[摘 要]随着互联网的不断发展，教育信息化不断推进，信息技术教育不断被应用到教育教学中，人們对教育的要求越来越高，因此，学习分析技术进入教育领域并成为热门主题。文章通过对2011～2020年国内有关学习分析研究的学术期刊论文进行分析，总结归纳教育信息化时代有关学习分析的研究热点问题，帮助研究者把握教育信息化时代学习分析的研究脉络，找出存在的不足，提出相关的建议。

[关键词]学习分析;共词分析;教育信息化

[中图分类号]G434 [文献标识码]A [文章编号]1008-7656（2021）06-0024-04

引言

随着教育信息化的不断推进，学习分析作为教育信息化时代的新兴热点，越来越受到国内外研究者的关注，但是国内关于学习分析的研究不够系统化，因此，本文通过对2011～2020年国内有关学习分析研究的学术期刊论文进行分析，总结归纳教育信息化时代有关学习分析的研究热点问题，帮助研究者把握教育信息化时代学习分析的研究脉络，找出存在的不足，提出相关的建议，也可以帮助教育工作者了解学习分析的现状，以便于进一步开展有关学习分析的探究。

一、研究方法及过程

（一）研究方法

本研究使用文献分析法对相关文献进行分析，采用共词分析方法，提取文献关键词，利用SATI、SPSS软件对其进行统计分析，通过分析研究结果了解该领域的主要研究方向，把握各研究方向的主题。

（二）研究过程

本研究的过程包括以下几个部分。

1.收集数据：在中国知网中以高级检索的方式进行检索，检索主题是学习分析并且关键词含“学习分析”，检索时间设定为是2011～2020年，检索出所有相关的中文文献，共得到有效文献600篇。

2.关键词分析：将有效文献以Endnote导出，并使用SATI软件，进行转换为.xml格式，对关键词进行字段抽取，统计频次，对其进行相似性处理，将文献进行关键词梳理。

3.聚类分析：将SATI得到的词频矩阵导入至SPSS软件，利用统计分析软件SPSS进行层次聚类。

4.研究结果分析：针对数据结果，进行文本分析，得出研究结论，提出建议。

二、研究结果

（一）文献描述性统计分析

1.文献发表数量

学习技术是这几年的一个热门词汇。通过对文献进行计量分析，有助于帮助深入研究并预测未来的学习技术的研究走向。

从2011～2020年的论文发表数量来看，我国有关学习分析研究的文献数量一直呈上升趋势，2014年之前，国内对学习分析的研究还处于起步阶段，研究论文数量不多。2014年之后，学习分析研究步入快速发展时期，受到越来越多的关注，研究热度越来越高，因此，有关学习分析的研究成果逐年增多，2019年与学习技术相关的文献数量达到统计区间的峰值（见图1所示）。

2.期刊统计分析

当前，国内与学习分析相关的研究成果集中的期刊中，刊载量大于等于20的有6本是属于教育技术专业八大核心期刊，且可以看出，前4本期刊刊载文献数量更多，这些期刊更加关注学习分析研究，这些期刊在该领域研究的权威性较高（见表1）。

（二）高频关键词结果

将知网检索到的文献导入SATI软件中进行关键词提取，得到关键词的频次结果，选择关键词频次大于6的关键词进行分析，共得到35个关键词，表2是部分关键词频次表。

（三）聚类分析结果

在统计出关键词词频之后，将词频统计结果生成相似矩阵，以矩阵中的35个关键词为聚类变量进行层次聚类分析，根据最终的树状图结果，将关键词聚为10个类别（见表3所示）。

三、数据分析

（一）关键词分析

通过对关键词词频的分析可以发现，除去“学习分析”这个与主题最密切的关键词外，排名靠前的是“大数据”和“数据挖掘”这两个关键词，说明在与学习分析相关的研究中，这两个概念是学习分析领域的重要研究方向。当然，这两个词汇也是当前教育信息化时代的热门词汇，更是人工智能领域的重要支撑，这两个概念不仅是两个独自的研究领域，也是学习分析研究的重要组成部分。其次，出现频次较多的是“在线学习”“个性化学习”，说明这两个概念也是学习分析研究中的热点问题。

（二）聚类结果分析

学习分析研究的聚类分析结果将学习分析研究领域分为10个类别，笔者将这10个类别归为4个主题，对这些主题的相关论文依次进行分析。

1.学习分析的理论研究

笔者根据聚类结果将第1类和第3类关键词归为一个主题，通过对文献进行分析，目前学习分析中与大数据、数据挖掘相关的文献大都是将其作为学习分析的研究背景，且研究文献较多，说明是学习分析的重要研究点，但是学者们较少将大数据作为其他部分研究;而关于学习科学，学习分析作为学习科学的子领域，正受到越来越多研究者的关注与重视[1]，但是相关文献数量较少，说明有关学习科学的研究并不是学习分析领域的重点研究，关注较少，而对于学习设计，学者们通过研究得出，学习分析的结果为学习设计提供依据，学习设计为学习分析提供支撑性理论框架，学习分析支持学习设计的修正，学习分析验证学习设计的研究假设、评估学习设计的有效性[2]。总体来说，关于学习分析的理论研究，主要从理论框架、研究背景等方面进行分析，不同的学者从不同的角度选择不同的理论模型进行研究。

2.学习分析技术实践研究

本主题是由第2类和第5类关键词归类而得，从这两类关键词可以看出，随着对学习分析技术研究的不断深入，学者们开始进行将学习分析与网络课程平台进行融合，例如MOOC、Moodle平台等，对此展开具体的实践研究。通过分析该领域有关自适应学习和人工智能的文献表明，人工智能未来可能会成为自适应学习的主要驱动技术，随着深度学习、机器学习技术的发展，学者更关注应用人工智能开展学习分析，推进个性化学习[3]。

3.学习分析促进学生学习研究

根据聚类结果，笔者将第4、6、7、9类关键词归为一个主题，学习分析技术目前主要应用于在线学习分析，在教育信息化时代，学生学习方式已经发生了改变，学习分析受到越来越多人的关注。在学生的学习方式方面，随着教育信息化的不断推进，混合学习进入大众视野，“线上+线下”的学习方式受到学生喜爱，而且MOOC、SPOC、翻转课堂等不断发展，在线学习备受关注，在此背景下，学生的学习方式不断创新。在学生的学习行为方面，学习行为是学习分析技术的数据来源，通过学习分析技术对学习行为进行分析，及时对学生进行有效指导。此外，通过分析发现，部分学者在研究中提到通过运用学习分析技术构建信息化教育环境，进而实现智慧教育。

4.基于学习分析技术的个性化学习研究

根据聚类结果，笔者将第8类和第10类关键词归为一个主题，通过分析相关文献发现，随着大数据时代的到来，无论是教师的教学还是学生的学习都有了转变，对于学生学习来说，国内的学者主要是通过收集学生的教育数据，运用学习分析技术对学生的学习过程进行分析，构建学习行为模型，从而实现个性化的学习指导;而对于教师的教学设计来说，可以使用学习分析技术对教学过程进行分析、收集数据，为教学提供宝贵的建议和科学的指导。通过分析文献发现，国内学习分析领域的社会网络分析技术正处于起步阶段，所以未来学习分析领域的研究重点可以放在技术层面，也就是以社会网络分析技术或其他程序算法为基础进行学习分析研究。

四、研究建议

通过对以上研究结果进行分析，笔者针对分析结果提出一些建议，具体如下。

（一）学习分析现状

通过以上数据分析及聚类分析，目前国内关于学习分析的文献数量逐年增加，在理论和实践层次均取得很大进展，说明国内学者对于学习分析的研究越来越重视。通过分析发现，我国学习分析的研究主要包含了理论研究、实践研究，理论研究主要集中于教育背景的研究、学习分析框架构建的研究，教育信息化、大数据等是学习分析技术的研究背景和研究基础，而它的主要应用领域是在线教育领域，最终目的是实现学生的个性化学习，帮助教师进行教学设计并且最终实现智慧教育，其中学习分析技术的关键就是社会网络分析，关于这方面的研究主要在理论方面，关于实践应用研究相对较少。实践研究主要是学习分析用于在线学习的研究，通过学习分析技术对学习行为进行分析，及时对学生进行有效指导。

（二）未来研究的建议

通过对学习分析相关文献进行分析可知，未来的研究重点可以放在技术开发、技术应用等方面。关于学习分析的实践应用也是未来研究的热门主题，学习分析技术是教育信息化时代的重要支撑技术，将学习分析技术、人工智能技术、教育数据挖掘等应用于教育教学将会有很大的发展空间。通过学习分析技术解决教育教学中的难题，改善当前数字化学习环境，从而真正将教育研究成果转化为教育生产力[4]。还需要关注的研究重点是关于学科教学与学习分析技术的融合应用方面，研究者们不会停留在理论研究，会将理论付诸实践，进行实证研究。

由于本研究文献来源选取仅以中国知网为例，研究样本不够丰富，因此研究方法需要进一步扩展。学习分析作为国内新兴研究热点，值得学者们进一步深入研究。

[参考文献]

[1]魏顺平.学习分析技术：挖掘大数据时代下教育数据的价值[J].现代教育技术，2013（2）：5-11.

[2]刘红霞，赵蔚，李士平.学习分析视角下学习设计对大学生学业自我效能的影响研究——兼论学习设计与学习分析的一致性[J].現代远距离教育，2017（5）：58-65.

[3]赵以霞，王鑫，金昆，等.国内大数据环境下学习分析技术研究路径及趋势分析[J].现代教育技术，2019（8）：34-40.

[4]牟智佳，俞显.知识图谱分析视角下学习分析的学术群体与热点追踪——对历年“学习分析与知识国际会议”的元分析[J].远程教育杂志，2016（2）：54-63.

[作者简介]刘兵茹，山东师范大学教育技术学专业硕士研究生，研究方向：计算机应用教育。

[责任编辑 韦书令]