顾云锋，吴钟鸣，管兆昶，翟 萍

（金陵科技学院 教务处，江苏 南京 211169）

一、引言

以慕课等为代表的在线教育的迅猛发展推动了基于大数据的学习分析研究。2012年，美国教育部发布了《通过教育数据挖掘和学习分析改进教与学：问题简介》[1]，指出基于大数据的研究领域：教育数据挖掘和学习分析，从而也推动了学习分析成为近年来教育信息化领域内的热点研究问题。

学习分析作为一个新的研究领域，其主要关注点是如何有效地运用学习分析技术设计、收集、测量、分析与报告学习者数据，理解与优化学习过程及其学习环境，真正实现个性化学习，并为教学决策、学业预警提供支持等。[2]本文基于文献调研，在CNKI数据库中以“学习分析”为关键词，得到检索结果285个，将与本研究相关度较低的手动排除了43个，其中CSSCI和核心期刊共138篇。经过对论文的标题、摘要和主要研究内容的梳理，我们发现目前国内关于学习分析的研究在2015年之前多集中在概念引入、理论介绍、应用现状、模型设计与论证等方面，从2016年开始研究内容涉及了基于大数据的学习分析模型研究、技术基础、分析原理、分析工具、可视化、互操作规范、安全伦理以及实践应用研究等方面。学者顾小清[2，3]、刘三[4，5]、吴永和[6]、孟玲玲[7]、李青[8]、魏顺平[9]等学者从不同角度对学习分析的研究现状和未来发展等做了综述。本文尝试基于教育大数据创新的角度，从学习分析的概念、模型、要素、框架、算法、技术、应用领域等方面对当前的研究进展进行梳理与总结。……