基于电子书包的学习分析探究

黄亚平　邹富强

摘 要：近年来，电子书包快速发展，利用学习分析技术为电子书包提供教育教学决策已成为未来趋势。文章在对电子书包、学习分析等概念界定的基础上，分析了电子书包的系统结构、学习分析的背景及方法特点，从而构建出基于电子书包的学习分析模型，以帮助和完善电子书包的技术应用。

关键词：电子书包；学习分析；电子书包系统；模型构建

中图分类号： G434 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2015）10-0083-03

一、引言

随着教育信息化的发展，大数据时代已然来临，学习分析作为教育大数据时代下产生的新兴技术，该技术运用先进的分析方法和工具，对学习平台积累的大量数据进行分析，诊断学习过程中出现的问题、预测学习结果，以设计出更完善的教学方法，增强学习效果。随着教学资源的网络化及各种在线学习平台的逐步完善，各种学习系统，如学习管理系统和课程管理系统，已经获得了大量的学习者行为数据，合理分析并利用这些数据，无论对学习者还是教育者，都具有重要意义。作为电子书包服务平台中的一项基础、核心的关键技术，通过分析大量的学习数据，可以更快速地调整学习者学习的内容与服务，并可预测学习者在学习中的进步和表现，以发现潜在问题，为其提供相应的反馈来促进学习[1]。本文旨在以大数据时代个性化教育为背景，探究基于电子书包的学习分析技术，为今后的研究打基础。

二、概念界定

1.电子书包

电子书包作为一种新型的教育产物，目前国内外尚未有统一的概念。国外一种观点认为，“电子书包是一个计算机支持的数字化协作学习空间，它以网络为环境基础，支持师生、生生间的同步或异步交流与资源共享”[2]。另一种观点认为，“电子书包是一种支持非正式学习的通用网络设施，学生可以使用基于蓝牙、无线网络等技术的设备，随时随地登录、退出电子书包，管理自己的数字资源”[3]。而国内，基于“移动终端+教育内容+服务平台”的构建模式[4]，电子书包被隐喻为“实”与“虚”两个方面，“实”代表硬件设施，指的是一种便携式的个人学习终端，借助这样的设备，把真实书包里的教材、课内外读物与字典等学习用品数字化后放入其中；“虚”代表应用服务，指的是学生的个人学习环境，支持学生随时随地学习，同时满足每一个学生的个性化学习需求[5]。综上所述，可以认为电子书包是一种个人学习的信息化环境，它不是简单的由硬件设备和软件系统组成，还包括一种新的教育理念和教学模式，而电子书包正是促进教学模式转变的工具。

2.学习分析

学习分析（Learning Analytics，缩写为LA）是近年来大数据在教育领域比较热门的技术。2011年2月，在加拿大举行的首届学习分析和知识国际学术会议（1st International Conference on Learning Analytics and Knowledge 2011）提出，学习分析技术是“测量、收集、分析和报告有关学生及其学习环境的数据，用以理解和优化学习及其产生的环境的技术”[6]。EDUCAUSE研究机构对学习分析技术的界定是：学习分析技术就是利用数据和模型，预测学习者在学习中的进步和表现，预测未来表现和发现潜在问题[7]。我国学者顾小清认为，学习分析是围绕与学习者学习信息相关的数据，运用不同的分析方法和数据模型来解释这些数据，根据解释的结果来探究学习者的学习过程和情景，发现学习规律；或者根据数据阐释学习者的学习表现，为其提供相应的反馈从而促进更加有效的学习[8]。综上所述，学习分析是通过收集并分析学习平台中的数据，对学习者的表现进行实时反馈，这些数据包括数据库中的个人信息数据，也包括学习者在学习过程的互动情况。例如，教师可以根据学习分析得到的结果，有针对性地调整教学模式和内容，对有学习失败风险的学生进行干预。

三、电子书包的系统结构

为实现学习分析在电子书包系统中的应用，电子书包必须要有大量的数据及丰富的教学资源，这些数据及资源是大数据时代下的产物，也是其学习分析等大数据应用的基础。武法提教授[9]认为电子书包包含的系统有电子教材系统、数字资源系统、作业与考试系统、互动交流系统和电子学档系统，且各个系统均满足生成大数据的要求，表1反映了各个系统与资源库的对应关系。

四、基于电子书包的学习分析

1.学习分析背景

学习分析技术在教育领域是一个新兴的领域，但这种技术早已用于商业领域，商家为了把握消费者的消费趋势，通过数据挖掘来分析消费者动向，如淘宝网会根据用户购买和浏览过的产品来推送相关产品信息。这种技术实际上就是通过对数据的收集筛选，再加以分析，进行统计性的预测和判断。

利用学习分析技术对教育数据的挖掘，不仅更高效地节约了人力资源，而且为教育平台提供了有力的支持。《地平线报告》列出未来五年中被广泛应用的六项技术，其中包括学习分析技术，它强调了这项技术具有巨大的应用潜力，已经成为热门的研究对象[10]。美国第四个国家教育技术计划也提出，“在更有效地利用时间、金钱和人员的同时，重新设计教育系统的结构，以充分利用技术来改善学习结果”[11]。因此，学习分析技术必定会为改善学习结果提供有力的技术支持。

2.学习分析在电子书包中的作用

在电子书包中，以学习分析为技术支撑，其作用突出表现在以下几个方面：

（1）对于学习者来说，学习分析可以分析其学习行为。电子书包具有很好的移动性，可以为每个学习者提供自己的空间，允许学习者在任意时间和地点学习，为学生提供更好的个性化需求。系统会自动采集学习者在网络学习中花费的时间、完成的课程情况、在课堂内外学习行为的变化及线上考试成绩等数据，这样能更客观真实地记录学习者的学习行为信息，教师也可以根据学习分析的结果，有根据的做个别指导，帮助学习者提高学习效果。

（2）学习分析为每个学习者建档。通过电子书包的电子学档系统，可以采集到每个学习者的基本学习信息，对这些信息筛选过滤，再通过特定的学习分析算法，构建出学习者的个人档案，针对这些档案信息，分析学习者的学习特征，对具有相同特征的学习者进行类聚，为不同特征的学习者提供不一样的个人学习环境。

（3）对知识模型的重构。利用学习分析技术对教育大数据的挖掘，可以对电子书包内容资源知识模型进行重构，让学习内容更加符合学习者当前的学习状态。

3.学习分析方法

不同的学习分析方法适用于分析不同的潜在教育数据集，下面主要介绍四个特别关注的学习分析方法，即统计分析、信息可视化、数据挖掘及社会网络分析[12]。

（1）统计分析。大多数现有的学习管理系统已经实现学生与系统交互产生的数据统计，比如在线时间、访问总数、每个页面的访问数量、访问时间、学生发帖及回复的频率等。这些统计方法通常会进行简单的统计操作，例如与标准差对比。

（2）信息可视化。统计报告和纯表格数据并不是很容易能跟踪系统用户行为。把学习分析获得的数据以友好的视觉形态展示，可能会更好的促进数据分析。由于我们的视觉感知能力，可视化表示通常比纯文本数据更有效，不同的信息可视化技术（如图表、散点图、三维图、地图等）可以用来清楚地表示信息格式，但难的是如何定义名称以达到有效的分析目的。基于视觉的特点，传统的表格数据也逐渐被显示不同性能指标的图形方式取代。

（3）数据挖掘。数据挖掘，又称知识发现（KDD），一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程[13]。广泛的讲，数据挖掘方法分为有监督学习（分类和预测）、无监督学习（聚合）和规则关联挖掘。监督学习中在给予计算机学习样本的同时，还告诉计算各个样本所属的类别。分类是发现函数的过程，它区分了数据类和概念，目的是为了能够使用函数来预测未知的类对象。无监督学习在设计分类器时，用于处理未被分类标记的样本集，目标是我们不告诉计算机怎么做，而是让它自己去学习怎样做一些事情，聚合作为一种次要的无监督学习类型，主要是要找到学习中数据的近似点。

（4）社会网络分析。主要分析社会网络关系结构，随着教育信息化的不断提高，该结构也已广泛应用于教育领域。针对学习者所构成的网络特点，通过社会网络分析法，我们可以判断学习者个体在哪些方面遇到了困难，向同伴寻求了哪些帮助。

4.基于电子书包的学习分析模型

根据电子书包的系统架构及学习分析技术的数据流程，笔者构建了一个基于电子书包的学习分析模型，该模型主要有电子书包系统和学习分析的分析过程组成，学习分析是一个循环的过程，即“数据收集→预处理→分析数据→预测→干预/再次收集”的一个过程，如图1所示。

（1）数据收集。教育数据是学习分析过程的基础，这些数据来自电子书包中的各个系统：电子教材系统主要包括电子教材内容和学习者对教材内容的操作记录，如标注知识点、分享知识点；数字资源系统主要包括课件、视频等媒体资源以及系统记录的学习者看过的资源；作业考试系统主要包括学习者的作业和考试数据；互动交流系统主要包括学习者、教师、家长互动的数据，如在学习社区学习者的提问次数及教师的答疑次数等；电子学档系统主要包括学习者的基本信息数据及行为信息数据，如学习者的兴趣爱好、喜欢或厌恶的学科等。

（2）预处理。数据预处理也称为数据准备。收集到的数据可能涉及到很多不相关的数据，必须对数据进行预处理。数据预处理作为一种特定的输入方法，还允许数据格式转换。借鉴数据挖掘领域的技术，数据清理、数据集成、数据转换、数据还原、数据建模、用户和会话识别及路径实现等数据预处理任务可以在这个步骤中使用。

（3）分析数据。基于预处理数据和分析的目的，使用学习分析工具将电子书包中收集并预处理后的数据进行需求分析，将结果以可视化的形式呈现出来。

（4）预测。在预测中，我们的目标是基于学生当前的活动及成绩，开发一个可以预测学习者的知识和未来表现的模型。

（5）干预和反馈。对于有些学习者需要更多的帮助，根据预测可以提供积极的干预，对学习者成绩进行有效的分析和预测可以帮助教育机构或教师立即采取行动，帮助提高学习者成绩。反馈的形式可以通过电子书包的相应系统模块提示，也可直接找学习者当面交谈。

五、结束语

基于电子书包的学习分析是目前教育信息化中借助技术来促进教育学习的具体运用形式，其将学习者的学习过程和学习行为记录并加以分析，为教育者实现学习者个性化发展提供了决策支持。本研究分析了电子书包的系统结构、学习分析的背景及方法特点，以电子书包各个系统中所记录的信息为数据来源，构建了基于电子书包的学习分析模型，如何应用该模型、电子书包中的大数据以何种方式被记录和分析将是下一步研究内容。

参考文献：

[1]吴永和，何超，杨瑛.电子课本与电子书包标准规范、关键技术及应用创新的研究[J].华东师范大学学报（自然科学版），2014（3）：71-85.

[2]G.Chabert， J.Ch.Marty， B.Caron， et al. The Electronic Schoolbag： A CSCW Workspace. Presentation and Evaluation[J]. Al & Society-AIS，2006（3）：403-419.

[3]Christina Brodersen.Bent G.Christensen.Kai Gronbak，et al. Ebag-A Ubiquitous Web Infrastructure for Nomadic Learning[R].World Wide Web Conference Series-www，2005：298-306.

[4]祝智庭，管珏琪. 我国基础教育信息化新发展：从 “班班通”到“教育云”[J].中国教育信息化，2011（14）：4-8.

[5]祝智庭，郁晓华.电子书包系统及其功能建模[J].电化教育研究，2011（4）：24-27.

[6]Siemens，G.Learning and Knowledge Analytics -Knewton-the future of education？[EB/OL].[2011-04-14].http：//www.learninganalytics. net/？p=126.

[7]王斌，朱守业，刘苗苗.电子书包发展中相关问题的探讨[J].电化教育研究，2011（9）：88-94.

[8]顾小清，张进良，蔡慧英.学习分析：正在浮现中的数据技术[J].远程教育杂志，2012（1）：18-25.

[9]武法提，牟智佳.电子书包中基于大数据的学生个性化分析模型构建与实现路径[J].中国电化教育，2014（3）：63-69.

[10]L.约翰逊、S.亚当斯贝克尔、M.卡明斯等著，张铁道、殷丙山、殷蕾等译.新媒体联盟地平线报告（2013高等教育版）[J].北京广播电视大学学报，2013（S1）：5-29.

[11]黄德群，毛发生.美国国家教育技术计划“变革美国教育：技术推动的学习”及其启示[J].中国远程教育， 2011（1）：40-43.

[12]M.A. Chatti， A.L. Dyckhoff， U. Schroeder. A Reference Model for Learning Analytics[J].International Journal of Technology Enhanced Learning （IJTEL） – Special Issue on “State-of-the-Art in TEL”，2012，4（5/6）：318-331.

[13]百度百科.数据挖掘[EB/OL].http：//baike.baidu.com/view/7893.htm.2014-6-12.（编辑：鲁利瑞）