牟智佳　武法提

摘要：基于數(shù)據(jù)集的學(xué)習(xí)分析和人工智能技術(shù)的深入發(fā)展，使得以優(yōu)化學(xué)習(xí)過程、縮短學(xué)習(xí)改善周期為目標(biāo)的學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測得到研究者的廣泛關(guān)注和實踐探索。文章首先對數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境下的學(xué)習(xí)預(yù)測研究探索進行梳理，辨析其研究特性，之后縱向解析了學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究中的內(nèi)容，并橫向剖析了研究中存在的問題；在此基礎(chǔ)上，從情境、理論、數(shù)據(jù)、方法和結(jié)果五個層面對未來學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究的設(shè)計取向進行討論；最后，對以學(xué)習(xí)者為中心的數(shù)據(jù)的預(yù)測設(shè)計原理進行闡釋，并設(shè)計個性化學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究框架，以明晰其系統(tǒng)化分析流程與結(jié)果。

關(guān)鍵詞：學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測；學(xué)習(xí)分析；人工智能；個性化學(xué)習(xí)；設(shè)計取向

中圖分類號：G434 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

一、數(shù)據(jù)集驅(qū)動學(xué)習(xí)預(yù)測研究的發(fā)展契機

計算機和數(shù)據(jù)科學(xué)的進步使得基于新類型證據(jù)的決策得到前所未有的發(fā)展。盡管數(shù)據(jù)科學(xué)已經(jīng)在商業(yè)、工程、技術(shù)、科學(xué)等領(lǐng)域建立了良好的應(yīng)用基礎(chǔ)，但對教育領(lǐng)域的影響和滲透還尚未全面展開。近年來，移動技術(shù)的逐漸普及和網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資源的指數(shù)性增長使得數(shù)字化學(xué)習(xí)逐漸成為常態(tài)，而增強現(xiàn)實技術(shù)和可穿戴技術(shù)的興起則進一步豐富了數(shù)字化學(xué)習(xí)方式和學(xué)習(xí)環(huán)境。大數(shù)據(jù)技術(shù)和數(shù)據(jù)科學(xué)給教育帶來的沖擊使得研究者、管理者、教育企業(yè)、教師等不同角色人員開始重視對不同學(xué)習(xí)情境和學(xué)習(xí)方式下生成的數(shù)據(jù)進行整合與分析，并逐步形成了基于不同類型數(shù)據(jù)集進行學(xué)習(xí)測量與計算的學(xué)習(xí)評價新生態(tài)。與此同時，學(xué)習(xí)分析探索已走過初期對分析模型、應(yīng)用價值、發(fā)展方向等理論方面的研究，正轉(zhuǎn)向基于數(shù)據(jù)集的可視化分析和學(xué)習(xí)行動，以將其理論分析的價值轉(zhuǎn)化成實際應(yīng)用效能。在教育大數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)分析的背景下，以優(yōu)化學(xué)習(xí)過程和改善學(xué)習(xí)成效為目標(biāo)的學(xué)習(xí)預(yù)測研究迅速得到研究者的廣泛關(guān)注和實踐探索。而以模式識別、計算感知、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器學(xué)習(xí)等為代表的人工智能技術(shù)的深入發(fā)展則為學(xué)習(xí)預(yù)測研究提供了分析技術(shù)上的有力支撐，從而使學(xué)習(xí)預(yù)測有了實現(xiàn)實時動態(tài)監(jiān)測和智能化分析的可能。盡管當(dāng)前對學(xué)習(xí)預(yù)測的研究有了一些探索和成果，但距離實現(xiàn)系統(tǒng)平臺的準(zhǔn)確分析和大規(guī)模應(yīng)用還較遠(yuǎn)，特別是在實踐中還出現(xiàn)一些分析和設(shè)計問題，使得預(yù)測模型和結(jié)果并不能被廣泛應(yīng)用于當(dāng)前的數(shù)字化學(xué)習(xí)中。因此，有必要對學(xué)習(xí)預(yù)測研究中的問題進行深入剖析，明晰未來研究設(shè)計取向，促進其效能轉(zhuǎn)化以提高其應(yīng)用價值。

二、學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究的內(nèi)容解析與問題述評

該部分首先對數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境下的學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究進行縱覽，以窺看其整體研究狀態(tài)。之后從不同視角對其研究內(nèi)容和問題進行分析以洞察其研究現(xiàn)狀。

（一）數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境下的學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究探索梳理

對數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境下有關(guān)學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測的研究文獻(xiàn)進行系統(tǒng)搜集，采用內(nèi)容分析法對各項研究中的預(yù)測維度、數(shù)據(jù)來源、預(yù)測方法、結(jié)果分析等方面進行總結(jié)分析，結(jié)果如下頁表所示。在學(xué)習(xí)預(yù)測維度上，研究者主要對學(xué)習(xí)心理特征、學(xué)習(xí)結(jié)果與表現(xiàn)、學(xué)習(xí)能力等方面進行預(yù)測，其中對學(xué)習(xí)成績、學(xué)習(xí)結(jié)果和學(xué)習(xí)成功預(yù)測研究較多。在數(shù)據(jù)來源上，主要集中在課堂學(xué)習(xí)測評數(shù)據(jù)、問卷調(diào)查數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)上。在預(yù)測方法上，以多元回歸分析、決策樹、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法為主。在分析結(jié)果上，預(yù)測模型在所研究的具體情境中表現(xiàn)較好，但在不同預(yù)測方法的準(zhǔn)確率上存在差異。整體而言，學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究體現(xiàn)出以下幾方面的特性：（1）微情境性，已有的學(xué)習(xí)預(yù)測研究偏向具體的學(xué)習(xí)情境，如多媒體學(xué)習(xí)環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境、移動學(xué)習(xí)情境等，側(cè)重對學(xué)習(xí)者在某一具體情境下的學(xué)習(xí)階段活動分析；（2）學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的外在性，預(yù)測數(shù)據(jù)來源主要依靠網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)活動的外在行為表現(xiàn)和課堂學(xué)習(xí)情境下的學(xué)習(xí)測試表現(xiàn)；（3）預(yù)測內(nèi)容的可計算性，盡管學(xué)習(xí)預(yù)測內(nèi)容多樣化，但每一項預(yù)測內(nèi)容都轉(zhuǎn)化成可以測量和計算的指標(biāo)，以支持分析工具的數(shù)據(jù)處理和自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的識別與自動化分析；（4）學(xué)習(xí)預(yù)測的結(jié)果導(dǎo)向性，學(xué)習(xí)預(yù)測主要依據(jù)之前和當(dāng)前的學(xué)習(xí)活動特征對學(xué)習(xí)者未來的結(jié)果表現(xiàn)進行預(yù)估，如學(xué)習(xí)成績、學(xué)習(xí)目標(biāo)和學(xué)習(xí)能力等，通過不同形式的學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測來改善學(xué)習(xí)成效和學(xué)習(xí)體驗。通過對學(xué)習(xí)預(yù)測研究的梳理分析可以看出，以學(xué)習(xí)成效和學(xué)習(xí)能力為目標(biāo)的學(xué)習(xí)結(jié)果研究是預(yù)測的重點，這反映出學(xué)習(xí)預(yù)測的目標(biāo)是促進學(xué)生個體能力發(fā)展和學(xué)習(xí)成功。

（二）縱向解析學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究中的內(nèi)容

教育大數(shù)據(jù)的日漸興起和學(xué)習(xí)分析的廣泛應(yīng)用使得學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究成為學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域中的一項研究熱點。為了進一步明晰該類研究的當(dāng)前狀況和發(fā)展態(tài)勢，我們對有關(guān)學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究的內(nèi)容進行解析，窺探其預(yù)測方向和原理。該類研究內(nèi)容主要集中在以下四個方面：

1.學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測模型的生成

學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測的原理是將預(yù)測目標(biāo)內(nèi)容作為因變量，預(yù)測指標(biāo)內(nèi)容作為自變量，通過分析來探索兩者之間的關(guān)系。而學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測模型的生成就是通過數(shù)據(jù)分析探索自變量和因變量之間的關(guān)系，并確定不同測量指標(biāo)對預(yù)測目標(biāo)的影響效應(yīng)權(quán)重。該類研究生成的模型包括基于特定理論設(shè)計并驗證的結(jié)構(gòu)方程模型、基于多元回歸分析生成的學(xué)習(xí)預(yù)測參數(shù)、決策樹分類模型以及數(shù)學(xué)公式的假設(shè)與驗證。在學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測目標(biāo)方面，主要是對學(xué)習(xí)成績與等級和學(xué)習(xí)成敗進行預(yù)測，在預(yù)測變量上，以個人背景信息、過程性測評結(jié)果、學(xué)習(xí)參與狀況、學(xué)習(xí)情緒等方面為主要測量指標(biāo)。

2.學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測系統(tǒng)的設(shè)計

學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測的應(yīng)用目標(biāo)是實現(xiàn)自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的實時監(jiān)測與評估。當(dāng)前對有關(guān)學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測系統(tǒng)方面的研究還處在設(shè)計與初步應(yīng)用階段。這方面的研究主要是學(xué)習(xí)成功系統(tǒng)的分析設(shè)計和學(xué)習(xí)表現(xiàn)預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計應(yīng)用。其關(guān)鍵問題涉及將學(xué)習(xí)者的哪些數(shù)據(jù)作為分析指標(biāo)以及如何對學(xué)習(xí)成敗進行計算測量。在數(shù)據(jù)來源上，研究者將課程參與、內(nèi)容學(xué)習(xí)、社交互動和測評分?jǐn)?shù)等方面作為數(shù)據(jù)來源分析，在學(xué)習(xí)結(jié)果測量上，依據(jù)預(yù)測模型將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成預(yù)測結(jié)果數(shù)據(jù)，并將分析結(jié)果按等級劃分，同時采用不同顏色標(biāo)識，從而形成對學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測的計算和可視化輸出。

3.MOOC情境下的學(xué)習(xí)輟學(xué)率與持久力預(yù)測研究

大規(guī)模開放在線課程爆發(fā)性的增長和廣泛應(yīng)用使得注冊和學(xué)習(xí)課程的學(xué)生數(shù)量逐年遞增。然而，相對于較高的課程注冊數(shù)，能夠堅持系統(tǒng)完成課程內(nèi)容學(xué)習(xí)和測評的學(xué)習(xí)者數(shù)量較少，多數(shù)學(xué)習(xí)者在課程中后期退出學(xué)習(xí)，導(dǎo)致MOOC的輟學(xué)率較高。與輟學(xué)率相對應(yīng)的是學(xué)習(xí)者的持久力，即學(xué)習(xí)者能夠堅持學(xué)習(xí)完整門課程的能力。當(dāng)前對于MOOC學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測的研究主要通過對學(xué)習(xí)者的課程學(xué)習(xí)時間、學(xué)習(xí)次數(shù)、學(xué)習(xí)互動情況、作業(yè)提交情況等方面進行分析來預(yù)測學(xué)習(xí)者的輟學(xué)率，通過學(xué)習(xí)者參與度和形成性評價預(yù)測其持久力。

4.虛擬情境中的學(xué)習(xí)表現(xiàn)效應(yīng)研究

相對于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)情境，虛擬學(xué)習(xí)環(huán)境下的學(xué)習(xí)體驗?zāi)軌蜃寣W(xué)習(xí)者有更多沉浸感和悅?cè)じ?，其?yīng)用場景包括教育游戲和虛擬現(xiàn)實。這方面的研究主要體現(xiàn)在兩方面：一是通過鼠標(biāo)點擊行為預(yù)測存在學(xué)習(xí)風(fēng)險的學(xué)生，學(xué)習(xí)者在某項學(xué)習(xí)活動停留的時間和學(xué)習(xí)次數(shù)能夠反映其學(xué)習(xí)狀態(tài)；二是監(jiān)測嚴(yán)肅游戲環(huán)境下學(xué)習(xí)者的心理活動反應(yīng)，并預(yù)測其對學(xué)習(xí)效果的影響。隨著增強現(xiàn)實技術(shù)的逐步成熟和應(yīng)用，對該情境下學(xué)習(xí)者的心理狀態(tài)與學(xué)習(xí)表現(xiàn)的分析探索也將逐步開展，探索影響學(xué)習(xí)表現(xiàn)的學(xué)習(xí)心理指標(biāo)及其與學(xué)習(xí)表現(xiàn)的效應(yīng)關(guān)系是這方面研究的重要議題。

（三）橫向剖析學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究中的問題

前面對學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究內(nèi)容進行了縱向分析，了解其主要關(guān)注點和具體分析內(nèi)容。下面對各類研究進行橫向?qū)Ρ确治?，剖析研究中存在的問題。

1.學(xué)習(xí)情境的單一性與應(yīng)用局限

對各項學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究的情境進行總結(jié)分析發(fā)現(xiàn)，研究情境涉及網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境、移動學(xué)習(xí)環(huán)境、虛擬學(xué)習(xí)環(huán)境和多媒體學(xué)習(xí)環(huán)境等，學(xué)習(xí)分析是基于某一單項具體情境開展的。當(dāng)前，移動技術(shù)的廣泛應(yīng)用和增強現(xiàn)實技術(shù)的日漸興起使得學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)方式日漸多樣化，學(xué)習(xí)環(huán)境也將混合化。在這種背景下，基于某一單一學(xué)習(xí)情境的預(yù)測研究結(jié)果將無法遷移到常見的混合式學(xué)習(xí)情境中，其推廣應(yīng)用受到局限。

2.數(shù)據(jù)來源的局限性與數(shù)據(jù)鏈的割裂

學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究的數(shù)據(jù)來源對分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和科學(xué)性有直接影響。已有研究的數(shù)據(jù)來源主要集中在問卷調(diào)查數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)和課堂學(xué)習(xí)情境下的測評數(shù)據(jù)。盡管這些數(shù)據(jù)在一定程度上能夠反映學(xué)習(xí)狀態(tài)，但從類型上看仍屬于外在學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)。對于基于眼動設(shè)備的學(xué)習(xí)者注意力行為數(shù)據(jù)、基于情感監(jiān)測設(shè)備的腦電波數(shù)據(jù)、心率數(shù)據(jù)和皮膚感應(yīng)數(shù)據(jù)等內(nèi)在心理狀態(tài)行為數(shù)據(jù)分析的較少。偏重于外在學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的分析使得預(yù)測結(jié)果的可信度降低，同時也割裂了內(nèi)在行為與外在行為相統(tǒng)一的數(shù)據(jù)鏈。

3.預(yù)測方法的約束性與分析結(jié)果的沖突

預(yù)測方法為數(shù)據(jù)的分析和模型參數(shù)的生成提供了工具支持。受制于有限的數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)量，學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測方法以多元回歸分析和結(jié)構(gòu)方程模型分析為主，采用決策樹、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等分類預(yù)測方法的研究較少。盡管通過統(tǒng)計分析能夠?qū)?shù)據(jù)間的線性關(guān)系進行分析，但當(dāng)數(shù)據(jù)類型較為豐富、數(shù)據(jù)量較大時，采用機器學(xué)習(xí)預(yù)測方法通過訓(xùn)練集和測試集方式形成的預(yù)測模型更加準(zhǔn)確可靠。此外，由于數(shù)據(jù)樣本的差異化和方法的約束性，使得同一預(yù)測方法在不同樣本中的預(yù)測效果存在差異，從而使分析結(jié)果存在沖突，無法辨析最優(yōu)預(yù)測方法。

4.理論基礎(chǔ)的薄弱性與預(yù)測模型的低效度

盡管學(xué)習(xí)分析是對學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)進行可視化分析和輸出，但其最終目標(biāo)是改善學(xué)習(xí)成效，其出發(fā)點和終點都是以學(xué)習(xí)為中心理念。同樣，作為學(xué)習(xí)分析后期研究模塊的學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究也需要堅實的學(xué)習(xí)理論為支撐。然而，有關(guān)學(xué)習(xí)結(jié)果的預(yù)測研究較少提及所依據(jù)的教與學(xué)理論和思想框架，特別是缺少與學(xué)習(xí)活動過程緊密相關(guān)的教學(xué)設(shè)計理論，而這類理論對學(xué)習(xí)活動表現(xiàn)和結(jié)果有直接影響。缺少相關(guān)理論支撐的預(yù)測分析不僅降低了預(yù)測模型的效度，也阻礙研究者發(fā)現(xiàn)真正影響學(xué)習(xí)的關(guān)鍵因素。

三、學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究的設(shè)計取向

學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究是學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)流程中的重要一環(huán)，其結(jié)果將為學(xué)習(xí)干預(yù)提供參照。隨著大規(guī)模開放在線課程的廣泛應(yīng)用、自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺的發(fā)展和智慧學(xué)習(xí)環(huán)境的興起，為學(xué)習(xí)者提供學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測服務(wù)將逐漸成為未來數(shù)字化學(xué)習(xí)的必要條件，且這種服務(wù)將實現(xiàn)監(jiān)測的實時性與自動化?？茖W(xué)有效的學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究不僅要在結(jié)果上具備準(zhǔn)確性和可靠性，在應(yīng)用上也要具有可遷移性。我們認(rèn)為未來學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究是這樣一種系統(tǒng)化流程，即在混合式學(xué)習(xí)情境下整合不同學(xué)習(xí)類型和行為數(shù)據(jù)，通過機器學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練出較為準(zhǔn)確和穩(wěn)定的預(yù)測模型，并為學(xué)習(xí)者提供個性化學(xué)習(xí)結(jié)果反饋。下面結(jié)合教育大數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)分析和人工智能技術(shù)的發(fā)展，從情境、理論、數(shù)據(jù)、方法和結(jié)果五個層面對未來學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究的設(shè)計取向進行闡釋，以促進該類研究向著合理性發(fā)展。

（一）情境取向：混合式學(xué)習(xí)情境

移動技術(shù)和虛擬現(xiàn)實技術(shù)的發(fā)展使學(xué)習(xí)者由早期在傳統(tǒng)課堂環(huán)境下的正式學(xué)習(xí)演變成在不同情境下正式學(xué)習(xí)和非正式學(xué)習(xí)相融合的學(xué)習(xí)生態(tài)，支持學(xué)習(xí)者開展泛在學(xué)習(xí)的混合式學(xué)習(xí)情境是未來學(xué)習(xí)情境的常態(tài)。2016年《地平線報告》（高等教育版）在加速技術(shù)在高等教育中采用的關(guān)鍵趨勢部分指出，增加混合式學(xué)習(xí)設(shè)計是未來短期的影響趨勢，而混合式學(xué)習(xí)的設(shè)計需要豐富的學(xué)習(xí)情境提供支持。由于學(xué)習(xí)者的行為表現(xiàn)被分布到不同的學(xué)習(xí)情境中，因此在研究中需要整合常見的學(xué)習(xí)情境，如網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)情境、移動學(xué)習(xí)情境、虛擬現(xiàn)實情境等，這樣既可以全面分析學(xué)習(xí)者在不同情境的行為表現(xiàn)，同時使扎根于常見混合式學(xué)習(xí)情境的分析結(jié)果具有可推廣性。

（二）理論取向：整合教學(xué)設(shè)計與學(xué)習(xí)分析理論

數(shù)字化環(huán)境下的學(xué)習(xí)活動表現(xiàn)與教學(xué)活動和資源設(shè)計緊密相關(guān)，教學(xué)內(nèi)容的編排和難易程度直接影響學(xué)習(xí)結(jié)果和學(xué)習(xí)體驗。當(dāng)前，MOOCs較高的輟學(xué)率和低參與度其中就是由于課程內(nèi)容缺少差異化以及師生互動黏性低導(dǎo)致的，而這與教學(xué)設(shè)計的適恰性密不可分。因而，學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究需要考慮教學(xué)設(shè)計因素對學(xué)習(xí)表現(xiàn)的影響，在以教為主、以學(xué)為主和主導(dǎo)一主體教學(xué)設(shè)計理論的框架下，針對不同類型的課程設(shè)計，選擇合適的教學(xué)設(shè)計理論作為理論分析基礎(chǔ)。此外，學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測是基于學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)開展的分析，屬于學(xué)習(xí)分析流程中的一個環(huán)節(jié)，同樣需要學(xué)習(xí)分析理論的指導(dǎo)。因此，在實際探索中需要整合教學(xué)設(shè)計理論和學(xué)習(xí)分析理論對預(yù)測指標(biāo)設(shè)計和分析流程進行設(shè)計，從而使預(yù)測模型能夠建立在可靠地分析理論之上。

（三）數(shù)據(jù)取向：學(xué)習(xí)者心理狀態(tài)與行為表現(xiàn)數(shù)據(jù)

以往的學(xué)習(xí)結(jié)果分析數(shù)據(jù)側(cè)重學(xué)習(xí)者的點擊數(shù)據(jù)，即學(xué)習(xí)者在不同網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺中通過點擊生成的學(xué)習(xí)時間和學(xué)習(xí)次數(shù)數(shù)據(jù)，這些統(tǒng)稱為學(xué)習(xí)者外在學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)。然而，學(xué)習(xí)者在課程學(xué)習(xí)過程中也會出現(xiàn)情緒上的變化，從心理學(xué)視角分析學(xué)習(xí)行為和狀態(tài)有助于探測影響學(xué)習(xí)結(jié)果的實質(zhì)因素口”。近年來可穿戴技術(shù)、情感測試技術(shù)和增強現(xiàn)實技術(shù)的快速發(fā)展，使得研究者可以獲取到學(xué)習(xí)者內(nèi)在心理狀態(tài)變化數(shù)據(jù)，如學(xué)習(xí)表情、學(xué)習(xí)情感、學(xué)習(xí)注意力等。在整合學(xué)習(xí)者外在學(xué)習(xí)行為和內(nèi)在心理狀態(tài)數(shù)據(jù)的條件下，我們可以更精確地分析立體化的學(xué)習(xí)行為特征，發(fā)現(xiàn)隱藏在點擊數(shù)據(jù)背后真實的學(xué)習(xí)狀態(tài)，從而使學(xué)習(xí)結(jié)果的預(yù)測結(jié)果更為可靠。

（四）方法取向：機器學(xué)習(xí)為分析主導(dǎo)

教育大數(shù)據(jù)的逐步成熟和人工智能的深入發(fā)展正變革著當(dāng)前以統(tǒng)計分析為主的研究分析范式。學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)類型的多樣化和數(shù)量的增加使得以集成學(xué)習(xí)、基于規(guī)則的分類器、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等預(yù)測分類算法為代表的機器學(xué)習(xí)模式逐漸成為分析主導(dǎo)。機器學(xué)習(xí)分析模式下的學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測分析涉及兩方面問題：一是采用監(jiān)督學(xué)習(xí)探索自變量和因變量之間的映射關(guān)系，采用非監(jiān)督學(xué)習(xí)探索學(xué)習(xí)表現(xiàn)中的行為模式，發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵分析指標(biāo)；二是對比不同預(yù)測分類方法的準(zhǔn)確率和分析效率，整合各類算法優(yōu)點找到適合分析不同情境下的最優(yōu)預(yù)測分類方案，以便后面應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)平臺中。

（五）結(jié)果取向：個性化學(xué)習(xí)結(jié)果反饋

學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究的最終目標(biāo)是為學(xué)習(xí)者提供服務(wù)，促使學(xué)習(xí)者優(yōu)化學(xué)習(xí)路徑、改善學(xué)習(xí)成效。而未來學(xué)習(xí)方式將逐漸走向個性化，美國2016年國家教育技術(shù)計劃《未來學(xué)習(xí)準(zhǔn)備：重塑技術(shù)在教育中的角色》在學(xué)習(xí)部分中指出，未來教育將通過技術(shù)和工具為學(xué)習(xí)者提供個性化學(xué)習(xí)。因此，為學(xué)習(xí)者提供個性化學(xué)習(xí)服務(wù)是技術(shù)改善學(xué)習(xí)的內(nèi)在旨趣。在個性化學(xué)習(xí)服務(wù)的理念下，未來學(xué)習(xí)預(yù)測結(jié)果將為學(xué)習(xí)者提供個性化學(xué)習(xí)反饋，具體包括兩個方面；一是預(yù)測學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)成敗表現(xiàn)、學(xué)習(xí)成績等結(jié)果性信息；二是基于學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)結(jié)果和個性特征，為其提供個性化學(xué)習(xí)反饋，包括學(xué)習(xí)內(nèi)容推薦、學(xué)習(xí)互動人群推薦和學(xué)習(xí)練習(xí)推薦，從而使預(yù)測結(jié)果由初期的學(xué)習(xí)預(yù)警轉(zhuǎn)變成學(xué)習(xí)改善。

四、個性化學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究的設(shè)計框架

基于學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究的設(shè)計取向，我們以個性化學(xué)習(xí)結(jié)果為預(yù)測目標(biāo)，進一步整合各方面分析內(nèi)容，形成了以學(xué)習(xí)者為中心數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)預(yù)測設(shè)計原理。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計個性化學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究框架，以明晰其系統(tǒng)化分析流程與結(jié)果。

（一）個性化學(xué)習(xí)與學(xué)習(xí)結(jié)果的內(nèi)涵分析

在設(shè)計個性化學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測框架之前，我們需要辨析個性化學(xué)習(xí)和學(xué)習(xí)結(jié)果這兩個概念，以使其符合當(dāng)前數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境發(fā)展的需要。個性化學(xué)習(xí)是由不同時代教育家和研究者針對教育問題不斷探索提出的。古代偉大的思想家、教育家孔子最早提出“因材施教”的教育思想。隨著教育云計算、大數(shù)據(jù)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間的建立以及移動終端的日漸普及，實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)逐漸成為可能。在個性化學(xué)習(xí)概念的分析上，國內(nèi)外研究者開展了較為廣泛的探索。通過對相關(guān)文獻(xiàn)的搜集和分析，得出不同研究者對個性化學(xué)習(xí)概念和特征的解釋。國內(nèi)比較有代表性的分析如楊南昌認(rèn)為個性化學(xué)習(xí)是根據(jù)學(xué)習(xí)者的個性特征實施的學(xué)習(xí)活動，依據(jù)學(xué)習(xí)者個別所需提供最佳的學(xué)習(xí)方法和策略，它是在教師或?qū)W習(xí)者組成的小團體中開展的一種學(xué)習(xí)方式。王艷芳認(rèn)為個性化學(xué)習(xí)強調(diào)以學(xué)習(xí)者為主體，針對學(xué)習(xí)者個性特點、知識經(jīng)驗和能力、學(xué)習(xí)需求、偏好以及具體學(xué)習(xí)情境而采用恰當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)方法、學(xué)習(xí)內(nèi)容和學(xué)習(xí)進度，促使學(xué)習(xí)者的能力與個性在學(xué)習(xí)活動過程中得到充分、自由、和諧的發(fā)展。從國內(nèi)研究者定義來看，基于傳統(tǒng)學(xué)習(xí)環(huán)境的個性化學(xué)習(xí)側(cè)重學(xué)習(xí)課程內(nèi)容和學(xué)習(xí)方式分析，基于數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境下的個性化學(xué)習(xí)側(cè)重學(xué)習(xí)者的差異化管理和知識建構(gòu)與內(nèi)化分析。

相對于國內(nèi)的分析維度，國外研究者和學(xué)術(shù)團體進行了較為深入和較多維度的探索。凱勒、美國課程監(jiān)督和發(fā)展委員會、新媒體聯(lián)盟等研究者和學(xué)術(shù)組織對個性化學(xué)習(xí)的內(nèi)涵、特征、政策進行了分析。其中TheBill&MelindaGates Foundation、the Michael and Susan Dell Foundation～EDUCAUSE等組織提出的關(guān)于個性化學(xué)習(xí)的四大支柱，包括學(xué)習(xí)者檔案袋、個人學(xué)習(xí)路徑、靈活的學(xué)習(xí)環(huán)境和基于競爭力的進度，明確了數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境下個性化學(xué)習(xí)的工作定義，是對新媒體環(huán)境下個性化學(xué)習(xí)較為成熟的分析。然而已有的定義仍存在以下幾個方面的問題：（1）缺少對整個學(xué)習(xí)分析鏈的分析，數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境下的個性化學(xué)習(xí)涉及活動參與、數(shù)據(jù)搜集和服務(wù)支持，最終幫助學(xué)習(xí)者完成學(xué)習(xí)目標(biāo)；（2）未體現(xiàn)學(xué)習(xí)者的主動性，學(xué)習(xí)分析結(jié)果和服務(wù)的提供是為幫助學(xué)習(xí)者更好地了解和開展學(xué)習(xí)?；谏鲜龇治?，我們認(rèn)為數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境下的個性化學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)者基于個人學(xué)習(xí)能力自主選擇學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)資源和參與學(xué)習(xí)活動，并依據(jù)已有學(xué)習(xí)行為過程數(shù)據(jù)分析結(jié)果及時調(diào)整學(xué)習(xí)進度和內(nèi)容，形成以自主、按需、反饋為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)特征的一種學(xué)習(xí)方式。

當(dāng)前教育范式已經(jīng)由原來的重視教學(xué)轉(zhuǎn)變成關(guān)注學(xué)生學(xué)習(xí)。而在對學(xué)習(xí)者進行學(xué)習(xí)評價時，會使用學(xué)習(xí)結(jié)果、學(xué)習(xí)目標(biāo)等術(shù)語進行表述，較多研究者對此進行辯論和分析。關(guān)于學(xué)習(xí)結(jié)果的討論自教學(xué)目標(biāo)理論、掌握學(xué)習(xí)理論就已經(jīng)開始，是一個線性發(fā)展的過程。Robert Gagn e認(rèn)為學(xué)習(xí)結(jié)果是學(xué)習(xí)過程的精煉理解，并允許為具體的教學(xué)設(shè)計提供參照。該描述是一種結(jié)果導(dǎo)向、學(xué)習(xí)結(jié)束和可測量的分析思路，是從行為主義理論視角進行分析。Elliot Eisner認(rèn)為學(xué)習(xí)結(jié)果是個體參與后的結(jié)果，該描述認(rèn)為學(xué)習(xí)結(jié)果并不意味著學(xué)習(xí)結(jié)束且不能夠?qū)W(xué)習(xí)結(jié)果進行測量，是從實用主義和社會建構(gòu)主義理論視角進行分析。Tine S.Preitz從學(xué)習(xí)是否結(jié)束、預(yù)先指定目標(biāo)和測量方式等方面對已有學(xué)習(xí)結(jié)果內(nèi)涵取向進行分析。可以看出，學(xué)習(xí)結(jié)果在過程與結(jié)果導(dǎo)向、學(xué)習(xí)結(jié)束和可測量方面形成了兩大陣營。本研究認(rèn)為數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境下的學(xué)習(xí)結(jié)果是學(xué)習(xí)者基于網(wǎng)絡(luò)進行知識學(xué)習(xí)、參與互動交流并完成學(xué)習(xí)任務(wù)的非線性學(xué)習(xí)行為體現(xiàn)。其評價方式是通過對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)活動過程參與和完成情況進行分析和評定。

通過對個性化學(xué)習(xí)內(nèi)涵的分析，進一步明確了個性化學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究是以學(xué)習(xí)者為中心、以個性化學(xué)習(xí)服務(wù)為目標(biāo)的設(shè)計方向，注重對其學(xué)習(xí)活動行為進行匯總分析，并提供符合個性需求的學(xué)習(xí)反饋服務(wù)。對學(xué)習(xí)結(jié)果概念的分析明確了個性化學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究要從知識學(xué)習(xí)、內(nèi)容互動和學(xué)習(xí)測評等方面進行內(nèi)容解析，以適應(yīng)當(dāng)前基于內(nèi)容的學(xué)習(xí)和基于互動的協(xié)作學(xué)習(xí)這兩種主流學(xué)習(xí)方式下的行為分析。

（二）以學(xué)習(xí)者為中心數(shù)據(jù)的預(yù)測設(shè)計原理

已有的學(xué)習(xí)行為分析主要從學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)中抓取數(shù)據(jù)，體現(xiàn)的是以系統(tǒng)為中心的數(shù)據(jù)搜集思想。盡管利用這些數(shù)據(jù)能夠分析學(xué)習(xí)者的活動過程，但不能夠立體化的還原其學(xué)習(xí)表現(xiàn)。首先，學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究的中心對象是學(xué)習(xí)者，他們既是學(xué)習(xí)分析研究的起點也是學(xué)習(xí)分析服務(wù)的終點。因此，應(yīng)該以學(xué)習(xí)者為中心整合不同層面的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，從而最大程度的對學(xué)習(xí)表現(xiàn)進行解析。其次，學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究的核心特征是個性化，因此在數(shù)據(jù)搜集上應(yīng)側(cè)重搜集具有個性特征的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，進而為學(xué)習(xí)者提供個性化學(xué)習(xí)預(yù)測反饋服務(wù)。基于上述分析，我們提出以學(xué)習(xí)者為中心數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測框架設(shè)計原理，如圖1所示。該設(shè)計原理包括整合個性化學(xué)習(xí)理論、認(rèn)知心理學(xué)理論和教學(xué)系統(tǒng)設(shè)計理論影響下的學(xué)習(xí)行為表現(xiàn)和整合內(nèi)在行為和外在行為的數(shù)據(jù)分析思想。

（三）個性化學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究的設(shè)計框架

學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測設(shè)計原理明確了以學(xué)習(xí)者為中心數(shù)據(jù)的分析思路，而要形成對該類研究的系統(tǒng)化指導(dǎo)則需要一個整體設(shè)計框架，以詮釋個性化學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究的分析思想?；谇懊鎸€性化學(xué)習(xí)和學(xué)習(xí)結(jié)果的內(nèi)涵分析，該框架以學(xué)習(xí)者為中心，通過數(shù)據(jù)層、分析層和結(jié)果層展示系統(tǒng)化流程，如圖2所示。數(shù)據(jù)涵蓋學(xué)習(xí)點擊數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)情感數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)檔案數(shù)據(jù)三種類型的數(shù)據(jù)，其中學(xué)習(xí)點擊數(shù)據(jù)主要指學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)中的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)情感數(shù)據(jù)指學(xué)習(xí)表情、學(xué)習(xí)注意力和情緒特征等心理活動數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)檔案數(shù)據(jù)指學(xué)習(xí)者個人信息、學(xué)習(xí)經(jīng)歷和學(xué)習(xí)表現(xiàn)等信息數(shù)據(jù)；過程層整合了混合式學(xué)習(xí)情境、機器學(xué)習(xí)分析方法、教與學(xué)分析理論等內(nèi)容；結(jié)果層是為學(xué)習(xí)者提供個人學(xué)習(xí)成績預(yù)測和個性化的學(xué)習(xí)內(nèi)容反饋、學(xué)習(xí)互動反饋和學(xué)習(xí)測評反饋。該設(shè)計框架在數(shù)據(jù)層上要搜集識別學(xué)習(xí)者內(nèi)在和外在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，強調(diào)數(shù)據(jù)的全面性；在分析層中要基于數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)行為分析和模式識別，強調(diào)分析的可靠性；在結(jié)果層中依據(jù)分析結(jié)果進行個性化學(xué)習(xí)反饋，強調(diào)反饋的差異性。

五、結(jié)語

學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測是學(xué)習(xí)分析和教育數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的研究熱點，它使學(xué)習(xí)者能夠在學(xué)習(xí)過程中及時調(diào)整學(xué)習(xí)策略和路徑，并進一步縮短了學(xué)習(xí)成效改善的周期。未來學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測研究將扎根于混合式學(xué)習(xí)情境，基于學(xué)習(xí)者為中心數(shù)據(jù)的分析思路，通過監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)分析方法生成預(yù)測模型，以提高其可靠性和可遷移性。

收稿日期：2017年3月14日

責(zé)任編輯：趙云建