包昊罡 邢爽 李艷燕 鄭婭峰 蘇友

【摘要】在線協(xié)作學習是學習分析技術的重要應用領域。教師作為協(xié)作學習的指導者，在協(xié)作學習中扮演著重要的角色但也面臨巨大的挑戰(zhàn)。面對眾多的學習者和復雜的任務，教師難以及時了解協(xié)作學習情況，便不能有效地指導學習。隨著學習分析技術的發(fā)展，可視化學習分析工具成為研究熱點。本研究通過梳理現(xiàn)有可視化學習分析相關理論和支持，提出了可視化工具的設計原則。并在此原則的基礎上，設計了KBS-T可視化工具。同時，研究采用準實驗的方法研究了教師對工具的接受度以及工具在教學過程中對教師認知負荷的影響。結果表明，教師對工具有較高的接受度，認可工具的功能和作用，愿意進一步使用工具;并且，可視化工具對于教師認知負荷沒有顯著的提升，可以支持教師更好地開展教學。本研究嘗試為提升可視化工具設計的科學性，以及提升工具的用戶體驗提供理論和實踐支持。

【關鍵詞】? 學習分析;在線協(xié)作學習;教師;可視化分析工具;認知負荷;實證研究

【中圖分類號】? G434? ? ? ?【文獻標識碼】? A? ? ? ?【文章編號】? 1009-458x（2019）6-0013-09

引言

學習分析就是測量、收集、分析和報告關于學習者及其學習情境的數據，以期了解和優(yōu)化學習和學習情境的技術與方法（Siemens， G. & Baker， R. S. J. D.， 2012; 李艷燕等， 2012）。伴隨著大規(guī)模在線教育的普及以及教育大數據技術的逐漸成熟，學習分析技術受到越來越多的重視，其應用場景也不斷豐富。在線協(xié)作學習作為促進學生問題解決、知識建構、合作交流等高階能力發(fā)展的重要手段，是在線教育質量和效果的根本保證（琳達·哈拉西姆， 2015），也是學習分析技術應用實踐的重要領域（毛剛等， 2016）。

在線協(xié)作學習不僅關注學生通過團隊協(xié)作完成知識建構，而且強調教師指導的重要性（琳達·哈拉西姆， 2015）。但現(xiàn)有研究主要關注學生在協(xié)作學習中的表現(xiàn)，教師的角色往往被忽略。這導致了協(xié)作學習中協(xié)作效率不高、成員參與程度低等問題。越來越多的研究表明，教師在協(xié)作學習過程中扮演著重要的角色（李艷燕等， 2008）。教師在協(xié)作學習過程中監(jiān)督學習者的協(xié)作情況、發(fā)現(xiàn)其存在的問題并進行干預，能夠有效提高小組成員參與協(xié)作活動的積極性，促進成員之間的交流互動，提升其知識建構水平，對保證協(xié)作學習質量具有重要作用（Kaendler， C.， Wiedmann， M.， Rummel， N.， & Spada， H.， 2015）。

在線協(xié)作學習中教師扮演重要角色的同時也面臨巨大的挑戰(zhàn)。在協(xié)作過程中，面對多組學生，教師承擔著巨大的工作負荷，難以監(jiān)控學習者認知、元認知、交互和協(xié)作等多種信息，更不易對出現(xiàn)的問題進行及時有效的干預。特別是在當前在線學習人數不斷擴充、學習環(huán)境和任務日益復雜的背景下，這一挑戰(zhàn)更加突出。而利用學習分析技術，可視化呈現(xiàn)學生學習行為，可以幫助教師了解各組協(xié)作學習情況，降低教師監(jiān)控協(xié)作學習的工作負荷，提升教師的教學質量（van Leeuwen， A.， 2015）。

當前，國際上已經開展了一些關于面向教師的可視化學習分析工具的設計與應用研究，但這些研究注重技術實現(xiàn)，缺乏相關可視化理論以及教育理論的支持（Vieira， C.， Parsons， P.， & Byrd， V.， 2018）。與此同時，國內對于可視化學習分析工具的研究還處于起步階段，尚未對面向教師的可視化學習分析工具進行深入探討。本研究系統(tǒng)梳理了信息可視化理論、認知理論、協(xié)作學習分析理論以及現(xiàn)有的可視化學習分析工具，提出了面向教師的可視化學習分析工具的設計原則。并在此基礎上開發(fā)了可視化學習分析工具并進行了應用研究，以期為面向教師的可視化學習分析工具的設計與開發(fā)提供理論與實踐支持。

一、面向教師的可視化學習分析工具研究

可視化學習分析工具，又稱為“學習儀表盤”，是“對學習者在線學習行為進行精密追蹤，記錄并整合大量個體學習信息和學習情境信息，按照使用者的需求進行數據分析，最終以數字和圖表等可視化形式呈現(xiàn)信息的學習支持工具”（張振虹等， 2014）。簡單來說，可視化學習分析工具就是采用可視化技術將學習分析結果依據使用需求合理呈現(xiàn)，以支持使用者查看和理解數據，降低使用者的認知負荷。

在線協(xié)作學習中，教師主要扮演監(jiān)督者、指導者和支持者等角色，為了更好地完成教學任務，其對學習過程的及時、有效了解十分必要。面向教師的可視化學習分析工具，主要是對學生的學習過程、學習表現(xiàn)以及參與情況進行反饋，以幫助教師實時了解和監(jiān)督學生學習狀況，及時發(fā)現(xiàn)學生問題并給予干預。面向教師的可視化學習分析工具是學習分析研究的熱點之一（Schwendimann， B. A.， et al.， 2017）。為了全面了解當前面向教師的可視化學習分析工具相關研究，本研究總結了典型的18種面向教師的可視化學習分析工具，如表1所示。

對表1中的工具進行分析可知，當前面向教師的可視化工具的主要功能是對學生的學習活動、成績信息與社交關系進行統(tǒng)計和呈現(xiàn)，來為教師提供教學參考、學生學習情況預測等方面的支持?；贚OCO（Learning Object Context Ontologies）框架，LOCO-analyst從小組和個人兩個層面對網絡學習環(huán)境下學習者的網絡結構與社交特征進行了分析（Ali， L.， Hatala， M.， Ga?evi， D.， & Jovanovi， J.， 2012）。Student Success System通過對學生任務完成情況、參與度和社交情況進行分析，可以完成學生學習情況的多維呈現(xiàn)與預測（Essa， A.， & Ayad， H.， 2012）。SAM系統(tǒng)通過對學生學習時間的可視化分析，可以為教師提供學生學習狀態(tài)的參考（Govaerts， S.， Verbert， K.， Duval， E.， & Pardo， A.， 2012）。另外，隨著可視化技術的成熟以及用戶數據、群體的擴大，在一些綜合平臺上，更加復雜和多維的分析工具也不斷涌現(xiàn)。例如，可汗學院（Kehan academy， https：//www.khanacademy.org/）于2013年推出了數學課程的可視化學習分析工具。該工具采用“任務進度”的方式，將學習者的知識進展可視化表達出來，可以支持整個學習和教學過程。牛頓平臺（Knewton， https：//www.knewton.com/）通過對學生與教師、學習內容等不同對象開展交互的數據進行分析，可以產生多種圖表，對學生的知識水平、學習狀態(tài)和熟練程度進行實時推斷與呈現(xiàn)（萬海鵬等， 汪丹， 2016）。

近年來，國內關于可視化學習分析工具的研究快速起步，研究開始關注到可視化學習分析工具的設計與應用。張振虹等（2014）通過對可視化學習分析工具的梳理，總結了可視化學習分析工具的應用現(xiàn)狀、功能特點與本質屬性，并提出了集成化、高效性和動態(tài)性等發(fā)展趨勢。張琪等（2017; 2018）使用眼動儀，以實驗設計的方法，采用“線索”和“數據可視化”提升儀表盤的有效性，對不同可視化方法進行分析并提出了學習者個性化儀表盤的設計方案。姜強等（2017）基于Few可視化設計原則和Kirkpatrick四層評價模型設計了可視化學習分析工具概念框架并采用相關工具進行了驗證。

綜上所述，當前可視化學習分析工具的研究已經從理念倡導階段進入實際的應用實施階段，但可視化分析工具的研究依然存在以下幾點不足：

其一，數據來源單一，缺少過程性數據分析。現(xiàn)有可視化分析工具主要是分析學生的日志信息（如學習時間、文檔與工具使用等）、社交信息（交互次數、交互對象等）以及學習產出（如測試成績、上傳資源等）三類信息，缺少對學生在學習過程中產生的對話、討論等文本信息和行為信息的分析與呈現(xiàn)，不能滿足教師使用需求。

其二，分析深度與粒度不足，缺少多維數據的呈現(xiàn)?，F(xiàn)有工具主要是對學生淺層信息的歸類或簡單統(tǒng)計，沒有采用聚類、分類或者文本分析等更加深入的數據挖掘方法，難以深入地反映學生的學習行為。在分析粒度方面，當前工具主要對學生個體的情況進行分析，對于小組或者班級的分析較少，不能多維呈現(xiàn)分析結果。

其三，缺乏設計學理論支持，實證研究不足。當前工具的設計主要從教育領域需求出發(fā)，缺少設計學和信息可視化方面的理論支持。而在工具的驗證方面，研究多采用問卷方式進行簡單的“易用性”和“技術接受度”調查，缺乏關于工具影響的更加深入的實證研究。

其四，國內研究較少關注教師需求。在國際可視化學習分析工具研究領域，教師支持工具是主要的研究方向之一。但當前國內關于可視化學習分析工具的研究主要針對學生，鮮見面向教師的相關研究。

針對以上不足，本研究通過對可視化設計相關理論的系統(tǒng)梳理，提出面向教師的可視化學習分析工具設計原則。在此基礎上設計實現(xiàn)了KBS-T可視化學習分析工具，并展開了相關實證研究。

二、面向教師的可視化學習分析工具的設計

（一）面向教師的可視化學習分析工具設計理論基礎

1. 信息可視化理論基礎

信息可視化是指采用計算機技術支持的、交互性的、對幾何屬性和空間特征的抽象數據的可視化表示法，以增強人們對抽象信息的認知（趙國慶等， 2005）。隨著大數據時代的到來，數據量的幾何式增長與數據挖掘方法的進步，使得信息可視化的呈現(xiàn)內容豐富多元，造成了可視化的“信息過載”。為了更好地呈現(xiàn)可視化信息，讓用戶能夠快速理解可視化內容，在進行信息可視化設計時，應根據不同的信息類型設計不同的可視化方案，以促使用戶更好地理解可視化信息。Few（Few， S.， 2006）提出了可視化設計的基本特征和原則，認為，一個好的可視化設計應該能夠讓使用者快速理解數據與其期望目標的相關性，并從中分析出結論以指導下一步的計劃或動作。

2. 認知心理學理論基礎

用戶是可視化處理的主體，可視化信息離不開用戶的感知和理解。因此信息可視化設計需要關注用戶是如何感知和獲取信息的。當前在認知心理學的研究中，格式塔理論、雙重編碼理論以及認知負荷理論解釋了人如何感知可視化信息。

格式塔理論（Gestalt）是早期的認知心理學理論之一。其在可視化領域以“完型理論”而受到關注（李文燕， 2013）。該理論認為視覺形象首先是作為統(tǒng)一的整體被認知的，而后才以部分的形式被認知，人們在進行觀察的時候，傾向于將視覺感知內容理解為常規(guī)的、簡單的、相連的、對稱的或有序的結構（陳必坤， 2014）。

雙重編碼理論由Paivio于1986年提出，其核心思想是：人類的認知能夠同時對語言與非語言方面的信息進行處理，兩個子系統(tǒng)各自的信息加工過程對于人類認知是同等重要的（Paivio， A.， 1986）。雙重編碼理論表明，將數據、知識通過可視化的方式進行表征可以增強人們利用非語言通道對信息的理解，提升信息加工的效率與質量。

認知負荷理論是在工作記憶的基礎上，由John Sweller基于有限資源理論和圖示理論提出的。認知負荷是指在一定的時間內，任務施加于個體認知系統(tǒng)的心理活動的總和（Sweller， J.， 1988）。認知負荷理論的觀點認為降低圖形信息的冗余，將標簽、指導語放在其所指代物體的旁邊，避免過多呈現(xiàn)不同類型信息，以及提供結構化圖形等方式，有助于促進用戶對相關信息的深層加工，降低用戶的認知負荷（高媛等， 2017）。

3. 在線協(xié)作學習分析理論基礎

研究者通過多個維度對在線協(xié)作學習本質和過程進行了探究，提出了不同的在線協(xié)作學習分析框架?；诓煌睦碚撘暯呛蛯嵺`環(huán)境，研究者從學習者、行為特征、交互特點、認知發(fā)展、元認知能力等不同方面提出了協(xié)作學習分析模型。但傳統(tǒng)的協(xié)作學習分析模型主要是面向人工編碼的研究方法，一方面只關注協(xié)作學習的某個側面，沒有系統(tǒng)和全局地分析協(xié)作學習過程（Kim， M. & Lee， E.， 2012），另一方面也難以支持自動化的可視化分析與呈現(xiàn)（Zheng， Y.， Xu， C.， Li， Y.， & Su， Y.， 2018）。為此，鄭婭峰等（2017）提出了KBS協(xié)作學習分析模型，從知識加工、社交關系、行為模式三個維度構建面向計算機支持的協(xié)作學習分析模型。該模型從學習分析的視角出發(fā)，對在線協(xié)作學習過程進行了全面刻畫。同時，其提出的方法可以自動測量協(xié)作過程中的知識水平與知識發(fā)展，深入挖掘協(xié)作過程中交互模式的序列與規(guī)律，有效識別群組成員的交互結構，使得分析模型可以支持自動的可視化分析，滿足可視化學習分析工具的設計需求。KBS協(xié)作學習分析模型如圖1所示。