学习与分析技术综述

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1、.学习分析技术综述一、学习分析技术的起源与发展学习分析是一个新兴的、正在发展的学科，是技术促进学习研究中增长最快的领域之一，也是当前的研究热点。美国新媒体联盟与美国高校教育信息化协会主动学习组织合作“新媒体联盟地平线项目(TheNewMediaConsortium'sHorizonProject)”的2010年度和2011年度报告中，预测基于数据的学习分析技术将在未来的四到五年内成为主流，并对学习分析技术在教学、学习、研究和知识生成等方面所具有的作用进行了分析,勾勒了其广泛的应用前景。近年来,在教育技术领域，学习分析逐渐成为了迅速发展的新热点之一。我们可以看出，各种学习技术系统中己经

2、获取并储存了大量的学习者学习行为数据，而且这些学习行为的数据还在迅速增加，这就急迫需要一种新的技术对这些数据进行分析,为改进学习实践、增强学习效果提供依据。尽管在传统教学过程中也能够评估学生的成绩、分析教学过程,从而提高教学的质量，但是所采集的数据往往不够充分,信息化程度较低，而且分析结果用于干预教学的周期过长，效果不明显。因此，学习分析技术逐渐浮现出来，并受到越来越多的关注。［1］二、学习分析技术背景在学习分析概念形成之前，相关方法、技术和工具都已经发展起来了。学习分析从一系列研究领域汲取技术，如数据统计、商业智能(BusinessIntelligence)、网页分析(WebAna

3、lytics)、运筹学(OperationalResearch)、人工智能(AI)、教育数据挖掘(EDM)、社会网络分析、信息可视化等。数据统计历来作为一个行之有效的手段用来解决假设检验问题。商业智能以数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等技术为基础，从不同的数据源中提取数据，将之转换成有用的信息，它与学习分析有相似之处，但它历来被定位于通过可能的数据访问和绩效指标总结使生产更高效。网页分析工具，如Googleanalytics通过网页访问量,与互联网网站、品牌等的关联做出报告，这些技术可以用来分析学生的学习资源(课程,材料等)以追踪学生的学习轨迹。运筹学通过设计优化数学模型和统计方法使

4、目标最优化。人工智能和数据挖掘中的机器学习技术建立在数据挖掘和人工智能方法上，它能够检测数据中的模式。在学习分析中的类似技术可用于智能教学系统，以更加动态的方式对学生进行分类而不是简单地进行人口统计分类，可以通过协同过滤技术对特定的资源建立模型。社会网络分析可以分析出隐含的人与人(如在论坛上的互动)和外显的人与人(如朋友或者关注对象)之间的关系，在学习分析中可用于探索网络集群、影响力网络、参与及不参与状况。信息可视化是很多分析的重要一步(包括上面列出的那些分析方法)，它可以用来对所提供的数据进行意义建构，JohnTukey1977年在他的《探索性数据分析》一书中给我们介绍了如何更好地

5、利用信息可视化，Turkey强调使用可视化的价值在于帮助在形成正式的假设之前做检验。以上这些学习分析技术都可以对大量数据进行分析和处理,形成分析报告为教育提供帮助。［2］......三、国内外研究现状2011年2月底，首届“学习分析技术与知识国际会议”在加拿大的阿尔伯达省班芙市举行，主题之一就是学习分析技术。美国新媒体联盟发布的2010年度和2011年度《地平线报告》均预测学习分析技术将在未来的四到五年内成为主流。可见，学习分析技术已逐渐成为教育中的一项新兴技术。事实上，在“学习分析技术”概念出现之前,与之相关的技术、工具及其应用研究已经开展起来。2004年在高等教育中出现的“智能导

6、师系统”和“人工智能系统”掀起了“教育数据挖掘”研究的热潮,也促使学术分析技术这一关注学习者行为的分析技术的诞生。Romero&Ventura(2007)以及Baker&Yacef(2009)对10余年的教育数据挖掘研究进行分析,归纳出5类教育数据挖掘方法,它们是统计分析与可视化;聚类(聚类、离群点分析);预测(决策树、回归分析、时序分析);关系挖掘(关联规则挖掘、序列模式挖掘、相关挖掘);文本挖掘。另外,随着网络学习及相关学习管理系统的不断普及,数据挖掘方法在学习管理系统中得到应用,并开启了利用网络分析技术对学习者行为加以分析的研究,Romero等人(2005)对Moodle学习平

7、台的日志分析是这方面研究的典范。记录在学习管理系统中的学习者行为数据,经过聚集、分类、可视化以及关联规则分析等操作,生成实时的数据报告,或者利用从行为数据中反映出的常模来生成预测模型。随着学习分析研究与实践的不断深入,除了数据挖掘方法外,一些原本属于社会科学领域的方法如社会网络分析法、话语分析法、内容分析法等也得到成功应用并成为学习分析的关键技术,这些方法的典型应用之一是师生交互行为分析。［3］四、学习分析技术的内涵学习分析技术是一个新兴的研究领域，学习分