学生学习行为分析的框架研究

石雯婷++陈勇

【摘要】随着信息技术的快速发展，学习分析已成为目前在教育领域的研究热点。学习分析技术将学习的动态过程用可视化的形式表现出来，学习分析的关键技术是要有一个合理的分析框架，进而将学习分析从理论变为实践。本研究从学习分析的概念，相关理论等多角度出发，得出学习分析的几个要素，即收集数据、处理和分析数据、最终预测和反馈数据。

【关键词】学习分析；分析框架；要素

【中圖分类号】G434 【文献标识码】B 【文章编号】2095-3089（2017）17-0067-02

美国新媒体联盟（NMC）在地平线报告中连续四年（从2011年开始）把学习分析作为影响教育发展的趋势和关键技术[1]。近几年召开的关于“学习分析”的国际会议，主要探讨学习分析的研究现状、影响学习分析的因素，教学与课程的整合等相关问题。在 2014年美国高等教育信息化协会 （EDUCAUSE）发布的“高等教育信息化十大战略技术” 研究报告中，对学习分析的使用情况作了统计：35%的学校建立了课程层面的分析架构；35%的学校建立了业务绩效的分析架构；32%的学校建立了学位指导的分析架构[2]。由此可以看出，学习分析具有重要的意义，表现为以下几个方面：第一，有利于学习资源的设计者和开发者更加有目的的开发出适合学习者的学习资源，提高学习效率。第二，有利于教师对学习内容和学习进度的把握，了解每个学生的学习动态，实现因材施教。第三，有利于对学习者进行一个全面的评价。第四，有利于网络教育平台的开发，目前虽然有许多教育平台，大多数也是开元的平台，但是一个好的平台一定是要满足学习者的需求，这就要求设计者们要了解学习者对网络学习平台的应用情况，然后开发出适合学习者学习的平台。

一、国外学习分析研究概况

一些国外的学者如Wolfgang Greller* 和Hendrik Drachsler认为学习行为分析有六个层面组成，其中内部限制阶段关注的是能力的要求，老师能够自己向学生解释数据并且对结果采取行动，怎样使他们（学生）能够明白可视化所呈现的信息，用批判的方式去思考，哪些数据是有用的，哪些是无效的。外部的限制关注的是隐私方面的内容，这个分析有一定的隐私权限，要向学生说明这个问题，其次，所举例子中的数据要来自于学生的真实数据。利益相关者包括两部分：数据的主体，学习者；数据的客体：管理者或者是老师。在仪器管理阶段使用什么教学理论和社会建构，用到的技术有社会网络分析和统计，最终形成可视化网络图和统计表。数据的来源也可以是学生互动的论坛，最终的目的是在论坛讨论中分析学生互动，将不参与论坛的同学让其加入进来。如图1所示：

图1 学习行为分析的六个层面

而Dirk Ifenthaler · Chathuranga Widanapathirana不同于Wolfgang Greller* 和Hendrik Drachsler，他提出的学习行为分析的框架包括十部分内容，（1）个人属性，包括兴趣、知识层次；（2）关于社交，包括个人网络、社交关系；（3）身体数据，包括健康、情感等；（4）课程，包括基本要求、学习设计、学习目标、评价等；（5）网络学习环境，包括学习路径、内容导航、讨论活动、评价和表现、满意度等；（6）学习分析引擎，包括数据挖掘、结构化和非结构化数据、回归和预测等；（7）报告显示；（8）个性化和自适应引擎，包括引导、可视化、反馈、推荐等；（9）指导；（10）管理[3]。其他学者如George Siemens依据系统方法提出了学习分析循环模型，该模型包括搜集、存储、数据清洗、数据整合、分析、可视化呈现和行动等七个部分[3]。其中数据来源部分包括学习管理系统数据、感知数据、手动输入数据等；行动部分包括干预、预测、优化等内容。整个设计过程采用线性循环方式，将学习分析的各个环节融为一个整体，并使各部分内容紧密相连。Katrien Verbert等研究者认为学习分析过程包括感知、反思、意义建构和影响四个层面[3]。感知层面关注的是数据的获取、分析、可视化；反思层面关注的是对用户所提问题的思考和评估；意义建构层面关注的是用户在此基础上的对问题的新认识；影响层面是将用户认为有用的想法进行实践。Tanya Elias通过对学习分析的过程和及其相关利益者进行分析，提出了学习分析改善模型，该模型包括数据搜集、信息处理和知识应用三部分内容。其中数据搜集对数据选择和捕获；信息处理是对数据整合和预测；知识应用模块涉及提炼和应用[3]。

二、国内学习分析研究概况

从国内的相关文献中，主要是探讨学习分析的概念，对其定义进行了详细的阐述，以及对影响学习分析的要素进行多维度的解释，比如对网络学习行为分析时，先要考虑网络学习行为的构成要素有哪些，包括主体、客体、学习资源、工具，过程。主体是学习者，教学的最终目标是为了使学习者的学习水平提高，所以要考虑学习者的学习特征、学习风格、学习兴趣等影响学习者的内部因素。客体包括资源、学习平台，常见的资源有视频资源、文本资源、学习平台有moodle、sakai等，平台提供了网络课程、线上线下解答、互动群、论坛、相关的资料等。综上可以看出我国对学习分析的研究还在理论阶段，主要集中在学习分析的概念和进行详细阐述，对学习分析的相关理论进行解释，主要是对网络环境下学习的分析和对统课堂的学习分析，在技术层面的涉及很少。

三、学习分析框架的构建

学习分析就是对学习者在学习过程中的学习行为进行跟踪，获得数据，对数据进行多角度、多方位、多维度的分析，并以可视化的形式最终呈现，来预测学习者的学习状态，继而干预学习过程，最终提高学习效率。接下来就是将学习分析的过程具体化，分析每个步骤，基于此，就要构建学习分析的框架。

1.数据的获取

在教学中，产生数据是的要素主要是学生和老师。

学生在学习过程中，伴随着学习内容与学习环境的变化，会产生一系列的动态变化，随之产生与学习相关的数据，这些数据既来自传统的课堂环境，包括学生在课堂中的行为表现，作业，老师在教学过程中观察获得的，也包括在网络平台中学生的学习信息，学习管理系统，课程管理系统，资源的观看情况，资源的下载，作品提交的时间，学生与老师以及学生与学生之间的互动。endprint

此外，为了分析学习者的学习行为，还要知道学习者的学习特征，以及学习者的情感态度价值观，社会认知等。

老师作为教学活动的指导者，在改善学生的学习行为中，起到至关重要的作用，教学过程是一个不断互动的过程，所以在学习分析中也要对教师进行分析，从而促进教学相长。

2.数据的筛选

通过老师和学生以及学校教学平台，获得了数据，接下来是对数据进行筛选。产生的这些数据可能是几个单一的数据，也可能是许多个数据流，将这些数据从存储类型上分为结构化、半结构化、非结构化这几种类型。结构化数据是用二维来进行呈现的，其长度和结构是提前设置好的；非结构化数据没有固定的长度和结构，半结构化数据介于两者之间。从数据的可变性又将数据分为动态数据和静态数据。动态，数据就是在学习过程中不断变化的数据，比如线上学习就属于动态学习，比如资源的浏览、互动区。

3.学习分析的工具

随着学习分析的日渐成熟，所利用到的工具也越来越规范化，根据使用的频繁性将学习分析工具分为学习网络分析、学习内容分析工具。

（1）学习网络分析工具

学习网络分析是目前使用最频繁的一个工具，这是基于社交平台一直很活跃，会产生大量的数据，社会网络分析就是以这些数据为支撑，从而去分析学习者在相关的学习平台中的活跃度、与其他学习者的交流、哪些因素影响学习者的学习，这些影响因素之间的关系。

Ucinet是目前使用较广泛的一款数据分析软件工具，适用于个体网络分析和角色分析，还有包括基于过程的分析，如聚类分析和多维尺度分析。除了强大的分析功能外，还可以是图像呈现可视化。

Jung是基于Java提供的全套扩展库来实现的。它提供了注释图，实体和元数据之间的关系，能够对复杂的数据集的分析工具创建，包括数据挖掘，社会网络分析等一系列算法，如聚类分析，分解优化，统计分析以及网络距离计算等。该工具也可以是数据的呈现是可视化。

Pajek具有强大的画图功能，将分析结果可视化，可以对数据进行高级分析，Pajek还可实现对动态网络的处理，就是指随时间动态改变的时间事件网络。

Cohere可以将络上学习的内容结构化，学习者之间可以分享彼此的学习心得，有较强的交互性。

NodeXL是建立在Excel基础上的交互式网络可视化和分析工具，该啊工具支持Excel多个版本，有很好的兼容性。动态过滤顶点和边，提供多种布局方法，可查找群和相关边之间的关系。

（2）学习内容分析工具

学习内容分析是学习者在学习过程中，与其他学习者或者指导者的谈话进行分析的方法，包括谈话的内容，以及在网络课程中产生的文本来进行分析。常见的学习分析内容软件包括对文本进行在线定量分析的Watrix；可识别多种语言，能读取各种文本的CATPAC；可自动统计文中出现关键词的词频，并将结果可视化的Wordle[4]。

4.学习分析的反馈

学习分析的结果最终要反馈给教师、学习者和学校管理者。对学习者而言，通过反馈的结果，结合自身学习的特点，发现问题，不断摸索出适合自己的学习方法，了解自己的学习风格，了解自己的学习动态。对于教师而言，通过反馈的结果，一方面反思自己的教学环节，从而调整自己的教学策略，另一方面及时发现学生存在的问题，随时沟通，最终提高教学效率。对于学校管理者而言，根据反馈，来更加真实的了解到学习者和老师的状态，为学校工作的开展提供有力帮助。

四、结语

学习分析的最终目的是学习者找到适合自己的学习方法，认识自己，发现自己的不足，从而改善学习行为；对于教师而言是因材施教。本研究结合相关文献，给出了学习分析的框架，结合框架，来分析学习者的学习，使学习者清楚的认识自己的学习状态，最终使学习者的学习达到最优化。

参考文献

[1]魏顺平.学习分析数据模型及数据处理方法研究[J/OL].中国电化教育，2016，（02）：8-16.（2016-01-28）[2017-09-26].

[2]王良周，于卫红.大数据视角下的学习分析综述[J].中国远程教育，2015，（03）：31-37.[2017-09-28].DOI：10.13541/j.cnki.chinade.2015.03.004

[3]武法提，牟智佳.基于學习者个性行为分析的学习结果预测框架设计研究[J/OL].中国电化教育，2016，（01）：41-48.（2016-01-05）[2017-09-26].

[4]高键.学习分析框架的构建与应用研究[D].东北师范大学，2015.

第一作者简介：石雯婷，在读硕士，研究方向：学习分析。endprint