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你知道“学习分析学”是什么吗?

乂学教育拓展2019-07-02 04:57:00


学习分析学(Learning Analytics)受到人们的重视,源于新媒体联盟在其年度“地平线报告”(Horizon Report)中提及。“地平线报告”目的在于识别未来一到五年间,可能在教育中普及应用并成为主流的六项新兴技术,可以说是为互联网教育技术提供了一定的指引作用。


学习分析学的发端与教育数据挖掘(EDM, Education Data Mining)和商业智能(Business Intelligence)多年来的发展,以及近年来大数据(Big Data)的兴起均有密切的相关,可视作为大数据在教育领域的应用。而这一技术能够得到大范围的运用,其中一个重要的助力也在于近年来传统教育与互联网的深入结合。


简单来说,学习分析学是以理解和优化学习及学习发生之环境为目的,所进行的有关学习者及其环境的数据之测量、采集、分析和报告。


想象一下,传统教育是一位老师开车带着一群孩子去学校,一个班的学生都按照相同的速度及路径到达终点,对于有些学生来说,觉得速度太快,希望多停几站;对于有些学生而言又太慢了,路途太无聊希望快点前进。


作为驾驶员的老师必须决定在哪儿停车以及停多久,还需要花时间来查看行程是否延误、孩子们有没有全部上车。


教学到达第二阶段就是 个性化教育。学生们按照自己的方法和进度来学习教材,他们可以在需要的时间寻求老师的帮助,完成个性化的学习方案,达到预期的学习效果。


个性化教育的一大难点在于老师难以把握每一个学生的学习进度,学生对于自己的学习进展也缺乏一个大局上的掌控,尤其是那些羞于开口提问的孩子,很容易卡在难点上而失去了继续学习的信心。





学习分析学相当与给学生一辆可以自己驾驶的汽车,学生在操纵汽车的同时,可以从车内的各个仪表上面看到自己的学习数据,了解自己目前的进展情况以及在班级内的水平位置。


同样的数据老师也能获得,通过数据分析及反馈,老师会给予每一个学生适当的指导,并给予合适的建议。


目前,乂学教育正在基于学习分析学开发自适应学习产品,通过学生在学习过程中产生的大量数据,学习系统分析数据提供给老师进行参考,老师根据数据及学生的反馈进行合适的教学指导,最终帮助学生更好地完成学习任务。





学习分析学的运用关键在于数据的合理计算分析。


而乂学教育的自适应学习系统,也因为自弗吉尼亚大学的马镇筠博士的加入而更具有行业领先性。长期致力于自适应设计研究与应用的马博士曾任职于法国赛诺菲公司担任资深数据科学家,领导了两个大型研发项目的研究设计,数据监控,及数据分析。在自适应设计,缺失数据分析,以及数据的个性化应用等领域取得了突出成绩。


美国Moffitt研究中心聘任马博士为统计系终身职位助理教授,联合主持了多项自适应设计试验项目。马博士担任了多个美国研究试验科学审查委员会委员,科研基金评委,以及国际顶级统计学期刊评委。马博士对教育事业有着独特情怀,志在通过其在自适应设计领域多年的专业经验,推动个性化学习的发展。


由于互联网教育专家的加入,乂学教育的自适应学习系统在学生学习数据上面的分析处理也更具有诊断性和预测性,能够为老师们提供更具有指导意义的数据报告。老师可以全程跟随学生的学习路径,了解是否需要、以及在什么时机为学生提供帮助。


数据分析在学习过程中的运用越来越广泛,互联网教育时代的来临也将学习分析学的重要性逐渐提高,在差异化、个性化教育上发挥越来越重要的作用,让自适应学习模式成为未来学习的主流。



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