大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域應(yīng)用

大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用，主要指的是在線決策、學(xué)習(xí)分析、數(shù)據(jù)挖掘三大要素，其主要作用是進(jìn)行預(yù)測(cè)分析、行為分析、學(xué)業(yè)分析等的應(yīng)用和研究，大數(shù)據(jù)含義指的是對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)來源包括兩方面，即顯性行為和隱性行為，其中隱性行為包括論壇發(fā)帖、課外活動(dòng)、在線社交等不直接作為教育評(píng)價(jià)的活動(dòng)，顯性行為包括考試成績(jī)、作業(yè)完成狀況以及課堂表現(xiàn)等）進(jìn)行分析，大數(shù)據(jù)模型以及顯示的數(shù)據(jù)能夠?yàn)閷W(xué)校和教師的教學(xué)提供參考，及時(shí)、準(zhǔn)確的評(píng)估學(xué)生的學(xué)業(yè)狀況，發(fā)現(xiàn)學(xué)生潛在存在的問題，進(jìn)而預(yù)測(cè)學(xué)生未來可能的表現(xiàn)。1）構(gòu)建學(xué)習(xí)者經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?。通過收集學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)滿意調(diào)查問卷，或者是分析量表數(shù)據(jù)，再根據(jù)其在課程學(xué)習(xí)中的存留數(shù)據(jù)、表現(xiàn)、行為、選擇等，構(gòu)建學(xué)習(xí)者的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，通過分析這種模型對(duì)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的課程進(jìn)行評(píng)估，例如通過構(gòu)建學(xué)習(xí)者體驗(yàn)?zāi)Ｐ?，進(jìn)行線上課程評(píng)估，然后再進(jìn)行課程設(shè)計(jì)，這種改變課程教學(xué)順序的大數(shù)據(jù)模型，顯著的提高了學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)成績(jī)和教師的教學(xué)效率。2）建立學(xué)習(xí)者行為模型。通過收集學(xué)習(xí)者在學(xué)校情景中學(xué)習(xí)行為變化的情況、學(xué)習(xí)者完成課程學(xué)習(xí)的狀況、學(xué)習(xí)者在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中花費(fèi)的學(xué)習(xí)時(shí)間以及學(xué)習(xí)者的考試成績(jī)等數(shù)據(jù)，研究學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為與教學(xué)成果之間的關(guān)系，最終形成學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為模型，通過構(gòu)建大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)平臺(tái)，構(gòu)建學(xué)習(xí)者行為模型，能夠預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)失敗可能，其預(yù)測(cè)正確率高達(dá)75%以上。3）構(gòu)建學(xué)習(xí)者知識(shí)模型。通過收集學(xué)習(xí)者在大數(shù)據(jù)在線系統(tǒng)的交互數(shù)據(jù)，其包括的內(nèi)容有：學(xué)習(xí)者請(qǐng)求幫助的性質(zhì)和數(shù)量、學(xué)習(xí)者回答問題花費(fèi)的實(shí)踐、學(xué)習(xí)者回答錯(cuò)誤的重復(fù)率、學(xué)習(xí)者回答的正確率等，通過數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析構(gòu)建的學(xué)習(xí)者知識(shí)模型，能夠?qū)W(xué)習(xí)單元層面、課程層面、知識(shí)點(diǎn)層面的數(shù)據(jù)信息，通過人工反饋或者自動(dòng)反饋，選擇適合的方式，充分的考慮學(xué)習(xí)者的時(shí)間，為學(xué)習(xí)者提供合適的學(xué)習(xí)內(nèi)容，這種通過手機(jī)每一個(gè)所有知識(shí)點(diǎn)的詳細(xì)數(shù)據(jù)，再通過在線決策、學(xué)習(xí)分析和數(shù)據(jù)挖掘，為學(xué)習(xí)者提供詳細(xì)的學(xué)習(xí)意見和學(xué)習(xí)反饋。4）構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí)模型。通過對(duì)教育大數(shù)據(jù)的在線決策、數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析，對(duì)現(xiàn)有的領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)行重新建模，研究學(xué)習(xí)者與知識(shí)點(diǎn)、學(xué)習(xí)單元、課程等學(xué)習(xí)內(nèi)容之間的關(guān)系，通過構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí)模型，采集和處理學(xué)習(xí)者的相關(guān)數(shù)據(jù)，畫出學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)曲線，再通過對(duì)這些學(xué)習(xí)曲線進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，能夠顯著的提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)成績(jī)和教師的教學(xué)效率。5）構(gòu)建學(xué)習(xí)者檔案。通過收集學(xué)習(xí)者的基本學(xué)習(xí)信息，建立基本信息數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘、學(xué)習(xí)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)特征，將相同學(xué)習(xí)特征的學(xué)習(xí)者進(jìn)行分組和聚類，建立學(xué)習(xí)者檔案，這種能夠?yàn)椴煌愋蛯W(xué)習(xí)者提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)環(huán)境，能夠激發(fā)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)積極性和主動(dòng)性，例如通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)平臺(tái)的學(xué)習(xí)日志進(jìn)行分析，這樣能夠掌握不同學(xué)習(xí)者的不同學(xué)習(xí)特點(diǎn)和交互類型，然后構(gòu)建學(xué)習(xí)者檔案，充分的激發(fā)了學(xué)習(xí)主動(dòng)性，顯著的提高了學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效率。6）教學(xué)策略分析。大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的運(yùn)用，其最終的目的是幫助教育者制定教學(xué)策略，通過對(duì)收集的學(xué)習(xí)者的信息進(jìn)行分析，探索學(xué)習(xí)系統(tǒng)中各種組件的功能，分析學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)結(jié)果與教學(xué)策略之間的關(guān)系，然后對(duì)教學(xué)策略進(jìn)行分析和總結(jié)，這樣能夠?yàn)榻逃I(lǐng)域提供更多、更有效的教學(xué)策略，例如Ritter等人研究的“CognitiveTour”的智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)挖掘、學(xué)習(xí)分析和在線決策，為該智能教學(xué)系統(tǒng)提供了長(zhǎng)達(dá)15年的細(xì)粒度、動(dòng)態(tài)的系統(tǒng)評(píng)價(jià)，優(yōu)化了該系統(tǒng)的教學(xué)策略，顯著的提高了學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效率。7）其他應(yīng)用。大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的運(yùn)用還包括個(gè)性化學(xué)習(xí)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)、以及趨勢(shì)分析等方面，其中個(gè)性化學(xué)習(xí)與自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的終極目標(biāo)，通過大數(shù)據(jù)的收集、分析與處理，為學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化學(xué)習(xí)、與自適應(yīng)學(xué)習(xí)的環(huán)境；趨勢(shì)分析時(shí)通過對(duì)大數(shù)據(jù)的分析，探索學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中的學(xué)習(xí)結(jié)果的變化趨勢(shì)，探索學(xué)前行為與未來結(jié)果之間的關(guān)系，預(yù)測(cè)未來學(xué)習(xí)的趨勢(shì)和結(jié)果，例如加州高等教育協(xié)會(huì)創(chuàng)建的在線趨勢(shì)分析工具，允許用戶自定義檢索條件，為用戶提供教育趨勢(shì)預(yù)測(cè)結(jié)果，幫助學(xué)習(xí)者構(gòu)建學(xué)習(xí)模型，最終推動(dòng)學(xué)習(xí)者主動(dòng)的學(xué)習(xí)。大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用7/27/2019大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用，主要指的是在線決策、學(xué)習(xí)分析、數(shù)據(jù)挖掘三大要素，其主要作用是進(jìn)行預(yù)測(cè)分析、行為分析、學(xué)業(yè)分析等的應(yīng)用和研究，大數(shù)據(jù)含義指的是對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)來源包括兩方面，即顯性行為和隱性行為，其中隱性行為包括論壇發(fā)帖、課外活動(dòng)、在線社交等不直接作為教育評(píng)價(jià)的活動(dòng)，顯性行為包括考試成績(jī)、作業(yè)完成狀況以及課堂表現(xiàn)等）進(jìn)行分析，大數(shù)據(jù)模型以及顯示

的數(shù)據(jù)能夠?yàn)閷W(xué)校和教師的教學(xué)提供參考，及時(shí)、準(zhǔn)確的評(píng)估學(xué)生的學(xué)業(yè)狀況，發(fā)現(xiàn)學(xué)生潛在存在的問題，進(jìn)而預(yù)測(cè)學(xué)生未來可能的表現(xiàn)。國(guó)外教育大數(shù)據(jù)公司介紹當(dāng)IBM剛剛開始與這一學(xué)區(qū)合作時(shí)，除了學(xué)生成績(jī)不好之外，該縣還面臨著輟學(xué)率已增加到48%的嚴(yán)峻情況。根據(jù)聯(lián)邦政府的《不讓一個(gè)孩子掉

隊(duì)法》（No

Child

Lift

Behind，NCLB），學(xué)生成績(jī)?cè)愀獾牡胤秸畬⑹艿綉土P。為了應(yīng)對(duì)這一巨大的挑戰(zhàn)，該縣此前已經(jīng)在學(xué)生數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上建立了一個(gè)輟學(xué)指示工具，并將其用于全縣層面的決策。但I(xiàn)BM認(rèn)為這仍不足以改善莫白兒縣窘迫的現(xiàn)狀，需要借助IBM的技術(shù)支持重新建立大數(shù)據(jù)，進(jìn)而利用大數(shù)據(jù)分析來改善學(xué)區(qū)內(nèi)所有學(xué)生的整體成績(jī)1IBM“希維塔斯學(xué)習(xí)”是一家專門聚焦于運(yùn)用預(yù)測(cè)性分析、機(jī)器學(xué)習(xí)從而提高學(xué)生成績(jī)的年輕公司。該公司在高等教育領(lǐng)域建立起最大的跨校學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫。通過這些海量數(shù)據(jù)，能夠看到學(xué)生的分?jǐn)?shù)、出勤率、輟學(xué)率和保留率的主要趨勢(shì)。通過使用100多萬名學(xué)生的相關(guān)記錄和700萬個(gè)課程記錄，這家公司的軟件能夠讓用戶探測(cè)性地知道導(dǎo)致輟學(xué)和學(xué)習(xí)成績(jī)表現(xiàn)不良的警告性信號(hào)。此外，還允許用戶發(fā)現(xiàn)那些導(dǎo)致無謂消耗的特定課程，并且看出哪些資源和干預(yù)是最成功的。2希維塔斯學(xué)習(xí)”（Civitas

Learnin推出了基于他們自己過去的學(xué)習(xí)成績(jī)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)并改善其未來學(xué)習(xí)成績(jī)的大數(shù)據(jù)服務(wù)項(xiàng)目。這家公司的新產(chǎn)品名為“學(xué)生成功系統(tǒng)”（StudentSuccess

System）?！翱释麑W(xué)習(xí)”聲稱加拿大和美國(guó)的1000多萬名高校學(xué)生正在使用其學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)技術(shù)?！翱释麑W(xué)習(xí)”的產(chǎn)品通過監(jiān)控學(xué)生閱讀

電子化的課程材料、提交電子版的作業(yè)、通過在線與同學(xué)交流、完成考試與測(cè)驗(yàn)，就能讓其計(jì)算程序持續(xù)、系統(tǒng)地分析每個(gè)學(xué)生的教育數(shù)據(jù)。老師

得到的不7/再27/是20過19去那種只展示學(xué)生分?jǐn)?shù)與作業(yè)的結(jié)果，而是像閱讀材料的時(shí)間長(zhǎng)短等這樣更為詳細(xì)的重要信息，這樣老師就能及時(shí)診斷問題的所在，提出改進(jìn)的建議，并預(yù)測(cè)學(xué)生的期末考試成績(jī)3渴望學(xué)習(xí)”（Desire

2

Learn）國(guó)外教育大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例成功創(chuàng)造并發(fā)布了各自版本的利用大數(shù)據(jù)的適應(yīng)性學(xué)習(xí)（adaptive

learning）系統(tǒng)。在2012年國(guó)際消費(fèi)電子展的高等教育技術(shù)峰會(huì)上，世界最大的教育出版公司培生集團(tuán)（Pearson）與適應(yīng)性學(xué)習(xí)領(lǐng)域里的先行者紐頓公司共同發(fā)布了主要由培生集團(tuán)開發(fā)的適應(yīng)性學(xué)習(xí)產(chǎn)品——“我的實(shí)驗(yàn)室/高手掌握”（MyLab/Mastering）。這款產(chǎn)品在將全球范圍內(nèi)向數(shù)百萬名學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)服務(wù)，向他們提供真實(shí)可信的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，讓學(xué)校通過這些數(shù)據(jù)提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效果并降低教學(xué)成本。首款產(chǎn)品將在美國(guó)的數(shù)十萬名學(xué)生中使用，包括數(shù)學(xué)、英語，以及寫作等技能開發(fā)課4“紐頓”（Knewton）總部設(shè)在英國(guó)倫敦的培生集團(tuán)和其他出版公司共同開發(fā)的“課程精靈”系統(tǒng)（CourseSmart），也允許教授們通過讓學(xué)生使用電子教科書來跟蹤他們的學(xué)業(yè)進(jìn)展，并向助教們顯示學(xué)生的學(xué)習(xí)參與度和學(xué)習(xí)成績(jī)等大量的數(shù)據(jù)信息，只是這一系統(tǒng)尚不具備預(yù)測(cè)的功能。5培生集團(tuán)⑴內(nèi)容分析法內(nèi)容分析法是一種對(duì)文獻(xiàn)內(nèi)容作客觀系統(tǒng)的定量分析的專門方法，其目的是弄清或測(cè)驗(yàn)文獻(xiàn)中本質(zhì)性的事實(shí)和趨勢(shì)，揭示文獻(xiàn)所含有的隱性情報(bào)內(nèi)容，對(duì)事物發(fā)展作情報(bào)預(yù)測(cè)。它實(shí)際上是一種半定量研究方法，其基本做法是把媒介上的文字、非量化的有交流價(jià)值的信息轉(zhuǎn)化為定量的數(shù)據(jù)，建立有意義的類目分解交流內(nèi)容，并以此來分析信息的某些特征。⑵話語分析人文科學(xué)所有的知識(shí)分子都是在利用話語的生產(chǎn)模式來行使權(quán)力，話語傳播著權(quán)力的影響。在現(xiàn)代社會(huì)中，它們就是權(quán)力的替代品。只有遵循話語系統(tǒng)自身的規(guī)律，人們?cè)谏钪械谋磉_(dá)和溝通才能有效，否則就是癡人說夢(mèng)。換言之，可以這樣來說，現(xiàn)實(shí)并不是我們?nèi)祟愒趧?chuàng)造、支配使用話語（主體性解構(gòu)），而是語言在建構(gòu)我們的本質(zhì)。掌握話語權(quán)的人掌握社會(huì)規(guī)范。⑶社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析適合分析關(guān)系數(shù)據(jù)，而用來分析其他類型數(shù)據(jù)對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)的影響。數(shù)據(jù)主要分為兩類，屬性數(shù)據(jù)和關(guān)系數(shù)據(jù)，屬性數(shù)據(jù)指涉及能動(dòng)者的態(tài)度，觀點(diǎn)，行為方面的數(shù)據(jù)，采用的方法主要是變量分析法。關(guān)系數(shù)據(jù)是關(guān)于接觸，關(guān)聯(lián)，群體依附和聚會(huì)方面的數(shù)據(jù)，反映一個(gè)能動(dòng)者與另外能動(dòng)者聯(lián)系在一起，而不是單獨(dú)的屬

性，一般采用的分析方法是網(wǎng)絡(luò)分析。另外還有一種是觀念數(shù)據(jù)，主要是描述意義，動(dòng)機(jī)，定義和類型化本身，主要是用類型分析的方法。⑷聚類聚類分析也被稱為群分析，它是在“物以類聚”這一理念之上，對(duì)樣品進(jìn)行必要分類的一種相對(duì)多元的統(tǒng)計(jì)分析方法。這種方法專門針對(duì)大量的樣品，按各自的特性進(jìn)行相對(duì)合理的分類，即使未曾事先驗(yàn)知的情況下依然不會(huì)參考任何模型。聚類分析是研究事物特性的個(gè)體方法，可以把類似的事物分類整合。原則上依據(jù)事物的相似性進(jìn)行歸類，具有以下三個(gè)特點(diǎn)：①非常符合檢測(cè)未曾驗(yàn)證的事物。在沒有數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)參考的情況下，設(shè)定相對(duì)完善的分類變量就可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的聚合，得到相對(duì)客觀的分類信息。②能夠處理多個(gè)變量決定的分類。多個(gè)變量的分類一般相對(duì)比較復(fù)雜，聚類方法完全可以勝任針對(duì)此類數(shù)據(jù)的分類。③聚類分析法的探索性相對(duì)較高，可以根據(jù)事物的內(nèi)在屬性和規(guī)律，依據(jù)原則上的相似性對(duì)數(shù)據(jù)分類，被廣大工作者廣泛應(yīng)用。⑸預(yù)測(cè)根據(jù)已有數(shù)據(jù)或信息對(duì)整體或個(gè)體數(shù)據(jù)發(fā)展態(tài)勢(shì)做出合理預(yù)測(cè)。⑹關(guān)系挖掘數(shù)據(jù)挖掘是一種在信息領(lǐng)域當(dāng)中發(fā)展最快的技術(shù)，許多行業(yè)中的佼佼者都從中獲得較為廣闊的發(fā)展空間，這使得數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)日趨被人們所關(guān)注。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，采集數(shù)據(jù)的方法日益繁多，因而使得龐大的數(shù)據(jù)總量幾乎達(dá)到GB

甚至TB

級(jí)，并且高維數(shù)據(jù)日趨主流化。此類數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)的高維特征并不是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法可以輕易解決的，這樣導(dǎo)致數(shù)據(jù)的處理也愈來愈依賴計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)。⑺文本挖掘文本數(shù)據(jù)挖掘(Text

Mining)是指從文本數(shù)據(jù)中抽取有價(jià)值的信息和知識(shí)的計(jì)算機(jī)處理技術(shù)。顧名思義，文本數(shù)據(jù)挖掘是從文本中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘(Data

Mining)。從這個(gè)意義上講，文本數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)分支。文本數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)邊緣學(xué)科，由機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、自然語言處理等多種學(xué)科交叉形成。學(xué)習(xí)分析關(guān)鍵技術(shù)與主要工具從學(xué)生方面來說，學(xué)習(xí)分析技術(shù)在了解學(xué)生學(xué)習(xí)現(xiàn)狀之后，通過分析學(xué)生數(shù)據(jù)，找出相關(guān)問題，對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)過程進(jìn)行優(yōu)化，幫助學(xué)生培養(yǎng)良好學(xué)習(xí)習(xí)慣，從而達(dá)到學(xué)生自我學(xué)習(xí)的目的。從教師以及管理人員方面來說，學(xué)習(xí)分析技術(shù)可以評(píng)估教學(xué)課程和相關(guān)機(jī)構(gòu)，幫助同步改善學(xué)校既定考核方式，深入分析教學(xué)數(shù)據(jù)，為教師幫助學(xué)生解決實(shí)際問題指明教學(xué)不足和更優(yōu)方法。從研究人員方面來說，學(xué)習(xí)分析技術(shù)是一種研究學(xué)生和網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的有效工具。從技術(shù)開發(fā)人員方面來說，學(xué)習(xí)分析技術(shù)管理系統(tǒng)各模塊各不相同的使用頻次和路徑能有效指導(dǎo)系統(tǒng)界面的相關(guān)優(yōu)化設(shè)計(jì)，并可以完善系統(tǒng)日志相關(guān)管理功能。1.學(xué)習(xí)者特征分析 學(xué)習(xí)者特征由學(xué)習(xí)者的知識(shí)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)風(fēng)格組成。知識(shí)結(jié)構(gòu)說明了學(xué)習(xí)者對(duì)正在或?qū)⒁獙W(xué)習(xí)知識(shí)的掌握情況，主要包括學(xué)習(xí)者初始技能、當(dāng)前技能和目標(biāo)技能。學(xué)習(xí)風(fēng)格包括學(xué)習(xí)者的生理特征、心理特征和社會(huì)特征三個(gè)方面。［4］ 利用數(shù)據(jù)挖掘功能分析學(xué)習(xí)者特征，目的在于幫助學(xué)習(xí)者修正自己的學(xué)習(xí)行為。這里有一理論假設(shè)：通過對(duì)學(xué)習(xí)者特征分析結(jié)果和事先制定的行為目標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較，教師能夠幫助學(xué)習(xí)者修正學(xué)習(xí)行為、提高學(xué)習(xí)能力、完善人格，有利于學(xué)生各方面素質(zhì)的和諧發(fā)展。 學(xué)習(xí)者特征分析系統(tǒng)由如下四個(gè)模塊組成，基本框架如圖1所示。 人機(jī)互動(dòng)界面：學(xué)習(xí)者可以向系統(tǒng)手工添加學(xué)習(xí)者信息、提出分析要求，同時(shí)查看分析結(jié)果。

數(shù)據(jù)收集模塊：收集的信息包括學(xué)習(xí)者的基本信息、績(jī)效信息、學(xué)習(xí)歷史、學(xué)習(xí)偏好、知識(shí)結(jié)構(gòu)等。 數(shù)據(jù)處理模塊：數(shù)據(jù)庫按照元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理、集成和變換。 數(shù)據(jù)分析模塊：利用經(jīng)過轉(zhuǎn)化的數(shù)據(jù)，按照數(shù)據(jù)挖掘規(guī)則，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，得出結(jié)果并輸出。2.干預(yù)師生行為 學(xué)校教學(xué)管理數(shù)據(jù)庫中記錄著各屆學(xué)生與教師的學(xué)習(xí)、工作、社會(huì)活動(dòng)、獎(jiǎng)勵(lì)、處罰等情況，利用數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)分析與演變分析等功能，尋找?guī)熒鞣N行為活動(dòng)之間的內(nèi)在聯(lián)系。如“當(dāng)存在A，B時(shí)可以推出C”這樣的規(guī)則，即當(dāng)有A行為和B行為發(fā)生時(shí)，還會(huì)有C行為。在實(shí)際情境中，如果發(fā)現(xiàn)學(xué)生或教師已有A，B行為時(shí)，馬上可以分析其產(chǎn)生C行為的可能性，及時(shí)制定策略促進(jìn)或制止C行為的發(fā)生。

3.合理設(shè)置課程 在學(xué)校，學(xué)生的課程學(xué)習(xí)是循序漸進(jìn)的，而且課程之間有一定的關(guān)聯(lián)與前后順序關(guān)系。在學(xué)一門較高級(jí)課程之前必須先修一些先行課程，如果先行課程沒有學(xué)好，勢(shì)必會(huì)影響后續(xù)課程的學(xué)習(xí)。另外，同一年級(jí)學(xué)習(xí)同一課程的不同班級(jí)，由于授課教師、班級(jí)文化的不同，班內(nèi)學(xué)生的總體成績(jī)相差有時(shí)會(huì)很大。 利用學(xué)校教學(xué)數(shù)據(jù)庫中存放的歷屆學(xué)生各門學(xué)科的考試成績(jī)，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)分析與時(shí)間序列分析等相關(guān)功能，就能從這些海量數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息，幫助分析這些數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性、回歸性等性質(zhì)，得出一些具有價(jià)值的規(guī)則和信

息，最終找到影響學(xué)生成績(jī)的原因。在此基礎(chǔ)上，對(duì)課程設(shè)置作出合理安排。

4.學(xué)習(xí)評(píng)價(jià) 學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)是教育工作者的重要職責(zé)之一。評(píng)定學(xué)生的學(xué)習(xí)行為，既對(duì)學(xué)生起到信息反饋和激發(fā)學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)的作用，又是檢查課程計(jì)劃、教學(xué)程序以至教學(xué)目的的手段，也是考查學(xué)生個(gè)別差異，便于因材施教的途徑。［5］評(píng)價(jià)要遵循“評(píng)價(jià)內(nèi)容要全面、評(píng)價(jià)方式要多元化、評(píng)價(jià)次數(shù)要多次化、注重自評(píng)與互評(píng)的有機(jī)結(jié)合”的原則。 在教學(xué)科研網(wǎng)絡(luò)普遍建立的今天，利用數(shù)據(jù)挖掘工具，對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)數(shù)據(jù)庫、行為記錄數(shù)據(jù)庫、獎(jiǎng)勵(lì)處罰數(shù)據(jù)庫等進(jìn)行分析處理，可以即時(shí)得到學(xué)生的評(píng)價(jià)結(jié)果，對(duì)學(xué)生出現(xiàn)的不良學(xué)習(xí)行為進(jìn)行及時(shí)指正。另外，這種系統(tǒng)還能夠克服教師主觀評(píng)價(jià)的不公正、不客觀的弱點(diǎn)，減輕教師的工作量。

5.個(gè)性化、智能化網(wǎng)絡(luò)服務(wù) 數(shù)據(jù)挖掘基于網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用包括WEB挖掘和個(gè)性化、智能化網(wǎng)上遠(yuǎn)程教育兩個(gè)方面。

WEB挖掘是數(shù)據(jù)挖掘的一項(xiàng)重要應(yīng)用。WEB挖掘是從與WWW相關(guān)的資源和行為中抽取感興趣的、有用的模式和隱含信息的過程。WWW分析就是為網(wǎng)站運(yùn)行提供深入、準(zhǔn)確、詳細(xì)的分析數(shù)據(jù)和有價(jià)值的以及易理解的分析知識(shí)。通過提供這些數(shù)據(jù)和信息，可以解決以下問題：

（1）對(duì)網(wǎng)站的修改更加有目的、有依據(jù)，穩(wěn)步地提高用戶滿意度。根據(jù)用戶訪問模式修改網(wǎng)頁之間的鏈接，把用戶想要的信息以更快、更有效的方式展現(xiàn)給用戶。

（2）查看網(wǎng)站流量模式。發(fā)現(xiàn)用戶的需要和興趣，對(duì)需求強(qiáng)烈的網(wǎng)頁提供優(yōu)化，用服務(wù)器預(yù)先存儲(chǔ)的方法來解決下載緩慢的問題。

（3）提供個(gè)性化網(wǎng)站。針對(duì)不同的用戶，按照其個(gè)人的興趣和愛好（數(shù)據(jù)挖掘算法得到的用戶訪問模式），向用戶動(dòng)態(tài)提供瀏覽的建議，自動(dòng)提供個(gè)性化的網(wǎng)站。

（4）發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)性能瓶頸，找到安全漏洞。

（5）為教師、教育管理者等提供重要的、有價(jià)值的信息。如通過對(duì)每個(gè)學(xué)生所做的試題進(jìn)行分析，得出題目之間的關(guān)聯(lián)性及其他一些有用的信息，用來指導(dǎo)教學(xué)、修正試題難度系數(shù)等。 個(gè)性化、智能化網(wǎng)上遠(yuǎn)程教育是充分利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的功能，為遠(yuǎn)程教育提供服務(wù)。其表現(xiàn)在：

（1）利用學(xué)生登記信息，針對(duì)不同的學(xué)生，提供不同的學(xué)習(xí)內(nèi)容和學(xué)習(xí)模式，真正做到因材施教，并對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)記錄進(jìn)行保存。

（2）對(duì)站點(diǎn)上保存的學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)記錄信息進(jìn)行挖掘，并結(jié)合課件知識(shí)庫的信息，自動(dòng)重組課程的內(nèi)容，使之更符合教學(xué)規(guī)律，并結(jié)合內(nèi)容，提供其他相關(guān)學(xué)習(xí)資源。

（3）通過對(duì)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為的挖掘，發(fā)現(xiàn)用戶的瀏覽模式，自動(dòng)重構(gòu)頁面之間的鏈接，以符合用戶的訪問習(xí)慣。 個(gè)性化、智能化遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)模型將涉及到課件知識(shí)庫、學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)庫、個(gè)人學(xué)習(xí)記錄數(shù)據(jù)庫這三個(gè)大型數(shù)據(jù)庫，還需要構(gòu)建智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)、個(gè)性界面生成系統(tǒng)、智能挖掘系統(tǒng)、智能重組系統(tǒng)等四個(gè)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘在教育信息化中的具體應(yīng)用空間學(xué)習(xí)者特征由學(xué)習(xí)者的知識(shí)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)風(fēng)格組成。知識(shí)結(jié)構(gòu)說明了學(xué)習(xí)者對(duì)正在或?qū)⒁獙W(xué)習(xí)知識(shí)的掌握情況，主要包括學(xué)習(xí)者初始技能、當(dāng)前技能和目標(biāo)技能。學(xué)習(xí)風(fēng)格包括學(xué)習(xí)者的生理特征、心理特征和社會(huì)特征三個(gè)方面1學(xué)習(xí)者特征分析學(xué)校教學(xué)管理數(shù)據(jù)庫中記錄著各屆學(xué)生與教師的學(xué)習(xí)、工作、社會(huì)活動(dòng)、獎(jiǎng)勵(lì)、處罰等情況，利用數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)分析與演變分析等功能，尋找?guī)熒鞣N行為活動(dòng)之間的內(nèi)在聯(lián)系。如“當(dāng)存在A，B時(shí)可以推出C”這樣的規(guī)則，即當(dāng)有A行為和B行為發(fā)生時(shí)，還會(huì)有C行為。在實(shí)際情境中，如果

發(fā)現(xiàn)學(xué)生或教師已有A，B行為時(shí)，馬上可以分析其產(chǎn)生C行為的可能性，及時(shí)制定策略促進(jìn)或制止C行為的發(fā)生2干預(yù)師生行為利用學(xué)校教學(xué)數(shù)據(jù)庫中存放的歷屆學(xué)生各門學(xué)科的考試成績(jī)，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)分析與時(shí)間序列分析等相關(guān)功能，就能從這些海量數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息，幫助分析這些數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性、回歸性等性質(zhì)，得出一些具有價(jià)值的規(guī)則和信息，最終找到影響學(xué)生成績(jī)的原因。3合理設(shè)置課程在教學(xué)科研網(wǎng)絡(luò)普遍建立的今天，利用數(shù)據(jù)挖掘工具，對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)數(shù)據(jù)庫、行為記錄數(shù)據(jù)庫、獎(jiǎng)勵(lì)處罰數(shù)據(jù)庫等進(jìn)行分析處理，可以即時(shí)得到學(xué)生的評(píng)價(jià)結(jié)果，對(duì)學(xué)生出現(xiàn)的不良學(xué)習(xí)行為進(jìn)行及時(shí)指正。另外，這種系統(tǒng)還能夠克服教師主觀評(píng)價(jià)的不公正、不客觀的弱點(diǎn)，減輕教師的工作量。4學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中教育大數(shù)據(jù)應(yīng)用基于大數(shù)據(jù)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)運(yùn)行流程圖第一步，學(xué)習(xí)者生成學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，經(jīng)過內(nèi)容傳遞模塊，數(shù)據(jù)將被標(biāo)記上時(shí)間戳；第二步，數(shù)據(jù)按照預(yù)先定義的結(jié)構(gòu)存入學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)庫；第三步，預(yù)測(cè)模塊從學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)庫和學(xué)生信息系統(tǒng)中采集數(shù)據(jù)，根據(jù)不同的分析目的，調(diào)用不同的分析工具和模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析；第四步，自適應(yīng)模塊根據(jù)預(yù)測(cè)模塊中數(shù)據(jù)挖掘和分析的結(jié)果，通過內(nèi)容傳遞模塊為學(xué)習(xí)者提供合適的學(xué)習(xí)指導(dǎo)和學(xué)習(xí)策略；第五步，預(yù)測(cè)模塊中數(shù)據(jù)挖掘和分析的結(jié)果同時(shí)被傳遞給顯示模塊，供教師和教學(xué)管理者使用；最后，教師和教學(xué)管理者根據(jù)分析結(jié)果，通過干預(yù)模塊對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行人為干預(yù)7/27/2019自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)包含六大模塊：（1}內(nèi)容傳遞模塊。管理、維護(hù)、傳遞個(gè)性化的學(xué)習(xí)內(nèi)容與評(píng)價(jià)給學(xué)習(xí)者，以支持學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為。（2)學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)庫。存儲(chǔ)學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的時(shí)間戳標(biāo)記的學(xué)習(xí)者輸人和學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)。（3)預(yù)測(cè)模塊。整合系統(tǒng)外部學(xué)習(xí)者信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)和系統(tǒng)內(nèi)部學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，通過對(duì)數(shù)據(jù)的處理和分析，對(duì)學(xué)習(xí)者未來的學(xué)習(xí)行為和結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)。（4)顯示模塊。將預(yù)測(cè)模塊中的運(yùn)行結(jié)果以可視化的方式顯示給各類使用者。（5)自適應(yīng)模塊。根據(jù)預(yù)測(cè)模塊的運(yùn)行結(jié)果，觸發(fā)內(nèi)容傳遞模塊，再根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)水平和興趣，推送合適的學(xué)習(xí)內(nèi)容給學(xué)習(xí)者。（6)干預(yù)模塊。允許教師、教學(xué)管理者和系統(tǒng)開發(fā)人員根據(jù)預(yù)測(cè)模塊的運(yùn)行結(jié)果，對(duì)自適應(yīng)系統(tǒng)實(shí)施人為干預(yù)教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析的區(qū)別教育數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)分析技術(shù)常用技術(shù)是分類、聚類、貝葉斯模型、關(guān)系挖掘和用模型來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中有意義的信息常用技術(shù)是統(tǒng)計(jì)、可視化、系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、情緒分析、影響分析、話語分析，概念分析和意義建構(gòu)模型起源源于教育軟件、學(xué)生建模和預(yù)測(cè)課程的結(jié)果源于語義網(wǎng)絡(luò)、智能課程和系統(tǒng)干預(yù)重點(diǎn)重視對(duì)所采用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的描述和比較重視對(duì)數(shù)據(jù)和結(jié)果的描述發(fā)現(xiàn)自動(dòng)化的發(fā)現(xiàn)是關(guān)鍵，利用人類判斷是用來完成這個(gè)目標(biāo)的工具利用人類判斷的是關(guān)鍵，自動(dòng)化的發(fā)現(xiàn)是用于實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的工具早期的教育數(shù)據(jù)挖掘主要是網(wǎng)站日志數(shù)據(jù)的挖掘，現(xiàn)在新的計(jì)算機(jī)技術(shù)支持的交互式學(xué)習(xí)方法和工具（智能輔導(dǎo)系統(tǒng)、仿真、游戲），為量化和收集學(xué)生行為數(shù)據(jù)帶來了新的機(jī)會(huì)。特別是更加集成、更加模塊化和更加復(fù)雜化的在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)提供了更多類型的數(shù)據(jù)，其中包含了數(shù)據(jù)挖掘算法需要的許多變量。教育數(shù)據(jù)挖掘能發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，探索建立預(yù)測(cè)模型，讓我們重新發(fā)現(xiàn)和預(yù)測(cè)學(xué)生如何學(xué)習(xí)。1教育數(shù)據(jù)挖掘?qū)W(xué)習(xí)分析的定義，指的是對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋，目的是評(píng)估學(xué)業(yè)進(jìn)步、預(yù)測(cè)未來表現(xiàn)、發(fā)現(xiàn)潛在問題。數(shù)據(jù)來自學(xué)生的顯性行為，如完成作業(yè)和參加考試；還有學(xué)生的隱性行為，如在線社交，課外活動(dòng)，論壇發(fā)帖，以及其他一些不直接作為學(xué)生教育進(jìn)步評(píng)價(jià)的活動(dòng)。學(xué)習(xí)分析模型處理和顯示的數(shù)據(jù)幫助教師和學(xué)校更好地理解教與學(xué)。學(xué)習(xí)分7/27/2019析的目標(biāo)是使教師和學(xué)校創(chuàng)造適合每個(gè)學(xué)生需要和能力的教育機(jī)會(huì)。2學(xué)習(xí)分析1.學(xué)習(xí)者知識(shí)建模研究者通過采集學(xué)習(xí)者與在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)的交互數(shù)據(jù)，包括學(xué)習(xí)者系統(tǒng)應(yīng)答正確率、回答問題花費(fèi)時(shí)間、請(qǐng)求幫助的數(shù)量和性質(zhì)，以及錯(cuò)誤應(yīng)答的重復(fù)率等，這部分?jǐn)?shù)據(jù)可以是課程層面的、學(xué)習(xí)單元層面的或知識(shí)點(diǎn)層面的。通過數(shù)據(jù)挖掘和分析，構(gòu)建學(xué)習(xí)者知識(shí)模型，然后通過自動(dòng)或人工反饋，為學(xué)習(xí)者在合適的時(shí)間，選擇合適的方式，提供合適的學(xué)習(xí)內(nèi)容。例

如，Onsophic公司的在線學(xué)習(xí)平臺(tái)就是通過收集平臺(tái)中學(xué)習(xí)者每一個(gè)知識(shí)點(diǎn)學(xué)習(xí)（例如二次方程）的詳細(xì)數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘和分析，建立學(xué)習(xí)知識(shí)模型，為學(xué)習(xí)者提供詳細(xì)的學(xué)習(xí)反饋和建議。2.學(xué)習(xí)者行為建模研究者通過采集學(xué)習(xí)者在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中花費(fèi)的學(xué)習(xí)時(shí)間、學(xué)習(xí)者完成課程學(xué)習(xí)情況、學(xué)習(xí)者在課堂或?qū)W校情境中學(xué)習(xí)行為變化情況、學(xué)習(xí)者線上或線下考試成績(jī)等數(shù)據(jù)，探索學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為與學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)結(jié)果的相關(guān)關(guān)系，最終構(gòu)建學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為模型。例如，麥克費(fèi)登

(Macfayden)和道森（Dawson)通過跟蹤和采集Blackboard在線學(xué)習(xí)平臺(tái)上學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為相關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)建學(xué)習(xí)者行為模型，該模型被用于預(yù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)失敗可能。經(jīng)過實(shí)證研究，該模型的預(yù)測(cè)正確率可以達(dá)到80%以上。3.學(xué)習(xí)者經(jīng)歷建模研究者通過采集學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)滿意度調(diào)查問卷或量表數(shù)據(jù)，以及其在后續(xù)單元或課程學(xué)習(xí)中的選擇、行為、表現(xiàn)和留存率數(shù)據(jù)，構(gòu)建學(xué)習(xí)者體驗(yàn)?zāi)Ｐ?，利用該模型?duì)在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的課程和功能進(jìn)行評(píng)估。例如，可汗學(xué)院（Kaplan

Inc)通過構(gòu)建學(xué)習(xí)者體驗(yàn)?zāi)Ｐ停瑢?duì)其線上課程進(jìn)行評(píng)估，進(jìn)行線上課程的再設(shè)計(jì)，改變課程學(xué)習(xí)順序，大大提高了教師的教學(xué)效率和學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)成績(jī)。4.學(xué)習(xí)者建檔研究者采集在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)中學(xué)習(xí)者相關(guān)數(shù)據(jù)以及線下學(xué)習(xí)者基本信息數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建學(xué)習(xí)者個(gè)人學(xué)習(xí)檔案，分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)特征，對(duì)具有相同學(xué)習(xí)特征的學(xué)習(xí)者進(jìn)行聚類和分組，最終為不同類型的學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)環(huán)境，促進(jìn)學(xué)習(xí)者有效學(xué)習(xí)的發(fā)生。例如，卡丹(Kardan)和克納蒂(Conati)利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)學(xué)習(xí)者與在線學(xué)習(xí)

平臺(tái)的交互日志進(jìn)行分析，確定不同學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)類型和交互特點(diǎn)，構(gòu)建學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)檔

案。該研究結(jié)果主要用于對(duì)新學(xué)習(xí)者進(jìn)行分類，并提供合適的學(xué)習(xí)支持和交互支持。5.領(lǐng)域知識(shí)建模研究者通過對(duì)教育大數(shù)據(jù)的挖掘和學(xué)習(xí)分析，對(duì)現(xiàn)有領(lǐng)域知識(shí)模型進(jìn)行重構(gòu)，探索課程、學(xué)習(xí)單元和知識(shí)點(diǎn)的學(xué)習(xí)內(nèi)容組織方式與學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)結(jié)果之間的相關(guān)關(guān)系。例如，馬丁（Martin)等人采集、處理學(xué)習(xí)者相關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)建學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)曲線，并通過對(duì)大量學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)曲線數(shù)據(jù)的分析，對(duì)現(xiàn)有領(lǐng)域知識(shí)模型進(jìn)行重構(gòu)。6.學(xué)習(xí)組件分析和教學(xué)策略分析教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析典型應(yīng)用詳細(xì)應(yīng)用領(lǐng)域情況研究者通過對(duì)學(xué)習(xí)者在在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的學(xué)習(xí)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析，探索在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析應(yīng)用領(lǐng)域主要包括：學(xué)習(xí)者的知識(shí)、行為和經(jīng)歷建模；學(xué)習(xí)者建檔；領(lǐng)域知識(shí)建模；趨勢(shì)分析1、支持學(xué)習(xí)過程的全數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)在當(dāng)今數(shù)據(jù)為王的時(shí)代，數(shù)據(jù)成為重要的無形資本和關(guān)鍵因素。尤其是數(shù)字化學(xué)習(xí)條件下，既包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也包括以文本為代表的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和以Web站點(diǎn)為代表的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。當(dāng)前對(duì)非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)較少涉及，而他們往往蘊(yùn)藏著重要信息，如學(xué)習(xí)習(xí)慣、學(xué)習(xí)風(fēng)格等。大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)字化學(xué)習(xí)分析必然要圍繞數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)作，理想狀態(tài)是能對(duì)所有信息進(jìn)行采集，保障數(shù)據(jù)的全面性。另外，當(dāng)前數(shù)據(jù)存儲(chǔ)面臨兩方面的挑戰(zhàn)，一是學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)所占的比重越來越大；二個(gè)是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫已不適合非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，而非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）存在讀寫實(shí)時(shí)性較差、無法滿足復(fù)雜SQL操作，尤其是多表關(guān)聯(lián)查詢等不足。因此，對(duì)二者進(jìn)行有效整合是大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的必然要求。2、支持測(cè)試類型的多樣化盡管發(fā)展性評(píng)價(jià)強(qiáng)調(diào)評(píng)價(jià)形式多元化，但測(cè)試作為一種重要的評(píng)價(jià)形式，仍具有無可替代的作用。通過測(cè)試能引導(dǎo)學(xué)習(xí)者對(duì)學(xué)習(xí)內(nèi)容更深層次的思考，引導(dǎo)學(xué)習(xí)者運(yùn)用所學(xué)解決現(xiàn)實(shí)問題，培養(yǎng)其創(chuàng)造性思維[12]。一般將測(cè)試題目分為客觀性題目和主觀性題目，前者具有標(biāo)準(zhǔn)唯一、易于處理等優(yōu)點(diǎn)，適合考察客觀知識(shí)的掌握情況；而后者有利于考察學(xué)習(xí)者的理解、運(yùn)用、歸納等能力，對(duì)于培養(yǎng)和考察學(xué)生的創(chuàng)新思維和創(chuàng)新能力具有優(yōu)勢(shì)。由于主觀性題目的主觀性特點(diǎn)，很難進(jìn)行智能化處理，通常由教師來完成，這就造成當(dāng)前測(cè)試以客觀性題目為主的不均衡現(xiàn)象。為此，發(fā)展性評(píng)價(jià)系統(tǒng)要盡可能增加主觀性題目的比重，同時(shí)優(yōu)化主觀試題的處理方式，在保證評(píng)價(jià)效率的前提下減少教師的工作量，實(shí)現(xiàn)全面、有效的評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)。3、支持知識(shí)增長(zhǎng)的可視化可視化是信息時(shí)代數(shù)據(jù)處理與顯示的必然趨勢(shì)。發(fā)展性評(píng)價(jià)注重學(xué)習(xí)者的發(fā)展，但發(fā)展是個(gè)抽象的概念，無法準(zhǔn)確地衡量。而日益興起的增值評(píng)價(jià)為知識(shí)增長(zhǎng)的測(cè)量提供了新思路。發(fā)展性學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)系統(tǒng)要引入增值評(píng)價(jià)的理論，即一定時(shí)期的學(xué)校教育對(duì)學(xué)生成長(zhǎng)發(fā)展所帶來的積極影響，增值評(píng)價(jià)就是對(duì)這種影響的評(píng)估。此外，發(fā)展性學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)系統(tǒng)的使用主體為學(xué)習(xí)者和教師，他們通常不具備分析知識(shí)增長(zhǎng)的能力，所以需對(duì)知識(shí)增長(zhǎng)量進(jìn)行可視化處理，使抽象的學(xué)習(xí)過程有跡可循，進(jìn)而形成對(duì)學(xué)習(xí)者知識(shí)增長(zhǎng)的直觀反映。對(duì)教師而言，知識(shí)增長(zhǎng)的可視化便于個(gè)性化指導(dǎo)和干預(yù)；對(duì)學(xué)習(xí)者而言，可以直觀地看到自己的進(jìn)步，有利于認(rèn)識(shí)自我、建立自信。4、支持學(xué)習(xí)過程的及時(shí)督導(dǎo)數(shù)字化學(xué)習(xí)脫離了教師的監(jiān)控和約束，學(xué)習(xí)者容易在學(xué)習(xí)中“迷失”，督導(dǎo)機(jī)制是十分必要的。學(xué)習(xí)分析技術(shù)的興起，其測(cè)量、收集、分析和報(bào)告有關(guān)學(xué)生及其學(xué)習(xí)環(huán)境數(shù)據(jù)有利于理解、優(yōu)化學(xué)習(xí)及其產(chǎn)生的環(huán)境，為發(fā)展性學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)系統(tǒng)提供了新的思路。發(fā)展性學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)系統(tǒng)支持的及時(shí)督導(dǎo)要以學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)為量化依據(jù)，通過對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析，發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者潛在的問題與不足，并及時(shí)反饋給學(xué)習(xí)者，同時(shí)給予相應(yīng)的改進(jìn)和補(bǔ)救建議5、支持評(píng)價(jià)的個(gè)性化發(fā)展性評(píng)價(jià)強(qiáng)調(diào)關(guān)注個(gè)體差異，支持評(píng)價(jià)的個(gè)性化。而大數(shù)據(jù)給教育帶來的轉(zhuǎn)變之一便是使個(gè)性化教育成為可能。發(fā)展性學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)系統(tǒng)應(yīng)為學(xué)習(xí)者提供可選擇的多樣性評(píng)價(jià)目標(biāo)和評(píng)價(jià)指標(biāo)，根據(jù)學(xué)習(xí)者的選擇，動(dòng)態(tài)生成個(gè)性化評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行個(gè)性化評(píng)價(jià)。數(shù)字化學(xué)習(xí)的發(fā)展性評(píng)價(jià)系統(tǒng)的特征分析已有研究認(rèn)為，基于發(fā)展

性評(píng)價(jià)的數(shù)字化學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)

系統(tǒng)，如網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中的學(xué)

習(xí)評(píng)價(jià)系統(tǒng)應(yīng)支持過程信

息的全面采集、支持自評(píng)

與互評(píng)、支持多種反饋形

式等，結(jié)合大數(shù)據(jù)及數(shù)字

化學(xué)習(xí)的特征，大數(shù)據(jù)背

景下的數(shù)字化學(xué)習(xí)發(fā)展性

評(píng)價(jià)系統(tǒng)應(yīng)具備如下特征：（1）測(cè)評(píng)功能子系統(tǒng)測(cè)評(píng)功能子系統(tǒng)包括討論互動(dòng)、學(xué)習(xí)契約、課前測(cè)試、過程測(cè)試、隨堂記錄卡、章節(jié)測(cè)試、教師評(píng)價(jià)、同學(xué)互評(píng)、期末測(cè)試等功能模塊。學(xué)習(xí)契約是以學(xué)習(xí)者和教師共同商議的形式確定學(xué)習(xí)目標(biāo)、學(xué)習(xí)進(jìn)度、評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)等，一方面為學(xué)習(xí)者提供一定的個(gè)性化選擇，另一方面通過契約的形式對(duì)學(xué)習(xí)者形成激勵(lì)和監(jiān)督。課前測(cè)試對(duì)學(xué)習(xí)者已有知識(shí)基礎(chǔ)進(jìn)行測(cè)試，起到診斷性評(píng)價(jià)的作用，也可以將其作為確定學(xué)習(xí)協(xié)作（討論互動(dòng)）小組的依據(jù)，還可以與課后測(cè)試結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，確定學(xué)習(xí)者的知識(shí)增長(zhǎng)

量。過程測(cè)試在學(xué)習(xí)過程中進(jìn)行，有利于及時(shí)發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者存在的問題和不足，便于及時(shí)調(diào)整和改善。隨堂記錄卡類似于自我評(píng)價(jià)功能，多以主觀題目為主，要求學(xué)習(xí)者對(duì)學(xué)習(xí)過程進(jìn)行總結(jié)和反思，有益于學(xué)習(xí)者自我反思和自我認(rèn)知能力的培養(yǎng)。章節(jié)測(cè)試在章節(jié)結(jié)束時(shí)進(jìn)行，主要考察學(xué)習(xí)者對(duì)已學(xué)內(nèi)容的掌握情況，同時(shí)與課前測(cè)試和過程測(cè)試的結(jié)果匯總，挖掘章節(jié)的知識(shí)關(guān)聯(lián)，為學(xué)習(xí)者推送個(gè)性化建議和資源。教師評(píng)價(jià)、同學(xué)互評(píng)和期末測(cè)試都在課程結(jié)束時(shí)進(jìn)行，通過多樣性的評(píng)價(jià)方式對(duì)學(xué)習(xí)者形成較為全面客觀的評(píng)價(jià)。討論互動(dòng)貫穿于整個(gè)課程學(xué)習(xí)的始終，通過討論互動(dòng)，學(xué)習(xí)者與其他成員構(gòu)成一個(gè)復(fù)雜的學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，在該網(wǎng)絡(luò)體系中，學(xué)習(xí)者可以分享學(xué)習(xí)資源、交流學(xué)習(xí)心得，或?qū)δ骋粏栴}展開討論交流，激發(fā)新的思維火花[15]。（2）數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)子系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)子系統(tǒng)主要包括四大部分：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)混合存儲(chǔ)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)采的質(zhì)量和數(shù)量直接決定了數(shù)據(jù)分析的成效，所以應(yīng)盡可能地從數(shù)據(jù)來源上保證其全面性。網(wǎng)絡(luò)嗅探是數(shù)據(jù)采集的有效方式，其適合多用戶、多Web站點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)訪問環(huán)境，且具有采集時(shí)間準(zhǔn)確、不影響Web服務(wù)等特點(diǎn)，更重要的是采集的同時(shí)可以進(jìn)行一部分過濾操作[16]。通過數(shù)據(jù)采集獲取大量數(shù)據(jù)的同時(shí)，也帶來了一些如廣告、彈幕等的“垃圾數(shù)據(jù)”，有效過濾這些“垃圾信息”是數(shù)據(jù)清理的功能所在。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換主要是通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)轉(zhuǎn)換方便數(shù)據(jù)的挖掘分析，典型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法包括把符號(hào)變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值變量、重組分類變量等。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是將數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)庫，以防止數(shù)據(jù)丟失，也便于后續(xù)的挖掘分析，本系統(tǒng)采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL數(shù)據(jù)庫相結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行混合存儲(chǔ)，在該混合存儲(chǔ)系統(tǒng)中，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫采用MySQL，而NoSQL則采用由Clinet、Zookeeper、HMaster、HRegionserver四部分構(gòu)成的HBase。（3）分析子系統(tǒng)分析子系統(tǒng)是整個(gè)系統(tǒng)的核心部分，主要涉及兩個(gè)數(shù)據(jù)庫和三種數(shù)據(jù)處理技術(shù)。其中，兩個(gè)數(shù)據(jù)庫是指結(jié)果數(shù)據(jù)庫和標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫——標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫是各種評(píng)價(jià)指標(biāo)和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的集合；結(jié)果數(shù)據(jù)庫主要有三個(gè)來源：一是不需要處理的數(shù)據(jù)（如成績(jī)、時(shí)長(zhǎng)等），二是經(jīng)過教育數(shù)據(jù)挖掘、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析和語義分析等技術(shù)處理得到的結(jié)果，三是直接與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫中的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對(duì)比得到的結(jié)果。三種數(shù)據(jù)處理技術(shù)即教育數(shù)據(jù)挖掘、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析和語義分析技術(shù)——教育數(shù)據(jù)挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)知識(shí)關(guān)聯(lián)，以便對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行知識(shí)推薦；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析用于分析學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)群體中的角色、關(guān)系、核心度等，從而判斷學(xué)習(xí)者的積極性和交互程度；主觀性測(cè)試題目一直是數(shù)字化學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)的軟肋，引入語義分析技術(shù)，以期對(duì)主觀性試題進(jìn)行語義識(shí)別分析，增加系統(tǒng)的智能性。（4）反饋?zhàn)酉到y(tǒng)反饋?zhàn)酉到y(tǒng)包括“三種反饋”和“一個(gè)可視化工具”?！叭N反饋”即診斷性反饋、過程性反饋和終結(jié)性反饋——診斷性反饋在章節(jié)學(xué)習(xí)前進(jìn)行，主要對(duì)學(xué)習(xí)契約和課前測(cè)試提供及時(shí)反饋；過程性反饋在學(xué)習(xí)過程中進(jìn)行，主要對(duì)過程測(cè)試、章節(jié)測(cè)試、隨堂記錄卡、交流互動(dòng)和學(xué)習(xí)行為活動(dòng)提供及時(shí)反饋，同時(shí)對(duì)學(xué)習(xí)過程提供及時(shí)預(yù)警；終結(jié)性反饋在課程結(jié)束時(shí)進(jìn)行，主要對(duì)同學(xué)互評(píng)、教師評(píng)價(jià)、期末測(cè)試等提供及時(shí)反饋。這三種反饋信息在反饋給學(xué)習(xí)者的同時(shí)也傳遞給教師，教師根據(jù)這些信息在必要時(shí)對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)活動(dòng)給予及時(shí)干預(yù)。“一個(gè)可視化工具”即儀表盤，系統(tǒng)的反饋信息通過儀表盤的形式及時(shí)呈現(xiàn)給學(xué)習(xí)者和教師，便于學(xué)習(xí)者和教師對(duì)學(xué)習(xí)狀況形成直觀了解。值得注意的是，系統(tǒng)提供給兩者的內(nèi)容是不完全相同的。數(shù)字化學(xué)習(xí)發(fā)展性評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)系統(tǒng)模型設(shè)計(jì)教師學(xué)生干預(yù)/評(píng)價(jià)討論互動(dòng)過程測(cè)試課程學(xué)習(xí)活動(dòng)學(xué)習(xí)契約 課前測(cè)試章節(jié)測(cè)試 同學(xué)互評(píng)期末測(cè)試教師評(píng)價(jià) 隨堂記錄卡評(píng)測(cè)功能子系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化混合存儲(chǔ)系統(tǒng)教育數(shù)據(jù)挖掘社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析語義分析對(duì)比分析對(duì)比分析結(jié)果數(shù)據(jù)庫分析結(jié)果大數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng)儀表盤及時(shí)反饋診斷性評(píng)價(jià)過程性評(píng)價(jià)終結(jié)性評(píng)價(jià)反饋?zhàn)酉到y(tǒng)可視化數(shù)據(jù)在對(duì)現(xiàn)存問題及系統(tǒng)特?cái)?shù)據(jù)清采理集與存儲(chǔ)子系統(tǒng)征分析的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了大數(shù)據(jù)理念下的數(shù)字化學(xué)習(xí)發(fā)展性評(píng)價(jià)系統(tǒng)模型。該系統(tǒng)由測(cè)評(píng)功能子系統(tǒng)、采集與存儲(chǔ)子系統(tǒng)、分析子系統(tǒng)和反饋?zhàn)酉到y(tǒng)構(gòu)成（1）課前準(zhǔn)備階段首先，教師通過目標(biāo)預(yù)設(shè)模塊，對(duì)課程學(xué)習(xí)目標(biāo)、評(píng)價(jià)指標(biāo)和試題集進(jìn)行預(yù)設(shè)，其中一個(gè)學(xué)習(xí)目標(biāo)對(duì)應(yīng)若干評(píng)價(jià)指標(biāo)，而一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)一個(gè)試題集。預(yù)設(shè)的學(xué)習(xí)目標(biāo)和評(píng)價(jià)指標(biāo)在學(xué)習(xí)契約中以選項(xiàng)的形式呈現(xiàn)，學(xué)生根據(jù)自己的情況選擇相應(yīng)的學(xué)習(xí)目標(biāo)和評(píng)價(jià)指標(biāo)。其次，根據(jù)學(xué)生的個(gè)性選擇，從對(duì)應(yīng)的試題集中組合生成課前測(cè)試題，了解學(xué)生的知識(shí)基礎(chǔ)，并給予及時(shí)反饋。最后，在課程目標(biāo)選擇相同的基礎(chǔ)上，根據(jù)課前測(cè)試結(jié)果對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行異質(zhì)化分組。協(xié)作小組目的是對(duì)小組成員在學(xué)習(xí)過程中存在的疑問進(jìn)行討論互動(dòng)，形成互幫互助的良好局面。（2）課程學(xué)習(xí)階段學(xué)生的主要活動(dòng)是課程學(xué)習(xí)及其相關(guān)活動(dòng)，學(xué)習(xí)者在課程學(xué)習(xí)過程中的行為數(shù)據(jù)被記錄，并存儲(chǔ)于混合數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中。其中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于MySQL，而半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于HBase中，兩個(gè)數(shù)據(jù)庫通過建立有效的存儲(chǔ)中間件系統(tǒng)來統(tǒng)一管理。在學(xué)習(xí)過程中系統(tǒng)給予過程測(cè)試，一方面可以了解學(xué)習(xí)者的當(dāng)前學(xué)習(xí)狀況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者存在的問題和不足，另一方面可以防止掛機(jī)等作弊行為的發(fā)生。在整個(gè)學(xué)習(xí)過程中，系統(tǒng)實(shí)時(shí)收集學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，隨后將其與系統(tǒng)預(yù)設(shè)的閾值進(jìn)行對(duì)比，當(dāng)學(xué)習(xí)者的行為數(shù)據(jù)超出閾值范圍時(shí)，系統(tǒng)及時(shí)給予相應(yīng)的預(yù)警。討論互動(dòng)是課程學(xué)習(xí)的一項(xiàng)重要活動(dòng)，當(dāng)遇到一些問題和疑惑，可以在協(xié)作小組內(nèi)進(jìn)行討論互動(dòng)；如果小組內(nèi)無法解決，將問題推薦到本課程討論群中。（3）課后階段首先，學(xué)習(xí)者要完成隨堂記錄卡的填寫，對(duì)本節(jié)課的學(xué)習(xí)收獲、目標(biāo)完成狀況及存在的不足進(jìn)行總結(jié)，隨后將這些數(shù)據(jù)與學(xué)習(xí)者的實(shí)際行為表現(xiàn)進(jìn)行對(duì)比，測(cè)試其自我認(rèn)知能力。接著，進(jìn)行組內(nèi)評(píng)價(jià)，即小組成員之間相互評(píng)價(jià)。隨后，進(jìn)行章節(jié)測(cè)試，系統(tǒng)根據(jù)學(xué)習(xí)者的個(gè)性化學(xué)習(xí)目標(biāo)、課前測(cè)試和過程測(cè)試狀況，遵循減少學(xué)習(xí)者負(fù)擔(dān)的原則，只考察尚未完全掌握的內(nèi)容，并提供三次測(cè)試機(jī)會(huì)。章節(jié)測(cè)試的功能之一是檢驗(yàn)學(xué)習(xí)者的目標(biāo)達(dá)成情況；功能之二是與課前測(cè)試進(jìn)行對(duì)比，找出知識(shí)增

量。期末測(cè)試則根據(jù)學(xué)習(xí)者的個(gè)性化學(xué)習(xí)目標(biāo)進(jìn)行全面考察。在章節(jié)測(cè)試結(jié)束之后，對(duì)課前測(cè)試、過程測(cè)試和章節(jié)測(cè)試的結(jié)果進(jìn)行匯總，使用關(guān)聯(lián)分析方法對(duì)全體學(xué)習(xí)者的錯(cuò)題集進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，找到潛在的知識(shí)關(guān)聯(lián)規(guī)則，并以此對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行資源推薦。同時(shí)，一方面對(duì)小組討論情況、發(fā)帖量、回帖量等指標(biāo)進(jìn)行簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)分析，獲得學(xué)習(xí)者的課程參與度；另一方面使用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法對(duì)學(xué)習(xí)過程中的交互關(guān)系進(jìn)行分析，獲得學(xué)習(xí)者的人際核心度。在此過程中將學(xué)習(xí)者的各項(xiàng)成績(jī)、目標(biāo)達(dá)成度、參與度、核心度、自我認(rèn)知情況、組內(nèi)評(píng)價(jià)、資源推薦等在儀表盤中以可視化的方式呈現(xiàn)給教師和學(xué)習(xí)者，教師綜合學(xué)習(xí)者在整個(gè)學(xué)習(xí)過程中的表現(xiàn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，然后將教師評(píng)價(jià)添加到儀表盤中并呈現(xiàn)給學(xué)習(xí)者。數(shù)字化學(xué)習(xí)發(fā)展性評(píng)價(jià)系統(tǒng)工作流程7/27/2019數(shù)字化學(xué)習(xí)的發(fā)展性評(píng)價(jià)系統(tǒng)的工作流程如圖所示。下面將結(jié)合學(xué)習(xí)者在課前、課中和課后三個(gè)階段的學(xué)習(xí)過程進(jìn)行分析說明。系統(tǒng)工作流程(一)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為系統(tǒng)的組成網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為系統(tǒng)由行為主體、行為客體、行為工具、行為主體所在的群體(團(tuán)體)、群體內(nèi)的組織規(guī)則和任務(wù)分工等要素組成。可簡(jiǎn)要地將工具、團(tuán)體及其規(guī)則、任務(wù)分工等稱為行為環(huán)境。行為環(huán)境的意義是它構(gòu)成了活動(dòng)的物理基礎(chǔ)和描述參考———我們對(duì)行為的描述是基于特定環(huán)境的,比如說,某某學(xué)習(xí)者在某頁面中點(diǎn)擊了某欄目等等。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為主體即是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)者,其當(dāng)前的學(xué)習(xí)起點(diǎn)、學(xué)習(xí)風(fēng)格和人際交往特征是理解和設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為的初始要素。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為客體指承載有教學(xué)信息的各種媒體及其組合,包括文本、圖片、音視頻和動(dòng)畫等等。常見的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)團(tuán)體包括基于網(wǎng)絡(luò)的各種協(xié)作學(xué)習(xí)小組,如各種主題的學(xué)習(xí)共同體或?qū)W習(xí)社區(qū)。其團(tuán)隊(duì)規(guī)則包括責(zé)任分工、交流規(guī)則、行為規(guī)則、評(píng)價(jià)規(guī)則、獎(jiǎng)懲規(guī)則等;而網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的工具也可以根據(jù)其性質(zhì)分為效能工具、認(rèn)知工具和交流工具三類。多維度的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為模型7/27/2019從學(xué)習(xí)行為多樣性的角度,可以將網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程中學(xué)習(xí)者的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為模型如圖所示：自解釋學(xué)習(xí)目標(biāo)收集信息加工整理信息發(fā)布信息交流使用信息（問題解決）及其他學(xué)評(píng)價(jià)反饋調(diào)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為多維度模型網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)交流行為:點(diǎn)對(duì)點(diǎn)地實(shí)時(shí)交流,如用

QQ、MSN等工具請(qǐng)教教師、專家等。:點(diǎn)對(duì)點(diǎn)地異步交流,如用

E-mail請(qǐng)教教師、專家、登錄教師、專家的

Blog等。:多對(duì)多地實(shí)時(shí)交流,如聊天室等。:多對(duì)多地異步交流,如BBS等。在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的學(xué)習(xí)行為體系包括如下方面的內(nèi)容：

(1)信息檢索學(xué)習(xí)行為(2)信息加工學(xué)習(xí)行為

(3)信息發(fā)布學(xué)習(xí)行為(4)人際溝通、交流的行為

(5)基于問題解決的學(xué)習(xí)行為2.多層次的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為模型從縱向的角度考察網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為,可以將網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為分為高級(jí)、中級(jí)和低級(jí)三個(gè)不同的層次。所謂低級(jí)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為主要是指學(xué)習(xí)者在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程中對(duì)于不同的媒體刺激(如聲、光,文本、圖形圖像、視頻等),所做出的一次性操作行為反應(yīng)。中級(jí)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為是指學(xué)習(xí)者個(gè)體在學(xué)習(xí)過程中與承載教學(xué)內(nèi)容的教學(xué)媒體、學(xué)習(xí)團(tuán)體以及學(xué)習(xí)環(huán)境所作的交流、交互行為。高級(jí)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為則指的是學(xué)習(xí)者借助網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境進(jìn)行的面向問題解決的協(xié)作、探究等行為。層次化的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為模型如表1

所示。當(dāng)然,網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程中,學(xué)習(xí)行為的發(fā)生、變化與發(fā)展都不是孤立的進(jìn)行,而是相互關(guān)聯(lián),互相影響的。低級(jí)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)得以展開的基礎(chǔ),它是學(xué)習(xí)行為系統(tǒng)的基本元素。低級(jí)學(xué)習(xí)行為存在于學(xué)習(xí)行為的各個(gè)層次中,它的發(fā)生不需要太多的思維和內(nèi)部心理機(jī)制的運(yùn)作。往往行為的發(fā)生是在瞬間決定的,甚至是習(xí)慣性動(dòng)作。在對(duì)低級(jí)學(xué)習(xí)行為設(shè)計(jì)資源時(shí),我們注重的是其操作的便捷性以及強(qiáng)化媒體的生理刺激作用,例如要醒目、方便等,以符合使用者的生理習(xí)慣。中級(jí)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為和高級(jí)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為則是在人的思維的指導(dǎo)下,對(duì)低級(jí)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的復(fù)合和序列化。復(fù)合和序列化的程度取決于學(xué)習(xí)內(nèi)容的難易、學(xué)習(xí)工具的易用性、學(xué)習(xí)者思維能力的強(qiáng)弱、學(xué)習(xí)團(tuán)體的結(jié)構(gòu)等等因素。對(duì)中高級(jí)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為設(shè)計(jì)資源時(shí),設(shè)計(jì)的重點(diǎn)則在于交互的有效性,以及對(duì)意義建構(gòu)所需情景的最大強(qiáng)化。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為層次的劃分,有助于對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為實(shí)質(zhì)的理解,更有助于針對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)者的行為特征,設(shè)計(jì)出合理的學(xué)習(xí)系統(tǒng)和學(xué)習(xí)資源。在對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為進(jìn)行分析的過程中,需要清楚了解行為的屬性特征。幾種常見的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的屬性參數(shù)如表2

所示。多層次的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為模型7/27/2019從縱向的角度考察網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為,可以將網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為分為高級(jí)、中級(jí)和低級(jí)

三個(gè)不同的層次。所謂低級(jí)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為主要是指學(xué)習(xí)者在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程中對(duì)于不同的媒體刺激(如聲、光,文本、圖形圖像、視頻等),所做出的一次性操作行為反應(yīng)。中級(jí)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為是指學(xué)習(xí)者個(gè)體在學(xué)習(xí)過程中與承載教學(xué)內(nèi)容的教學(xué)媒體、學(xué)習(xí)團(tuán)體以及學(xué)習(xí)環(huán)境所作的交流、交互行為。高級(jí)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為則指的是學(xué)習(xí)者借助網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境進(jìn)行的面向問題解決的協(xié)作、探究等行為。層次化的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為模型如表

1所示網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為層次的劃分,有助于對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為實(shí)質(zhì)的理解,更有助于針對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)者的行為特征,設(shè)計(jì)出合理的學(xué)習(xí)系統(tǒng)和學(xué)習(xí)資源。在對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為進(jìn)行分析的過程中,需要清楚了解行為的屬性特征。幾種常見的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的屬性參數(shù)如表

2所示。什么是xAPI呢？它是新一代的學(xué)習(xí)技術(shù)規(guī)格，破除了過去eLearning標(biāo)準(zhǔn)SCORM只能記錄課件閱讀過程的局限，新的標(biāo)準(zhǔn)目的在捕捉并記錄不同學(xué)習(xí)活動(dòng)中的學(xué)習(xí)者行為，包含移動(dòng)學(xué)習(xí)、模擬、虛擬世界、嚴(yán)肅游戲、真實(shí)世界中的活動(dòng)、體驗(yàn)式學(xué)習(xí)、社會(huì)化學(xué)習(xí)與協(xié)作式學(xué)習(xí)

等不同類型的學(xué)習(xí)活動(dòng)。這也解決了我們過去在學(xué)習(xí)記錄與分析上的缺口，因?yàn)閷W(xué)習(xí)不只是閱讀課件，學(xué)習(xí)發(fā)生在與他人或內(nèi)容的互動(dòng)過程中，這些過程都可以透過xAPI記錄下來。當(dāng)需要記錄一項(xiàng)學(xué)習(xí)活動(dòng)時(shí)，xAPI協(xié)議就會(huì)發(fā)出以”主詞＋動(dòng)詞＋受詞”的表示格式給學(xué)習(xí)記錄庫LRS(Learning

RecordStore)，學(xué)習(xí)記錄庫記錄并儲(chǔ)存所有發(fā)生的表述，學(xué)習(xí)記錄庫能夠跟其它的學(xué)習(xí)記錄庫分享這些數(shù)據(jù)，并且學(xué)習(xí)倉儲(chǔ)能獨(dú)立

存在或者存在于學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)里。什么是xAPIxAPI的優(yōu)勢(shì)在于其彈性，這些彈性讓xAPI有許多應(yīng)用的可能性:表述的彈性:使用”主詞＋動(dòng)詞＋受詞”的表述上的彈性，可以讓你記錄幾乎任何一種學(xué)習(xí)活動(dòng)與行為，并且可以與SCORM標(biāo)準(zhǔn)兼容。xAPI是如何運(yùn)作的7/27/20191、人們藉由與其他人或內(nèi)容互動(dòng)過程來學(xué)習(xí)，這些學(xué)習(xí)活動(dòng)可以透過xAPI記錄下來。不管這些學(xué)習(xí)活動(dòng)是在哪里發(fā)生的，xAPI都可以把它們記錄儲(chǔ)存下來。2、當(dāng)一項(xiàng)活動(dòng)需要被記錄下來時(shí)，xAPI就會(huì)送出以”主詞，動(dòng)詞，受詞”(Noun，Verb，Object)或者"我做了這件事"(I

didthis)格式的報(bào)告到學(xué)習(xí)記錄儲(chǔ)存區(qū)(LRS，LearningRecord

Store)。3、LRS記錄所有的活動(dòng)報(bào)告，這些報(bào)告資料可以被傳送給其他LRS、LMS或是報(bào)告工具(Reporting

Tool)。LRS可以單獨(dú)存在，或是存在一個(gè)學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)(LMS)內(nèi)。SCORM

xAPI需要不間斷的網(wǎng)絡(luò)連接 對(duì)網(wǎng)絡(luò)連接要求低，甚至不需要網(wǎng)絡(luò)連接內(nèi)容必須基于LMS

內(nèi)容可存儲(chǔ)在任何位置跟蹤結(jié)果為通過/失敗，效果測(cè)試，完成等狀態(tài) 學(xué)習(xí)結(jié)果能夠廣泛覆蓋到學(xué)習(xí)者的體驗(yàn)只能跟蹤正式的e-Learning課程 能夠跟蹤非正式，自我引導(dǎo)式學(xué)習(xí)xAPI與SCORM區(qū)別作為新一代的學(xué)習(xí)技術(shù)規(guī)格，XAPI破除了過去eLearning標(biāo)準(zhǔn)SCORM只能記錄課件閱讀過程的局限，新的標(biāo)準(zhǔn)目的在捕捉并記錄不同學(xué)習(xí)活動(dòng)中的學(xué)習(xí)者行為，包含移動(dòng)學(xué)習(xí)、模擬、虛擬世界、嚴(yán)肅游戲、真實(shí)世界中的活動(dòng)、體驗(yàn)式學(xué)習(xí)、社會(huì)化學(xué)習(xí)與協(xié)作式學(xué)習(xí)等不同類型的學(xué)習(xí)活動(dòng)。這也解決了我們過去在學(xué)習(xí)記錄與分析上的缺口，因?yàn)閷W(xué)習(xí)不只是閱讀課件，學(xué)習(xí)發(fā)生在與他人或內(nèi)容的互動(dòng)過程中，這些過程都可以透過XAPI記錄下來。7/27/2019透過XAPI能讓不同工具間相互分享與接受各種各樣的數(shù)據(jù)(包含連線或離線學(xué)習(xí))。當(dāng)更清楚的知道學(xué)習(xí)者完成了哪些活動(dòng)后，便能提供學(xué)習(xí)者更多合適的建議，這也大幅拓展了學(xué)習(xí)的生態(tài)圈。不管學(xué)習(xí)在哪發(fā)生，都可以透過XAPI記錄下來。并將報(bào)告?zhèn)魉徒oLRS。學(xué)習(xí)者甚至可以在一臺(tái)電腦上啟動(dòng)學(xué)習(xí)活動(dòng)，然后在行動(dòng)裝置上完成它，完全不會(huì)有銜接上的問題。這讓隨時(shí)隨處可學(xué)習(xí)的理念得以實(shí)現(xiàn)。xAPI與教育大數(shù)據(jù)7/27/2019xAPI與學(xué)習(xí)經(jīng)歷數(shù)據(jù)利用活動(dòng)流描述學(xué)習(xí)經(jīng)歷利用Statement記錄學(xué)習(xí)經(jīng)歷數(shù)據(jù)xAPI規(guī)范中語義的定義（1）LRS概述xAPI規(guī)范不僅定義了如何記錄學(xué)習(xí)經(jīng)歷數(shù)據(jù)，也定義了學(xué)習(xí)經(jīng)歷數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、檢索的規(guī)則。開發(fā)者只要實(shí)現(xiàn)了這些規(guī)則，便可以創(chuàng)建基于xAPI的學(xué)習(xí)經(jīng)歷跟蹤服務(wù)，這種服務(wù)可以安全地存儲(chǔ)Statement并將其傳輸?shù)狡渌囟ǖ南到y(tǒng)中。（Advanced

Distributed

Learning，2014d）這種存儲(chǔ)學(xué)習(xí)經(jīng)歷信息的系統(tǒng)被稱為學(xué)習(xí)記錄倉儲(chǔ)（Learning

Record

Store，LRS），它通過xAPI定義的接口來交換Statement對(duì)象。LRS是對(duì)xAPI規(guī)范的實(shí)例化，主要體現(xiàn)在將xAPI規(guī)范中抽象的接口實(shí)現(xiàn)為具體的網(wǎng)路服務(wù)。LRS可以通過這些服務(wù)來收集、返回

Statement以及與Statement相關(guān)的數(shù)據(jù)，但這種數(shù)據(jù)交換并不僅局限于傳統(tǒng)的LMS中，它還

可以與其他LRS或應(yīng)用進(jìn)行數(shù)據(jù)交換。（2）LRS的數(shù)據(jù)獲取在傳統(tǒng)的LMS中，學(xué)習(xí)者的數(shù)據(jù)只能保存在LMS中或LMS運(yùn)行的模塊中。與LMS不同，LRS可以與所有支持xAPI規(guī)范的應(yīng)用共享數(shù)據(jù)，因此，LRS既可以作為L(zhǎng)MS的一部分存在，也可以成為一個(gè)獨(dú)立的系統(tǒng)。這種情況下，LRS往往以一種網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的形式存在，它允許其他系統(tǒng)通過xAPI規(guī)范的接口輸入或檢索Statement。這意味著學(xué)習(xí)者可以從LMS中解放出來，學(xué)習(xí)系統(tǒng)也無需僅僅通過網(wǎng)絡(luò)會(huì)話（Session）來獲取學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。無論在離線還是在線的狀況下，學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可以保存在任何支持xAPI規(guī)范的系統(tǒng)和設(shè)備中。需要指出的是，盡管LRS與LMS差別較大，但是并不會(huì)影響LRS支持SCORM標(biāo)準(zhǔn)的學(xué)習(xí)內(nèi)容。只要SCORM內(nèi)容的動(dòng)作對(duì)象和LMS通信模塊遵循xAPI規(guī)范，LRS便能夠從SCORM標(biāo)準(zhǔn)的LMS中獲取學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。（3）LRS與教育大數(shù)據(jù)共享LRS的數(shù)據(jù)主要來自“活動(dòng)提供者”的輸入和其他LRS的共享，對(duì)“活動(dòng)提供者”并沒有具體的要求，任何設(shè)備和系統(tǒng)只要遵從xAPI規(guī)范，便可以向LRS傳輸數(shù)據(jù)。“數(shù)據(jù)消費(fèi)者”只要獲得LRS的授權(quán)便可以從中獲取數(shù)據(jù)，這些“消費(fèi)者”可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、可視化、呈現(xiàn)等處理，但這些處理方式并不由LRS來決定。這種將數(shù)據(jù)、服務(wù)、應(yīng)用解耦處理的方式，正是xAPI與其他語義模型最明顯的區(qū)別。xAPI可以看作是對(duì)“數(shù)字政府”數(shù)字服務(wù)模型的一種

實(shí)現(xiàn)：“信息層”的Statement專注于將學(xué)習(xí)經(jīng)歷轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)，而不考慮如何傳輸數(shù)據(jù)；“平臺(tái)層”的LRS專注于通過網(wǎng)絡(luò)接口分享來自“信息層”的數(shù)據(jù)，而不考慮如何使用、呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。這種解耦的處理方式使教育數(shù)據(jù)服務(wù)更加靈活、易于擴(kuò)展，為教育大數(shù)據(jù)提供了一種新的數(shù)字服務(wù)范式。（4）企業(yè)級(jí)LRS框架LRS既可以是LMS中的一個(gè)組件，也可以是一個(gè)獨(dú)立的企業(yè)級(jí)系統(tǒng)。（Rustici

Software，

2012a）如果作為L(zhǎng)MS的一部分，那么LRS需要考慮如何對(duì)私有存取行為進(jìn)行處理，因?yàn)長(zhǎng)MS通常會(huì)將LRS視為一個(gè)私有的數(shù)據(jù)庫而不是公共的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。如果是作為一個(gè)企業(yè)級(jí)系統(tǒng)，那么這樣的LRS會(huì)較為復(fù)雜，需要考慮身份驗(yàn)證、數(shù)據(jù)檢索、并發(fā)控制等需求的實(shí)現(xiàn)（如圖3所示）。但無論選擇哪一種類型的LRS，都必須實(shí)現(xiàn)四個(gè)接口（API），這四個(gè)接口是LRS最低限度的功能。此外，企業(yè)級(jí)LRS需要實(shí)現(xiàn)的主要需求還包括接口、安全性、深度查詢及數(shù)據(jù)基于LRS的學(xué)習(xí)經(jīng)歷數(shù)據(jù)的獲取與共享LRS概述LRS的數(shù)據(jù)獲取LRS與教育大數(shù)據(jù)共享企業(yè)級(jí)LRS框架（1）獲取學(xué)習(xí)經(jīng)歷的意義學(xué)習(xí)經(jīng)歷（Learning

Experience）是指學(xué)習(xí)發(fā)生時(shí)出現(xiàn)的與課程、計(jì)劃或其他教學(xué)參與者

所進(jìn)行的任何交互或其他經(jīng)歷。它可以發(fā)生在傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)環(huán)境（如學(xué)校、教室）及非傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)環(huán)境（如室外）中，也可以發(fā)生在傳統(tǒng)的教學(xué)互動(dòng)情境（如學(xué)習(xí)者直接向老師、教授學(xué)習(xí)）或非傳統(tǒng)的教學(xué)互動(dòng)情境（如學(xué)習(xí)者通過游戲、交互應(yīng)用進(jìn)行學(xué)習(xí)）中。（Glossaryof

Education

Reform，2013）每一個(gè)學(xué)習(xí)經(jīng)歷都包含學(xué)習(xí)活動(dòng)是如何發(fā)生（How）、何時(shí)發(fā)生（When）以及何地發(fā)生（Where）的，它更強(qiáng)調(diào)教學(xué)互動(dòng)的目的——學(xué)習(xí)，而學(xué)習(xí)經(jīng)歷發(fā)生的地點(diǎn)（如學(xué)校、教室）或形式（如課程、計(jì)劃）只是其中的一部分。在傳統(tǒng)學(xué)習(xí)情境下，對(duì)學(xué)習(xí)經(jīng)歷的獲取被稱為是一種監(jiān)測(cè)（Monitoring）活動(dòng)，即教師通過持續(xù)地跟蹤學(xué)生的學(xué)習(xí)以便進(jìn)行教學(xué)決策和對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度進(jìn)行反饋。（Cotton，1988；

Wilkins，2008）監(jiān)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)被認(rèn)為是高質(zhì)量教學(xué)的核心，同時(shí)也是區(qū)別學(xué)校、教師是否高效的主要因素之一。（Cotton，1988）監(jiān)測(cè)同樣可以應(yīng)用于在線學(xué)習(xí)。一個(gè)良好的在線教學(xué)系統(tǒng)應(yīng)能夠定期監(jiān)測(cè)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)進(jìn)程以及測(cè)試學(xué)習(xí)者對(duì)知識(shí)技能的掌握程度，（Helicetal.，2000）通過評(píng)估和測(cè)量學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)經(jīng)歷使教師能夠度量學(xué)生的響應(yīng)、反饋以及進(jìn)度，以幫助教師從社交、行為、認(rèn)知的層面感知到遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)者。（Galusha，1998）這種方式在一定程度上彌補(bǔ)了在線學(xué)習(xí)中因缺乏正常的人際交流而對(duì)學(xué)習(xí)者造成的妨害。（Ragan，1999）（2）教育大數(shù)據(jù)背景下學(xué)習(xí)經(jīng)歷數(shù)據(jù)的價(jià)值大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的具體應(yīng)用主要有學(xué)習(xí)分析（Learning

Analytics，LA）和教育數(shù)據(jù)挖掘（EducationalData

Mining，EDM）。（Bienkowski

et

al.，2012）由于學(xué)習(xí)是學(xué)生與學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)環(huán)境、學(xué)習(xí)伙伴和教師之間復(fù)雜的交互過程，（顧小清等，2012）因而教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析這兩個(gè)方面應(yīng)用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)都應(yīng)是基于學(xué)習(xí)過程的數(shù)據(jù)，既包括學(xué)生、學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)環(huán)境、學(xué)習(xí)伙伴和教師的數(shù)據(jù)，還包括學(xué)生對(duì)各種客觀資源的操作數(shù)據(jù)以及這些因素之間的關(guān)系數(shù)據(jù)。這些積累的學(xué)習(xí)經(jīng)歷數(shù)據(jù)蘊(yùn)含了巨大的分析價(jià)值。建立學(xué)生學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)庫來存儲(chǔ)學(xué)生與學(xué)習(xí)內(nèi)容的互動(dòng)時(shí)間和行為，以及用戶知識(shí)模擬、用戶行為分析、用戶經(jīng)驗(yàn)分析，這些都是自適應(yīng)學(xué)習(xí)環(huán)境的組成部分。（Bienkowski

et

al.，2012）學(xué)習(xí)過程中的學(xué)習(xí)經(jīng)歷可以在任何地點(diǎn)、任何時(shí)間內(nèi)發(fā)生，例如對(duì)學(xué)習(xí)資源的標(biāo)注行為、工作中的業(yè)務(wù)表現(xiàn)、移動(dòng)學(xué)習(xí)中與移動(dòng)應(yīng)用的交互等。這些學(xué)習(xí)經(jīng)歷都值得記錄，形成的大數(shù)據(jù)既可以幫助學(xué)習(xí)者分析和優(yōu)化學(xué)習(xí)經(jīng)歷，也可以成為教學(xué)、銷售、人力資源等行業(yè)的輔助工具。（Duhon，2014）教師和未來的勞動(dòng)力市場(chǎng)雇主可以根據(jù)學(xué)習(xí)過程中的數(shù)據(jù)了解學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為特征，如學(xué)習(xí)速度、領(lǐng)悟能力、與其他學(xué)習(xí)者的互動(dòng)合作等，以便他們結(jié)合學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)經(jīng)歷和學(xué)習(xí)結(jié)果對(duì)其進(jìn)行更加全面的評(píng)估。（張羽等，2013）學(xué)習(xí)經(jīng)歷數(shù)據(jù)的獲取在傳統(tǒng)學(xué)習(xí)情境下，對(duì)學(xué)習(xí)經(jīng)歷的獲取被稱為是一種監(jiān)測(cè)活動(dòng)，即教師通過持續(xù)地跟蹤學(xué)生的學(xué)習(xí)以便進(jìn)行教學(xué)決策和對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度進(jìn)行反饋。監(jiān)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)被認(rèn)為是高質(zhì)量教學(xué)的核心，同時(shí)也是區(qū)別學(xué)校、教師是否高效的主要因素之一。監(jiān)測(cè)同樣可以應(yīng)用于在線學(xué)習(xí)。一個(gè)良好的在線

教學(xué)系統(tǒng)應(yīng)能夠定期監(jiān)測(cè)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)進(jìn)程以及測(cè)試學(xué)習(xí)者對(duì)知識(shí)技能的掌握程度，通過評(píng)估和測(cè)量學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)經(jīng)歷使教師能夠度量學(xué)生的響應(yīng)、反饋以及進(jìn)度，以幫助教師從社交、行為、認(rèn)知的層面感知到遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)者。這種方式在一定程度上彌補(bǔ)了在線學(xué)習(xí)中因缺乏正常的人際交流而對(duì)學(xué)

習(xí)者造成的妨害。1獲取學(xué)習(xí)經(jīng)歷的意義大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的具體應(yīng)用主要有學(xué)習(xí)分析和教育數(shù)據(jù)挖掘。由于學(xué)習(xí)是學(xué)生與學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)環(huán)境、學(xué)習(xí)伙伴和教師之間復(fù)雜的交互過程，因而教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析這兩個(gè)方面應(yīng)用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)都應(yīng)是基于學(xué)習(xí)過程的數(shù)據(jù)，既包括學(xué)生、學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)環(huán)境、學(xué)習(xí)伙伴和教師的數(shù)據(jù)，還包括學(xué)生對(duì)各種客觀資源的操作數(shù)據(jù)以及這些因素之間的關(guān)系數(shù)據(jù)2教育大數(shù)據(jù)背景下學(xué)習(xí)經(jīng)歷數(shù)據(jù)的價(jià)值當(dāng)前大數(shù)據(jù)在社會(huì)經(jīng)濟(jì)學(xué)中的應(yīng)用，多表現(xiàn)為通過現(xiàn)實(shí)生活中的數(shù)據(jù)挖掘檢測(cè)復(fù)雜的社會(huì)系統(tǒng)，如借助移動(dòng)終端（包括傳感器、GPS定位儀、智能手機(jī)等）收集數(shù)據(jù)，識(shí)別社會(huì)情境下用戶的日?；顒?dòng)，并將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，推測(cè)其人際關(guān)系。學(xué)習(xí)經(jīng)歷數(shù)據(jù)的獲取方式更類似于這種“實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流與歷史數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)”，這種數(shù)據(jù)會(huì)以“數(shù)據(jù)流”的形式高頻次地產(chǎn)生，在獲取、記錄數(shù)據(jù)流的同時(shí)還需要關(guān)聯(lián)整合歷史環(huán)境信息，以實(shí)現(xiàn)環(huán)境化、個(gè)人化的信息空間。7/27/20193獲取學(xué)習(xí)經(jīng)歷數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀A(yù)DL:Advanced

Distributed

Learning---"高級(jí)分布式學(xué)習(xí)"是美國(guó)國(guó)防部(DoD)和白宮科技政策局(OSTP)在1997年11月成立的研究項(xiàng)目一、輔助傳統(tǒng)課程的升級(jí)沒有人愿意在以傳統(tǒng)SCORM為基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)程序上進(jìn)行投資，因?yàn)槟歉揪褪前彦X白白扔進(jìn)垃圾桶。而XAPI可以兼容包括SCORM程序在內(nèi)的傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)課程，并且能夠通過一系列簡(jiǎn)單代碼追蹤學(xué)習(xí)活動(dòng)，無論你是在線還是離線，無論是基于團(tuán)隊(duì)還是個(gè)人。例如：你有千兆字節(jié)的舊網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)課程，其中一些是可能不一定符合SCORM的。你可以請(qǐng)軟件開發(fā)人員或IT部門設(shè)立LRS和XAPI包裝你的遺留課程，拓展它們的追蹤和報(bào)告功能，并將其部署到相應(yīng)的移動(dòng)設(shè)備上。而在此之前，你可能還不能在移動(dòng)設(shè)備上運(yùn)行的SCORM課程。二、移動(dòng)學(xué)習(xí)的行為跟蹤移動(dòng)學(xué)習(xí)可以是正式的或非正式的，團(tuán)體的或個(gè)人的，移動(dòng)設(shè)備可以通過提供內(nèi)容和信息隨時(shí)隨地?cái)U(kuò)展學(xué)習(xí)。而SCORM僅能用LMS在Web瀏覽器追蹤學(xué)習(xí)內(nèi)容，你無法在移動(dòng)應(yīng)用程序上使用它。XAPI允許教學(xué)設(shè)計(jì)者利用廣泛流行的智能手機(jī)和平板電腦，追蹤瀏覽器或移動(dòng)應(yīng)用程序的移動(dòng)學(xué)習(xí)活動(dòng)，包括電子書、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、社交媒體和績(jī)效支持。例如：有學(xué)校讓你為生命科學(xué)專業(yè)的學(xué)生設(shè)計(jì)一個(gè)探索周圍林地并記錄自然景觀的方案，你與開發(fā)人員協(xié)作開發(fā)了一個(gè)手機(jī)應(yīng)用程序，讓學(xué)生能在一年中收集動(dòng)植物照片及錄像。這個(gè)移動(dòng)應(yīng)用程序不僅能記錄誰做了什么，還能記錄是在何時(shí)何地做的（使用地理定位）。對(duì)存儲(chǔ)在學(xué)校系統(tǒng)的LRS中的這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以標(biāo)明最活躍學(xué)生有哪些，他們常去的地點(diǎn)是哪些，以及每一季節(jié)最早和最晚觀察到的品種是哪些等。三、記錄非正式學(xué)習(xí)活動(dòng)正如前面所述，XAPI使得許多新的學(xué)習(xí)模式成為可能，尤其是在非正式的學(xué)習(xí)情況下。許

多教師已經(jīng)找到把社交媒體活動(dòng)納入課程體系的辦法，因?yàn)閄API允許這些活動(dòng)成為學(xué)習(xí)者

的經(jīng)驗(yàn)，并可以進(jìn)行記錄。當(dāng)使用XAPI時(shí)，我們需要想到是用它來思考“學(xué)習(xí)過程”與“學(xué)習(xí)例證”，而不是用來思考學(xué)習(xí)內(nèi)容及進(jìn)行測(cè)試的。你可以用XAPI報(bào)表像這樣記錄非正式的學(xué)習(xí)活動(dòng)：·“瑪麗在資源[X]中讀到了第12頁”·“羅納德在話題【Y】中提問SME[X]”·“賈巴爾回答了詹妮弗的問題”·“拉吉夫?qū)X]發(fā)布到論壇”·“元在她的學(xué)習(xí)日志中增加了一個(gè)圖像”·“杰賽完成了學(xué)習(xí)項(xiàng)目[X]，并把它交給了老師[Y]”·“對(duì)于學(xué)習(xí)目標(biāo)[X]，杰梅報(bào)告說內(nèi)容[Y]是非常有用的”xAPI在移動(dòng)學(xué)習(xí)中的應(yīng)用模式SCORM標(biāo)準(zhǔn)是目前國(guó)際上應(yīng)用較多的標(biāo)準(zhǔn)，但

SCORM標(biāo)準(zhǔn)是基于有限需求而提出的，與云計(jì)

算和服務(wù)型的架構(gòu)有代替的可能。雖然SCORM標(biāo)準(zhǔn)為L(zhǎng)MS內(nèi)部的互操作性和便攜性提供了技術(shù)上的支持，但是由于它與LMS捆綁，只記錄了基于瀏覽器內(nèi)部發(fā)生的有限學(xué)習(xí)活動(dòng)，使得系統(tǒng)只能記錄學(xué)習(xí)者通過登錄LMS學(xué)習(xí)時(shí)的學(xué)習(xí)記錄。為了支持追蹤更詳細(xì)的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為，ADL提出了TLA(Training&LearningArchitecture)架構(gòu)及其運(yùn)行時(shí)的接口規(guī)范——xAPI（Experience

API）。xAPI允許將學(xué)習(xí)內(nèi)容與平臺(tái)解耦，能夠?yàn)閷W(xué)習(xí)者

記錄并提供其自身學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)與元數(shù)據(jù)，可讓任何

被許可的參與者存儲(chǔ)和檢索可擴(kuò)展的學(xué)習(xí)記錄、

學(xué)習(xí)者信息和學(xué)習(xí)經(jīng)歷檔案，而且其過程與平臺(tái)

無關(guān)。步驟1：思考XAPI如何服務(wù)于組織的學(xué)習(xí)策略考慮你現(xiàn)有的產(chǎn)品是否支持移動(dòng)端的學(xué)習(xí)？是否需要有更多的數(shù)據(jù)來評(píng)估學(xué)習(xí)計(jì)劃對(duì)業(yè)務(wù)成果的影響？是否需要在工作流程中創(chuàng)造學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)讓工作與學(xué)習(xí)結(jié)合？步驟2：定義使用XAPI的應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)XAPI的實(shí)施首先要使用與企業(yè)學(xué)習(xí)戰(zhàn)略相一致的決策標(biāo)準(zhǔn)，你最需要在移動(dòng)設(shè)備上的什么內(nèi)容？你需要哪些業(yè)務(wù)指標(biāo)作用于你的學(xué)習(xí)計(jì)劃？你需要哪些數(shù)據(jù)來衡量任務(wù)完成量和業(yè)績(jī)間的關(guān)系？哪些工作流程與你學(xué)習(xí)的績(jī)效