基于在线学习平台的数据分析研究*

吴振涛，周利江

（青岛远洋船员职业学院 图文信息中心，山东 青岛 266071）

一、引言

《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》提出要“加强优质教育资源开发与应用，开发网络学习课程”，“强化信息技术应用。提高教师应用信息技术水平，更新教学观念，改进教学方法，提高教学效果。鼓励学生利用信息手段主动学习、自主学习”[1]。《教育信息化十年发展规划（2011-2020 年）》中提出要“促进人才培养模式创新。加快对课程和专业的数字化改造，创新信息化教学与学习方式，提升个性化互动教学水平，创新人才培养模式，提高人才培养质量”[2]。为落实国家政策文件要求，充分发挥信息技术在教学中的作用，最近几年，高校通过采购成熟产品、自建或者合作开发等方式建设了众多的在线学习平台。这些平台在提高信息化教学水平、培养学生的自主学习和终身学习能力、促进教育信息化发展等方面发挥了重要作用，但也存在重建设轻应用、信息技术与教学融合不深等问题。

在线学习平台记录了大量学生的学习行为数据，其中蕴含着学生学习投入、学习和认知过程等宝贵信息。学习投入反映了学生在学习中与教育活动、内容和环境的互动状态，是学生个体内在和外在特征与机构管理服务和课程因素共同作用的结果，是与学习过程、绩效等直接相关的，为理解学生的学习经历，优化学习过程，提高学习体验提供了重要依据[3]。其中，学习行为投入作为学生在各种教育活动中的行为表现，最能体现学生的投入时间、活动强度和努力程度等，是学习投入的基本构成维度，是情感投入和认知投入的载体[4]。本文以在线学习平台中学生的学习行为投入作为主要研究对象，真实反映在线学习平台的使用情况。

二、数据来源及预处理

1.数据来源

青岛远洋船员职业学院在2015 年10 月采购了“清华教育在线”系列教育教学平台作为在线学习平台，并通过数据集成技术实现其与统一信息门户、教务系统等信息系统的数据共享。自在线学习平台上线运行以来，教师利用平台进行了大量网络课程的建设和应用，开展混合式教学的探索等；广大学生按照课程要求在平台上进行通知阅读、视频学习、资料阅读、提交作业、在线测试、与教师或同学进行网络互动等多种活动。可以说，在线学习平台已经成为信息化教学的关键业务系统,是教育信息化的重要战线。

在线学习平台记录了大量与学生学习行为投入相关的信息，这些信息客观真实地反映了学生的在线学习情况，反映了教师进行网络课程建设、开展信息化教学的情况。本文主要选取平台中学生在线学习统计信息和课程统计信息等作为数据来源，具体信息如图1 和图2所示。

图1 学生在线学习的统计信息

图2 课程统计信息

2.数据预处理

从在线学习平台等信息系统获取的数据存在格式不一致、标准不统一和含噪声的脏数据等情况，为提高数据分析的质量和效率，必须要对获取的数据进行预处理。主要包括：

（1）利用ETL（Extract、Transform、Load，即抽取、转换和加载）工具的典型代表——Kettle 实现对数据的提取和转换等，实现多个信息系统数据格式的统一。

（2）使用忽略元组、属性中心度量填充和全局常量填充等方法实现对缺失值、噪声数据与离群点等处理，使数据变得更加平滑。

（3）利用Z 分数、引入计算系数等方法实现对涉及指标的数据标准化处理，实现数据标准的统一。

三、在线学习行为投入分析

为更好地对在线学习平台中的数据进行分析，借鉴其他文献中对传统课堂环境、在线学习环境中学习投入行为表现的研究[5]，将在线学习平台中学生在线学习统计信息进行分类，构建学生在线学习行为投入分析框架，如表1 所示。在分析框架中，将平台中各项指标按照学习行为投入类型进行分类，主要分为：

（1）参与：主要指学生在课程规定的基本学习活动中投入的时间和精力，体现学生对课程要求的接受程度，是其他行为投入的基础。

（2）交互：主要指学生在课程中与教师或同学进行互动、协作等方面的表现，包括学生在交互活动中的主动性、参与度等。

（3）挑战：主要指学生在学习中超越课程基本要求，选择挑战性任务，学习拓展内容，参与问题的讨论、研究与解决等学习任务。

（4）自我监控：主要指学生在学习中监控和调节个人学习行为以保证学习目标实现的投入，表现为明确学习目标、制订学习计划、管理学习时间、定期自我评价和总结等。

在“在线学习行为投入分析框架”中，有多达二十项测量指标。为衡量这些指标的重要程度，从在线学习平台中选取了《机构与机械传动》《调酒与咖啡》等多门课程数据，对上述测量指标与学生的单元测试成绩和期末测试成绩进行相关性分析，综合评价学生在线学习行为投入与学习效果之间的关系。

表1 在线学习行为投入分析框架

在对二十个测量指标的数据有效性检验中发现，部分指标存在大量数据值为零的情况，这意味着只有非常少的学生参与了与本指标相关的学习活动。这类指标作为测量指标将会影响研究的可信度，故将这些有效数据非常低的指标进行了排除。将剩余指标利用平均值填充缺省值、Z 分数实现数据标准化后，使用SPSS 进行相关性分析。分析结果如表2 和表3 所示。

表2 学习行为投入与单元测试成绩的相关性

表3 学习行为投入与期末测试成绩的相关性

通过分析可以发现：

（1）单元测试与其他测量指标的相关度较高，期末测试与其他测量指标的相关度较低。单元测试能够更好地反映学生过程性学习的情况，而期末测试作为对最终学习效果的检验，并不能够很好地反映学生的过程性学习。

（2）单元测试与学习投入分析框架中“参与”和“挑战”两种类型的学习投入相关度较高。这反映出学生在网络课程的学习中，参与程度越高，那么学习效果也会相对较好；更多地接受教师布置的挑战任务，那么学习效果也会相对较好。

（3）单元测试与作业提交情况的相关度较高。作业可帮助学生回顾学习内容，从而更好地掌握知识或获得技能，可以帮助教师检查学生的学习情况。学生的平时作业的完成情况在某种程度上反映了他们的学习态度以及学习情况。

（4）单元测试与在线时长的相关度较高。学生的在线时长能够反映出学生在在线学习平台上的学习时间。另外，学习时间较长说明学生的积极性较高，能够自觉地进行在线学习；反之则说明他们的学习积极性较低。

四、网络课程应用情况分析

在线学习平台多维度地记录了所有课程的应用情况。为综合评价课程的实际应用情况，将平台中课程统计信息与学生学习行为投入关键因素结合，制定网络课程应用评价指标，具体如表4 所示。

由于不同课程的学生人数不同、使用频率不同，为统一课程应用的评价标准，通过引入计算系数的方法实现上述指标的数据标准化，相应系数为：

表4 网络课程应用评价指标

（2）阅读材料系数=阅读教学材料次数/选课学生总数

（3）上交作业系数=上交作业总数/选课学生总数

（4）提交测试系数=学生提交测试次数/选课学生总数

（5）学生讨论系数=学生讨论区发文总数/选课学生总数

当上述系数≥1 时，表示在某门课程中每个学生对于该功能平均进行过一次操作。其中，当学生访问系数≥1 时，筛选出有效课程252 门。在这252 门课程中，不同计算系数≥1 时的课程门数分别如图3 所示。

图3 课程应用分项统计

为综合评价不同课程使用在线学习平台功能的情况，对同时满足各个计算系数≥1 的情况进行汇总，发现在网络课程应用中，同时使用了几项平台功能的具体情况如图4 所示。

通过分析可以发现：

（1）平台功能的应用深度与广度还是存在较大差异。同时使用了在线学习平台中四项主要功能的课程只有12 门、占全部252 门课程的5%，使用三项主要功能的有12 门、占全部的5%，还有大量课程没有使用平台中这些主要功能。这说明教师利用平台开展信息化教学的程度还存在较大差异。

图4 课程应用汇总统计

（2）利用平台开展信息化教学的侧重点有所不同。有的能够利用平台引导学生完成课前、课中和课后的闭环网络学习，有的侧重于学生提交作业，有的侧重于学生进行在线测试，有的侧重于与学生进行交流互动。

在过去绝大多数拆迁事件中，地方政府更习惯于采用“强制动员”的策略“拔除钉子”。反之，“间接动员”则是一种特殊的应对钉子户抗争的“软策略”，在S社区的拆迁案例中主要包括“亲属游说”和“群众劝服”两种方式。“亲属游说”是利用抗争者的私人关系，通过行政权力驱使体制内的公职人员劝服亲属配合拆迁的一种“软手段”[20]；“群众劝服”则是通过大多数人动员少数钉子户放弃抗争的一种行为。两种方式殊途同归，均是通过中间力量的“间接动员”形成的一种反向利用机制，这可有效分解地方政府与钉子户博弈中面临的阻力，更是一种基于关系的“治理术”。

五、存在的不足及改进建议

1.存在的不足

（1）在线学习平台中的数据存在不足

主要表现在：记录学生学习投入的指标数量较少，不能完整地、全面地展示学生在线学习的实际情况；现有指标中的数据质量有待提高，存在一些缺省值、异常值等，给后续的数据分析带来较大影响，需要花费较大的精力进行数据清洗。

（2）利用在线学习平台开展信息化教学存在不足

主要表现在：教师和学生对在线学习平台的功能不是非常熟悉，部分功能模块的作用没有充分发挥；教师利用在线学习平台开展信息化教学的认识存在差异，未能够按照信息化教学的需要很好地进行教学过程的设计、教学资料的整理，指导学生在在线学习平台实现课前、课中和课后的闭环网络学习；教师利用在线学习平台进行了大量课程建设，但是从应用的实际情况看还存在诸多不足，课程的应用深度与广度还是存在较大差异；学生在使用在线学习平台进行学习的自觉性、针对性和及时性还存在较大差异，对同样一门课程各项要求的完成度存在较大差异。

2.改进建议

（1）完善一系列配套制度

为鼓励广大教师更多地、更好地使用在线学习平台开展信息化教学，要遵循信息化教学的规律和要求，从课程建设、资金支持、技术支持、职称晋升等多个方面制定一系列配套制度。鼓励教师利用在线学习平台开展混合式教学、慕课教学，使课程体系更加多元化。

（2）优化多维度评价标准

优化课程评价标准。改变现在重课程建设、轻课程应用的现状，对现有的课程评价标准进行修订，引入学习行为投入关键因素，增加对网络课程应用的评价指标，更好地反映利用在线学习平台开展信息化教学的真实情况，使得网络课程评价标准更科学，更好地指导和促进网络课程的建设。优化学生考核评价标准，改变现在重结果考核、轻过程评价的现状，遵循学生在线学习行为投入的规律，充分利用在线学习平台的各项功能，过程性地评价学生的学习情况，培养学生的自主学习和终身学习能力。

（3）提供全方位技术支持

开展更有针对性的技术培训，帮助师生了解在线学习平台的各项功能，更好地发挥在线学习平台的作用；帮助教师更好地理解信息化教学的本质，科学地进行教学设计和教学活动的组织。加强与平台开发公司的联系，通过技术手段从平台获得数量更多、质量更高的数据，以便更好地进行数据挖掘和数据分析，更好地为信息化教学提供智力支持。

六、结束语

本文针对在线学习平台的实际使用情况进行研究，筛选出学习行为投入关键因素，为更好地指导学生在线学习提供了参考依据；真实反映了使用在线学习平台开展信息化教学的情况，为后续平台的推广应用和信息化教学的组织开展提供了有益借鉴。但在进行数据分析的过程中，发现平台存在可测量指标数量较少、部分数据质量不高的情况。还需要进一步鼓励师生更多使用平台功能，加强与平台开发公司的沟通，不断丰富测量指标，提高数据质量，完善评价标准。