阮王銳 付榮 李明東 姜飛 辛政華

摘 要：教育信息化邁入了新的時(shí)代，學(xué)習(xí)者在不同學(xué)習(xí)平臺(tái)中產(chǎn)生的海量學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，能夠被學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)所存儲(chǔ)記錄，利用學(xué)習(xí)者產(chǎn)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)能夠及時(shí)有效地對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行學(xué)情預(yù)警、學(xué)習(xí)路徑推薦、課程推薦等一系列應(yīng)用;并對(duì)每一類學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)特點(diǎn)、行為特征做出較詳細(xì)的解釋，識(shí)別出學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為中對(duì)學(xué)習(xí)成績(jī)影響最大的因素。

關(guān)鍵詞：學(xué)習(xí)風(fēng)格;特征識(shí)別;行為特征

一、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為研究

主要渉及不同信息呈現(xiàn)方式、學(xué)習(xí)風(fēng)格下的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)效果研究，需要考慮學(xué)習(xí)者如何學(xué)習(xí)及在網(wǎng)絡(luò)中如何進(jìn)行多媒體學(xué)習(xí)，不同學(xué)習(xí)風(fēng)格的學(xué)習(xí)者有什么差異等問題，因而受多媒體學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)及課堂學(xué)習(xí)多種形式的相互作用。有關(guān)學(xué)習(xí)風(fēng)格的定義，在國(guó)內(nèi)影響較大的是譚頂良的觀點(diǎn)"學(xué)習(xí)風(fēng)格是學(xué)習(xí)者持續(xù)一貫的帶有個(gè)性特征的學(xué)習(xí)方式，是學(xué)習(xí)策略和學(xué)習(xí)傾向的總和。

學(xué)習(xí)者畫像體現(xiàn)了用戶畫像技術(shù)在教育學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用。了解學(xué)習(xí)者概況有兩種基本方法：一種是尋找學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)表現(xiàn)和學(xué)習(xí)活動(dòng)之間的關(guān)系，另一種則是根據(jù)學(xué)習(xí)者不同的學(xué)習(xí)風(fēng)格、學(xué)習(xí)類型等將學(xué)習(xí)者劃分為不同的群體。與商業(yè)領(lǐng)域類似，教育學(xué)領(lǐng)域中的學(xué)習(xí)者也會(huì)在學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)中產(chǎn)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，如：在線教育平臺(tái)網(wǎng)站瀏覽痕跡、論壇發(fā)帖次數(shù)、課程交互次數(shù)、成績(jī)等數(shù)據(jù)，上述數(shù)據(jù)具有持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，連續(xù)性強(qiáng)等特點(diǎn)。學(xué)習(xí)者畫像能夠描述學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)特點(diǎn)，為后續(xù)的教育決策提供理論支撐。

二、學(xué)習(xí)行為設(shè)計(jì)模式

國(guó)內(nèi)研究者一般從教育學(xué)領(lǐng)域闡述在線學(xué)習(xí)行為的含義，國(guó)外研究者更注重利用觀察、測(cè)量、收集到的在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。本研究認(rèn)為，在線學(xué)習(xí)行為是學(xué)習(xí)者以不同終端為媒介，利用豐富多樣的教學(xué)資源，為達(dá)成某種學(xué)習(xí)目的產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)痕跡的總和。因此，在線學(xué)習(xí)行為分析的最終對(duì)象是一系列學(xué)習(xí)者的于在線教育平臺(tái)的操作。

（一）數(shù)據(jù)挖掘方法的使用

數(shù)據(jù)挖掘的一般定義為從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)發(fā)現(xiàn)兩個(gè)術(shù)語常同時(shí)出現(xiàn)，并相互替換使用。數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)的關(guān)系是：知識(shí)發(fā)現(xiàn)是不向用戶透露數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)，從原始數(shù)據(jù)中提取出有用知識(shí)的過程;

數(shù)據(jù)挖掘的一般流程為：數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘以及挖掘結(jié)果表達(dá)和解釋，流程圖如圖1所示。

（二）統(tǒng)計(jì)分析方法

統(tǒng)計(jì)方法中的回歸分析方法能夠通過求回歸方程描述一個(gè)變量的變化趨勢(shì)和別的變量值的關(guān)系，回歸方程如公式（1）所示。

? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

常見的分類算法主要可以分為單一的分類算法和集成分類算法兩種。單一的分類算法通常包括ANN分類、樸素貝葉斯分類、K近鄰分類、決策樹分類、支持向量機(jī)分類等;集成算法通常包括Bagging。

三、HTTPWatch網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)收集

利用HTTPWatch來收集學(xué)習(xí)者的行為，主要是從HTTPWatch中提取記錄用戶打開頁面的開始時(shí)間，用于獲取用戶打開某個(gè)網(wǎng)頁的名稱和網(wǎng)頁加載情況，URL用于記錄巧頁加載過程中的資源定位。當(dāng)用戶點(diǎn)擊一個(gè)超鏈接，打開某個(gè)網(wǎng)頁時(shí)，網(wǎng)頁便開始加載整個(gè)網(wǎng)頁所需要的所有元素送些元素的加載類型通過Tpye類型字段判斷。

學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)是指在正式學(xué)習(xí)前筆者提供四種不同內(nèi)容的程序性知識(shí)學(xué)習(xí)材料供學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)所花費(fèi)的時(shí)長(zhǎng)，本研究中的信息呈現(xiàn)方式主要是有數(shù)字文檔型、動(dòng)畫+曰語、動(dòng)畫+文本、PPT+語言四種類型，其中三種視頻的長(zhǎng)度都是12分鐘，在實(shí)驗(yàn)的假設(shè)中我們期待不同學(xué)習(xí)風(fēng)格和不同的信息呈現(xiàn)方式下的被試在學(xué)習(xí)的時(shí)間上會(huì)有顯著差異。下面筆者學(xué)習(xí)資源類型和學(xué)習(xí)風(fēng)格為自變量，學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)為因變量，采用多因素方差分析驗(yàn)證這一假設(shè)。表1反應(yīng)出不同學(xué)習(xí)風(fēng)格的多因素分析結(jié)果。

（一）用戶學(xué)習(xí)模型分析

edX 數(shù)據(jù)集中將學(xué)習(xí)者分為 registered、viewed、explored、certified 四類，分別代表僅注冊(cè)型者、一般型學(xué)習(xí)者、積極探索型學(xué)習(xí)者、獲得證書型學(xué)習(xí)者。viewed 類學(xué)習(xí)者表示在 edX 平臺(tái)注冊(cè)了課程并至少訪問了一次課后學(xué)習(xí)資源的學(xué)習(xí)者;explored 類學(xué)習(xí)者表示在 edX 平臺(tái)注冊(cè)了課程并訪問了超過一半課后學(xué)習(xí)資源的學(xué)習(xí)者。在學(xué)習(xí)者特征分析中，在gender列中統(tǒng)計(jì)性別為男性（m）和女性（f）所占比率，Mit6.00課程和總課程女性學(xué)習(xí)者所占比率統(tǒng)計(jì)如表4.2所示。Mit6.00課程中女性學(xué)習(xí)者的占比僅為14.6%，遠(yuǎn)低于總課程中25.8%女性學(xué)習(xí)者的占比，推測(cè)是Mit6.00課程屬于工科課程，專業(yè)性強(qiáng)。

四、總結(jié)

利用多元線性逐步回歸模型，將學(xué)習(xí)投入特征、教學(xué)交互特征、課程完成度特征三類學(xué)習(xí)行為特征，按其對(duì)學(xué)習(xí)成績(jī)的影響顯著程度大小由大到小地逐個(gè)引入回歸方程，準(zhǔn)確地計(jì)量三種特征和學(xué)習(xí)成績(jī)之間的相關(guān)程度，識(shí)別出對(duì)學(xué)習(xí)成績(jī)影響最大的學(xué)習(xí)行為特征。通過構(gòu)建出的學(xué)習(xí)者畫像，針對(duì)學(xué)習(xí)積極性不高、輟學(xué)率高、學(xué)習(xí)成績(jī)不理想的體驗(yàn)型和潛力型學(xué)習(xí)者進(jìn)行課程定制，幫助于這兩類學(xué)習(xí)者合理規(guī)劃課程的知識(shí)領(lǐng)域和知識(shí)點(diǎn)，對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行有效的督促和針對(duì)性的引導(dǎo)，提高用戶學(xué)習(xí)行為的質(zhì)量和有效性。

參考文獻(xiàn)：

[1] 王莎莎，王梅.學(xué)習(xí)分析技術(shù)研究現(xiàn)狀綜述[J].中國(guó)教育技術(shù)裝備，2019（08）：7-11.

[2] 艾興，張玉.從數(shù)字畫像到數(shù)字孿生體：數(shù)智融合驅(qū)動(dòng)下數(shù)字孿生學(xué)習(xí)者構(gòu)建新探[J].遠(yuǎn)程教育雜志，2021，39（01）：41-50.

[3] 張蕾.網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境下學(xué)生有效學(xué)習(xí)行為的影響因素研究[D].西北師范大學(xué)，2018.

基金項(xiàng)目：2020年宿州學(xué)院虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)項(xiàng)目（編號(hào)：szxy2020xnfz02）;2021年國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目（編號(hào)：202110379027）;2020年安徽省教育廳高等學(xué)校省級(jí)質(zhì)量工程項(xiàng)目（編號(hào)：2020szsfkc1004）;2020年宿州學(xué)院校級(jí)質(zhì)量工程項(xiàng)目（編號(hào)：szxy2020xxkc07）;2020年宿州學(xué)院專創(chuàng)融合重點(diǎn)課程項(xiàng)目（編號(hào)：szxy2020zckc22）。