基于回归分析的“预警模型”构建研究

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1、基于学习分析技术的“预测模型”构建与实证研究马杰，赵蔚，赵艳，李伟(东北师范大学计算机科学与信息技术学院，长春130117)摘要：随着教育信息化的不断深入及“大数据”时代的到來，学习分析技术逐渐成为人们关注的热点。挖掘教育数据背后的知识，优化教学效果成为教育者的共同诉求。笔者采用文献分析法对国内外学习分析发展现状进行了梳理，在此基础上构建“预测模型”,并将该模型应用于实际教学中，对教育技术初级能力培训课程产生的相关数据进行分析，验证了该模型的可行性和有效性。期望为日后国内学习分析相关研究起到借鉴作用。关键词：学习分析；预测模型；回归分析；挖

2、掘中图分类号：G434文献标识码：A一、引言伴随着大数据时代的到来，数据挖掘、关联分析等技术已在Amazon.Netflix.乐天等电商网站上成功应用(businessanalytics)。将数据挖掘技术应用于教育领域，优化教学效果成为教冇者的共同诉求。学习分析技术是数据挖掘技术在教育领域的具体体现，是利用先进的分析技术、分析工具预测学习结果、发现学习问题、进行教学干预、优化学习结果的一门先进技术。随着教育信息化的逐步发展，网络化学习方式的逐渐普及，高等教育机构虚拟学习环境(学习管理系统和课程管理系统等)建设的日趋成熟，都为学习分析技术的应

3、川提供了物质条件。特别是MOOCs的全球化发展，更是为学习分析提供广泛的数据来源。同样，教学方式网络化、交互方式的多元化、教学过程的多样化都催生着学习分析技术的产生并促进其迅速发展。2012年2月底，加京大阿尔伯达省班芙市右开的首届学习分析技术与知识国际会议(InternationalConferenceOnLearningAnalytics&Knowledge,简称LAK)"将学习分析(LearningAnalytics)定义为：是测量、收集、分析和报告有关学生的学习行为以及学习坏境的数据,用以理解和优化学习及其产生的环境的技术。LAK

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6、前已经召开三届，第三届于今年4月份召开，会议的主题是“学习分析辩证法”。学习分析在国际上被称为是，自从学习管理系统(LMS)问世以來,教冇技术大规模发展的第三次浪潮⑵。美国新媒体联盟(NMC)与美国高校教育信息化协会主动学习组织(TheEDUCALSELearningInitiative)合作的"新媒体联盟地平线项目”(TheNewMediaConsortium*sHorizonReport)连续三年在年度报告中预测基于数据的学习分析技术将在未來的2到3年内成为主流，并对学习分析技术在教学、学习、研究和知识生成等方面所具有的作川进行了分

7、析，勾勒了其广泛的应川前景役但目前国内学术界对于学习分析的研究仍不多，我国对学习分析的研究尚处于起步阶段二、研究现状(一)国外学习分析研究现状国外対学习分析的研究起步较早，并取得了一定的研究成果，进行了实证研究并积累一些研究数据。加拿大阿萨巴斯卡大学的GeorgeSiemens'41教授在其《学习分析：一门新兴的学科》中分别对学习分析技术的根源、彩响学习分析的关键技术、流行的学习分析工具、技术和应用程序以及知识建模等方面进行了系统的阐述，并提出了学习分析模型。加拿大学者LeahP.Macfadycn⑸等人在学习分析上则进行了实证硏究,以英属

8、哥伦比业人学本科生三个学期的完全基于BlackBoard平台的在线生物课程为研究内容，选取118名学生为样本。通过对BB平台的跟踪数据(学生学习行为数据)进行回归分析,将15个与学习者学业成就呈显著相关的变量归纳为3个关键变量，3个关键变量能够解释学生最终成绩30%的变化，最终成功建立冋归模熨，预测学生的学业成就。实验表明该模熨以81%的正确率预测了在该门课程将会不及格的同学，从理论层面证明了基于LMS数据挖掘开发“早期预警系统”的可能性，教师町以根据预警系统快速识别处于“危险”的同学，从而给与及时的教学干预。两班牙学者AngelF.Agu

9、do-Peregrina161等人通过对交互类型进行分类,应用学习分析技术研究不同类型的交互与学生学业表现之间的关系。通过对6节在线课程和2节虚拟学习环境（VLE）支持的F2F课程数据进行分析，表明在不同的授课方式中，交互类型•对学生学业表现影响程度也不同，在在线课程屮不同类型的交互对学生学业表现都显示显著相关，而在VLE支持的F2F课程中却表现为不相关。国外学者不但対学习分析技术进行了实证研究，而且在承扌I!研究项目的同时开发出可以川于学习分析的工具、技术和应用程序等，加速了学习分析的发展。例如，由澳大利•亚Wollongong大学承担的

10、“学习网络可视化与评估项目⑺”，该项目是澳大利亚Wollongong大学领导，多个学校共同参与。项目基于学习分析的理念研发了学习网络可视化评佔工具SNAAP。该软件可以从学习管理