[摘要]學(xué)習(xí)分析技術(shù)為提升學(xué)習(xí)質(zhì)量提供了新的思路，而從學(xué)習(xí)分析實(shí)際應(yīng)用的學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)、診斷、預(yù)測(cè)、干預(yù)來(lái)看，評(píng)價(jià)模型的建立是重要的基礎(chǔ)。本研究以學(xué)生綜合評(píng)價(jià)為目標(biāo)，通過(guò)理論演繹和專(zhuān)家訪談構(gòu)建了以投入度、完成度、調(diào)控度、聯(lián)通度和主動(dòng)性為核心的五維度綜合評(píng)價(jià)參考理論模型，并通過(guò)學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)聚合特征變量，構(gòu)建了相應(yīng)的計(jì)算模型。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)行了相應(yīng)的工具設(shè)計(jì)和研發(fā)，從而通過(guò)實(shí)踐應(yīng)用驗(yàn)證學(xué)生綜合評(píng)價(jià)參考模型的科學(xué)性和可用性。研究為學(xué)生的綜合測(cè)評(píng)提供了理論上的參考，為學(xué)習(xí)分析技術(shù)的實(shí)踐應(yīng)用提供了方法和思路上的借鑒。
[關(guān)鍵詞]學(xué)習(xí)分析技術(shù);學(xué)生綜合評(píng)價(jià)參考模型;S-SERI;學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)
一引言
教育發(fā)展的目標(biāo)是通過(guò)改革提升教育服務(wù)能力，能夠?yàn)樗杏袑W(xué)習(xí)意愿的人提供教育服務(wù);同時(shí)提升教育服務(wù)水平，能夠?yàn)槊恳粋€(gè)學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化的教育服務(wù)，即構(gòu)建面向全體受眾的大規(guī)模個(gè)性化開(kāi)放教育體系。要實(shí)現(xiàn)這種大規(guī)模個(gè)性化教育體系，我們認(rèn)為解決的思路有兩個(gè)方向[1]，一類(lèi)是發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)的社會(huì)交互特性，鼓勵(lì)學(xué)習(xí)者建立自己的學(xué)習(xí)空間，使用自己想用的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)建立連接、分享內(nèi)容、貢獻(xiàn)內(nèi)容、合作學(xué)習(xí)或者擴(kuò)展自己的個(gè)人網(wǎng)絡(luò)和專(zhuān)業(yè)網(wǎng)絡(luò)。交互尤其是社會(huì)交互是這種教與學(xué)的核心，學(xué)習(xí)者通過(guò)交互建構(gòu)自己的數(shù)字身份，貢獻(xiàn)自己的智慧，通過(guò)持續(xù)不斷的創(chuàng)新推動(dòng)課程的進(jìn)化與發(fā)展，并不斷發(fā)展自己的概念網(wǎng)絡(luò)、技術(shù)網(wǎng)絡(luò)和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，注重問(wèn)題的解決和創(chuàng)新。此時(shí)實(shí)現(xiàn)的是在線教育在社會(huì)性交互方面的潛力，主要是利用技術(shù)促進(jìn)人與人之間的通信，改善師生之間、生生之間的交互[2]。另一類(lèi)是充分利用大規(guī)模學(xué)習(xí)者在平臺(tái)中的學(xué)習(xí)和交互行為產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的應(yīng)用和挖掘?qū)⒊蔀槠脚_(tái)價(jià)值的更大發(fā)源地。對(duì)于機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，最有價(jià)值的是通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘?yàn)閷W(xué)習(xí)者提供有針對(duì)性的教育服務(wù)，而這類(lèi)教育服務(wù)并不是學(xué)習(xí)者“自有價(jià)值”的天然獲得，而是在此之上為提高個(gè)體學(xué)習(xí)效率和績(jī)效而進(jìn)行的增值服務(wù)。按照美國(guó)教育部教育技術(shù)辦公室(U.S. Department of Education，Office of Educational Technology)2012年簡(jiǎn)報(bào)中的提法來(lái)進(jìn)行概括，這些增值服務(wù)主要包括用戶(hù)知識(shí)模擬、用戶(hù)行為分析、用戶(hù)經(jīng)驗(yàn)分析;用戶(hù)分類(lèi)、分組;知識(shí)域模擬如學(xué)習(xí)課題分類(lèi)排序，知識(shí)元素與相應(yīng)的教學(xué)原則分析;趨勢(shì)分析;自適應(yīng)和個(gè)性化學(xué)習(xí)。其中，對(duì)學(xué)習(xí)者最有價(jià)值的就是自適應(yīng)和個(gè)性化學(xué)習(xí)，平臺(tái)能夠根據(jù)已記錄的學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)活動(dòng)的行為數(shù)據(jù)、交互內(nèi)容數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的績(jī)效表征文本，對(duì)學(xué)習(xí)者的行為和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行建模和分類(lèi)，從而提供最直接、最有效的學(xué)習(xí)診斷和預(yù)測(cè)，進(jìn)而給學(xué)習(xí)者提升學(xué)習(xí)效率和效果提出有價(jià)值的建議。
學(xué)習(xí)分析技術(shù)強(qiáng)調(diào)基于數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)描述、診斷、預(yù)測(cè)和干預(yù)。第一個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)就是對(duì)于學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)的綜合性描述，這種描述不是類(lèi)似于傳統(tǒng)商業(yè)智能的特征提取，而應(yīng)該基于教育教學(xué)理論，從評(píng)估和發(fā)展兩個(gè)方面構(gòu)建在線學(xué)習(xí)者的綜合評(píng)價(jià)模型。本研究以在線學(xué)習(xí)者的綜合評(píng)價(jià)為主題，嘗試通過(guò)完整的學(xué)習(xí)分析技術(shù)，構(gòu)建基于學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的綜合評(píng)價(jià)參考模型，從而為學(xué)習(xí)者的個(gè)性化學(xué)習(xí)服務(wù)提供智能化決策支持。之所以選擇評(píng)價(jià)作為切入點(diǎn)，是因?yàn)閷W(xué)習(xí)分析技術(shù)所期待的個(gè)性化學(xué)習(xí)服務(wù)，來(lái)源都在于有一個(gè)科學(xué)的評(píng)價(jià)模型，只有建立了評(píng)價(jià)基準(zhǔn)，才能夠做出相應(yīng)的預(yù)警和預(yù)測(cè)服務(wù)，從而為有效的干預(yù)提供支持。
正如所有的傳統(tǒng)教育評(píng)價(jià)一樣，在線教育中學(xué)習(xí)者的綜合測(cè)評(píng)一直存在著科學(xué)性和可行性之間的矛盾。從科學(xué)性的角度來(lái)說(shuō)，如何全面、正確評(píng)價(jià)學(xué)生的學(xué)習(xí)績(jī)效和個(gè)體發(fā)展，目前主要寄希望于終結(jié)性評(píng)價(jià)和形成性評(píng)價(jià)結(jié)合的思路進(jìn)行考量。形成性考核是“為激發(fā)、提高學(xué)生的學(xué)習(xí)所設(shè)計(jì)的所有活動(dòng)，并且要為學(xué)生提供他們學(xué)習(xí)過(guò)程中進(jìn)步、發(fā)展的標(biāo)志”。終結(jié)性評(píng)價(jià)是用于“對(duì)學(xué)生所取得的成就作出評(píng)估的記錄或報(bào)告”。[3]在我國(guó)的教學(xué)評(píng)價(jià)中，考核類(lèi)型的劃分往往是根據(jù)時(shí)間段來(lái)進(jìn)行，形成性考核是指平時(shí)成績(jī)，終結(jié)性考核則是指期末成績(jī)。雖然我們形成了這種綜合評(píng)價(jià)，但終結(jié)性考核主要考察的是認(rèn)知績(jī)效，而形成性考核的基本形式有：平時(shí)作業(yè)、階段性學(xué)習(xí)測(cè)驗(yàn)、課程實(shí)踐教學(xué)、專(zhuān)題討論、合作學(xué)習(xí)、學(xué)習(xí)記錄等[4]，主要的考察點(diǎn)仍然是學(xué)生學(xué)習(xí)的認(rèn)知結(jié)果。如今，對(duì)人才培養(yǎng)的定位越來(lái)越指向綜合性，尤其是在線教育領(lǐng)域，我們一直提出的是應(yīng)用型人才的培養(yǎng)目標(biāo)。這又涉及到一個(gè)可行性的問(wèn)題，因?yàn)槿绻麤](méi)有合適的評(píng)價(jià)維度和指標(biāo)體系，以及相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集方法，這種理想的綜合性評(píng)價(jià)，缺失可操作的具體方法和工具，難以為繼。
因此，如何在評(píng)價(jià)方面切實(shí)體現(xiàn)人才培養(yǎng)目標(biāo)，就需要對(duì)目標(biāo)本身進(jìn)行綜合建模，從更充分的維度綜合形成科學(xué)、可操作的評(píng)價(jià)目標(biāo)體系。基于此，本研究重點(diǎn)回答以下兩個(gè)問(wèn)題，一是如何構(gòu)建全面衡量學(xué)習(xí)質(zhì)量的綜合評(píng)價(jià)模型，二是在學(xué)習(xí)分析技術(shù)使用中，如何根據(jù)平臺(tái)記錄的有效教與學(xué)行為數(shù)據(jù)聚合到綜合評(píng)價(jià)模型，從而為可操作的自動(dòng)化參考性評(píng)價(jià)提供基礎(chǔ)。
二學(xué)生綜合評(píng)價(jià)參考模型的理論研究
學(xué)生綜合評(píng)價(jià)參考模型的提出主要依賴(lài)于理論演繹和專(zhuān)家訪談。《教育評(píng)價(jià)辭典》中將教育評(píng)價(jià)定義為“根據(jù)一定的教育價(jià)值觀或教育目標(biāo)，運(yùn)用可行的科學(xué)手段，通過(guò)系統(tǒng)地搜集信息資料和分析整理，對(duì)教育活動(dòng)、教育過(guò)程和教育結(jié)果進(jìn)行價(jià)值判斷，從而使評(píng)價(jià)對(duì)象不斷自我完善和為教育決策提供依據(jù)的過(guò)程?！?sup>[5]學(xué)生評(píng)價(jià)作為教育評(píng)價(jià)中的核心內(nèi)容之一，可以將基于學(xué)習(xí)分析的學(xué)生評(píng)價(jià)界定為：根據(jù)一定的教學(xué)目標(biāo)，運(yùn)用可行的科學(xué)手段，通過(guò)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)產(chǎn)生數(shù)據(jù)的分析和整理，對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)活動(dòng)、學(xué)習(xí)過(guò)程和學(xué)習(xí)結(jié)果進(jìn)行價(jià)值判斷，從而使學(xué)生不斷自我完善的過(guò)程。
從教育評(píng)價(jià)和學(xué)生評(píng)價(jià)的界定可以看出，進(jìn)行學(xué)生評(píng)價(jià)，需要以教學(xué)目標(biāo)作為價(jià)值判斷依據(jù)和準(zhǔn)繩。對(duì)于教學(xué)目標(biāo)，布魯姆將其分為認(rèn)知領(lǐng)域、情感領(lǐng)域和動(dòng)作技能領(lǐng)域三大領(lǐng)域;加涅將教學(xué)目標(biāo)按照學(xué)習(xí)結(jié)果分為言語(yǔ)信息、智力技能、認(rèn)知策略、動(dòng)作技能和態(tài)度五個(gè)大類(lèi)，由于在線學(xué)習(xí)基本不涉及動(dòng)作技能的目標(biāo)習(xí)得，因此，我們主要在加涅的目標(biāo)分類(lèi)基礎(chǔ)上，結(jié)合在線教育自身的特點(diǎn)以及在線學(xué)習(xí)者(主要是成人學(xué)習(xí)者)的特點(diǎn)，我們構(gòu)建了如下的五維度理論模型。
從智力技能方面，我們?cè)跇?gòu)建評(píng)價(jià)模型的時(shí)候，引入了完成度這一維度來(lái)反映這類(lèi)教學(xué)目標(biāo)的具體完成情況。所謂的完成度，指的是學(xué)習(xí)者按照教師的教學(xué)設(shè)計(jì)，所完成的相應(yīng)的學(xué)習(xí)活動(dòng)的情況。需要特別說(shuō)明的是，我們的前提是教師的在線課程教學(xué)設(shè)計(jì)是完整而合理的，這樣完成度能夠較好地表達(dá)學(xué)生的在線學(xué)習(xí)的結(jié)果情況。
從態(tài)度和情感方面，我們認(rèn)為，不同的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)和學(xué)習(xí)需求是在線學(xué)習(xí)者的重要屬性，是評(píng)價(jià)學(xué)生在學(xué)習(xí)準(zhǔn)備的態(tài)度方面的重要指標(biāo)。為此，我們引入主動(dòng)性這一評(píng)價(jià)維度，綜合判斷學(xué)生學(xué)習(xí)的態(tài)度準(zhǔn)備，從而保證評(píng)價(jià)的全面性。
進(jìn)一步，由于在線學(xué)習(xí)者的受教育背景、學(xué)習(xí)需求和興趣不同，其學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、學(xué)習(xí)風(fēng)格、認(rèn)知策略等相應(yīng)也會(huì)有相當(dāng)大的差異，并且由于在線學(xué)習(xí)大多數(shù)情況下是由學(xué)生自主進(jìn)行，因此對(duì)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力也有較高的要求。這些能力、方法上的差異對(duì)學(xué)生的在線學(xué)習(xí)效果有著重要的影響，因此需要進(jìn)行全面的評(píng)價(jià)，以幫助教師針對(duì)不同類(lèi)型的學(xué)習(xí)者采取有針對(duì)性的教學(xué)策略和教學(xué)干預(yù)，由此我們構(gòu)建了調(diào)控度的維度。
其次，在在線學(xué)習(xí)中，學(xué)生學(xué)習(xí)的投入水平也是我們關(guān)注的重點(diǎn)，如果說(shuō)完成度主要考慮的學(xué)生學(xué)習(xí)的質(zhì)量評(píng)價(jià)，那么投入度考慮的就是學(xué)生學(xué)習(xí)的過(guò)程數(shù)量指標(biāo)。在線教育相較傳統(tǒng)課堂教學(xué)有其特殊性，由于教與學(xué)的時(shí)空分離，教師、管理者僅僅通過(guò)作業(yè)、單元測(cè)驗(yàn)、考試等一些傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)手段很難實(shí)時(shí)掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)過(guò)程和學(xué)習(xí)狀態(tài)，及時(shí)做出針對(duì)性的調(diào)控和干預(yù)。學(xué)習(xí)分析基于學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，在對(duì)在線學(xué)習(xí)的過(guò)程監(jiān)控方面有其天然的優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建學(xué)生評(píng)價(jià)模型時(shí)需要發(fā)揮這方面長(zhǎng)處，彌補(bǔ)在線教育過(guò)程性評(píng)價(jià)方面的短板，由此我們引入了投入度作為表征學(xué)生在線學(xué)習(xí)過(guò)程的評(píng)價(jià)維度。
最后，在信息資源呈幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)的今天，學(xué)生的在線學(xué)習(xí)的目的不再僅僅是從固化的課程資源中獲取知識(shí)或技能，更重要的是培養(yǎng)在海量信息資源中發(fā)現(xiàn)、獲取乃至創(chuàng)造知識(shí)的能力。聯(lián)通主義學(xué)習(xí)理論認(rèn)為，網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的學(xué)習(xí)者需要具備從更大范圍發(fā)現(xiàn)和組織信息資源的能力，具備辨析信息資源內(nèi)容和發(fā)現(xiàn)信息間關(guān)聯(lián)性的能力，具備建立社會(huì)化連接以交流共享信息的能力以及通過(guò)創(chuàng)造內(nèi)容與他人聯(lián)通的能力。[6]在聯(lián)通主義學(xué)習(xí)中連接的建立和網(wǎng)絡(luò)的形成都依賴(lài)于交互的開(kāi)展，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)以交互為核心。學(xué)習(xí)者參與到與實(shí)踐者、其他學(xué)習(xí)者、教師和導(dǎo)師的交互之中，這種社會(huì)交互對(duì)學(xué)習(xí)者了解課程內(nèi)容并在空間中進(jìn)行定向至關(guān)重要[7]。從在線學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢(shì)和對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)素養(yǎng)要求的角度出發(fā)，我們構(gòu)建了聯(lián)通度這一維度來(lái)評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代學(xué)習(xí)者所需要具備的能力素養(yǎng)。
初步模型構(gòu)建后，研究者邀請(qǐng)了在線教育領(lǐng)域、學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域和教學(xué)評(píng)價(jià)領(lǐng)域的7位專(zhuān)家進(jìn)行了半結(jié)構(gòu)化訪談，獲得了相應(yīng)認(rèn)可后，我們最終以在線教育人才培養(yǎng)目標(biāo)為核心，結(jié)合教育評(píng)價(jià)理論和遠(yuǎn)程教育相關(guān)理論，提煉構(gòu)建了學(xué)生綜合評(píng)價(jià)參考模型，稱(chēng)為S-SERI模型(Student-Systematically Evaluation Reference Indicator)。
S-SERI模型由維度和指標(biāo)構(gòu)成，其中維度滿(mǎn)足對(duì)學(xué)生的某方面評(píng)價(jià)需求，具有一定概括度和抽象層次，可能包含多個(gè)指標(biāo)，指標(biāo)則是對(duì)維度的具體分解。例如衡量學(xué)生在線學(xué)習(xí)投入的“投入度”維度，包括“行為投入”、“認(rèn)知投入”、“情感投入”等一級(jí)指標(biāo)，在“行為投入”指標(biāo)下又包括“活躍度”、“持續(xù)度”等二級(jí)指標(biāo)。維度和指標(biāo)確立主要基于以下兩個(gè)原則：①典型性原則。評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)選取最能反映學(xué)生在該評(píng)價(jià)目標(biāo)上發(fā)展水平的典型特征，并不需要將所有反映評(píng)價(jià)目標(biāo)的指標(biāo)一個(gè)不漏地堆積起來(lái)，評(píng)價(jià)模型最終應(yīng)用于在線教育教學(xué)實(shí)踐，過(guò)多的指標(biāo)可能反而讓教師和學(xué)生難以解讀、無(wú)所適從;②可操作性原則。維度一級(jí)級(jí)分解成的最終指標(biāo)應(yīng)該是具體的、可以觀察、描述和測(cè)量的。構(gòu)成S-SERI模型的五個(gè)維度具體如下：
圖1 學(xué)生綜合評(píng)價(jià)參考模型
1.投入度
從活躍性、持續(xù)性等方面對(duì)學(xué)生在線學(xué)習(xí)的投入程度進(jìn)行評(píng)價(jià)。對(duì)投入度的評(píng)價(jià)除了行為投入以外，還包括更深層次的認(rèn)知以及情感投入。投入度是對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程進(jìn)行表征的重要維度。
2.主動(dòng)性
包括完成自主學(xué)習(xí)任務(wù)的主動(dòng)性、參與教師指定教學(xué)活動(dòng)的主動(dòng)性以及進(jìn)行交互的主動(dòng)性等等，主動(dòng)性在一定程度上表征了學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)水平與變化情況。
3.調(diào)控度
從學(xué)習(xí)的規(guī)律性、持續(xù)性、效率等方面對(duì)學(xué)生調(diào)控自己學(xué)習(xí)過(guò)程的水平進(jìn)行評(píng)價(jià)，調(diào)控度是對(duì)學(xué)生認(rèn)知策略、自主學(xué)習(xí)能力進(jìn)行表征和評(píng)價(jià)的重要維度
4.完成度
以課程的教學(xué)目標(biāo)為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)學(xué)生實(shí)際完成情況進(jìn)行評(píng)價(jià)，對(duì)于不同類(lèi)型的課程，教學(xué)目標(biāo)的側(cè)重點(diǎn)不同，完成度的指標(biāo)以及權(quán)重設(shè)置也會(huì)進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。
5.聯(lián)通度
對(duì)學(xué)生建立社會(huì)化認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的能力進(jìn)行評(píng)價(jià)，包括建立連接的能力，維護(hù)連接的能力等。聯(lián)通度的評(píng)價(jià)核心是交互，包括學(xué)生與資源的交互、學(xué)生與教師以及其他學(xué)習(xí)同伴的交互。
進(jìn)一步，我們根據(jù)構(gòu)建的理論模型，開(kāi)展基于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的綜合建模工作。由于維度建模來(lái)源于理論演繹和專(zhuān)家訪談，下一步的重心是如何將構(gòu)建的維度模型進(jìn)一步細(xì)化并提煉出相應(yīng)的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)，從而為量化評(píng)估提供可操作的依據(jù)。
三數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建
學(xué)生評(píng)價(jià)的理論模型構(gòu)建是由上而下，而算法模型的構(gòu)建是由下而上，即先確定各維度下最底層指標(biāo)的計(jì)算方法，再將這些指標(biāo)進(jìn)行聚合，最終得到維度算法模型，模型構(gòu)建的具體流程如下圖所示。
圖2 學(xué)生綜合評(píng)價(jià)參考模型數(shù)據(jù)分析應(yīng)用流程
1.原始數(shù)據(jù)匯聚與預(yù)處理
學(xué)生的原始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)往往是多源異構(gòu)的，分散存儲(chǔ)在內(nèi)容管理系統(tǒng)、學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)、教務(wù)管理系統(tǒng)等各個(gè)平臺(tái)中，將這些數(shù)據(jù)匯聚到一起，盡可能對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)所發(fā)生的過(guò)程進(jìn)行還原是科學(xué)和全面評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)。這就要求對(duì)各個(gè)平臺(tái)的數(shù)據(jù)有一個(gè)全面完整的認(rèn)識(shí)，理順數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的業(yè)務(wù)邏輯，提取出在線教育的各類(lèi)業(yè)務(wù)工作中的關(guān)鍵主體、要素和流程。如針對(duì)課程教學(xué)業(yè)務(wù)，其主體包括教師、學(xué)生和課程;要素包括資源、交互、作業(yè)和測(cè)試等，流程包括資源學(xué)習(xí)、交流討論等。對(duì)于業(yè)務(wù)所涉及的流程，則是相互交織的一系列復(fù)雜過(guò)程，包含多種動(dòng)態(tài)和靜態(tài)信息。流程往往體現(xiàn)了要素的狀態(tài)變化和行為過(guò)程。在此基礎(chǔ)上，將在線教育的核心教學(xué)與管理業(yè)務(wù)分解，形成覆蓋學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程的完整數(shù)據(jù)描述。
參考xAPI的理念[8]，基于業(yè)務(wù)解析提取出的關(guān)鍵學(xué)習(xí)主體、要素和流程，我們構(gòu)建了基于學(xué)習(xí)的活動(dòng)流?；顒?dòng)流由必要屬性和可選屬性構(gòu)成：必要屬性包括活動(dòng)主體、動(dòng)作以及活動(dòng)對(duì)象三類(lèi)，可選屬性包括活動(dòng)時(shí)間、活動(dòng)結(jié)果等若干類(lèi)。通過(guò)這些屬性，可以對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)活動(dòng)過(guò)程進(jìn)行描述，例如小張(活動(dòng)主體)在某個(gè)時(shí)間(活動(dòng)時(shí)間)觀看了(動(dòng)作)關(guān)于某個(gè)知識(shí)點(diǎn)的視頻(活動(dòng)對(duì)象)。表 1列出了一些可能的必要屬性，不同教學(xué)設(shè)計(jì)、教學(xué)情境中這些屬性需要做出相應(yīng)調(diào)整。
表1 活動(dòng)流中一些必要屬性的描述
構(gòu)建基于學(xué)習(xí)的活動(dòng)流，方便不同數(shù)據(jù)源按照統(tǒng)一的規(guī)范進(jìn)行整合，提高數(shù)據(jù)匯聚的效率按照這種規(guī)范描述的學(xué)習(xí)過(guò)程，最終會(huì)以具有語(yǔ)義結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，也便于機(jī)器理解和學(xué)習(xí)。同時(shí)，由于學(xué)習(xí)分析大部分基于行為數(shù)據(jù)進(jìn)行，對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)先進(jìn)行基于(行為)活動(dòng)的描述和封裝，有助于后續(xù)研究的進(jìn)行。
在解析業(yè)務(wù)，將學(xué)習(xí)活動(dòng)數(shù)據(jù)化的過(guò)程中，會(huì)遇到數(shù)據(jù)質(zhì)量的問(wèn)題。當(dāng)前在線教育的數(shù)據(jù)質(zhì)量整體水平還比較低，缺失值比例較高，可能會(huì)出現(xiàn)異常值、不確定的定義和編碼、無(wú)效或錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)不一致等情況。在這個(gè)階段當(dāng)中要及時(shí)地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量存在的問(wèn)題，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，盡可能提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的分析奠定基礎(chǔ)。
2.潛在變量生成
潛在變量是指從原始數(shù)據(jù)庫(kù)中獲得的，在意義上與模型可能相關(guān)的變量。這些變量與評(píng)價(jià)需求相關(guān)聯(lián)，且數(shù)據(jù)質(zhì)量較好。在潛在變量生成階段中，我們?cè)谥皵?shù)據(jù)匯聚的基礎(chǔ)上，提取出能夠描繪學(xué)習(xí)活動(dòng)核心要素和流程的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是后續(xù)模型構(gòu)建的基礎(chǔ)。前一步中匯聚的數(shù)據(jù)集合是對(duì)教學(xué)活動(dòng)和學(xué)生學(xué)習(xí)經(jīng)歷的完整描述，潛在變量是在其基礎(chǔ)上進(jìn)行的提煉，是一系列能夠表征教學(xué)與學(xué)習(xí)情況的有效標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)項(xiàng)。
潛在變量生成階段，僅通過(guò)對(duì)于機(jī)構(gòu)教學(xué)要素和教學(xué)流程的分析，得出有效的數(shù)據(jù)項(xiàng)。應(yīng)盡量避免復(fù)雜計(jì)算。如必須進(jìn)行復(fù)雜計(jì)算，則只有通用性的，能夠?qū)C(jī)構(gòu)的教學(xué)與管理起到重要監(jiān)測(cè)作用的變量，才可以納入到潛在變量中。這些數(shù)據(jù)項(xiàng)可以是基本的屬性量，如課程的資源數(shù)等;也可以是行為計(jì)數(shù)，如每日學(xué)生資源訪問(wèn)量;也可以是簡(jiǎn)單計(jì)算的結(jié)果，如作業(yè)提交時(shí)間間隔，即教師發(fā)布作業(yè)與學(xué)生提交作業(yè)之間的時(shí)間差值;在少數(shù)情況下，可以是需要較為復(fù)雜計(jì)算的結(jié)構(gòu)，如教學(xué)交互的有效性等。
3.特征變量選取
特征變量是從潛在變量中選出的，經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)分析后證明具有足夠好的數(shù)據(jù)質(zhì)量，可以進(jìn)一步進(jìn)入算法構(gòu)建的變量。特征變量選取又稱(chēng)作特征工程(Feature Engineering)，根據(jù)具體的評(píng)價(jià)指標(biāo)，用特定領(lǐng)域知識(shí)或機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來(lái)選擇、刪除或者組合潛在變量得到特征，作為指標(biāo)的計(jì)算變量。之所以需要進(jìn)行特征變量選取，是因?yàn)槎嘤嗟淖兞繒?huì)對(duì)模型訓(xùn)練產(chǎn)生干擾，有可能造成模型的過(guò)擬合;另外變量過(guò)多時(shí)，在數(shù)據(jù)體量越來(lái)越大的情況下，會(huì)大大降低模型的訓(xùn)練和計(jì)算效率。
特征變量與評(píng)價(jià)指標(biāo)有著較大的不同，它是評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)建的基礎(chǔ)，可以通過(guò)不同類(lèi)型的計(jì)算，成為監(jiān)測(cè)教學(xué)與管理狀態(tài)的重要指標(biāo)。這些特征變量有可能是顯而易見(jiàn)的，如學(xué)生在線觀看教學(xué)視頻的次數(shù)、時(shí)長(zhǎng)等，也有些可能需要經(jīng)過(guò)一定的計(jì)算變換，如學(xué)生觀看教學(xué)視頻后進(jìn)行練習(xí)的概率、正確率等等。
當(dāng)需要計(jì)算的指標(biāo)較為簡(jiǎn)單、潛在變量較少的時(shí)候，可以讓專(zhuān)家基于特定的領(lǐng)域知識(shí)來(lái)人工選取特征變量。而指標(biāo)算法復(fù)雜，涉及較多變量的情況下，人工的方法存在一定的局限性，可能會(huì)影響到指標(biāo)算法的準(zhǔn)確性，所以我們綜合采用如下幾種方式來(lái)選取特征變量：
①計(jì)算變量與對(duì)應(yīng)指標(biāo)的相關(guān)性，選擇與指標(biāo)有相關(guān)性的變量作為特征變量;
②將潛在變量組合后再來(lái)選擇特征變量，如對(duì)學(xué)生的人口學(xué)數(shù)據(jù)(性別、年齡、前置學(xué)歷等)進(jìn)行組合，來(lái)獲得較大的特征集，組合特征能夠同時(shí)兼顧全局模型和個(gè)性化模型;
③在數(shù)據(jù)構(gòu)造較為復(fù)雜的時(shí)候可以采用深度學(xué)習(xí)的方法來(lái)自動(dòng)識(shí)別特征變量，深度學(xué)習(xí)又被稱(chēng)作無(wú)監(jiān)督特征學(xué)習(xí)(Unsupervised Feature Learning)，具有自動(dòng)學(xué)習(xí)特征的能力，可以從大規(guī)模的未標(biāo)注數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的本質(zhì)特征。
維度值和特征變量的關(guān)系如表2所示，由于篇幅關(guān)系，這里并沒(méi)有列出所有的特征變量。所有的特征值都有兩個(gè)數(shù)值，一個(gè)是原始特征值，如學(xué)習(xí)頻次，某個(gè)學(xué)生以周為單位的學(xué)習(xí)頻次是15次，那么記錄的特征值就是15，但由于綜合評(píng)價(jià)需要將特征值聚合成維度值，所以就需要將原始特征值轉(zhuǎn)換為百分制，具體的百分制得出，一般通過(guò)聚類(lèi)、Z分?jǐn)?shù)、邏輯回歸等方法，將特征值轉(zhuǎn)換。如學(xué)習(xí)頻次15，轉(zhuǎn)換為百分制則為90。
表 2 特征值的計(jì)算與維度計(jì)算示例
4.模型構(gòu)建
對(duì)于指標(biāo)算法構(gòu)建，主要分兩種類(lèi)型，一種類(lèi)型是可以通過(guò)問(wèn)卷、量表或者其他測(cè)量方法獲得指標(biāo)因變量的值，這種情況下采用有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)例如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者一些分類(lèi)算法，通過(guò)調(diào)整參數(shù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，選擇準(zhǔn)確度較高的算法即可。
另一種指標(biāo)構(gòu)成復(fù)雜，且對(duì)應(yīng)因變量的值獲取相對(duì)較為困難，如何采用無(wú)監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)這些指標(biāo)進(jìn)行分析是在模型構(gòu)建的關(guān)鍵難點(diǎn)問(wèn)題。要完成這種分析，需要先將專(zhuān)家知識(shí)通過(guò)某種方式傳授給機(jī)器，再由機(jī)器完成專(zhuān)家所不能夠完成的整合分析。如對(duì)于學(xué)生的活躍度這個(gè)指標(biāo)的分析，可以找到在線時(shí)長(zhǎng)，登錄次數(shù)資源學(xué)習(xí)等特征數(shù)據(jù)，由專(zhuān)家對(duì)不同活躍水平的學(xué)生貼標(biāo)簽，然后再對(duì)各類(lèi)學(xué)生進(jìn)行聚類(lèi)等各種分析。將分析的結(jié)果，進(jìn)行初步的模型計(jì)算。接下來(lái)，根據(jù)計(jì)算結(jié)果，確定學(xué)生活躍度的分析算法。
兩種類(lèi)型的指標(biāo)算法確定以后，我們采用專(zhuān)家模糊層次分析和機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法確定各個(gè)低一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重，最后一步步向上聚合成更高級(jí)別的指標(biāo)、維度乃至S-SERI模型。
5.模型驗(yàn)證迭代
模型的信度和效度是其重要的衡量指標(biāo)。除了一般性的數(shù)據(jù)挖掘指標(biāo)之外，需要將其同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，并根據(jù)平臺(tái)當(dāng)前的數(shù)據(jù)情況，確定其置信區(qū)間。模型構(gòu)建需要多輪迭代，需要嘗試各種特征變量的組合與各種不同類(lèi)型的模型計(jì)算方式的結(jié)果，通過(guò)比較計(jì)算結(jié)果最終確定模型算法。
四基于數(shù)據(jù)模型的評(píng)估實(shí)踐
基于國(guó)內(nèi)某高校網(wǎng)絡(luò)教育學(xué)院的數(shù)據(jù)，我們對(duì)上述的S-SERI模型進(jìn)行了應(yīng)用和驗(yàn)證，該學(xué)院使用了第三方開(kāi)發(fā)運(yùn)維的專(zhuān)門(mén)學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)，由于數(shù)據(jù)可獲得性和數(shù)據(jù)質(zhì)量等問(wèn)題，對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)相關(guān)頁(yè)面另外進(jìn)行了埋點(diǎn)處理，最終形成了相應(yīng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集，如前文圖2所示。根據(jù)特征值計(jì)算，最終聚合出相應(yīng)的維度值和S-SERI值，構(gòu)建應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行可視化呈現(xiàn)，如圖3-圖5所示。
圖3 學(xué)院總體S-SERI計(jì)算
圖4 學(xué)習(xí)者個(gè)人S-SERI計(jì)算
圖5 學(xué)院總體S-SERI趨勢(shì)分析
其中，圖3展示了學(xué)院實(shí)時(shí)的S-SERI總體均值，表征的是學(xué)院學(xué)生綜合評(píng)價(jià)的總體情況;圖4展示了某位學(xué)習(xí)者的實(shí)時(shí)S-SERI值，表征的是學(xué)習(xí)者個(gè)體的學(xué)業(yè)綜合評(píng)價(jià)情況;圖5展示了兩個(gè)月內(nèi)學(xué)院學(xué)生的S-SERI總體均值，表征的是學(xué)習(xí)者總體變化的趨勢(shì)?；谏鲜鰯?shù)據(jù)分析，進(jìn)一步開(kāi)展了基于S-SERI值的管理和教學(xué)干預(yù)建議參考。如對(duì)于個(gè)體學(xué)習(xí)者來(lái)說(shuō)，工具將根據(jù)其五個(gè)維度的得分情況，分析其分值高低的原因，從而從底層數(shù)據(jù)采集點(diǎn)的教育意義出發(fā)，提出適應(yīng)性的干預(yù)建議。以圖4所示的學(xué)習(xí)者為例，對(duì)他的綜合評(píng)分所處的相對(duì)位置進(jìn)行了展示，對(duì)學(xué)習(xí)主動(dòng)性的維度得分偏低提出了有針對(duì)性的提醒，當(dāng)然，我們進(jìn)一步根據(jù)主動(dòng)性維度具體的特征值計(jì)算規(guī)則，可以發(fā)現(xiàn)是他在完成教師布置的必做學(xué)習(xí)活動(dòng)中，往往是在提交的最后節(jié)點(diǎn)之前，甚至之后才完成相應(yīng)的學(xué)習(xí)活動(dòng)，我們對(duì)其進(jìn)一步的學(xué)習(xí)改進(jìn)建議則是合理的安排學(xué)習(xí)時(shí)間，更加主動(dòng)的參與學(xué)習(xí)活動(dòng)等。
當(dāng)然，系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和應(yīng)用最終目的是判斷我們基于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)開(kāi)展的學(xué)生綜合評(píng)價(jià)參考模型的科學(xué)性和有用性?？茖W(xué)性這一點(diǎn)在前文的理論推演和專(zhuān)家訪談中予以了部分保證，還需要在在線教育機(jī)構(gòu)的實(shí)踐應(yīng)用中，予以不斷的反饋和迭代，方能進(jìn)行系統(tǒng)性的優(yōu)化。從可行性的角度來(lái)說(shuō)，本研究的實(shí)踐表明，利用學(xué)習(xí)分析技術(shù)，形成系統(tǒng)化的學(xué)習(xí)者測(cè)評(píng)模型是能夠部分代替?zhèn)鹘y(tǒng)的評(píng)價(jià)設(shè)計(jì)的，之所以是部分代替，原因之一是學(xué)習(xí)分析技術(shù)嚴(yán)重依賴(lài)于數(shù)據(jù)的可獲得性，從理想的設(shè)計(jì)角度，研究者希望獲得一切學(xué)生相關(guān)的數(shù)據(jù)，從而更加深層次和全面的解讀在線學(xué)習(xí)，但從實(shí)踐角度出發(fā)，我們的原型和機(jī)構(gòu)進(jìn)行了多輪碰撞，最終形成了當(dāng)前的最優(yōu)解決方案，尤其是我國(guó)的網(wǎng)絡(luò)教育機(jī)構(gòu)大多并不是用統(tǒng)一的系統(tǒng)進(jìn)行招生、教務(wù)、學(xué)習(xí)、社交、管理等業(yè)務(wù)，這給數(shù)據(jù)匯聚帶來(lái)了極大的困難。另一個(gè)重要原因也在于我們?cè)诰€教育本身的數(shù)據(jù)質(zhì)量的問(wèn)題，在此不再贅述。盡管有上述困難，本研究的實(shí)踐應(yīng)用很大程度上證明了基于學(xué)習(xí)分析的S-SERI模型的科學(xué)性和有效性，能夠?yàn)樵诰€教育的教與學(xué)服務(wù)改進(jìn)提供支持。
五討論與建議
本研究是以學(xué)習(xí)分析技術(shù)對(duì)在線學(xué)習(xí)者的綜合評(píng)價(jià)展開(kāi)了建模和研發(fā)應(yīng)用。研究從投入度、完成度、調(diào)控度、聯(lián)通度和主動(dòng)性五個(gè)維度構(gòu)建了學(xué)生綜合評(píng)價(jià)參考模型，在此基礎(chǔ)上，通過(guò)在線學(xué)習(xí)平臺(tái)匯聚的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，進(jìn)行了從行為數(shù)據(jù)到特征數(shù)據(jù)，再到維度計(jì)算，最終形成綜合評(píng)價(jià)參考值的相關(guān)研究。進(jìn)一步，本研究通過(guò)設(shè)計(jì)的理論模型和分析計(jì)算方法，綜合設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了相應(yīng)工具，在網(wǎng)絡(luò)教育機(jī)構(gòu)中予以實(shí)際應(yīng)用，證明了本研究構(gòu)建的S-SERI模型的科學(xué)性和可行性?？偨Y(jié)本輪研究，我們認(rèn)為，在基于學(xué)習(xí)分析技術(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)者綜合評(píng)價(jià)的研究中，需要重點(diǎn)考慮以下幾點(diǎn)。
首先是評(píng)價(jià)的目的。本研究構(gòu)建的評(píng)價(jià)模型是針對(duì)學(xué)習(xí)者的全面綜合評(píng)價(jià)，并不一定適合所有的課程類(lèi)型，而且研究中并沒(méi)有考慮實(shí)踐技能等方面的習(xí)得(最主要的原因是在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中這方面的特征指標(biāo)難以獲得)。在具體的課程教學(xué)模式中，有的課程可能采取的是真正意義的自主學(xué)習(xí)，以學(xué)習(xí)者自我監(jiān)控、自定步調(diào)、自定學(xué)習(xí)方式等為主體，對(duì)學(xué)習(xí)中交互的發(fā)生并沒(méi)有活動(dòng)要求，甚至目標(biāo)中并不強(qiáng)調(diào)，此時(shí)聯(lián)通度這一維度的價(jià)值并不大;而有的課程以師生和生生之間的教學(xué)交互為核心，在討論中演進(jìn)整個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程，并不涉及大量的形成性自主測(cè)試，此時(shí)的完成度維度則對(duì)該類(lèi)課程價(jià)值不大。我們目前的設(shè)計(jì)的是一個(gè)較為普適的框架，更多針對(duì)的是以視頻瀏覽、在線測(cè)試、形成性作業(yè)、論壇交互、答疑反饋等為主要學(xué)習(xí)活動(dòng)的教學(xué)模式，各維度的計(jì)算權(quán)重也是以此作為依據(jù)由專(zhuān)家模糊層次分析確定。為了考慮不同的評(píng)價(jià)目的，我們除了制定通用的S-SERI計(jì)算模型外，也在工具的設(shè)計(jì)中提供了教師自定權(quán)重的相關(guān)調(diào)整機(jī)制，從而保證工具本身的通用性。需要著重強(qiáng)調(diào)的是，評(píng)價(jià)的目的決定了我們的模型設(shè)計(jì)，并對(duì)最后的應(yīng)用提供直接參考，這也是為什么本研究中將提出的模型命名為“參考”模型。
其次是特征數(shù)據(jù)的聚合問(wèn)題。學(xué)習(xí)分析的數(shù)據(jù)源頭是平臺(tái)記錄的各類(lèi)行為數(shù)據(jù)本身，基于原始行為數(shù)據(jù)的分析在綜合測(cè)評(píng)中直接應(yīng)用并無(wú)可能，需要將其按照實(shí)際應(yīng)用聚合成相應(yīng)的特征變量。但是特征變量的選擇是一個(gè)自上而下和自下而上的統(tǒng)一進(jìn)程。前者要求特征變量的選擇必須有維度的解讀意義，即能夠表征出該維度的某個(gè)方面;后者要求特征變量的選擇和行為數(shù)據(jù)能夠匹配，能夠用最底層的行為數(shù)據(jù)聚合而成，而非簡(jiǎn)單的理論邏輯推演得出，兩者共同對(duì)特征工程提出了大量的研發(fā)和數(shù)據(jù)清洗要求。在本研究中，為解讀學(xué)生綜合評(píng)價(jià)參考模型，依據(jù)底層數(shù)據(jù)的可獲得性，共聚合形成了32個(gè)特征變量，其中一半左右的變量通過(guò)簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析就能聚合而成，如周均學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)等;另一半的特征變量需要通過(guò)基于行為數(shù)據(jù)的負(fù)責(zé)運(yùn)算而得，如基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的社交中心度和基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的學(xué)習(xí)效率等。特征工程是本次研究中承上啟下的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，從本研究的情況來(lái)看，它是決定綜合測(cè)評(píng)能否實(shí)踐應(yīng)用的核心，是工具研發(fā)的數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)。
最后，本研究構(gòu)建的理論模型和工具，在實(shí)踐應(yīng)用中，曾經(jīng)在方法論層面有所猶豫。一般進(jìn)行此類(lèi)的評(píng)價(jià)研究，希望能夠通過(guò)有驗(yàn)證的數(shù)據(jù)對(duì)照環(huán)節(jié)進(jìn)行比較從而論證評(píng)價(jià)模型的科學(xué)性。比如，基于學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)構(gòu)造綜合測(cè)評(píng)模型對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行測(cè)量形成相應(yīng)的數(shù)據(jù)集，在將該數(shù)據(jù)集和按照傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方式(如考試)的成績(jī)進(jìn)行驗(yàn)證，通過(guò)兩套數(shù)據(jù)的相關(guān)性或擬合度來(lái)驗(yàn)證評(píng)估模型的成功與否。在本研究中，我們最終放棄了該研究范式，主要原因在于我們構(gòu)建的是綜合測(cè)評(píng)模型，而傳統(tǒng)的成績(jī)度量主要是考察認(rèn)知結(jié)果，在在線學(xué)習(xí)領(lǐng)域，并沒(méi)有特別合適的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)作為比較驗(yàn)證對(duì)象，二來(lái)本研究的出發(fā)點(diǎn)在于學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)客觀真實(shí)地體現(xiàn)在了日常學(xué)習(xí)的點(diǎn)點(diǎn)滴滴行為中，這種基于行為的綜合測(cè)評(píng)能夠更加全面而客觀地體現(xiàn)學(xué)習(xí)者的綜合績(jī)效，而這也是未來(lái)評(píng)價(jià)的理念指向。因此，我們最終選擇了設(shè)計(jì)性研究的范式，通過(guò)多輪的迭代來(lái)驗(yàn)證模型的科學(xué)性和有效性，在每一輪的迭代中，我們將搜集教師和學(xué)生的反饋信息，從而對(duì)模型本身和工具應(yīng)用做出修正。
總之，學(xué)習(xí)分析技術(shù)為教育教學(xué)的改進(jìn)提供了新的思路和方法，研究者對(duì)此投入了極大的熱情。在線教育領(lǐng)域由于學(xué)習(xí)行為的記錄相對(duì)便捷和全面，因此成為此類(lèi)研究的突破口。大量的學(xué)習(xí)分析應(yīng)用都需要以評(píng)價(jià)作為基準(zhǔn)展開(kāi)，本研究以學(xué)生綜合測(cè)評(píng)作為對(duì)象，構(gòu)建了相應(yīng)評(píng)價(jià)參考模型，并進(jìn)行了實(shí)際應(yīng)用。研究成果并不完美，但我們認(rèn)為匯報(bào)我們的研究范式和研究思路，同樣具有重要的參考意義。我們將在已有研究的基礎(chǔ)上，不斷迭代完善學(xué)生綜合測(cè)評(píng)模型，并據(jù)此進(jìn)一步為教學(xué)和學(xué)習(xí)個(gè)性化干預(yù)提供指導(dǎo)意見(jiàn)，從而實(shí)現(xiàn)提升學(xué)習(xí)質(zhì)量的最終目的。（來(lái)源：《電化教育研究》2016年第9期，作者：鄭勤華，陳耀華，陳麗，北京師范大學(xué)遠(yuǎn)程教育研究中心；孫洪濤，中央民族大學(xué)現(xiàn)代教育技術(shù)部）
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