基于Moodle平臺的學習分析研究

許楠

（陜西師范大學教育學院，陜西西安710062）

基于Moodle平臺的學習分析研究

許楠

（陜西師范大學教育學院，陜西西安710062）

在教育領域，學習分析是一種基于大數據分析的新技術，其核心是對教育數據進行收集、整理、分析和預測，使用學習分析技術可以提供智能的資源推送，促進個性化學習。由于學習分析可以增強學生對教與學的理解，因此對優秀網絡教學平臺中的數據進行學習分析至關重要。本文首先闡述了學習分析的定義、內涵及學習分析的一般過程，然后詳細介紹了本研究中使用的網絡教學平臺Moodle的主要功能及其記錄的數據，最后提出了在Moodle平臺上進行學習分析的方案，以及具體的實施過程。

學習分析；Moodle；個性化學習

一、引言

學習分析是近幾年出現的一種新技術，主要用于分析海量的學習數據，以促進學習過程。它是關于數據到信息，再到知識的分析加工處理精煉的過程。使用學習分析可以更好的解釋教學，優化教學。學習分析技術可以滿足教育信息化的時代要求，可以深層的挖掘數據進而可視化表示。學習分析技術在Moodle中的應用研究勢不可擋，學習分析技術使得Moodle中的學習數據可視化，進而為學習者提供個性化學習服務。

二、什么是學習分析

目前，學術界對“學習分析”尚未形成一個嚴密的定義。不同的研究者對學習分析的定義不同。最早的學習分析定義源于EDUCAUSE的“下一代學習挑戰”，其中將學習分析定義為“使用數據和模型預測學生收獲和行為，具備處理這些信息的能力。”在2011年2月的LAK11會議上，LAK對學習分析做了較權威的定義，即“學習分析是以理解和優化學習及其發生的環境為目的，對學習者及其所處情境的數據進行的測量、收集、分析和報告。”在《地平線報告2011》中，NMC也闡釋了學習分析的定義——學習分析是以評估學業成就、預測未來表現、發現潛在問題為目的的，對學生產生和收集的大量數據進行闡釋的過程。不管是從定義發布機構的權威性，還是從定義使用頻率上看，大多數研究使用的是LAK11和NMC的定義。

學習分析技術的分析過程一般包括以下幾個環節：①收集、獲取數據。分析技術的基礎就是數據，所以在進行分析之前首先要收集和獲取需要的數據資源。②儲存數據。將收集獲取的數據儲存在一個相關的數據硬盤里，以便之后進行使用，避免收集數據的意外丟失。③校正數據。校正異常的、不一致的數據，使數據呈現正常的狀態。④整合數據。將數據整合到現有的數據集中或是以一種相同的詞匯進行描述。⑤分析數據。運用分析工具對大量數據進行分析，以獲得描述性的或預測性的模型。⑥數據的可視化。形成報告或圖表來向公眾呈現和論證模型。⑦預警。通過數據的可視化和模型的建立，對相關領域的管理者提出預警，以提早做出必要的準備，預防不利事件的發生。

三、Moodle網絡教學平臺

Moodle是以建構主義特別是社會建構主義學習理論為基礎設計的網絡教學平臺,其基本結構是圍繞課程而組織的，充分體現了以學習為中心的教育理念。教師和學生相互協作，利用自己原有的知識經驗，共同構建知識。目前它已成為深受世界各地教育工作者喜愛的一種為學生建立網上動態網站的工具。

Moodle的特征，像很多著名的學習管理系統一樣，Moodle可以管理內容元件，但是更針對教育訓練設計，另外，更加強了學習者的歷程紀錄，讓老師們更能深入分析學生的學習歷程。模塊化的程序設計使得Moodle的修改和擴充十分靈活，強大的教學功能、易學易用的特征使Moodle成為國際上最流行的優秀教學平臺之一。

Moodle平臺的主要功能有課程管理、用戶管理、豐富的教學活動、實用的評價系統等。根據不同的訪問人員需要不同功能可以把Moodle的功能劃分為：管理員功能、教師功能、學生功能、訪客功能。

（1）管理員功能

管理員主要負責搭建支持網絡學習的軟硬件平臺環境，可以分為主管理員和課程創建者。主管理員主要負責對平臺進行配置和維護。課程創建者主要負創建新課程，設置課程信息和任命教師，他們不對課程進行管理。

（2）教師功能

教師角色分為主講教師和無編輯權教師。主講教師可以在負責的課程中做任何事情，比如添加刪除各種教學活動、上傳課程資料、為學生評分等。無編輯權教師，即助理教師，可以教課輔導學生、給學生打分、進入教師討論區等。

（3）學生功能

學生在課程中通常擁有較少的特權。學生可以在線參加學習活動，在線學習網絡課程，并將自己的學習心得感悟寫在自己的Blog上。同時學生可以修改自己的個人資料。

（4）訪客功能

訪客通常是擁有最小的權限，而且不能在任何地方輸入文本。訪客進入Moodle網絡課程平臺后，只能瀏覽特定的一些資源。在線的作業、論壇、調查等一般不能參加。

由于Moodle本身的特征，它能夠記錄大量的數據。包括有管理員的數據、學生的數據、教師的數據，有關訪客的數據等等。由于本研究主要是研究學習分析如何為學習者提供個性化服務，因此我們聚焦到Moodle中記錄的有關學生和教師的數據。根據Moodle中的學生功能和教師功能的特點。我們把學生數據分為：課前學習準備、課中的學習以及學習結果的評價數據；把記錄的教師數據分為教學準備、教學實施以及教學評價反饋數據。

（1）學生數據

Moodle中記錄的學生數據豐富多彩，課前學習準備數據包括學生注冊、報名選課、瀏覽課程介紹、瀏覽課程大綱、瀏覽課程公告等數據。課中學習的數據包括學生學習課程資源、在線提問、在線討論、利用Wiki進行小組協作、參加測驗等數據。學習結果的評價數據包括查看作業反饋情況、查看個人活動記錄等。

（2）教師數據

教學準備數據包括教師注冊、申請課程、發布課程公告、上傳學習資源、添加活動等數據。教學實施數據包括在線教師答疑、參與論壇討論、布置作業、查看學生的學習情況等數據。教學評價反饋數據包括作業評定、論文評定、專題測驗、網上活動評定等數據。

四、基于Moodle平臺的學習分析

Moodle本身的數據統計分析功能給教師提供了一個進行簡單學習分析的環境。報表模塊是每個Moodle中的必備模塊，它主要是為課程管理者和學習者提供一些簡單的可視化的分析。作為整站的管理員可以查詢每門課程的情況，授課教師只能查詢自己所教授的那門課的報表，作為學生只能查尋自己的學習情況。報表包括五個部分，日志、實時日志、課程活動、課程成員、統計。下面將結合我們自己搭建的Moodle（我學在線“http:// www.wolearn.org/”）平臺中得特色課程《應用Moodle開展教學》一一介紹報表的五個部分。

（1）日志

日志，是報表中最詳細的信息檢索，它可以具體到某個人某天在某項活動中的行為數據。日志分析為教師提供了詳細的行為追蹤，教師依靠這些日志數據可以有效的觀察到個體學生的行為活動。日志的信息呈現形式是以表格的形式列出各種信息。表格在一定程度上方便了教師查找某個學生的行為數據，但是日志報表的缺陷是教師必須要對每個學生進行查找，而且要清晰學生行為產生的具體時間，否則教師將無法查到可用數據。我們都知道網上學習活動是隨時的人數比較龐大的，因此對于日志適合小規模班級授課時，老師查看學生的學習情況。根據每個學生產生的不同行為數據，老師可以提供個性化的服務。

（2）實時日志

實時日志，顧名思義它是學習者產生的一些及時數據記錄。它可以查看所有學生在最近一個小時內的行為數據，如圖1所示。學生在最近一個小時內的操作都可以在這里顯示出來，教師可以通過這些數據監控學習者的學習行為，并可以在適當的時候給予干預。比如，當教師組織一個實時的教學活動時，就可以在實時日志這里查看是否每個學生都參與了活動。但是，沒有參與活動的學生在這里不顯示，教師不能通過實時日志對這些學生進行干預，只能借用其他的方式對其進行干預。

圖1 實時日志報表

（3）課程活動

課程活動報表，包括了整個課程的所有活動，如課程公告、論壇、作業、反思等。它以周的形式進行呈現如圖2、圖3。我們可以看到課程活動報表的第一列是本周所有的活動、中間一列是參與活動的情況、最后一列是最近訪問時間。從最上面我們也可以看出本周課程的實施時間。課程活動表可以清楚的向教師展示每個活動的參與情況，方便教師對參與度較低的活動進行改進。

圖2 《應用Moodle開展教學》課程第二周的教學活動

圖3 《應用Moodle開展教學》課程第三周的教學活動

對比兩周的活動，我們可以發現學生參與反思的活動的情況的課比較的好。而課程測驗和投票等活動的參與情況比較差。而且通過比較我們也可以發現學生參與測驗活動的情況越來越差。第三周教育技術專業術語的學習參與情況比較樂觀。導致學生參與或者不參與活動的原因是什么？是因為教師的強制要求有關？還是個人的興趣有關？還是課程的學習內容有關？

（4）課程成員

課程成員，Moodle中的課程成員包括管理者、教師、學生以及游客四類。課程成員報表中的活動模塊把所有的活動按類型進行劃分，作業、圖書、投票、詞匯表、網頁、測驗、問卷調查、Wiki協作等；課程成員報表中的回顧可以選擇不同的時間，如一天、兩天、一星期、2個月等；課程成員報表中的只顯示值是指你所要顯示的的成員角色，如管理者、教師、學生等；其中顯示動作包括瀏覽和發帖。通過課程成員報表教師可以查看學生參加活動的情況，當學習者沒有參加學習活動時，教師直接發送郵件提醒學習者參加學習活動。

比如，現在我們在活動模塊選擇第二周學習反思區，回顧選擇8個月，只顯示選擇學生，顯示動作選擇發布得到如圖4所示。從圖4中我們可以看到選這們課的學生共有179人，也可以看到參加發帖的人不多。通過點選圖4中最右側的選擇，教師或課程管理人員可以選擇未參加活動的學生，然后給這部分學生發送消息，提高他們參加活動的積極性。雖然說教師可以手動添加未參加課程的人員，但是當選擇課程的人員過多時，就會造成不便這就需要采取新的改進措施。

圖4 課程成員的檢索圖

（5）統計

統計，面對的對象更廣一些，更多的是針對一門課程、一類活動進行分析統計。它同時可以生成可視化的折線圖。當我們選擇《應用Moodle開展教學》課程，報表類型選所有活動（瀏覽和發布）學生，時間選擇8個月會生成如圖5所示的統計圖。

圖5 應用Moodle開展教學——所有活動學生統計圖

從圖5中可以看出瀏覽的次數遠遠多于發布的次數，同時可以看出在2013年11月學生比較積極，不管從瀏覽還是從發布來看，學生的參與情況都比較好。但是其他時間為什么學生參與活動的次數降低了呢？為什么學生喜歡瀏覽信息而不喜歡發布信息？導致這些種問題發生的原因是學生厭倦了這種學習方式？還是學生對所學知識不感興趣嗎？還是教師的指導不夠？這些問題的出現與中國學生自身的文化習慣有沒有關系？等等。這些問題好需要研究者進一步進行研究。

Gephi是一款開源免費跨平臺基于Java的復雜網絡分析軟件,其主要用于各種網絡和復雜系統，動態和分層圖的交互可視化與探測開源工具。可用作探索性數據分析，鏈接分析，社交網絡分析，生物網絡分析等。

Gephi是學習分析的一款通用性工具軟件，可以用來分析學習活動中的復雜關系行為。我們主要使用Gephi分析Moodle平臺中的論壇數據。在數據的選取上沒有以課程為單位，而是選擇的整站的數據。調用了整個Moodle平臺中論壇數據，并對其進行了相應的分析。

數據的篩選，是依靠SQL從Moodle中選出需要的數據。進行這一步操作需要一定的SQL語言能力。我們導出的數據格式是CSV格式。因為在Gephi中要求數據格式為CSV。導入數據，通過使用Gephi中的數據資料直接導入數據。然后對導入的數據進行相應的設置。我們選則的設置是Fruchterman Reingold流程，統計選擇是模塊化，然后根據模塊化的結果進行排序，其次設置節點權重、分割，最后在預覽視圖進行細微的調整。如圖6所示。

圖6 Moodle中論壇交互數據可視化圖

從圖6的論壇數據中我們可以直觀地看到圖被色塊分割成了幾個比較部分。還可以看到每個部分都是以某個人為中心向外發散的。根據圖上的數據我們對中心人物進行了跟蹤，發現其都是教師，這些色塊基本上是授課教師和學生的交互。圖中圓圈的大小代表了在論壇中的活躍程度，圓點越大說明越活躍，連線顯示了都與哪些人在交流。在這個Moodle中開課的有寧夏大學、天津師范大學、華南師范大學、陜西師范大學等，這些大學的學生在平臺中進行學習時，一般只是與自己本課程的學生進行交流而不與其他課程或者其他院校的學生進行及交流。造成這些的原因可能是由于Moodle平臺本來就是以課程為單位進行學習與交流的，如果不選這門可的話就很難與這門課程中的人員進行交流。從圖中也可以看出2號教師和165號教師有交流聯系，我們猜想是他們互相選了彼此的課程，經過我們考察驗證，也確實是這樣。

依據Moodle中兩種不同的學習分析，具體開展學習分析的步驟如下：①教師依據自身的技術習慣，選擇是運用Moodle中的自帶學習分析功能還是借助外界的分析軟件進行學習分析。②如選擇Moodle中的學習分析功能，教師就可以在報表中選擇自己想要的功能進行學習分析，從而為學生提供個性化的服務。比如運用課程成員檢索圖，可以方便的查看學生參與學習活動的情況并可以對未參與活動的學生直接發送郵件提醒其學習。如選擇是利用外部的學習分析工具，教師就要有一定的技術基礎，或者可以尋求技術人員輔助自己完成學習分析，根據學習分析的可視化圖，教師進行學習的個性化指導，或者修改自己的教學設計，以便學生更好地參與教學活動。③運用學習分析的結果指導教學實踐。

五、總結

對使用Moodle教學而言，新技術的出現無疑對其是一種沖擊，教師如何更好的使用Moodle為學生提供個性化的學習指導值得我們思考。對此我們提出了以下的建議：

對于Moodle自身的分析統計功能，教師應該重視起來，充分運用這些功能來輔助自己的教學，比如報表中的課程活動，教師就可以針對不參加活動的學生進行一些提醒，讓不參加教學活動或是很少參加教學活動的學生變的積極一些。當然，Moodle本身的統計功能不夠強大，不能進行一些智能的資源服務推送，當學生人數過多時，教師也難以對其進行手動的控制。這就需要Moodle開發人員適當的開發一些適合學習分析的插件，來幫助教師和學生，為教與學提供服務。

對于外部學習分析工具的使用，應該鼓勵教師使用其幫助教學。因為對Moodle中的數據篩選需要一定的技術背景，不是所有的教師都有這方面的技能，所以教師在運用外部學習分析工具時，可以尋求技術人員的幫助。提供個性化服務是未來教育的趨勢，Moodle網絡教學中的個性服務推動需要教師積極主動地去探索。

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（編輯：王曉明）

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：1673-8454（2015）09-0006-05