学科建设研究动态（总第49期）2017第10期
学科建设研究动态
北京联合大学图书馆外馆斜街（师范学院）校区分部主办
总第49期 2017年第10期
前 言
学科优势是高校的核心竞争力之一，走特色兴校之路，能充分发挥高校在长期办学中积累的比较优势。北京联合大学图书馆（外馆斜街）师范学院分区特编辑此简刊，旨在为师范学院学科（专业）建设工作提供相关信息。诚挚欢迎给我们的编辑工作提要求、建言献策，谢谢大家。
学习分析的系统化综述：回顾、辨析及前瞻
一、引言
学习分析可以为学生、教师和教育机构提供更多的实证性依据，以支持学习、教学和教育决策，是当前发展最为迅速的技术促进学习的研究领域之一。教育数据挖掘（Educational Data Mining）研究领域与其密切相关，本文将它们统一进行综述，采用学习分析这个术语。本文试图对相关研究进行系统梳理，回顾历史脉络，辨析研究现状，前瞻发展挑战。
二、文献综述的方法
（一）文献来源
本文综述的文献来源有两类：第一类，2008年以来有关学习分析、教育数据挖掘和教育大数据的学术论文、相关学会及年会、主要期刊、主要研究者与研究机构、重要报告与书籍等。第二类，学习分析研究学会会长乔治·西蒙斯在“第三十一届清华教育信息化论坛”中的报告《学习的未来发展：数字化、分布式、数据驱动》，以及会议期间本文研究团队对他的访谈内容。
与学习分析相关的学会有三个，聚集了学习分析相关领域的学者。具体地，学习分析研究学会（The Society for Learning Analytics Research），自2011年起开始举办年会；教育数据挖掘学会（International Educational Data Mining Society），自2008年起开始举办年会；国际教育人工智能学会（The International Artificial Intelligence in Education Society），自1988年起开始举办年会。
主要期刊包括：由学习分析研究学会主办的Journal of Learning Analytics（《学习分析期刊》），2014年创刊；由国际教育数据挖掘学会主办的Journal of Educational Data Mining（《教育数据挖掘》），2009年创刊。除这两个期刊外，其他教育类期刊也刊发学习分析相关研究成果。
一些国家政府和研究机构发布或出版了与学习分析相关的研究报告、手册和书籍。美国教育部教育技术办公室于2012年10月发布报告《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》，其内容包括五个方面：个性化学习解读；教育数据挖掘和学习分析解读；自适应学习系统中大数据应用介绍；美国教育数据挖掘和学习分析应用案例介绍；美国的大数据教育应用挑战和实施建议。
澳大利亚政府教育办公室于2013年12月发布报告《提升高等教育的质量和效率：学习分析系统级部署的政策与策略》，内容包括五个部分：简介；什么是学习分析；学习分析案例研究；创建统一的数据策略；走向国家学习分析战略，其中包括美国和澳大利亚10所院校的案例。
学习分析研究学会于2011年发布的白皮书《开放的学习分析：一个集成的模块化的平台——关于设计、实施和评价集成各类学习分析技术的开放平台的方案建议》，讨论了学习分析技术平台的核心问题，包括数据收集、分析、显示、反馈等方面的技术工具，平台的模块化和开放性等。
英国教育技术、互操作和标准中心（Centre for Educational Technology, Interoperability and Standards）于2013年发布了关于“分析”的系列研究报告。该系列报告由英国联合信息系统委员会（Joint Information Systems Committee）资助，讨论了有关分析领域的发展可能会影响高等教育的主要议题，包括教育机构、伦理和法律、学习和教学、研究管理、技术与基础设施。
美国预测分析报告公司于2016年发布了与学习分析相关的研究报告。该公司致力于面向美国高校提供学生保持率和学习成效方面的咨询服务，最早由盖茨基金会提供资助，西部州际高等教育委员会负责监管，拥有200万学生和800万课程的数据。
还有一些手册和书籍也专门梳理了学习分析相关领域的研究成果，如《教育数据挖掘手册》（Data Mining in Education）、《教育数据挖掘：应用与趋势》（Education Data Mining: Applications and Trends）、《学习分析：从研究到实践》(Learning Analytics: From Research to Practice）、《开展学习分析的行为规范：伦理与法律问题的文献综述》（Code of Practice for Learning Analytics: A Literature Review of the Ethical and Legal Issues）等。
（二）学习分析研究综述的框架
三、学习分析研究辨析
（一）概念与综述
1、对学习分析的起源和研究问题梳理较为清晰
2、对学习分析的内涵尚未达成一致，但已有共识
3、学习分析的内涵在不断拓展
有学者将教育中涉及到的各类数据分析研究置于由教育时段和组织规模构成的二维坐标中，这个坐标中的点代表着不同的教育情景，其中的研究包括：学习者分析/个性化、学习分析和教育数据挖掘、学术组织分析、系统化的教学改进、翻转课堂、早期预警系统、教师培训自我效能评价、学校分析等。为了开展以上研究，需要具有多学科的视野和协同努力，包括决策科学、组织与管理科学、统计数据分析学、课堂学习技术、学习科学和信息科学，信息科学中尤其要借助计算机统计学、数据挖掘、自然语言处理、机器学习、人机交互与可视化等领域的研究成果。
（二）构成与模型
（三）技术系统
（四）组织实施
有研究报告从政府层面提出了学习分析系统级部署的政策与策略。格拉勒和德拉克斯勒比较系统地提出了作为一个教育机构实施学习分析达到组织目标需要考虑的六个核心问题：利益相关者、目标、数据、工具、内部限制、外部约束，用学习分析关键维度模型来描述。学习的利益相关者群体主要是学习者、教师和教育机构，也包括研究者、服务提供者和政府机构等。目标主要包括反思和预测两种。反思主要是数据用户根据自身相关数据进行自我评估以获取知识，同时，学习分析可以用来预测和建模学习者活动，进行早期干预、设计适应性课程等。
（五）效果评价
四、面临的挑战与发展趋势
学习分析领域的兴起不到十年时间，学术论文成倍增长，发展非常迅猛，研究的主要内容和核心问题都已浮现，然而，进一步发展还面临诸多挑战。有些学习分析的研究和实践偏离真实的教育情境。好的研究都始于一个好的问题，应强调学习分析的研究与实践紧密结合，开发的算法、为了分析数据而构建的模型，能够对教育实践产生影响。另外，学习分析在院校机构组织实施方面的研究还很少。应用学习分析研究成果提升院校机构的教育绩效时，除了技术性问题，更多地需要考虑利益相关者群体及其诉求、内部限制和外部约束等多个方面的组织实施要素。
(参见：翰锡斌,黄月,马婧,程建刚.学习分析的系统化综述：回顾、辨析及前瞻[J].清华教育研究.2017,(3):41-51,124.） 2017年11月22日印制
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