学习分析技术服务学习过程设计和优化

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1、第18卷第5期开放教育研究Vol．18，No．52012年10月OpenEducationResearchOct．2012学习分析技术:服务学习过程设计和优化李艳燕马韶茜黄荣怀(北京师范大学知识工程研究中心，北京100875)【摘要】在数据以爆炸式速度递增的信息时代，海量数据给商业发展和科学研究带来了新的契机。在教育领域，智慧学习环境使得积累更加大量、丰富和复杂的教育数据成为可能。如何更加充分、有效地利用这些数据优化教与学成为一个焦点问题。因此，作为一种新兴的技术，学习分析受到越来越多的关注。本文系统地梳理了学习分析的五个环节，介绍和分析了多数据源的数据采集与语义存储的研

2、究进展与挑战，概括了五种典型的数据分析，并阐述了面向不同受众的绩效评估、过程预测与活动干预三种应用服务。【关键词】学习分析;智慧学习环境;学习过程;数据挖掘;个性化学习【中图分类号】G434【文献标识码】A【文章编号】1007-2179(2012)05-0018-07能给学习者带来满意的使用体验;二是已有的数据未得到充引言分挖掘和利用，由于分析方法的单一和局限，即便拥有丰富技术的发展激发研究者和教育者去拓展学习的概念和的学习过程数据，也没能最大程度地挖掘其价值，得出有效学习环境设计(Jonassen＆Land，2002)，而教学方式和学习的结论用以指导教学干预。因此，智慧

3、学习环境亟需一种技方式的变革促使学习环境向智慧学习环境进化。智慧学习术，能够对学习者的学习过程进行记录，并智能分析学习成环境是一种能感知学习情景、识别学习者特征、提供合适的果，图形化呈现分析结果，并以此促进学习者的学习绩效。学习资源与便利的互动工具、自动记录学习过程和评测学习学习分析的五个环节成果，以促进学习者有效学习的学习场所或活动空间。智慧学习环境是普通数字化学习环境的高端形态，是教育技术发虽然对学习分析技术的研究，目前正值起步阶段，但是展的必然结果(黄荣怀等，2012)。与普通数字学习环境相在这个术语正式提出之前，在计算机辅助教育、网络科学和比，智慧学习环境要求按需

4、推送资源，自动识别学习情境，关商业等领域已经存在相似的概念，其中与学习分析技术最相注用户体验，多样化评价学习绩效，以及干预学习活动等。近的两个概念是教育数据挖掘和学术分析(又称商业智能，要实现以上目的，关键是要对学习者的学习过程和学习活动BusinessIntelligence)。三者的共同点是基于海量数据的分进行记录、跟踪、分析，以用来预测、评估和干预学习进程。析，但在具体分析对象、受众和应用情景等方面有所不同。适应性和个性化学习系统是智慧学习环境实现轻松的、教育数据挖掘是研究开发来自教育情境的特定类型数投入的和有效的学习的手段，也是学习环境应用的热点问题据的方法，并使

5、用这些方法，以更好地了解学习者和学习者之一。在网络学习、移动学习和泛在学习环境中，如何自动学习行为发生的情境，其主要目标是从海量数据中寻找特定识别学习情景，为学习者建模，并为之提供适当的学习社群的模式和隐藏的信息。和资源，是适应性和个性化学习的难题。目前各种学习系统商业智能是出现在商业领域的一个比较成熟的概念，它虽多，但尚不能满足用户自主的、个性的和灵活的学习需求。可以使决策者将战略思维和信息技术整合起来，做出“有大社会化学习的学习社区、学习平台既是正式学习的重要补量数据提供支持的决策”(Baker，2007)。这种决策因为有大充，也是非正式学习的重要途径。然而尽管教育者

6、利用各种量的数据作为基础，通常被认为是可靠且理性的。学术分析辅导和督促方式来优化学习，学习者的学习效果仍然不理是将商业智能这一概念和原则应用到学术领域而出现的名想。而且，这些系统都不能够提供灵活而准确的学习支持服词(Goldstein＆Katz，2005)。学术分析的目标是研究技术和务，造成这种缺陷的原因有两个:一是学习者的学习过程很管理因素是如何影响教育体系收集、分析和使用数据的。难跟踪，学习者的学习数据零碎而分散，零散的数据使生成Campbell和Oblinger(2007)为学术分析下了一个更为狭义的的用户模型局部、单一，因而现有的个性化和适应性系统不定义，即研究与

7、学习者成功学习直接相关的问题。与教育数*基金项目:本文系国家自然科学基金“基于语义上下文的知识服务关键技术研究”(编号:61075048)和北京师范大学文科青年教师发展培育项目资助的研究成果之一。·18·李艳燕，马韶茜，黄荣怀.学习分析技术:服务学习过程设计和优化OER．2012，18(5)据挖掘期望寻找数据模式不同的是，学术分析利用数据统计据可以划分为两类:学习者相关数据和学习资源数据。学习技术和预测模型来促进教育决策的制定。者相关数据主要包括学习者在学习过程中产生的学习日志，学习分析技术的特点是能够提供实时信息，学习者、教