淺析大數據視角下的學習分析

張 楊

（聊城大學 山東聊城 252000）

淺析大數據視角下的學習分析

張 楊

（聊城大學 山東聊城 252000）

隨著教育信息化的推進，在基于網絡和計算機的數字學習平臺，如教學管理系統，學習平臺和課程平臺，保留了大量大量的關于學生學習，教師教學和教學資源的數據。如何利用這些數據，提高教師教學效果，發揮數據潛在價值，引起廣泛的關注。今天的教師職能已經從傳統的課堂教學轉變為設計，組織，指導和引導學生學習。學習分析已成為現代教學不可或缺的手段之一，大數據技術的出現，為數據分析與應用提供了一種新的思維方式，大大推動了個性化教學。本文總結了大數據的概念，學習分析的形成過程，學習分析的作用和應用要素，并回顧了國內外學者在大數據研究和文獻分析中的最新研究成果，提出未來發展趨勢和可能面臨的挑戰，明確學習分析在教育領域的作用，總結出大數據應用于教育領域發展方向和趨勢。

大數據 學習分析 教育數據

一、大數據的概念

大數據，或稱巨量資料，是指所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據對大量、動態、能持續的數據，通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數據，我們可能會一葉障目，因此不能了解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切真相將會展現在我們面前。進入2012年，大數據一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，并命名與之相關的技術發展與創新。2012年3月，美國聯邦政府宣布投入2億多美元啟動大數據的研發任務，并把大數據定義為和歷史上的互聯網、超級計算同等重要的國家戰略。這充分體現了政府對大數據時代的足夠重視。[1]

二、學習分析的內容

學習分析技術是對有關學生及其學習環境數據的測量，收集，分析和報告，其目的是了解和優化學習效率以及學習環境，學習分析的發展源自于教育數據挖掘和學術分析，商業分析等概念，整合了信息科學、統計學、學習科學、心理學、計算機科學等多學科的概念和技術。 美國NMC（2011年地平線報告）顯示，在高等教育中，學習分析具有光明的應用前景，隨之在世界范圍內建立了學習分析的研究熱。 對于全球的高等教育來說，學習分析可以通過數據覺察和應對本世紀學習和教育的本領，是一個發展快速的研究熱點和實踐領域。目前已經吸引了世界各國政府，教育基金會和學習機構的關注。據2016新美媒體聯盟最新報告指出，學習分析是：學習分析應用于教育網絡分析，收集和分析個別學生在線學習活動的細節，目標是建立更好的教育，將學習的主動權授予學生，評估學生學習因素。作為一個持續發展的理念，學習分析的具體意義隨著時代的發展與時俱進而不斷調整。[2]

三、學習分析在教育領域的作用及應用

學習分析最終是為了服務于教學，所以在狹義上，最相關的應是教師和學生。而在廣義上，學習分析涉及到了教育的各個方面，包括教師，學生，學校行政人員，研究人員等等。[3]

通過文獻綜述發現，學習分析的應用主要包括數據分析中（遠程教育、慕課、電子書包）教師和學生（教師專業發展，學生成績分析，圖書館服務），學習分析工具設計，合作學習，教育管理和效率，教育課堂分析等內容，研究領域范圍廣泛。學習分析技術在教育領域的應用在提高我國教育教學質量和水平方面發揮了非常重要的作用。對于教學管理人員來說，他們使用學習分析技術來了解學校的整體教學，如教師和學生人數，學生總數和平均活動人數，教師活動的總數，以及平均情況；對于教師來說，學習分析主要應用于一門課程的進行教學分析，分析包括學習者網絡學習效能統計，學習者學習路徑分析，師生互動分析，以及影響成人學習者網絡學習績效的各種因素分析。對于學生，理解自身的行為與他人的關系將是學習分析技術的主要目的。[4]

四、學習分析發展的挑戰與展望

隨著大數據熱潮的出現，學習分析應運而生，為教育研究者發現和解決問題的策略和工具提供了基礎，同時數據分析和應用過程中也產生的一些問題。大數據是學習分析得以實施的前提，當前大數據應用于教育面對多方挑戰：首先，數據存儲技術、數據處理與分析技術受到計算機硬件發展水平和計算能力的限制；其次，數據采集技術與分析技術仍處在不斷發展中，距離智能化、自動化、系統化仍有較大差距；第三，數據兼容性問題，使數據的跨平臺操作與數據共享很難實現。此外當前大量數據庫未能實現互聯，大量學習相關數據如學籍信息、考試數據、人口學數據、經費數據、教師數據、資源數據都分布在不同的部門與管理系統中，導致學習分析多集中在對學習過程數據的分析，難以實現立體化分析，其分析結果與發揮作用的領域仍然十分有限。[5]

數據是分析的基礎，當前數據應用于教育面臨一些挑戰。第一：數據兼容的問題，數據共享很難實現，多數數據庫未能實現互聯。第二：數據庫存儲技術，采集技術和分析技術受到計算機能力的限制。 第三：學習分析只能體現出學習者在線的局限性信息，無法做到完全精確的預測。正如正如可汗學院在教師指南中所言，學習分析報告旨在提供學習者學習投人與技能掌握程度的評測，但技術并非絕對可靠，任何技術都會有誤差。因此，學習報告的解讀需要結合常識和理論，對研究結果進行綜合判斷。 使學習分析結果接近學習，應是學習分析的一個重要趨勢。[6]

結語

隨著大數據時代的到來，越來越多的教育研究者研究如何基于學習分析技術，更有效地提高教學效果，提取學生個性特征。然而，學習分析也面臨著許多挑戰，如分析過程中積攢下來的豐富數據，沒有統一的標準，限制了一些數據的共享和重用問題，這還需要大多數研究人員深度研究。[7]

[1]魏順平.學習分析技術.挖掘大數據時代下教育數據的價值[J].現代教育技術，2013,(2).

[2]顧小清.張進良.學習分析:正在浮現中的數據技術田.遠程教育雜志，2012 , ( 2 ).

[3]祝智庭,沈德梅.基于大數據的教育技術研究新范式[J].電化教育研究.2013(10)

[5]徐鵬等.大數據視角分析學習變革[J].遠程教育雜志.2013

[6]曹曉明.朱勇.學習分析視角下的個性化學習平臺研究「J].開放教育研究2014 (5)

[7]程學旗.靳小龍，王元卓.大數據系統和分析技術綜述「J].軟件學報2014 (09)