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基于学习分析的在线学习绩效预警因素与干预研究

赵慧琼  
【摘要】:大数据时代的来临,与移动互联网的普及一样,不仅仅是带动信息技术这一行业的革命,更是引领世界范围内各行各业不断发生变革和创新的利器。随着数据革命在全球的兴起、web3.0技术和物联网技术的发展以及云计算和人工智能的推进,人类每天产生的数据在不断地积累、更新,利用各种数据挖掘和分析技术来提炼海量数据资源隐藏的潜在价值,就成为各领域数据专家和研究者们的共同诉求。教育领域亦是如此,学习者每天生产的大量学习数据蕴含着巨大的教学价值,需要借助适当的技术工具进行挖掘与提取,才能释放学习数据背后的极大潜能,从而充分发挥技术促进学习的优势,达到优化学习过程、提升学习质量的目标。在此种情境下,学习分析技术顺应时势、应运而生。利用学习分析将学生数据资源转换成有价值的教与学信息,从中发现学生的学习规律和学习问题,预测学生的学习表现,为学业预警、教学干预和教学决策等提供科学依据,以提升学习效率,改善学习质量,实现个性化学习,就逐渐受到所有投身于教育事业工作者的高度重视。本研究的核心在于如何发挥学习分析技术的优势,发现学生学习过程中可能存在的学习危机,并及时向其提供干预引导支持服务,以帮助学生顺利完成课程学习,提升学习质量。首先,利用文献研究法总结梳理了学习分析的国内外发展现状,阐述了相关概念和理论基础,包括学习分析、学业预警、学习绩效等。其次,利用多种学习分析相关技术与方法对学生在线学习过程中生成的海量学习数据进行收集、过滤、分析与解释,从而确定对学生学习绩效产生显著影响的预警因素,并以此为基础,搭建了一个循环迭代的在线学习干预模型。最后,通过将模型引入实际学习情境中,采用学习分析方法和问卷调查法,从客观和主观两个角度对干预模型实施的效果进行评价。研究结果表明,通过监督追踪影响学习绩效的六个主要学习活动,并对这些活动数据进行分析能够发现处于学习危机中的学生,并且向他们提供的干预引导支持服务基本上都得到了很好地反馈,这就证明了干预模型应用的有效性。本研究充分发挥学习分析技术的优势来更好地促进学生的学习,提升学生的学习质量,以期为个性化学习和终身化学习的实现奠定坚实的基础,为今后教育大数据学习分析应用研究工作的开展提供参考依据。


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