刘璐+杨威+药少敏

摘要：本研究根据学习分析技术在教育技术学领域的研究现状，高职院校发展前景和高职学生学习特点，基于项目式课程，使用雨课堂平台，构建了混合式学习模型。说明了此研究的意义，重点阐述了学生的学习行为数据获取与分析过程。以促进高职教师对学生学习过程进行实时的分析、诊断与改善。

关键词：混合学习 项目教学法 学习分析

中图分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：1009-5349（2017）05-0163-01

根据国家和山西省发布的关于高职院校内部质量诊断与改进通知的文件精神，以“知识管理”和“教学诊改”为理念，推进课程改革，提升教学质量。美国新媒体联盟发布的2015年《地平线报告（高教版）》认为，当前及今后5年，学习分析技术、混合学习等是教育技术领域研究的热点。

近年来，混合式学习模型的优点逐渐突出，应用更加广泛。将传统学习与网络学习的优势相互结合，真正做到“以学生为本”。学习分析从2012年开始，一直活跃在国际视野，近年来与教育技术领域的整合是国内外专家研究的热点。通过收集分析学生学习过程中的数据，教师做到对学生的实时诊断与预测。

一、国内外研究现状

笔者通过对知网上近5年关于学习分析的文献进行整理分析，发现无论是翻转课堂还是混合学习，专家对教学模式，影响因素等方面都作出了大量的研究，但是对教学产生的数据没有予以充分的重视。国际上关于学习分析技术在教育中应用主要包括四方面：业务情报（47%）、学位指导（32%）、业务绩效（35%）、课程分析（35%）。

当前国外研究的主要热点是通过学习分析研究对教育产生的实质性影响。很多学者提出了学习分析框架，如Campbell 提出了学习分析五步骤，Tanya Elias 提出了七步骤等。国外对学习分析工具的开发也比较多，如文本分析工具CATPAC、LIWC等，而国内研究较少。国内学者的研究热点还在于学习分析文献综述及学习分析技术与其他领域的整合，如智慧教育、数据挖掘等。如黄荣怀教师提出要将教学过程中的结构化和半结构化数据结构化显示。挖掘这部分数据，提取有效信息，并作用于教学。祝智庭教授对国内五年来关于学习分析的研究进行了文献综述。国内对学习分析模型构建的研究还不多。综合以上研究，笔者发现还存在一些问题，如：强调人为干预和人为分析，忽略机器自动预测。过于依赖教师的能动性，加重教师负担和主观臆断。注重学习分析模型构建， 忽略学习分析具体诊改过程。

二、学习分析研究模型

学习分析研究模型。针对高职院校学生学习兴趣低下，自我管理能力不强等特点，应国家教育部关于高职院校质量整改文件精神。通过构建项目引领下的混合学习模式，运用知识服务和学习分析方法精细化实时评测学习情况、诊断学习中发生的问题、优化学习效果。在项目式课程Dreamweaver中，将教学内容细化为单个任务、学习任务、创设任务情境，以任务驱动学习者学习。提高课堂教学质量，提高教学绩效。构建基于项目课程的新型课堂：任务驱动，激活主体个性学习，精准推送，适时自测，自动评价，诊断反馈，改进提升。

通过对学生的学习数据进行分析，可以及时反馈学习情况，预测学习结果，提高学习绩效，以便教师更好地指导学生和评估教学。将知识服务应用于课程改革，让知识产生于教学，服务于教学。此研究的意义在于：（1）教学数据结构化。通过采集挖掘学生在混合学习模式下学习的信息和教师的 教学资源，进行整理归纳，形成结构化的数据，便于分析。（2）分析结果可视化。通过专业工具对收集的数据进行分析。以可视化的形式显示学生的学习情况和学习结果，便于教师及时调整教学计划。（3）学习管理智能化。智能化地监测和评价学生学习情况，引导学生自我管理，减轻教师工作负担，提高学生体验。（4）提高学习绩效。在项目课程的混合学习中开展知识服务应用，并且针对每个学生进行学习数据分析。知识的共享和及时的反馈，能够显著提升学生的学习兴趣，提高学习绩效。

三、学习行为数据收集与分析

通过线上雨课堂平台和线下学生学习评价量表双渠道获取学生学习行为数据，为学生进行学习画像，研究学生的学习兴趣与态度、学习风格、出勤纪律、起点水平、认知能力、操作水平、合作交流能力和学习成就。根据每个学生不同的学习情况，教师进行干预性教学，做到“因材施教”，最终提高整体学习绩效，提升高职院校内部教学质量。

参考文献：

[1]李青，王涛学习分析技术研究与应用现状述评[J].中国电化教育，2012（8）：129-133.

[2]曹帅，王以宁，学习分析技术的研究现状与未来趋势[J].中国电化教育，2016（5）：78-84.

[3]张丽君.项目驱动教学模式在Dreamweaver网页设计课程教学中的应用[J].中国管理信息化，2016（17）：17-25.

[4]杨威，苑戎.高校教学信息化中的知识服务研究[J].電化教育研究，2010（12）：33-35.

责任编辑：杨国栋