宋彩虹
【摘要】大數據時代發展之下,學習分析作為大數據再教育上的發展而問世,其主要在于理解和優化學習及學習發生的環境為目的,對學生的教育起到關鍵性的推動作用。
【關鍵詞】學習分析;中學生 ;心理教育模式
1.前言
大數據時代的到來,使得智能進一步涵蓋在我們的日常生活當中,除了生產生活方面,目前教育方面也開始逐漸運用起了大數據統計分析。學習分析學便由此誕生。這一概念最初是新媒體聯盟在其2013年的年度“地平線報告”中提到的。所謂的地平線報告其目的在于識別未來一到五年間,可能在教育中普及應用并成為主流的六項新興科技。學習分析一經問世就受到了教育界的廣泛關注。在教育的運用上,學習分析主要是以理解和優化學習及學習發生之環境為目的,所進行的有關學習者及其環境的數據之測量、采集、分析和報告。其中該項技術在中學生的心理教育模式中起到了關鍵性的作用。
中學生作為學生時代的一個黃金發展期,其對于學生的成長起著關鍵性的作用。只有在中學生時期,將其教育抓到位,對于每個學生的學習狀態,心理狀態有一個好的建設,才是對于學生發展的一個有力舉措。在此基礎上,學習分析的出現無疑可以幫助學生們進行更量化的分析和指導,對每一位學生的學習提出有針對性地個人方案。目前,學習分析主要通過三個方式對教與學進行量化分析。一,通過描述性的分析,實現對已經發生過的教學及其情景進行描述;二,通過診斷性分析,對教與學過程中發生的關鍵性事件或特別現象進行解釋,幫助利益相關者診斷教學和管理中的問題;三,應用回歸分析等預測性方法,建立教學過程中相關量變與結果之間的關系模型,據此預測可能出現的結果。
2.學習分析應用的重要性
2.1個人化針對性地識別
在課堂學習時,一位教師往往面對的是幾十位學生。一對多的情況下,教師很難對每一位學生的個人學習情況作出良好的識別,往往用來評判學生的只有考試成績一項評判標準。因此很容易造成學生的優點難以發現,無法因材施教。但是學習分析可以幫助中學生更好的識別學習上的弱點,可以更加有針對性的進行指導,況且老師無法面向每一位同學進行了解,但是學習分析可以做到,通過軟件的控制,對學生單個人進行獨立的識別,如果該學生在視覺和聽覺上較為容易集中精力,那么便可以生出視頻供學生學習。學習分析可以通過大數據的統計和分析概括,學生的長處所在,系統針對性的將該方面的資料鏈接給學生,方便學生進行學習。
同時在中學生心理教育上也是如此,學習分析在評估學生的學習狀態時,進一步監測學生的心理狀態,隨時進行調整和指導。中學生位于一個發展期和上升期,心理狀態方面的教育是必不可少的。學習分析對于學生心理教育的監測較之于人為監測更為便利和迅速,可以及時發現問題,解決問題。
2.2預測性能
學習分析可以未雨綢繆,將可能與教育目的相悖的其他不良因素扼殺在搖籃中,盡最大可能的幫助中學生隔離不良影響。并且,在對于中學生的教育方面,可以預測學生是否能夠合格通過課程,并且分析學生在課程的其余部分如何表現。如果預測學生未曾通過,便會進行加強學習和教育,如果預測通過,便對是否需要額外的外部學習支撐進行分析,力求在學生需要時便能一步到位。為中學生的學習提供便利,節省時間。以便更有效地實現教學目的。
2.3提高自適應率
學習分析幫助學生們在學習的過程中詳細的掌握知識數據,對學生已掌握和未掌握的學習課程進行數據分析,并及時的反饋給教育者、家長、受教育者。進而考慮如何改進學習狀態和學習現狀。根據每位學生的自身情況,為其提供個性化的自適應學習。這樣就能迫切的需要能夠與每位學習者的個性特征相適應的學習材料作為在線輔導,將這種支持個性化學習體系和整個過程的系統稱之為自適應學習系統,也就是記錄學生的表現,在運行中對不同的學生進行個性化適應的系統。這種系統的存在無疑提高了學生的自適應率。通過學習系統的教育,自適應每段不同的學習。
3.學習分析在心理健康教育的應用
學習分析的應用領域并不單單局限在幫助學生學習上,還在中學生的心理健康教育中發揮了巨大的作用,在心理健康教育方面,學習分析可以讓中學生更輕松的接受并使得其心理素質得到潛移默化的提高。
在該方面的應用流程,主要是首先讓中學生對于基礎的心理教育基礎知識進行學習和相關知識鏈接的瀏覽,之后有系統對學生所學習的心理教育知識進行考核,學習過程和測試的結果都保留在學習者的學習庫中,此時通過中學生心理數據庫和學習者學習數據庫共同對學生的心理素質現狀進行評析和預測,針對顯示的結果,系統的自適應模塊將為學生提供適合學生學習的相關內容和導引鏈接,相關的教育人員同時有必要對發出預警的同學進行有針對性的輔導工作。
該自適應系統有以下三個特征:1.自我適應性:即系統對于學生的知識水平和個性特征都做出了相對應的識別和分析,并且配合所作出的分析自動化的為學生提供了最適合其學習的知識點和指導學習鏈接。2.自主選擇性:學生對于是否愿意參與系統的學習課程具有自主選擇權,可以選擇加入或者是不加入。同樣的也可以選擇是否加入系統提供的外部鏈接課程,在這方面,學習系統給了學生最大的自由選擇權。同時,學生還可以根據自己的興趣愛好選擇自己所喜歡的學習方式、學習類型和學習策略。3。資源自建構性:學習系統以學生所日常學習的內容進行架構和分析,挑選出滿足學生學習需求的課程,同時對學生的學習進行系統的分析,為其欠缺的方面提供協調性的學習課程補充。可以有針對性地對相關的群體進行心理干預,也會通過更讓學生接受的方式鼓勵其加入心理教育學習。在此時,也能夠更有效的讓學生的心理輔導資源達到平衡狀態,提高了效率。
4.未來學習分析的發展方向
4.1多樣化發展
目前,隨著學習內容的不斷變多,學習環境的不斷變化,單單只靠借鑒大數據的分析技術很難做到跟得上學生學習的腳步,因此學習分析應當多多融合現代的多種研究方式和分析工具,以便再出現教育中一些難以解決的實際問題時束手無策,例如,一些學者研發出一種可視化的思維過程,通過建立學習者的模型,了解學習者的思維動圖,來幫助教育者進一步了解到學生,能夠及時調整教學方式,以教育適應學生的個人發展為目的,進行實時的調整。可以充分的調動學生學習,教師教學的目的。當然為了保證學生的隱私,研發者還建立了學習分析空間模型來進行隱私保護。
4.2實現跨科學合作多方位合作
學習分析技術不單單需要借鑒大數據分析技術,還參考了教育數據挖掘、教育理論、工程學等等多種學科的研究理念,比如,他在對學生進行學習過程,學習結果進行分析時,就運用了教育學理論知識,充分的了解學生的學習動機、學生所運用的學習方法、這樣就更加效率的幫助了學生達到既定的學習目的。
在未來的學習中,學習分析會運用到多重學科的理論知識,譬如,在對學生的心理教育方面就需要用到心理教育的知識,在對學生進行學習評估和分析時有需要用到腦認知科學、學習科學等等其他各類學科的學習分析方式,理論和技術,針對不同類型的學生進行不同的所需的分析。通過這種交叉的運用方式,形成一個跨學科的分析圈。來保障多角度的分析方式。
4.3加入情感數據分析
線上學習,在教師和學生間隔開了一道網絡的平障,教師無法和學生面對面的進行交流,繼而也無法對學生的學習狀況有一個系統的認知,因此這個時候就需要學習分析的幫助。通過學習分析對于學生的情感進行分析,也就是對其心理過程進行監測,來幫助教學者了解學生的心理活動。而往往心理活動在一定程度上又能反映出一個人的思想過程,而思想過程呢又可以反映學習過程。這就是一套鏈圈,通過情感監督更好的把握學生的狀態。提起告知教育者,受教育者的學習狀態,及時做到糾正和教育。通過基于語音情感、面部情感、文本情感等的識別來進行,從情感作為初步調查方向,進行跟蹤。這在很大程度上可以幫助教育者更好的掌握到學生的狀況。
4.4多模型的教學分析
中學生的心理過程在這一階段是尤為重要的,因此這種線上學習監督也是必不可少的。目前來說,這種模型的來源較為單一,無法全方位的了解到學生的狀態。未來的研究可以注重多模型的數據的分析,如眼動數據、腦電圖、心電圖、社交網絡數據等等。當然這些涉及到隱私的部分是會收到平臺的多重保護的,只會對其進行大數據的分析和構建,不會造成隱私的泄漏。并且也會有相對應的防泄漏模型的誕生。這種情況下可能需要學生穿戴上相對應的設施,在不影響其學習的狀態下,對其學習時的活動進行分析,使得研究成果更加科學,更加符合實際。也讓教育評價更為透明,也便于發現問題的存在,便于解決問題。如若一個學生的心理健康出現了一定的問題,這種方式可以很快的找到問題的出現,讓教育者更快的幫助解決問題。
4.5提升數據應用價值
目前線上教學活動越來越多,應當要盡快的運用學習分析來幫助分析學習者的學習方式,學習過程。通過大數據的采集增加教師和學生間的互動,自動化分析歸類。通過線上線下兩重把關,對學生的數據進行充分合理的運用,將該數據進行歸類匯總,利用數據所表現出來的大部分學生的狀態,對大部分的學生可使用同種教學方式。充分把握大數據分析帶來的便利,充分的運用到學生的身上。
5.結論
就目前學習分析的發展方向,研究者可以充分的借鑒這一門學說,針對本國的教學特色,擴展教育研究領域。在心理教育方面,可以通過了解學生的能力、個性、動機和學習策略四個方面的特征,對中學生的心理教育進行更好的監督和管理。對學生的學習進行精準的測量和分析,開發一個適應各種環境,適應各種學生的學習系統。并且利用好數據分析,更好的運用到學生的身上,更好的幫助學生進行健康學習。
【參考文獻】
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