教育大数据视角下学习分析研究应用与思考.pdf

第38 卷第2 期2023年4 月景德镇学院学报Journal of Jingdezhen UniversityVol.38 No.2Apr.2023教育大数据视角下学习分析研究应用与思考廖雨澄1,李翠2*（1.曼彻斯特大学，英国曼彻斯特M139PL；2.江西师范大学，南昌330 0 0 0）摘要：本研究在教育大数据为衔接的背景下，基于学习分析应用技术，通过“以学定教”教学模式下的具体案例，探究学习分析在具体实践下的应用及其带来的衍生问题，并针对以上问题给出相应的意见和建议。研究表明，大数据与学习分析在教育中的应用改变了传统的教育工具和教学方法，并实现了对教学和学习结果的预测，而且系统的自适应设计能够对学习者进行自动干预，如此一来，还能够为广大教育工作者更加及时而且有效地展开教学决策的调整，对于学生的学习情况进行科学有效干预，从而更好地实现个性化教学的相关目标。关键词：教育大数据；以学定教；教学模式；学习分析；教育教学中图分类号：G420文献标志码：A文章编号：2 0 9 5-9 6 9 9(2 0 2 3)0 2-0 0 6 0-0 5一、研究背景和研究目的及意义(一）研究背景信息技术的创新与经济社会发展的融合，催生出复杂、庞大和多式的数据，即我们所说的“大数据”。过去，当我们拥有有限和局部的数据时，原始数据背后的潜在咨讯很难被区分和精炼出来，但随着数据量和来源类别越来越丰富，数据中存在的信息在一定程度上需要用计算和分析的方法进行翻译和表述。由此，大数据已经成为一种新的信息技术、研究范式和决策方式，慢慢地可能变成一种文化。随着大数据的快速发展进步，其逐渐成为现今生活中不可忽视的一部分，随之，不同类型的行业也开始产生大量的数据，而数据本身的重要性也引起了越来越多行业的关注，例如：医药行业以及电商行业的大数据，也在当前时代背景之下被提出，并且获得了较快发展。但是具体到教育行业，大数据的提出时间则相对较晚，最近几年，相关从业者才开始逐步通过运用其他行业中对数据进行处理、分析和挖掘时用到的工具、方法来针对相关的教育数据展开更加科学有效的收稿日期：2 0 2 2-1 2-2 4作者简介：廖雨澄（1 9 9 9-），女，江西吉安人，在读硕士研究生，主要从事教育管理研究。通讯作者：李翠（1 9 8 4-），女，江西南昌人，讲师，主要从事教育管理研究。数据挖掘以及科学分析，并且由此而诞生了学习分析这一基于大数据时代背景下的全新概念。在即将过去的传统工业时代，我们的教育具备较为浓厚的统一性，以学生学习成绩作为主要的衡量标准，所有的教育以及教学工作都是以提升学生成绩作为基本出发点，而在进入信息时代之后，教师开始讲究个性化，这也是在当前后工业社会大背景之下，教育活动开展的唯一形态。学习分析技术是指对教育数据进行大数据分析，其主要内容是针对已有的相关教育数据进行有效地搜集、处理、分析并且借助其他类型的先进技术来最终实现可视化技术，多有的步骤都是不可或缺的。如何真正令学习者成为学习的主人，并令施教者真正做到因材施教，对症下药？2010年，美国新媒体联盟的地平线报告第一次提出学习分析技术，各界开始关注，之后在2014年 以及2 0 1 5 年 2 的地平线报告当中，学习分析技术的整体热度呈现出了显著的上升趋势。自2 0 1 1 年创办LAK（学习分析与知识国际会议以来，该会议每年都会召开一次，此会议的主体涉及到“学习分析技术在技术、社会和教学等2023年第2 期维度的整合”到“从大数据到大影响”，这在很大程度上促进了人们对于学习分析这一全新领域的全面研究，并且针对性地丰富了学习分析研究行业整体的发展。采取有效措施来推动具备更高创造力以及智能的专业技术人才培养，借助更加合理、科学并且有效的智慧型以及充满科技性的技术来参与到各种类型的实践活动当中，并且创造出应有的价值，再针对自已学习、生活以及工作的客观环境进行更加灵活并且有效的选择以及塑造。与此同时，全球大数据应用的总体加速发展趋势保持平稳增长，截至目前，全球范围之内大数据行业的市场规模已经达到了4 2 0 亿美元上下。另外，依照GIR（G lo b a l I n f o R e s e a r c h）的相关调研数据表明，全球范围内大数据平台2 0 2 1 年度额收入大约为5 7,9 0 0.0 0 百万美元，预计至2 0 2 8 年整个大数据行业的年度收益会达到1 0 6,4 7 0.0 0 百万美元。就目前来看，国内大数据时差正处于爆发阶段，随之我国国内的大数据产业也开始进入了快速发展阶段，依照我国国内相关权威的预测，预计到2 0 2 5 年，我国大数据市场的整体产业规模将会达到4,0 0 0 亿元，整个产业的规模则将会超过1 6,0 0 0.0 0 亿元。（二）研究目的及意义学习分析技术的应用对学习者、传授者和管理者均有不菲的价值。学习者通过学习分析技术，可以更快捷地找到适合自已的学习资源、学习方法和学习风格；教育者也可以通过学习分析技术，为每位学习者找到适合的讲授方法、练习方法和学习资源；教育管理者运用学习分析技术也可以避免教育资源的浪费，节约教育成本。二、文献综述（一）学习分析的概念关于本文所说的学习分析，国内外不同的专家学者，针对其见解也存在较多的不同观点。2011年在第一届LAK会议之上，就有相关的专家学者，对于学习分析在定义层面上最终达成了一致，即：学习分析主要是针对所学的知识以及学习的相关客观环境数据来进行必要的收集、分析并且最终出具相关报告，最终达到进一步优化学习环境以及提升学校效率之目的。依照2 0 1 2 年版的地平线报告指出，所谓的学习分析主要是廖雨澄，李翠：教育大数据视角下学习分析研究应用与思考1.学习分析分类国外学者对学习分析的研究分为两类：首先是与理论以及概念之间相互关联进行分析的一系列相关研究。G.Siemens等针对大数据为前提所开展的学习分析对于教育工作更好开展的实际应用价值，主要的内容包括：推动高等教育改革，提升教学质量等等;KavithaMG，R a j L D 提出一个教育机构的教与学过程需要被监测和有效分析,以获得提高。教与学是教育机构的一个重要因素，同时，它也是世界上大多数认证机构所设定的标准之一 4 lSrinivasaKG和Kurni M通过数据挖掘分析来影响学生的学习方法及其影响的能力已经在高等教育中得到认可。其次是与学习分析以及其应用之间具备紧密关联的现骨干研究 5 。ErikDrval 等通过系统的研究基于注意力导向之下的可视化概念，并且以此为基础来重点进行学习推荐以及仪表盘两种主要的学习分析方法。RomeroC和Ventura S.通过回顾主要出版物、关键里程碑、知识发现周期、主要教育环境、具体工具、免费可用的数据集和该研究领域的未来趋势，提供了当前学习分析的应用状况。2.国外关于大数据教育领域应用的研究进程，主要基于webofScience文献数据库和谷歌学术搜索进行文献检索和分析。截至2 0 2 2 年3月10日，在文献数据库以“主题”作为检索条件，以“bigdata”并含“education”作为检索关键词，得到2692条检索结果。通过二次筛选，2 0 2 1 年以来，相关文献共计8 0 6 条检索结果。其中SCIE共计73篇，SSCI共计33篇。通过检索结果的相关性和被引用次数，最终发现：国外关于大数据教育领域应用的研究先于我国。（三）国内研究现状61针对学习者在学习过程当中所产生以及收集到的相关数据展开科学地分析以及阐释，从而针对学习者的学习成就进行客观有效的评估，对于学生未来一段时间的学习表现进行预测，及时查找其中所存在的问题的整个过程。学习分析工作开展的主要对象是学生以及整个的学习环境，开展学习分析工作的最主要依据则是依照相关数据的分析以及借助数据来展开科学预测，从而最终达到优化教学之目的。(二）国外研究现状621.国内对教育大数据的定义目前，国内处于“大数据”方法发展的初期，我国认识到了教育大数据战略“资源”的重要性。就目前来看，大数据研究方法在科学技术以及经济等相关领域已经获得了相对广泛的应用，由此，国内的相关专家学者也开始针对与大数据相关的技术领域来进行积极有效的探索，相关专家血液也开始针对“大数据”教育来进行科学的研究以及分析。相信在不远的未来，对教育研究范式进行新的建构是利用大数据研究方法的教育研究的重点研究对象，力求使得大数据相关的研究方法能够与教育未来的发展相适应。2.国内关于大数据教育领域应用的研究进程借助CNKI（中国知网）来进行相关论文数据的检索以及分析。通过使用高级检索当中的“主题”检索方式，在搜索栏当中键入“大数据”“学习分析”等相关的关键词来进行检索分析，最终所得到的检索结果共有1 2 0 1 条（截至2 0 2 2 年3月1 0日）。通过人工二次筛选，将检索条件限制在“教育领域”中，剩余结果为8 9 7 条，其中2 0 1 2 年及以前发表的相关文献几近于无，2 0 1 3年间则有1 3篇论文得以发表，2 0 1 4 年为2 3篇，2 0 1 5 年为5 2篇，一直到2 0 1 9 年为2 4 4 篇，是2 0 1 2 年以来发表最多的一年，2 0 2 1 年为1 5 1 篇，2 0 2 2 年目前为1 9篇。由此可见，虽然早在2 0 1 2 年，大数据概念就已经受到全世界的广泛关注，但是，在教育领域其发展以及使用情况依然处于未知状态。2 0 2 0年，张枝实在教育信息化2.0 时代探讨了大数据在新的发展时期由技术向战略的转变，以及大数据给教育带来的深刻变革7。2 0 2 1 年，何永红从当前教育发展的热点、难点出发，剖析了当前学习分析技术在多个研究领域的进展和思路三、存在的问题大数据教育领域应用是我国教育发展的现实需求。众所周知，大数据具有巨大价值，但在现阶段的大数据分析处理过程中有诸多因素的限制和阻碍，我国当前正处于教育发展的瓶颈期：第一，我国目前教育不公平问题长期存在，教育管理模式与机制尚待完善，不同地区在教育资源的配置层面上不够均衡，而且教育教学的整体质量也有待于进一步提升；第二，就目前而言，我国国内在教育行业的投入以及产出存在相对严景德镇学院学报重的不平衡现状，而且教育经费的整体使用率也相对较低，投入与产出不成正比；第三，我国的教育组织形式在灵活度层面上存在严重的不平衡情况，学生本身过于重视教学内容以及方法、学科设置以及考试制度、人才培养模式等多个方面的标准化，但是对于学生自身的认知以及个性化发展在重视程度上存在明显的不足。(一)技术层面美国教育部在其发布的通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学报告当中，明确地指出在当前时代背景之下，将大数据应用于教育领域时所需要面临着技术以及其他层面的诸多挑战，主要内容包括：能够有效地开展海量数据的分析工作、借助有效的方式方法来解决数据采集相关的问题，着重解决数据编码以及其他相关格式差异等多种类型的问题(二）实践层面我国虽然是人才大国，但目前能够理解并应用大数据的创新性人才仍然缺乏。大数据人才短缺问题将越来越突显，能够开展大数据分析的相关专业人才目前在整个社会都十分短缺，除此之外，还严重缺乏能够实际开展大数据运行的相关专业人才以及能够实际开展大数据运用的专门性人才，从整体来看，供需之间的整体差距正在不断扩大。(三)隐性层面实现数据分析的重要前提条件是对个人隐私进行充分保护，挖掘教育数据进行预测和推荐来实现学习分析，会让学生活动的透明性提升，一系列隐性问题也会凸显。“以学定教 教学模式课前阶段课中阶段系统推送自主预习交流反馈情境创设移动教学二次推送随堂检测习题推送自主练习教师辅导总结提升图1“以学定教”教学模式四、案例研究(一)案例背景基于大数据支撑之下的“以学定教”（图1）主要内容为：在大数据以及云平台等先进技术的支撑之下，教师借助其来进行课前习题以及导学案的提前推送，平台主要负责对于学生预习情况展开数学分析，以此为教师的课堂教学提供更加2023年第2 期课后阶段2023年第2 期高效的起点，此时，教师可以借助相应的教学平台，来针对学生的相关数据以及教学的基本内容展开科学化的分析，并且以此为基础来进行高质量的课堂教学。(二)案例介绍“以学定教”教学模式的前提条件是在特定的教学环节，在实际开展以上教学内容的过程当中，通常会根据课堂以及其他相关试验标准，来进行不断地调整以及完善，从而更好地提升教学的实际效果：1.做好课前的相关预习。教师在授课之前，可以借助平台来为学生进行学案的推送工作，并且借助此种方式来进行相关预习资源以及自测题目的推送工作。2.借助大数据分析平台来进行有效且科学的分析。使用大数据平台来有效地了解本班级学生在实际进行课程学习过程当中的基本情况，及时向主管教师进行反馈，这其中反馈的重点，主要是学生自身所存在的相关问题，以及与班级教学相关的问题，针对以上相关问题进行科学分析总结，随后重点讲解，作为教师可以借助平台来精准地了解每一个学生的实际情况。3教师进行授课。教师以大数据分析的结果为依据，因材施教，并且采取有针对性的方式来进行有针对性的讲解内容的讲解工作。4.再次推送。系统对于学生学习的基本情况来展开自动化分析，找出每一位学生所存在的相关问题，并且根据学生的实际情况再次进行相关题目的推送工作。5.组织学生展开线上再测。要求学生在课堂上借助智能平板来完整再测学习工作。6.查缺补漏。根据学生的实际情况情况进行查缺补漏，然后展开差异化、个性化的指导工作。7.针对课程体系进行知识体系的梳理工作。教师可以借助思维导图等相关工具来为学生进行书本相关知识点以及知识体系的构建工作。(三）案例存在的问题1.环境不足。目前优质的平台不多，不同地区的教育发展水平不一致，可实际应用的技术不能满足现实需要。2.人才缺乏。具有大数据分析能力和实际教学经验并能将其有效地实施在学生身上的人才廖雨澄，李翠：教育大数据视角下学习分析研究应用与思考五、结论与建议(一)结论在数字技术和教育教学深度融合的大背景下，学习分析技术的把握和使用需要常态化的操作。但就当下数字教育的推进过程中，学习分析技术仍是初水平，小范围的使用阶段，要想让学习分析技术深入教育教学大纲并尽量发挥其对教学者的教学安排、学习者的个性化学习及管理者规范化建设工作的最大效用，还需要一个循序渐进，稳扎稳打的过程。(二)建议1.教育资源配置合理化完善相关的法律法规，对于教育资源发达的地区应尽量满足其教育研究需求，对教育资源不发达的地区应努力保障当地硬件设备的需要，进一步规范相关教育技术的使用权，构建有效的教育技术使用平台，革新教育技术，推动发展和创新。2.提高教师素养水平对于不同地区的不同学校对教师的不同需求，国家应制定更加准确且高效的教师招聘方案，在教育工作者的聘用上选择综合素质较高，在未来也能展现出色才能的人。同时，教育研究者应逐步培养自已的数据意识，学习基本的数据应用和管理知识，更大程度地发挥自已的潜能和价值。3.管理政策科学化合理化针对教育大数据应用中的隐私伦理问题，学校层面需要制定标准规范和适度原则，加强对校方和教师的隐私保护意识与专业知识的标准，提高各责任主体对大数据安全性的敏感度和辨识度，努力保障受教育者的权利。63十分缺少。3.管理缺失。学校和教师对于大数据的应用及管理仍不完整，对受教育者的隐私保护意识仍不足。一教育资源配置合理化存在的问题人才缺乏管理缺失图2 存在的问题环境不足，提高教师素养水平管理政策科学化合理化64参考文献：1NM Consortium.NMC Horizon Report:2014 Library EditionEB/OL.(2014-06-18)2023-02-18.https:/ Consortium.NMC Horizon Report:2015 Library EditionEB/OL.(2015-08-19)2023-02-20.https:/ M G,Raj L D.Educational Data Mining and Learning Analytics-Educational Assistance for Teaching and Learninglj.Trends,2017(41):2125.景德镇学院学报4jRomero C,Ventura S.Educational data mining and learning analytics:An updated surveyj.Wiley Interdisciplinary Reviews:Data Miningand Knowledge Discovery,2020,10(03):e1355.5JSiemens G,Long P.Penetrating the Fog:Analytics in Learning andEducation.EDUCAUSE review,2011,46(05):30-40.6Srinivasa K G,Kurni M.Educational Data Mining&Learning AnalyticsMj.New York:John Wiley&Sons,Inc,2021.7何永红.大数据背景下学习分析技术应用研究的分析与思考I.教育传播与技术,2 0 2 1(0 3):8 9-9 5.8张枝实.教育信息化2.0:大数据驱动教育现代化的实践研究.成人教育,2 0 2 0,4 0(0 6):1 7-2 0.2023年第2 期责任编辑：陈宁On the Application of Learning Analysis from the Perspective of the Educational Big DataLIAO Yu-cheng,LI Cui?(1.The University of Manchester,The United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland Manchester M139PL,England;2.Jiangxi Normal University,Nanchang 330000,Jiangxi,China)Abstract:Since the beginning of the 2lst century,people have made great effort to realize personalizededucation and promote educational informatization.Among many teaching technologies,learning analysis,as acomprehensive educational concept and also a practical teaching method,constitutes an important part ofintelligent teaching and personalized education and so has attracted much attention from scholars.Based on thenational big data on education,this paper studies the application of learning analysis technology in the teachingpractice and the possible problems concerning it through analyzing specific teaching cases involving the modeof teaching based on learning,and gives suggestions for the problems.The research shows that application ofthe big data and the learning analysis technology in education could reform traditional educational tools andteaching methods,and better predict the teaching and learning outcomes.Moreover,the adaptive design of thesystem can automatically intervene in the learning process,which is helpful for educators to adjust their teachingstrategies more timely and effectively so as to achieve the goals of personalized teaching.However,the negativeconsequences brought by the implementation of learning analysis is also worth our attention.Key words:educational Big Data;teaching based on learning;teaching mode;learning analysis;education andteaching