【摘要】：學(xué)習(xí)分析是"大數(shù)據(jù)"在教育領(lǐng)域的應(yīng)用,引發(fā)了教育技術(shù)發(fā)展的第三次浪潮,并獲得學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。本文梳理了學(xué)習(xí)分析的形成過程,然后從利益相關(guān)者、研究目標(biāo)、研究對象、技術(shù)方法四個維度,回顧了近五年來國內(nèi)外學(xué)者在學(xué)習(xí)分析方面的研究成果,并提出未來發(fā)展趨勢和可能遇到的挑戰(zhàn),便于相關(guān)人員制定教育決策、優(yōu)化教育管理過程以及完善學(xué)習(xí)過程。研究結(jié)果表明,學(xué)習(xí)分析研究主題主要涵蓋學(xué)習(xí)者知識建模、學(xué)習(xí)情緒建模、學(xué)習(xí)行為特征抽取、學(xué)習(xí)活動跟蹤、學(xué)習(xí)者建模、學(xué)位獲取分析、教學(xué)資源和教學(xué)策略優(yōu)化、自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)和個性化學(xué)習(xí)、在線學(xué)習(xí)影響因素分析九個方面;分析數(shù)據(jù)主要來源于集中式學(xué)習(xí)環(huán)境、分布式學(xué)習(xí)環(huán)境以及身體活動數(shù)據(jù);常用分析方法包括統(tǒng)計分析、信息可視化、數(shù)據(jù)挖掘、社會網(wǎng)絡(luò)分析、話語分析和網(wǎng)站分析。目前,學(xué)習(xí)分析研究遇到的挑戰(zhàn)包括教育數(shù)據(jù)預(yù)處理難度大、數(shù)據(jù)訪問權(quán)限不明確、學(xué)習(xí)分析適用性有限。雖然學(xué)習(xí)分析尚處于發(fā)展初期,但由于能夠為教育系統(tǒng)各級決策提供科學(xué)參考,已經(jīng)成為教育信息化的重要內(nèi)容之一。
[Abstract]:Learning analysis is the application of big data in the field of education, which has caused the third wave of the development of educational technology, and has been widely concerned by academic circles. This paper combs the forming process of learning analysis, and then reviews the research results of domestic and foreign scholars in the past five years from the four dimensions of stakeholders, research objectives, research objects and technical methods. It also puts forward the future development trend and possible challenges, which is convenient for the relevant personnel to make educational decisions, optimize the educational management process and perfect the learning process. The results show that the subjects of learning analysis mainly include learner knowledge modeling, learning emotion modeling, learning behavior feature extraction, learning activity tracking, learner modeling, degree acquisition analysis, teaching resources and teaching strategy optimization. Adaptive learning system and personalized learning, online learning factors analysis of nine aspects; The analysis data mainly come from centralized learning environment, distributed learning environment and body activity data, and commonly used analysis methods include statistical analysis, information visualization, data mining, social network analysis, discourse analysis and website analysis. At present, the challenges encountered in the study of learning analysis include the difficulty of data preprocessing, the unclear access authority of data, and the limited applicability of learning analysis. Although learning analysis is still in the early stage of development, it has become one of the important contents of educational informatization because it can provide scientific reference for all levels of decision making in educational system.
【作者單位】： 武漢大學(xué)教育科學(xué)學(xué)院;
【基金】：湖北省教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃2013年度課題“基于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的學(xué)習(xí)風(fēng)格挖掘及其教學(xué)策略研究”(2013B004) 全國教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃2013年度教育部青年課題“基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為分析及其教學(xué)策略研究”(ECA130375)
【分類號】：G434

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2346090