在線教與學(xué)集體智慧的有效利用：學(xué)習(xí)分析的視角與架構(gòu)

1、在線教與學(xué)集體智慧的有效利用：學(xué)習(xí)分析的視角與架構(gòu)?本文由開放教育研究雜志授權(quán)發(fā)布作者：郁曉華、 江紹祥摘要在各類在線學(xué)習(xí)平臺(tái)或社會(huì)性學(xué)習(xí)工具的支持 下，越來越多的個(gè)體學(xué)習(xí)活動(dòng)被有效組織和連接起來，共同 創(chuàng)造出一種名為集體智慧的新知識(shí)。集體智慧由個(gè)體行為以 顯性或隱性的方式匯聚而成，體現(xiàn)為一種共同的認(rèn)知或行為 的狀態(tài)或趨勢(shì)，并在社會(huì)情境下整體輸出，發(fā)揮成效。這種 知識(shí)被證實(shí)在解決復(fù)雜問題上要優(yōu)于專家智慧。為了探討如 何利用學(xué)習(xí)分析技術(shù)促進(jìn)集體智慧的獲取與應(yīng)用，進(jìn)而有效 支持在線教與學(xué)的教學(xué)決策，本研究在梳理現(xiàn)有學(xué)習(xí)分析模 型操作要素的基礎(chǔ)上，從目標(biāo)確定、數(shù)據(jù)收集、分析過程和 結(jié)果應(yīng)用四方面提出

2、了相應(yīng)的理論框架。集體智慧的學(xué)習(xí)分 析目標(biāo)可以依據(jù)教師和學(xué)生的興趣和關(guān)注點(diǎn)加以確立，數(shù)據(jù) 分析可分為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、話語分析、內(nèi)容分析、性格分析 和情境分析五大類，具體操作時(shí)還可從時(shí)間維度再細(xì)分為過 去、現(xiàn)在和未來三種，相應(yīng)的服務(wù)也可劃分為信息級(jí)和洞悉 級(jí)兩個(gè)層次，但都應(yīng)考慮分析結(jié)果呈現(xiàn)的方式以及應(yīng)用策 略。本研究最后通過應(yīng)用案例對(duì)所提框架加以詮釋，并討論 了未來需要開展的工作，包括定義各種服務(wù)于不同分析目標(biāo) 的 OIM 關(guān)系鏈、設(shè)計(jì)和開發(fā)解讀和應(yīng)用相關(guān)分析結(jié)果的工 具、開展試驗(yàn)研究加以驗(yàn)證等。關(guān)鍵詞：集體智慧；學(xué)習(xí)分析；社會(huì)學(xué)習(xí)；教學(xué)支持；在線教與學(xué)一、引言 當(dāng)前，在線學(xué)習(xí)繁衍的速度與規(guī)模令人

3、驚訝，其 中尤以 MOOC 突出。有調(diào)查發(fā)現(xiàn)，超過三分之一的大學(xué)生 至少選擇了一門在線課程， 16%的人則以在線學(xué)習(xí)課程為主 （Bailey et al. ，2014）。同時(shí)，非正式學(xué)習(xí)也從默默無聞中走 出來并登上企業(yè)學(xué)習(xí)的議程（ Cross， 2015），大大加劇了這 一趨勢(shì)的蔓延。在各類在線學(xué)習(xí)平臺(tái)或社會(huì)性學(xué)習(xí)工具的支 持下，大量個(gè)體學(xué)習(xí)活動(dòng)被有效組織和連接在一起，催生出 一種新穎的被稱之為集體智慧（ Collective Intelligence ，簡稱 CI）的知識(shí)。它一般產(chǎn)生于一群個(gè)體的集體性活動(dòng)，比如學(xué) 習(xí)同一視頻并加以評(píng)論，對(duì)同一討論主題發(fā)表看法等。作為 一種群體性問題解決能力（

4、 Heylighen ， 1999），相關(guān)實(shí)驗(yàn)研 究已證實(shí)其在解決復(fù)雜問題的閾值上明顯高于專家智慧 （Maubous-Sin，2006）。集體智慧被廣泛應(yīng)用于商業(yè)領(lǐng)域， 比如 Google 的 PageRank，Amazon 的產(chǎn)品推薦等。 在線教與 學(xué)中，相關(guān)研究還很少。 加拿大集體智慧研究中心主席皮 埃爾萊維（ Levy ，2002）曾指出：“我們對(duì)新技術(shù)最好的 利用不在人工智能上，而在集體智慧上；不是讓計(jì)算機(jī)模仿 人類，而是幫助人類更好地群體性思考并發(fā)展他們的思想” 。 隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，集體智慧的潛能與價(jià)值越發(fā)突顯。集體 智慧的獲取其實(shí)就是從大量人群的行為和數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中收集 信息和尋找答

5、案的過程，學(xué)習(xí)分析（ Learning Analytics ，簡稱 LA ）技術(shù)可以很好地支持這一目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。作為技術(shù)增 強(qiáng)學(xué)習(xí)研究中增長最快的領(lǐng)域之一，學(xué)習(xí)分析技術(shù)的本質(zhì)就 是對(duì)數(shù)據(jù)背后所隱藏的信息加以發(fā)現(xiàn)和理解并有效進(jìn)行利 用的研究（郁曉華等， 2013）。學(xué)習(xí)分析正在掀起教育技術(shù) 發(fā)展的第三次浪潮（ Brown ，2011），越來越多的教育者希望 通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策改進(jìn)對(duì)學(xué)習(xí)的理解，尋求創(chuàng)新的機(jī)會(huì)， 實(shí)現(xiàn)“智慧性”的教與學(xué)，以確保教學(xué)的效率和效果。 在 上述背景下，本研究的目標(biāo)是探討如何利用學(xué)習(xí)分析技術(shù)促 進(jìn)集體智慧的獲取，以有效支持在線教與學(xué)的教學(xué)決策。 二、集體智慧與學(xué)習(xí)分析 （一）

6、集體智慧及其核心特征 集 體智慧并不是個(gè)全新的概念，從人類共同狩獵到如今的現(xiàn)代 社會(huì)就一直存在著（ Singh ，2011）。它可以描述這樣一種情 形，那就是一群個(gè)體集體做著智慧的事情（Malone et al. ，2009），參與的個(gè)體可以是除人類之外的動(dòng)物或昆蟲，他們 最終整體的產(chǎn)出或成果要優(yōu)于任何部分相加的總和（ Singh ， 2011）。集體智慧最吸引研究者的地方在于它極大推動(dòng)了知 識(shí)和能量從個(gè)體創(chuàng)造向群體創(chuàng)造的轉(zhuǎn)變。 集體智慧的定義 非常豐富。典型的有： “一種集體決策能力，它至少等同或 優(yōu)于群組中的任何一個(gè)成員 （Hiltz & Turoff ，1978）”，“一種 人類團(tuán)體在創(chuàng)

7、造、創(chuàng)新和發(fā)明中開展智力合作的生產(chǎn)力 （Levy ，1997）”，“一種由某種社會(huì)結(jié)構(gòu)運(yùn)行的無意識(shí)的、 隨機(jī)的、并行的分布式計(jì)算過程，它使得這一社會(huì)結(jié)構(gòu)（可 以從細(xì)菌菌落到人類社會(huì)結(jié)構(gòu))運(yùn)作良好( Szuba， 2001)”， “一種關(guān)于連結(jié)和關(guān)系的智慧 ( Zara，2004)”。過去十年中， 又出現(xiàn)一些新的認(rèn)知，信息技術(shù)開始在集體智慧的獲取中扮 演著重要角色。比如， “人和計(jì)算機(jī)構(gòu)成的集合體，通過互 聯(lián)網(wǎng)連接在一起，共同做智慧的事情( Malone &Bernstein ， 2015)”，“集體智慧的應(yīng)用是一種開放數(shù)據(jù)的產(chǎn)物，可以通 過聯(lián)合這些開放數(shù)據(jù)倉庫發(fā)現(xiàn)知識(shí)( NewMedia Co

8、nsortium ， 2008)”。 不同語境下，集體智慧被看作成一種決策能力， 一種創(chuàng)造性生產(chǎn)力，一種分布式計(jì)算過程，一種有關(guān)連結(jié)的 智慧等。但不管如何定義，兩個(gè)核心特征必須加以解釋：一 個(gè)是集體 ( collective )，它雖然意味著多種來源， 但要求個(gè)體 間存在著一定關(guān)聯(lián)( Malone & Crowston ， 1994)，并最終構(gòu) 成整體發(fā)揮效果。至于如何結(jié)合成一體，組織和連接個(gè)體工 作的方式在不同視角下有不同的做法。互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使得集 體智慧獲得了新的發(fā)展活力，尤其是在各類社交媒體的支持 下，大量新穎的集體工作形式涌現(xiàn)；另一個(gè)是智慧 (intelligence )，它在本研究中

9、被作為一種內(nèi)嵌于社會(huì)或大規(guī) 模人群中的知識(shí)或能力( New Media Consortium ，2008)，能 被獲取并應(yīng)用于解決問題。它可以劃分為兩類：顯性的和隱 性的( New Media Consortium ，2008)。顯性知識(shí)由許多人通 過顯性的合作與分享，聚集并記錄而得，就如維基百科，成 千上萬次的貢獻(xiàn)形成最后的知識(shí)版本。隱性知識(shí)則是通過分 析行為模式、 相關(guān)關(guān)系和操作流程而被揭露所得， 這些模式、 關(guān)系和流程是隱性形成的，由很多人在一段時(shí)間內(nèi)選擇和行 動(dòng)匯集而成。隱性知識(shí)更有趣，也更具潛能與價(jià)值。就如亞 馬遜網(wǎng)站的推薦功能，成百上千條購買記錄以及用戶自身先 前的購買記錄，幫助用

10、戶選擇最有可能符合用戶口味的推薦 清單。 總之，本研究中的集體智慧被看作一種內(nèi)嵌于人們 顯性或隱性集體活動(dòng)中的知識(shí)，體現(xiàn)為一種共同的認(rèn)知或行 為的狀態(tài)或趨勢(shì)，并在社會(huì)情境下以整體輸出，發(fā)揮成效， 被用于優(yōu)化在線教與學(xué)。 （二）集體智慧相關(guān)概念辨析 集 體智慧在社會(huì)學(xué)、社會(huì)心理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和組織 行為學(xué)等領(lǐng)域受廣泛關(guān)注。在教育領(lǐng)域，由于概念中涉及知 識(shí)創(chuàng)建和群組活動(dòng)等含義，與一些教育概念非常相關(guān)，包括 知識(shí)建構(gòu)（ Knowledge Building ，簡稱 KB ）、協(xié)作學(xué)習(xí) （Collaborative Learning ，簡稱 CL ）和學(xué)習(xí)共同體 （Learning Commu

11、nity ，簡稱 LC ）（見表一），我們?cè)噲D從概念情景、集 體目標(biāo)、個(gè)體關(guān)系、過程結(jié)構(gòu)和個(gè)體責(zé)任五方面對(duì)這四個(gè)概 念加以辨析，以進(jìn)一步明晰本文所研究集體智慧之概念范疇 和主要特點(diǎn)。 通過對(duì)比，不難看出，集體智慧與其他三個(gè) 概念的差異在于： 1 ）集體智慧的目標(biāo)相對(duì)來說比較模糊， 沒有很好地加以計(jì)劃，并不像其他三個(gè)概念那樣明晰且有目 標(biāo)性（知識(shí)建構(gòu)和協(xié)作學(xué)習(xí)關(guān)注群組產(chǎn)出，演習(xí)共同體關(guān)注 于個(gè)體所獲） ，因此集體智慧并不注定會(huì)有的，更像是一 種副產(chǎn)品，意外而獲； 2）集體智慧參與者之間的連結(jié)是四個(gè) 概念中最弱的（協(xié)作學(xué)習(xí)相對(duì)最強(qiáng)） ，沒有分層管理和角色 分配的約束，對(duì)個(gè)體幾乎沒有責(zé)任要求； 3）

12、集體智慧的參 與創(chuàng)建是最廣泛的，但過程組織可能是最松散的，主要是一 種來自于非結(jié)構(gòu)化活動(dòng)的知識(shí)。雖然來自于非結(jié)構(gòu)化活動(dòng)的 知識(shí)比來自結(jié)構(gòu)化活動(dòng)的知識(shí)創(chuàng)建成效要低，但結(jié)果卻更有 趣，也更具價(jià)值。 （三）集體智慧的教育應(yīng)用價(jià)值 沒有一 個(gè)人知道所有事物， 但每個(gè)人都有知道的東西 （Levy ，1997）。 依據(jù)馬隆等 （Malone et al. ，2010）關(guān)于集體智慧基因的研究， 集體智慧主要由兩類群體行為產(chǎn)生：創(chuàng)建和決定。在創(chuàng)建過 程中，多樣化、獨(dú)立性的意見被提出、分享和整合在一起； 而后者， 通過顯性或隱性的評(píng)價(jià)和選擇， 一致的看法或選擇、 共同的行為或路徑得以產(chǎn)生。隨著集體智慧在商業(yè)、市

13、民生 活、政治事務(wù)等領(lǐng)域的不斷成功引入，一些研究開始探索其 在教育領(lǐng)域的可能應(yīng)用。雷克等（ Recker et al.，2014）應(yīng)用 集體智慧的結(jié)構(gòu)原理， 搭建了一款用于教師眾群教學(xué) （ crowd teaching）的網(wǎng)絡(luò)工具， 可支持教師搜索、 創(chuàng)建和分享等各種 基于在線學(xué)習(xí)資源開展的教學(xué)活動(dòng)。張塞男等（2015）運(yùn)用“合作共建” “協(xié)同編輯” “共同評(píng)價(jià)” “大眾分類”等充分 發(fā)揮集體智慧的方法，設(shè)計(jì)了基于集體智慧的開放學(xué)習(xí)資源 聚合與分享框架。佘等（ She et al.， 2012）研究了如何利用 集體智慧建構(gòu)針對(duì)新學(xué)者的初步詞匯測(cè)試，以實(shí)現(xiàn)課程學(xué)習(xí)內(nèi)容的個(gè)性化自適應(yīng)?？偟膩碇v，當(dāng)

14、前對(duì)于集體智慧的教育 應(yīng)用研究并不多見，且多側(cè)重于顯性地創(chuàng)建，在隱性方面很 少。這一 方面是技術(shù)復(fù)雜、 獲取不易， 另一 方面是因?yàn)闆]有 適合的理論加以指導(dǎo)。 其實(shí)，作為一種完全分布式的智慧， 集體智慧又被稱為“群眾智慧” （ wisdom of crowds ）和“群 體思維”（ group thinking ），它持續(xù)被增強(qiáng)著并實(shí)時(shí)被協(xié)同著， 這一機(jī)制將產(chǎn)生非常有效的行動(dòng)能力（ Levy ， 1999）。埃隆 （Ilon ， 2012）認(rèn)為集體智慧通過聯(lián)合各個(gè)部分以及個(gè)體的 集體努力后，更容易被用于處理快速的變化和適應(yīng)復(fù)雜的差 異，也更容易實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新。因此，在我們看來，集體智慧可在 在線教與

15、學(xué)活動(dòng)的多個(gè)方面發(fā)揮作用（ Atlee & Por ，2000）， 包括： 1）為學(xué)習(xí)者提供不同視角、廣泛可獲得的持續(xù)進(jìn)化 的信息； 2）幫助學(xué)習(xí)者反思自我，改善社群感知；3）提高創(chuàng)新和產(chǎn)出，促進(jìn)各種新穎的教與學(xué)方式的產(chǎn)生；4）以優(yōu)于專家的成效協(xié)助教師感知可能出現(xiàn)的問題，預(yù)測(cè)將發(fā)生的 事件； 5）為教師和學(xué)習(xí)者帶來突破、洞悉和創(chuàng)新的機(jī)會(huì)等。 但埃隆也指出正規(guī)教育就像一個(gè)被管理的智慧，具有系統(tǒng)控 制、專家驅(qū)動(dòng)、結(jié)果定義和效率制約等特點(diǎn)，如果要利用好 集體智慧，需要對(duì)教與學(xué)重新加以定義。西蒙斯（Siemens）因此問道：“個(gè)體知識(shí)的價(jià)值在哪？個(gè)體與更大群體之間的 關(guān)聯(lián)如何？集體智慧怎樣影響著當(dāng)前教

16、育的個(gè)人主義結(jié) 構(gòu)？”（ Yang & Yuen ，2009） （四）學(xué)習(xí)分析及其研究模型學(xué)習(xí)分析是對(duì)學(xué)習(xí)活動(dòng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、分析和報(bào)告，以 理解并優(yōu)化學(xué)習(xí)活動(dòng)及其發(fā)生的環(huán)境（Siemens， 2012）。學(xué)習(xí)分析源于商業(yè)智能，本質(zhì)是一種數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)。隨 著教育信息化服務(wù)對(duì)個(gè)體的關(guān)注和重視，學(xué)習(xí)分析逐步從學(xué) 術(shù)分析（ academic analytics）背后走出。不同于學(xué)術(shù)分析對(duì) 宏觀層面組織效益和經(jīng)營成本的關(guān)注以服務(wù)于組織機(jī)構(gòu)和 政府部門，學(xué)習(xí)分析更關(guān)注微觀上的教學(xué)設(shè)計(jì)與組織以有效 促進(jìn)個(gè)體的學(xué)習(xí)成功，針對(duì)的是身處學(xué)習(xí)情境中的教師和學(xué) 生（ Simens et al.， 2011）

17、。隨著基于數(shù)據(jù)與實(shí)證作出精準(zhǔn)決 策的呼聲日趨提高，學(xué)習(xí)分析也成為技術(shù)增強(qiáng)學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域 的快速發(fā)展點(diǎn)，從 2010 年正式形成以來被廣泛研究和探索 如何在多種教育情境中的應(yīng)用與實(shí)踐。本研究認(rèn)為學(xué)習(xí)分析 技術(shù)可以大大促進(jìn)社會(huì)學(xué)習(xí)情境下集體智慧的獲取。它可有 效揭示群組的多樣看法、關(guān)注焦點(diǎn)和發(fā)展傾向，為教師的問 題診斷與教學(xué)決策提供依據(jù)，也可促使個(gè)體反思與群組中他 人的不同，協(xié)助他們形成新的學(xué)習(xí)目標(biāo)。 指導(dǎo)學(xué)習(xí)分析技 術(shù)實(shí)踐的研究模型很多，比較有代表性的是麗莎和伊萊亞斯 （Lisa & Elias ，2011）的學(xué)習(xí)分析持續(xù)改進(jìn)循環(huán)模型，庫珀 （ Cooper， 2012）的學(xué)習(xí)分析特征框架模型，沙

18、提（ Chatti ， 2012）的學(xué)習(xí)分析參考模型以及格雷勒和德雷斯樂 （Greller & Drachsler，2012）的學(xué)習(xí)分析關(guān)鍵維度模型等（見表二） 。不 難發(fā)現(xiàn)，所有模型都涉及數(shù)據(jù)來源、分析目標(biāo)、技術(shù)方法、利益相關(guān)者和約束等要素。此外，本研究發(fā)現(xiàn)還有四個(gè)很有趣的方面值得關(guān)注。1）分析定向：可依據(jù)時(shí)間上的關(guān)注差異劃分為關(guān)注過去、關(guān)注現(xiàn)在和關(guān)注未來三種，不同的定 向有助于決定學(xué)習(xí)分析應(yīng)用的情境；2）嵌入教學(xué)理論：為了使分析應(yīng)用具有意義且有效， 學(xué)習(xí)理論、 優(yōu)質(zhì)的教學(xué)實(shí)踐、 領(lǐng)域知識(shí)與視角需要被引入以加以指導(dǎo)；3）呈現(xiàn)策略：需要與技術(shù)方法聯(lián)合以更好地協(xié)助分析結(jié)果的理解，因此精心 設(shè)計(jì)可

19、視化以促進(jìn)深入洞悉分析所揭示的信息是重要內(nèi)容； 4）客戶的解讀能力：客戶需要具備一定的能力去理解學(xué)習(xí) 分析的結(jié)果，并做出恰當(dāng)?shù)姆答佇袨椤?三、集體智慧的學(xué) 習(xí)分析框架 基于學(xué)習(xí)分析技術(shù)獲取集體智慧是一個(gè)新興的 研究領(lǐng)域，尤其是將集體智慧作為決策支持的基礎(chǔ)。本研究 嘗試提出一個(gè)理論指導(dǎo)框架，旨在從目標(biāo)確定、數(shù)據(jù)收集、 分析過程和結(jié)果應(yīng)用四方面梳理這一應(yīng)用實(shí)踐活動(dòng)可能涉 及的問題和內(nèi)容（見圖 1）。 （一）目標(biāo)確定 愈來愈多的 實(shí)踐研究發(fā)現(xiàn)，學(xué)習(xí)分析的應(yīng)用不應(yīng)急于展開具體操作。為 確保分析的行動(dòng)指向和最后的應(yīng)用成效，具體操作前一個(gè)非 常根本且攸關(guān)的任務(wù)就是明確整個(gè)分析活動(dòng)的目標(biāo)并設(shè)定 適當(dāng)?shù)哪繕?biāo)

20、/指示 /度量關(guān)系鏈 （ Objective/Indicator/Metric ，簡 稱 OIM ）（Chatti et al. ，2012）。該關(guān)系鏈描述了如何選擇指 標(biāo)數(shù)據(jù)然后進(jìn)行轉(zhuǎn)換以對(duì)設(shè)定目標(biāo)加以度量的一套教學(xué)設(shè) 計(jì)邏輯。雖然大多數(shù)學(xué)習(xí)分析模型籠統(tǒng)地將目標(biāo)劃分為分享-反思和咨詢 -推薦兩大類，但針對(duì)具體教育應(yīng)用情境，籠統(tǒng) 的目標(biāo)還需進(jìn)一步細(xì)化。在在線教與學(xué)情境下，學(xué)習(xí)分析應(yīng) 用目標(biāo)可從客戶的興趣和關(guān)注點(diǎn)出發(fā)加以設(shè)計(jì)，即從教師和 學(xué)生兩個(gè)角度加以考慮。通過整合相關(guān)的調(diào)查研究和文獻(xiàn) （Coffin & Lyle ， 2015； Alietal.2013 ； Drachsler & Grel

21、ler ， 2012；Bill & Melinda Gates Foundation ， 2015），本研究認(rèn)為 對(duì)于集體智慧，教師感興趣的內(nèi)容包括：1）獲知學(xué)生群組的關(guān)注點(diǎn)和認(rèn)知趨勢(shì)； 2）發(fā)現(xiàn)個(gè)體或群組出現(xiàn)的問題以及 意料之外的行為； 3）能從集體智慧中找到更適合和更新穎 的教學(xué)方法； 4）尋找恰當(dāng)?shù)慕虒W(xué)干預(yù)點(diǎn)以支持學(xué)習(xí)者個(gè)體 或群組的有效學(xué)習(xí)。學(xué)生感興趣的主要有兩方面：1）通過與同伴或群組的比較，感知不同和差距，從而反思自我的學(xué) 習(xí)狀態(tài)； 2）從集體智慧中獲取有效的個(gè)性化學(xué)習(xí)指導(dǎo)與推 薦。 （二）數(shù)據(jù)收集 不同的分析目標(biāo)需要選擇與其相適應(yīng) 的數(shù)據(jù)類型。不同于傳統(tǒng)的教育數(shù)據(jù)挖掘，分析數(shù)據(jù)大

22、多為 考試分?jǐn)?shù)和學(xué)業(yè)成績，集體智慧的學(xué)習(xí)分析數(shù)據(jù)來源更為多 樣，更為復(fù)雜，且通常分布于各種社會(huì)性學(xué)習(xí)情境下。從某 種程度上講，集體智慧的分析其實(shí)就是一種社會(huì)性學(xué)習(xí)分 析，它強(qiáng)調(diào)內(nèi)容和人之間的關(guān)聯(lián)及當(dāng)前關(guān)系狀態(tài)的價(jià)值。借 鑒弗格森和岑（ Ferguson & Shum ，2012）的研究成果，集體 智慧的學(xué)習(xí)分析可劃分為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析（ Social network analytics）、話語分析（Discourse analytics ）、內(nèi)容分析（ Content analytics )、性格分析( Disposition analytics )和情境分析 (Context analytics

23、 )五類。每種類型有其強(qiáng)調(diào)的數(shù)據(jù)來源類 型以及對(duì)應(yīng)的應(yīng)用范疇(見表三) 。 隨著學(xué)習(xí)分析的深入 發(fā)展，數(shù)據(jù)的隱私性和開放性問題日益突顯，急需得到妥善 的處理。在集體智慧應(yīng)用的情境下，更是如此。如何在保證 安全的情況下實(shí)現(xiàn)有效采集？異構(gòu)的、不同渠道的數(shù)據(jù)如何 匯聚與整合？不同系統(tǒng)、平臺(tái)間怎樣存儲(chǔ)與交換？分布式學(xué) 習(xí)( Advanced Distributed learning ，簡稱 ADL )組織提出的 xAPI 標(biāo)準(zhǔn)( the Experience API ， http： )展現(xiàn)了一個(gè)很有發(fā)展前景的解決 思路與途徑。 (三)分析過程 依據(jù)教師和學(xué)生興趣的關(guān)注 點(diǎn)，分析的具體操作可以從時(shí)間維度

24、細(xì)分為關(guān)注過去、關(guān)注 現(xiàn)在和關(guān)注未來三種，另外所提供的服務(wù)也可再劃分為信息 級(jí)( information )和洞悉( insight )級(jí)兩層( Davenport et al.， 2010)。信息級(jí)分析服務(wù)進(jìn)行評(píng)價(jià)、報(bào)告、警告、預(yù)測(cè)一類 的處理，回答諸如發(fā)生了什么，什么正在發(fā)生，將要發(fā)生什 么之類的問題，對(duì)數(shù)據(jù)的處理和加工層次相對(duì)較淺。洞悉級(jí) 分析服務(wù)則需要較深入地揭示有關(guān)學(xué)習(xí)行為的原因、過程和 可能的改變之類的信息，需要進(jìn)行診斷、建模、推薦、適應(yīng) 一類的處理，回答諸如事件或行為是如何發(fā)生的，原因是什 么，接下來最好的活動(dòng)是哪個(gè)之類的問題，對(duì)數(shù)據(jù)的處理和 加工層次較深，難度較大。本文將集體智

25、慧學(xué)習(xí)分析處理內(nèi)容通過時(shí)間定向、類型、服務(wù)客戶和水平等多個(gè)維度加以梳 理（見表四） 。 要從學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)所需分析的內(nèi)容需要 選擇適合的技術(shù)方法。沙提（ Chatti，2012）梳理出了當(dāng)前學(xué) 習(xí)分析研究領(lǐng)域最為關(guān)注的四類技術(shù)，分別是統(tǒng)計(jì)、信息可 視化、數(shù)據(jù)挖掘和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析。此外，新的技術(shù)也不斷補(bǔ) 充進(jìn)來，比如自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、仿真模擬等。但不 管如何，為確保最后分析結(jié)果的可用性，本研究特別強(qiáng)調(diào)數(shù) 據(jù)分析過程中教學(xué)法方面知識(shí)的指導(dǎo)。在相關(guān)理論中，我們 特別看重學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)理論與學(xué)習(xí)分析結(jié)合的未來發(fā)展前景?；?于其詳細(xì)的步驟計(jì)劃和明確的階段目標(biāo)，學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)理論可有 效從活動(dòng)根源和過程上保證學(xué)習(xí)

26、分析的可操作性 （ Lockyer & Dawson，2011；Lockyer et al. ，2013）。 （四）結(jié)果應(yīng)用 集 體智慧的學(xué)習(xí)分析結(jié)果可通過常見的學(xué)習(xí)儀表盤工具加以 呈現(xiàn)，以協(xié)助教師和學(xué)生進(jìn)行教與學(xué)反思與決策，也可以轉(zhuǎn) 化成算法邏輯或代碼規(guī)則應(yīng)用到學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，支持個(gè)性化學(xué) 習(xí)、實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)學(xué)習(xí)等。如果采用第一種方式，呈現(xiàn)組織的 策略需要精心加以設(shè)計(jì)，以便有效降低分析結(jié)果對(duì)教師和學(xué) 生解讀能力的要求，促進(jìn)他們理解的速率和正確性。為此， 相關(guān)設(shè)計(jì)需要考慮：針對(duì)當(dāng)前分析結(jié)果，最佳的視覺呈現(xiàn)方 式是哪種？怎樣使需要關(guān)注的信息點(diǎn)在學(xué)習(xí)儀表盤上顯著 呈現(xiàn)？有哪些操作變量可以提供，以幫助教師和

27、學(xué)生獲得最 佳的觀察視角？以怎樣的序列組織和呈現(xiàn)分析結(jié)果，才能最 好地匹配教師和學(xué)生的思考邏輯從而被最有效地接受？這 些問題經(jīng)常被忽視，使得分析結(jié)果總是以一種繁雜而混亂的 體驗(yàn)方式展現(xiàn)在教師和學(xué)生面前，讓人無處著手。其實(shí)，為 了方便而有效地支持教師和學(xué)生教與學(xué)的決策，只需遵循一 條準(zhǔn)則即可，那就是能第一眼抓住分析結(jié)果的關(guān)鍵點(diǎn)，簡單 而富有意義。 四、應(yīng)用案例 本應(yīng)用案例來自于香港教育學(xué) 院教師專業(yè)發(fā)展課程的一項(xiàng)教學(xué)活動(dòng)，本研究引入時(shí)對(duì)它進(jìn) 行了一定的修訂。這門課程旨在為參與學(xué)習(xí)的教師理解 e-Learning 的問題、機(jī)遇與挑戰(zhàn)提供相關(guān)的理論學(xué)習(xí)和實(shí)踐 體驗(yàn)。為了達(dá)到較好的教學(xué)效果，課程需要事先獲得參與教 師對(duì) e-Learning 概念的先驗(yàn)認(rèn)知，并以此為依據(jù)調(diào)整和修訂 課程內(nèi)容和活動(dòng)的組織安排。 為此，在正式授課以前， Moodle 平臺(tái)的論壇工具被用來收集參與教師的看法和觀點(diǎn)，他們的 話語及其社會(huì)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)分析后以可視化方式呈現(xiàn)在任課教師 和參與教師面前。 以部分話語分析結(jié)果為例（見圖 2），發(fā) 言的詞匯被抽取出來加以統(tǒng)計(jì)，圓圈越大代表頻率越高，即 認(rèn)同度越高。為了了解參與教師對(duì) e-Learning 知識(shí)的掌握程 度，教師預(yù)先從教學(xué)和技術(shù)兩個(gè)維度定義了一批與 e-Learning 概念相關(guān)的詞匯。將抽取出的詞匯與擬定的詞