【芥末翻】是芥末堆全新推出的一檔學術欄目，由芥末堆海外翻譯社群的小伙伴們助力完成。我們致力于將全球經典或是前沿的教育理念、教育技術、學習理論、實踐案例等文獻翻譯成中文，并希望能夠通過引進這類優(yōu)質教育研究成果，在全球教育科學的推動下，讓更好的教育來得更快！

編者推薦：互聯(lián)網(wǎng)為教育帶來的可能性之一是“大數(shù)據(jù)+教育”，通過搜集學生的學習行為數(shù)據(jù)推斷其學習進度和學習狀況，給予個性化的指導，是大數(shù)據(jù)的夢想，那么，從學習科學的角度看，大數(shù)據(jù)如何改善學習環(huán)境，對學生的學習發(fā)揮作用？

本文選自 Science of Learning，作者 Jason M. Lodge 1 and Linda Corrin2，譯者 Amy、孫欣怡。

有關學習的數(shù)據(jù)收集和分析在教育的各個層面都呈指數(shù)級增長的趨勢。在認識在線學習及混合式環(huán)境學習方面，數(shù)據(jù)科學（Data Science）必然有重要的影響。跟學生學習相關的數(shù)據(jù)被大量搜集，這些數(shù)據(jù)為深入了解學生學習提供了前所未有的資源。也因此，在未來幾年，數(shù)據(jù)與學習科學將會彼此互相影響。

在教育領域，雖然數(shù)據(jù)科學有其應用潛力，但是最近的一些文章指出，海量收集的學生行為數(shù)據(jù)并沒有全面捕捉學生的學習行為。Roger（Critical realism and learning analytics research,2015）認為，這種對教育的實證主義分析大體上表明了社會科學存在的問題。雖然在應用數(shù)據(jù)和分析時引入批判觀點有不可否認的好處，我們認為，目前將數(shù)據(jù)科學應用于理解學習的能力和目的愈發(fā)明顯。數(shù)據(jù)及其分析與學習科學的交匯，能夠更好地支持學生的學習。

成長中的學習分析

學習分析的概念出現(xiàn)不到十年，它通過對學生數(shù)據(jù)的分析來改善學習和學習環(huán)境。學習分析涉及多源數(shù)據(jù)整合以及分析，用來決定下一步的行動。這是一個快速發(fā)展的領域，其基礎不僅包括數(shù)據(jù)科學，還包括心理學，商業(yè)分析和學習科學。學習分析的研究在許多領域進行，如給予自動化的反饋，以及課程設計來支持學生的學習。

作為一個正在成長的研究和實踐領域，學習分析的作用在于，隨著更多技術在教學和學習中的應用，有關學生行為和參與度的數(shù)據(jù)量增多，它提升了數(shù)據(jù)的價值。數(shù)據(jù)的激增帶來了各種可能性，如更好地監(jiān)督學生的學習進度，及時發(fā)現(xiàn)有學習障礙的學生，對于學生行為模式的新洞見，以及在數(shù)字化環(huán)境下做出實時干預。這類數(shù)據(jù)應用同樣引起一些質疑，如數(shù)據(jù)使用道德，學習分析系統(tǒng)模型的質量，以及對數(shù)據(jù)的正確解讀。這些反對觀點說明，通過對學習數(shù)據(jù)的分析來理解有效學習是一個正在發(fā)展中的領域。原因有以下幾點，我們將簡要地依次闡述。

由學習行為推測學習

對學習分析（learning analytics）的常見批評指出，單靠行為數(shù)據(jù)不能決定學習質量。但在這些評論中被遺忘的是，用行為數(shù)據(jù)理解學生學習遠非什么新方法。類似的推理方式已被學習領域研究者使用了幾十年，尤其是心理學家和認知神經學家。

通過精心設計的實驗，研究者們能夠基于行為數(shù)據(jù)推斷學生的學習進度。學習分析作為一種方法論可從其中吸收經驗。

實驗研究提供了解釋學習如何發(fā)生的模型。這些模型可用來理解和預測真實的學習過程。比如，實驗室研究表明了在學習活動中學生感到困惑時會出現(xiàn)哪些明顯行為。如果這些判斷標志在學生真實的線上學習中出現(xiàn)，我們就能有根據(jù)地判斷：該生可能有困惑。

如果識別了學生的潛在困惑，我們就能實施適當?shù)慕虒W干預。這可以是線上學習系統(tǒng)中的自動反饋信息，也可以是某種形式的師生溝通。行為數(shù)據(jù)還能記錄學生的學習方法，比如學習頻率和順序。盡管這些并不能直接衡量學生學習情況，但是通過判定能夠提高學生學習計劃和學習管理水平的策略，將對學生學習環(huán)境產生積極影響。

由數(shù)據(jù)推斷表明，學習科學和學習分析不僅能互相學習，而且相輔相成，相得益彰。尤其是心理學特別能為如何最好地從行為數(shù)據(jù)中推測學習狀況提供選擇。而學習分析則為學習科學在真實數(shù)字（digital）環(huán)境中理解學習方式的評估提供了新工具。

通過收集，整合并分析數(shù)據(jù)，學習分析為如何進一步檢測觀察結果從實驗室到教室的轉化提供了機遇。在線學習系統(tǒng)的日志文件和審核記錄積累了學生在數(shù)字環(huán)境中的學習行為數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可與實驗環(huán)境下收集的數(shù)據(jù)進行比較。學習分析，或更廣泛地說——數(shù)據(jù)科學，因而能通過“行為”這一焦點，鏈接教育，心理學和神經科學。

數(shù)據(jù)和學習活動設計

在現(xiàn)實的教育環(huán)境中，從數(shù)據(jù)中創(chuàng)造意義需要參考學習活動是如何設計的。就像實驗設計中允許對實驗室中的學習進行推測，學習設計也允許對教室中的學習進行推測。這兩種場景都給數(shù)據(jù)賦予意義。參考特定的學習設計來檢測學生行為的數(shù)據(jù)，有助于老師看清學生是否如期地參與到活動中。如果沒有，這也許意味著需要對這個設計進行反思和改進。再一次，這表明了學習分析的強項，即通過聯(lián)系學生行為和學習設計來連接實驗室和教室。

關于大數(shù)據(jù)的討論中，經常有一個假設：數(shù)據(jù)和分析會自動地給學生學習提供一個“答案”。對于大數(shù)據(jù)收集的錯覺將最終導致確鑿的事實，即學習這一挑戰(zhàn)必須由學習分析領域來解決。就學習分析目前發(fā)展的階段，很清晰的一點是，教師在連接分析和恰當學習行為的過程中仍然處于中心地位。作為學習活動的設計者，教師被最好地定位以判斷學生的行為模式是否符合教學原因，即為什么這些活動導致學生學習。

學習分析不僅有關大數(shù)據(jù)

人們常批判學習分析過度關注孤立的行為標記。的確，如果該領域僅此而已，它的價值真的很有限。然而，學習分析目前包含越來越多樣的理解學習的方法。其優(yōu)勢是，如果戰(zhàn)略性地使用，它能建立在其他學科的成果上（特別是教育學和心理學）。計算神經科學也有潛力構建和改進分析模型，從而更好地預測學生學習進展。誠然，學習分析不會提供改善學習的終極答案，但該領域有可能通過提供對真實教育環(huán)境中學生行為的更深見解，彌合教育學、心理學和神經科學間的差距。

要讓學習分析和行為數(shù)據(jù)對理解學生學習發(fā)揮作用，重要的是確定我們想知道的，已知的，以及這與設計的聯(lián)系。只有確認這些因素后，我們才能確定所需數(shù)據(jù)。識別正確的數(shù)據(jù)對于正確的學習分析、實驗室與教室之間的差距彌合至關重要。其中有些數(shù)據(jù)易得，有些數(shù)據(jù)不易得。有些易得數(shù)據(jù)是沒用的。大數(shù)據(jù)很重要，但關于個人和特定學習任務的小數(shù)據(jù)不可偏廢。

因此，學習科學在提示學習分析如何隨時間改進方面發(fā)揮著關鍵作用。通過將其置于受控條件下，實驗室研究有助于驗證在現(xiàn)實環(huán)境中看到的學習模式。通過提出將助益于兩個領域的理論和方法論，學習科學能促進學習分析的發(fā)展。而學習分析通過提供學生在實驗室外學習行為的觀察方法可以幫助彌合神經科學、心理學和教育學間的差距。因此，學習分析和學習科學的結合將可能為監(jiān)督和支持學生學習提供更強大的方法。

>>聲明

本翻譯僅作了解之用，并非用于學術研究或商業(yè)決策。芥末堆海外翻譯社群的小伙伴們力求將關鍵理念與思想更廣泛地傳播至中文區(qū)域，故部分表達可能與原文有所差異。如需使用，請查證原文。