論學習分析技術在社區教育中的應用

張紅霞

摘要：隨著教育信息化的發展和在線學習方式的普及，學習分析技術在教育領域被廣泛應用，并成為實現個性化教育，促進教學方式變革的重要基礎。該文在對社區教育、學習分析技術等基本概念界定的基礎上，對學習分析技術在社區教育領域中的應用，包括學習分析的關鍵技術、分析方法和模式，以及學習分析技術在教務管理、移動學習、社交管理、資源庫管理中的運用進行了分析與探討。

關鍵詞：學習分析；學習分析技術；社區教育

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）12-0169-03

在過去的幾十年里，教育系統最大的創新莫過于在線學習技術的出現。隨著教育信息化的發展和在線學習方式的普及，教育數據成為重要的教育資源。對教育數據有效利用成為發展在線學習的關鍵。因此，學習分析技術在教育領域被廣泛應用，并成為實現個性化教育，促進教學方式變革的重要基礎。美國新媒體聯盟與美國高校教育信息化協會合作的“地平線項目”在年度報告中多次預測學習分析技術將成為主流。近年來，隨著社區教育的普及化，學習分析技術也進入社區教育領域。

1 概念的界定

1.1社區教育

Deway（1915）在“學校是社會的基礎”思想中提出了社區教育（Community Education）一詞。此后，社區教育的內涵不斷地被豐富和完善，越來越被各國所接受，成為現代國際教育的一種現象和趨勢。厲以賢（1999）將社區教育界定為提高社區全體成員素質和生活質量以及實現社區發展的一種社區性的教育活動過程。

與基礎教育和高等教育相比，社區教育存在著用戶量大，涉及年齡層次廣泛，組織松散，知識體系不完整，學習路徑不清晰，結果導向不明顯，社交需求多樣化，動機不強烈，學習時間隨機的特性。但同時，社區教育也兼具其他教育不具備的優勢，由于涉及年齡層次和涉及的學習內容的廣泛性，更容易記錄長期學習結果，將其轉化成為個人學習檔案，該學習檔案具備長久分析的價值。

1.2 學習分析技術

首屆“學習分析和知識國際會議”上對學習分析技術初次進行定義，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境的數據，用以理解和優化學習及其產生的環境的技術。G.Siemens（2010）認為：“學習分析是利用數據挖掘成果，學習者產生的數據和分析模型探究信息和社會聯系，并且對學習做出預測和建議?！薄?012NMC地平線報告（高教版）》中將學習分析技術定義為對學生生成的海量數據的解釋和分析，以評估學生的學術進展，預測未來的表現，并發現潛在的問題的技術。李青，王濤（2012）總結出學習分析是兼具多樣化的數據來源，面向學生和老師，采用現代化的分析工具和分析方法對數據進行加工、挖掘和分析，提供可視化的分析結果。

綜上所述，因此本文采用魏順平（2013）概括的定義，即學習分析技術是以學生及其學習環境為分析對象，以大數據為基礎，以評估學生、發現潛在問題、理解和優化為目的的技術。

1.3 學習分析技術在傳統教育中的應用

學習分析技術在基礎教育和高等教育中得到廣泛的運用。北亞利桑那大學研發了學生線上績效評價系統GPS（Grade Performance Status），主要用于評估該校全日制學生的課堂學習績效。澳大利亞Wollongong大學發起，多所學校共同參與的“學習網絡可視化與評估項目”，項目基于學習分析的理念研發了學習網絡可視化評估工具（SNAPP）。從學習管理系統和論壇中提取學習者的行為數據和互動數據，以可視化的形式繪制學生的學習網絡，分析學習網絡對學習的影響，以調整教學并未學習者提供指導。德國的亞琛工業大學的探究型學習分析工具（eLat）可幫助教師挖掘學習者的用戶屬性、用戶行為和內容的使用情況，并作出評估。

在國內，學習分析技術也被廣泛運用于基礎教育和高等教育中。浙江溫嶺市中學信息技術教師從2005年開始著手開發的一款信息技術教學輔助平臺——ITtools3.0，已經被包括大連海灣高中、浙江省湖州五中、浙江省海鹽第二高級中學、廣州宜州一中和浙江省義烏市實驗小學等多所學校使用。該平臺能夠實現機房對機器的特殊保護，并且記錄教師和學生的操作記錄，便利查詢，大大提高學生的自主學習能力，而平臺的數據支持，能夠有效幫助教師分析結果，優化教學。

2 關鍵技術與分析方法

2.1關鍵技術和模式

學習分析萌發于數據分析，雖然學習分析技術進入教育領域的時日尚淺，但是早已廣泛運用于商業及信息產業，如商業智能、網絡分析、教育數據挖掘、學術分析等學習。在商業應用中，系統從海量消費行為數據中挖掘有價值的信息，識別同質化消費者，從而更精準的定位消費者的需求，形成最優的消費模式，以獲取商業利潤。然而數據分析應用于教育領域后，又衍生出不同的應用模式：教育數據挖掘、學習分析和學術分析。區別于教育數據挖掘和學術分析，學習分析更加偏向個人、實時和多元數據分析。

學習分析關鍵技術涉及內容分析、話語分析、社會網絡分析、系統建模等技術以及統計分析與可視化、聚類、預測、關系挖掘、文本挖掘等數據挖掘方法。李青、王濤（2012）指出學習分析技術是計算機輔助教學管理與教育數據挖掘技術發展的產物，學習分析技術是網絡分析技術與學術分析技術綜合應用的結果。

2.2 分析方法和模式

除了整合網絡分析技術與學術分析技術外，學習分析還不斷的吸收整合其他的技術和方法。包括社會網絡分析法、話語分析法和內容分析法、儀表盤技術、預警分析技術等。根據分析對象的不同，李艷燕（2012）將學習分析方法分成五類：（1）從教育學的過程分析；（2）從教學資源的角度分析；（3）從學習者間的網絡分析；（4）從學習者的特征分析；（5）從學習者行為與情感分析。

顧小清（2012）認為學習分析的要素應該包括數據收集、分析、學生學習、聽眾、干預五個部分。學習分析模式由“學習分析流程”、“工具與算法”及“數據與信息”三要素構成?！皩W習分析流程”包括數據收集、數據預處理、分析、預測、應用等環節，首先通過網絡教學平臺采集數據，然后進行平臺日志的預處理，之后對學生登錄行為、學生資源瀏覽模式、師生交互論壇、學生行為影響因素進行分析，最后進行模式解釋、評價與應用，得出數據支撐學習方案的再修改。但根據應用情境的不同“學習分析流程”各環節有所區別?！肮ぞ吲c算法”為“學習分析流程”提供支撐，使用SQL語言、SSAS聚類分析與順序分析、關聯規則、UCINET網絡圖繪制等工具?！皵祿c信息”向“工具和算法”提供數據，從”工具與算法”獲得信息和知識。

3 學習分析技術在社區教育中的應用

3.1 教務管理的應用

社區教育存在無組織管理、長期學習路徑不明確的特性。因此教務管理上存在學習檔案建檔難、總體教學情況難以把握的問題。因此社區教育中通常會使用學習分析技術中“統計分析與可視化”來了解教學情況，如師生數量、學生各類活動總量及平均情況、教師各類活動總量及平均情況。

此外，為了在無組織管理情況下收集到更多用戶信息，在社區教育中采用注冊信息多樣化采集。學習分析技術通過對用戶信息注冊表，對用戶年齡、身份證信息，學歷，愛好等信息進行收集和分析，建立更完整、更具有分析價值的學員的終身學習檔案。根據學習檔案社區教育中設定更為有效的內容特色路徑，調整平臺技術。對于社區教育中對于技能型成體系的課程，將其設定為學習單元，如：會計培訓，手工絹花制作這種在大的社區教育體系中處于3，4級目錄的課程系列，學員通過學習和考試，獲得學分、積分、成績證書并通過市級學分銀行認定作為學歷兌換依據。這也是改變原有社區教育學習目標不明確，學習動機不強烈的問題。在平臺技術層面設定報名條件，學習時間范圍，學習通過結果，是否參與考試，考試次數，考試通過條件，課程學分設置，學習積分學分轉化設置，證書在線申請等解決學習結果紀錄的問題。

3.2 移動學習的應用

區別于基礎教育和高等教育。社區教育大量采用移動學習的教學模式。該模式打破了時間，地域的限制，實現人人皆學，時時可學，處處能學。通過三屏合一方式做到無縫對接，時時連通。社區教育通過PC后臺管理，APP，微信做到一次發布，數據同步。相比于傳統的課堂學習，移動學習提供了大量的學生運動、信息搜索行為、社會交往、環境（位置）因素等數據。

因此，在社區教育的移動學習應用中，學習分析以學生表現為研究對象，并可進行課程設置、專業和機構評價。分析學習/者在學習過程中產生的學習日志、在線作業完成情況、教學視頻學習時長、上線頻率、在線測評得分、學習者的學習路徑等信息，可以獲知學習者的學習情況，學生自身可運用學習分析對正式和非正式學習活動進行更全面的評估，有助于學習者調整學習計劃和學習進展。同時，通過可視化圖表呈現知識建構過程和個人在小組學習中的貢獻情況，獲知社區教育移動學習者的整體特點，得到關于課程的相關信息，如對課程的學習態度，教師的接受度，有助于教師及時調整課程內容。通過對全體學習者的數據統計分析，可以獲知學習者的普遍特點和對課程設置的接受度，它可提高學?，F行的評價體系水平，提供更深層次的分析，甚至用于教育改革創新。

3.3 社交的應用

社區教育承載的另外一個重要功能就是對群眾正向傳播信息，保持社會穩定和諧。而社交化程度也決定了一個平臺的生命里是否持久，對于社區教育平臺建設，這是一個非常大的挑戰。社區教育的社交化不是以傳統教學中固定組織和話題引發的，沒有學校和老師的強制干預，更多的是根據地理位置，興趣愛好，線下活動引發的。學習分析技術能夠優化在線學習平臺社交功能的管理。

學習分析技術從學習管理系統中獲得學生間互動頻次、時長數據，繪制社會化網絡圖。從論壇中提取學習過程中的交流互動數據，如發帖數量、討論內容、互動人群、互動頻率等學生間互動，根據學生間的社交化活動，形成對學生個體或團體的診斷性評估。根據社會化網絡圖和診斷性評估結果有針對性地進行活動、課程、圈子推送，有效引導用戶的學習行為。同時能夠有效地進行輿情監控，及時品比敏感詞，敏感話題，在內容上傳中設定審核機制和權限，對于個別不良用戶進行信用評級，近而進行權限控制，保持平臺輿論正向性，有效地優化社交平臺的管理。

此外，社區教育存在組織松散、消息傳遞層級多、信息傳遞易失真等情況，學習分析技術能夠有效的優化消息傳遞路徑。學習分析技術收集分析師生交流互動的及時性、時長、內容、頻次等數據，能夠有效識別遠離學習網絡的學習者，提示教師給予關注；并且識別出班級中的主要信息傳播著，尋找信息交換的節點，規劃消息傳遞最佳路徑削減消息傳遞層級，保證師生交流的及時性、有效性、信息完整性。

3.4 資源庫應用

社區教育由于其用戶年齡層涉及廣、需求多樣化，因此內容呈現多樣化的情況。社區教育的在線學習整合了大量教學資源，其中最大的內容資源為視頻和文檔。在線學習平臺的文檔視頻的讀取調用系統是一個復雜的分布式軟件系統，支持多種數據收集和分析，承擔視頻管理的組件的管理，播放器自定義設置，平臺管理員系統，視頻分發服務，分布式視頻轉碼列隊，消息通知系統，統計系統，平臺監控系統的協同工作，系統承擔較為繁重的處理任務。

學習分析能夠有效優化資源庫的管理，提升系統的可用性和接入速度。通過學習分析技術對資源的使用情況進行收集和分析，如：資源的使用頻次，資源的使用方式（閱讀、觀看、下載、分享），資源的使用人群。根據資源的使用情況定義學習用戶的需求及潛在需求，進行資源篩選、更新、替換，以滿足用戶需求。

4 小結

在大數據時代，隨著在線學習的普及，教育信息化進程的推進，學習分析技術必然成為社區教育便捷教務管理、優化教學模式、增強學習體驗、實現個性化學習的關鍵。相較于學習分析技術在基礎教育和高等教育上的應用，由于社區教育用戶量大，涉及年齡層次廣泛，組織松散，知識體系不完整，學習路徑不清晰，結果導向不明顯，社交需求多樣化，動機不強烈，學習時間隨機的特性，學習分析技術對于社區教育更具有有效性。因此，在社區教育的相關研究上，學習分析技術仍然是一個非常重要的研究方向。

因此，未來研究可以從以下三個方面深入，首先，在研究方法上，可以引入定量分析，搜集開大教學數據，通過實驗組和參照組數據分析對比學習分析技術對于教務管理、移動學習、社交功能以及數據庫管理應用方面的影響；其次，可以在研究方向上進行一定的深入，如學習分析在未來社區教育上的拓展應用，如個性化教育服務、學習環境改良等；第三，從學習分析技術的技術發展深入，學習分析技術在在線學習平臺上現在更多的是數據的收集和分析，形成報告后再對模式進行修正，未來學習分析技術的及時反饋機制將會成為發展趨勢。

參考文獻：

[1] 顧小清，張進良，蔡慧英.學習分析：正在浮現中的數據技術[J].遠程教育雜志，2012（2）：18-25.

[2] 李青，王濤.學習分析技術研究與應用現狀述評[J].中國電化教育，2012（8）：129-133.