王曉燕 趙倩
【摘要】“學習分析”的理念一經提出,就受到教育界的廣泛關注。在互聯網日益發達的今天,伴隨著知識經濟時代的來臨以及智慧教育的普及,學會合理利用時間,高效接收消息,快速知識更新,也成為了要求新一代學習者的基本要求和標準。利用學習分析技術進行智慧教育數據的挖掘,可以有效提高教育的成本效益,從而提高教育生產力。
【關鍵詞】智慧教育;大數據;學習分析
一、智慧教育
智慧教育的課堂必須從學習者角度來衡量,即查看學習者在智慧教育的課堂中是不是自主、合作、探究的有效學習。實現智慧教育的前提是應用新的思維、新的技術,重構傳統的教育模式,推動智慧教育數據的整合、存儲、分析、處理,從而創建智能化的教育環境,推動信息時代的智慧教育教與學的變革,以最有效的方式促進學習者的知識建構與智慧發展。
二、學習分析概述
隨著信息化技術的不斷發展,傳統的教育方式發生了翻天覆地的變化,慕課、智慧課堂等的出現,使得教育的信息化、智慧化程度不斷深入。在線智慧學習系統獲取了大量的學習者信息及學習過程產生的相關數據,如何獲取、挖掘、利用在智慧教育中產生的海量數據已經成為當前的熱點話題,學習分析也就應時而生。
從國內外信息化領域的文獻來看,當前關于“學習分析”或“學習分析技術”內涵的表述具有代表性的主要有以下幾種:(1)美國高等教育信息化協會:最早將“學習分析”定義為:“使用數據和模型預測學習者的收獲和具有處理這些信息能力的行為。”(2)2011年首屆學習分析與知識國際會議將“學習分析”定義為:“測量、收集、分析和報告關于學習者及其學習情境的數據,以便了解和優化學習和學習發生的情境。”(3)美國新媒體聯盟(NMC)為“學習分析技術”給出的定義是:利用松散耦合的數據收集工具和分析技術,研究分析學習者的學習參與、學習表現及學習過程的相關數據,進而對課程教學和評價進行實時修正。”(4)我國華東師范大學顧小清教授等人的定義:“學習分析技術是從教育領域的海量數據中提取隱含的、未知的及有潛在應用價值信息或模式的工具,也是一種決策輔助工具。”
三、智慧教育視角下的學習分析
云計算、數據挖掘、物聯網等技術使得學習分析成為可能,數據來源多樣、分布存儲使得數據處理過程繁瑣復雜,如何從海量數據中獲取適合開展智慧教育學習的有效數據,是要格外關注的重點。
第一,學習者通過智慧教育在線學習,形成對應答的正確率、回答問題時間、重復修改次數等的交互數據,并以此建立學習者模型,從模型中可以清晰地了解學習者所學習的知識和技能的掌握情況,從而在學習者需要時推送適合的學習內容。第二,對學習者本身進行建模,構建個人學習特性,針對學習風格、偏好、目標、完成情況等,有針對性地提供個性化的學習環境,從而提高學習者的學習效率。第三,優化教學資源和教學策略,智慧教育視角下的學習分析,可以幫助教室教師實時監控學習者的學習情況,為教師在下一步的教學實施中提供合理策略。通過對大量數據的采集和分析,發現隱藏在學習者背后的學習偏好和學習模式,為學習者提供真正適合個人的個性化學習環境和學習建議,有效提高學習效果。
四、智慧教育視角下基于大數據的學習分析展望
學習分析在大數據的浪潮中應運而生,為人們提供了基于海量教育與學習數據發現規律與問題解決策略的方法與工具,同時也帶來了智慧教育數據分析與應用過程中必然要面對的問題。
第一,學習分析的發展,受到數據采集與處理技術的局限。大數據是學習分析得以落實的前提,當前大數據應用于智慧教育面對多方挑戰,因此,在學習分析中,如何在量化分析的基礎上,結合真實情景中的細節、背景、社會關系等因素,發展出更為完善的研究框架與方法,使學習分析結果不斷接近學習的真相,應是學習分析研究的一個重要趨勢。
第二,學習分析標準體系的研究與確立。學習分析標準體系可以在數據源與學習分析之間架設橋梁,有助于實現智慧教育學習大數據的跨平臺操作,進一步提升學習分析與數據挖掘的效率,最終實現學習的智能化與之適應。
五、結語
智慧教育下大數據的管理思維變革給學習分析帶來了機遇和挑戰。隨著智慧教育平臺、MOOCs等的應用,學習分析的形式和應用將更加廣泛。學習分析是教育信息化的新浪潮,在應用中存在各種挑戰。面對這些挑戰,需要將教育信息化技術與教學過程結合起來,制定出明晰的使用規范和管理制度,同時注重數據安全與隱私保護,為智慧教育下的學習分析進一步提供有力保障及支撐。
參考文獻
[1]陳琳,陳耀華,鄭旭東,李振超.智慧教育中國引領[J].電化教育研究,2015(04):23~27.
[2]教育部.教育信息化十年發展規劃(2011—2020年)[EB/OL]. 2013-12-12.
作者簡介:王曉燕(1982.09—),女,山東煙臺人,本科,副教授,山東協和學院數字媒體技術教研室教師,研究方向:數字媒體技術、教育技術學;趙倩(1984—),女,山東鄒平人,山東協和學院,講師,研究方向:教育教學管理。