浅析大数据视角下的学习分析

　　摘 要：随着教育信息化的推进，在基于网络和计算机的数字学习平台，如教学管理系统，学习平台和课程平台，保留了大量大量的关于学生学习，教师教学和教学资源的数据。如何利用这些数据，提高教师教学效果，发挥数据潜在价值，引起广泛的关注。今天的教师职能已经从传统的课堂教学转变为设计，组织，指导和引导学生学习。学习分析已成为现代教学不可或缺的手段之一，大数据技术的出现，为数据分析与应用提供了一种新的思维方式，大大推动了个性化教学。本文总结了大数据的概念，学习分析的形成过程，学习分析的作用和应用要素，并回顾了国内外学者在大数据研究和文献分析中的最新研究成果，提出未来发展趋势和可能面临的挑战，明确学习分析在教育领域的作用，总结出大数据应用于教育领域发展方向和趋势。
　　关键词：大数据 学习分析 教育数据
　　一、大数据的概念
　　大数据，或称巨量资料，是指所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大數据时代的来临，一切真相将会展现在我们面前。进入2012年，大数据一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。2012年3月，美国联邦政府宣布投入2亿多美元启动大数据的研发任务，并把大数据定义为和历史上的互联网、超级计算同等重要的国家战略。这充分体现了政府对大数据时代的足够重视。[1]
　　二、学习分析的内容
　　学习分析技术是对有关学生及其学习环境数据的测量，收集，分析和报告，其目的是了解和优化学习效率以及学习环境，学习分析的发展源自于教育数据挖掘和学术分析，商业分析等概念，整合了信息科学、统计学、学习科学、心理学、计算机科学等多学科的概念和技术。 美国NMC（2011年地平线报告）显示，在高等教育中，学习分析具有光明的应用前景，随之在世界范围内建立了学习分析的研究热。 对于全球的高等教育来说，学习分析可以通过数据觉察和应对本世纪学习和教育的本领，是一个发展快速的研究热点和实践领域。目前已经吸引了世界各国政府，教育基金会和学习机构的关注。据2016新美媒体联盟最新报告指出，学习分析是：学习分析应用于教育网络分析，收集和分析个别学生在线学习活动的细节，目标是建立更好的教育，将学习的主动权授予学生，评估学生学习因素。作为一个持续发展的理念，学习分析的具体意义随着时代的发展与时俱进而不断调整。[2]
　　三、学习分析在教育领域的作用及应用
　　学习分析最终是为了服务于教学，所以在狭义上，最相关的应是教师和学生。而在广义上，学习分析涉及到了教育的各个方面，包括教师，学生，学校行政人员，研究人员等等。[3]
　　通过文献综述发现，学习分析的应用主要包括数据分析中（远程教育、慕课、电子书包）教师和学生（教师专业发展，学生成绩分析，图书馆服务），学习分析工具设计，合作学习，教育管理和效率，教育课堂分析等内容，研究领域范围广泛。学习分析技术在教育领域的应用在提高我国教育教学质量和水平方面发挥了非常重要的作用。对于教学管理人员来说，他们使用学习分析技术来了解学校的整体教学，如教师和学生人数，学生总数和平均活动人数，教师活动的总数，以及平均情况；对于教师来说，学习分析主要应用于一门课程的进行教学分析，分析包括学习者网络学习效能统计，学习者学习路径分析，师生互动分析，以及影响成人学习者网络学习绩效的各种因素分析。对于学生，理解自身的行为与他人的关系将是学习分析技术的主要目的。[4]
　　四、学习分析发展的挑战与展望
　　随着大数据热潮的出现，学习分析应运而生，为教育研究者发现和解决问题的策略和工具提供了基础，同时数据分析和应用过程中也产生的一些问题。大数据是学习分析得以实施的前提，当前大数据应用于教育面对多方挑战：首先，数据存储技术、数据处理与分析技术受到计算机硬件发展水平和计算能力的限制；其次，数据采集技术与分析技术仍处在不断发展中，距离智能化、自动化、系统化仍有较大差距；第三，数据兼容性问题，使数据的跨平台操作与数据共享很难实现。此外当前大量数据库未能实现互联，大量学习相关数据如学籍信息、考试数据、人口学数据、经费数据、教师数据、资源数据都分布在不同的部门与管理系统中，导致学习分析多集中在对学习过程数据的分析，难以实现立体化分析，其分析结果与发挥作用的领域仍然十分有限。[5]
　　数据是分析的基础，当前数据应用于教育面临一些挑战。第一：数据兼容的问题，数据共享很难实现，多数数据库未能实现互联。第二：数据库存储技术，采集技术和分析技术受到计算机能力的限制。 第三：学习分析只能体现出学习者在线的局限性信息，无法做到完全精确的预测。正如正如可汗学院在教师指南中所言，学习分析报告旨在提供学习者学习投人与技能掌握程度的评测，但技术并非绝对可靠，任何技术都会有误差。因此，学习报告的解读需要结合常识和理论，对研究结果进行综合判断。 使学习分析结果接近学习，应是学习分析的一个重要趋势。[6]
　　结语
　　随着大数据时代的到来，越来越多的教育研究者研究如何基于学习分析技术，更有效地提高教学效果，提取学生个性特征。然而，学习分析也面临着许多挑战，如分析过程中积攒下来的丰富数据，没有统一的标准，限制了一些数据的共享和重用问题，这还需要大多数研究人员深度研究。[7]
　　参考文献
　　[1]魏顺平。学习分析技术。挖掘大数据时代下教育数据的价值[J].现代教育技术，2013，（2）。
　　[2]顾小清。张进良。学习分析：正在浮现中的数据技术田。远程教育杂志，2012 ， （ 2 ）。
　　[3]祝智庭，沈德梅。基于大数据的教育技术研究新范式[J].电化教育研究。2013（10）
　　[5]徐鹏等。大数据视角分析学习变革[J].远程教育杂志。2013
　　[6]曹晓明。朱勇。学习分析视角下的个性化学习平台研究「J].开放教育研究2014 （5）
　　[7]程学旗。靳小龙，王元卓。大数据系统和分析技术综述「J].软件学报2014 （09）