基于學習分析技術的網絡學習行為研究

☆ 田皓月 張秀琦

（渤海大學教育與體育學院，遼寧錦州 121013）

基于學習分析技術的網絡學習行為研究

☆ 田皓月 張秀琦

（渤海大學教育與體育學院，遼寧錦州 121013）

隨著信息化的快速發展，網絡學習逐漸成為學習者獲取知識的重要途徑，分析學習者在網絡課程學習時產生的大量數據也逐漸成為當前教育工作者面臨的重要任務。學習分析技術作為一種大數據處理技術，從提出開始就受到教育工作者的廣泛關注，本文從學習分析技術的內涵出發，探究了學習分析技術在網絡學習行為研究中的優勢及應用案例，以期為教育教學相關研究提供借鑒。

學習分析技術；網絡學習行為；數據挖掘；數據分析

移動互聯時代的到來給人們的學習和生活帶來了翻天覆地的變化，中國的網民數量也在以驚人的速度持續上升，在“互聯網+”的新時代背景下，網絡技術和多媒體技術迅速發展，人們進行移動學習的碎片化時間越來越多，傳統的課堂教學模式已經不能滿足學習者隨時學習、靈活學習的需要。而網絡學習由于具有不受時空限制、信息承載量大、獲取便捷的特點被越來越多的學習者所接受，成為傳統學習模式的重要補充。

學習分析是大數據處理技術在教育領域的運用，自2011年新媒體聯盟《地平線報告》中專家組首次提出“學習分析技術”以來，在隨后的幾年中其連續被列為影響教育發展的關鍵技術和主要趨勢之一。尤其在2016年的《地平線報告》中，專家們指出，“學習分析技術”已經成為近期用于高等教育領域的重要技術，并在一年內會投入使用。學習分析技術是以學習者在進行網絡學習時產生的各種行為數據作為基礎，運用學習分析的方法與工具對學習者在網絡學習平臺中產生的一系列行為數據進行分析與處理，根據數據處理結果進行可視化呈現，幫助學習者了解自己的學習行為表現，及時進行學習調整；另一方面也可以為教師提供教學反饋，改進教學策略，優化教學效果。

一、相關概念界定

（一）學習分析技術

學習分析是隨著大數據而產生的一種數據挖掘分析技術，其主要目的在于分析當前教育教學過程中產生的一系列數據，通過數據可視化呈現為教育教學提供反饋。學習分析的理念自提出以來就受到國內外教育學者的廣泛關注，由美國新媒體聯盟（NMC）和美國高校教育信息化協會（EDUCASE）合作發布的《地平線報告》在2010和2011兩年中都預測學習分析技術將會在未來四到五年內成為教育研究的主流。

雖然，國內外教育學者對學習分析技術給予了高度關注，它也逐漸成為當前教育研究的熱點問題，但由于其崛起迅速、發展較快，目前國內外關于學習分析技術的概念并沒有形成統一定義，不同學者機構對于學習分析技術的概念都莫衷一是。圖1為學習分析技術的不同定義。

圖1 學習分析技術定義

通過對比以上學習分析技術的定義發現，不同的機構學者對學習分析技術的內涵存在不同理解，出現這種差異最主要的原因還是由于他們的視角不同。雖然對于學習分析技術的概念理解有一定差異，但基本上都認為學習分析技術具有數據來源廣泛、分析過程完整、綜合運用現代化的數據挖掘分析技術以及分析結果可視化等特點。

（二）網絡學習行為

網絡學習行為作為學習行為中的一種，目前國內外還沒有一個明確的概念界定，網絡學習行為是信息時代的產物，內涵比較豐富，與網絡學習行為相關的概念主要有“遠程學習行為”、“自我監控學習行為”和“網絡自主學習行為”等。

國內學者對網絡學習行為的理解各不相同，主要有以下幾種解釋：黃克斌認為網絡學習行為作為信息時代的新產物，應被賦予更多的內涵，因此，他從行為科學和行為理論的視角下對網絡學習行為進行分析，認為網絡學習行為就是指學習者在現代信息技術創設的、具有全新溝通機制和豐富資源的環境中進行的遠程自主學習行為，學習行為的產生、發展及變化由學習者自己控制。彭文輝等人認為網絡學習行為是由心理學和行為科學、學習理論及信息技術三個邏輯領域內涵交叉組成，從而將網絡學習行為定義為：發生在網絡學習環境中與學習相關的各種行為。行為主體仍然是學習者，客體是數字化學習資源，發生的環境主要是在網絡之中。蔣翠認為網絡學習行為就是在某種動機的驅動下，利用計算機和網絡技術對網絡學習資源加以利用，以完成學習目標的活動行為。

二、學習分析技術的分析方法及工具

學習分析技術是針對教育領域出現的大數據問題而運用相關的分析方法及工具對教育數據挖掘處理，以促進學習的一項新興技術。學習分析技術在教育領域的運用雖然剛剛起步，但是在其他領域早已獲得快速發展。例如：在商業領域，隨著商業智能的發展，通過分析消費者的消費數據可以幫助商家了解未來的消費趨勢，及時調整銷售策略。學習分析技術在吸收借鑒其他領域的分析方法之后也逐漸獲得快速發展，涉及的分析方法和分析工具主要有以下幾種。

（一）學習行為分析法及分析工具

1.學習行為分析法

學習行為分析是指通過對學習者學習過程中產生的各種行為活動進行分析，了解學習者在學習過程中表現情況的一種分析方法。學習者在學習過程中會產生各種各樣的與學習有關的行為，傳統的課堂行為分析只是通過對靜態行為數據的獲取來進行分析，分析結果也只是停留在學習現狀、學習效果方面，并不能全面地展示學習者的學習狀況。本文主要是對Moodle平臺中學習者的網絡學習行為進行分析，了解學習者在學習過程中的表現情況。因此，可以采用學習行為分析法來進行分析，幫助教師掌握學習者的學習動態，提前對教育教學做出預測。

2.分析工具

進行學習行為分析的工具主要有Mixpanel和Goole Analytics兩種。Mixpanel是一款可以對Web和移動平臺進行數據跟蹤與分析的通用數據分析工具，可以對用戶的瀏覽行為、互動行為進行追蹤。教師可以根據教學需要，對學習者的登陸平臺行為、資源瀏覽狀況以及交流討論狀況進行追蹤分析，了解學習者的學習行為特征，提前對教學情況做出預測。Google Analytics作為Google旗下一款功能強大的免費網站分析工具，它可以幫助管理者了解用戶的各項行為數據，并且可以生成各種圖表式報告。

（二）社會網絡分析法及分析工具

1.社會網絡分析法

社會網絡分析法是指社會學家運用數學方法和圖論對社會網絡中的關系結構以及相關屬性進行定量分析的一種方法，最初主要是用于人類學研究領域，后來在社會學、教育學等領域得到應用。社會學家認為，社會關系不是由簡單的個人組成，而是由相互關聯的網絡結構組成。社會網絡分析法主要是通過對網絡中各節點以及節點之間的關系進行剖析，進而了解社會網絡當中的各種關系。

2.分析工具

以網絡學習中的網絡關系作為研究對象，進行社會網絡分析的工具有很多。例如：社會網絡分析免費開源工具GUESS、JUNG及NodeXL等，尤其是NodeXL可以以模板形式嵌套在Excel表格之中，使用方式簡單便捷，可直接從社交網站中提取數據，對數據進行出入度、中心性和聚類分析。在NodeXL軟件之中對數據進行分析時，左側為數據窗口，右側為圖形分析窗口，可以將數據分析結果直接以圖表的形式展現出來。SNAPP作為社會網絡分析的專門工具，是由澳大利亞團隊研發的，它可以直接從學習管理系統中導入論壇數據，對學習管理系統中學習者的社會網絡關系進行分析，最終以圖表形式展示出來。

（三）內容分析法及分析工具

1.內容分析法

在學習分析技術方法之中，內容分析法在國內的研究應用并不是很多，但是在國外卻被廣泛采用，它不僅可以對文本內容進行分析，也可以對多媒體資源進行數據分析。所謂內容分析法就是指對所要傳播的內容進行客觀、系統量化并進行詳細描述的一種分析方法，并且在運用過程當中主要是通過對文本中某些詞匯或范疇出現的頻率進行分析，了解他們之間的關系，進而揭示其研究內容的本質及意義。

2.分析工具

在學習分析技術中用于內容分析的工具也比較多，比較常用的內容分析工具主要有LOCO-Analyst、Atlas.ti等。LOCO-Analyst是一款專門進行內容分析的免費開源工具，它可以嵌入到學習平臺之中，對學習者的學習內容、互動情況以及學習軌跡等方面進行記錄分析，并且可以用圖表格式進行輸出，方便教師了解學習者在學習過程中的關注情況，進行教學調整。Atlas.ti是一款通用的質性分析軟件，不僅可以實現對文本內容的數據分析（包括論壇內容、問卷內容及音視頻的分析），也可以實現對內嵌對象的分析并將結果進行可視化呈現，同時也可以直接將Google圖片導入軟件中進行檢索，媒體分析功能強大。

三、學習分析技術在網絡學習行為研究中的優勢

傳統網絡課程學習效果的評定基本上是通過對學習者的考試成績進行分析以及通過問卷方式了解學習者的學習滿意度，對網絡學習平臺的數據獲取有限，分析也不夠全面，同時對數據進行處理的周期較長，可視化程度低，并不能很好地對教師教學效果提供反饋。學習分析技術與傳統的網絡學習行為分析技術相比具有不可比擬的優越性，主要表現在以下幾方面。

（一）可對網絡學習行為數據進行深層次挖掘，數據獲取全面

學習分析技術不同于傳統的網絡學習行為數據收集方式，它可以多層次、多維度地收集學習者在進行網絡學習時產生的各種行為數據。不僅可以獲取學習者在網絡平臺中產生的各種登錄、瀏覽、學習、下載資料等顯性學習行為數據，也可以獲取學習者在貼吧、日志等工具中的隱性學習行為數據，同時還可以獲取學習者在進行網絡學習時，在聊天室、論壇中產生的各種與他人交互的數據，包括與教師進行交流互動而產生的行為數據。通過多維度收集學習者在網絡學習過程中產生的各種數據，可以更好地為分析學習者的網絡學習行為提供科學依據。

（二）多種數據分析工具能全面地對網絡學習行為進行分析

信息技術的飛速發展也使各種網絡學習應運而生，不同于傳統課堂學習的關系單一，網絡學習由于學習內容較多、課程多樣、學習者之間的關系復雜，從而使得對網絡學習行為的研究變得更加困難。要想對復雜多變的網絡學習行為進行有效研究，就需要借助于多維度的數據分析方法及工具，而學習分析技術的出現正好可以滿足教學者對復雜多變的網絡學習行為數據分析的要求。

（三）學習分析技術將數據分析結果可視化，便于進行教學調整

學習分析技術利用多種開源分析工具對學習者在網絡課程學習中產生的行為數據進行提取、加工與分析，可以將學習者的學習行為動態以可視化圖表的形式展現給學習者與教學者，為教育教學提供實時反饋。根據數據分析結果，學習者可以清楚地了解自己在學習過程中的表現情況，及時發現自己在學習過程中的不足，進而調整學習方式，提高學習效果。教學者也可以根據數據呈現結果，隨時跟蹤學習者的學習情況，對可能出現問題的學生及時進行干預，也可以發現每個學生的學習特點，對學生進行針對性的個性化指導。同時也可以根據數據反饋結果了解在教學過程中存在的問題，便于教學者及時調整教學策略，優化教學設計，保證教學過程的順利實施。

四、學習分析技術的國內外應用研究案例

（一）國內應用研究案例

國內對于學習分析技術的研究起步較晚，重點也是主要關注理論層面的研究，在應用層面的研究比較少，但近幾年還是有部分學者在進行學習分析技術的實踐研究。如：2012年顧曉把學習分析應用于高中信息技術課程，分析學生在網絡課程學習中的學習行為表現；2014年陳春燕把學習分析應用于Moodle網絡課程，以此作為依據分析學習者在課程學習過程中的行為數據；2014年東北師范大學王苗以《多媒體課件制作》課程為例，在Moodle平臺中進行網絡課程教學，來分析學生與資源之間的交互，優化教學效果。

（二）國外應用研究案例

國外對于“學習分析”的關注和研究較早，“學習分析”的概念一經提出就受到了教育者的廣泛關注，對“學習分析技術”的應用實踐也比較多，例如：美國新澤西公立學校峰會的教師通過創建播放列表，來推進學生開展個性化學習體驗，“點亮教育”為教師提供了一個學生的綜合信息系統，允許教師在每個播放列表中創建在線形成性評價，便于教師分析學生數據，為學生學習提供反饋。美國圣莫妮卡學院利用玻璃課堂，通過對教學過程中教師和學生產生的大量數據進行分析，對學生的表現進行實時反饋，以此來調整教學課件，達到教學目標。美國北亞利桑那州大學研發了一套GPS導航系統即學生績效評價系統，對學生的課堂學習情況進行績效評價，為學生的考勤、等級、學術知識以及課堂參與提供反饋，同時教師可以通過發送郵件為學生提供學習建議。

五、結論

學習分析技術作為教育領域一門新興的數據處理技術，可以更好地對學習者的網絡學習行為進行分析，幫助教學者掌握學生的學習動態，及時調整教學策略，也可以幫助學習者了解其在網絡課程學習過程中的表現情況。同樣學習分析技術在發展的過程中還面臨著各種挑戰，如何在教育大數據背景下充分發揮學習分析技術的作用也是當前教育工作者面臨的重要挑戰。

[1]牟智佳,武法提,喬治·西蒙斯.國外學習分析領域的研究現狀與趨勢分析[J].電化教育研究,2016,(04)：18-25.

[2]王良周,于衛紅.大數據視角下的學習分析綜述[J].中國遠程教育,2015,(03)：31-37.

[3]彭文輝,曾東薇.近十年我國網絡學習行為期刊論文的內容分析研究[J].中國遠程教育,2015,(01)：42-48.

[4]肖軍玲,孫韓瓊,楊福華,朱瑾,任善恂.學習分析視角下的學習狀況可視化方法研究[J].中國教育信息化,2015,(23)：15-19.

[5]于淼楠,賈驥,白小艷.國內外學習分析技術的比較研究分析[J].課程教育研究,2014,(20)：38-39.

[6]孟玲玲,顧小清,李澤.學習分析工具比較研究[J].開放教育研究,2014,(04)：66-75.

[7]傅鋼善,王改花.基于數據挖掘的網絡學習行為與學習效果研究[J].電化教育研究,2014,(09)：53-57.

[8]孫革.網絡學習者學習行為的研究狀況及分析[J].中國教育信息化,2010,(08)：18-21.

[編輯：鄭方林]

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