學習分析在網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)中的價值

　[摘要]當今，通過網(wǎng)絡進行學習已成為勢在必行的一個時代趨勢。對于網(wǎng)絡學習的探索，我國尚處于起步階段，各方面都不夠成熟，而學習分析這一新興理論在指導網(wǎng)絡學習平臺的建設方面已經開始嶄露頭角。本文旨在圍繞網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)的建設展開討論，通過探索網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)實際存在的問題，來尋找使用學習分析技術對其進行實踐指導的切入點，進而對后續(xù)的研究和實踐起到指導作用。

　[關鍵詞]學習分析；網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)；實踐指導

　一、引言

　信息技術、制造和自動化技術、資源保護技術以及衛(wèi)生保健技術四類技術將影響 2030 年前的全球。與傳統(tǒng)的學習模式相比較，GeorgeSiemens（2009）認為，知識利用網(wǎng)絡作為傳播媒介，這一變革使知識產生了新的特征。知識經歷了從分類、層級到網(wǎng)絡和生態(tài)的變革。隨著知識網(wǎng)絡化和生態(tài)化的變革，海量數(shù)據(jù)生成，“大數(shù)據(jù)”應運而生，利用科學手段收集與分析大數(shù)據(jù)，挖掘大數(shù)據(jù)潛藏的真相，預測與干預事物發(fā)展成為可能。荷蘭行為觀察軟件商 NOLDUS 公司的研究結果表明，僅一節(jié) 40 分鐘的課堂，一個學生所產生的可歸類、標簽，并且進行分析的量化數(shù)據(jù)約有 50-60MB，這相當于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)領域中積累 5 萬年的數(shù)據(jù)量總和。教育信息化、網(wǎng)絡教育與學習已成為終身教育與終身學習的發(fā)展趨勢，并且教育數(shù)據(jù)在不斷生成。但是，如何使用這些數(shù)據(jù)去優(yōu)化教育過程，如何利用這些數(shù)據(jù)支持學生學習以及教師教學的問題，如何構建和諧網(wǎng)絡學習生態(tài)環(huán)境，為終身教育

　服務，以往的方法似乎有些捉襟見肘，學習分析技術為解決這些實踐難題開辟了嶄新的道路。本文旨在以網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)建設的實際情況與所面臨的問題為切入點，引入學習分析理論與方法對解決建設過程中的問題進行可行性分析，對網(wǎng)絡學習的教育策略產生合理的引導，從而構建和諧網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)。

　二、學習分析理論與網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)理論

　（一）學習分析理論研究

　Siemens（2011）提出的關于學習分析的定義被學界認可，即學習分析技術就是測量、收集、分析和報告關于學習者及其學習情景的數(shù)據(jù)，以期了解和優(yōu)化學習和學習發(fā)生的情境。這一定義詳細界定了學習分析中所涉及的對象、方法與目的，是引用范圍較廣的一個定義。學習分析根據(jù)不同的學習情境，提出不同的分析框架，作為工具常以“插件”形式嵌入網(wǎng)絡學習環(huán)境中。雖然各個框架結構和運作方式各不相同，但是基本要素一般包括個體、數(shù)據(jù)和工具平臺三部分。其中，個體通常來講是數(shù)據(jù)的來源，也是最終分析結果指導干預的對象，即學習者和教師。作為新興的研究領域，學習分析得到了全球范圍內研究者的廣泛關注，研究成果豐富。研究主要集中在理論與技術應用兩大方面。學習分析的基礎理論研究成果數(shù)量最多，此外，學習行為數(shù)據(jù)可視化和學習分析工具設計與應用研究也是較多研究者探討的主題。這說明學習分析理論在實際應用過程中存在諸多問題，其中最大的問題是工具的缺乏，因此想要有效利用學習分析對實際教學產生指導作用，必須重視網(wǎng)絡平臺的搭建和工具的設計。但由于學習分析是

　學習教學活動和大數(shù)據(jù)分析技術的交叉領域，因此存在著許多界定不夠明確的概念和理論不夠嚴謹?shù)难芯拷Y果。其中最嚴重的兩個問題是研究對象泛化和研究目的混淆，即不分對象的濫用學習分析和忽視學習分析最初的應用目的。由美國學習分析研究會提出的 SOLAR 學習分析系統(tǒng)是一個整合系統(tǒng)。主要包括:分析引擎；適應內容和個性化引擎；干預引擎；儀表盤，報告和可視化工具。這一系統(tǒng)是學習分析領域中結構較為完備，且具有較高參考價值的系統(tǒng)構架之一。鑒于這一系統(tǒng)，有學者提出學習分析系統(tǒng)的技術特征應該包括功能模塊化、報告可視化、數(shù)據(jù)多源化。但現(xiàn)階段在教育領域中，致力于優(yōu)化學習服務的學習分析技術，通常過分注重于數(shù)據(jù)的分析，較少考慮學習者的態(tài)度與感受等內隱式的行為信息。研究表明，近 80%的數(shù)據(jù)都為非結構化模式。文本作為教育大數(shù)據(jù)中大量出現(xiàn)的非結構化數(shù)據(jù)，往往能最真實、直接地反映學習者的狀態(tài)。文本挖掘作為輔助學習分析的核心技術之一，可以幫助辨識和解釋學習者的心理及行為過程，提取隱藏的關鍵信息，以便于實時監(jiān)控學習者的意見和想法，有助于學習者在文本交互中的自動干預和推理。

�。ǘ�）網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)理論研究

　“生態(tài)”是一個探討有機體與環(huán)境關系的術語，因其追求有機體與環(huán)境的平衡、和諧以及可持續(xù)發(fā)展的觀點而極具推廣和遷移價值，廣泛受到各個領域研究者的追捧。近年來，不斷有學者從生態(tài)學視閾觀察、理解事物，基于生態(tài)學觀點對網(wǎng)絡學習中各個因子及相互關系進行重新定義，從而劃分出了經由物質和能量交換所形成的統(tǒng)一整體，

　即網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)。網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)是由學習共同體及其物理的和虛擬的學習環(huán)境構成的自成一體的實體。在生態(tài)學意義上，一個完整的生態(tài)系統(tǒng)通常由四個基本因子構成，即生產者、消費者、分解者以及非生物環(huán)境。在網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)中，網(wǎng)絡知識與信息的提供者為生產者，學習者是消費者，對網(wǎng)絡中的知識和信息進行維護的人員為分解者，網(wǎng)絡硬件設施是非生物環(huán)境。同時，需關注的還有網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)是不斷發(fā)展進化的，正如自然界的生態(tài)系統(tǒng)存在“進化”現(xiàn)象一樣。當網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)中某一生態(tài)因子的發(fā)展水平提高，導致系統(tǒng)失衡時，系統(tǒng)通過自適應調節(jié)，最后可能進化到一個更高層次的平衡，這就是網(wǎng)絡學習系統(tǒng)的發(fā)展進化，而學習者進化是網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)進化的最根本標志。針對網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)，“進化”的研究也層出不窮。網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)理論應用到教育領域，研究關注的焦點有：第一，由于缺乏面對面的互動交流，學習者容易產生孤寂感、焦慮感、挫敗感甚至自卑感等心理缺失。因此，通過網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)的構建和完善，可以在學習者、網(wǎng)絡學習資源建設、學習支持服務這三個主要方面入手，分別做到尊重學習者生態(tài)主體地位、整合零散資源、以技術進化支持學習來實現(xiàn)良好的網(wǎng)絡學習生態(tài)化，并推動其可持續(xù)和諧發(fā)展。第二，網(wǎng)絡學習由于師生、生生間的時空距離，使情感缺失成為影響遠程學習者認知效率和效果的最關鍵因素之一，如何解決這一生態(tài)失衡問題也是近年來許多學者研究的熱門話題。目前，認可范圍較廣的方案是建立虛擬學習社區(qū)，即將原始的生態(tài)系統(tǒng)社會化，在原有的生態(tài)系統(tǒng)要素基礎上加入人為的干預，進而有效調動個

　體心理資源，促進個體自主學習。

　三、網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)構建面臨的困難

　目前對網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)的構建研究，仍然處于不成熟、不完備的狀態(tài)，面對網(wǎng)絡學習本身存在的問題和網(wǎng)絡學習生態(tài)化過程中所遇到的各種情況仍然缺乏有效的解決方案。主要存在以下三個問題：

�。ㄒ唬┚W(wǎng)絡學習生態(tài)環(huán)境污染

　網(wǎng)絡學習以其信息量巨大、信息傳遞方便快捷、不受時空限制等特點越來越受到人們的關注與青睞，網(wǎng)絡學習在其便利的同時，也存在著大量不良信息，影響學習效果。網(wǎng)絡學習生態(tài)環(huán)境污染主要有資源配置污染、資源內容污染、資源傳遞污染三方面。資源配置污染指網(wǎng)絡學習生態(tài)環(huán)境被人為分割，使相互關聯(lián)的巨大整體被割裂為數(shù)個大小不一的孤立群體，導致在部分群體中生產者和消費者比例失調，進而導致生態(tài)失衡。資源內容污染是指不良信息散布者被當做生產者，導致網(wǎng)絡學習生態(tài)環(huán)境中流動的信息內容從原本的學習信息轉化為不良信息。資源傳遞污染主要集中在傳遞過程中的時效性上，如分解者不及時消除過時的老舊信息，更新升級系統(tǒng)內信息傳遞的時效性和有效性，就會導致已脫節(jié)的陳舊知識被消費者不斷吸收。

�。ǘ�）網(wǎng)絡學習生態(tài)客體的適應性較差

　學習者作為網(wǎng)絡學習生態(tài)主體，應具備自我調節(jié)適應能力以適應網(wǎng)絡學習生態(tài)環(huán)境和網(wǎng)絡學習資源生態(tài)客體不斷的更新。有研究表明，在網(wǎng)絡學習生態(tài)主體、網(wǎng)絡學習生態(tài)客體和網(wǎng)絡學習生態(tài)環(huán)境的適應水平上，相比于網(wǎng)絡學習生態(tài)主體的平均適應水平，網(wǎng)絡學習生態(tài)客

　體的平均適應水平要低一些。這表明網(wǎng)絡學習者更傾向于自我調節(jié)以適應網(wǎng)絡學習生態(tài)環(huán)境，而非發(fā)揮學習者自身主觀能動性去改造環(huán)境，使其利于自身的學習。

�。ㄈ�）網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)中學習者定位偏差

　在生態(tài)學觀點中，生態(tài)環(huán)境的基礎是環(huán)境和生產者，而消費者是適應和改造環(huán)境，并努力創(chuàng)造有利于自身生存環(huán)境的主力軍。網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)中的學習者普遍存在著過分依賴“以教師為中心”的傳統(tǒng)教學模式，導致自主學習困難的現(xiàn)象，這一類學習者難以擔任健康的網(wǎng)絡學習生態(tài)環(huán)境消費者。在信息傳遞的過程中，網(wǎng)絡學習通常存在情感交互缺失的問題。這是由于學習者在網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)中把自我孤立，未與其他學習者進行交互，進而形成消費者群體，導致生態(tài)系統(tǒng)內的信息流通受到隔斷，影響整體生態(tài)的平衡。

　四、學習分析應用于網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)構建的優(yōu)勢分析

　學習分析技術以在線學習環(huán)境與學習者學習行為產生的“大數(shù)據(jù)”為對象，對收集的“大數(shù)據(jù)”和模型進行分析，探究學習者行為與網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)因子的聯(lián)系，并對學習行為作出預測和干預，以期達到優(yōu)化學習行為的目的。網(wǎng)絡學習的一大特點，就是所有線上學習過程都能夠通過技術手段進行記錄和可視化處理，通過收集學習者在線學習行為過程數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)得出結果，幫助教師了解教學過程的有效性。學習分析應用于網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)的主要形式，可以有以下四個方面：

　（一）結合教育數(shù)據(jù)挖掘來進行實踐應用

　 教育數(shù)據(jù)挖掘利用學習分析技術，分析學習行為數(shù)據(jù)，用顯性化模型化展現(xiàn)學習行為，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)各生態(tài)因子間的相關聯(lián)系，預測學習者行為發(fā)展趨勢，合理提出干預手段，優(yōu)化學習過程。學習分析是通過研究分析學習行為數(shù)據(jù)，使學校和教師能夠根據(jù)不同學習者的能力水平和實際需求，為其提供合適的教育機會。數(shù)據(jù)永遠是大數(shù)據(jù)應用的核心，而網(wǎng)絡學習能夠將線上學習行為數(shù)據(jù)通過技術手段進行記錄收集，將這些數(shù)據(jù)合理應用，可以對教育起到優(yōu)化作用，利用教育數(shù)據(jù)挖掘進行理論探究，并以學習分析的方法回饋指導網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)的構建和維護。通過合理利用工具和理論，了解學習者的個體差異，進而提供個性化教育資源與服務，以實現(xiàn)教育公平。

�。ǘ�）在線學習行為可視化

　僅僅有了理論指導和實踐工具還不夠，能夠將數(shù)據(jù)結果簡單明了地表示出來，使其被接受的范圍更加廣泛也是這一研究領域的重中之重。數(shù)據(jù)可視化是探索和理解大型數(shù)據(jù)集的最有效途徑之一。將在線學習行為數(shù)據(jù)置于視覺空間中，發(fā)現(xiàn)其中的數(shù)據(jù)模式，使其可視化，能同時起到解釋在線學習行為和探索遠程教育規(guī)律的作用，能夠為網(wǎng)絡教育研究者描述復雜的學習行為或者為制定教育決策提供幫助。學習分析技術的數(shù)據(jù)來源多樣化，能夠實現(xiàn)多維度的數(shù)據(jù)采集與分析。比如，通過網(wǎng)絡平臺訪問行為分析可以重現(xiàn)整個教學過程，進行師生交互分析可以聚焦重點教學活動，借助 UCINET 社會網(wǎng)絡分析工具可以發(fā)現(xiàn)是否存在孤立成員等不利于群體平衡的問題等。不同來源、不同意義、不同屬性的各類數(shù)據(jù)都可以通過學習分析得出相應的結果，

　進而對實際教學進行指導。

　（三）建立虛擬學習社區(qū)

　網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)本身就是一個網(wǎng)絡學習者們的生存與生活網(wǎng)絡空間，在網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)中引入個體的社會交互關系，建立虛擬學習社區(qū)，對學習者行為實施預測與干預，能夠極大地提高網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和進化速度，最大化學習有效性。學習分析技術能夠對虛擬學習社區(qū)的數(shù)據(jù)進行可視化處理，預測學習者行為趨勢，為虛擬學習社區(qū)的社會性交互提供了有力支持。通過研究社區(qū)派系交互、參與者交互、不同層次參與者內容交互等的分析，將其可視化，能夠直觀地發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡學習過程中存在的各類問題，進而進行有效的干預。

�。ㄋ模�構建更高層次的自適應學習系統(tǒng)

　網(wǎng)絡學習的產生，除了技術進步、理論推動、客觀需求等因素的促進作用外，也包含了教育者需要降低投入、提高產出、增大教育效率的主觀意愿。目前來說，通過資源和信息的大范圍共享，網(wǎng)絡學習已經在一定程度上起到了增大教育效率的效果，然而對網(wǎng)絡學習的研究和探索才剛剛開始。正如自然界生態(tài)系統(tǒng)中存在“進化”現(xiàn)象一樣，網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)中同樣存在“進化”。自然界中，生物進化的結果是產生了人類的智能，網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)進化的結果是產生自適應學習系統(tǒng)。自適應就是在處理和分析過程中，根據(jù)處理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征自動進行算法調整，使其與所處理數(shù)據(jù)的特征相適應，以取得最佳處理效果的過程。通常在實際應用中，先通過學習分析的方法結合云計算來分析學習者過往網(wǎng)絡學習行為所產生的大數(shù)據(jù)，以其結果結合自適

　應算法來推薦給學習者個性化的學習策略和學習內容，從而達到內容升級進化和個性化指導的目的。自適應學習系統(tǒng)在結合了學習分析的大數(shù)據(jù)計算之后，能夠很好地充當網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)中分解者的作用，有效防止由于信息量過多而產生的學習焦慮，并根據(jù)學習者以往感興趣話題對內容進行篩選，減少網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)中的環(huán)境污染對學習者造成的影響，同時充分調動個體心理能量，進行主動學習，達到增大教育效率的目的。

　五、結語

　網(wǎng)絡學習作為未來學習與終身教育的主要發(fā)展方向，目前已經得到越來越多的教育者和研究者的重視，建立良好的網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)是網(wǎng)絡學習發(fā)展的必經之路。學習分析作為新興的教育分析技術，在網(wǎng)絡學習上的應用價值巨大，合理利用學習分析技術能夠對網(wǎng)絡學習生態(tài)系統(tǒng)的構建和維護起到極大的推進作用。只有在科學完備的理論指導下不斷地進行實踐探索，才能夠真正找出符合中國教育特點的、行之有效的網(wǎng)絡教育與學習方法。

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　 作者:方宇波 孫云 單位:江蘇開放大學

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