基于MOOCs大數(shù)據(jù)的學習分析與干預策略的研究

康迎曦 唐北平

◆摘? 要：隨著網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的發(fā)展，近幾年MOOCs（ Massive Open On line Course）在國內(nèi)外呈風起云涌之勢。本文通過對MOOCs大數(shù)據(jù)進行學習分析和干預策略的研究，依據(jù)在線學習者不同的知識背景、學習基礎(chǔ)、學習風格和學習能力等個體差異，構(gòu)建不同的學習模式，為學習者提供個性化的學習建議、學習資料和推薦課程，從而提高學習者的在線學習效率，進一步完善在線學習系統(tǒng)。

◆關(guān)鍵詞：MOOCs大數(shù)據(jù);學習分析;干預策略

一、引言

大規(guī)模在線開放課程MOOCs（ Massive Open On line Course）是基于課程和教學、互聯(lián)網(wǎng)和移動通訊技術(shù)發(fā)展起來在線學習模式，國內(nèi)外發(fā)展迅速。但這種在線學習模式也存在著一些問題，如在線學習質(zhì)量和效率較低、教師不能及時進行輔導、個性化教學內(nèi)容少、在線學習的監(jiān)管和評價不及時等。通過分析MOOCs大數(shù)據(jù)，研究學習者的在線學習效果，對學習行為進行分析和干預，對推動教育信息測量和學習分析的發(fā)展，提高在線學習質(zhì)量的有著重要的研究價值和意義。

二、MOOCs大數(shù)據(jù)

1.MOOCs大數(shù)據(jù)的概念和特點

在使用MOOCs學習的過程中，大量的學習者和眾多的教學資源積累了數(shù)量巨大的學習行為數(shù)據(jù)。大規(guī)模在線課程學習者的數(shù)量遠遠超出了傳統(tǒng)實體課堂，有上萬人，甚至幾十萬人;這些大數(shù)據(jù)都是在學習過程中自然產(chǎn)生的，是即時數(shù)據(jù)，而不是事后搜集和積累的，所以大數(shù)據(jù)的類型非常豐富詳盡。與傳統(tǒng)的教育數(shù)據(jù)相比，MOOCs大數(shù)據(jù)具有更強的實時性、多樣性、全面性和潛在價值大等特點。

2.研究MOOCs大數(shù)據(jù)的重要性

海量的MOOCs學習者在網(wǎng)絡(luò)平臺上產(chǎn)生了超大規(guī)模、種類繁多的數(shù)據(jù)，其中包括：MOOC的教學資源、學習者情況、作業(yè)測驗、學習過程記錄等直接數(shù)據(jù)，還有貼吧、博客等社交網(wǎng)絡(luò)上對MOOC討論以及網(wǎng)絡(luò)鏈接和網(wǎng)絡(luò)搜索等間接數(shù)據(jù)。對超大規(guī)模的復雜數(shù)據(jù)進行處理，能給MOOC的發(fā)展帶來促進作用。主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

（1）分析學習行為。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，采集學習者在MOOC平臺的學習內(nèi)容、學習情況使用感受和教學反饋等信息。這些碎片化信息都反映出了學習者的行為和情感，收集和分析MOOC大數(shù)據(jù)對教師和管理者非常重要，他們可以根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，利用教育學、心理學和專業(yè)知識改進教學方法、設(shè)計新課程和更新平臺應(yīng)用等促進MOOC平臺的發(fā)展。

（2）進行學習推薦。通過超強的數(shù)據(jù)處理能力，對學習者的課程學習進度快慢、作業(yè)和測驗成績、論壇的積極性、發(fā)表言論與關(guān)注對象等數(shù)據(jù)進行分析處理。系統(tǒng)就可以追蹤學習者的興趣愛好、課程學習情況、學習能力及風格等行為特點進行分析與預測，主動向?qū)W習者推薦合適的課程內(nèi)容、學習方法和志同道合的學習伙伴，為每個學習者創(chuàng)建適合自己的個性化學習環(huán)境。

（3）進行課程調(diào)整。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)搜集和分析反饋數(shù)據(jù)，可以幫助主講教師、助教以及技術(shù)人員對課程的內(nèi)容選擇、重點難點講解、內(nèi)容安排順序、時間片段長度等作出預測，對課程內(nèi)容安排作出合理調(diào)整。

3.研究MOOCs大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵問題

學習者的交互學習、群體學習和個性化學習問題;課程的關(guān)鍵知識點、知識點搜索與關(guān)聯(lián)以及知識點與作業(yè)的關(guān)聯(lián)問題;教師的教學過程管理、作業(yè)互評、交互式課程安排和課程信息推薦等問題，具體情況如圖1所示。

三、學習分析與干預策略的研究

1.學習分析與干預在MOOCs中的必要性

學習分析和干預是一個新興的研究領(lǐng)域，它關(guān)注的是學習過程與學習環(huán)境大數(shù)據(jù)的處理，在線學習環(huán)境的設(shè)計、學習理論的發(fā)展以及在線數(shù)據(jù)使用中存在的問題。通過數(shù)據(jù)挖掘和分析在線學習過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，了解學習者學習情況并及時發(fā)現(xiàn)學習中存在的問題，以此對學習者發(fā)出提示或警告，從而督促、引導學習者順利完成在線學業(yè)。

2.MOOCs學習分析的數(shù)據(jù)

MOOCs學習分析的主要數(shù)據(jù)有：學習者的學習風格和學習態(tài)度;學習行為，例如：平臺訪問次數(shù)、在線學習時長、下載次數(shù)、作業(yè)次數(shù)和訪問網(wǎng)站等;交互數(shù)據(jù)，例如：學習互動次數(shù)、互動內(nèi)容、發(fā)帖次數(shù)等;表現(xiàn)數(shù)據(jù)，例如：測驗成績、班級排名、是否進步等;情感數(shù)據(jù)，例如：學習愛好、朋友圈等，具體情況如圖2所示。

3.學習干預策略的研究

對MOOCs大數(shù)據(jù)進行了數(shù)據(jù)挖掘和學習分析后，我們設(shè)計了一個基于數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、狀態(tài)評估、預警干預的四步學習預警系統(tǒng)，如圖3所示。該系統(tǒng)能對學習者的知識、行為、情緒三方面所處的狀態(tài)進行評估，并進行積極干預，提出合理化的干預策略，

四、應(yīng)用實例

1.學習分析和干預模型的建立

我們以中國大學MOOC課程《電路分析》為例，對學習者的各項數(shù)據(jù)進行收集和統(tǒng)計，對學習狀態(tài)進行分析，并進行有效干預，學習分析與干預模型如圖4所示。

2.學習分析和干預效果總結(jié)

研究結(jié)果證明，通過分析學習行為數(shù)據(jù)，預測的學習效果比較準確，學習效果基本是學習行為的最終體現(xiàn)，受學習者的教育背景、學習目的、學習投入、情感等多方面的影響。通過一定的學習干預后，學習者的學習效果、考試通過率都有所提高。

五、結(jié)束語

在互聯(lián)網(wǎng)+和大數(shù)據(jù)時代，追求個性化學習是學習者共同目標。在MOOCs大數(shù)據(jù)支持下進行的在線學習分析和干預，既可以提高廣大在線學習者個性化學習的績效;又能促進網(wǎng)絡(luò)學習、數(shù)字化教育、智能學習的發(fā)展，實現(xiàn)雙贏的局面[7]。但目前我國的教育大數(shù)據(jù)研究和學習分析仍然處在起步階段，要實現(xiàn)這一系列的數(shù)據(jù)采集和分析，學習預測和干預還面臨著技術(shù)水平、資金投入等方面的挑戰(zhàn)，更需要廣大教育工作者全方位的努力。

參考文獻

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基金項目：湖南省普通高等學校教學改革研究項目：《電工電子技術(shù)》課程線上線下混合式“金課”建設(shè)的研究與實踐（立項編號： HNJG-2020-0748）。