摘 要：大数据背景下学习分析技术已经对教学模式产生重要的影响，无论是改变传统的教学模式，还是转变学生学习的状态，都表明未来的教育关系必然会发生革命性的变革。文章详细介绍了学习分析技术的特点与优势，并详细论述了其所带来的教学变革，希望能够为广大教育工作者认识学习分析技术做出有益的尝试。

关键词：大数据;学习分析技术;教学模式;变革

0 引言

随着我国互联网产业的迅猛发展，信息资源已经成为各个行业、各个领域争相抢占的技术高地，其中又以大数据技术的发展和应用最为突出，特别是2015年国务院总理李克强率先提出了“互联网+”的概念，将互联网应用发展的新形态、新业态提高到了国家战略的层面，不仅仅是互联网资源的简单整合，更是与传统行业的融合及应用，通过无所不在的计算、数据、知识等创新的大数据技术，引领了各行各业革命性的变化。在此背景下，学校教育领域也开始探索，在大数据技术支持下如何有效加速教学模式的變革^[1]。

1 大数据时代学习分析技术的特点与优势

1.1 利用学习分析技术可以使数据产生价值

学习分析技术也是一项新出现的研究领域，它的目的在于通过对采集的数据进行有效分析，并利用得出的科学结果，完善与改进教学模式，其核心的作用在于使数据产生价值。这一技术最早起源于商业数据分析领域，以淘宝、腾讯等互联网巨头企业为代表，很早就开始涉猎大数据技术，并成功使用学习分析技术，从消费者的购买记录、日常浏览和主动搜索过的数据里，采集和挖掘有价值的数据，并通过对海量数据进行分析，筛选出符合消费者喜好和可能具备购买预期的商品，并以推荐、广告等形式呈现给消费者，大大增加了商品被购买的概率，而其中数据分析发挥出了至关重要的作用，也让学习分析技术影响了传统思维的方式。以此类推，当把学习分析技术应用到其他网络平台上时，比如在网络社交平台、网络新闻软件等领域，通过分析用户的关注对象和日常浏览，将有可能感兴趣的新闻等不断推送给用户，从而帮助用户更快、更准确、更有效率地完成学习和工作。因此，学习分析技术不仅在各个行业有着广阔的应用前景，对传统的教育领域，尤其是对教学模式也必将带来翻天覆地的改变^[2]。

1.2 学习分析技术必然会引起教育模式的变革

教育的过程不仅仅是发生在校园之内，随着大数据时代的到来，丰富的线上教育形式和海量的网络教育资源都使教育的过程呈现出多样化、多元化、丰富化的特征，而教育过程中也产生了大量的数据，如果运用大数据技术进行学习分析，同样蕴含着丰富的应用价值。相关研究理论也指出，如果将发生在一节40分钟课程中的信息数据化，并对其中有价值的数据进行整理、归纳、分类、分析、应用，就会产生相当于传统教育几倍的教育效果。正因如此，更应该加快研究的步伐，从学习分析技术与教学模式的有机融合、有效整合、有力实施等几个方面深入研究，加大对教育过程中产生的数据进行科学地采集、分析和应用，把有效利用有价值的数据促进教学模式改革作为重要的突破口，为学生提供高质量、个性化的学习体验，并通过学习后的评估不断修正学生的学习方式，从而为学生提供符合他们学习需求的支持服务系统，使他们受益于学习分析，提高学习成绩和学习效率，跨越式地推动教学质量的发展^[3]。

1.3 可以为学习者提供个性化的学习帮助

相较于传统教育的教学模式，学习分析技术能够借助数据分析的方式，使学习者的学习更加科学化、有效化、智能化，借助关键词搜索分析法、话语内容分析法、文本内容分析法等大数据时代出现的新技术，不仅能够帮助学习者在原有的知识结构基础上，通过一整套完整的社会学研究方法和网络数据处理分析方法，打破传统依赖于教师固有经验的教学模式。同时，借助网络关键词搜索分析法，能够帮助学习者借助数据筛选的功能，更便捷地找到解决知识的多种方法和优化的学习方案，尤其是在大数据背景下，通过话语内容分析技术，也能够将网络课程中产生的文本数据进行异步交流与比较，透过分析话语内容，使学习者可以更加清晰地对整个学习过程有更深入的认识，从而更好地构建知识体系。另外，通过文本内容分析法，可以让学生对传播内容中的信息变量进行描述和分析，这使传统教学模式更加客观、科学、准确，不仅可以定量化地描述学习者的学习过程，更可以作为修正学习者学习行为、用数据预测学习者未来学习效果的重要基础，从而为学习者提供个性化的学习帮助。

2 学习分析技术所带来的教学变革

2.1 学习分析技术为教学带来了全新的视角

从具体的实施上看，学习分析技术首先要对教学过程中产生的数据进行科学的采集和挖掘，将具有完整性和有效性的数据进行整理，作为下一步分析数据的重要基础。比如，不仅要采集学习系统中每一位学生的信息数据，还要采集课程的信息数据和教师教学的信息数据，结合课程管理系统和学习管理系统中的信息数据，例如在教学过程中教师与学生进行交流互动的信息数据以及教师布置给学生的作业信息数据、学生回答课堂随机提问的信息数据等，将这些数据进行整体采集之后，就可以对信息数据进行处理。所谓处理，实际上是对数据进行分析之前的必要环节，在这一过程中，要剔除相对无用的信息数据，比如结构化的数据很难反映一个学生在一堂课中吸收了多少知识，所以必须同时收集不同系统中的非结构化数据，才能保障分析结果的正确性、一致性和完整性。比如，非结构化数据包括学生在学习过程中花费的时间、开展学习的频率、学生在练习中犯同样错误的次数、学生在解答某一类习题时遇到的共性问题等。这些非结构化数据的保留，不仅可以让数据更加有效、准确、科学，也可以更深入地认识学生的学习行为，更加有针对性地指导学生的学习，从而提高学生的学习效率。在采集数据之后，可以通过分析工具对数据进行更精准的分类与分析，筛选出具有核心价值的数据，按照分析程度的不同可以分为专业分析工具和通用分析工具两种，其中专业分析工具是针对某一特定目标进行设计和开发的分析工具，以Socrato，SNAPP 和 LOCO-Analyst 等工具为代表，可以帮助分析者在分析过程中，更加有针对性地分析学习者的数据从而改进教学。而通用分析工具往往与商业分析消费者偏好和购买意愿的分析工具原理类似，主要有 Mixpanel Analytics，Userfly，Gephi等几种，可以分析学习者更偏向于学习哪一类知识，相比较而言，专业分析工具更偏向于通过数据分析找出学习者的学习薄弱处和有待改进的地方，而通用分析工具更偏向于通过数据分析指出学习者更擅长、更喜欢学习的知识类别，两者应用不同，侧重也有所不同，所以对教学模式的改进也有所不同，广大教育工作者可根据学生的学习效果，有针对性地使用不同的分析工具，从而帮助学生调整学习内容和方法，为学生提供指导和帮助，提高学生的学习能力。

2.2 学习分析技术改变了学生的传统学习模式

学习分析技术不仅能够改变传统的教学方式，同时借助对数据的有效处理和筛选，还可以为每个学生提供一个个性化的学习环境。比如，在传统教学模式下学生完成学习之后，只能通过间隔一段时间的期中考试、期末考试来检验学习效果，而在大数据时代应用学习分析技术对学生线上学习数据的统计，很快就能将学习效果反馈给学生，并根据对学习数据的分析，针对学生学习过程中潜在的问题和薄弱的环节给予提示与帮助，从而让学生学习的效果大大增强，这种即时性和准确性的学习模式是过去不可想象的。同时，学习分析技术的灵活性和快速性也使量身定制个性化学习课程成为可能，通过对学生一段时间学习内容的追踪和数据分析、统计、归类，从而为每一名学生生成相应的学习资源库，让学生按照自己的固有知识基础、学习的效率、学习的进度、学习的兴趣等，更有针对性地安排学习课程，从而保证学生的学习潜力得到最大的激发与释放。另外，在学习的过程中，也可以通过学习分析技术根据学生的变化随时进行調整，做出对学生的时间安排、课程管理、学习内容选择等多方面的建议。另外，教师也可以用学习分析技术跟踪和改进学生的学习习惯，验证当前使用的教学方法是否有效，并进行适当的调整和补充。

2.3 学习分析技术促进能力多元智能化发展

学习策略方面的研究指出，学生的认知能力和学习能力并不是线性发展一成不变的，而是动态多元化的，采取某一种教学模式或者某一种技术只能相对发展学生某一领域的能力。因此，在同一时间内采用更多、更有效的教学模式将会提高学生多方面的知识与能力，也就意味着学生学习和教师的教学更具效率。学习分析技术正是通过从多个角度，针对学习过程中存在的影响学习效果的自变量、因变量进行分析、整合与应用，这实际上就是一种动态多元化的教学模式，是符合学生认知和学习过程客观需要的有效教学手段。实践证明，学习分析技术确实能够促进学生的能力多元智能化发展，也能够有效补充传统教学的不足。此外，也可以将学习分析技术进一步拓展化、多元化，比如，在将数据分析的结果反馈和实施到学习者身上时，可以选择容易理解的内容，通过引入更多有趣的元素，吸引学习者的注意力，教师可以根据学生学习的内容，加入具有趣味性的故事，或者具有娱乐性的活动等，以学习四则运算为例，进行1加到100的运算学习时，学生往往会感到十分困难，这时就可以通过小故事的形式，通过介绍数学家解决复杂数学问题的方法，引起学生学习的兴趣和好奇心，再通过联系现实生活中的具体事物，联想到数小动物或者数数目的方法，从而通过视觉、触觉、想象力、运算能力等多方面的共同作用，达到能力的多元智能化发展。教师在应用学习分析技术时，也要注重对信息进行筛选与加工，将有利于学生学习、符合学生认知水平和学习程度的内容筛选出来，增加必要的信息与内容，并加工成适合学生学习的特定数据，只有充分而全面的准备和丰富而科学的预设，才能真正让学生掌握所需要的学习内容，才能真正促进能力的多元智能化发展。同时，教师在筛选的过程中，也要注意联系学生最近学习到的知识，利用最近发展区等学习策略，与所创建的学习情景有机结合，才能更好地促进学生的学习，加深学生对知识点的理解和应用。最后，还要清晰地了解学生在学习过程中所遇到的问题，能够通过教师的鼓励与帮助及时给予学生指导，才能真正持续提高学生数学学习的效果，最终实现高质量的学习。

3 结语

大数据时代已经到来，学习分析技术等信息数据分析处理技术，已经使得信息数据成为一种具有重要价值的资源，这一变革深刻地影响着生活中的各个领域，也倒逼着教育者重新审视教学模式，以适应不断高速发展的新技术、新环境、人与人之间的新关系。在这种背景之下，教师所扮演的角色也绝不仅仅是传统的传授者、主导者，而更应该作为学习过程的参与者，承担起信息数据的分析者、学习过程的引导者，从这个意义上讲，学习分析技术已经将教师从传统的教学模式中解放出来，从周而复始的单一劳动转变为教育的思考者和设计者。教学的意义也不再是凭借着主观经验而为，而是建立在更科学、准确、量化的信息数据基础上，让教学的关注点从宏观整体转移到微观个体，从而真正实现个性化的教育，使学习的过程发生根本性的变革。但是教育者也要清醒地认识到学习分析技术仍然处于初级阶段，本身也存在着一定的风险，面临着很多需要改进和完善的地方，仍然不能大规模推广与应用，这需要进一步深入研究，通过开拓该技术的服务对象和应用场景，才能真正发挥大数据背景下学习分析技术的作用。

[参考文献]

[1]张韫.大数据改变教育—写在大数据元年来临之际[J].上海教育，2013（10）：91-94.

[2]杨秋平.网络舆情智能检测与分析系统的设计[J].电脑知识与技术，2011（4）：61-63.

[3]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.

（编辑 王雪芬）

Exploration of the reform of teaching mode by learning analysis technology

under the background of Big Data

Meng Hong

（Ningxia Vocational Technical College of Industry and Commerce， Yinchuan 750011， China）

Abstract：Under the background of Big Data， learning analysis technology has had an important influence on the teaching mode. Whether it is to change the traditional teaching mode or to change the students learning pattern， it shows that the future educational relationship will inevitably undergo revolutionary changes. This paper introduces the characteristics and advantages of learning analysis technology in detail， and discusses its teaching changes in detail， hoping to make a useful attempt for educators to understand learning analysis technology.

Key words：Big Data; learning analysis technology; teaching mode; reform

作者简介：孟红（1986—），女，河北唐山人，讲师，硕士;研究方向：数据分析。