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導(dǎo)讀：

對于有效學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)分析可以做點什么？

學(xué)習(xí)分析學(xué)是指以理解和優(yōu)化學(xué)習(xí)及學(xué)習(xí)發(fā)生之環(huán)境為目的，所進(jìn)行的有關(guān)學(xué)習(xí)者及其環(huán)境的數(shù)據(jù)之測量、采集、分析和報告。在實際的教學(xué)環(huán)境中，學(xué)習(xí)科學(xué)（此文泛指為與學(xué)習(xí)有關(guān)的所有科學(xué)）與學(xué)習(xí)分析之間具有一種相互作用關(guān)系。學(xué)習(xí)科學(xué)諸如心理學(xué)、教育學(xué)、神經(jīng)科學(xué)對學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀，即從各個角度提煉數(shù)據(jù)內(nèi)涵；而這些學(xué)科又通過數(shù)據(jù)分析得到聯(lián)系，填充學(xué)科間相互獨立的鴻溝（學(xué)科間本就相通）。

而“學(xué)習(xí)分析”（又稱“數(shù)據(jù)分析”）對有效學(xué)習(xí)的作用，文章則從“線上”和“線下”的應(yīng)用場景進(jìn)行說明。學(xué)習(xí)分析得出的線下數(shù)據(jù)及問題的應(yīng)對措施同樣可以遷移于線上教學(xué)，例如通過學(xué)習(xí)分析對線下和線上的學(xué)習(xí)設(shè)計進(jìn)行改進(jìn)。從更大的范疇上說，學(xué)習(xí)分析創(chuàng)造了“教學(xué)設(shè)計實驗室”，即提供給教研開發(fā)者一種試誤的過程。上至課程目標(biāo)，下至課堂控制，為了解決教學(xué)中的某個實際問題，學(xué)習(xí)分析可通過控制變量的方式研究解決方法并推廣于真實教學(xué)環(huán)境。

原文：What data and analytics can and do say about effective learning. 作者：Jason M. Lodge and Linda Corrin. 譯者：董倩 胡悅. 編輯：爾瑞

在各級教育中，收集和分析學(xué)生學(xué)習(xí)過程的數(shù)據(jù)已是大勢所趨。數(shù)據(jù)科學(xué)對理解在線學(xué)習(xí)和混合學(xué)習(xí)環(huán)境產(chǎn)生實質(zhì)影響。有關(guān)學(xué)生學(xué)習(xí)的大量數(shù)據(jù)為研究者提供了前所未有的機會，學(xué)習(xí)者可以通過數(shù)據(jù)更深入地了解學(xué)生學(xué)習(xí)。由此很可能在未來幾年對學(xué)習(xí)科學(xué)產(chǎn)生重大影響。

盡管數(shù)據(jù)科學(xué)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用潛力無限，但是最近的文章中卻指出，收集到的全體學(xué)生學(xué)習(xí)行為的數(shù)據(jù)不能全面反映學(xué)生學(xué)習(xí)。南澳大學(xué)教授Tim Rogers認(rèn)為，這些實證主義角度的分析正是使社會科學(xué)外延愈加廣泛的有效方法。盡管引入基于數(shù)據(jù)和分析的方法存在爭議，但是它的好處毋庸置疑，我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)科學(xué)對于了解學(xué)習(xí)的益處顯而易見。學(xué)習(xí)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析的結(jié)合，使得采取更為精細(xì)的方法來支持學(xué)生學(xué)習(xí)成為可能。

一、學(xué)習(xí)分析的優(yōu)勢與爭議

學(xué)習(xí)分析概念的出現(xiàn)距今還不到十年，它最初是以理解和優(yōu)化學(xué)習(xí)及學(xué)習(xí)發(fā)生之環(huán)境為目的。學(xué)習(xí)分析學(xué)通過整合和分析來自多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)來改進(jìn)學(xué)習(xí)活動。這個領(lǐng)域發(fā)展迅猛，不僅建立在數(shù)據(jù)科學(xué)的基礎(chǔ)上，而且逐步擴展到心理學(xué)、商業(yè)分析、學(xué)習(xí)科學(xué)。目前的學(xué)習(xí)分析的研究領(lǐng)域包括通過自動反饋和課程設(shè)計來支持學(xué)生學(xué)習(xí)等。

作為一個不斷增長的研究和實踐領(lǐng)域，學(xué)習(xí)分析的優(yōu)勢在于當(dāng)越來越多的技術(shù)運用于教學(xué)和學(xué)習(xí)過程之中，它可以分析不斷產(chǎn)生的學(xué)生行為數(shù)據(jù)以滿足日后的需要。由此產(chǎn)生的爆炸式增長的數(shù)據(jù)帶來了更多可能性，例如更好地監(jiān)控學(xué)生學(xué)習(xí)進(jìn)程，識別學(xué)生危險，探究學(xué)生學(xué)習(xí)行為模式的新思路、在數(shù)字環(huán)境中進(jìn)行實時干預(yù)。但是這些數(shù)據(jù)的使用也讓人們產(chǎn)生一絲憂慮，例如數(shù)據(jù)使用倫理、學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)模型的質(zhì)量、能否對數(shù)據(jù)進(jìn)行合理解釋等。

與此同時，人們對學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域數(shù)據(jù)的應(yīng)用也有所爭議：一方面使用數(shù)據(jù)來進(jìn)行學(xué)習(xí)分析存在上文提出的諸如使用倫理等問題，但另一方面數(shù)據(jù)在此領(lǐng)域的應(yīng)用潛力無限。下面我們將依次討論這些問題。

二、從學(xué)生學(xué)習(xí)行為中推斷學(xué)習(xí)情況

對學(xué)習(xí)分析的批評指出，僅僅使用學(xué)生行為數(shù)據(jù)并不能確定其學(xué)習(xí)質(zhì)量。但在這些討論中被遺忘的是，通過行為數(shù)據(jù)來理解學(xué)生學(xué)習(xí)早已不是一種新方法。幾十年來，從事學(xué)習(xí)科學(xué)領(lǐng)域的研究人員一直使用類似的推理方法，特別是心理學(xué)家和認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的專家。通過精心設(shè)計的實驗研究，研究者可以在這些數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對學(xué)生學(xué)習(xí)過程做出推論。學(xué)習(xí)分析作為一種方法論可以借鑒上述經(jīng)驗。

實驗研究提供了學(xué)習(xí)過程發(fā)生的模型，這個模型可以用來理解和預(yù)測現(xiàn)實生活中的學(xué)習(xí)過程。例如，實驗室根據(jù)明顯的學(xué)生行為類型，對在學(xué)習(xí)活動中感到困惑的學(xué)生提供建議。當(dāng)學(xué)生處于在線學(xué)習(xí)環(huán)境，出現(xiàn)了實驗室研究中提供的相同標(biāo)記時，我們可以明確地說學(xué)生在此線上學(xué)習(xí)活動中感到了困惑。

當(dāng)發(fā)現(xiàn)學(xué)生可能有潛在困惑時，我們可以采取適當(dāng)?shù)慕逃深A(yù)，借助在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)發(fā)出反饋消息，或是老師與學(xué)生進(jìn)行交流。行為數(shù)據(jù)也可以用來跟蹤學(xué)生的學(xué)習(xí)方法。例如，記錄學(xué)生參與學(xué)習(xí)活動的頻率和順序。雖然這并不能直接衡量學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，但它可以幫助學(xué)生優(yōu)化學(xué)習(xí)策略，例如改進(jìn)學(xué)習(xí)計劃、規(guī)范學(xué)習(xí)方法，從而對學(xué)生學(xué)習(xí)環(huán)境產(chǎn)生積極影響。

基于對數(shù)據(jù)推論的憂慮，學(xué)習(xí)科學(xué)和學(xué)習(xí)分析不應(yīng)僅僅相互借鑒學(xué)習(xí)，還應(yīng)當(dāng)合作產(chǎn)出研究成果。例如，為了更好地從行為數(shù)據(jù)中推斷學(xué)習(xí)情況，心理學(xué)可以作為一種方式提煉行為數(shù)據(jù)。同時，學(xué)習(xí)分析可以被視為學(xué)習(xí)科學(xué)的新型研究工具，通過這些工具來評估這些心理學(xué)方法在數(shù)字學(xué)習(xí)環(huán)境中的應(yīng)用效果。

通過收集、整合、分析數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)分析提供了進(jìn)一步將實驗室觀察結(jié)果轉(zhuǎn)化為課堂應(yīng)用的機會。在數(shù)字學(xué)習(xí)環(huán)境中，學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)被保存于在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)的日志文件和審計記錄中。研究者可以將這些于真實情境下收集的行為數(shù)據(jù)與實驗室環(huán)境的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對。因此通過教育學(xué)、心理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)共同關(guān)注的“行為”為核心，建立三個學(xué)科之間的橋梁，可以更大范圍地應(yīng)用學(xué)習(xí)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)。

三、教學(xué)活動設(shè)計對學(xué)習(xí)分析的影響

對實際教學(xué)活動中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析一般需要參考教學(xué)活動設(shè)計。與實驗設(shè)計需要參考實驗情境下學(xué)生采用的學(xué)習(xí)模式相類似，學(xué)習(xí)設(shè)計必須參照學(xué)生們在課堂中的學(xué)習(xí)表現(xiàn)。這兩個情境都賦予了數(shù)據(jù)一定的意義。借用一個特定的學(xué)習(xí)設(shè)計研究學(xué)生的行為，有助于教師了解學(xué)生是否以他們所期望的方式參與到教學(xué)活動中。倘若答案是否定的，那暗示著教師需要調(diào)整和改進(jìn)教學(xué)活動設(shè)計。換言之，教師通過學(xué)習(xí)分析將學(xué)生行為與教學(xué)設(shè)計聯(lián)系了起來。

在使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的討論過程中，人們通常會假定數(shù)據(jù)和分析會自動為學(xué)生的學(xué)習(xí)提供一個“答案”，即幻想著依賴大數(shù)據(jù)能最終了解學(xué)的本質(zhì)，但對學(xué)習(xí)的分析仍是一個亟待解決的問題與挑戰(zhàn)?，F(xiàn)在可以明確的一點是教師仍然是將學(xué)習(xí)分析與相適宜的教育行動聯(lián)系起來的關(guān)鍵。因為教師作為學(xué)習(xí)活動的設(shè)計者，最能理解學(xué)生的行為，并判斷何種教學(xué)方式能更好地促進(jìn)學(xué)生的學(xué)習(xí)。

四、教學(xué)分析并不能只依托大數(shù)據(jù)

若人們過于關(guān)注個體學(xué)生的行為表現(xiàn)，很容易對學(xué)習(xí)分析進(jìn)行錯誤的批判。顯而易見，用個體去代表整體，這個個體的代表價值將是非常有限的。然而，現(xiàn)如今學(xué)習(xí)分析已采用多種途徑為更好地解釋學(xué)習(xí)的本質(zhì)。這樣做的優(yōu)勢在于，如果使用恰當(dāng)，對學(xué)習(xí)的理解將建立在其他學(xué)科的成果之上，尤其是在教育和心理學(xué)方面的研究基礎(chǔ)之上。此外，這也更好地助推了借用計算機神經(jīng)科學(xué)研究，通過建構(gòu)與提煉學(xué)習(xí)分析模型，更好地預(yù)測學(xué)生的學(xué)習(xí)。雖然學(xué)習(xí)分析最終并不能提供一個學(xué)習(xí)改進(jìn)的方案，但對這一領(lǐng)域的研究也許能幫助人們填補教育、心理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)之間的鴻溝，從而更深入地了解學(xué)生在真正教育環(huán)境中的學(xué)習(xí)行為。

既然已了解到對學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的分析有助于理解學(xué)生的學(xué)習(xí)，那么現(xiàn)今研究的重點應(yīng)轉(zhuǎn)向我們想了解什么、已了解什么及這些與教學(xué)設(shè)計間的關(guān)系。只有當(dāng)我們明確了這些研究方向，我們才能確定哪些數(shù)據(jù)是我們所需要的。識別出所需的數(shù)據(jù)對我們進(jìn)行有指向的學(xué)習(xí)分析是至關(guān)重要的，并為彌合實驗室與教室間（理論與實踐）的鴻溝提供了可能性。有些數(shù)據(jù)很容易獲得，有的則不然，那些容易獲得的數(shù)據(jù)卻不一定都有用。大數(shù)據(jù)固然重要，但針對個人和特定學(xué)習(xí)任務(wù)的小數(shù)據(jù)的重要性也不容小視。

因此，學(xué)習(xí)科學(xué)扮演了一個至關(guān)重要的角色揭示著學(xué)習(xí)分析的演變過程。實驗室的研究在部分變量受控的條件下，幫助研究者驗證了真實環(huán)境中所見到的教學(xué)模式。學(xué)習(xí)科學(xué)可通過促進(jìn)學(xué)習(xí)分析的發(fā)展，助推學(xué)習(xí)分析理論與方法論的同步發(fā)展。學(xué)習(xí)分析可以通過提供教師一種在實驗室外觀察學(xué)生學(xué)習(xí)行為的方式來幫助彌合神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)和教育之間的鴻溝。對學(xué)習(xí)分析和學(xué)習(xí)科學(xué)的研究將會為監(jiān)測與支持學(xué)生的學(xué)習(xí)提供更大的支持。

參考文獻(xiàn)：

1. Siemens, G. & Baker, R. J. S. Learning analytics and educational data mining:
towards communication and collaboration. Proceedings of the 2nd International
Conference on Learning Analytics and Knowledge (ACM, 2012).
2. Beer, C., Tickner, R., & Jones, D. Three paths for learning analytics and beyond:
moving from rhetoric to reality. Proceedings of the 31st Annual Conference of the
Australasian Society for Computers in Learning in Tertiary Education (Macquarie
University, 2014).
3. Lodge, J. M. & Lewis, M. J. In Future Challenges, Sustainable Futures. Proceedings
ascilite Wellington 2012 (eds. Brown, M., Hartnett, M., & Stewart, T.) (ascilite, 2012).
4. Rogers, T. Critical realism and learning analytics research: epistemological
implications of an ontological foundation. Proceedings of the Fifth International
Conference on Learning Analytics and Knowledge (ACM, 2015).
5. Siemens, G. & Long, P. Penetrating the fog: analytics in learning and education.
EDUCAUSE Review, 46, 30 (2011).
6. Ga?evi?, D., Dawson, S. & Siemens, G. Let’s not forget: learning analytics are about
learning. TechTrends 59, 64–71 (2015).
7. Sonnenberg, C. & Bannert, M. Discovering the effects of metacognitive prompts
on the sequential structure of srl-processes using process mining techniques. J.
Learn. Analytics 2, 72–100 (2015).
8. Rienties, B. & Toetenel, L. The impact of 151 learning designs on student satisfaction and performance: social learning (analytics) matters. Proceedings of the
Sixth International Conference on Learning Analytics & Knowledge (ACM, 2016).
9. Corrin, L. & de Barba, P. in Rhetoric and Reality: Critical Perspectives on Educational
Technology. (eds. Hegarty, B. McDonald, J. & Loke, S-K) (ascilite, 2014).
10. Kennedy, G. E. & Judd, T. S. Expectations and reality: evaluating patterns of
learning behaviour using audit trails. Comp. Edu. 49, 840–855 (2007).
11. D’Mello, S., Lehman, B., Pekrun, R. & Graesser, A. Confusion can be beneficial for
learning. Learn. Instr. 29, 153–170 (2014).
12. Coffrin, C., Corrin, L., De Barba, P., & Kennedy, G. In Proceedings of the 4th International Conference on Learning Analytics and Knowledge (eds. Pistilli, M., Willis, J.,
Koch, D., Arnold, K., Teasley, S., & Pardo, A.) (ACM, 2014).
13. Lockyer, L., Heathcote, E. & Dawson, S. Informing pedagogical action: aligning
learning analytics with learning design. Am. Beh. Sci. 57, 1439–1459 (2013).
14. Bakharia, A. et al. In Proceedings of the 6th International Conference on Learning
Analytics and Knowledge (eds. Reiners, T., et al.) (ACM, 2016).
15. Anderson, J. R., Pyke, A. A. & Fincham, J. M. Hidden stages of cognition revealed in
patterns of brain activation. Psy. Sci. 27, 1215–1226 (2016).

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