学习分析技术综述
基于内容分析法的学习分析国内研究综述
基于内容分析法的学习分析国内研究综述引言随着信息时代的到来，教育领域也面临了巨大的变革和挑战。
学习分析作为教育领域的一个新兴研究方向，旨在通过利用大数据和技术手段来分析学习过程和结果，从而为教学和学习提供更加科学的指导和支持。
基于内容分析法是学习分析领域的一种重要研究方法，它通过对文本、图像、音频和视频等多种形式的学习材料进行分析，揭示学生的学习过程和行为特征，为教育决策和教学改进提供理论支持和实践指导。
本文旨在对国内基于内容分析法的学习分析研究进行综述，总结其研究现状、发展趋势和存在问题，为相关领域的学者和实践者提供参考和借鉴。
一、国内基于内容分析法的学习分析研究现状1. 基于文本内容分析的学习分析研究国内学者在学习分析领域进行了大量基于文本内容分析的研究，主要集中在学习文本的语义分析、知识抽取和学习路径设计等方面。
研究者通过对学生教科书的文本进行分析，挖掘了学生学习的重点知识点和难点，为教师进行个性化指导提供了依据。
还有研究者利用自然语言处理和机器学习等技术手段，对学习文本进行语义分析，揭示学生的学习兴趣和习惯，为个性化学习提供了支持。
2. 基于图像和视频内容分析的学习分析研究随着多媒体技术的发展，国内学者开始关注基于图像和视频内容分析的学习研究，尤其是在学习行为和情感识别等方面取得了一定的进展。
研究者利用计算机视觉和图像处理技术，对学生在实验室和课堂上的学习行为进行记录和分析，揭示了学生的学习动态和效率，为优化教学环境和资源配置提供了参考。
还有研究者利用情感识别技术，对学生在学习过程中的情感状态进行监测和分析，为情感教育和心理疏导提供了支持。
二、国内基于内容分析法的学习分析研究发展趋势1. 多模态内容分析方法的融合应用未来，随着信息技术的不断发展和融合，国内学者将更加关注多模态内容分析方法的融合应用，即通过对文本、图像、音频和视频等多种形式的学习材料进行综合分析，以更加全面地理解学生的学习过程和行为。
《2024年移动学习研究现状综述》范文
《移动学习研究现状综述》篇一一、引言随着移动互联网技术的飞速发展，移动学习已成为教育领域的研究热点。
移动学习以其灵活、便捷、个性化的特点，为学习者提供了全新的学习方式。
本文旨在综述移动学习的研究现状，分析其发展历程、研究方法、主要成果及存在的问题，以期为未来的研究提供参考。
二、移动学习的定义与特点移动学习是指利用移动设备（如手机、平板电脑等）进行的学习活动。
其特点主要包括：灵活性、个性化、即时性、交互性等。
移动学习打破了传统学习的时空限制，使学习者可以随时随地进行学习。
三、移动学习的发展历程移动学习的发展历程可以追溯到上世纪末。
随着移动互联网技术的不断发展，移动学习逐渐成为教育领域的研究热点。
早期，移动学习主要应用于军事、医疗等领域。
随着智能手机的普及，移动学习开始广泛应用于教育、培训等领域。
四、移动学习的研究方法移动学习的研究方法主要包括实证研究、案例分析、问卷调查、实验研究等。
研究者通过这些方法，探讨移动学习的有效性、影响因素、应用场景等。
其中，实证研究和案例分析是移动学习研究中常用的方法。
五、移动学习的主要研究成果1. 移动学习的有效性：大量研究表明，移动学习可以提高学习者的学习效果和满意度。
移动学习具有灵活性、个性化等特点，可以满足不同学习者的需求。
2. 移动学习的应用场景：移动学习已广泛应用于各个领域，如教育、培训、军事、医疗等。
在教育中，移动学习可以用于课堂学习、远程教育、继续教育等。
3. 移动学习的技术发展：随着移动互联网技术的不断发展，移动学习的技术也在不断进步。
例如，虚拟现实、增强现实等技术为移动学习提供了全新的学习体验。
六、存在的问题与挑战尽管移动学习取得了显著的成果，但仍存在一些问题与挑战。
首先，移动学习的效果受学习者特征、学习内容、设备性能等因素的影响。
其次，移动学习的资源建设尚不完善，需要进一步丰富和优化。
此外，移动学习的安全问题、隐私保护问题等也需要关注。
七、未来研究方向未来，移动学习的研究将朝着以下方向发展：1. 深入研究移动学习的理论基础，提高研究的科学性和系统性。
学习分析技术研究现状综述
学习分析技术研究现状综述分析技术是指通过对数据、现象、问题等进行深入研究和探索，运用科学的方法和工具来解决问题和提取有用信息的一种技术手段。
随着信息技术的高速发展和大数据时代的到来，分析技术在各个领域得到了广泛的应用和深入的研究。
在数据分析领域，研究者们通过对大量的数据进行收集、整理和分析，揭示数据背后的规律和趋势。
数据挖掘是其中的重要内容，通过运用统计学、机器学习和人工智能等方法和技术，从大量的数据中发现感兴趣的模式、规律和异常。
还有文本分析、图像分析、音频分析等技术来研究非结构化数据。
在企业管理和市场营销领域，分析技术也发挥了重要作用。
通过对市场、用户、竞争对手等数据的深入分析，可以更好地理解市场需求和用户行为，为企业决策提供决策支持。
市场分析、用户行为分析、竞争对手分析等技术在市场营销中得到了广泛应用，为企业制定营销策略和优化运营提供了重要参考。
在金融领域，分析技术也有重要应用。
金融数据分析可以揭示市场风险、预测市场走势，提供投资决策的依据。
风险分析、投资组合优化、量化交易等技术在金融领域得到了广泛应用，为金融机构和投资者提供了重要的决策工具。
还有医疗健康领域、交通运输领域、城市规划等领域也应用了分析技术。
通过对医疗数据的深入分析，可以提高医疗服务的质量和效率，辅助医生做出诊断和治疗决策。
交通数据分析可以提供交通拥堵状况、出行需求等信息，为交通规划和出行安排提供决策支持。
城市规划领域的分析技术可以通过对人口分布、交通流动等数据的分析，提供城市发展和规划的建议。
分析技术在各个领域的应用非常广泛，并且在不断地深入研究和发展。
随着技术的不断进步和数据的不断增长，分析技术将会在更多领域发挥重要作用，并产生更多的研究成果和应用价值。
学习分析技术研究现状综述
学习分析技术研究现状综述学习分析技术（Learning Analytics）是指通过收集、分析和报告学习者的数据和上下文信息，以增强学习和学习环境的质量、效率和效果的过程。
学习分析技术是近年来教育技术领域的热门研究方向之一，随着教育大数据和人工智能技术的发展，学习分析技术有望成为教育改革和创新的重要工具。
本文将对学习分析技术的研究现状进行综述，以期为相关领域的学者和从业者提供参考和启发。
一、学习分析技术的研究背景与意义学习分析技术源于教育领域对学习过程的理解和改进的需求。
随着互联网和移动设备的普及，学习者在不同时间、地点和设备上进行学习的方式越来越多样化，传统的课堂教学和考试评估方式已经无法充分满足教学需求。
学习分析技术通过对学习者的行为数据、学习成果和学习环境的监测和分析，可以帮助教师和教育管理者更好地理解学习者的需求，优化教学内容和方式，提高教学效果和学习体验。
学习分析技术的研究意义主要表现在以下几个方面：1. 提高教学效果：学习分析技术可以帮助教师更好地了解学生的学习情况和学习需求，为教师提供个性化的教学建议和指导，从而提高教学效果。
2. 优化学习环境：学习分析技术可以通过监测学生的学习行为和情绪反馈，优化学习环境和学习资源，提高学习者的参与度和满意度。
3. 改进教育管理：学习分析技术可以帮助教育管理者更好地把握学校、课程和教学的情况，是教育资源得到更有效的配置和利用。
学习分析技术的研究内容主要包括数据收集、数据处理和数据应用三个方面。
1. 数据收集：学习分析技术的数据主要来源于学习管理系统（LMS）和其他教育技术工具，包括学习者的行为数据（如学习时间、学习频率、学习地点等）、学习成绩数据、学习资源的使用情况等。
学习分析技术还可以采用传感器、智能设备和社交媒体等数据来源，来获取更丰富的学习数据和上下文信息。
2. 数据处理：学习分析技术的数据处理主要包括数据清洗、数据挖掘和模型建立。
数据清洗是为了保证学习数据的质量和准确性，数据挖掘是为了发现数据背后的模式和规律，模型建立是为了预测学习者的行为和成绩。
学习分析技术研究现状综述
学习分析技术研究现状综述学习分析技术是指利用数据分析技术来研究和理解学生的学习情况，帮助教育工作者更好地了解学生的学习需求，并从中提取有价值的信息用于教学改进。
随着教育技术的不断发展，学习分析技术逐渐成为教育领域的研究热点。
本文将就学习分析技术的研究现状进行综述，探讨其在教育领域中的应用，并展望未来的发展方向。
一、学习分析技术的定义和发展学习分析技术是一门交叉学科，在数据挖掘、教育技术和认知心理学等领域有着广泛的应用。
它通过收集和分析学生的学习数据，如学习行为、学习进度、学习成绩等，来对学生的学习情况进行评估和分析。
学习分析技术的发展可以追溯到上世纪90年代，但直到近年来，随着大数据和人工智能技术的迅速发展，学习分析技术才逐渐受到重视，并成为教育领域的研究热点之一。
二、学习分析技术的主要方法和技术学习分析技术主要包括数据收集、数据处理、数据分析和结果解释等环节，其主要方法和技术包括：1. 数据收集：学习分析技术的数据主要来源于学生的学习平台、学习管理系统、在线教学工具等，可以包括学生的学习行为数据、在线交互数据、作业提交数据、考试成绩数据等。
2. 数据处理：数据处理是学习分析技术的关键环节，主要包括数据清洗、数据集成、数据转换等，以确保数据质量和一致性。
3. 数据分析：数据分析是学习分析技术的核心环节，主要包括数据挖掘、统计分析、机器学习等技术，以发现数据中隐藏的模式和规律，从而提取有价值的信息。
4. 结果解释：学习分析技术的最终目的是为教育工作者提供有价值的信息和洞见，因此结果解释是学习分析技术的最终目标，包括对数据分析结果的解释、可视化呈现和应用建议。
三、学习分析技术在教育领域中的应用1. 个性化教学：学习分析技术可以根据学生的学习情况和需求，为其提供个性化的学习路径和建议，以满足不同学生的学习需求。
2. 教学改进：学习分析技术可以帮助教育工作者对教学过程进行评估和改进，从而提高教学效果和学生的学习体验。
《2024年基于深度学习的人体行为识别算法综述》范文
《基于深度学习的人体行为识别算法综述》篇一一、引言随着深度学习技术的快速发展，人体行为识别在智能监控、人机交互、医疗康复等领域的应用越来越广泛。
基于深度学习的人体行为识别算法已成为研究热点，其准确性和效率不断提高。
本文旨在综述基于深度学习的人体行为识别算法的最新进展，分析其优缺点，为相关研究提供参考。
二、深度学习在人体行为识别中的应用深度学习通过模拟人脑神经网络的工作方式，从大量数据中自动提取特征，具有强大的特征学习和表示能力。
在人体行为识别中，深度学习主要应用于视频序列的图像处理和特征提取。
1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种常用的深度学习模型，广泛应用于图像处理和视频分析。
在人体行为识别中，CNN可以自动提取视频中的时空特征，如骨骼序列、关节角度等。
通过训练，CNN可以学习到不同行为之间的差异，从而实现行为识别。
2. 循环神经网络（RNN）循环神经网络可以处理具有时序依赖性的数据，如视频序列。
在人体行为识别中，RNN可以通过捕捉时间序列上的上下文信息，提取更丰富的行为特征。
同时，RNN还可以根据视频中的人体姿态、动作等变化预测未来行为。
3. 长短期记忆网络（LSTM）长短期记忆网络是一种特殊的循环神经网络，能够解决RNN 在处理长序列时的梯度消失和梯度爆炸问题。
在人体行为识别中，LSTM可以捕捉到视频中长时间的行为模式和上下文信息，提高识别的准确性和稳定性。
三、基于深度学习的人体行为识别算法综述基于深度学习的人体行为识别算法主要包括基于单一模型的方法和基于多模型融合的方法。
1. 基于单一模型的方法基于单一模型的方法主要采用CNN、RNN或LSTM等单一模型进行人体行为识别。
其中，CNN主要用于提取时空特征，RNN和LSTM则用于捕捉时序信息。
这些方法具有计算效率高、模型简单的优点，但可能存在特征提取不全面、易受外界干扰等问题。
2. 基于多模型融合的方法基于多模型融合的方法采用多种模型进行人体行为识别，通过融合不同模型的特征或结果提高识别的准确性和鲁棒性。
国外近十年深度学习实证研究综述主题、情境、方法及结果
国外近十年深度学习实证研究综述主题、情境、方法及结果一、概述：二、主题分类：计算机视觉：该主题主要关注图像识别、目标检测、图像生成等任务。
研究者利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），在图像分类、人脸识别、物体检测等任务上取得了显著成果。
自然语言处理：自然语言处理是深度学习的另一重要应用领域。
研究者使用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、变压器（Transformer）等模型进行文本生成、情感分析、机器翻译等任务，推动了自然语言处理技术的发展。
语音识别与生成：深度学习在语音识别和语音合成方面也有广泛应用。
研究者利用深度学习模型进行语音特征提取、语音识别和语音合成，提高了语音技术的准确性和自然度。
游戏与人工智能：深度学习在游戏领域的应用也日益增多。
研究者利用深度学习模型进行游戏策略学习、游戏内容生成等任务，提高了游戏的智能性和趣味性。
医疗与健康：深度学习在医疗领域的应用也备受关注。
研究者利用深度学习模型进行疾病诊断、药物研发、医疗影像分析等任务，为医疗健康领域的发展提供了有力支持。
这些主题分类展示了深度学习在不同领域和应用场景中的广泛应用和巨大潜力。
通过对这些主题的深入研究和分析，我们可以更好地理解深度学习的发展趋势和应用前景。
1. 计算机视觉在计算机视觉领域，深度学习技术的应用已经取得了显著的突破。
近年来，卷积神经网络（CNN）成为了该领域的主导模型，特别是在图像分类、目标检测、图像分割等方面。
AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet等模型的出现，不断刷新了图像分类任务上的准确率记录。
主题：计算机视觉的核心任务是让机器能够像人一样“看懂”图像和视频，从而进行自动分析和理解。
深度学习通过模拟人脑神经元的连接方式，构建出复杂的网络结构，实现对图像的高效特征提取和分类。
情境：计算机视觉的应用场景非常广泛，包括人脸识别、自动驾驶、医学影像分析、安全监控等。
在这些场景中，深度学习模型需要处理的数据集往往规模庞大，且存在噪声、模糊等问题，因此模型的鲁棒性和泛化能力成为研究重点。
网络流量分类与分析技术研究综述
网络流量分类与分析技术研究综述网络流量是指通过网络传输的数据包的数量和速率。
在互联网时代，网络流量成为了信息传输的重要指标，通过对网络流量的分类和分析可以了解网络的使用情况、发现网络故障、提高网络性能等。
本文将对网络流量分类与分析技术进行综述，并介绍其应用领域和未来发展方向。
一、网络流量分类技术网络流量的分类是通过对流量数据包进行特征提取和识别，将流量划分为不同的类型。
常见的网络流量分类技术包括端口号识别、深度包检测、统计分析等。
1. 端口号识别端口号是TCP/IP协议中用于区分不同应用程序或服务的标识符。
通过识别数据包的源端口号和目的端口号，可以判断该流量所属的应用程序或服务。
例如，源端口号为80表示该流量属于Web浏览器的HTTP请求，而源端口号为443表示该流量属于使用HTTPS协议加密的Web服务。
2. 深度包检测深度包检测是指对数据包的负载进行深入分析，提取出更多的特征信息以进行分类。
深度包检测可以依靠不同的特征进行分类，比如协议头部信息、数据包长度、数据内容等。
通过深度包检测，可以识别出隐藏在加密协议中的流量类型，提高分类的准确性。
3. 统计分析统计分析是指通过对网络流量数据进行统计和分析，从中抽取出特征规律进行分类。
常见的统计方法包括数据包长度分布、时间序列分析、频谱分析等。
通过对流量数据的频率、持续时间、数据量等进行统计，并结合机器学习算法，可以建立分类模型，实现更精确的流量分类。
二、网络流量分析技术网络流量分析是指对网络流量数据进行解析、处理和分析，从中提取出有价值的信息和模式，为网络管理、安全监测、性能优化等提供支持。
常见的网络流量分析技术包括流量分析工具、数据挖掘、机器学习等。
1. 流量分析工具流量分析工具是一类专门用于捕获、存储和分析网络流量的软件工具。
其中最广泛使用的工具是Wireshark，它可以对网络流量进行抓包和分析，提供了丰富的功能和可视化界面，能够展现数据包的各个层级信息，并支持定制化的分析。
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学习分析技术综述一、学习分析技术的起源与发展学习分析是一个新兴的、正在发展的学科，是技术促进学习研究中增长最快的领域之一，也是当前的研究热点。
美国新媒体联盟与美国高校教育信息化协会主动学习组织合作“新媒体联盟地平线项目(The New Media Consortium's Horizon Project)”的 2010 年度和2011年度报告中，预测基于数据的学习分析技术将在未来的四到五年内成为主流，并对学习分析技术在教学、学习、研究和知识生成等方面所具有的作用进行了分析,勾勒了其广泛的应用前景。
近年来,在教育技术领域，学习分析逐渐成为了迅速发展的新热点之一。
我们可以看出，各种学习技术系统中己经获取并储存了大量的学习者学习行为数据，而且这些学习行为的数据还在迅速增加，这就急迫需要一种新的技术对这些数据进行分析, 为改进学习实践、增强学习效果提供依据。
尽管在传统教学过程中也能够评估学生的成绩、分析教学过程,从而提高教学的质量，但是所采集的数据往往不够充分,信息化程度较低，而且分析结果用于干预教学的周期过长，效果不明显。
因此，学习分析技术逐渐浮现出来，并受到越来越多的关注。
［1］二、学习分析技术背景在学习分析概念形成之前，相关方法、技术和工具都已经发展起来了。
学习分析从一系列研究领域汲取技术，如数据统计、商业智能 (Business Intelligence)、网页分析(Web Analytics)、运筹学(Operational Research)、人工智能(AI)、教育数据挖掘(EDM )、社会网络分析、信息可视化等。
数据统计历来作为一个行之有效的手段用来解决假设检验问题。
商业智能以数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等技术为基础，从不同的数据源中提取数据，将之转换成有用的信息，它与学习分析有相似之处，但它历来被定位于通过可能的数据访问和绩效指标总结使生产更高效。
网页分析工具，如Google analytics通过网页访问量 ,与互联网网站、品牌等的关联做出报告，这些技术可以用来分析学生的学习资源(课程,材料等)以追踪学生的学习轨迹。
运筹学通过设计优化数学模型和统计方法使目标最优化。
人工智能和数据挖掘中的机器学习技术建立在数据挖掘和人工智能方法上，它能够检测数据中的模式。
在学习分析中的类似技术可用于智能教学系统，以更加动态的方式对学生进行分类而不是简单地进行人口统计分类，可以通过协同过滤技术对特定的资源建立模型。
社会网络分析可以分析出隐含的人与人(如在论坛上的互动)和外显的人与人(如朋友或者关注对象)之间的关系，在学习分析中可用于探索网络集群、影响力网络、参与及不参与状况。
信息可视化是很多分析的重要一步(包括上面列出的那些分析方法)，它可以用来对所提供的数据进行意义建构，John Tukey1977年在他的《探索性数据分析》一书中给我们介绍了如何更好地利用信息可视化，Turkey强调使用可视化的价值在于帮助在形成正式的假设之前做检验。
以上这些学习分析技术都可以对大量数据进行分析和处理,形成分析报告为教育提供帮助。
［2］三、国内外研究现状2011年2月底，首届“学习分析技术与知识国际会议”在加拿大的阿尔伯达省班芙市举行，主题之一就是学习分析技术。
美国新媒体联盟发布的2010年度和2011年度《地平线报告》均预测学习分析技术将在未来的四到五年内成为主流。
可见，学习分析技术已逐渐成为教育中的一项新兴技术。
事实上，在“学习分析技术”概念出现之前,与之相关的技术、工具及其应用研究已经开展起来。
2004年在高等教育中出现的“智能导师系统”和“人工智能系统”掀起了“教育数据挖掘”研究的热潮,也促使学术分析技术这一关注学习者行为的分析技术的诞生。
Romero & Ventura(2007)以及 Baker & Yacef(2009)对10余年的教育数据挖掘研究进行分析,归纳出5类教育数据挖掘方法,它们是统计分析与可视化;聚类(聚类、离群点分析);预测(决策树、回归分析、时序分析);关系挖掘(关联规则挖掘、序列模式挖掘、相关挖掘);文本挖掘。
另外,随着网络学习及相关学习管理系统的不断普及,数据挖掘方法在学习管理系统中得到应用, 并开启了利用网络分析技术对学习者行为加以分析的研究, Romero等人(2005)对Moodle学习平台的日志分析是这方面研究的典范。
记录在学习管理系统中的学习者行为数据,经过聚集、分类、可视化以及关联规则分析等操作,生成实时的数据报告,或者利用从行为数据中反映出的常模来生成预测模型。
随着学习分析研究与实践的不断深入,除了数据挖掘方法外,一些原本属于社会科学领域的方法如社会网络分析法、话语分析法、内容分析法等也得到成功应用并成为学习分析的关键技术,这些方法的典型应用之一是师生交互行为分析。
［3］四、学习分析技术的内涵学习分析技术是一个新兴的研究领域，学习分析技术是对学生生成的海量数据的解释，以评估学生的学术进展，预测未来的表现，并发现潜在的问题。
简单地说，学习分析技术旨在应用数据分析为教育系统的各级决策提供参考,关键内容就是应用于教育领域的大数据分析。
这一研究方法原先来自于商业领域，商家通过对消费者的活动进行数据发掘分析来把握消费趋势。
比如淘宝网会根据用户购买和浏览过的产品，来推断用户对某类产品的偏好。
又如在社交网站中，新浪微博会根据个人的关注对象推荐该用户可能感兴趣的其他对象。
这类技术的实质，就是通过对数据的提取、归类、分析与总结，进行统计性的预测和判断。
基于学生相关数据的分析则是以学生群体为主体，以设计出更完善的教学方法为目标，致力于为学生提供高质量、个性化的学习体验，并评估制定的学习计划是否能有效帮助学生加强学习, 这些分析结果对于教学双方来说都具有重要的意义。
对教育工作者和研究人员而言，学习分析在剖析学生与在线文本、课件之间的互动中发挥着至关重要的作用。
对学生而言,通过开发用于分析学生具体数据的移动软件和在线平台, 能够为学生提供符合他们学习需求的支持服务系统，使他们受益于学习分析，提高学习成绩和学习效率。
［4］五、组成学习分析的成分由定义可知,学习分析的核心是收集相关的分析数据。
目的是评估、预测学习群体的学习状态和学习效果;最终目标是提供个性化的学习支持。
学习分析由五个部分组成:1.数据收集：这些数据可以来自学生的基本信息，也可以是学生在学习生活中的行为信息，如学生的兴趣爱好、经常使用的学习工具等数据信息。
2.分析：使用学习分析工具将手机的数据进行需要分析。
结果以表格、图表等可视化的形式呈现在各种媒体上。
3.学生学习：学习分析核心的分析对象就是学生的学习。
学习分析告知教师:学生在做什么,他们将时间花在什么地方,他们获取了哪些内容,学生学习的进展如何等方面的问题。
4.反馈：学习分析的结果可以提供给教师、学生以及管理者。
学生可以将分析结果作为自身学习的一个监督量表。
而教师和管理者则是依据分析结果重新规划教学活动,提高教学质量。
5.干预：学习分析不仅仅是判定学生处在什么样的一个学习状态中。
更是通过学生课程学习产生的数据,掌握学生在课程学习中的特定阶段和特定活动,为学生个性化学习和指导提供了依据。
［5］六、学习分析技术的分析方法学习分析技术除了传统的数据分析方法外, 充分吸收了大数据时代下各个领域的新技术, 包括社会网络分析法、话语分析法和内容分析法。
这些新技术的引入,使得学习分析逐渐科学化、现代化和智能化。
1.社会网络分析法(Social Network Analysis)原先是一种社会学研究方法, 它是对社会网络的关系结构及其属性加以分析的一套规范和方法, 现已广泛运用于教育领域。
如果将学习者个体作为研究对象,通过社会网络分析法, 我们不难判断学习者个体向哪些同伴寻求了学习帮助,在哪些方面产生了学习认知上的困难, 又有哪些具体的情境因素影响了学习者个体的学习过程等。
如果将整个网络作为研究对象,社会网络分析法主要关注的是网络学习过程中信息的分布和个体学习的进展情况。
2.话语分析法(Discourse Analysis)原先是一种语言学研究方法, 是在课堂对话基础上建立的口语分析方法,经过不断发展引入到教育领域,在课堂教学实践中得到了广泛应用。
在大数据时代下,话语分析的对象不仅仅只是教学过程中面对面的对话内容, 还涉及网络课程与会议中产生的文本内容, 以及网络背景下的异步交流内容等。
通过话语分析技术,我们可以对网上学习交流过程中话语的文本性含义有更深入的了解,从而探究知识建构的本质,对整个学习发生的过程获得更加清晰的认识。
3.内容分析法(Content Analysis)是一种对传播内容进行客观、系统和定量描述的研究方法。
内容分析的过程是一个层层推理的过程, 其实质是对传播内容所含信息量及其变化的分析, 即由表征的有意义的词句推断出准确意义的过程。
在教育领域中运用内容分析法,不仅可以对学习者的学习过程数据进行定量分析, 探寻学习者的行为模式;还可对其进行定性分析,运用积累的大量经验来预测当前的学习者行为, 为学习者提供个性化的学习资源服务。
［6］七、学习分析技术的模型1.数据的收集学习分析技术需要大量数据作为支撑,仅仅依靠结构化数据是远远不够的,必须同时收集不同系统中的非结构化数据,保障分析结果的正确性、一致性和完整性。
目前,教育系统中已经积累了大量的学生信息。
信息系统中的学生信息、课程信息和教师信息这些档案类信息都可以作为学习分析的数据来源之一;课程管理系统(CMS)和学习管理系统(LMS)中也蕴藏着大量可以挖掘的信息,包括课程中的交互信息(与老师或学生的交流等)、学习表现信息(作业完成情况等)以及行为信息等;同时,基于教师经验、教师观察以及教师直觉的课程指导方针也是形成决策树分析的必不可少的部分。
2.数据的处理结构化数据的考量很难反映一个学生在一堂课中吸收了多少知识,但是通过其在系统中的行为反应可以转化为可量化的数据来对其学习过程进行分析。
比如在在线课程中,可通过多个方面检测学生的表现:比如与同班同学相比,在网站上花费的时间;登录网站的频率; 犯了同样错误后重复犯错的概率;在某一科目停留的时间等等。
通过综合分析这些数据,可以对学生的学习行为有更深入的了解,从而更加微观地了解学生。
3.软件分析学习分析软件按照专业程度来分,可分为专用工具和通用工具两种。
“专用工具”一般是学习分析项目中的核心分析工具,它专门针对某一项目的具体要求进行设计和开发,在项目实施过程中运用该工具搜集和分析学习者数据, 从而指导教学。
典型的专用工具有Socrato、 SNAPP 和 LOCO-Analyst 等。
而“通用工具”则是原来应用于互联网、可用性设计等其他领域的工具,后来被转用于教育情境下, 用来分析学习者如何使用教学系统, 主要有 Mix panel Analytics、User fly、Gephi等几种。