基于教育大數(shù)據(jù)的學習分析系統(tǒng)的構建

鐘誠 楊珍 杜曉靜

【摘 要】大數(shù)據(jù)正在影響著各行各業(yè)的發(fā)展，教育領域同樣存在大數(shù)據(jù)。學習分析可以從海量數(shù)據(jù)中獲取有用信息，并使用這些信息為教育系統(tǒng)的利益相關者服務，改善和提高教與學的質量和效能。本文在分析了學習分析過程中數(shù)據(jù)流的活動之后，根據(jù)數(shù)據(jù)流動過程構建學習分析的系統(tǒng)架構模型。

【關鍵詞】學習分析系統(tǒng) ? ?教育 ? ? 大數(shù)據(jù)

一、引言

“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當今每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”（麥肯錫咨詢公司）大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來了，決策將日益基于數(shù)據(jù)和分析而做出，而并非基于經(jīng)驗和直覺。大數(shù)據(jù)應用已經(jīng)在商業(yè)、經(jīng)濟等領域取得了顯著的成功。而在目前，教育領域中，各種數(shù)字學習環(huán)境的普及和推廣，越來越多的人員在網(wǎng)絡環(huán)境下發(fā)生學習行為。學習者與學習系統(tǒng)之間，學習者與學習者之間，學習者與設備之間，每天都在發(fā)生大量的交互數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)有著海量的數(shù)據(jù)規(guī)模（Volume）、多樣的數(shù)據(jù)類型（Variety）、快速的數(shù)據(jù)流動和動態(tài)的數(shù)據(jù)體系（Velocity）、巨大的數(shù)據(jù)價值（Value），這些都符合大數(shù)據(jù)的4V特性。海量的數(shù)據(jù)給傳統(tǒng)教育數(shù)據(jù)的存儲和分析都帶來了巨大的挑戰(zhàn)。如何通過技術手段對教育大數(shù)據(jù)進行分析處理，使教育領域的方方面面都受益，最終有效促進教與學，已經(jīng)越來越受到研究者的重視。而學習分析理念的提出，為教育大數(shù)據(jù)的應用找到了很好的途徑。

二、學習分析概述

早在2010年美國新媒體聯(lián)盟發(fā)布的《地平線報告》中就預測學習分析技術將在未來的四到五年內成為主流。第一屆學習分析和知識國際會議認為：學習分析技術是測量、收集、分析和報告有關學生及其學習環(huán)境的數(shù)據(jù)，用以理解和優(yōu)化學習及其產生的環(huán)境的技術。

學習分析所服務的對象涉及教育系統(tǒng)的各個相關人員，學習者、教育者、教育研究者、教育管理者、學習服務提供者等等。使用數(shù)據(jù)挖掘、社會網(wǎng)絡分析、統(tǒng)計分析等多種技術對教育大數(shù)據(jù)進行解釋和分析，根據(jù)解釋與分析的結果，評估學習者的學習進展，預測未來的表現(xiàn)，并發(fā)現(xiàn)潛在問題，以便學習者能更準確地把握自己的學習情況，優(yōu)化學習過程，教育者能及時調整教學活動和教學內容，優(yōu)化教學方法和教學策略，為學生提供個性化的教學資源與建議，同時也能為教育管理者的決策提供科學依據(jù)。國外對學習分析技術的研究已經(jīng)取得了一定的效果，而國內還處在理論研究和綜述階段。基于教育大數(shù)據(jù)的學習分析系統(tǒng)的構建可以為學習分析的應用和實踐提供重要指導，更好地提高學習效率，有效促進教與學。

三、學習分析系統(tǒng)的總體架構

國內外許多學者都從不同角度對學習分析進行了整體框架的設計，但每個框架都有其局限性，經(jīng)過實踐驗證的框架依然很少。學習分析的基礎和核心是海量的教育數(shù)據(jù)。圍繞數(shù)據(jù)開展數(shù)據(jù)的采集、存儲、分析、表示以及應用五個環(huán)節(jié)的活動。本文以數(shù)據(jù)為核心，依據(jù)數(shù)據(jù)流動的過程來構建一個更加靈活和可擴展的學習分析系統(tǒng)的架構模型（見圖1所示）。

圖1 學習分析系統(tǒng)架構圖

學習者的學習行為發(fā)生在各種數(shù)字環(huán)境中，如傳統(tǒng)的學習管理系統(tǒng)、網(wǎng)絡課程以及開放學習環(huán)境（MOOCs）等，社會性學習系統(tǒng)，如博客，微博，各種社交網(wǎng)絡等。交互當中所產生的數(shù)據(jù)都會被記錄到原始數(shù)據(jù)庫中，而原始數(shù)據(jù)來源眾多，形式不一，存儲和處理都有困難。通過聚集、抽樣、維歸約、離散化和二元化等預處理，讓原始數(shù)據(jù)更加適合挖掘，將預處理得到的學習數(shù)據(jù)存儲到學習數(shù)據(jù)庫中，與學習者相關的一些基本數(shù)據(jù)存儲在學生信息庫中。在特定的時間中學習分析引擎會從學習數(shù)據(jù)庫和學生信息庫中獲取數(shù)據(jù)進行分析，依據(jù)需求不同，在分析過程中使用不同的數(shù)據(jù)挖掘和分析工具及模型。分析結果作用于學習者、教育者、研究者、教育管理者等不同層次，提供相應的教育干預，學習內容和過程、教學設計和策略優(yōu)化。當然，分析結果也要以報告或可視化圖表等形式在展示平臺輸出。

四、結束語

學習分析是大數(shù)據(jù)技術在教育領域中的應用。在大數(shù)據(jù)技術的支持下，深度挖掘學習行為模式，交互數(shù)據(jù)之間所隱藏的潛在價值，學習質量分析，個性化教學內容推送等都將成為可能。在對學習分析進行不斷深入研究的同時，也存在許多挑戰(zhàn)。如何快速有效地收集和預處理來源多樣的原始數(shù)據(jù)，使用哪種工具、算法能更準確地得到有效預測，如何做到保護學生隱私等，都是我們要考慮的問題。相信這些挑戰(zhàn)都將在不久的將來得到解決。

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