MOOCs中的学习分析

MOOCs中的学习分析

中国网 时间: 2013-08-21 作者: 魏顺平 文章来源: 本网讯 责任编辑: 文远 在首届“学习分析和知识国际会议”上，与会者一致认为：学习分析技术是测量、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。《2012NMC地平线报告(高教版)》也给出了近似的定义，即学习分析技术是对学生生成的海量数据的解释和分析，以评估学生的学术 进展，预测未来的表现，并发现潜在的问题。从这些定义可以看出，学习分析技术分析的对象是学生及其学习环境，目的是评估学生、发现潜在问题、理解和优化学 习，基础是海量数据。

一、学习分析在MOOCs中的必要性

MOOCs作为一种在线课程，师生行为被记录在在线学习平台上，这就使得基于在线学习平台日志的学习分析成为可能。当然，学习分析不仅是可能的，而且是必要的，体现在以下三个方面：

1.辅导教师获得教学反馈的需要。在MOOCs的在线学习模式下，师生活动在时空上相对分离，尽管有同步教学活动发生，但更多时候是异步教学活 动，以满足学习者个性化学习需要。不同于课堂面授教学，辅导教师难以把握一门在线学习课程学习者学习开展情况的全貌。但是，基于在线学习平台对学习过程的 记录，辅导教师了解课程教学过程是可能的，并基于学习过程记录开展在线教学反思以不断改进在线教学这一做法也是必要的。

2.管理者实现大规模学习者管理的需要。MOOCs区别于以往在线学习的特点之一就是“大规模”，体现为学习者多、资源多、互动多，产生的过程 数据巨大。管理者要驾驭者规模庞大的学习者以及为数不少的辅导教师，准确评估学习绩效和教学绩效，对发展趋势做出研判，对未来做出规划，必须做到心中有 “数”，这就必须对学习过程数据开展深入分析，精准掌握MOOCs的运行过程，必要时对学习者及辅导教师加以干预，将有效克服过高的中途退学率，以及学习 过程中的诚信问题。

3.研究者探索在线学习规律的需要。什么是MOOCs以及什么是xMOOCs、cMOOCs，MOOCs的学习者特征是什么，学习者在 MOOCs中的学习路径以及学习模式，师生交互网络的结构如何，学习者为什么和在哪一个阶段退出课程以及基于在线学习平台数据的形成性评价成绩与认证考试 的相关性有多大等一系列问题都有待去回答，这就需要研究者开展MOOCs在线学习平台数据分析，探索在线学习规律。

二、学习分析的关键技术与工具

学习分析关键技术涉及内容分析、话语分析、社会网络分析、系统建模等技术以及统计分析与可视化、聚类、预测、关系挖掘、文本挖掘等一系列数据挖掘方法。

常见的学习分析工具有很多，如支持对原始帖子进行标注或编码、交叉引用和简短评论的工具包括Nvivo、Atlasti;支持基本的基于词典的 文本分析的工具，如CATPAC、LIWC;专门的内容分析工具，如北京师范大学知识工程研究中心开发的智能化内容分析工具VINCA;专门的社会网络分 析工具，如UCINET;用于系统建模的工具，如Coordinator系统

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