董 克，徐谷波，湯詩華

(安徽廣播電視大學 ，合肥 230022)

一、引言

習近平總書記在黨的十九大報告中明確提出：“辦好繼續(xù)教育，加快建設學習型社會，大力提高國民素質(zhì)”。由此可見，辦好繼續(xù)教育已成為國家戰(zhàn)略。繼續(xù)教育是廣播電視大學的立校之本，經(jīng)過四十年的發(fā)展，廣播電視大學已不再是依靠廣播和電視進行教學的大學。近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的快速崛起，在線學習模式逐漸受到學習者的青睞。得益于信息存儲技術的進步，大量的在線學習行為數(shù)據(jù)得以保存。如何通過在線學習行為數(shù)據(jù)，深入了解學習者的學習情況、發(fā)現(xiàn)學習規(guī)律、指導教學過程以及實施個性化教學，成為眾多學者和遠程教育實踐者研究的熱點問題。

學習分析理論自2010年提出以來[1]，受到國內(nèi)外學者的廣泛關注，開展了大量相關研究。學習分析的內(nèi)涵包含三個方面：學習分析的對象是指教學相關者在教與學的過程中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，學習分析的重點是采用相關分析方法對數(shù)據(jù)進行分析，學習分析的目標是發(fā)現(xiàn)學習規(guī)律、預測學習效果、評價學習過程、優(yōu)化教學效果。學習分析是對教與學的數(shù)據(jù)進行觀察、采集、處理、分析與可可視化的過程，以理解學習情景，優(yōu)化學習路徑，促進教與學過程[2]。針對學習行為分析的研究，目前主要分為兩大類：學習行為分析方法與技術的研究和學習行為分析應用研究。

學習行為分析方法與技術研究。目前用于學習行為分析的方法主要有：教育數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計分析法、社會網(wǎng)絡分析法、話語分析法和內(nèi)容分析法等[3]。學者們應用這些分析方法從不同的視角對在線行為數(shù)據(jù)進行分析，具體的參考文獻有[4-6]。還有一些學者采用聚類方法[7]、回歸方法[8]和滯后序列分析法[9]對學習行為數(shù)據(jù)進行研究。

學習行為分析應用研究。魏順平等基于學習在線平臺，從輔導教師的視角出發(fā)，對學習行為進行了研究[10]；姜強等利用學習分析儀表盤法對學習行為進行研究，并應用于自適應學習系統(tǒng)[11]；還有一些學者提出利用學習管理系統(tǒng)，為學習者的學習提供個性化的學習干預[12]。

通過對文獻梳理，我們可以看出，國外在該領域的研究及發(fā)展較早，且將學習行為分析應用于在線學習平臺。近年來，國內(nèi)在學習行為分析方面的研究正在逐年攀升，但研究主要是針對普通高校學生或者MOOCs等在線學習平臺的，而針對成人學習者以及國開學習網(wǎng)在線平臺的研究甚少。本研究與已有研究的區(qū)別在于：(1)本文的研究對象為成人在線學習者；(2)本研究的數(shù)據(jù)來自國家開放大學學習網(wǎng)在線平臺，更具有典型性；(3)本文所取得的研究結果，可為解決成人學習者學習所面臨的困境，提供理論支撐和現(xiàn)實指導。立足于國家開放大學學習網(wǎng)平臺，以其后臺學習行為數(shù)據(jù)為基礎，應用SPSS軟件，對成人學習者的學習行為數(shù)據(jù)進行處理、分析，歸納其內(nèi)在規(guī)律，彌補成人學習分析領域的研究不足，以優(yōu)化成人學習者的在線學習效果和改進平臺的功能。

二、研究對象

本研究以2019年春季參加《離散數(shù)學》在線學習的成人本科學習者為樣本對象。針對成人學習者的特點，國家開放大學學習網(wǎng)設計了《離散數(shù)學》網(wǎng)上教學，通過設定模塊安排、任務驅動、多元交互、立體評價的教學設計安排教學活動，并安排了在線形成性考核作業(yè)和線下考試，是一門線上線下相結合的網(wǎng)絡課程。參加考試的成人學習者共計389人，平臺中有學習行為的學習者共計323人，參加考試的成人學習者共計389人，其中缺考和無試卷成績的為83人。

三、研究結果

利用SPSS軟件對所采集的數(shù)據(jù)進行處理，研究結果可為優(yōu)化成人學習者在線學習、平臺改進提供理論依據(jù)。以下內(nèi)容將分別從成人學習者成績、形成性考核成績比例變化、在線學習行為以及學習行為數(shù)據(jù)與成績之間的關聯(lián)度四個方面進行闡述。

(一)成人學習者成績分析

圖1所示為試卷、形成性考核和綜合成績頻數(shù)分布示意圖，進一步分析發(fā)現(xiàn)：(1)試卷成績頻數(shù)最高為55，區(qū)間為[76,80]。同時，我們注意到，分數(shù)在[0,5]之間的頻數(shù)為15，試卷分數(shù)在5分及以下的人數(shù)多達15個，占比5%。(2)形成性考核成績在[91,100]的頻數(shù)為125，占比41%。在[71,100]區(qū)間內(nèi)的頻數(shù)為253，占比83%。數(shù)據(jù)表明，占到80%以上的學生都能夠較好地完成平時作業(yè)，并取得70分以上的好成績。(3)綜合成績在60分及以上的人數(shù)達到236人，及格率為60%，去除缺考及無試卷成績的學習者后，及格率為67%。亦即缺考和試卷成績?yōu)?的人數(shù)占比為6%左右。

圖1 試卷、形成性考核和綜合成績頻數(shù)示意圖

表1為試卷、形成性考核和綜合成績的一般特征。試卷、形成性考核和綜合成績的平均值分別為62.81分、81.05分和68.34分，形成性考核成績明顯要高于試卷成績。說明學習者的平時作業(yè)完成度較好，但是考試成績，平均低于形成性考核成績21.76分。綜合成績介于試卷成績和形成性考核成績兩者之間，且綜合成績的偏差要低于試卷成績和形成性考核成績的偏差。圖2中，(a)、(b)和(c)分別為試卷、形成性考核和綜合成績直方圖、正態(tài)分布圖，試卷成績分布相對均勻，主要集中在40分至80分之間，形成性考核成績分布不均勻，分值集中在60分至100分之間，且在100達到峰值。綜合成績?yōu)榍笆龆甙礄嘀?∶7的比例疊加得來。

表1 試卷、形成性考核和綜合成績一般特征

(二)形成性考核成績比例變化分析

目前《離散數(shù)學》課程的形成性考核成績比例為30%，即形成性考核成績占30%，期末考試成績占70%，合成后達到60分及以上為合格。在形成性考核成績和期末考試成績沒有變化的情形下，如果變動形成性考核成績所占比例，綜合成績合格的人數(shù)變化如圖3所示。從圖示中，我們可以得出結論：當考慮缺考和無試卷成績的學習者后，通過率由未去除之前的60%，增加至77%。當形成性考核比例由30%，逐步增加至70%時，通過率由77%，增加到87%，增加了10個百分點。若不去除缺考和無試卷成績的學習者，則通過率由60%，增加至68%。由此可見，當提高形成性考核比例時，通過率亦增加。

圖3 不同形成性考核比例下的通過率示意圖

(a)、(b)和(c)分別表征試卷、形成性考核和綜合成績圖2 學習效果直方圖、正態(tài)分布圖

(三)成人學習者在線學習行為分析

剔除無在線行為數(shù)據(jù)的學習者，具有在線行為數(shù)據(jù)的人數(shù)共計為323人。表2為課程行為天數(shù)、行為總數(shù)和瀏覽數(shù)的平均值、標準偏差。課程行為天數(shù)的均值為6.11，最少的為一天，最多的為94天。行為總數(shù)均值為124.20，極小值為4次，極大值為624次。瀏覽數(shù)均值為81.34，極小值為1次，極大值為517次。

表2 學習行為一般特征

(四)成人學習者學習行為數(shù)據(jù)與成績之間的關聯(lián)度

對在線學習行為數(shù)據(jù)進行分析，旨在探索在線學習行為與學習效果之間的內(nèi)在關系。利用SPSS軟件，對在線學習數(shù)據(jù)和成績數(shù)據(jù)進行相關分析，得出以下結果(見表3)。結果表明：課程行為天數(shù)、行為總數(shù)以及瀏覽數(shù)之間，呈現(xiàn)強相關。行為特征與試卷成績之間呈現(xiàn)弱相關。形成性考核成績與試卷成績之間呈弱相關。形考成績、試卷成績與綜合成績之間呈強相關，這是因為綜合成績是由二者按照一定的比例合成得到的。

表3 學習行為與學習效果的相關分析

四、結論與討論

(一)結論

本文基于成人學習者行為數(shù)據(jù)和成績數(shù)據(jù)，利用SPSS軟件進行了分析，并得出如下結論：(1)學習者的形成性考核成績總體上顯著高于期末考試成績；(2)學習行為特征之間呈現(xiàn)出較強的相關性，但是與考試成績之間弱相關。形成性考核成績和期末考試成績之間呈弱相關，但二者與綜合成績均呈強相關。

(二)討論

(1) 若提高形成性考核的比例，將明顯提高學習者的通過率。成人學習者較普通高校的學習者不同，成人學習者學習的主要目的更側重于實際應用。同時，成人學習者仍要兼顧學習與工作。因此，成人學習者對于在線學習更加青睞。提高形成性考核成績的比例，則更能體現(xiàn)出學習重在平時，而不僅僅是期末考試。因此，亟待提高平時學習在綜合成績中所占的比例。

(2) 去除缺考和無考試成績的學習者，則通過率由60%提高到77%。由此可見，學習者的管理亦很重要。學習者分布在城市的各個角落，工作、生活等事務纏身，由于疏忽等原因，可能忘記或者錯過考試的時間。因此，在考試之前，輔導員可以通過QQ群、微信群、短信以及電話等多種溝通方式，與學習者進行溝通，督促學習者參加考試，從而提高考試的通過率。

(3) 不同學習者的學習行為特征值之間差別較大，學習者之間的努力程度參差不齊。例如：課程行為天數(shù)極大值為94天，極小值為1天；行為總數(shù)極小值為4次，極大值為624次；瀏覽數(shù)極小值為1次，極大值為517次。針對此問題，可通過發(fā)揮輔導員、班長、學習委員的作用，建立學習小組，樹立學習榜樣，讓同學之間相互督促學習，從而提高大家的積極性，有效參與到在線學習中來。

(4) 形成性考核成績與期末考試成績之間呈弱相關，說明平時的表現(xiàn)與最終的期末考試成績關聯(lián)性不大。一般情況下，如果形成性考核成績較好，考試成績也應較好，除非考試試卷與平時作業(yè)的關聯(lián)性不大。建議考慮增強二者的關聯(lián)性，一方面可以提升學習者在線學習行為的動力和積極性，另一方面也可以使學習更有目標性和針對性，提高課程考試的通過率。