学习行为分析在高中信息技术课堂上的应用策略研究

申玲玲 张惠丽

摘要：本文通过文献研究和内容分析的方法，探索将学习行为分析技术应用到高中信息技术课堂教学中的途径和方法，认为在学习行为分析技术的支持下，可通过个性化学习监控助力课堂教学实践、个性化学习诊断促进课堂分层教学、个性化学习推荐推动个体多元化发展和个性化学习预测实现课堂趣味评价等方法，解决目前高中信息技术课堂教学存在的问题，提升高中信息技术教学质量。

关键词：学习行为分析;高中信息技术;课堂教学

中图分类号：TP391.1  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2022）05-0087-04

● 背景

随着教育信息化的发展，教育和技术的结合已经成为一个不可避免的趋势。海量教育大数据使得学习分析技术成为教育领域炙手可热的研究课题，美国新媒体联盟将学习分析定义为“利用松散耦合的数据收集工具和分析技术，研究分析学习者学习参与、学习表现和学习过程的相关数据，进而对课程、教学和评价进行实时修正”。[1]学习分析是实现智慧教育的重要途径，很大程度上促进了个性化自适应教学的发展。目前，学习行为分析研究已经取得了一定的理论成果，但很少有对具体学科的应用研究，本文研究旨在探讨学习行为分析在高中信息技术课堂上的应用策略。

● 学习行为分析在高中信息技术课堂中的应用

1.概念论述

学习行为是教育心理学中的概念，原指学习者在学习过程中表现出来的动作或反应，可分为内显行为和外显行为，随着信息技术的发展，学习行为的量化研究得以实现，出现了学习行为分析。方海光认为学习行为分析是学习分析的重要组成部分，旨在通过数据采集和处理来获取学生在课堂上和网络学习平台上的学习行为特征[2]，挖掘数据背后有价值的信息，以辅助完成教学，促进学习过程、学习活动的优化。目前关于学习行为分析的定义较少，刘三女牙、杨宗凯等人认为学习行为分析是指在合理量化与全面收集学习者行为数据的基础上，采取恰当的模型或方法对学习行为数据进行分析，以洞察学习者的学习心理，发现学习规律，优化学习过程，提高学习效率。[3]由此可知，高中信息技术课堂上学习行为分析是指以学习者在课堂教学过程中的线上和线下行为数据为研究对象，评估学生的学习心理、学习行为等，发现潜在问题以优化学习过程、提高学习效率的过程。

2.个性化学习监控

学习监控是对学生的学习活动进行的计划、检查、评价、反馈、控制和调节的一系列过程。结合线上平台数据和线下数据，对每一个学生的学习过程进行学习监控，方便教师进行学习预测和学习干预，把控教学节奏，改进教学活动。同时它也为学生学习行为的自我认识和反思提供依据。

3.个性化学习诊断

学习诊断是实现个性化学习的重要步骤，其目的是确定学生对知识或技能的掌握情况以及薄弱环节，為后续教学活动的开展、学习干预或个性化学习提供依据。学习行为分析通过收集分析每一位学生线上线下的行为数据生成个性化的学习诊断，便于学生进行自我了解，同时方便教师了解每一位学生的知识基础和学习效果，以开展后续的教学活动。

4.个性化学习预测和学习干预

学习预测是学习分析领域的重要内容，教师通过学生的学习行为数据，追踪学生的学习轨迹，预测学生的学习表现和学习成果，在教学系统的辅助下对学生的学习进行机器或人工干预，以保证学生的学习效果。同时，教师可以在此基础上对自己的教学活动、教学流程等进行适当改进，以提升教学质量。

5.自适应学习规划

学习规划是对自己的学习时间、学习内容和学习路径的计划。教师通过学生较为全面的行为数据，了解每一个学生的知识基础和兴趣爱好，在教学系统的辅助下结合自身专业知识提出个性化的学习规划和建议。

6.个性化学习推荐

在信息时代，学习资源呈指数倍增加，通过学生的行为数据可以挖掘学生外显的或者隐藏的兴趣点，建立学生与学生之间、学生与学习资源之间的相关性，为学生推荐课程、书籍、视频等个性化的学习资源，使学生在纷繁复杂、日新月异的学习资源中能用较少的时间找到最适应的学习资源。

7.学习状态可视化

学习状态可视化是数据可视化在教育领域的应用，以学生行为数据为基础，使用图形、图像、表格等方式对学生的学习状态进行量化分析[4]，将其直观明了地呈现给学生以加强学生的自我认知，培养其自我控制能力。而对于教师来说，学习状态的可视化呈现可以帮助其发现学生的学习方法和学习兴趣，挖掘学生的学习影响因素，预测生的学习表现和学习风险等。

● 学习行为分析在高中信息技术课堂中的适用性

1.多媒体教室支持学习行为分析

信息技术课程大都在多媒体教室中进行，学校多媒体教室相较于普通教室配置了电脑、收音设备、视频采集设备、人脸识别设备等硬件设施，方便采集学生的线上行为数据和线下行为数据。

2.满足信息技术教师的发展需要

新课改和新高考对信息技术教师专业发展提出了新的要求，教师不仅要不断更新自身专业知识，更要具备课堂创新能力和指导学生发展的能力。在信息技术课堂上使用学习行为分析技术能够帮助教师更好地指导学生，完成教学目标，也方便教师更好地进行教学反思以提高自身教学技能。

3.符合信息技术课堂中学生行为特征

学习行为分析要求全方位收集学生线上线下表情、言语、行动等数据，以了解学生学习状态，预测学生学习轨迹。而在信息技术课堂上，学生不仅需要在线下进行交流，还需要在线上进行操作交流，这使得学习行为分析具有可行的数据采集环境。

4.信息技术教师学习行为分析能力更强

相较于语文、数学、英语等学科的教师，信息技术教师的信息素养普遍较好，能更快、更好地接受和学习新技术，能在教学系统的辅助下，结合采集到的线上学习者学习行为数据和线下学习者行为数据对学生进行分析。

● 高中信息技术课堂教学的问题分析

计算机和互联网等当代信息技术的诞生重塑了社会历史形态，标志着“信息时代”的到来，并对人们的信息素养提出了要求。基于这样的时代趋势，基础教育阶段开设了信息技术课程，但受多方面因素的影响，信息技术课堂教学存在许多问题，严重影响了信息技术课堂的教学质量。笔者对知网中有关“高中信息技术课堂教学”的文献进行内容分析，将其存在的问题总结如下。

1.学科特点的落实较弱

信息技术学科是一门既强调理论又强调实践的综合性课程。但在信息技术课堂教学中，两极分化十分明显，有的教师重理论轻操作，有的教师重操作轻理论，在这样的教学方式下，学生的自主学习能力、问题解决能力、动手操作能力、创新能力、创新思维和逻辑思维等得不到有效提升，不利于培养学生的信息素养，体现不出信息技术的学科特点。[5]

2.教师对学生信息技术水平认识模糊

由于小学、初中阶段接受的信息技术教育不同，不同的学生对系统的信息技术知识建构和信息技术技能的应用也不相同。除此之外，不同经济条件的家庭对学生的信息技术水平熏陶不一样，这就导致学生之间的信息素养参差不齐，信息技术水平存在较大差异[6]，而传统的“一刀切式”教学方法并不能满足每个学生的需求。

3.教师对教材的研究和理解不足

《普通高中信息技术课程新标准（2017年版）》中强调信息技术是一门基础课程，要求兼重理论学习和实践应用，构建具有时代特征的学习内容，这就要求教师仔细研读教材，并在此基础上与时代热点相结合，创新课堂知识，将知识建构、技能培养与思维发展融入到运用数字化工具解决问题和完成任务的过程中。但在实际课堂教学中，很多信息技术教师仍以“满堂灌”的方式对课本上陈旧的教学内容照本宣读，缺少师生互动。这样虽然有利于节约教学资源，加快教学进程，但是不利于学生理解掌握信息技术知识，也不利于培养学生的信息技术水平和信息思维，与高中信息技术课程的课程培养目标背道而驰。

4.课堂学习评价体系有待完善

教学评价是反映教师教学效果和衡量学生学习水平的重要手段。现今，高中信息技术教学多采用总结性评价，即在期末结课的时候通过考试成绩对学生学习情况进行简单呈现。[7]这种方式虽然简单有效，但不适合操作性较强的信息技术课程。同时，在课堂上许多教师只是根据教学经验对学生做出主观的、简单的评价，使得课堂评价缺乏科学性、全面性和客观性，这在一定程度上会打击学生的学习积极性，也不利于教师进行自我反思，调整教学过程和教学方法，严重影响了信息技术课程的教学水平，不利于信息技术的发展。

● 基于学习行为分析的高中信息技术课堂教学问题解决策略

智慧校园的建设使得校园内的学习分析成为可能，因此，笔者依据学习行为分析的应用特点，对当前高中信息技术课堂教学中存在的问题提出了针对性策略。

1.个性化学习监控助力课堂教学实践

在信息技术课堂中，不能及时、全面、细致地关注到每一个学生的教学实践进度是影响教师开展教学实践活动的重要因素。学生可以在平台上上传自己的阶段性任务完成结果，教师基于平台利用学习行为分析技术实时、全面地了解每个学生在教学过程中的兴趣度、参与度、完成度等，了解学生的个性化思维差异，方便进行下一次活动分组，同时保证每个学生都能参与到活动中，以解决当前实践教学过程中部分学生浑水摸鱼的问题。将每个学生的探究过程和成果在任务结束后展示到平台上，让学生可以在观察其他人探究过程和成果的过程中发现自己的可优化之处，了解其他人的思维。同时，学生在平台上提出自己或小组的困惑，教师和其他同学在平台上及时帮助解决该问题，以改变传统课堂中同一个问题需要重复解答的现象，节约时间成本。

2.个性化学习诊断促进课堂分层教学

信息技术课程内容纷繁复杂，课程时间较少，如何在有限的时间内完成教学任务，培养学生的信息技术应用能力和信息素养成为信息技术教师需要思考的问题。因此，教师可以借助微课拓展学习资源，节约时间，打造高效课堂。利用学习行为分析技术进行个性化学习诊断，根据学生的整体观看时长、各个视频观看时长、各个视频点击次数和线上问答次数等数据再结合教师线下观察的数据，了解学生的个性化知识水平、班级的平均知识水平、学生对课堂内容的掌握情况，了解每个学生的学习状态以及时进行教学思路和课堂活动的调整，并根据诊断结果为不同的学生分配不同难度的学习资源和任务，实现课堂分层教学。

3.个性化学习推荐推动个体多元化发展

加德纳的“多元智能理论”提出每一个个体都具有多种智力，而教育的目的就在于发掘和培养学生的潜在智力，以实现个体多元化发展。但面对众多学生，为了更好地完成教学任务、实现升学目标，教师往往容易忽略学生个体的需求，更谈不上挖掘和培养学生的潜力。在信息技术课堂上，教师可应用学习行为分析技术结合学生的课堂数据报告和自己的课堂观察数据，了解学生的信息技术水平、兴趣点、学习特点和性格特点，为学生提供个性化学习推荐，在完成基本教学任务的基础上实现个性化教学，以满足学生多元化发展的需要。

4.学习状态可视化实现课堂趣味化评价

课堂评价环节缺失是我国课堂教学中普遍存在的问题，教师大多采用总结性评价，通过考试成绩将学生的学习情况简单呈现出来，而这不符合动态化评估学生学习进程的教育理念。教师可以通过平台记录的学生的整体观看时长、各个视频观看时长、各个视频点击次数、线上问答次数、任务打卡情况、学习成果、学生互评等数据，结合自己课堂上的观察数据，应用学习行为分析技术为学生生成个性化趣味周报告、月报告、学期报告和学年报告，将学生的学习情况可视化，便于学生了解自己的优点和长处，提高学生的学习兴趣。

● 总结

本文从在线教育中学习行为分析技术的应用优势出发，在“关注每一个学生”的教学理念的指导下，提出在高中信息技术课堂中应用学习行为分析技术，全面了解每一个学生的课堂学习状况，通过个性化学习监控助力课堂教学实践、个性化学习诊断促进课堂分层教学、个性化学习推荐推动个体多元化发展和个性化学习预测实现课堂趣味评价等方法，打造高效课堂，实现简单的个性化教学。

参考文献：

[1]NMC Horizon Report 2011 Higher Ed Edition[DB].http：//www.nmc.org/publica-tions/ horizon-report-2011-higher-ed–edition，2011.

[2]方海光.教育大數据——迈向未来学校的智慧教育[M].北京：电子工业出版社，2019.

[3][4]刘三女牙，杨宗凯.量化学习数据驱动下的学习行为分析[M].北京：中国社会科学出版社，2016.

[5]唐金高.高中信息技术高效教学模式探究[J].数字通信世界，2020（08）：241+79.

[6]徐会，梁菲.高中信息技术教学中存在的问题及对策[J].中国新通信，2020，22（18）：181-182.

[7]钟岩.高中信息技术教育的发展现状[J].科学咨询（教育科研），2020（04）：3-4.

作者简介：申玲玲（1998—），女，汉族，陕西延安人，在读研究生。张惠丽：通讯作者。

基金项目：黑龙江省高等教育教学改革研究一般项目（项目编号：SJGY20190357）。

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