數據驅動下設計思維指引的學習系統設計研究

嚴大虎，龐迪迪

（江南大學 江蘇“互聯網+教育”研究基地，江蘇 無錫 214122）

0 引言

新一代信息技術的迅速發展促進了學習環境理念及實踐的變革，同時為優化學習者的學習體驗提供了支持。《教育部2021 年工作要點》明確以信息化為重點，以提升質量為目標積極推進教育設施建設［1］，其中，學習系統設計質量是提高學習者學習效率，增強用戶體驗的關鍵。學習系統設計注重構思與革新［2］，但不少系統設計者注重學習系統設計目標的完成情況，而非致力于解決學習者主體需求。為了設計有效支持自主學習及在線教學從而提高平臺服務績效的方案，系統設計者需要從學習者主體需求出發，促使設計流程系統化、切實化。因此，探索一種系統化的科學范式對于推動系統設計的發展以迎合數字化資源與環境改革的新轉變具有積極意義。

聯結復雜問題和規劃改進方案的過程在教育領域逐漸受到重視，設計思維通過以用戶為中心的設計過程，綜合思考與分析從而創造更多解決方案的設計可能性［3］，其蘊含的“共情”“注重過程體驗”“強調測試與迭代”等方面對學習系統設計具有指導意義。通常，在系統設計過程中，多數設計者通過用戶調研等方式捕捉用戶需求，然而多數用戶的潛意識行為通過以上方式難以捕捉到，因此需要通過實時觀察，分析用戶未得到滿足或未曾表達的需求［4］。同時，在線平臺或系統架構中數據采集層面的“埋點”技術能夠精準獲得用戶行為的全面數據［5］，有效助力教育工作者突破經驗及主觀臆斷的視野局限［6］，為實現基于用戶的精準設計提供客觀依據。基于此，本文引入設計思維理念，在整體構思和設計行為兩方面指引學習系統設計，同時利用實時采集的用戶在線行為數據，表征行為路徑和用戶偏好、活躍度等信息，旨在精準獲取系統用戶需求，進而提高學習系統開發效率并優化其用戶體驗。

1 相關研究

1.1 學習系統設計

為深入分析學習系統設計相關研究，借助CNKI 以篇名“學習系統設計”進行檢索，篩選出2001-2022 年近21 年且研究內容契合本研究主題的文章共172 篇，具體可分為以下兩個層面：①理論與方法層面。該類研究（65 篇）以移動學習、網絡教學中的困境為突破點，基于教學目標或學習理論挖掘系統功能定位與需求，探索系統的設計與開發模型，如基于非線性學習理論的智能研修系統模型、干預系統模型、OO-ID 學習系統軟件建模方法［7-9］；②系統開發技術層面。該類研究（107 篇）將目光投向系統功能優化與技術革新，具體表現為系統各層級架構與功能逐漸自動化、智能化，如通過學習系統實現個性化路徑推薦、資源推薦、智能反饋與診斷，此外，“感知與交互”“VR”“穿戴設備”等虛擬現實技術促使系統功能與服務日趨完善［10-12］。當前關于學習系統的研究已較為全面，然而在系統設計與開發過程中如何規范系統設計流程并實現系統有效迭代過程，還亟需尋找一種系統化、流程化的開發模式。而設計思維基于“同理心”設計，提倡利用反復構思與創新的迭代過程解決問題［13］，其模式有利于指引系統方案構思與功能迭代的過程。

深入學習系統設計過程中的需求分析方法可知，其主要分為以下兩種：一是通過梳理系統研究現狀從而歸納系統用戶需求，如對人工智能技術支持下的學習系統研究進行橫向分析，總結用戶需求，有利于促進系統總體設計［14］；二是研究者依據問卷法、經驗法等方法展開需求調研，如以問卷與訪談相結合的方法獲取學習者基本信息以及學習者對移動學習服務的期望與建議，為進一步完善移動學習支持服務系統提供參考［15］。由此可見，深入系統用戶進行全面、詳細的需求分析是系統設計與開發過程中的核心環節。然而，上述需求分析方法難以保障用戶需求獲取的及時性、客觀性，進而影響學習系統開發效率與服務質量。

1.2 設計思維模式

設計思維是一種以人為本的問題解決方法，以一種更富“同理心”的方式將問題重置于情境中［16］，并強調分析式思維和創造性思維的平衡［17］，研究對設計思維相關模式進行剖析與總結，其通過一系列過程與方法解決設計過程中的問題及困難，如Simon 提出的三階段線性模式［18］、“BROWN 三階段模式”［19］以及目前應用較為廣泛的EDIPT模型［20］。對比各模式的步驟與內涵，歸納出設計思維模式包含以下3 個核心階段：①創設情境、設計方案，該階段強調在設計過程中的共情，注重以學習者角度獲取如知識學習、技能提升等真實需求，并明確需要解決的核心問題及用戶意圖，同時主張思維發散和多維度構思，進而提供設計藍圖；②開發制品、原型測試，該階段強調制品的生成，基于最優方案開發粗略原型并將其投入測試，并實現需求迭代與系統的迭代過程；③總結反思、實現遷移，該階段強調不斷分析與整合系統設計、開發、測試過程中的問題與不足，依據反饋結果進行方案修訂，并實現系統各模塊間的遷移。其中，創設情境階段凸顯“共情”的作用，其作為設計思維實踐中的核心環節，有助于理解用戶使用產品過程中的困難及偏好，是定義和解決問題的基礎。

1.3 數據的驅動性作用

教育領域的數據驅動能夠實現精準的學情診斷、智能決策，數字化資源建設過程中的數據驅動同樣助力于學習系統設計過程。在線學習中用戶在系統中留下來的“痕跡”是表征用戶行為習慣及學習模式的客觀依據［21］，其中用戶與系統間的交互數據等能夠表征學習者學習特征，如日志數據是對用戶與系統交互過程的客觀記錄。此類數據規模龐大，類型多樣且更新速度快［22］，對各類日志數據的挖掘與分析、歸納與整理有助于設計者分析用戶行為規律，具體包括用戶行為習慣、用戶行為偏好、用戶需求等內容［23］。此外，導航數據是最常用于推斷學生操作行為的實質數據之一，如在計算機輔助學習系統中通過其學習者的導航行為分析其學習偏好［24］。為及時掌握學習者學習特征，研究者將數據的驅動性作用聚焦于在線學習中的學習行為數據，如網絡學習環境下獲取學習過程行為數據以了解學生瀏覽行為、互動行為等相關信息［25］。因此，系統設計既要滿足學習者日常學習需求，又要迎合系統的高質量發展，數據可以為有效且精準的需求分析、系統有效設計與開發提供數據基礎。

2 數據驅動下設計思維指引的學習系統框架搭建

2.1 指引理念

學習系統設計以基于用戶需求且以滿足用戶需求為目標，其與設計思維方法理念存在內在一致性，二者都關注迭代過程和成果產出，設計思維對學習系統設計的指引作用如下：①基于真實需求指引設計策略，設計思維指引下的設計策略強調設計者能夠站在用戶的角度，系統分析用戶與產品關聯，設身處地體驗用戶需求、分析用戶特性、掌握用戶意圖，在此過程中將明確需要解決的真實問題轉化成一套完整的系統功能需求，以完成方案設計；②深入開發過程促進方案實施，系統設計者需要基于系統平臺架構與功能的詳細設計方案運用相關技術搭建系統架構并開發系統核心功能，并提供學習者所需的學習資源；③貫徹反思過程促進系統優化，設計思維指引下的系統優化過程中，設計者對用戶在線行為數據進行收集與整理，歸納用戶問題與系統優劣點，從而實現有效迭代，提升系統開發效率。

2.2 支持依據

用戶行為數據指學習者于學習過程中產生的數據集合，該數據是動態變化的，由系統自動、實時記錄并存儲。依據獲取方式可以劃分為交互數據、過程數據、本體數據3個維度，交互數據指用戶與系統間的交互操作數據，過程數據指學習者參與認知活動過程中的數據如測試、討論等數據，本體數據主要描述學習者個人的身份信息。其中，交互數據等反映學習者行為習慣和課堂活躍度等信息，過程數據有利于挖掘學習者學習路徑及偏好信息，進而為獲取系統用戶需求并將其轉化為相應的學習者信息提供客觀依據。用戶行為數據具體如圖1所示。

Fig.1 User behavior data classification圖1 用戶行為數據分類

2.3 框架構建

在明晰三者關系的基礎上，提取設計思維3 個核心階段，將其與學習系統設計維度相結合，形成以設計思維為理論導向，以數據信息及數據處理為過程，以學習系統為結果的設計過程，構建數據驅動下設計思維指引的學習系統設計框架，如圖2 所示。設計思維在數據驅動下形成設計者基于數據并如何分析數據以推進設計與迭代過程的閉合循環路徑，其優勢在于對相應的反饋作出正確解釋以實現客觀的、以數據為依據的決策［26］。

Fig.2 Learning system design framework圖2 學習系統設計框架

在指引理念層面，各階段設計思維是非線性的，可實現重復迭代。系統設計者在創設情境、設計方案階段將用戶需求轉化為系統功能需求，進而轉化為概念性設計草圖，促進系統方案構思，將設計理論轉向系統開發實踐過程，進而實現系統原型反復迭代。此外，在系統使用過程中記錄與總結用戶的操作行為數據，將數據信息轉化成可用的系統功能需求，并遷移至系統其他功能模塊。

本文將系統設計看作一個循環過程，主要包括設計、實施和優化策略，3 種策略互有交叉、共同作用。系統方案設計推動系統開發過程，系統優化過程能夠促進系統設計方案質量提升，具體如圖3所示。

Fig.3 System design process圖3 系統設計過程

首先，系統設計者將設計原則作為系統設計基本準則，這意味著目標系統不僅要為學習者自主學習提供支持，還要將學生的學習需求體現于學習活動中。基于以上原則對用戶進行需求進行分析并將其轉化成系統總體架構需求，系統總體設計包括框架設計、子系統集成、層級與模塊設計等關鍵設計步驟。其次，基于系統架構與功能模塊設計方案開展實施策略，該策略基于系統各功能模塊開發學習系統原型，其包含系統功能開發過程和反復測試過程兩個核心部分。具體而言，依據系統總體架構開發所對應的模塊完善系統核心功能，同時為提升系統服務質量，系統設計者需開發用于課程學習資源的功能組件，如課件、案例及學習視頻的上傳、保存等功能。此外，系統設計者將系統粗略原型投入測試，為系統優化策略的實施提供基礎。最后，基于系統原型測試的數據統計與結果分析，從系統界面、功能豐富性等維度綜合衡量系統服務質量，并檢測系統功能與用戶需求間的差距，以對系統設計方案作進一步優化與完善。

在數據支持層面，數據驅動貫穿系統設計、實施、分析與優化的全過程，數據來源包括系統交互數據、本體數據、學習過程數據3 個維度，依據此數據源進行有目的的提取、分揀、歸類以獲取其價值信息，通過數據與學習者信息間的相互映射，為設計者將需求信息轉化為方案需求提供依據，從而為設計思維模式流程提供決策信息，實現系統設計科學化，進而為學習系統的優化設計提供數據支撐，促進系統設計與迭代過程。

3 數據驅動下設計思維指引的學習系統設計案例

3.1 案例設計

邀請華東地區某211 高校教育技術學30 名大二學生參與測試，并依托數據庫技術與應用實驗課展開。首先，任課教師說明并介紹系統運行流程，其次發布相同（數量和內容）的有關數據庫知識的訓練題目，要求學生使用該系統在線練習，之后要求學生參與系統可用性調查（SUS）［27］以從側面驗證系統使用效果，問卷總分不小于60分則證明系統具有可用價值。研究對SUS 問卷進行信度與效度分析，其中α=0.895，各維度分量表的Cronbach′s Alpha 系數在0.894～0.919 區間，說明該問卷信度良好；KMO=0.874，Bartlett′s 為0.000，說明該問卷效度良好。選擇該量表有以下原因：在樣本較少的情況下，該量表的結果仍具有較高可靠性，經驗證其可以有效區分系統可用性。最后收集并整理相關數據。

3.2 案例實施

研究依據數據驅動下設計思維指引的學習系統設計框架設計案例實踐流程，基于數據庫課程教學現狀開展需求分析、明確系統功能、開發解決方案、集成系統資源、組織學習活動、系統測試、系統評估等實踐環節，同時實現“SQL 學習系統”設計與優化，具體如圖4所示。

3.2.1 原型制作

Fig.4 Design and implementation process of the“ SQL learning system”圖4 “SQL學習系統”設計與實踐流程

數據庫技術與應用課程具有較強實踐性，針對學生編程工具安裝困難、編程能力較低等問題，任課教師將問題概念化以形成系統設計方案，之后初步設計并開發“SQL學習系統”，旨在提升學生數據庫知識學習績效。系統架構如下：基礎層包括資源庫和知識庫，功能層用于支持學生課上課下的學習過程，數據層主要記錄與存儲學習者數據。其次確定系統功能為：資源表模塊為開展學習活動提供基本的資源與知識庫，如題庫、試卷信息等；測試模塊學生編輯查詢語句并提交從而完成測試，該模塊記為A 查詢模式，是系統的核心功能模塊，界面包含文本框、提交查詢按鈕，學生通過文本框的形式輸入查詢語句實現查詢功能，界面布置簡潔、功能分布清晰；導航模塊為學生快速入手提供指引；記錄保持器模塊用于實時收集和儲存學習行為數據及學生與系統間交互的數據。最后，基于系統架構與功能原型，教師將系統投入測試，之后收集A 查詢模式下的學習者數據。

3.2.2 迭代與優化

案例基于系統原型展開實踐，首先對“SQL 學習系統”記錄的行為數據進行智能分析，細化學生需求。若學生嘗試次數較多（包含答案正確下的方案嘗試和答案錯誤下的再次嘗試）并測試時間較長，表示學生的學習投入度相對較大，側面驗證該測試模塊能夠較好地滿足學生學習需求和課堂練習；若測試時間短、嘗試次數較少且錯誤信息較多，則表明學生學習投入度相對較低。其次，對學生測試過程的錯誤信息進行具體分析，如圖5 所示。a 模塊顯示，學生對于同一個問題進行3 次嘗試，在第2 次輸入查詢語句時通配符書寫出錯，說明學生不清楚通配符的書寫；b 模塊顯示，對比學生兩次答題情況，發現該生第一次答題過程中缺少括號導致查詢結果出錯。一道題目的兩次嘗試間隔時間較長，說明學生編程時間較長。最后，任課教師依據存在的問題，列出更新的需求清單，如：為查詢界面提供新的格式；針對知識點難度較大而導致學生錯誤率高的現象，為幫助學生快速了解要查詢的內容，添加注釋功能；針對學生編程時間較長等現象，在測試模塊中添加提示功能或通過改善界面呈現方式，從而提高學生練習速度。

Fig.5 “A query mode” error message圖5 “A查詢模式”錯誤信息

綜合比較上一階段的設計方案并更新A 查詢模塊，針對學生編程時間較長、查詢錯誤率較高等問題，基于課程目標綜合考慮可行性、技術性等因素，從A 查詢模式的界面、功能兩個方面進行優化。并且，依據“SQL 查詢”學習內容增添檢索信息表，之后基于更新后的方案進行版本更新，記為B 查詢模式，其界面以表格形式呈現，包括查詢表的列名、表的注釋、所屬列的類型、勾選框4 個部分，學生只需勾選查詢的內容并點擊提交即可完成查詢。該模式在促進學生對知識的理解和運用的同時，能夠減少因拼寫導致的錯誤次數，縮短答題時間。具體查詢模塊界面如圖6 所示。最后將該模式投入相同流程的測試，記錄B 查詢模式下學生的交互數據及行為數據。

Fig.6 “ SQL learning system ”query mode圖6 “SQL學習系統”查詢模塊

本階段具體包括對比兩類查詢模式的數據記錄，以歸納系統設計方案的優點與不足，進而實現對系統功能、界面、處理能力的針對性改進與保留。對于學生使用B 查詢模式的在線學習行為，教師收集學生的測試數據如學生答題正確率、錯誤信息，登錄與訪問數據如登錄時長、訪問次數等，以比較學生在兩類模式下的學習偏好、學習活躍度等變化，從而獲得該查詢模式下的界面友好性、體驗感、程序運行與功能的數據反饋。總結B 查詢模式下的優點與不足，為下一輪有效迭代提供據。

3.3 效果分析

依據數據驅動下設計思維指引的學習系統設計框架，對案例收集到的30 份數據進行處理，收集學生在2 周（共4課時）的在線學習數據。由于學生登錄地址相同，具體從實踐過程中的測試數據、日志數據、日志內容進行分析，如圖7 所示。日志數據顯示，相較于A 查詢模式，B 查詢模式中的測試時長說明學生對優化后的功能上具有更高的學習積極性，平時頁面停留時間、平均訪問時間相對較長，表明學生在B 查詢模式中的活躍度有所增加，說明該模式具有更高的運行效率。測試數據顯示，B 查詢模式中的測試次數相對增多且錯誤次數有所減少。同時結合操作行為日志記錄數據可知，此模式下學生的修改操作明顯減少，表明在B 查詢模式中學生對測試題目進行了多次探索，其中錯誤次數減少表明優化后的界面和輸入方式能夠有效減小學生犯錯概率。雖然存在學生因熟悉測試題目而減少錯誤次數的可能，但相對而言，B 查詢模式的程序運行性能更高，能夠有效提升學生學習效率，其功能與優化效果更能受到學生認可。

Fig.7 User behavior data statistics graph（A query mode+B query mode）圖7 用戶行為數據統計（A查詢模式+B查詢模式）

為全面分析兩類查詢模式存在差異的原因，對回收的SUS 量表進行分析研究。每個量表包含10 個問題，所有問題都采用李克特量表（從非常不同意到非常同意）。共回收有效問卷29 份，問卷有效率96.7%，對問卷各項進行分析，得到29 名學生對A、B 兩種查詢模式的評分，依次為60.5、68.75，如表1 所示。問卷中B 查詢模式的標準差較小，說明大部分學生對B 查詢模式應用效果的評價較為集中，表明B 查詢模式更受學生歡迎，系統功能及界面得到了適當優化，證明數據驅動下設計思維指導的學習系統設計與優化實踐取得了良好效果。

對兩類查詢模式的可用性反饋情況（每個問題）進行詳細分析，總結出現該現象的原因。對于A 查詢模式：①大部分學生認為A 查詢模式很容易使用，其中70%的學生非常同意，21%的學生比較同意，說明其界面及功能較簡單，使用體驗度較高；②A 查詢模式的使用大多需要技術人員幫助，其中19%的學生非常同意，41%的學生比較同意，說明該查詢模式的使用需要一定的知識儲備與資源。

Table 1 Results of SUS questionnaire survey表1 SUS問卷調查結果

對于B 查詢模式：①界面中的知識點提示功能使得B查詢模式不需要大量的知識儲備，學生有信心學會使用該查詢模式，其中50%的學生非常同意，40%的人比較同意；②有學生認為該模式的界面不夠簡潔，使用起來較為麻煩，66.8%的學生表示同意，其中13%的學生非常同意；③勾選的查詢形式減少了學生單詞拼寫錯誤的概率，其中30%的學生非常同意，30%的學生比較同意。

4 結語

本文基于設計思維核心階段和學習系統設計階段，構建了數據驅動下設計思維指引的學習系統設計框架，并依據數據庫技術與應用課程展開實踐，通過系統記錄的行為數據及調查數據綜合分析，挖掘學習者需求、使用感受進而將其轉化為系統需求，為系統修改與完善提供全面、及時、精準、客觀的依據。研究仍存在以下不足：針對課堂開展系統設計與優化實踐，并驗證數據驅動下設計思維指引的學習系統設計框架有效性，缺乏大規模課程、非課堂模式的實踐探究，在指引非一線教育工作者實踐方面缺乏相應探索。因此，下一階段的系統優化需要多元的設計思路、豐富的在線活動、更切合實際的實踐探索。