以学习分析技术突破经验困境

于灿灿

摘要：作为教师，想要突破经验主观、经验不足的教学困境，需要拥抱新时代下涌现的新方法。因此，本文立足教育大数据下的学习分析技术，为一线教师提供突破经验主观和经验不足难题的新思路，为提高教师的工作效率与学生的学习成效赋能，有效促进学生的个性化发展，激发更多的教育创新和改革的动力。

关键词：学习分析技术；教育大数据；教育数据挖掘;个性化发展

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2024）02-0099-04

经验困境与相关新技术

经验困境主要有经验主观、经验不足两大问题。在传统教学中，教师通常需要借助多年的教学经验来提高自己的教学能力与管理水平，如借助直觉观察、教学习惯、亲身体验等来把控课堂的教学细节，掌握学生的学习情况，但新教师由于教学经验并不丰富，较难掌握学生的学习情况，更不用说因材施教了。而在线教育、智慧教育、5G+教育等的发展，衍生出了大量与教育相关的数据，教育大数据下的学习分析技术能够诊断教学与管理问题、关注教学与管理个体、可视化教学与管理机制、再现教学与管理全过程等，成为教师实施因材施教的可靠且科学的技术支撑。对教师而言，学习分析技术不仅是老教师的得力助手，也为经验匮乏的新教师提供了强大的支持与指导，其从数据与技术手段上解决了老教师经验主观性和青年教师经验不足的问题，帮助教师更好地了解学生的需求，优化教学方法，以及构建更有效的教学策略。

学习分析技术的本质与内涵

虽然不同的研究者对学习分析技术的理解存在差异，但在他们的描述中，关于学习分析技术的本质和内涵是一致的。学习分析技术的核心任务是对教与学过程中学生及其学习环境产生的数据进行深入分析，其目标是实现对教学的全面评估、准确预测以及有效优化。一般而言，学习分析技术的运作流程包括数据收集、数据处理、数据分析、评估、预测以及优化教学。其中，“评估”指的是以学生数据以及与学生相关的学习数据为基础，对学生知识掌握程度进行评估；“预测”指的是根据学生历史学习数据的分析结果，对其学习发展趋势进行预测；“优化”指的是在评估和预测的基础上，及时实施教学干预和优化课堂教学的过程。简而言之，学习分析技术能协助教师全面了解学生“发生了什么”，分析出“为什么会发生”，预测到“可能发生什么”，以及提供建议“需要做什么”。

在信息技术2.0背景下，针对教育过程中产生的教育大数据，学习分析技术能够充分挖掘其价值，并能够将这些价值有效地反馈到教育过程中。从教师角度来看，尤其是对新教师而言，学习分析能够帮助教师全面了解学生的学习情况，让教师既能面向全体又能关注到个体，从而提高课堂教学的针对性、有效性。同时，学习分析技术还能够为智慧校园的不断迭代提供数据和技术支持，为教育事业注入新活力。

大数据视角下学习分析技术的发展现状

学习分析领域的研究深入有赖于科技的迅猛发展，随着机器学习、深度学习、人工智能技术的发展，海量数據得以生成，同时技术的提高也推动了对数据进行深度分析和可视化展示的可能性。大数据的崛起驱动了教育教学的变革，让教育从简单的知识传递转变为促进学生全面成长，学校教育方式也发生了巨大变化。教育数字化转型的趋势，一方面推动了学习分析技术所必需的教育（大）数据的获取与收集，另一方面，海量的教育数据也为学习分析技术的发展提供了有利条件。

在新冠疫情期间，各地开展了多样化的线上教学、线上与线下相结合教学的大实验。李磊等人[1]在新冠疫情防控期间对烟台地区的学生进行了深入研究，构建了居家学习行为模型，利用学习分析技术对观看视频记录、测验记录、提交作业次数、参与学习时间、学习成绩等进行了详细分析，这项研究为九门学科的教师提供了在线教育教学的针对性指导意见；张秀梅及其团队[2]为了了解线上教学的实际效果，对武汉的部分初中生及其家长进行了问卷调查，发现初中生普遍欠缺自我管理能力，通过分析给出了如教师需提升数字素养、家长积极配合，以及学生加强自我管理与学业规划等建议。

此外，智慧校园建设也是大数据时代下一项具有前瞻性和创新性的项目，与学习分析技术密切相关。李有增等人[3]对北京某校学生的基本信息、课堂学习、课外学习、娱乐、校园生活等进行了深入的学习分析，这项研究为智慧校园的建设与管理提供了基于数据的决策支持，有助于更有效地推动智慧校园的发展；黄躬芬等人[4]采用动态数据分析技术，通过数据挖掘实施课前预习以及课中随堂检测分析，来帮助加强课堂教学与数字化信息系统技术深度融合，构建智慧课堂，这项研究为借助先进技术改善教学过程，提高学生学习体验与成效提供了新的思路。

这些研究都强调了学习分析技术在大数据时代的潜力及其在推动教育创新方面的关键作用。学习分析技术在大数据时代的应用为教育带来了前所未有的机遇，其不仅有望改善学生的学习效果，而且为未来教育的发展提供了有益的指导，引领教育体系朝着更加创新和可持续的方向发展。

教育大数据背景下学习分析技术驱动的教学变革

教育大数据时代下的学习分析技术推动了教学的深刻变革，这种变革改变了传统的教师教学模式，转变了学生的学习状态，为学生提供了更富有成效和有趣味的学习体验，使整个教育过程更加个性化、智能化。

1.课堂教学的方向：精准生长

杜威推崇“教育即生长”，笔者认为杜威所说的“生长”应是教学应与学生的心理发展水平相契合，并尊重学生的兴趣和爱好，而学习分析技术可以成为教学“生长”的有力工具，让教师教得精准、学生学得精准，让课堂教学低耗高效。学习分析技术不仅能够分析出学生的兴趣，还能深度挖掘课堂教学的生长点，帮助教师找到教学的发力点，让学生在课堂学习中变被动为主动，让教师的教学更有成效。学习分析技术能够发现学生之间的差异性，准确诊断学生的问题，其中包括学习问题、心理问题等，这有助于教师更有针对性地把控课堂教学的节奏，满足学生的生长需求，促使学生成长为更全面、更自信的个体。

2.教师新角色的诞生：身份多元

学习分析技术的出现与使用使教师不仅仅是一名“教师”，同时还具有了“数据分析师”的身份。在传统的教学模式中，教师主要依靠自己的主观经验来处理教学中的问题，通过不断的教学实践来验证这些经验，生成新的经验。而在教育大数据时代，借助学习分析技术，教师能从仅仅依赖主观经验的模式中解放出来，利用学习分析技术深入剖析学生的学习成绩、学习状态等，以此为基础进行教学的优化和改进，以更好地满足学生的需求。双重身份的赋予让教师能够基于客观数据和科学评估，更精准地引导学生的学习，推动教育的创新和升级。

3.学生个性化的学习：因材施教

学习分析技术的运用给学生创造了个性化学习的可能性，系统能够为每位学生量身定制学习计划，并根据其兴趣、能力和学习风格提供个性化的教学资源和学习挑战，从而激发学生的学习热情，助力学生发现自我进而实现主动学习。在传统的教学模式中，个别学生的问题容易被忽视，也很难被及时解决，而教育大数据结合学习分析技术能够有效地应对这种情况。学习分析技术可以科学准确地分析学生的学习过程，指出存在的问题并提供合理的修正建议，同时能够预测未来的学习成效。该技术不仅能最大程度地激发学生的学习潜能，还能为学生提供准确而及时的个性化学习指导，真正践行了因材施教的育人理念。

教育大数据背景下关于教师数字素养的思考

智慧校园建设是教育的发展趋势，教师应利用教育平台的学习分析技术促进教师与学生的双边发展。新时代的教育工作者要具备数据思维，拥有前瞻性的视野，主动接纳并学习新的技术工具，从多个方面提升自身的数字素养。

1.关注前沿技术，巧用新技术平台

对学生的数字素养教育是新时代教学的重要目标之一，这是信息时代对学生个体发展的客观要求。从根源上来讲，作为教师个人必须具备高水平的数字素养，才能担当起“百年大计、教育为本”的新时代责任。在人工智能时代，教师应走在时代前沿，学会用技术为教育赋能，有针对性地用好学习分析技术软件，升教学效果，为学生创造出更广阔的学习空间。

2.注重数据积累，提高数据敏感性

学习分析技术的核心是收集数据，想要使用大数据对学生行为进行有效的分析，首先是要进行数据的收集与整理。学生的个人信息、兴趣爱好、学习习惯、学习成绩、校园卡消费、门禁打卡时间、图书馆上网时间等，这些数据没有统一的特点，对它们应如何收集、如何分析、如何利用，都需要教师深入思考，因此，使用分析技术的必要前提是进行数据的处理。教育大数据具有复杂性和多元性的特点，教育大数据的有效利用需要教师在数据收集、处理和分析的各个环节有清晰的思路和方法，通过注重数据积累、认识数据价值、培养数据洞察力等应对大数据时代的挑战。

3.需致力于躬行，勿让分析成空谈

（1）课前分析

学习分析技术在课前的作用主要体现在学生需求预测、课程定制等方面。教师可以利用学习分析技术平台深入了解学生的性格、爱好、学习情况等，在数据分析的基础上对学生进行初步画像，及时了解不同学生的差异，为实施因材施教提供数据支持，为充分挖掘学生的潜能提供数据判断。教师也可以利用学习分析技术平台设计并推送前测问题，调查学生是否具备学习新课程所需要的知识基础与技能经验、是否能够接受新型的授课方式等。利用基于学习分析技术的数字化平台，能将教学过程趋向于精细化和个性化，为挖掘学生潜能和提高教学效率创造更有利的条件。

例如，笔者在授课高中信息技术中的“枚举法”之前，对剧本游戏融入课堂教学的接受度进行问卷调查，词频分析（如上页图1）表明，大部分学生十分喜欢剧本游戏，少部分未接触过剧本游戏的学生也十分愿意接受这种新的教学方式。基于问卷结果，笔者设计了剧本杀项目式教学，最后的课堂教学结果表明，新的教学方式大大激发了学生的学习兴趣，调动了学生在课堂上的积极性。

（2）课中分析

学习分析技术在课中的作用主要体现在个性化学习指导、实时反馈等方面。学习分析技术能让教师关注到每一位学生，及时发现学生潜在的问题，进而动态优化和调整课堂教学计划。此外，在在线教学时教师可以利用视频学习分析技术做姿态识别，即根据学生的坐姿判断学生的学习状态，这样能起到监督学习的作用。

例如，在课堂教学中，笔者使用人人秀平台的PK答题功能（如上页图2），活跃课堂气氛，激发学生的学习欲望。教师通过答题正确率的客观数据而不是依赖于主观经验来判断学生对知识点的掌握程度，真正做到关注每一位学生的学习与成长。在满分50分的测验中，分数段为10～20分的学生人数占46.67%（如图3），这表示近一半的学生对该知识点掌握不透彻，后期可及时调整教学进度。

（3）课后分析

学习分析技术在课后的作用主要体现在复习与总结、评估与调整等方面。教师可以利用学习分析技术平台将学生分层，根据不同层级学生的认知水平有针对性地推送作业。学生在平台上完成并提交作业，教师的批改结果可以实时反馈给学生。学习分析技术平台中的课后作业等可以客观地反映学生的学习情况，帮助教师有效追踪学生的真实学习情况，进而及时开展有针对性的教育支持。此外，学习分析技术平台还具备自动干预的功能，能够根据学生的学习表现为其推送合适的个性化学习内容，从而更好地满足学生的个体差异。

结束语

教育不是一件简单的事，身为新时代的教育工作者，必须具备自我革命精神，在教育大数据背景下，要敢于探寻新的教育方法，而大数据赋能下的学习分析技術，具有科学可靠的信度，对青年教师而言是宝贵的科技手段。所以，借助先进的技术改进教学方法，提升自身教学能力，是提高教学质量的有效途径。

参考文献：

[1]李磊，吕维宽.基于“互联网+”大数据的疫情防控期间学生学习行为研究[J].新校园，2021（02）：62-66.

[2]雷五明，张秀梅.疫情防控期间初中生线上学习效果调查分析[J].中小学心理健康教育，2020（27）：22-25.

[3]李有增，曾浩.基于学生行为分析模型的高校智慧校园教育大数据应用研究[J].中国电化教育，2018（07）：33-38.

[4]黄躬芬，黄丹青.构建基于动态学习数据分析的智慧课堂——以“化学方程式”的教学为例[J].中小学数字化教学，2019（11）：34-37.