学习行为分析在高职学生在线学习中的应用研究

张雪燕

（宁波广播电视大学，浙江宁波315016）

引言

《国家中长期教育改革和发展纲（2010―2020年）》指出，要将教育信息化纳入到国家信息化发展战略之中，到2020 年，基本建成覆盖城乡各级各类学校的教育信息化体系，促进教育内容和教学手段的信息化。[1]《教育信息化十年发展规划（2011―2020 年）》中也明确指出，职业教育信息化发展的主要任务是加强数字化校园建设，提升实践教学水平。[2]随着互联网技术和移动技术的爆炸式增长和多样化，以移动学习为代表的在线学习成为企业学习战略和正规学校教育不可或缺的一部分，其与培训和绩效支持等手段相结合，成为推动组织学习的重要支撑手段。[3]在线学习摆脱时空限制，可重复进行学习，避免在课堂学习中容易出现的“学过就忘的问题”，实现个性化学习。但在线学习是基于建构主义的自我驱动性的自主式学习，高职学生相对于其他本科院校学生而言，具有缺乏学习主动性、学习能力较弱等特点，因此更应对其在线学习过程进行分析和监督。在当前新冠疫情大背景下，进行全网教学必须对高职学生在线学习行为进行分析，提供更好的学习支持服务，确保教学正常进行，保证课堂教学质量。

国外对在线学习行为分析的研究涵盖了理论研究、技术研究和应用研究。2011―2014 年的地平线报告连续三年提到学习分析，2015 年的地平线报告在高等教育领域技术应用的关键趋势、中长期趋势及挑战中均提到学习分析的应用。[4][5][6][7][8]理论研究包括学习行为模型建立、内涵分析等。学习分析模型最具代表性的是联通主义学习理论的创始人Siemens 提出的学习分析过程模型。[9]Park 等采用数据挖掘方法对学习者行为数据进行聚类分析以提取学习者的行为特征。[10]近年来，国外逐渐注重研究在线学习行为与学习绩效、学习成绩的关系以及影响学习行为的因素等。韩国学者Chon Eun Hwa 等[11]探讨了混合学习模式下通过分析学生学习行为来预测学生结果，Nurbiha A Shukora 等[12]通过对学生在线学习行为分析, 来构建评价认知参与的预测模型。国内华中师范大学彭文辉等[13]利用概念图的方法构建了网络学习行为系统的概念模型，学者魏顺平等[14]归纳了采集和分析学习者信息和学习过程数据的学习分析技术，李小娟等[15]对混合教学案例的在线学习表征数据进行定量分析，构建了学生在线学习行为与学习绩效的模型，发现学生的在线学习行为正向影响学习绩效。

一、学习分析模型

2010 年8 月，George Siemens 在第一届学习分析与知识大会召开之前，提出学习分析的过程模型（图1），指出学习分析通过应用智能数据、学习者数据和分析模型来发现隐藏的信息与社会联系，并对学习做出预测与建议。西蒙斯的这一模型为之后学习分析模型的提出与不断完善奠定了基础。

Clow 指出通过采取干预措施实现反馈的完整回路对于学习分析尤为重要，因此他提出了学习分析的环状模型（图2）。学习者、数据、度量、干预，四个要素首尾相接，形成循环。在这个模型中，干预措施并非一定要施加于最初的学习者，如教师可将对一次期末考试的分析与反馈结果应用至下一轮同一年级学生的教学中。

本研究将综合考虑西蒙斯学习分析模型和Clow学习分析模型，将其应用于高职学生在线学习分析中，发现提高学生学习积极性，提高在线教学效果的因素，促进有效教学，提高教学质量。

二、高职学生在线学习分析框架构建

（一）学习行为测量指标

关于学习行为测量指标，国内外研究并无统一说法。有研究认为学习行为测量指标应包括在线学习时间、登陆频率、登陆时间间隔、论坛的浏览量、资源的浏览量以及发帖的次数等；[16]也有学者收集总在线学习时间、资源浏览量、论坛浏览量、发帖量、回帖量以及提交测验、任务的数量等学习行为测量变量等。[17]北京师范大学宗阳等[18]按照学习过程的不同阶段采集的MOOC 学习行为测量指标涉及浏览课程详情页次数、注册课程时滞、登陆频次、浏览访问次数、每次登陆观看视频时长、视频观看完成度、重复观看视频次数、论坛发帖数、回帖数、提交测验的次数、习题保存次数的均值等。

表一 在线学习分析框架

根据穆尔的交互分类理论和希尔曼进一步的理论拓展，该在线学习行为分析框架主要分为学习者与系统、学习者与内容、学习者与学习者、学习者与教师四大交互类型维度。分析2010 年以来的关于在线学习分析指标变量的相关研究文献，学习系统登陆行为、各类资源学习行为（包括观看学习视频）、任务（包括作业、测验等）完成行为以及论坛互动行为，具体的行为测量指标主要有在线学习时间、平均登录频次、固定学习时间间隔、论坛浏览量、论坛参与度、提交任务量、任务通过量等。基于此，本研究确定了在线学习测量指标。从学习者与LMS 等系统交互方面主要指系统登录行为，主要测量为周平均登录次数、周平均在线学习时间；从学习者与学习内容交互方面看，主要包括学习资源学习和作业及测试等任务的完成，前者包括周平均观看资源数量、单个视频平均观看时长、单个视频平均重复观看次数等；后者包括提交任务书、任务合格率、优秀率及未通过率等。学习者之间、学习者与教师之间的在线互动主要通过论坛、QQ 群和微信群来进行，主要指标包括回帖/消息量、发帖/消息量、帖子/消息内容等。

（二）学习分析框架设计

在西蒙斯模型和Clow 模型的基础上，笔者设计了在线学习分析框架。从交互类型、学习行为维度、测量指标来构建在线学习分析框架（参考上页表一）。

其中，学习者与LMS 或其他软件的交互的维度主要指学习者登陆课程平台或直播间进行学习,与平台进行交互的操作行为。学习者与学习内容的交互维度主要是指学习者学习某门在线课程的学习资源、完成教师布置的任务的行为。学习者之间、学习者与教师之间的交互维度则主要是指在bbs 上就课程相关的问题进行提问、评价及解答等互动学习行为。

三、数据收集与结构分析

本研究选取《动态网页设计》课程为研究对象，主要基于超星泛雅平台和超星直播平台，统计数据从超星后台管理数据获取，包括数据统计模块、在线学习行为问卷调查模块、QQ 群与课程学习相关的访谈记录；数据分析工具主要为IBM SPSS 20。

（一）学生在线学习行为总体分析

1. 课程模块在线学习情况统计

本课程将所有视频资源设置为任务类资源，部分文字、图表类资源设置为任务类。由于超星平台当前无法统计非任务点资源访问情况，表二中资料资源指设为任务点的文字、图表类资源，根据超星平台提供的学生学习行为数据统计结果，分析《动态网页设计》课程在线学习情况。

表二《动态网页设计》在线学习情况统计

从上表可得，学生较喜欢视频资源，特别是操作类资源，在线问卷调查结果显示，技能操作类资源会经常被反复观看，教师提前发布公告的学习内容及有激励机制的资源。由此教师应尽量提前公布授课内容、提供视频类资源供预习和复习之用。

2. 周登录学习频次及时间分析

以18 计算机1 班的数据为例，该班共36 位同学，《动态网页设计》课程上课时间为3 月6 日、3 月13 日和3 月21 日下午的1: 40-5: 00。从图3可明显看到，这三个时间段访问的次数达到高峰。3 月6 日和3 月13 日的访问次数达到600 次和581次，但3 月20 日的访问次数明显下降为321 次。查看授课内容及学生访谈得，3 月21 日内容学生较为熟悉，与前驱课程《静态网页设计》结合较为密切，但人均访问次数仍达到8.9 次。结合学生访谈知，在线学习资源使得学生能重复学习知识和技能，对学生巩固学习、顺利完成任务有重大的意义。但从图中可看出，除了上课时间，其他时间学生的访问次数较少，最多为47 次，最少为2 次，高职学生学习的持续性、自主性还是较弱，需要督促学习，建议教师需以任务为驱动，指导学生进行自主学习。

（二）男女生学习行为差异性分析

本研究对象为18 级计算机应用专业学生，年龄及学习层次均处于同一层次。利用SPSS 软件，采用T 检验法，以性别为分组变量，对不同学生在线学习行为数据进行差异性分析。

1. 性别对在线学习时间的影响

2. 性别对完成任务行为的分析

（三）性别对论坛讨论的影响

由表五数据可得，对于操作类课程来说，男生在参与讨论、提出解决方案等方面表现优于女生。但从SD 情况来看，男生之间差异较大，班主任处的反馈也是如此，有些男生不愿意完成作业，学习主动性较差。因此关注这些学困生，提高他们的学习积极性，使他们能顺利完成课程任务，是任课老师需要关注和解决的问题之一。

?

总体上不同性别的学生存在差异，女生的在线学习时间、完成任务的数量上高于男生，但男生在交互学习、任务的质量上显著强于女生。操作类课程男生的表现整体上优于女生。

四、结论

学生在线学习行为主要集中在浏览学习资源（特别是视频资源）、完成作业、提交测验，学生在论坛的参与程度不高。学生更倾向于操作类的任务的学习，会反复多次观看；学生基本倾向于学习视频资源，但是并不能完整观看课程的视频资源，可见，学生的学习持续性不高；值得注意的是，若能同时配以视频和文档材料，学生在后期的复习和作业时，会浏览文档材料。论坛讨论方面，学生基本不发帖，倾向于在课程论坛上进行回帖，且主要回复教师的问题帖子，学生整体的论坛互动行为主要处于被动完成任务、知识建构的分享与讨论阶段。学生与教师的交互较多，学生通过QQ、论坛与教师就学习上遇到的困难进行交流，但学生与学生之间的有效交流明显不够。结合在线问卷调查，发现参与型和消极型学习者占比较高，积极学习型较少，教师在授课过程中应关注消极型学习者。

不同性别的学习者在线学习表现不同，女生倾向于任务的完成，资料的学习，她们是认真的学习者；男生在论坛交互、作业的质量上优于女生，他们乐于操作任务的创新、乐于技术的讨论和学习分享，愿意为此学习新的技术以更好地完成作业。但男生总体上两极分化现象较为严重，有少部分男生不愿意主动学习，甚至需要多次催促才会提交作业、完成任务。

基于此，对授课教师及教学服务支持人员提出以下建议：

第一，资源应以视频资源为主，视频资源配以必要的文档说明为佳。

第二，将课程资源设为任务点，能促进学生学习；及时改作，及时反馈，能促进学生的任务完成率、提高任务完成质量。

第三，教师应在论坛讨论上给以积极的引导，引导学生进行讨论和知识的分享。