基于雨课堂的研究生英语学习行为可视化分析*

袁 博 赵海媚 张成萍 李向明

（清华大学 深圳研究生院，广东深圳 518055）

随着全球化进程的加快，世界各国之间的沟通与交流日益频繁，英语作为全球使用国家最多的官方语言[1]，其重要性也与日俱增。然而，目前我国高校英语教学存在诸多问题，如学生学习兴趣较低、水平停滞不前等。蔡基刚[2]的调查发现，用人单位认为近年来大学毕业生中英语口语能力强或非常强的仅为5%，差或极差的为37%；能胜任或基本胜任国际会议讨论和对外业务谈判的分别为7%、14%。长期以来，传统的课堂教学类似于一个“黑盒”的运作过程，教师通常只能单方面完成预设的教学环节，而无法深入了解每个学生的学习状态和学习习惯，难以真正做到因材施教。因此，在整个教学过程中，教师只能凭借自己的一般性经验和感觉来把握教学进度及方式方法，缺乏科学的、有针对性的数据支撑。

一 研究背景

近年来，随着以在线教育、翻转课堂和混合式课堂为代表的先进教学模式及理念的涌现，传统的英语教学也面临着新的变革机遇。由清华大学创办的慕课平台“学堂在线”于2013年10月上线后，已成为目前国内最大的中文慕课平台并得到社会的高度认可[3]。2016年4月，“学堂在线”推出智慧教学工具——雨课堂，将教师普遍使用的PPT课件和微信平台进行无缝衔接，在师生之间架起了一座课上、课下进行沟通互动的桥梁。

通过雨课堂，课前教师可以将包含慕课视频、习题和语音的预习课件推送到学生的手机客户端；课上，教师可以实时发布习题、开展弹幕互动，并实时查看学生的答题数据；课后，教师可以推送作业和复习材料，并及时掌握学生的完成情况。截至2017年3月31日，已有超过75万名师生使用雨课堂开展教学活动，注册班级超过6万个，涉及的教学机构和单位超过5000个[4]。根据雨课堂官方最新统计数据，截至2018年3月20日，全球共有超过18万个班级、298万名师生使用雨课堂开展教学活动，覆盖国家超过60个，月平均活跃用户数超过137万。由此可见，随着智慧教学工具的大规模普及，教育数据在数量和维度上都出现了显著的变化，一方面可供科研人员进行深入的挖掘和分析，另一方面能帮助教师量化地了解学生的学习效果、把握学生的学习轨迹，从而及时调整授课进度与侧重点，更好地实现教与学的融合[5]；同时，也有利于学生了解和把握自己的学习状态，提高学习效率。

二 数据描述

本研究借助由雨课堂收集到的真实学习数据，利用可视化技术对其进行系统的挖掘，为探究学生的学习行为、提升教学质量提供了科学的依据。本研究所使用的数据来源于2016年秋季学期清华大学深圳研究生院开设的研究生英语课程，该课程分为10个班级，共有287名非英语专业研究生参与，其中男生211人，女生76人。本研究重点关注学生课前预习作业和课后作业的完成情况，作业数据包括得分、耗时、提交时间，时间跨度为13个教学周（2～14教学周），其中第1周为开学周，老师未布置作业；第4周为假期，未产生数据。学生信息包括学号、性别、院系和期末成绩等。

为便于分析和比较，本研究对原始数据进行了以下预处理：①将课前预习作业和课后作业的满分均转换为10分。②将作业用时统一转换成以秒为单位。③对于未提交作业的情况，在计算全体学生的平均作业成绩时，将相应数据予以忽略；而当具体分析某位同学的学习情况时，将该作业计为0分，表示学习状态不佳。④将完成单次作业用时超过6小时的学生数据视为异常值，予以忽略。

三 可视化分析

1 性别差异

从20世纪20年代开始，性别与语言学习的关系一直是语言学家、心理学家及社会学家的研究兴趣点，有大量研究者对此进行了分析[6][7][8][9][10][11]。目前，国内外研究者针对性别差异的调查研究已形成大致相同的意见：语言学习中存在性别差异。并且，大多数人认为女生在语言学习上优于男生并且这一差异有逐渐扩大的趋势[12]。事实上，两性个体在认知层面存在遗传学上的区别，并在社会化过程中逐渐获得与性别相适应的行为模式和心理特征，形成稳定的性别角色。而语言学习是一个非常复杂的过程，其中男女两性的性别角色、个体对自己的心理暗示及外界对个体角色化的评价等，均会对其行为和成绩产生很大的影响。如今，在更多学习数据的支撑下，研究者可以更好地分析男、女生在英语学习过程中的差异化表现，以有助于教师针对不同性别的学生进行因材施教，并逐渐减弱性别角色在英语学习中的不利影响。

本研究分别统计了男、女生的各项平均成绩（包括课后作业平均成绩、课前预习作业平均成绩、期末平均成绩）和完成作业（包括课前预习作业和课后作业）所用的平均时间并进行了对比，如图1、图2所示。

图1 男、女生各项平均成绩对比

图2 男、女生作业平均用时对比

图1显示，女生的课后平均成绩比男生高2.18分、期末平均成绩比男生高2.71分，说明女生的整体英语水平高于男生。但是，女生课前预习作业的平均成绩仅比男生高0.03分。通过查阅课后作业，本研究发现其内容主要是关于欧美文化（属于兴趣学习范畴），而课前作业均为针对下堂课内容的预习，可见两者在定位上存在较大的差异。根据男、女生各项平均成绩的对比结果，本研究推断女生整体上比男生对欧美文化更感兴趣；相对于女生来说，男生的学习更多地围绕课堂教学内容，而对拓展学习的积极性较弱——这一点可从男、女生作业平均用时的对比结果得到验证。图2显示，女生在课后作业上花费的平均时间比课前预习作业多了近一倍，说明她们可能比男生对欧美文化更感兴趣，愿意投入更多的时间；而她们虽然在课前预习作业上花费的时间较少，但整体成绩仍比男生略高，说明女生在英语学习上存在一定的基础优势。据此，本研究建议教师根据学生的性别差异制定有区分度的教学方案，引导学生在自身感兴趣的领域进行英语学习。如Bügel等[13]发现，男生在有关激光、火山、汽车、足球等“男性话题”的外语阅读中的表现胜于女性。基于此，教师在英语教学中可以适当增加“男性话题”，鼓励男生更多地关注他们感兴趣的领域，激发内在的学习动力。

2 作业用时与最终成绩、开始答题时间的关系

学生的英语成绩与其自身的英语基础密切相关，而学生的学习态度和学习习惯（如作业用时、开始答题时间等）也是影响成绩的重要因素。此外，人们普遍倾向于认为学习的努力程度对外语学习成绩有直接影响，即在语言学习上投入时间越多的学生，其成绩往往越高。

为此，本研究统计了所有学生的作业（包括课前预习作业和课后作业）平均用时并分析了其与最终成绩之间的关系，结果如图3所示。在图3中，每一个圆形区域代表一个学生，颜色越深代表最终成绩越高，面积越大代表作业平均用时越多。可以看到，圆形的面积大小与颜色深浅之间没有明显的规律可循，说明作业平均用时并不能直接决定学生的最终成绩。此外，为了更准确地验证作业用时与最终成绩之间的关系，本研究在课前、课后共24次作业中随机选取一次作业（第10周课后作业），并分析了此次作业用时与学生的最终成绩之间的关系，结果如图4所示。在图4中，矩形的大小取决于分数的多少，颜色则随作业用时的增多而加深。可以看到，每个相同分数的作业用时存在很大的差异，而在相同作业用时的情况下也出现了分数不同的情况，说明作业用时可以在一定程度上反映学生的学习态度，但与最终成绩并不一定存在显著的相关性。

图3 作业平均用时与最终成绩的关系

图4 单次作业用时与最终成绩的关系

作业用时可能会受到一些因素的影响，如开始答题时间、作业难度等。需要注意的是，雨课堂的作业系统所记录的用时是学生在线时间，可能会与学生的实际行为状态有所不同。考虑到不同周次的作业发布时间不同，本研究采用了第8周课后作业的数据，来分析作业用时与开始答题时间之间的关系，结果如图5所示。在图5中，横坐标代表一天24个小时，左侧纵坐标代表在某时间段开始答题的学生完成作业所用的时间。可以看出，在半夜（1～3点）、清晨（5～8点）及中午（10～13点）这三个时间段开始答题的学生所用时间最多。结合学生的作息规律来分析，可以推断：半夜和中午时，学生有可能在打开作业页面后不久就休息了；清晨则是学生一天中最忙碌的时候，容易因为上课等事情而将作业搁置。此外，右侧纵坐标代表某时间段开始答题的人数，可以看到：学生更倾向于在10点、12点、16点、22点开始做作业，而17点开始做作业的学生作业完成得较为迅速。因此，本研究建议学生宜选择在效率较高的时间段完成作业，并尽量拿出整段时间投入其中，避免穿插其它事情而影响答题效率、耽误作业时间。

图5 开始答题时间与作业用时的关系

图6 作业用时的聚类结果分布图

3 作业用时的聚类分析

在相同的学习任务中，不同学生个体会表现出多样化的学习行为，了解其中的异同并加以利用，将有助于提高学生的学习效率。雨课堂等智慧教学工具的出现，可以使学习过程突破传统课堂的时空限制，使学生之间的合作互助变得更加容易并且可控。而在合作学习中如果采用恰当的分组方式，学生就可以共同制定小组学习目标，通过对话、商讨、争论等形式对问题进行充分论证，获得实现学习目标的最佳途径[14]。而科学的分组方式的前提，是对所有学生的学习行为与学习习惯之间的异同有深入的了解。

为此，本研究根据学生的课后作业用时和课前预习作业用时对260名学生（排除用时超过4小时的学生）进行聚类分析，结果如图6所示。利用K均值算法，本研究发现学生的作业用时情况大致有如下三种：①课后作业用时很多，课前预习作业用时很少（有46人）；②课后作业、课前预习作业用时都较少，这种情况的人数最多（达143人）；③课后作业用时很少，课前预习作业用时很多（有71人）。作业时间花费的多少可能与学生的学习基础、兴趣及态度有关，但真实反映了不同学生的学习重心及学习习惯的差异。相较于单纯根据教师的经验和印象分组，利用作业用时的聚类分析结果对学生进行分组更加科学合理。

4 典型学生的学习曲线

雨课堂的数据除了可以支持宏观上的分析，也可以支持每一位学生学习状态的分析，并为其勾画出一条个性化的学习曲线。本研究以研究生英语课程最终成绩得分最高的郑同学和得分最低的袁同学为例，对其学习状态进行分析，并分别勾画出学习曲线（如图7、图8所示）。两幅图的横坐标代表学生开始做作业的时间；左侧纵坐标代表作业分数（10分为满分），每次作业的得分用条形图展现；右侧纵坐标代表作业用时，用时的多少变化以折线图展现。

图7 郑同学的学习曲线（左：课前作业，右：课后作业）

图8 袁同学的学习曲线（左：课前作业，右：课后作业）

图7 显示，郑同学的作业成绩多为满分，最低分为7分，说明他的作业质量整体保持在一个较高的水平；他基本在16～18点之间完成作业，说明他的学习习惯非常规律；他每次的作业用时都不太长，作业从不拖沓，总是一次性高效率完成。由此可见，郑同学是学习习惯好、学习效率高的典型（他的最终成绩为数据集中所有学生的第一名也证实了这一点），他的学习行为值得分析总结并可供其他同学参考。

图 8显示，袁同学有若干次未提交作业的情况，反映了他的学习态度欠佳。从开始答题时间来看，他做作业的时间不规律，但23点之后做作业的情况居多。此外，他课前预习作业用时多为3～5分钟，也从侧面反映出他对待作业的态度不够认真。袁同学的英语最终成绩为数据集中所有学生的最低分，可能就与他有待改进的学习态度和学习习惯有关。通过对负面典型的学习行为进行分析，可以对其他学生产生警示和启发。

学习曲线的勾画有利于教师及时把握学生学习状态的变化趋势，从而在学生学习状态不佳或状态出现转变时能及时给予提醒和关注。对学生来说，学习曲线也有着重要的价值：通过了解自己学习状态的变化并与其他同学进行对比，可以帮助自己对学习状态进行反思，并对今后的学习行为进行积极调整。值得一提的是，智慧教学工具也可以根据学生的当前学习状态及时给予鼓励或警告，从而帮助学生更好地把握自己的学习进度。

四 研究展望

雨课堂是大数据时代的产物，它不仅为促进课堂内外的师生互动提供了强有力的支持，而且可用来便捷、高效地收集一线教学工作中的各类数据，从而帮助教育科研和管理人员对学生的学习行为进行深入的量化研究。在大数据时代，人们自身和周围环境时时刻刻都在产生大量的数据，数据甚至成为了“人类世界的下一个自然资源”[15]，在经济、政治、医疗、能源等领域均发挥着重要的作用。尤其是在教育领域，数据的价值更是不容小觑。根据中商情报网统计，2015年教育行业的大数据应用市场规模占到了全球应用市场规模的8%，并正在以每年10%的速度持续增长；预计到2020年，教育行业将发展成为全球大数据应用的第八大市场，仅中国教育市场的规模就将达到3万亿元[16]。

可以预见，随着以雨课堂为代表的智慧教学工具的飞速发展和广泛应用，前所未有的学习行为数据必将在教育领域产生深远的影响。随着数据量的增大、数据类型的不断丰富和数据结构的日趋复杂，只有通过先进的数据可视化技术对繁杂的数据进行有效分析与合理展现，才能高效地发现数据中蕴含的新问题、新模式和新知识，从而更好地对教育实践产生积极的反馈和影响。雨课堂工具自2016年4月正式推出之后，其功能不断地进行了拓展。今后，研究者还需收集更多维度的课堂教学数据，对学生在课前、课中、课后的行为进行深入分析，以期在宏观层面上帮助教育管理部门更好地了解课堂教学的现状，在微观层面上促进教师改进教学方法、提高教学效率[17][18]，同时协助学生了解自己的学习习惯、提升学习效率。

[1]Crystal D. English as a global language[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2012:1-29.

[2]蔡基刚.应用语言学视角下的中国大学英语教学研究[M].上海:复旦大学出版社,2012:159-167.

[3]钱璐.MOOC现状调查——以学堂在线为例[D].长春:东北师范大学,2016:13-18.

[4]王帅国.雨课堂:移动互联网与大数据背景下的智慧教学工具[J].现代教育技术,2017,(5):26-32.

[5]杨芳,张欢瑞,张文霞.基于MOOC与雨课堂的混合式教学初探——以“生活英语听说”MOOC与雨课堂的教学实践为例[J].现代教育技术,2017,(5):33-39.

[6]黄崇岭.性别差异与大学外语教学——对外语学习中女强男弱现象的分析[J].同济大学学报(社会科学版),2004,(1):104-109.

[7]刘霞光.高校英语专业大学生口语交际能力的性别差异研究[J].内蒙古农业大学学报(社会科学版),2008,(5):169-170、175.

[8]吴殿宁.对英语教学中教师话语性别差异的调查和分析[J].教育与职业,2006,(23):116-118.

[9](英)安妮·莫伊尔,戴维·杰塞尔著.梁豪,邵正芳译.脑内有乾坤(男女有别之谜)[M].上海:上海译文出版社,2003:1-14.

[10]Harris V. Making boys make progress[J]. Language Learning Journal, 1998,(18):56-62.

[11]Sunderland J. Issue of language and gender in second and foreign language education[J]. Language Teaching,2000,(4):203-223.

[12]陈凤年.语言学习性别差异研究述评[J].江西教育学院学报(综合),2012,(6):120-123.

[13]Bügel K, Buunk B P. Sex differences in foreign language text comprehension: The role of interests and prior knowledge[J]. Modern Language Journal, 1996,(1):15-31.

[14]马利东.基于模糊聚类的网络合作学习研究及其算法实现[D].上海:华东师范大学,2003:13-16.

[15]Picciano B. Why big data is the new natural resource[OL].

[16]中商产业研究院.2017-2022年中国教育信息化行业调查及发展前景分析报告[OL].

[17]李向明,张成萍,袁博.雨课堂应用的实验性研究——联通主义学习理论的精彩诠释[J].现代教育技术,2017,(5):40-45.

[18]Li X M, Song S. Mobile technology affordance and its social implications: A case of “Rain Classroom”[J]. British Journal of Educational Technology, 2018,(2):276-291.