裴 艷，曹 菡

陜西師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院，西安 710062

隨著教育信息化的發(fā)展，學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)(LMS)和Web 2.0的應(yīng)用使得教育數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出急劇增長(zhǎng)的趨勢(shì)，研究者們逐漸開始關(guān)注這些數(shù)據(jù)潛在的利用價(jià)值［1］。Blackboard是目前較流行的學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)，有來自60多個(gè)國(guó)家的大約10 000個(gè)機(jī)構(gòu)在使用Blackboard的軟件和服務(wù)［2］，它存儲(chǔ)著大量的學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。例如:每個(gè)學(xué)生在某門課程中花費(fèi)的總時(shí)間和平均時(shí)間，學(xué)生參與的活動(dòng)總數(shù)，內(nèi)容區(qū)和論壇中的學(xué)生活動(dòng)，等。對(duì)這些學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，教師不僅可以了解個(gè)體和整體學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)展情況，還可以獲得學(xué)生的主題討論參與程度和感興趣程度等可視化報(bào)告。教師在對(duì)學(xué)生情況充分了解的基礎(chǔ)上采取措施，可以對(duì)危機(jī)學(xué)生進(jìn)行識(shí)別和干預(yù)，也可以改進(jìn)教學(xué)方案以便更好地開展教學(xué)。此外，利用學(xué)習(xí)行為分析結(jié)果可以為學(xué)習(xí)者推薦學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)伙伴，開展個(gè)性化學(xué)習(xí)。

1 學(xué)習(xí)分析和學(xué)習(xí)行為分析

1.1 學(xué)習(xí)分析的定義

學(xué)習(xí)分析是近年來迅速發(fā)展的一種教學(xué)技術(shù)，目前學(xué)術(shù)界對(duì)學(xué)習(xí)分析的定義并沒有統(tǒng)一的描述。EDUCAUSE的“下一代學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)”最早對(duì)學(xué)習(xí)分析進(jìn)行了定義，它認(rèn)為學(xué)習(xí)分析是“使用數(shù)據(jù)和模型預(yù)測(cè)學(xué)生收獲和行為，具備處理這些信息的能力”。2011年2月的LAK11會(huì)議對(duì)學(xué)習(xí)分析做了較權(quán)威的定義，即“學(xué)習(xí)分析是以理解和優(yōu)化學(xué)習(xí)及其發(fā)生的環(huán)境為目的，對(duì)學(xué)習(xí)者及其所處情境的數(shù)據(jù)進(jìn)行的測(cè)量、收集、分析和報(bào)告”［1］?！禤art I新媒體聯(lián)盟地平線報(bào)告(2013高等教育版)》也闡釋了學(xué)習(xí)分析的定義，NMC認(rèn)為學(xué)習(xí)分析是應(yīng)用于教育領(lǐng)域的“大數(shù)據(jù)”分析，對(duì)學(xué)生產(chǎn)生和收集的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行闡釋，旨在提高學(xué)生保持率，為學(xué)生提供高質(zhì)量、個(gè)性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)［3］。目前，大多數(shù)研究使用的是LAK11和NMC的定義。

1.2 學(xué)習(xí)分析的方法

目前，學(xué)習(xí)分析的方法主要有網(wǎng)絡(luò)分析法、話語分析法和內(nèi)容分析法［4］。

1.2.1 網(wǎng)絡(luò)分析法 運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法，可以用來探究網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程中的聯(lián)系、關(guān)系、角色以及網(wǎng)絡(luò)形成的過程與特點(diǎn)。當(dāng)以學(xué)習(xí)者個(gè)體為研究對(duì)象時(shí)，可以了解某個(gè)體在學(xué)習(xí)平臺(tái)中的活躍程度，與哪些學(xué)習(xí)同伴交互信息，學(xué)習(xí)者個(gè)體產(chǎn)生了什么認(rèn)知困難，等。當(dāng)以整個(gè)網(wǎng)絡(luò)為研究對(duì)象，網(wǎng)絡(luò)分析法主要關(guān)注的是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中信息的分布以及學(xué)習(xí)的進(jìn)展情況［4］。UCINET(university of california at irvine NET work)是一種功能強(qiáng)大的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析軟件，它最初是由加州大學(xué)爾灣分校(university of california at irvine)社會(huì)網(wǎng)研究的權(quán)威學(xué)者Linton Freeman編寫的。UCINET最大可處理32 767個(gè)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，包括大量的網(wǎng)絡(luò)分析指標(biāo)，例如:中心度、派系分析、個(gè)體網(wǎng)絡(luò)分析，等，還包括常見的多元統(tǒng)計(jì)分析工具，例如:聚類分析、對(duì)應(yīng)分析、因子分析、多維量表，等［5］。

1.2.2 話語分析法 運(yùn)用話語分析法，可以了解網(wǎng)上學(xué)習(xí)交流中的話語的文本型含義，能用來探究知識(shí)的建構(gòu)過程。分析的對(duì)象有面對(duì)面的對(duì)話內(nèi)容，網(wǎng)上課程中產(chǎn)生的文本內(nèi)容，網(wǎng)上進(jìn)行的異步交流內(nèi)容，等［4］。

1.2.3 內(nèi)容分析法 運(yùn)用內(nèi)容分析法，可以對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析，研究學(xué)習(xí)者的行為模式;也可對(duì)其進(jìn)行定性分析，運(yùn)用已有的積累經(jīng)驗(yàn)來預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)者的行為，為學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)資源服務(wù)［4］。

1.3 學(xué)習(xí)行為分析

學(xué)習(xí)分析的核心是觀察和理解學(xué)習(xí)行為，對(duì)學(xué)習(xí)行為進(jìn)行分析，可以了解影響學(xué)習(xí)行為產(chǎn)生的需要、動(dòng)機(jī)等因素，以及行為所攜帶的目的、個(gè)性、環(huán)境等元素［6］。

學(xué)習(xí)行為是指學(xué)習(xí)者在某種動(dòng)機(jī)的指引下，為獲得某種學(xué)習(xí)結(jié)果而與周圍環(huán)境進(jìn)行的雙向交互活動(dòng)的總和。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為是指學(xué)習(xí)者在由現(xiàn)代信息技術(shù)所創(chuàng)設(shè)的、具有全新溝通機(jī)制與豐富資源的學(xué)習(xí)環(huán)境中開展的遠(yuǎn)程自主學(xué)習(xí)活動(dòng)的總和［7］。學(xué)習(xí)分析的數(shù)據(jù)應(yīng)不僅來自于學(xué)習(xí)者外顯的學(xué)習(xí)行為，比如作業(yè)情況、測(cè)試情況，等，還包括一些內(nèi)隱的學(xué)習(xí)行為，比如論壇中的活動(dòng)情況、學(xué)習(xí)以外的操作，等。

在該研究中，學(xué)生在BlackBoard平臺(tái)上的《C程序設(shè)計(jì)》課程中的學(xué)習(xí)行為主要有學(xué)習(xí)課程的時(shí)間、各個(gè)資源的點(diǎn)擊數(shù)、論壇中的發(fā)帖量和回帖量，如表1所示。

表1 BlackBoard中的學(xué)習(xí)模塊及學(xué)習(xí)行為

2 學(xué)習(xí)行為分析案例

2.1 研究對(duì)象

該研究的研究對(duì)象是陜西師范大學(xué)BlackBoard平臺(tái)上的“C程序設(shè)計(jì)”課程，目前使用人數(shù)是53人。在BlackBoard平臺(tái)中，教師為該門課設(shè)計(jì)了豐富的資源和活動(dòng)。例如:課程大綱、教學(xué)課件(PPT)、電子教案(DOC)、習(xí)題處理(PPT)、課程作業(yè)、實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)、等級(jí)考試、班級(jí)論壇、Wiki，等，并且教師在教學(xué)過程中使用了大多數(shù)資源和活動(dòng)。

2.2 數(shù)據(jù)來源

該研究的數(shù)據(jù)主要來源于BlackBoard中的各類課程報(bào)告，例如:Course Activity Overview、內(nèi)容區(qū)中的所有用戶活動(dòng)、對(duì)用戶活動(dòng)的全面總結(jié)、論壇中的用戶活動(dòng)，等。

2.3 分析過程和方法

2.3.1 統(tǒng)計(jì)分析 統(tǒng)計(jì)分析法是目前被廣泛應(yīng)用的社會(huì)科學(xué)研究法。在網(wǎng)絡(luò)用戶行為分析中使用統(tǒng)計(jì)分析法主要是通過對(duì)每個(gè)模塊的點(diǎn)擊率、點(diǎn)擊量等數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到相關(guān)的統(tǒng)計(jì)報(bào)表，從而分析用戶感興趣的內(nèi)容。

①課程活動(dòng)情況:

BlackBoard中的“課程活動(dòng)概覽”報(bào)告中記錄了一定時(shí)間內(nèi)學(xué)生學(xué)習(xí)課程的總時(shí)間和平均時(shí)間，每個(gè)學(xué)生花費(fèi)的總時(shí)間和具體的活動(dòng)(如圖1所示)。

圖1 學(xué)習(xí)課程的總時(shí)間和平均時(shí)間

從圖1可以看出，在9月1日到11月22日這段時(shí)間內(nèi)，學(xué)生學(xué)習(xí)課程的總時(shí)間和平均時(shí)間分別為89.04 h和1.56 h。由此可見，學(xué)生使用該網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)學(xué)習(xí)課程的時(shí)間并不多，更傾向于在傳統(tǒng)課堂中學(xué)習(xí)。導(dǎo)致這種現(xiàn)象可能有兩方面的原因:一是學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣。長(zhǎng)期以來，大部分學(xué)生習(xí)慣于在傳統(tǒng)課堂中被動(dòng)接受知識(shí)，面對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，很多學(xué)生缺乏高度的自覺性和自制力;二是教師的網(wǎng)絡(luò)課程設(shè)計(jì)缺乏新穎性和趣味性，學(xué)生從中體會(huì)不到學(xué)習(xí)的樂趣。因此，教師在進(jìn)行課程設(shè)計(jì)時(shí)要充分發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)，注重資源的多樣性，對(duì)同一個(gè)章節(jié)或知識(shí)點(diǎn)采用PPT、視頻、圖片或動(dòng)畫等多種形式表達(dá)，以滿足不同學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。還要注重趣味性，不能對(duì)課程資料進(jìn)行簡(jiǎn)單的羅列，設(shè)計(jì)要美觀，利用平臺(tái)中現(xiàn)有的課程工具設(shè)計(jì)一些活動(dòng)，例如:Wiki、博客、討論版，等，以充分調(diào)動(dòng)學(xué)生的積極性，讓學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)中快樂學(xué)習(xí)。此外，星期二的學(xué)習(xí)時(shí)間占77%，可能由于傳統(tǒng)課堂在星期二，很多學(xué)生在教師教學(xué)要求的強(qiáng)制下才登錄平臺(tái)進(jìn)行學(xué)習(xí)。從圖2可以看到每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)時(shí)間，點(diǎn)擊學(xué)生姓名還可以看到該學(xué)生的具體活動(dòng)，教師可以對(duì)學(xué)習(xí)積極性較差的學(xué)生進(jìn)行訪談，了解學(xué)生在某段時(shí)間的學(xué)習(xí)狀態(tài)，然后對(duì)其進(jìn)行監(jiān)督和引導(dǎo)。

圖2 部分學(xué)生學(xué)習(xí)的總時(shí)間

②課程資源訪問情況:

學(xué)生對(duì)教學(xué)課件(PPT)的訪問量最高，而電子教案(DOC)與之相比很低。由此可見，大部分學(xué)生更傾向于PPT形式的課程內(nèi)容，教師應(yīng)更加注重PPT的設(shè)計(jì)，同時(shí)可以針對(duì)同一個(gè)章節(jié)或知識(shí)點(diǎn)采用視頻、圖片或動(dòng)畫等多種形式呈現(xiàn)，使課程內(nèi)容更加豐富，盡可能適應(yīng)每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格(如圖3所示)。

圖3 課程資源訪問情況

2.3.2 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析(social network analysis，SNA)方法是由社會(huì)學(xué)家根據(jù)數(shù)學(xué)方法、圖論等發(fā)展起來的定量分析方法。運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法，可以探究網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程中的關(guān)系、角色以及網(wǎng)絡(luò)形成的過程與特點(diǎn)，還可以了解人們?nèi)绾卧诰W(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中建立并維持關(guān)系，從而為自己的學(xué)習(xí)提供支持［8］。

SNA包括三種分析單位:①行動(dòng)者(Actors)，即網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)，該研究中即BlackBoard中的學(xué)習(xí)者;②關(guān)系(Relationship)，即網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)間的連線，反映行動(dòng)者之間的聯(lián)系;③連結(jié)(Tie)，即一種關(guān)系的集合。SNA所研究的關(guān)系包括內(nèi)容、方向及強(qiáng)度三個(gè)部分。關(guān)系的內(nèi)容是指行動(dòng)者之間的一切交互內(nèi)容，如論壇中的帖子;關(guān)系的方向是指關(guān)系從哪個(gè)行動(dòng)者發(fā)出，又指向哪個(gè)行動(dòng)者;關(guān)系的強(qiáng)度指的是行動(dòng)者之間交換信息的數(shù)量和頻次，等。關(guān)系的方向分為有向性和無向性兩種，在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)中我們更多關(guān)注的是關(guān)系的有向性。SNA有兩種分析類型:自我中心網(wǎng)絡(luò)分析和整體網(wǎng)絡(luò)分析。其中，整體網(wǎng)絡(luò)分析可用于宏觀、中觀和微觀三個(gè)層次［9］。

為了研究“班級(jí)論壇”中的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，該研究以54名成員在論壇中的關(guān)系數(shù)據(jù)為研究對(duì)象。54名成員有53名學(xué)生和1名教師組成。該研究采用整體網(wǎng)絡(luò)分析法，使用UCINET軟件做數(shù)據(jù)處理和分析。

①宏觀層次分析:宏觀層次分析關(guān)注的是整體社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。圖4為作者使用UCINET中的Netdraw軟件繪制的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。從圖4可以看出節(jié)點(diǎn)數(shù)為54，連接數(shù)為34。利用UCINET計(jì)算出該社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的整體網(wǎng)絡(luò)密度為0.015，是一個(gè)稀疏網(wǎng)絡(luò)。此外，在該社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中存在31個(gè)孤立點(diǎn)，他們?cè)谡麄€(gè)學(xué)習(xí)過程中始終沒有和其他人聯(lián)系過。教師可以多關(guān)注在論壇中不活躍的學(xué)生，進(jìn)一步了解他們的學(xué)習(xí)風(fēng)格。例如:這些學(xué)生更喜歡獨(dú)立解決問題，那么可以在BlackBoard平臺(tái)中添加搜索工具、開通博客功能，等，豐富學(xué)習(xí)資源的同時(shí)滿足學(xué)生的個(gè)性化學(xué)習(xí)需求。

圖4 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

②中觀層次分析:中觀層次分析的關(guān)注點(diǎn)是揭示社會(huì)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的子結(jié)構(gòu)。派系分析是一種建立在群體互惠性關(guān)系基礎(chǔ)上的凝聚子群分析方法。作者利用UCINET軟件的派系分析功能，得到規(guī)模為3的派系共4個(gè)，如圖5所示。

接下來進(jìn)行派系重疊分析，學(xué)號(hào)為41305218的學(xué)生出現(xiàn)在了3個(gè)派系中，說明該學(xué)生能和75%的派系保持密切聯(lián)系，是論壇中的核心成員。編號(hào)為2001032的成員是教師，他隸屬于2個(gè)派系，與每個(gè)派系的接近程度分別為 0.333、1.000、0.333、0.667、1.000，說明教師對(duì)各個(gè)派系的活動(dòng)都有影響，教師充分發(fā)揮了主導(dǎo)作用。根據(jù)派系分析結(jié)果可以進(jìn)行初步的學(xué)習(xí)小組劃分，把在論壇中比較活躍的學(xué)生選為組長(zhǎng)，再根據(jù)其他學(xué)生的學(xué)習(xí)情況、特長(zhǎng)、性格特點(diǎn)等選擇小組成員。此外，在學(xué)習(xí)資源個(gè)性化推薦系統(tǒng)中，利用派系分析的結(jié)果可以為學(xué)習(xí)者推薦學(xué)習(xí)伙伴，滿足學(xué)習(xí)者的個(gè)性化需求。

③微觀層次分析:微觀層次分析關(guān)注的是行動(dòng)者的中心性和聲望。中心性衡量的是一個(gè)行動(dòng)者在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中尋求互動(dòng)的程度，一般用行動(dòng)者的點(diǎn)出度表示。一個(gè)具有高度中心性的行動(dòng)者會(huì)在網(wǎng)絡(luò)中擁有許多直接的聯(lián)系。聲望表示社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中其他行動(dòng)者搜尋某行動(dòng)者建立連結(jié)的程度，一般用點(diǎn)入度表示。行動(dòng)者的聲望高意味著該行動(dòng)者是其他眾多行動(dòng)者選擇的通訊對(duì)象，比較受大家歡迎［9］。

作者采用相對(duì)度數(shù)中心度的計(jì)算方法，即點(diǎn)的絕對(duì)中心度與圖中點(diǎn)的最大可能的度數(shù)之比，對(duì)54名學(xué)習(xí)者的相對(duì)點(diǎn)入度和相對(duì)點(diǎn)出度進(jìn)行了計(jì)算。得到結(jié)果為:點(diǎn)出度和點(diǎn)入度的平均值均為0.06，學(xué)號(hào)為41305197的學(xué)生的點(diǎn)出度最高，值為0.15，說明該學(xué)生處于網(wǎng)絡(luò)的中心位置。學(xué)號(hào)為41305191的學(xué)生的點(diǎn)入度最高，值為0.11，說明該學(xué)生在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中獲得了最高聲望。

圖5 派系分析結(jié)果

3 總結(jié)

該研究通過對(duì)BlackBoard中的學(xué)生學(xué)習(xí)行為進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析，為教師進(jìn)行教學(xué)干預(yù)和改進(jìn)教學(xué)提供了一定的支持。學(xué)習(xí)分析的對(duì)象和方法有很多，例如關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、時(shí)序模式挖掘，等。通過學(xué)習(xí)分析，教師可以更加清晰和深入地了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，根據(jù)學(xué)生的個(gè)性化表現(xiàn)，了解學(xué)生的學(xué)習(xí)掌握程度，為學(xué)生提供適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)支持，并以此為依據(jù)改進(jìn)教學(xué)。此外，根據(jù)學(xué)習(xí)分析的結(jié)果可以進(jìn)行教學(xué)干預(yù)，例如:增加談話、調(diào)整授課方式和學(xué)習(xí)活動(dòng)，等。對(duì)于個(gè)性化推薦系統(tǒng)，設(shè)計(jì)者可以根據(jù)學(xué)習(xí)分析的結(jié)果為學(xué)習(xí)者推薦學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)伙伴，等。下一步的研究重點(diǎn)是利用關(guān)聯(lián)分析挖掘不同學(xué)習(xí)風(fēng)格、學(xué)習(xí)活動(dòng)和成績(jī)之間的關(guān)系，向?qū)W習(xí)者推薦適合其特定學(xué)習(xí)風(fēng)格的學(xué)習(xí)活動(dòng)。

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