在线协作学习中面向教师的可视化学习分析工具设计与应用研究

包昊罡 邢爽 李艳燕 郑娅峰 苏友

【摘要】在线协作学习是学习分析技术的重要应用领域。教师作为协作学习的指导者，在协作学习中扮演着重要的角色但也面临巨大的挑战。面对众多的学习者和复杂的任务，教师难以及时了解协作学习情况，便不能有效地指导学习。随着学习分析技术的发展，可视化学习分析工具成为研究热点。本研究通过梳理现有可视化学习分析相关理论和支持，提出了可视化工具的设计原则。并在此原则的基础上，设计了KBS-T可视化工具。同时，研究采用准实验的方法研究了教师对工具的接受度以及工具在教学过程中对教师认知负荷的影响。结果表明，教师对工具有较高的接受度，认可工具的功能和作用，愿意进一步使用工具;并且，可视化工具对于教师认知负荷没有显著的提升，可以支持教师更好地开展教学。本研究尝试为提升可视化工具设计的科学性，以及提升工具的用户体验提供理论和实践支持。

【关键词】  学习分析;在线协作学习;教师;可视化分析工具;认知负荷;实证研究

【中图分类号】  G434       【文献标识码】  A       【文章编号】  1009-458x（2019）6-0013-09

引言

学习分析就是测量、收集、分析和报告关于学习者及其学习情境的数据，以期了解和优化学习和学习情境的技术与方法（Siemens， G. & Baker， R. S. J. D.， 2012; 李艳燕等， 2012）。伴随着大规模在线教育的普及以及教育大数据技术的逐渐成熟，学习分析技术受到越来越多的重视，其应用场景也不断丰富。在线协作学习作为促进学生问题解决、知识建构、合作交流等高阶能力发展的重要手段，是在线教育质量和效果的根本保证（琳達·哈拉西姆， 2015），也是学习分析技术应用实践的重要领域（毛刚等， 2016）。

在线协作学习不仅关注学生通过团队协作完成知识建构，而且强调教师指导的重要性（琳达·哈拉西姆， 2015）。但现有研究主要关注学生在协作学习中的表现，教师的角色往往被忽略。这导致了协作学习中协作效率不高、成员参与程度低等问题。越来越多的研究表明，教师在协作学习过程中扮演着重要的角色（李艳燕等， 2008）。教师在协作学习过程中监督学习者的协作情况、发现其存在的问题并进行干预，能够有效提高小组成员参与协作活动的积极性，促进成员之间的交流互动，提升其知识建构水平，对保证协作学习质量具有重要作用（Kaendler， C.， Wiedmann， M.， Rummel， N.， & Spada， H.， 2015）。

在线协作学习中教师扮演重要角色的同时也面临巨大的挑战。在协作过程中，面对多组学生，教师承担着巨大的工作负荷，难以监控学习者认知、元认知、交互和协作等多种信息，更不易对出现的问题进行及时有效的干预。特别是在当前在线学习人数不断扩充、学习环境和任务日益复杂的背景下，这一挑战更加突出。而利用学习分析技术，可视化呈现学生学习行为，可以帮助教师了解各组协作学习情况，降低教师监控协作学习的工作负荷，提升教师的教学质量（van Leeuwen， A.， 2015）。

当前，国际上已经开展了一些关于面向教师的可视化学习分析工具的设计与应用研究，但这些研究注重技术实现，缺乏相关可视化理论以及教育理论的支持（Vieira， C.， Parsons， P.， & Byrd， V.， 2018）。与此同时，国内对于可视化学习分析工具的研究还处于起步阶段，尚未对面向教师的可视化学习分析工具进行深入探讨。本研究系统梳理了信息可视化理论、认知理论、协作学习分析理论以及现有的可视化学习分析工具，提出了面向教师的可视化学习分析工具的设计原则。并在此基础上开发了可视化学习分析工具并进行了应用研究，以期为面向教师的可视化学习分析工具的设计与开发提供理论与实践支持。

一、面向教师的可视化学习分析工具研究

可视化学习分析工具，又称为“学习仪表盘”，是“对学习者在线学习行为进行精密追踪，记录并整合大量个体学习信息和学习情境信息，按照使用者的需求进行数据分析，最终以数字和图表等可视化形式呈现信息的学习支持工具”（张振虹等， 2014）。简单来说，可视化学习分析工具就是采用可视化技术将学习分析结果依据使用需求合理呈现，以支持使用者查看和理解数据，降低使用者的认知负荷。

在线协作学习中，教师主要扮演监督者、指导者和支持者等角色，为了更好地完成教学任务，其对学习过程的及时、有效了解十分必要。面向教师的可视化学习分析工具，主要是对学生的学习过程、学习表现以及参与情况进行反馈，以帮助教师实时了解和监督学生学习状况，及时发现学生问题并给予干预。面向教师的可视化学习分析工具是学习分析研究的热点之一（Schwendimann， B. A.， et al.， 2017）。为了全面了解当前面向教师的可视化学习分析工具相关研究，本研究总结了典型的18种面向教师的可视化学习分析工具，如表1所示。

对表1中的工具进行分析可知，当前面向教师的可视化工具的主要功能是对学生的学习活动、成绩信息与社交关系进行统计和呈现，来为教师提供教学参考、学生学习情况预测等方面的支持。基于LOCO（Learning Object Context Ontologies）框架，LOCO-analyst从小组和个人两个层面对网络学习环境下学习者的网络结构与社交特征进行了分析（Ali， L.， Hatala， M.， Ga?evi， D.， & Jovanovi， J.， 2012）。Student Success System通过对学生任务完成情况、参与度和社交情况进行分析，可以完成学生学习情况的多维呈现与预测（Essa， A.， & Ayad， H.， 2012）。SAM系统通过对学生学习时间的可视化分析，可以为教师提供学生学习状态的参考（Govaerts， S.， Verbert， K.， Duval， E.， & Pardo， A.， 2012）。另外，随着可视化技术的成熟以及用户数据、群体的扩大，在一些综合平台上，更加复杂和多维的分析工具也不断涌现。例如，可汗学院（Kehan academy， https：//www.khanacademy.org/）于2013年推出了数学课程的可视化学习分析工具。该工具采用“任务进度”的方式，将学习者的知识进展可视化表达出来，可以支持整个学习和教学过程。牛顿平台（Knewton， https：//www.knewton.com/）通过对学生与教师、学习内容等不同对象开展交互的数据进行分析，可以产生多种图表，对学生的知识水平、学习状态和熟练程度进行实时推断与呈现（万海鹏等， 汪丹， 2016）。

近年来，国内关于可视化学习分析工具的研究快速起步，研究开始关注到可视化学习分析工具的设计与应用。张振虹等（2014）通过对可视化学习分析工具的梳理，总结了可视化学习分析工具的应用现状、功能特点与本质属性，并提出了集成化、高效性和动态性等发展趋势。张琪等（2017; 2018）使用眼动仪，以实验设计的方法，采用“线索”和“数据可视化”提升仪表盘的有效性，对不同可视化方法进行分析并提出了学习者个性化仪表盘的设计方案。姜强等（2017）基于Few可视化设计原则和Kirkpatrick四层评价模型设计了可视化学习分析工具概念框架并采用相关工具进行了验证。

综上所述，当前可视化学习分析工具的研究已经从理念倡导阶段进入实际的应用实施阶段，但可视化分析工具的研究依然存在以下几点不足：

其一，数据来源单一，缺少过程性数据分析。现有可视化分析工具主要是分析学生的日志信息（如学习时间、文档与工具使用等）、社交信息（交互次数、交互对象等）以及学习产出（如测试成绩、上传资源等）三类信息，缺少对学生在学习过程中产生的对话、讨论等文本信息和行为信息的分析与呈现，不能满足教师使用需求。

其二，分析深度与粒度不足，缺少多维数据的呈现。现有工具主要是对学生浅层信息的归类或简单统计，没有采用聚类、分类或者文本分析等更加深入的数据挖掘方法，难以深入地反映学生的学习行为。在分析粒度方面，当前工具主要对学生个体的情况进行分析，对于小组或者班级的分析较少，不能多维呈现分析结果。

其三，缺乏设计学理论支持，实证研究不足。当前工具的设计主要從教育领域需求出发，缺少设计学和信息可视化方面的理论支持。而在工具的验证方面，研究多采用问卷方式进行简单的“易用性”和“技术接受度”调查，缺乏关于工具影响的更加深入的实证研究。

其四，国内研究较少关注教师需求。在国际可视化学习分析工具研究领域，教师支持工具是主要的研究方向之一。但当前国内关于可视化学习分析工具的研究主要针对学生，鲜见面向教师的相关研究。

针对以上不足，本研究通过对可视化设计相关理论的系统梳理，提出面向教师的可视化学习分析工具设计原则。在此基础上设计实现了KBS-T可视化学习分析工具，并展开了相关实证研究。

二、面向教师的可视化学习分析工具的设计

（一）面向教师的可视化学习分析工具设计理论基础

1. 信息可视化理论基础

信息可视化是指采用计算机技术支持的、交互性的、对几何属性和空间特征的抽象数据的可视化表示法，以增强人们对抽象信息的认知（赵国庆等， 2005）。随着大数据时代的到来，数据量的几何式增长与数据挖掘方法的进步，使得信息可视化的呈现内容丰富多元，造成了可视化的“信息过载”。为了更好地呈现可视化信息，让用户能够快速理解可视化内容，在进行信息可视化设计时，应根据不同的信息类型设计不同的可视化方案，以促使用户更好地理解可视化信息。Few（Few， S.， 2006）提出了可视化设计的基本特征和原则，认为，一个好的可视化设计应该能够让使用者快速理解数据与其期望目标的相关性，并从中分析出结论以指导下一步的计划或动作。

2. 认知心理学理论基础

用户是可视化处理的主体，可视化信息离不开用户的感知和理解。因此信息可视化设计需要关注用户是如何感知和获取信息的。当前在认知心理学的研究中，格式塔理论、双重编码理论以及认知负荷理论解释了人如何感知可视化信息。

格式塔理论（Gestalt）是早期的认知心理学理论之一。其在可视化领域以“完型理论”而受到关注（李文燕， 2013）。该理论认为视觉形象首先是作为统一的整体被认知的，而后才以部分的形式被认知，人们在进行观察的时候，倾向于将视觉感知内容理解为常规的、简单的、相连的、对称的或有序的结构（陈必坤， 2014）。

双重编码理论由Paivio于1986年提出，其核心思想是：人类的认知能够同时对语言与非语言方面的信息进行处理，两个子系统各自的信息加工过程对于人类认知是同等重要的（Paivio， A.， 1986）。双重编码理论表明，将数据、知识通过可视化的方式进行表征可以增强人们利用非语言通道对信息的理解，提升信息加工的效率与质量。

认知负荷理论是在工作记忆的基础上，由John Sweller基于有限资源理论和图示理论提出的。认知负荷是指在一定的时间内，任务施加于个体认知系统的心理活动的总和（Sweller， J.， 1988）。认知负荷理论的观点认为降低图形信息的冗余，将标签、指导语放在其所指代物体的旁边，避免过多呈现不同类型信息，以及提供结构化图形等方式，有助于促进用户对相关信息的深层加工，降低用户的认知负荷（高媛等， 2017）。

3. 在线协作学习分析理论基础

研究者通过多个维度对在线协作学习本质和过程进行了探究，提出了不同的在线协作学习分析框架。基于不同的理论视角和实践环境，研究者从学习者、行为特征、交互特点、认知发展、元认知能力等不同方面提出了协作学习分析模型。但传统的协作学习分析模型主要是面向人工编码的研究方法，一方面只关注协作学习的某个侧面，没有系统和全局地分析协作学习过程（Kim， M. & Lee， E.， 2012），另一方面也难以支持自动化的可视化分析与呈现（Zheng， Y.， Xu， C.， Li， Y.， & Su， Y.， 2018）。为此，郑娅峰等（2017）提出了KBS协作学习分析模型，从知识加工、社交关系、行为模式三个维度构建面向计算机支持的协作学习分析模型。该模型从学习分析的视角出发，对在线协作学习过程进行了全面刻画。同时，其提出的方法可以自动测量协作过程中的知识水平与知识发展，深入挖掘协作过程中交互模式的序列与规律，有效识别群组成员的交互结构，使得分析模型可以支持自动的可视化分析，满足可视化学习分析工具的设计需求。KBS协作学习分析模型如图1所示。