裴 艷，曹 菡

陜西師范大學(xué)計算機(jī)科學(xué)學(xué)院，西安 710062

隨著教育信息化的發(fā)展，學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)(LMS)和Web 2.0的應(yīng)用使得教育數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出急劇增長的趨勢，研究者們逐漸開始關(guān)注這些數(shù)據(jù)潛在的利用價值［1］。Blackboard是目前較流行的學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)，有來自60多個國家的大約10 000個機(jī)構(gòu)在使用Blackboard的軟件和服務(wù)［2］，它存儲著大量的學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。例如:每個學(xué)生在某門課程中花費的總時間和平均時間，學(xué)生參與的活動總數(shù)，內(nèi)容區(qū)和論壇中的學(xué)生活動，等。對這些學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，教師不僅可以了解個體和整體學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)展情況，還可以獲得學(xué)生的主題討論參與程度和感興趣程度等可視化報告。教師在對學(xué)生情況充分了解的基礎(chǔ)上采取措施，可以對危機(jī)學(xué)生進(jìn)行識別和干預(yù)，也可以改進(jìn)教學(xué)方案以便更好地開展教學(xué)。此外，利用學(xué)習(xí)行為分析結(jié)果可以為學(xué)習(xí)者推薦學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)伙伴，開展個性化學(xué)習(xí)。

1 學(xué)習(xí)分析和學(xué)習(xí)行為分析

1.1 學(xué)習(xí)分析的定義

學(xué)習(xí)分析是近年來迅速發(fā)展的一種教學(xué)技術(shù)，目前學(xué)術(shù)界對學(xué)習(xí)分析的定義并沒有統(tǒng)一的描述。EDUCAUSE的“下一代學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)”最早對學(xué)習(xí)分析進(jìn)行了定義，它認(rèn)為學(xué)習(xí)分析是“使用數(shù)據(jù)和模型預(yù)測學(xué)生收獲和行為，具備處理這些信息的能力”。2011年2月的LAK11會議對學(xué)習(xí)分析做了較權(quán)威的定義，即“學(xué)習(xí)分析是以理解和優(yōu)化學(xué)習(xí)及其發(fā)生的環(huán)境為目的，對學(xué)習(xí)者及其所處情境的數(shù)據(jù)進(jìn)行的測量、收集、分析和報告”［1］?！禤art I新媒體聯(lián)盟地平線報告(2013高等教育版)》也闡釋了學(xué)習(xí)分析的定義，NMC認(rèn)為學(xué)習(xí)分析是應(yīng)用于教育領(lǐng)域的“大數(shù)據(jù)”分析，對學(xué)生產(chǎn)生和收集的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行闡釋，旨在提高學(xué)生保持率，為學(xué)生提供高質(zhì)量、個性化的學(xué)習(xí)體驗［3］。目前，大多數(shù)研究使用的是LAK11和NMC的定義。

1.2 學(xué)習(xí)分析的方法

目前，學(xué)習(xí)分析的方法主要有網(wǎng)絡(luò)分析法、話語分析法和內(nèi)容分析法［4］。

1.2.1 網(wǎng)絡(luò)分析法 運用社會網(wǎng)絡(luò)分析法，可以用來探究網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程中的聯(lián)系、關(guān)系、角色以及網(wǎng)絡(luò)形成的過程與特點。當(dāng)以學(xué)習(xí)者個體為研究對象時，可以了解某個體在學(xué)習(xí)平臺中的活躍程度，與哪些學(xué)習(xí)同伴交互信息，學(xué)習(xí)者個體產(chǎn)生了什么認(rèn)知困難，等。當(dāng)以整個網(wǎng)絡(luò)為研究對象，網(wǎng)絡(luò)分析法主要關(guān)注的是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中信息的分布以及學(xué)習(xí)的進(jìn)展情況［4］。UCINET(university of california at irvine NET work)是一種功能強(qiáng)大的社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件，它最初是由加州大學(xué)爾灣分校(university of california at irvine)社會網(wǎng)研究的權(quán)威學(xué)者Linton Freeman編寫的。UCINET最大可處理32 767個點的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，包括大量的網(wǎng)絡(luò)分析指標(biāo)，例如:中心度、派系分析、個體網(wǎng)絡(luò)分析，等，還包括常見的多元統(tǒng)計分析工具，例如:聚類分析、對應(yīng)分析、因子分析、多維量表，等［5］。

1.2.2 話語分析法 運用話語分析法，可以了解網(wǎng)上學(xué)習(xí)交流中的話語的文本型含義，能用來探究知識的建構(gòu)過程。分析的對象有面對面的對話內(nèi)容，網(wǎng)上課程中產(chǎn)生的文本內(nèi)容，網(wǎng)上進(jìn)行的異步交流內(nèi)容，等［4］。

1.2.3 內(nèi)容分析法 運用內(nèi)容分析法，可以對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析，研究學(xué)習(xí)者的行為模式;也可對其進(jìn)行定性分析，運用已有的積累經(jīng)驗來預(yù)測學(xué)習(xí)者的行為，為學(xué)習(xí)者提供個性化的學(xué)習(xí)資源服務(wù)［4］。

1.3 學(xué)習(xí)行為分析

學(xué)習(xí)分析的核心是觀察和理解學(xué)習(xí)行為，對學(xué)習(xí)行為進(jìn)行分析，可以了解影響學(xué)習(xí)行為產(chǎn)生的需要、動機(jī)等因素，以及行為所攜帶的目的、個性、環(huán)境等元素［6］。

學(xué)習(xí)行為是指學(xué)習(xí)者在某種動機(jī)的指引下，為獲得某種學(xué)習(xí)結(jié)果而與周圍環(huán)境進(jìn)行的雙向交互活動的總和。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為是指學(xué)習(xí)者在由現(xiàn)代信息技術(shù)所創(chuàng)設(shè)的、具有全新溝通機(jī)制與豐富資源的學(xué)習(xí)環(huán)境中開展的遠(yuǎn)程自主學(xué)習(xí)活動的總和［7］。學(xué)習(xí)分析的數(shù)據(jù)應(yīng)不僅來自于學(xué)習(xí)者外顯的學(xué)習(xí)行為，比如作業(yè)情況、測試情況，等，還包括一些內(nèi)隱的學(xué)習(xí)行為，比如論壇中的活動情況、學(xué)習(xí)以外的操作，等。

在該研究中，學(xué)生在BlackBoard平臺上的《C程序設(shè)計》課程中的學(xué)習(xí)行為主要有學(xué)習(xí)課程的時間、各個資源的點擊數(shù)、論壇中的發(fā)帖量和回帖量，如表1所示。

表1 BlackBoard中的學(xué)習(xí)模塊及學(xué)習(xí)行為

2 學(xué)習(xí)行為分析案例

2.1 研究對象

該研究的研究對象是陜西師范大學(xué)BlackBoard平臺上的“C程序設(shè)計”課程，目前使用人數(shù)是53人。在BlackBoard平臺中，教師為該門課設(shè)計了豐富的資源和活動。例如:課程大綱、教學(xué)課件(PPT)、電子教案(DOC)、習(xí)題處理(PPT)、課程作業(yè)、實驗指導(dǎo)、等級考試、班級論壇、Wiki，等，并且教師在教學(xué)過程中使用了大多數(shù)資源和活動。

2.2 數(shù)據(jù)來源

該研究的數(shù)據(jù)主要來源于BlackBoard中的各類課程報告，例如:Course Activity Overview、內(nèi)容區(qū)中的所有用戶活動、對用戶活動的全面總結(jié)、論壇中的用戶活動，等。

2.3 分析過程和方法

2.3.1 統(tǒng)計分析 統(tǒng)計分析法是目前被廣泛應(yīng)用的社會科學(xué)研究法。在網(wǎng)絡(luò)用戶行為分析中使用統(tǒng)計分析法主要是通過對每個模塊的點擊率、點擊量等數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄，然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到相關(guān)的統(tǒng)計報表，從而分析用戶感興趣的內(nèi)容。

①課程活動情況:

BlackBoard中的“課程活動概覽”報告中記錄了一定時間內(nèi)學(xué)生學(xué)習(xí)課程的總時間和平均時間，每個學(xué)生花費的總時間和具體的活動(如圖1所示)。

圖1 學(xué)習(xí)課程的總時間和平均時間

從圖1可以看出，在9月1日到11月22日這段時間內(nèi)，學(xué)生學(xué)習(xí)課程的總時間和平均時間分別為89.04 h和1.56 h。由此可見，學(xué)生使用該網(wǎng)絡(luò)平臺學(xué)習(xí)課程的時間并不多，更傾向于在傳統(tǒng)課堂中學(xué)習(xí)。導(dǎo)致這種現(xiàn)象可能有兩方面的原因:一是學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣。長期以來，大部分學(xué)生習(xí)慣于在傳統(tǒng)課堂中被動接受知識，面對網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，很多學(xué)生缺乏高度的自覺性和自制力;二是教師的網(wǎng)絡(luò)課程設(shè)計缺乏新穎性和趣味性，學(xué)生從中體會不到學(xué)習(xí)的樂趣。因此，教師在進(jìn)行課程設(shè)計時要充分發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺的優(yōu)勢，注重資源的多樣性，對同一個章節(jié)或知識點采用PPT、視頻、圖片或動畫等多種形式表達(dá)，以滿足不同學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。還要注重趣味性，不能對課程資料進(jìn)行簡單的羅列，設(shè)計要美觀，利用平臺中現(xiàn)有的課程工具設(shè)計一些活動，例如:Wiki、博客、討論版，等，以充分調(diào)動學(xué)生的積極性，讓學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)中快樂學(xué)習(xí)。此外，星期二的學(xué)習(xí)時間占77%，可能由于傳統(tǒng)課堂在星期二，很多學(xué)生在教師教學(xué)要求的強(qiáng)制下才登錄平臺進(jìn)行學(xué)習(xí)。從圖2可以看到每個學(xué)生的學(xué)習(xí)時間，點擊學(xué)生姓名還可以看到該學(xué)生的具體活動，教師可以對學(xué)習(xí)積極性較差的學(xué)生進(jìn)行訪談，了解學(xué)生在某段時間的學(xué)習(xí)狀態(tài)，然后對其進(jìn)行監(jiān)督和引導(dǎo)。

圖2 部分學(xué)生學(xué)習(xí)的總時間

②課程資源訪問情況:

學(xué)生對教學(xué)課件(PPT)的訪問量最高，而電子教案(DOC)與之相比很低。由此可見，大部分學(xué)生更傾向于PPT形式的課程內(nèi)容，教師應(yīng)更加注重PPT的設(shè)計，同時可以針對同一個章節(jié)或知識點采用視頻、圖片或動畫等多種形式呈現(xiàn)，使課程內(nèi)容更加豐富，盡可能適應(yīng)每個學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格(如圖3所示)。

圖3 課程資源訪問情況

2.3.2 社會網(wǎng)絡(luò)分析 社會網(wǎng)絡(luò)分析(social network analysis，SNA)方法是由社會學(xué)家根據(jù)數(shù)學(xué)方法、圖論等發(fā)展起來的定量分析方法。運用社會網(wǎng)絡(luò)分析法，可以探究網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程中的關(guān)系、角色以及網(wǎng)絡(luò)形成的過程與特點，還可以了解人們?nèi)绾卧诰W(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中建立并維持關(guān)系，從而為自己的學(xué)習(xí)提供支持［8］。

SNA包括三種分析單位:①行動者(Actors)，即網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點，該研究中即BlackBoard中的學(xué)習(xí)者;②關(guān)系(Relationship)，即網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點間的連線，反映行動者之間的聯(lián)系;③連結(jié)(Tie)，即一種關(guān)系的集合。SNA所研究的關(guān)系包括內(nèi)容、方向及強(qiáng)度三個部分。關(guān)系的內(nèi)容是指行動者之間的一切交互內(nèi)容，如論壇中的帖子;關(guān)系的方向是指關(guān)系從哪個行動者發(fā)出，又指向哪個行動者;關(guān)系的強(qiáng)度指的是行動者之間交換信息的數(shù)量和頻次，等。關(guān)系的方向分為有向性和無向性兩種，在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺中我們更多關(guān)注的是關(guān)系的有向性。SNA有兩種分析類型:自我中心網(wǎng)絡(luò)分析和整體網(wǎng)絡(luò)分析。其中，整體網(wǎng)絡(luò)分析可用于宏觀、中觀和微觀三個層次［9］。

為了研究“班級論壇”中的社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，該研究以54名成員在論壇中的關(guān)系數(shù)據(jù)為研究對象。54名成員有53名學(xué)生和1名教師組成。該研究采用整體網(wǎng)絡(luò)分析法，使用UCINET軟件做數(shù)據(jù)處理和分析。

①宏觀層次分析:宏觀層次分析關(guān)注的是整體社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。圖4為作者使用UCINET中的Netdraw軟件繪制的社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。從圖4可以看出節(jié)點數(shù)為54，連接數(shù)為34。利用UCINET計算出該社會網(wǎng)絡(luò)的整體網(wǎng)絡(luò)密度為0.015，是一個稀疏網(wǎng)絡(luò)。此外，在該社會網(wǎng)絡(luò)中存在31個孤立點，他們在整個學(xué)習(xí)過程中始終沒有和其他人聯(lián)系過。教師可以多關(guān)注在論壇中不活躍的學(xué)生，進(jìn)一步了解他們的學(xué)習(xí)風(fēng)格。例如:這些學(xué)生更喜歡獨立解決問題，那么可以在BlackBoard平臺中添加搜索工具、開通博客功能，等，豐富學(xué)習(xí)資源的同時滿足學(xué)生的個性化學(xué)習(xí)需求。

圖4 社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

②中觀層次分析:中觀層次分析的關(guān)注點是揭示社會網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的子結(jié)構(gòu)。派系分析是一種建立在群體互惠性關(guān)系基礎(chǔ)上的凝聚子群分析方法。作者利用UCINET軟件的派系分析功能，得到規(guī)模為3的派系共4個，如圖5所示。

接下來進(jìn)行派系重疊分析，學(xué)號為41305218的學(xué)生出現(xiàn)在了3個派系中，說明該學(xué)生能和75%的派系保持密切聯(lián)系，是論壇中的核心成員。編號為2001032的成員是教師，他隸屬于2個派系，與每個派系的接近程度分別為 0.333、1.000、0.333、0.667、1.000，說明教師對各個派系的活動都有影響，教師充分發(fā)揮了主導(dǎo)作用。根據(jù)派系分析結(jié)果可以進(jìn)行初步的學(xué)習(xí)小組劃分，把在論壇中比較活躍的學(xué)生選為組長，再根據(jù)其他學(xué)生的學(xué)習(xí)情況、特長、性格特點等選擇小組成員。此外，在學(xué)習(xí)資源個性化推薦系統(tǒng)中，利用派系分析的結(jié)果可以為學(xué)習(xí)者推薦學(xué)習(xí)伙伴，滿足學(xué)習(xí)者的個性化需求。

③微觀層次分析:微觀層次分析關(guān)注的是行動者的中心性和聲望。中心性衡量的是一個行動者在社會網(wǎng)絡(luò)中尋求互動的程度，一般用行動者的點出度表示。一個具有高度中心性的行動者會在網(wǎng)絡(luò)中擁有許多直接的聯(lián)系。聲望表示社會網(wǎng)絡(luò)中其他行動者搜尋某行動者建立連結(jié)的程度，一般用點入度表示。行動者的聲望高意味著該行動者是其他眾多行動者選擇的通訊對象，比較受大家歡迎［9］。

作者采用相對度數(shù)中心度的計算方法，即點的絕對中心度與圖中點的最大可能的度數(shù)之比，對54名學(xué)習(xí)者的相對點入度和相對點出度進(jìn)行了計算。得到結(jié)果為:點出度和點入度的平均值均為0.06，學(xué)號為41305197的學(xué)生的點出度最高，值為0.15，說明該學(xué)生處于網(wǎng)絡(luò)的中心位置。學(xué)號為41305191的學(xué)生的點入度最高，值為0.11，說明該學(xué)生在整個網(wǎng)絡(luò)中獲得了最高聲望。

圖5 派系分析結(jié)果

3 總結(jié)

該研究通過對BlackBoard中的學(xué)生學(xué)習(xí)行為進(jìn)行統(tǒng)計分析和社會網(wǎng)絡(luò)分析，為教師進(jìn)行教學(xué)干預(yù)和改進(jìn)教學(xué)提供了一定的支持。學(xué)習(xí)分析的對象和方法有很多，例如關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、時序模式挖掘，等。通過學(xué)習(xí)分析，教師可以更加清晰和深入地了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，根據(jù)學(xué)生的個性化表現(xiàn)，了解學(xué)生的學(xué)習(xí)掌握程度，為學(xué)生提供適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)支持，并以此為依據(jù)改進(jìn)教學(xué)。此外，根據(jù)學(xué)習(xí)分析的結(jié)果可以進(jìn)行教學(xué)干預(yù)，例如:增加談話、調(diào)整授課方式和學(xué)習(xí)活動，等。對于個性化推薦系統(tǒng)，設(shè)計者可以根據(jù)學(xué)習(xí)分析的結(jié)果為學(xué)習(xí)者推薦學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)伙伴，等。下一步的研究重點是利用關(guān)聯(lián)分析挖掘不同學(xué)習(xí)風(fēng)格、學(xué)習(xí)活動和成績之間的關(guān)系，向?qū)W習(xí)者推薦適合其特定學(xué)習(xí)風(fēng)格的學(xué)習(xí)活動。

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