从学习分析技术的视角

摘要：随着我国教育信息化步伐的不断加快，信息化环境下的未来教育生态逐步成型，全面覆盖的网络化基础设施、广泛共享的优质资源使得人们日益关注技术应用于教育的效益问题。当前，高投入的信息化设施建设并没有获得教育效益的高产出。如何在有限的投资中获取更大的教育效益，成为越来越多教育工作者和管理者热议的话题。学习分析技术作为一种能够在海量数据中提取隐含、潜在应用价值信息的工具，可以对学习者、教师、管理部门等相关利益方进行干预支持，形成助力，改善对教与学的理解，促进和优化学习效果和环境，进而提升数字时代的教育内外部效益。当前学习分析技术还处于发展阶段，主要着力于内部效益瓶颈的突破，在外部效益方面还没有显现出足够强大的潜力。随着学习分析技术的不断发展，其教育分析能力也需要从基础性分析、推测性分析发展到更加成熟的预测性分析，集成分散式服务、嵌入式共享服务以及独立式共享服务三种运营模型，实现对教育干预的决策洞察和预测水平。我国应合理规划，形成良好的数据管理机制，深入挖掘、综合利用有价值的数据信息，将数据转化为知识，实现教育效益的真正提高。

关键词：教育效益；学习分析；大数据；决策支持；内部效益；外部效益

外部效益方面，当前学习分析还没有显现出足够强大的潜力，但最终应该呈现为一种结构化的、基于数据的、定量为主导的、计算机辅助的教育决策支持。在学校、经济、社会三维交互结构中，学习分析技术还有待进一步发展，以在财务潜力、人力潜力、创新能力及社会影响方面发挥作用。但正如《美国国家教育技术规划2010》报告中总结的那样，“全美K-12学生的教育开销达到人均一万美元，但决策者们却没有意识到这些开销都花到了哪里，庞大而复杂的教育体系使得追踪教育投入成本变得举步维艰，而基于数据的决策能够实现对成本流动过程的跟踪、检测与分析，将有助于保证教育经费的投入产出比。”可见，当前已经形成一个共识：对于学习系统中数据的分析可以对大学的经营和管理决策提供帮助。Blackboard公司在其分析系统中，力图为决策者提供招生、财务、人力资源以及社会捐助等方面的数据分析支持。（BlackboardAnalytics，2014）同时，在教学管理和决策中，越来越多的系统会被用来监控学生的学习活动以及与课程内容和同伴的交流互动。如Campbell等（2007）详细论述了一个判别学习者在学习过程中状态的分析模型。在该模型中，研究者将学习状态分为高、中、低三种“风险”，教师可以根据学生的不同学习状态，提供适当的帮助。美国教育发展中心&学生与技术中心的GrowNetwork报告指出，通过对数据分析提供报告，可以使管理者更加深刻理解数据，为学生、教师等做出更明智的决策。这些决策主要可以帮助管理者进行宏观层面的效益组织与分配，例如资源分配、计划执行进度观察、各级部门信息交流以及教师专业技能发展需求的发现。GrowNetwork显示，86%的管理者“有时”、“经常”、“总是”利用该报告来识别表现出色的学生，而用其识别表现较差学生的比例达到93%；该报告在管理者进行规划中被利用的比例较高；管理者基于该报告与教师（87%）、其他管理人员（73%）、家长（70%）以及学生（55%）进行交流；82%的管理者“有时”、“经常”、“总是”利用该报告来为塑造教师专业发展活动的决策做支持。（Brunneretal.，2005）这些研究为教学管理者决定是否增加交互或提供更多的信息提供了决策的基础。可以预见，随着学习分析技术的进一步应用推广，其可以对教学管理者的决策提供越来越多的支持，这也必将促进信息化学习平台的功效得到更充分的发挥。

虽然国内外的研究有一定的差异，但我们可以看到的是，利用学习分析技术盘活教育数据，提高教育效益是一个非常有意义和前景的研究方向。

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