挖掘，社會網絡分析等一系列算法，如聚類分析，分解優化，統計分析以及網絡距離計算等。該工具也可以是數據的呈現是可視化。

Pajek具有強大的畫圖功能，將分析結果可視化，可以對數據進行高級分析，Pajek還可實現對動態網絡的處理，就是指隨時間動態改變的時間事件網絡。

Cohere可以將絡上學習的內容結構化，學習者之間可以分享彼此的學習心得，有較強的交互性。

NodeXL是建立在Excel基礎上的交互式網絡可視化和分析工具，該啊工具支持Excel多個版本，有很好的兼容性。動態過濾頂點和邊，提供多種布局方法，可查找群和相關邊之間的關系。

（2）學習內容分析工具

學習內容分析是學習者在學習過程中，與其他學習者或者指導者的談話進行分析的方法，包括談話的內容，以及在網絡課程中產生的文本來進行分析。常見的學習分析內容軟件包括對文本進行在線定量分析的Watrix；可識別多種語言，能讀取各種文本的CATPAC；可自動統計文中出現關鍵詞的詞頻，并將結果可視化的Wordle[4]。

4.學習分析的反饋

學習分析的結果最終要反饋給教師、學習者和學校管理者。對學習者而言，通過反饋的結果，結合自身學習的特點，發現問題，不斷摸索出適合自己的學習方法，了解自己的學習風格，了解自己的學習動態。對于教師而言，通過反饋的結果，一方面反思自己的教學環節，從而調整自己的教學策略，另一方面及時發現學生存在的問題，隨時溝通，最終提高教學效率。對于學校管理者而言，根據反饋，來更加真實的了解到學習者和老師的狀態，為學校工作的開展提供有力幫助。

四、結語

學習分析的最終目的是學習者找到適合自己的學習方法，認識自己，發現自己的不足，從而改善學習行為；對于教師而言是因材施教。本研究結合相關文獻，給出了學習分析的框架，結合框架，來分析學習者的學習，使學習者清楚的認識自己的學習狀態，最終使學習者的學習達到最優化。

參考文獻

[1]魏順平.學習分析數據模型及數據處理方法研究[J/OL].中國電化教育，2016，（02）：8-16.（2016-01-28）[2017-09-26].

[2]王良周，于衛紅.大數據視角下的學習分析綜述[J].中國遠程教育，2015，（03）：31-37.[2017-09-28].DOI：10.13541/j.cnki.chinade.2015.03.004

[3]武法提，牟智佳.基于學習者個性行為分析的學習結果預測框架設計研究[J/OL].中國電化教育，2016，（01）：41-48.（2016-01-05）[2017-09-26].

[4]高鍵.學習分析框架的構建與應用研究[D].東北師范大學，2015.

第一作者簡介：石雯婷，在讀碩士，研究方向：學習分析。endprint