丁 鹏 飞

(1. 上海旅游高等专科学校 公共教学部， 上海 201418; 2. 上海师范大学 旅游学院， 上海 200234)

0 引 言

在传统的课堂教学中，由于难以及时获取学生个体学习兴趣、学习能力、学习进度、面临困难等方面的动态数据，教师通常主观地参照以往经验和学生群体的平均接受能力来制定教学目标、内容和进度计划等，存在一定程度的偏差，忽视了学生个体的差异性和具体特点。随着教育信息化的不断深入，运用学习分析技术帮助教师进行教学评估和预测成为必然趋势。学习分析是通过各种信息化手段监测和收集学生学习环境和过程数据，运用不同模型和方法，动态评估和预测学生的课程学习状态和效果，使教师根据不同学生的能力水平和实际需求，探究最优化的教学方式，为实施有针对性的分类教学提供支持和指导[1]。在学习分析技术支持下，教师可以充分关注学生个体特征，了解学生的实际需求，动态追踪每个学生的学习进度，不断实时调整自己的教学进度和方法，使得学生在同一个学习环境中可以有不同的学习方法、步骤和进度[2]。

1 研究现状

国内很多学者在学习分析领域已经做了探索和尝试。属于学习分析理论综述的研究有：李青等[3]对学习分析的基本概念、组成要素、应用模型、分析方法和工具进行了系统归纳。顾小清等[4]提出学习分析技术应注重监测和预测学生的学习成绩，最重要是及时发现潜在问题，对评估和预测结果进行反馈，为教学过程提出有针对性的改进策略和教育决策。……