学习分析技术现状和未来趋势,这是一篇与趋势论文范文相关的免费优秀学术论文范文资料,为你的论文写作提供参考。
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摘 要：“数据驱动决策,分析变革教育”的大数据时代推动了技术与教育的深度融合,教育大数据的出现为-学习分析技术的发展提供了研究契机,学习分析技术可以有效地发挥教育大数据蕴藏的价值,使数据成为优化学习者学习活动的依据.美国新媒体联盟连续几年来预测学习分析将成为教育领域的研究主流,学习分析技术与知识国际会议连续五年的举办也为学习分析技术的精细化研究提供了组织保障,该文通过对2011-2015年“学习分析技术与知识”国际会议The International Conference on Leaming Analvtics and Knowledge,简称L*的会议论文进行文本挖掘和内容分析,整合了大数据视角下学习分析技术的研究现状和发展趋势以及面对的挑战,以期能够梳理学习分析领域的研究脉络,启示未来的深入研究.
关键词：学习分析；L*；数据挖掘；MOOC
中图分类号：G434 文献标识码：A
一、学习分析与L*会议综述
“大数据”一词最早由麦肯锡公司提出,作为“一种有价值的资产”现已渗透到各行各业的领域内,成为重要的生产因素.在教育领域中也有大量的数据产生,通过对教育大数据的获取、存储、管理和分析,我们可以构建学习者学习行为相关模型,分析学习者已有学习行为,并对学习者的未来学习趋势进行科学预测.随着云计算的应用、智能终端的普及以及大数据分析技术的突破,基于教育大数据的学习分析技术有了长足的应用和发展.未来是一个数据驱动决策,分析变革教育的时代,学习分析技术可以有效地发挥这些教育数据的作用,使数据转变为信息和知识,为教学决策和学习优化提供服务,使数据成为审慎决策和优化过程的重要依据.
美国新媒体联盟NMC的地平线报告中连续几年都将学习分析技术预测为未来的研究主流,提出应该使学习者从消费者转变为创造者,应用数据分析来改进服务、提高学习者保持率并促进学习成功.报告认为学习分析是利用松散耦合的数据收集工具和分析技术,分析学习者学习参与、学习表现和学习过程的相关数据,进而对课程和教学进行实时评价.我国研究学者认为,学习分析是围绕与学习者学习信息相关的数据,运用不同的分析方法和数据模型来解释这些数据,根据解释的结果探寻学习规律,根据阐释的数据反映学习表现,从而为更有效的学习提供反馈和策略.未来的教育系统和学习形态必然基于人们的生活实态发生变革,信息技术与课程的深度整合将成为重要的教育研究领域,其中学习分析技术不仅可以满足学习者对自己学习情况的实时监控,而且可以为教师提供实时反馈的信息评量,以服务学习过程,优化学习设计.
学习分析研究协会SOLAR每年都会举办以“学习分析技术与知识”为主题的国际会议L*,会议每年都吸引来自全球各个国家的学习分析相关领域专家参加,相关领域内容涵盖学习科学、数据科学、计算机科学等多个方向,SOLAR的成立对于学习分析技术这一新兴领域规模的迅速扩大也起到了极大的助推作用.从2011年到2015年,SoLAR举办的L*会议已有五届,随着会议的规模和影响力越来越大,论文的投稿量和参会人员也呈现逐年增加的态势.学习分析技术从大数据的背景下产生并发展起来,现已获得越来越大的影响力.SOLAR每年都会紧跟时代进步的要求和研究重难点的发展,在世界各地举办L*会议,2016的L*将于4月在英国伦敦举行.从2011年以来,学习分析领域的研究已从从萌芽阶段渐渐取得初步的进展.本文以2011-2015年L*的会议论文为研究的立足点和出发点,通过对五年的会议论文进行内容分析,梳理学习分析技术的研究现状和发展趋势,以期丰富该领域的深入研究,如表1所示.
二、学习分析技术的研究现状
(一)基于L*会议论文关键词的统计分析
1.关键词的基本情况
从2011年到2015年共出现1237个关键词,年均关键词247.40个,篇均关键词平均4.65个,如右表2所示.从2013年到2015年,篇均关键词逐年减少,说明研究者对于该领域的研究目的更加明确,对于研究内容的界定也更加科学精炼.经过对266篇论文的关键词进行聚类筛选,共有“学习分析”“数据挖掘”“大数据”“预测/干预”“可视化”“社会网络分析”“学习管理系统”“大规模开放课程资源MOOC”“评价”“高等教育”“话语分析”“个性化学习”“计算机支持的协作学习CSCL”“21世纪技能”14个高频关键词,“学习分析”为主题关键词.在对关键词的处理中,采用了编码和聚类的质性数据的统计方法.其中,学习分析、数据挖掘、大数据、预测/干预、可视化、学习管理系统、评价、高等教育这8个关键词稳定存在；社会网络分析和CSCL这2个关键词呈现前期存在,近两年出现频率不高的态势；MOOC、个性化学习、话语分析这3个关键词呈现前期出现不多,近两年大量出现的情况；21世纪技能这个关键词在这五年的会议论文中呈现间歇性出现的趋势.从高频关键词的频数和变化比例可知,对于学习分析技术这一领域来说已经经历了从分散到集中、从泛化到精细的研究过程.
2.高频关键词的统计情况
对高频关键词进行纵向、横向分析,如表3所示.纵向分析“学习分析”“数据挖掘”和“大数据”每年都有所体现,为核心关键词；横向分析这3个高频关键词的变化情况基本一致,在前两年呈现增长的趋势,后两年所占比例有所减少,与该趋势相反的是“MOOC”的逐年增长.
通过对1237个关键词进行聚类分析和关联分析,“学习分析”的内容可以根据学习对象、学习环境、学习理论、学习评价、分析方法和分析工具6个方面进行深入地探索和解读.针对学习对象的内容有学习者性格、学习态度、行为模式、学习参与度及媒介素养等；针对学习环境的内容主要是计算机为载体的学习方式的变革,如构建学习管理系统、课程管理系统、个人学习环境、知识社区、智慧课堂、计算机支持的协作学习CSCL和MOOCs等；针对学习理论内容有生物系统理论、混合式学习、远距离学习、科学技术工程教学STEM、行动研究等；针对学习评价的内容有环境评价、同辈评价、自动评价、协作评价等；针对分析方法的内容有语篇分析、时序分析、文本分析、判别分析、引文分析和社会网络工作分析等；针对分析工具的内容有学习评价分析工具、学习网络分析工具、视频分析技术等新兴工具.
结论：关于本文可作为相关专业趋势论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文趋势论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
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