大数据时代学习技术标准在培训中的应用思考

程 俊（石油化工管理干部学院，北京 100012）



大数据时代学习技术标准在培训中的应用思考

程 俊
（石油化工管理干部学院，北京 100012）

[摘要]随着大数据时代的来临，大数据应用成为广大教育培训业者普遍关注的话题，本文介绍了新一代学习技术标准xAPI的基本原理和特性，分析了xAPI在培训中的应用场景，并以中国石化远程培训系统为例，提出了远程培训系统应用xAPI标准思路与方案，并对未来xAPI应用前景进行了预测。

[关键词]大数据；学习技术标准；xAPI；远程培训

随着云计算、移动互联网、数据挖掘等技术的飞速发展，大数据在各行各业都得到了广泛应用。在教育培训领域，大数据概念也越来越受到关注与重视，基于大数据的数据挖掘与学习行为分析成为当前及未来网络学习深化应用的重要手段，承载着引领未来教育培训转型发展的重要使命。随着学习技术的发展，学习行为数据的收集已经得以实现，然而不同来源的学习数据的复杂性、多样性、规范性严重制约了数据的统一分析与利用。为解决这个问题，美国高级分布式学习组织 (ADL)发布了全新学习技术规范xAPI，采用简单统一的规则记录学习经历，为学习大数据的获取、共享与应用提供了基础规范。

1 学习技术标准xAPI的概念及内容

xAPI又称Experience API，是由美国高级分布式学习组织于2013年4月21日正式发布的新一代学习技术标准，早期版本曾用名为Tin Can API。xAPI主要用于学习经历跟踪和记录，在不同类型的学习活动中记载每个学习者的个性化学习行为，包括真实和虚拟学习、正式与非正式学习、协作式或移动学习等不同类型的学习活动。学习者可以从任意时间地点通过书籍、电脑、移动终端和社交平台进行学习，而技术可以收集、跟踪和记录关于这些学习事件的数据。它弥补了传统技术标准在学习记载和分析上的不足，克服了其只能单纯记录学生学习课件过程的局限，使满足个性化学习需求成为可能。

图1 xAPI官方介绍图

xAPI可以记录任何时间发生的任何学习行为，它通过Statement声明的方式记录每次学习行为，Statement是xAPI的核心，采用“Actor（操作者）+Verb（动词）+Object（对象）”的形式来描述一个学习活动。所有的学习活动都以这种结构描述和存储，如“张三（Actor）完成（Verb）了英语水平测试（Object）”。不论采用何种语言编写，这种描述结构都是稳定和通用的。为了保证xAPI具有分布式的特性，Statement在逻辑结构上是不可变的，但声明所引用的活动内容是可变的。Statement中可包含10种属性，除了前面提到的操作者、动词、对象这三个必选项外，还可包括结果、时间戳、存储、授权等其他7项可选属性，可根据需要决定是否使用。

xAPI采用全新定义的学习内容存储机制——学习记录存储LRS（Learning Record Store）来记录学习经历。LRS类似于数据库，所有的学习记录都是按照Statement声明所定义的规则进行记录，不同场景下不同的学习活动产生的记录均可传送到LRS中存储（如图2所示），其中学习管理系统LMS（Learning Management System），在企业培训中一般指的是企业员工远程培训系统。

图2 学习记录存储LRS原理示意

LRS学习记录库通常独立存在于学习管理系统（以下简称“LMS”）外，也可以存在于LMS中，LRS之间能够实现行为记录状态的分享和传递（如图3所示）。

图3 学习记录存储LRS共享

2 xAPI标准在网络培训中的应用思路——以中国石化远程培训系统为例

2.1 主要应用方式

目前，现有LMS对xAPI标准的支持主要有三种实现方式：一是通过资源重构，将现有执行SCORM、AICC课件标准的学习资源转化为支持xAPI环境的课件格式；二是平台重构，在平台内部建立学习记录存储系统LRS以及对xAPI支持的相应机制；三是插件重构，开发基于网页或应用程序的插件，实现在学习资源内容以及呈现形式不改变的基础上将学习经验完整传输到独立的LRS中。

目前要在企业内部实现对xAPI标准的支持，依托平台是企业远程培训系统。基于远程培训系统现有标准课件数量规模及后续资源开发制约性等原因，采用资源重构的难度和工作量往往较大，且单纯资源重构已无法满足全面记录的要求。从系统的扩展性出发，远程培训系统采用平台重构模式，则能够很好利用xAPI解决LMS内部的学习记录问题，后续可针对和LMS无关的学习内容利用插件模式与建立的LRS进行整合。

2.2 应用步骤

中国石化远程培训系统是典型的LMS，为实现对xAPI的支持，按照平台和插件重构相结合的思路，可以按照下述步骤对其进行再设计与重构：

（1）定义学习行为，建立学习记录存储（LRS）和学习活动记录声明（Statement）要素。

要让远程培训系统支持xAPI标准，主要是建立并定义好四项内容，分别是：学习记录库、活动代理、语句和认证。而建立学习记录库（LRS）是支持xAPI的基础性工作，是对规范化语句的统一记录前提，主要包括建立动词库与对象集。结合xAPI规范和远程培训系统的学习活动实际，规定了远程培训系统中基于xAPI的动词类别，具体类别及语义描述如下：

表1 基于xAPI远程培训系统中动词库集合

xAPI规范中规定了13个常用活动对象，远程培训系统支持xAPI的设计并保留这些活动定义。上述动词库和对象库是综合xAPI官方和远程培训系统实际具有的学习活动而定义的集合，对象库和动词库都可以随着学习活动的丰富而不断进行扩展，是动态变化的集合。

（2）改造远程培训系统，实现学习者学习行为自动生成语句并传输至LRS内部存储。

完成LRS建设和语句的动词库、对象库定义后，下一步则是开发适用于现有的远程培训系统的活动代理，使得远程培训系统现有各类学习活动可以通过互动代理生成符合标准的语句，从而记录在LRS当中。

具体来说，针对远程培训系统的活动代理就是一个通用的中介程序。当远程培训系统中各类学习活动发生时，通过将活动操作者、动作、对象、结果、语境、时间戳等与活动相关的信息传递给活动代理，活动代理根据LRS定义的语句规则将上述信息包装生成语句并通过接口传递给LRS，实现对学习者在远程培训系统的学习行为的标准化记录和存储。远程培训系统目前适于接入到活动代理的主要活动如表2所示：

表2 远程培训系统支持xAPI关键活动

（3）定制开发相关学习软件，实现与LRS融合。

上述针对远程培训系统的改造解决了学习者在平台上正式学习行为的记录问题，通过大数据分析能够开展一些学习者行为分析，而xAPI标准最大的特点就是能够对正式学习之外的各类非正式学习行为进行统一记录。因此，在完成远程培训系统改造基础上，有必要对目前与学员学习紧密相关的学习软件进行二次开发，从而对学习者通过此类软件非正式学习的行为进行记录。

与学习相关的软件有很多，在工作场景和学习场景一体化大背景下，结合中国石化远程培训开展实际以及日常工作平台所用信息平台，拟将中国石化移动学习客户端（APP）、中国石化自动化办公系统（OA）以及微信平台作为首批支持xAPI软件的对象进行二次开发，将工作场景和生活场景中的学习行为都纳入到xAPI的记录范畴。

具体开发的基本思路和远程培训系统改造类似，首先是开发或者复用一套活动代理程序，其次是定义这些软件目标学习行为，然后是改造学习软件，使目标学习行为发生时自动将学习者学习数据以活动流形式记录在学习者LRS中。通过分析筛选，三个软件的关键活动见表3、表4、表5：

表3 移动学习APP支持xAPI关键活动

表4 OA系统支持xAPI关键活动

（4）开发基于浏览器的学习活动记录插件，实现基于浏览器的非正式学习活动的记录。

学习者非正式学习活动除通过上述软件系统发生外，大量是通过自主阅读网页进行，这类非正式学习活动由于其学习内容和依托平台的不确定，无法实现统一的自动记录。而此类自主阅读网页开展的学习活动是最主要的非正式学习活动，因此有必要按照xAPI的语句规范进行记录。

表5 微信支持xAPI关键活动

考虑到内容不确定但都是基于浏览器的学习行为，可以通过浏览器插件以手动触发的方式对这类学习活动进行记录。当学习者浏览网页并觉得有必要对当前学习行为进行记录时可以点击浏览器中的插件，插件将获取当前用户、网页的相关信息，并按照xAPI语句的规范生成相应的学习行为记录并传输给LRS进行记录，插件承担了上述平台和软件改造中的活动代理角色。

插件设计开发需要重点解决学习者身份认证和活动相关信息获取问题。身份认证可以利用现有远程培训系统采用的中国石化统一身份认证系统进行认证，活动相关信息可通过网页标题、系统时间自动获取，学习动词可由学习者在动词集合中选取，活动结果可从系统内置的结果中选取常用短语或由用户自行输入。

（5）实现学习分析可视化建模，进行学习者行为数据分析并加以利用。

利用xAPI进行学习行为记录最主要的目的是进行学习者行为分析，以便有针对性地开展后续的个性化学习服务。因此，在积累了大量正式学习和非正式学习的学习行为数据基础上，下一步则是针对已有学习数据进行建模，利用大数据分析得出相关行为特点并进一步加以利用。

3 xAPI标准应用预期

通过对xAPI标准的支持，实现了学习大数据的积累，而利用大数据则具有更加广阔的空间。按照目前有限的学习行为记录所生成的学习数据至少可以开展以下几个方面的应用：

一是个性化学习内容推送。结合学员以往学习经历、学习活动轨迹、学习风格，判断出学习者的学习兴趣点，结合课件资源库和平台已有的互动资源，动态推送学员可能感兴趣的课件、专区论坛等内容，为学员个人学习需要提供服务。

二是岗位能力分析与学习计划。通过学员个人学习经历和能力评估结果，结合其所处的岗位对能力知识的要求，判断出员工可能有待提升的、岗位所需的能力项，进而形成推荐课程，同时结合学习者学习行为特点，制定岗位能力提升学习计划供学员选择，并按学员选定的计划时间节点，为学员提供学习提醒服务。

三是学习需要预测。根据一段时间内全体学员学习内容和偏好、兴趣点、参与程度等综合分析，预测出学习者下一阶段重点感兴趣的学习内容主题和学习形式，并有针对性地开发相应的学习资源。

四是企业人才选拔。通过学习行为数据分析，能够分析出每一名员工的学习工作特点、成长规律等，企业人才选拔模块可按照年龄、业务领域、成长路径、能力特点对系统内人员进行按条件筛选，为企业进一步开展人才筛选、选拔、培养和利用提供重要的参考。

4 结语

xAPI标准为学习利用大数据分析奠定了良好的基础，虽然目前对xAPI标准的应用仍处于起步阶段，但基于xAPI标准的学习行为大数据在未来将具有非常广阔的应用前景。首先，在企业培训方面，xAPI标准的应用将有助于提高培训的针对性和实效性，满足组织、岗位对人才能力提升的需求，同时，也能够更好为员工个性化发展提供服务；其次，在工作绩效改进方面，xAPI标准能够将员工工作行为和学习行为进行一体化管理和分析，实现工作和学习的相互促进，不断改进员工的工作绩效；再次，在企业人才发展战略方面，xAPI标准的应用将有助于企业更好地掌握现有人才队伍整体情况和特点，为进一步选拔、培养和任用人才提供重要参考。

参 考 文 献

[1] 顾小清, 郑隆威, 简菁. 获取教育大数据：基于xAPI规范对学习经历数据的获取与共享[J]. 现代远程教育研究, 2014(5).

[2] 赵兴龙. Tin Can API：新一代E- Learning标准解读及启示[J]. 中国远程教育, 2014(8).

[3] 唐烨伟, 赵桐, 王伟. xAPI—新一代学习技术规范引领智慧教育新标准[J]. 现代教育技术, 2015(1).

[4] 李青, 孔冲. 下一代SCORM标准的新动向: ADL TLA 和Experience API解读[J]. 电化教育研究, 2013(8).

[5] ADL. What is Tin Can[OL]. http://tincanapi.com/learningrecord- store.

[6] TIN CAN API[EB/OL]. http://tincanapi.com/get- started.

The Application of Learning Technology Standards in Training in the Big Data Era

Cheng Jun
(SINOPEC Management Institute, Beijing 100012, China)

[Abstract]With the advent of the era of big data, its application has become a common concern among education and training practitioners. The paper introduces the basic principles and characteristics of the newgeneration learning technology standard — xAPI and discusses the scenarios of its application in training. Using the remote training system of SINOPEC as the example, the paper proposes the approaches and plans for applying xAPI in remote training systems, and makes predictions about its use in the future.

[Key words]big data, learning technology standards, xAPI, remote training

[收稿日期]2016- 3- 2。

[作者简介]程俊（1984—），男，江西景德镇人。毕业于北京师范大学教育技术学专业，硕士研究生。工程师，现就职于石油化工管理干部学院。电子邮箱：chengj.glgy@sinopec.com。