Informing Student Self‐Direction

Tailoring Educational Experiences

learning analytics can be said to employ educational data science methods to detect underlying relationships and patterns among variables and cases.

; thus we run the danger of becoming what we measure (Duval & Verbert, 2012). A

Current forms of data commonly used in learning analytics work include activity data (traces of what students did) and artifact data (things that students created). O

The increase in availability of large quantity / small unit size data can be attributed, at least initially, to the rise of digital technologies used for learning. From generic learning management systems (LMSs) to focused intelligent tutoring systems (ITSs), from virtual discussion boards (and other social media tools) to face‐to‐face classroom response systems (clickers) the dramatic rise of technologies used to support teaching and learning has facilitated the efficient collection of diverse (though not comprehensive) forms of data from large numbers of students at many points in time. This aligns with the essential attributes of big data, described as volume, velocity, and variety

The first is the overall quantity of data involved.

The basic value proposition for learning analytics is that generating more information about how learning processes unfold can help us better improve them.

Learning Analytics is the development and application of data science methods to the distinct characteristics, needs, and concerns of educational contexts and the data streams they generate for the purpose of better understanding and supporting learning processes and outcomes (

如 果 只 分 析 行为 数 据 ，我 们 就 有 重 返 行 为 主 义 学 习 理 论 的 危 险[57]。我 们 需 要尽 可 能 全 面 地 收 集 数 据 以 及 尽 可 能 广 泛 地 解 释 数 据 的 意 义 ，同 时 需 要 认 识 到 ，对 于 学 习 分 析 技 术 得 来 的 数 据 的 解 释 方 式不 同 也 会 影 响 到 学 习 分 析 结 果 的 准 确 性 ：我 们 需 要 从 完 全 依靠 软 件 的 自 动 分 析 方 式 、人 工 干 预 方 式 以 及 两 者 结 合 的 方 式中 选 择 适 宜 的 数 据 解 释 方 式 。即 便 如 此 ，也 不 能 保 证 是 否 掌握 了 足 够 的 学 生 学 习 的 信 息 和 选 择 了 适 宜 的 学 生 个 体 作 为样 本 ，利 用 这 些 数 据 对 学 生 的 学 习 所 做 出 的 预 测 不 可 能 是 十全 十 美 的 ，所 预 测 的 结 果 也 有 可 能 存 在 一 定 的 误 差 ，毕 竟 模型 只 预 测 结 果 ，而 不 能 指 出 直 接 的 原 因 和 效 果 。

Makriyannis 运 用 iSpot 工 具 ，对 学 习 者 学 习 过 程 中 运 用 的 文本 和 多 媒 体 信 息 进 行 标 注 ，并 对 标 注 了 的 数 据 进 行 分 析 ，从而 了 解 学 习 者 之 间 的 交 互 是 如 何 发 生 的 ，还 可 以 获 知 支 持 学习 的 资 源 的 分 布 情 况[34]。Jovanovic 及 其 同 事 运 用 内 容 分 析 方法 对 学 习 活 动 、学 习 对 象 、学 习 结 果 以 及 学 习 者 本 身 之 间 的相 互 作 用 进 行 探 究 ，建 立 了 学 习 制 品 的 语 义 网 络 ，并 运 用 特定 的 算 法 对 语 义 网 络 之 间 的 关 系 进 行 了 分 析 ，以 获 知 网 络 教学 课 程 内 容 的 质 量[35]。学 习 是 学 生 与 学 习 内 容 、学 习 环 境 、学 习 伙 伴 和 教 师 之间 的 复 杂 交 互 过 程 。要 对 这 一 过 程 进 行 探 究 ，必 须 要 选 好 切入 点 以 及 适 当 的 研 究 方 法 、工 具 和 技 术 。另 外 ，为 了 能 使 研 究结 果 具 有 说 服 力 ，还 应 该 运 用 不 同 的 研 究 方 法 ，从 不 同 的 角度 研 究 学 习 过 程 。随 着 分 析 技 术 、工 具 以 及 研 究 方 法 的 发 展 ，学 习 分 析 技 术 将 会 在 学 习 过 程 研 究 领 域 展 现 出 极 大 的 发 展前 景 。四、学习分析技术的应用趋向及应用展望（一 ）应 用 趋 向当 前 ，学 习 技 术 系 统 中 已 经 收 集 和 存 储 了 大 量 以 学 习 者行 为 为 主 的 数 据 ，通 过 数 据 统 计 分 析 、数 据 可 视 化 ，可 提 供 学习 者 的 学 习 报 告 ，揭 示 某 种 行 为 模 式 、趋 势 或 可 能 的 意 外 情况 。学 习 分 析 技 术 不 仅 可 以 从 学 习 者 行 为 角 度 了 解 学 习 过 程的 发 生 机 制 ，还 可 以 用 来 优 化 教 学 ，以 基 于 学 习 行 为 数 据 的分 析 为 学 习 者 推 荐 学 习 轨 迹 ，开 展 适 应 性 学 习 、自 我 导 向 学习[36]。另 外 ，学 习 分 析 技 术 可 用 来 评 估 课 程 、程 序 和 机 构 ，以 改善 现 有 的 学 校 考 核 方 式 ，提 供 更 为 深 入 的 教 学 分 析 ，以 便 教师 在 数 据 分 析 基 础 上 为 学 生 提 供 更 有 针 对 性 的 教 学 干 预[37]。目 前 ，学 习 分 析 技 术 已 在 教 学 和 学 习 领 域 中 进 行 着 应 用探 索 ，其 应 用 主 要 体 现 在 以 下 几 个 方 面 ：1.教 师 角 度 ：优 化 教 学利 用 学 习 分 析 技 术 及 其 相 关 分 析 工 具 ，教 师 可 获 得 有 关学 生 的 学 习 绩 效 、学 习 过 程 以 及 学 习 环 境 的 信 息 ，这 些 信 息可 以 为 教 师 从 教 学 改 进 角 度 提 供 依 据

学 习 分 析 技 术 不 仅 可 以 从 学 习 者 行 为 角 度 了 解 学 习 过 程的 发 生 机 制 ，还 可 以 用 来 优 化 教 学 ，以 基 于 学 习 行 为 数 据 的分 析 为 学 习 者 推 荐 学 习 轨 迹 ，开 展 适 应 性 学 习 、自 我 导 向 学习[36]。另 外 ，学 习 分 析 技 术 可 用 来 评 估 课 程 、程 序 和 机 构 ，以 改善 现 有 的 学 校 考 核 方 式 ，提 供 更 为 深 入 的 教 学 分 析 ，以 便 教师 在 数 据 分 析 基 础 上 为 学 生 提 供 更 有 针 对 性 的 教 学 干 预[

（5）多 元 化 的 理 论 基 础 。

学 习 分 析 的 要 素 包 括 以 下 五 部 分 [13]：（1）数 据 收 集 ：这 需要 使 用 程 序 、脚 本 和 其 他 方 法 来 进 行 ，数 据 来 源 于 单 一 或 者多 个 学 习 技 术 系 统 ，经 过 收 集 可 以 产 生 非 常 大 的 数 据 量 ，这些 数 据 被 处 理 成 结 构 化 （如 服 务 器 日 志 ）或 非 结 构 化 （如 讨 论论 坛 帖 子 ）的 形 式 。（2）分 析 ：非 结 构 型 数 据 在 分 析 之 前 通 常被 设 定 为 某 种 格 式 ，经 过 定 量 和 定 性 相 结 合 的 分 析 ，数 据 会以 可 视 化 、表 格 、图 表 和 其 他 类 型 的 形 式 呈 现 在 分 析 报 告 中 。

学 习 分 析 技 术 是 “测 量 、收 集 、分 析 和 报 告 有 关 学 生 及 其学 习 环 境 的 数 据 ，用 以 理 解 和 优 化 学 习 及 其 产 生 的 环 境 的 技术 ”[11]。EDUCAUSE 研 究 机 构 对 学 习 分 析 技 术 的 界 定 是 ：学 习分 析 技 术 就 是 利 用 数 据 和 模 型 ，预 测 学 习 者 在 学 习 中 的 进 步和 表 现 ，预 测 未 来 表 现 和 发 现 潜 在 问 题

With respect to educational assessment, the focus of learning analytics is primarily on formative assessment for learning