可視化視角下網絡學習系統學習行為及監控策略研究*

張 偉，李玲俐

（佛山職業技術學院，廣東佛山528137）

可視化視角下網絡學習系統學習行為及監控策略研究*

張 偉，李玲俐

（佛山職業技術學院，廣東佛山528137）

網絡學習本質上是一種自主學習或自主調控學習，表現出學習者對自身網絡學習行為的自主化監控，但從教學管理的角度，需要借助基于網絡教學系統的過程與結果的監控功能來評價學生的學習行為。本文在對網絡學習行為進行明確界定的基礎上，從可視化的視角對學習行為的監控機制進行研究，以促進網絡學習的效果和質量。

網絡學習行為；監控；可視化

美國教育部2009年的研究報告《Evaluation of Evidence-Based Practices in Online Learning》分析發現：在線學習比面對面教學更有效。但一直以來，基于網絡教學系統的在線學習普遍存在重課程內容建設和課程設計而忽視網絡學習活動組織和評價反饋的問題。調查表明：46.2%的人認為影響網絡學習質量最主要的因素是“學習監控機制”（曹梅，2002年）。網絡學習推崇自主學習與自我監控，而“缺乏自主性、獨立性，缺乏自我控制的學習能力”的中國學生網絡學習行為整體特征的表現折射出了開展網絡學習行為監控研究的必要性和緊迫性。

一、網絡學習行為及分類

與傳統學習相比，網絡學習行為由于學習環境、學習對象的表現形式、學習者的心理和行為等方面的變化而呈現出新的特征，如行為環境的開放性與全球性、行為情境的虛擬化與多樣化，行為控制的自主化與個性化等，彭文輝（2006年）、劉中宇（2008年）、邵艷麗（2008年）等從不同角度詮釋了網絡學習行為的表現特征。總體而言，網絡學習本質上是一種自主學習的行為，包括多種發生于網絡的學習活動 。

針對網絡學習行為的界定問題，多位研究者構建了網絡學習行為模型，如彭文輝等人提出的多維度網絡學習行為模型，把網絡學習行為分為信息檢索學習行為、信息加工學習行為、信息發布學習行為、人際溝通和交流的行為和基于問題解決的學習行為。從微觀角度講，學習行為應該具有層次深度的考量，根據對學習效果的貢獻程度，把學習行為分成低級、中級和高級等不同層次，這也有助于對學生的學習行為進行有針對性評價。

低級層次的學習行為是指簡單的操作行為，包括登錄系統、瀏覽內容、瀏覽資源、點擊欄目、查看個人空間等；中級層次的學習行為是指網絡交互行為，主要包括：答疑、作業、論壇、測試等交互行為；高級層次的學習行為是指學生利用網絡學習平臺開展協作，解決實際問題的行為，隨著信息技術與移動互聯技術的發展，高級層次的學習行為一般會超越單一的網絡學習系統而發生。本研究將主要針對基于網絡學習系統的中低層次的網絡學習行為進行分析研究，主要包括：

（1）答疑：學生在開展網絡學習過程中遇到問題時可以利用“在線答疑”功能提出問題，尋求教師或同學的實時幫助，也可以解答他人提出的問題；

（2）作業：教師針對教學內容設置不同類型的作業題目，教師通過學生提交的作業情況評價學生的學習效果；

（3）論壇：學生在論壇上針對某主題或案例發帖、跟帖、討論交流，建構知識；

（4）考試：分為水平考試和總結考試，可以針對某模塊的內容進行學習效果測試，也可以對學生某門課程的學習效果進行測試；

（5）評論：學生在學習課程資源時，對課程資源的價值進行評論；

（6）投票：教師在課程建設時，創建問卷或投票題目，學生參與問卷調查或投票，便于老師獲取有價值的參考數據；

（7）班級發言：網絡學習系統可以創建班級學習空間，學生在班級空間中發布個人所學與心得，共享集體智慧；

（8）第三方評價：主要是老師學生行為的實時評價，如當學生的作業被評為優秀作業時、當學生提出的問題被教師列入常見問題庫時、當學生的答案被評為優秀答案時，學生的學習行為將獲得額外獎勵；

（9）消極操作行為：當學生刪除提問問題、評論、作業等操作時，可視為學生實施了消極操作，這種行為將被額外處罰。

二、網絡學習行為監控

由于學生的自我監控力度不夠，網絡學習行為一般是教師監督和激勵下發生的，網絡學習監控也作為一項重要功能融入到網絡教學系統中，通過學習監控，教師掌握學生的學習狀態和效果，并將監控結果反饋給學生，以實施有效學習。筆者借鑒李克東教授對學習監控的定義界定，把網絡學習監控解釋為：為了保證網絡學習的成功、提高學習效果和質量、達到學習目的，對學生的網絡學習活動組織進行計劃、檢查、評價、反饋、控制和調節的一系列過程。

網絡學習行為監控側重于學生的過程性評價，針對所有的網絡學習行為的實時評價監控，總體來講，監控內容主要有四個方面。

1.學習時間的監控

主要監控學生登錄網絡學習系統的總次數、訪問系統資源及欄目的總次數及日平均訪問次數，瀏覽資源的總停留時間等，了解學生實施網絡學習的態度及投入情況。

2.學習內容及進度的監控

學生需要根據老師制定的授課計劃完成學習任務，網絡教學系統要實時監控學生內容完成情況，記錄學習進度，便于學生作出預警干預。學生的任務執行過程包括選擇學習任務、在線學習、自主協作、提交成果、評價考核等。

3.學習交互的監控

學習交互包括學生與網絡教學系統的交互、學生間交互以及師生間交互。當學生在學習過程中遇到問題時，可以通過網絡教學系統提供的交互工具獲取幫助，也可以為他人提供幫助。交互行為以點數的形式設定轉化規則，然后以網絡學習行為成績的形式呈現學習交互監控結果，主要包括班級發言、評論發言、參與投票、在線提問、論壇發（回）帖、提交作業與考試等。

4.學習效果的監控

根據教學安排，提交課程作業和水平測試，進行形成性評價，考核學生理論學習及技能掌握情況。

通過對上述內容的監控，實現四個功能：第一，實時定位學生的個性化學習狀態，并作出預警干預，引導學生按學習計劃完成學習任務；第二，評價學生是否達到學習目標，有助于記憶和理解；第三，監控結果及時反饋給學生，將有助于學生調整個人學習計劃；第四，為老師提供決策依據，及時調控網絡學習干預。

三、網絡教學系統學習監控的可視化實現

網絡學習系統中的學習行為記錄以數據信息的形式存在，如何快速、準確地通過這些數據監控學生的網絡學習行為？如果把這些行為數據以人們習慣接受的圖形、圖像等形式呈現，使教師和系統管理員以易識別、易理解的方式獲得監控信息，所以，引入可視化技術將是一個有效的策略，網絡學習系統在數據分析基礎上對學習者的學習行為進行可視化呈現，通過統計圖形圖像的形式記錄學生的學習檔案。

1.網絡學習行為轉化

監控學生的網絡學習行為，并以圖形圖像等形式呈現行為趨勢，需要采取一種方法把學生的學習行為進行量化轉變處理。本研究將采用點數轉化的方式來實現，在點數轉化基礎上，實施圖形圖像可視化的轉化。依據學習行為對學習結果的貢獻程度，把網絡學習行為的點數轉化設計如表1所示。

表1 網絡學習行為的點數轉化設計

2.網絡學習監控數據可視化的技術支持

（1）數據庫技術

網絡學習系統的運行通常是以一個數據庫管理系統為基礎，數據庫管理系統為數據管理提供了安全、可靠和高效的運行環境，它記錄了學生進入系統的時間、次數以及所有的交互行為。

（2）數據挖掘技術

網絡學習系統通過多種途徑采集多方面的數據來反映學生的學習行為，這些大量的數據如何分析才能得出針對學生學習評價的導向性結論，給出科學性的評價？這就需要對海量知識進行行為數據建模，實施Web數據挖掘。每位學生都以學號登錄，系統記錄該學號的登錄時間、IP地址、交互行為，并存入相應數據庫，經過數據預處理過程，形成網絡學習行為信息矩陣，再利用統計分析、路徑分析、關聯規則挖掘以及時序模式發現等算法，提取學生的行為導向，掌握學生的學習情況。

（3）可視化技術

可視化技術是一套在線分析處理技術，利用OWC （Office Web Component）組件繪制圖表，可以把網絡中大量的交互信息轉化成電子表格和圖表等形式，使隱性信息顯性化，并以表格或GIF圖形的形式發布在Web上呈現。另外，使用OWC組件可以任意設置顏色、圖例、標題等布局參數，使網絡學習監控系統的界面更加直觀與清晰。

四、網絡學習監控可視化技術的應用

筆者基于學習網絡教學系統實施網絡教學與學習，針對上文提出的學習監控內容探究可視化的應用，數據可視化呈現方式基本有三種：二維表格、綜合統計圖和單項統計圖。網絡學習系統的可視化監控分兩個方面：網絡學習系統基礎運行數據監控和網絡學習行為的實時監控。

1.網絡學習系統基礎運行數據監控

了解網絡學習系統各教學機構、課程及教師等方面的整體數據情況，有助于宏觀監控網絡學習系統應用情況，有助于決策制定。

（1）課程信息可視化

課程信息統計是針對網絡教學系統中每門課程的基本信息進行數據呈現，掌握每門課程的建設情況，包括知識點數、欄目數、課程資源數、作業個數、試卷個數、論壇數量、論壇主題數量、論壇發帖數量、課程問卷數量、課程通知數量、常見問題數量、在線答疑數量及課程總訪問量等。其統計內容如圖1、圖2所示。

圖1 課程在線答疑數據可視化

圖2 某時間段內作業提交數據可視化

（2）教師信息可視化

網絡學習監控系統還可以對任課老師的信息進行統計，整體掌握老師的課程建設與應用情況，主要參數有：批改作業數量、批改試卷數量、帶班數量、帶班學生數量、答疑數量、發帖數量、回帖數量等。

2.網絡學習行為數據監控

（1）學習時間與操作有效性的可視化

網絡學習系統以二維表格的形式實時記錄并直觀反映某時間段內學生的登錄時間、總停留時間和已學習時長，并詳細記錄學生的所有操作行為，對學習有效性進行監控。其記錄截圖如圖3所示。

圖3 學生學習時間與訪問二維數據

（2）學習內容與進度可視化

學生登錄網絡學習系統后，在個人學習空間中呈現在學課程的狀態，包括學習進度、作業完成情況、考試完成情況等，基于這些反饋信息，學生進行自我監控與調整。學生學習進度二維數據一覽表截圖如圖4所示。

圖4 學生學習進度二維數據一覽表

（3）學習論壇數據可視化

論壇是網絡學習交互行為的主要內容之一，論壇的活躍程度一定程度上能反映出學生的學習投入程度和興趣點，所以對論壇的數據處理有助于老師盡快抓住教學內容的興趣點。其可視化效果如圖5所示。

圖5 課程論壇發帖數據可視化效果

（4）作業考試提交數據可視化

作業與考試能有效反映學生的學習效果和學習質量，學生提交作業與考試情況的直觀顯示有助于教師盡快了解學生的作業與考試進度，進而對學生的學習行為實施反饋與有效干預。其二維數據截圖如圖6所示。

圖6 學生作業考試提交與評閱情況二維數據

信息時代的生存技能更加依賴于學生的自主學習能力，而網絡學習將是學生獲取知識與技能的主要手段之一，如何在自由的網絡學習環境中，快速獲取所需要的信息，學生的自我監控能力固然重要，但教師的網絡學習行為監控同樣不可缺少，可視化視角是網絡學習行為監控的重要視角，提高了網絡學習行為監控的客觀性，對教師的網絡學習干預提供準確及時的反饋依據，提高網絡學習質量。

[1]李東.利用現代遠程教育平臺檢測學生網上學習行為的研究與實踐[D].重慶:重慶大學,2006.

[2]郭魏.網絡學習行為監控可視化系統的設計與實現[D].大連:遼寧師范大學，2010.

[3]楊金來,張翼翔,丁榮濤.基于網絡學習平臺的學習行為監控研究[J].計算機教育,2008(11)：65-68.

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（編輯：楊馥紅）

G434

A

1673-8454（2015）13-0032-04

2013年廣東省高職教育教學管理委員會教改課題：“高職院校網絡教學平臺質量監控體系的研究與實踐”（項目編號：JGW 2013027）。