基于智慧教育的学习大数据分析技术

王娇

摘 要：智慧教育的发展速度不断加快，其原因是学习大数据分析技术为智慧教育提供有效的技术支持。智慧教育是以创造智慧学习环境培养智慧型人才为目标的，本文对面基于智慧教育的学习大数据分析技术进行探究，从学习资源、智能工具、学习社群和教学社群等方面论述了学习分析技术对智慧学习环境建设的支持。

关键词：学习分析技术 智慧教育 智慧学习环境

一、智慧教育

1.智慧教育简介

智慧教育是将学生的学习状况以数据分析的形式呈现出来，使学生在学习中的不足更清晰的体现出来，从而针对不足采取措施提高学生的学习效果。智慧教育可通过数据分析技术为学生提供智慧的学习环境，提高学生学习的效率和效果，培养出能够适应社会需求的经济技术人才。智慧学习致力于通过智慧技术与实践让学生对社会、生活、工作等环境可以快速地适应并有解决困难的能力，因此智慧教育应在教育中得到普遍应用。[1]

2.智慧学习环境

智慧学习环境是智慧教育开展的基础。所谓智慧学习环境就是指可以智能识别学习者的特点和学习需求，从而为学习者提供所需要的学习资源，为学习者提供便利，同时会自动对学习者的学习过程和学习效果进行数据呈现，是提高学生学习效率的一个智能空间。

智慧学习环境为学生创造一个符合自身需求的虚拟学习环境，使学生用个性化学习方式进行学习。智慧学习环境包括感知物理环境、教师、以及各种技术支持来为学生创造优良的学习环境，其中对学习者的集体生活、人际交往方面也会提供帮助。[2]

智慧学习环境是由学习资源、智能工具、学习社群和教学社群四部分组成。学习资源是学习方式和教学方式的资源库，智慧学习环境通过智能工具识别学习情境、记录过程、感知环境，提供适合的学习方式和教学方式让学生轻松投入到学习当中，提高学习效率，学生和教师可以把学习过程中的问题与心得在学生社群和教师社群当中进行交流分享。

二、学习分析技术

1.学习分析的定义

学习分析是以理解和优化学习及其发生的环境为目的，对学习者及其所处情境的数据进行的测量、收集、分析和报告。

2.学习分析流程

学习分析一共分为三个步骤：第一步是对数据进行收集与处理，首先将所有教育环境和系统中的数据收集起来，然后进行筛选处理，最后把数据整理成可以直接进行分析的数据；第二步是根据整理的信息进行分析，对分析结果进行监控、分析、预测、干预、评价、推荐、反思从而找到对学生学习有帮助的学习模式；第三步根据第二步的分析结果加入新的数据源、重新定义数据集、制定新的评价标准、修改数据分析变量、选择新的数据分析方法等。

3.学习分析的参考结构

学習分析的参考结构包括环境、关益者、目标和方法四大部分。下面进行具体分析：

（1）环境

环境是指数据来源的环境，一般是指学习管理系统和来源于环境的数据。

（2）关益者

关益者是指与分析有关的人员，有学生、教师、研究者、系统设计者、教育机构等。

（3）目标

目标包含监控分析、预测干扰、辅导帮助、评价反馈、适应、个性化推荐和反思几个方面。一是通过对学习者的学习行为进行监控，反应学习者的学习效果，为教育者提供学生情况从而改善教育方案更好的为学生提供帮助。二是预测干预模式，是根据数据分析改善学生学习方法，进一步提升学生效率和效果。三是在学习者在学习过程中遇到困难无法解决时对其提供辅导解析。评价就是对教师和学生的学习成果进行评价，让学生和教师得到反馈。四是适应，为学生提供优化的学习方法和资源。五是通过学习分析结果让学生、教师、学校进行反思，看到自身的不足，从而更好的进行改善。

（4）方法

数据分析的方法有很多种。介绍几种主要的方法：统计分析的方法可以记录学生与平台交互的次数、学生发帖频率、对学习资源的浏览次数等。信息可视化主要是将数据以可视化的形式呈献给教师学生或者管理者，使他们可以直接了解学生的学习情况。数据挖掘主要是通过数据来挖掘学生行为与成功之间潜在的关系，发现学生的学习方式、学习兴趣等。社会网络分析主要是对学生或者教师之间的交流情况进行分析，研究学生与学生，学生与教师，教师与教师之间关系网络是否需要加强，怎样的结构才是良性的关系网络。

三、学习分析技术对于智慧教育的支持

1.学习分析技术的智能支持

学习技术创造出的智慧学习环境中是通过智能工具对学习者进行学习过程记录的，对记录数据加以分析反馈出学生的学习效果，及时反映出学习者的不足，而后对学习者的学习方式和环境进行优化改善，重新提供个性化的学习环境。

2.学习分析技术对学习资源的支持

学习分析技术有智能分析功能，通过学生对学习资源访问量和资源评价的分析可以知道学生需要的资料类型，根据分析结果为学生推荐相关的学习资源，使学生的学习更加个性化。

3.学习分析技术对学习方式的支持

学习分析技术可以对环境感知系统收集的学生整体学习过程的数据信息进行分析整理。根据学生上课状态、自主学习和课堂学习的喜好、课外活动的参与情况数据进行分析，为学生提供数据分析报告。在报告中针对学生情况提出建议和改善方法让学生及时进行

调整。

4.学习分析技术对教学方式的支持

学习分析技术同样会记录教师的行为，可以让教师根据行为数据分析结果对自身在教学方式、教学资源等教学相关的方面进行反思，从而及时改变教学方式，同时学生的学习效果很清晰的展现在教师面前，教师可以及时发现学生的优点或不足。这对教师开展教学有很大的助力。

5.学习分析技术对学习社群和教学杜群的支持

学习分析技术中的社会网络分析技术可以对学习社群和教学社群的交流情况进行动态评估。对于交流不足的社群加强相应的联系。

6.学习分析技术对其他方面的支持

通过学习分析技术所呈现的数据资料，学校管理者和有关教育部门对自身管辖的教育工作情况都有清晰的了解，根据具体情况进行教育工作的部署和调整。因此教育工作者的工作效率就会有很大的提升。

结语

学习分析技术与智慧教育是不可分割的整体，智慧教育需要学习分析技术的支持，学习分析技术需要智慧教育的发展平台。只有在智慧教育这个大数据平台，学习分析技术才能得到更好的发挥，而智慧教育也能创造更智能的教育环境，培养出更多的创新型人才。

参考文献

[1]杨现民.信息时代智慧教育的内涵与特征[J].中国电化教育，2014（1）：29-34.

[2]肖玉敏，孟冰纹，唐婷婷.面向智慧教育的大数据研究与实践：价值发现与路径探索[J]电化教育研究，2017（12）：5-12.