文献类型：期刊文章

作　　者：吴青[1] 罗儒国[1]

机构地区：[1]武汉大学教育科学学院,湖北武汉430072

出　　处：《开放教育研究》

基　　金：湖北省教育科学"十二五"规划2013年度课题"基于网络学习行为的学习风格挖掘及其教学策略研究"(2013B004);全国教育科学"十二五"规划2013年度教育部青年课题"基于数据挖掘的网络学习行为分析及其教学策略研究"(ECA130375)

年　　份：2015

卷　　号：21

期　　号：1

起止页码：71-79

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSSCI、CSSCI2014_2016、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：学习分析是"大数据"在教育领域的应用,引发了教育技术发展的第三次浪潮,并获得学术界的广泛关注。本文梳理了学习分析的形成过程,然后从利益相关者、研究目标、研究对象、技术方法四个维度,回顾了近五年来国内外学者在学习分析方面的研究成果,并提出未来发展趋势和可能遇到的挑战,便于相关人员制定教育决策、优化教育管理过程以及完善学习过程。研究结果表明,学习分析研究主题主要涵盖学习者知识建模、学习情绪建模、学习行为特征抽取、学习活动跟踪、学习者建模、学位获取分析、教学资源和教学策略优化、自适应学习系统和个性化学习、在线学习影响因素分析九个方面;分析数据主要来源于集中式学习环境、分布式学习环境以及身体活动数据;常用分析方法包括统计分析、信息可视化、数据挖掘、社会网络分析、话语分析和网站分析。目前,学习分析研究遇到的挑战包括教育数据预处理难度大、数据访问权限不明确、学习分析适用性有限。虽然学习分析尚处于发展初期,但由于能够为教育系统各级决策提供科学参考,已经成为教育信息化的重要内容之一。

关 键 词：学习分析  教育数据挖掘  社会网络分析 信息可视化

分 类 号：G434[教育学类]