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Citekey: @wei13xue

魏雪峰, & 宋灵青. (2013). 学习分析: 更好地理解学生个性化学习过程—访谈学习分析研究专家George Siemens教授. 中国电化教育, (9), 1–4.

Notes

Highlights

学习分析产生的背景是什么?学习分析与教育数据挖掘的区别如何?学习分析过 程中如何保护个人隐私? (p. 1)

Siemens:学习分析包含丰富的内容,有时 (p. 1)

涉及复杂预测模型,有时涉及日常任务,如课堂 分配和能源保护等。 (p. 2)

那么学习分析与教育数据挖掘 (Education Data Mining,EDM)有什么区别呢? (p. 2)

国际教育数据挖掘协会 (International Educational Data Mining Society, IEDMS) 目前正在开展通过设计算法和开发技术来理解学习 过程的工作。 (p. 2)

学习分析从根本上是收集和 测量学生学习过程中产生的数据。然后我们将分析 结果反馈给学习者、研究机构以及教育工作者。我 们的目标是更好地理解学习发生的过程,进而考虑 如何改进学习经历或学习发生的环境,以上就是学 习分析的定义。简单地说,就是分析、揭示学生学 习过程中产生数据所包含的信息。 (p. 2)

在温哥华召开的第二届学习和知 识分析国际大会上,强调了教育数据挖掘与学习分 析的联系。 (p. 2)

学习分析是如何产生的呢?我认为有很多原 因,其中最主要的原因是现在可获取的大量数据。 (p. 2)

基于这些学习活动, 我们可以开始构建学习者模型,进而推测哪些学生 可能存在辍学危险;通过评估学生已具备的知识, 我们可以寻找个性化学习的方法,进而帮助学生知 道下一步应该学什么。 (p. 2)

学习分析与教育数据挖掘也存在不同。教育数 据挖掘实际上强调自动发现,因此,它侧重于模型 和发现模式。学习分析尽管也强调自动发现,但同 时还需要人为干预。 (p. 2)

我们希望捕捉范围广泛的学习及 学习发生的整个过程。教育数据挖掘侧重于各个组 成部分以及他们之间的关系,不一定采取整体的方 法,而学习分析更关注情境和特定干预。 (p. 2)

区分学习分析和教育数据挖掘最好的方法或许 是所依赖的工具和技术。教育数据挖掘重点依赖于 聚类技术,同时也很依赖于智能辅导系统,更加重 视建立模型。而学习分析更加强调社会干预,如社 会网络分析(Social Network Analysis)在学习分析中普 遍应用,话语分析(Discourse Analysis)也很普遍。 (p. 3)

对于学习分析, 我们需要考虑如何更好地捕捉环境和情境因素。 (p. 3)

如何评估学习分析的有效性? (p. 3)

Siemens:学习分析存在很多局限性,目前最 大的缺点是数据收集的范围。目前很多数据来自于 学习管理系统、键盘数据、浏览器数据,基本上都 是学生操作电脑的数据。实际上,很多学习发生在 现实情境当中,但我们并没有捕捉这些发生在现实 情境中的学习过程。 (p. 4)

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Bodong Chen


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Bodong Chen, University of Minnesota

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