基于大数据分析的学习干预机制的研究论文

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摘 要：教育工作者需要在基于数据事实的基础上发现学习者存在问题、判断和预测学习者的发展趋势，从而为学习者提供帮助。本研究对教育大数据进行收集、处理和分析，构建学习分析模型和纬度，设计基于数据分析的学习干预机制，为学习者提供帮助，满足学习者的个性化需求，提高教学质量。

关键词：大数据；学习分析；学习干预

本文引用格式：谭乐平.基于大数据分析的学习干预机制的研究[J].教育现代化,2020,7(93):22-24.

Learning Intervention Mechanism Research Based On Big Data AnalysisTAN Le-ping(Hunan Vocational College Of Science And Technology, Changsha, Hunan)

AbstrAct：Educators should find out problems of learners,  judge and predict their development trend on  basis      of data facts, to provide help for them. The study collects, processes and analyzes big data of education, constructs learning analysis model and latitude, designs learning intervention mechanism based on data analysis, to help learners meet personalized needs and improve their teaching quality.

Keywords：Big data; Learning analysis; Learning intervention

随着教育现代化的持续推进，各类学习平台和学习系统已经记录并存储了学习者及他们学习过程的海量数据，挖掘这些数据，发现数据背后的信息，用合适的方式表达这些数据信息，让教育中的用户理解信息中的含义，这对提升学生的学习效果，改善教师的教学大有帮助[1]。教育大数据分析是一个利用数据挖掘算法、关联规则、聚类分析、回归分析等学习分析技术，将来自不同学习平台的海量学习行为数据转换成有用信息的过程。教育大数据分析不仅可帮助学生检验学习成果，提高学习的自主性，实现个性化学习；还可以帮助教师更客观地掌握学习者的行为信息，以达到及时调整教学计划，改进教学过程，完善课程开发。同时，教学管理者也可以根据后台管理及时了解学生的学习状态和教师的教学进程[2]。

一 针对学习干预的内涵分析

（一） 针对干预的内涵分析
对于干预的内涵来讲，在不同领域当中对其有着不同的界定。其在中文当中可以解释为“过问”“参与”以及“涉及”等，而在英文当中可以对“干预”有着更多的解释，比如：其中有一种解释便是借助外力亦或者利用强制性的武力来进行涉入，这样做的目的是为了改正以及阻碍某种行为。站在经济学的角度来讲，以往西方经济学家一直主张没有任何干预的自由主义，不过在资本经济出现危机之后，部分经济学家开始认为资本主义经济需要受到国家的干预。

因此，在经济学当中，通常情况下“干预”主要指的是国家对经济进行调控的一种重要手段，这种手段一般都是各种能够对经济调节以及控制产生作用的政策。针对教育领域来讲， “干预”能够在实际课堂教学过程中产生，也能够在相应的网络教学当中产生，通常情况下，课堂教学当中的干预主要指的是教师在教学过程中对学生所实施的各种管理以及提醒等行为。而在网络教学当中，例如“远程在线教育”，“干预”主要指的是教师为了能够提升学习者的学习质量以及学习效率，并且为了能够有效帮助学习者解决各种各样的问题所直接实施或者间接介入的各种策略以及行为的总称，对于教育领域来讲，干预的最终目的是为了帮助学生可以更为良好地发展相应的知识、态度以及技能。

（二） 针对学习干预机制内涵分析
学习干预机制是需要建立在学习分析这一重要基础之上的，针对学习分析来讲，其当中的干预主要指的是对相应学习者的各种学习行为数据进行广泛的搜集， 然后利用系统算法的自动数据挖掘，来找到相应学习者的学习路径、学习成果以及学习风格偏好还有学习者自身的特征等各项信息，最终再由系统自动结合相应学习者的行为特点等方面来为学习者推送相对较为合适的学习内容，在此过程中教师属于实施“干预”的主体，所以教师可以在数据分析的基础上来为广大学生提供更多有关学习方面的帮助。

针对学习分析当中的干预来讲，其主要目的便是为了不断提升学生的学习质量以及学习效率，避免学生学业失败风险产生，同时学习分析中的干预能够更加具有针对性地对相应学习者进行科学有效的指导，其能够对学习者的实际学习行为进行跟踪并且进行数据收集和分析，然后充分结合学习者各方面的信息特征，来对其展开个性化的帮助以及指导，从而达到因材施教的目的。

建立健全学习干预机制不但可以为教师的教育教学提供一定的便利性，同时也有助于教师不断对自身的实际教育教学过程进行反思，从而促使自身的教学模式、教学方法等方面得到不断改进和创新，这样有助于推动学生展开更为高效的学习活动。此外，建立健全学习干预机制还有助于教育公平的实现。

对于教育公平来讲，其主要强调的是对资源的合理配置，要求教育工作能够尽量保证每个学习者都能够拥有同样的机会来接受教育，并且能够接触到同样的学习资源。但是在实际教学当中，有很多教师往往忽略了一种现象的存在，那便是在同样的教学环节当中，也许每个学习者都有属于自身比较喜爱的学习方式，而教师同样也有属于自身比较擅长以及喜欢的教学方法，这便会导致部分教学方法只适合部分学习者，但对于其他学习者来讲并不合适， 从而产生了一种隐性的不公平。通过学习干预机制的构建，则能够针对每个个体提供针对性的教学方法以及相应的帮助，这可以在某种程度上促使教育实现公平化。
 

 

二 大数据分析模型的构建

（一） 大数据分析模型的构建
基于大数据的学习分析模型如图1所示。
 

 

（二） 相关者与学习环境互动
学习分析的相关者涉及学生、教师、教育管理者等。学习分析主要关注学生和教师。学习环境是影响学习者的外部环境，教师和学生在学习环境中产生了大量数据，这些数据的不断积累为学习分析提供了基本条件。学习环境既包括网络在线学习环境等非正式学习环境，也包括传统的课堂教学的正式学习环境。

（三） 学习分析的目的
学习分析的目的受到学习者学情、学习环境和教育大环境的影响。在本研究中，学习分析的应用是进行学习干预，所以学习分析的目的是发现学习者的学习特点和需求，为学习者提供学习干预，帮助他们适应学习或者获得更好的学习成绩，发展多方面能力[3]。

（四） 数据筛选过程
学习分析过程中的数据筛选与进化过程类似于漏斗，上宽下窄。数据是进行学习分析的基础，学习环境中积累了多种类型的数据，主要有：学习者个人信息数据、课程信息数据、教师信息数据、学生听课数据、师生交流数据、同学交流数据、学生成绩数据等。学习目的决定学习分析的数据收集、数据分析、数据可视化、干预等环节，因此在利用学习分析时并不是要将所有数据都收集起来分析，而是根据学习目的，确定学习分析的数据类型，采用哪些分析方法，最后使用图表、图形、地图、表格等形式呈现。

（五） 学习分析过程的循环
从图1中可以看出，师生与学习环境的互动产生的数据，是学习分析的起点，干预的箭头指向互动环节， 表明干预既要对学习分析的利益相关者进行干预，也要对学习环境进行干预，使互动的结果变得更好。学习分析是循环的过程，从师生产生数据，到干预的应用是数据不断积累、分析不断精确、干预迭代实施的过程。

三 学习干预模型设计

（一） 学习干预方式设计
根据西蒙弗雷泽大学设计的学习分析干预的初步模型，结合研究中实际的课程实施流程与情况，以及师教育现代化·2020 年 11 月第 93 期 生之间的互动与磨合，形成的基于学习分析的干预模型。将学习干预的过程具体化，详细包括落实基础、目标设定、适应课程、课程学习、习惯养成、能力提升、目标调整、反思八个阶段。

落实基础是数据分析、实施学习干预的基础，也是干预活动顺利进行的必备条件。落实基础中的干预目标是为了让学习者了解课程，了解学习分析，以便于学习分析在课程中的应用；落实基础还可以让教师了解学情，征求学习者对课程学习的看法。落实基础环节要在学期刚开始的时候完成，才能在后期方便教师和学习者把握学习活动[4]。
学习目标一直是学习活动中的重要要素，适当水平的目标对学习有促进作用。目标设定是为了激发学习者的学习动机，引导学习者的学习。目标设定也需要在课程刚开始的时候确定。学习分析的结果需要与学习目标相比较，才能确定学生是否取得进步，是否需要干预， 需要什么类型的干预。

适应课程是指课程环境采用例如翻转课堂等线上线下相结合的混合式的学习方式，教师不仅要转变自身的观念与角色，也需要帮助学习者改变观念，转变传统的学习方式，积极适应新的学习方式。
课程学习是指学习者在学习中自主或由教师引导完成学习的系列活动。这个过程看似简单，却需要有大量干预措施，学习前、学习过程中、课后学习都需要有良好的干预措施促进学习者学习。

学习习惯被许多一线教师认为是影响学习的重要因素。习惯养成就是培养学生良好的学习习惯。习惯养成干预的作用就是帮助学生摒弃不良的学习习惯，进而养成良好的学习习惯。
能力提升是在课程学习与习惯养成的基础上对学习者更高层次的干预，大学的职责之一就是培养人才， 而当今社会对人才的需要越来越高，除了知识的掌握， 更需要有可持续发展的能力，学习干预也需要帮助学习者提升能力。
目标调整是对学习者的成绩与能力进行评估后，如果成绩有所提高，能力有所提升，那么对学习者的学习目标进行重新设定的干预措施，促进学习者向更高的层面发展。

反思是精神的自我活动和内省的方法，能帮助学习者调控自身的学习状态，促进新旧知识之间的联系，做到知识的迁移。反思不能够一次完成，是一种反复的思维过程，贯穿整个学习活动。反思过程的干预目的是为了帮助学习者学会反思，养成经常反思的习惯以及正确对待

反思的态度，提升学习者的反思能力。反思对课程学习、习惯养成、能力提升和目标调整都具有调控作用[5]。

（二） 基于大数据分析的干预流程设计
学习干预不能一蹴而就，是需要按计划、按步骤进行，而且需要不断地调整干预策略，以达到干预的目标。为了更好地实施干预，根据干预的时间段以及干预的时长和干预的侧重点，将干预分为四个方面的干预， 即预防干预、学习过程的干预、习惯养成的干预和能力提升的干预。预防是对事物发展过程中出现偏离事物发展方向可能性的提前防备。预防干预就是提前对学习过程中可能出现的不良状况做好预先防备措施。预防干预包括落实基础、目标设定、适应课程三个过程的干预， 时间为课程开始前至学期的前三周。在预防干预之后则是对学习过程、习惯养成、能力提升的干预，三种干预不分先后，贯穿于整个学期的学习活动中。

每种干预都包括三类干预，即群体干预、补充干预、个体干预，越往上干预越强，学习者不断处于这三类干预中，在这三类干预中不断转换、移动。当群体干预不能满足效果时，则上升到补充干预，当补充干预效果不明显时，则上升到个体干预，当干预达到效果时再回到群体干预的位置[6]。

四 结 语

本研究对学习分析的干预机制进行探讨，利用基于设计的研究通过迭代循环的方式不断修正学习分析的干预机制，并从干预的分类、干预的流程等方面进一步深入探讨干预的结构功能。后续研究主要集中在三个层面：①如何在学习平台中发挥干预机制的效能，干预机制如何推动学习者的进步。②增加数据采集的方法，扩大数据采集的范围，保证数据的全面性、准确性、客观性和多样性。③从更开阔的视角和更长远的角度规划干预的设计和实施。

参考文献
[ 1 ]  张玮, 王楠. 学习分 析 模型比较 研 究[ J ] .现代教育技术,2015,25(9):19-24.
[2]武法提,牟智佳.电子书包中基于大数据的学生个性化分析模型构建与实现路径[J].中国电化教育,2014(3):63-69.
[3]魏顺平.学习分析数据模型及数据处理方法研究[J].中国电化教育,2016(2):8-16.
[4]谌夏.基于大数据分析的电子信息类高等职业教育创新机制研究[J].教育现代化,2018,5(24):34-35.
[5]唐丽,王运武,陈琳.智慧学习环境下基于学习分析的干预机制研究[J].电化教育研究,2016(2):62-67.
[6]孟玲玲,顾小清,李泽.学习分析工具比较研究[J].

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