基于大数据的学习分析及其系统建构

付达杰

（江西财经职业学院信息工程学院，江西九江332000）

基于大数据的学习分析及其系统建构

付达杰

（江西财经职业学院信息工程学院，江西九江332000）

大数据的发展催生了学习分析，并使其成为近年来教育信息化领域的热点问题。学习分析使得精准教学和个性化学习成为可能，但也面临技术、管理和伦理的制约。当前很多专业的学习分析系统虽然设计十分先进，但系统往往过于复杂，且重数据分析而忽略数据采集，导致数据采集不够准确全面，影响了学习分析的效度。构建一种简易的基于大数据的学习分析系统，对于促进学习分析技术的应用与发展具有重要作用。

大数据；学习分析；系统；建构

随着互联网的发展，特别是移动网络、社交媒体、物联网、云技术的兴起，导致网络数据呈爆炸式增长，直接促使大数据时代的到来。大数据正以前所未有的革命性影响，给经济、科技、教育等诸多领域注入新的活力。学习分析则是近年来大数据在教育领域较为典型的应用［1］。

1 学习分析技术概念与内涵

2011年，美国新媒体联盟（New Media Consortium，NMC）发布《地平线报告（高等教育版）》，并将学习分析列为促进学习的关键技术。同年，学习分析研究协会（The Society for Learning Analytics Research，简称So LAR）在美国成立，并举办了首届学习分析与知识国际会议（International Conference on Learning Analytics and Knowledge，简称LAK），该会议迄今已举办六届，为学习分析技术的发展与应用做出了重要贡献。目前，国际上普遍采纳LAK对学习分析技术的定义：测量、收集、分析和报告有关学生及其学习环境的数据，用以理解和优化学习及其产生的环境的技术［2］。我国著名教育技术专家何克抗教授整合多个代表性定义，将学习分析技术表述为：利用各种数据收集和数据分析工具，从教育领域的海量数据（包括在“教学过程”、“学习过程”、“教学管理过程”中所产生的海量数据）中，通过收集、测量、分析和报告等方式，提取出隐含的、有潜在应用价值的、涉及“教与学”或“教学管理的过程及行为的各种信息、知识与模式，从而为教师的“教”、学生的“学”以及教学管理提供智能性的辅助决策的技术。尽管概念描述不尽相同，但可以确定，学习分析包括四要素：数据采集、数据分析、数据报告与价值决策［3］。

（1）数据采集。学习分析的发展有赖于教育数据的增加。随着移动互联、物联网的发展，传统的网络学习环境发生了重要改变，泛在学习网络基本形成，基于PC端的网络学习面对基于移动端的移动学习已相形见绌，通过智能手机、平板电脑、传感器等智能电子设备学习几乎成为常态，从而改变了人们的学习方式，促进了教育与学习数据的激增。同时，学习管理系统LMS中存储着大量学生学习数据，学生在线学习保留有大量学习轨迹信息，社交网络中的学习行为更是呈现出急剧增长的数据流趋势［4］。显然这些数据体量巨大、结构不同、种类繁多，并实时动态地发生变化，是真正的教育大数据。如何高效地采集教育大数据，为学习分析提供丰富的数据源，是学习分析技术的基础。

（2）数据分析。数据分析是学习分析技术的关键所在。面对海量数据，学习分析离不开强有力的数据分析技术、方法支持。这些技术包括：云计算技术、物联网技术、语义Web技术、移动互联网技术、数字媒体技术等支撑技术［5］。学习分析方法则主要综合运用现有的数据分析方法，如社会网络分析、数据挖掘、内容分析、话语分析、可视化分析等理论方法以及一些专门的学习分析工具，如SNAPP、Gephi、UCINET、NetMiner、Node XL、Cohere 等。

（3）数据报告。数据报告用于呈现学习分析的结果，是学习效果检验与辅助决策的依据。大数据环境下学习分析的数据报告不再是静态的固定报告，而是经过数据分析、根据学习主要利益相关者不同的需求出具的个性化报告。

（4）价值决策。数据价值密度低是大数据的基本特征，学习分析能够从海量繁杂的学习数据中获得有价值的信息并支持相应的决策。价值决策即指通过学习分析为教学及其管理提供有价值的决策参考。价值决策是学习分析的终极目标，对于学生来讲，价值决策意味着学习的调适与改进。对于教师来讲，价值决策意味着教学方案的调整与优化。对于管理者来讲，价值决策意味着教育管理诊断与改进。

2 基于大数据的学习分析发展机遇与挑战

美国联邦政府教育部技术办公室于2012年4月10日发布《通过教育数据挖掘和学习分析改进教与学：问题简介》，指出在教育中有两个特定的领域会用到大数据：教育数据挖掘和学习分析［6］。显然，大数据是学习分析赖以生存的基石，也是改进优化学习分析技术的关键所在。

2.1 机遇——精准教学与个性化学习成为可能

随着大数据在教育领域的不断深入，教学管理系统、课程管理系统、自主学习系统等各类应用系统中各类学习行为、学习状态等过程性数据海量增长，并以可捕捉、可量化、可传递的数字存在，通过对这些数据进行深度挖掘，构建学习分析模型，结合学生的态度、行为及其行为背景等因素，可以发现学生思想、行为和心理动态，分析出学生的学习特点，获得更准确的学情信息。在此条件下，对于教师来讲，对每一个学生的评价都可以建立在对过去学习行为、学习状态数据的跟踪、测量与分析基础上，大大提高评价的精准度和效度。在精准评价基础上，设计针对性的教学方案，实现精准教学。精准教学突破了传统教学模式下师生二元结构，形成了教师、数据、学生的三元结构，使得数据成为教学决策和教学方法改进优化的重要依据。对于学生来讲，则可以通过对自身学情信息的精准掌控，及时调整学习方法，针对性地改进不足，制定个性化学习计划，以降低单位学习消耗，提高学习效益。

2.2 挑战——技术、管理与伦理的制约

（1）技术挑战。4 V特征的大数据，往往来源于不同的设备、不同的系统和不同的用户，在教育领域广泛存在着海量的、非结构化的学习数据，这些数据目前常规数据库软件工具难以有效捕捉、储存、管理和分析。理论上基于学习分析的精准教学可以有效地获得有价值的信息并做出精准评估，但现实情况却不容乐观。首先，数据也会“说谎”，大数据一般关注于数据的相关性而非因果，基于大数据的学习分析必须依赖于分析模型，不同的模型对数据分析准确性往往也不一样。建立什么模型，利用什么方法处理分析这些数据，是学习分析必须解决的技术难题。否则，纯粹依赖于一堆数据来进行教学决策，必将导致荒谬。再者，当前学习分析整体框架有待完善，与现有常规教育系统接口尚未统一，针对特定学习情境、特定学生群体、特定学科专业的学习分析系统尚不多见。最后，大数据关键技术方法尚不成熟，很多学校大数据基础设施十分落后，大数据存储、分析方面还有很长的路要走，这也是学习分析的主要技术挑战。

（2）管理制约。学习分析可视为一种教育技术，教育技术既是技术问题，也是教育管理问题，不仅涉及技术、方法、算法，还涉及教师、学生、教育管理者等人的要素的干预与优化。如果教育管理不到位，将直接制约学习分析的应用。一是前期投入有限。学习分析基础是教育数据的采集，教育数据的采集既需要硬件设备的投入，也需要人员、时间的投入，巨额成本对于一般学校来讲，恐怕短期之内难以接受；二是专业人才的匮乏。学习分析是一种新理念，新技术，对传统教学理念产生了巨大的冲击。面对学习分析，传统教育环境下的教师在思想上很难接受，在行动上也很难跟上，毕竟学习分析工具的使用需要系统的学习，数据分析应用能力的提升也不是一蹴而就；三是教学方案的滞后。基于大数据的学习分析，彻底颠覆了原有的教学模式，如何开发适应学习分析的教学方案任重而道远。

（3）伦理约束。大数据环境下的学习分析，其核心在于学生的学情数据。学情数据中往往蕴含了诸多个人信息与隐私问题，譬如学生通过学习系统采集的学习轨迹数据，通过眼动技术采集的学生个体生物数据，这些数据透露了学生的习惯、生理心理特征，作为学习分析的对象自然不存在问题，但倘若被攻击盗用并被不法分子利用，就会引发一系列伦理层面的问题。目前有关学习分析领域的法律体系、道德规范、安全技术尚不明晰，倘若不尽快建立相应的伦理约束机制，必然会影响学习分析的健康发展。

3 基于大数据的学习分析系统设计

虽然学习分析在教育技术领域是一类新兴技术，但其早已应用于商业和信息技术产业［7］。本文旨在设计一种简易的基于大数据的学习分析系统，以实现数据采集、数据分析、数据报告与价值决策等功能。

当前很多专业的学习分析系统虽然设计十分先进，数据分析能力优越，但系统往往过于复杂，且重数据分析而忽略数据采集，导致数据采集不够准确全面，使得对数据的分析情况与真实的学生学习情况存在较大偏差，不能够实现大数据精准分析，影响了学习分析数据报告客观性及其决策价值。针对此问题，本系统将数据采集作为重要功能模块。系统结构如图1所示，主要包括移动学习终端、数据采集单元、人机交互界面和中央处理器，数据采集单元包括知识点收集模块、学习时间采集模块和学生信息采集模块。人机交互界面包括算法输入模块、显示器和数据调取模块。移动学习终端的输出端与数据采集单元的输入端电连接，数据采集单元的输出端与计数器模块输入端电连接，计数器模块的输出端与缓存器的输入端电连接，缓存器的输出端与网络连接模块的输入端信号连接，网络连接模块的输出端与中央处理器的输入端信号连接，中央处理器分别与知识点数据库和大数据存储器双向电连接，人机交互界面与中央处理器双向电连接。

与现有技术相比，此基于大数据的学习分析系统结构简单，通过加入数据采集单元，能够对学生的信息进行采集，其中知识点采集模块能够将学生所学习的知识点进行统计，学习时间采集模块能够将每个知识点所用的学习时间进行采集，学生信息采集模块能够将学生的个人信息录入，可以获取学生的学习习惯等数据。在对这些数据进行采集之后，将这些信息导流进计数器中，计数器再传输到缓存器中进行缓存，并通过网络连接模块将信息传递给中央处理器，通过人机交互界面将大数据的算法输入到中央处理器中，中央处理器调取知识点数据库的数据进行对比分析，并将分析结果存储在大数据存储器中，以备调用，通过人机界面可以随时调取所需数据。本系统结构简单，能够全面地对学生的学习情况进行分析，提供更加准确的数据，方便教师根据学习分析结果采用更适合的教育教学方法。

图1 系统功能结构图

4 结语

基于大数据的学习分析，在理论上突破了传统信息化教学中资源有限性的困局，使得教师的教学、学生的学习可以依赖于教学全部过程的全部数据做出相应的解释、评估与改进，可以极大地提高教与学的效果。当然，在实际中，仍然需结合现有的教学环境与技术条件，从简单易用的学习分析系统构建入手，逐步推进基于大数据的学习分析的应用与发展。

［1］徐鹏,王以宁,刘艳华,等.大数据视角分析学习变革——美国《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告解读及启示［J］.远程教育杂志,2013（6）:11-17.

［2］SIEMENSG.Learning and Knowledge Analytics Knewton the Future ofEducation?［EB/OL］.［2014-01-07］.http://www.learn inganalytics.net/?p=126.

［3］何克抗.“学习分析技术”在我国的新发展［J］.电化教育研究,2016（7）:5-13.

［4］吴永和,陈丹,马晓玲,等.学习分析:教育信息化的新浪潮［J］.远程教育杂志,2013（4）:11-19.

［5］王良周,于卫红.大数据视角下的学习分析综述［J］.中国远程教育,2015（3）:31-37.

［6］BIENKOWSKIM,FENG M,MEANSB.Enhancing Teaching and Learning through Educational Data Mining and Learning Analytics:An Issue Brief［R］.Washington DC:U.S.DepartmentofEducation,Office ofEducational Technology,2012.

［7］王紫琴,彭娴,吴砥.学习分析技术规范比较研究［J］.开放教育研究,2017（1）:93-101.

Learning analyticsand system construction based on big data

FU Da-jie
（Department of Information Engineering,Jiangxi Vocational College of Financeand Economics,Jiujiang332000,China）

Learning analytics is the product of the big data,and it has become a hot issue in the field of educational informationization in recentyears.Learninganalyticsmakes itpossible tomake precise teachingand individualized learning,but it also faces the constraints of technology,management and ethics.Many of the current professional learning analytics system design is very advanced,but these systems are often too complex and attach great importance to data analysis thus ignore the data acquisition.The data acquisition is notaccurate and comprehensive,which affects the validity of learning analytics.It is very important to construct a simple learning analytics system based on big data,which can promote the application and development of learning analytics.

big data;learninganalytics;system;construction

TP391；G40-057

A

1008-0171（2017）06-0017-04

2017-03-23

江西省教育厅科技项目（GJJ151428）

付达杰（1983-），男，江西九江人，江西财经职业学院副教授。

王桂珍 foshanwgzh@163.com】