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(1)多样化的数据来源。
用于分析的数据大部分来自LMS、CMS和学生档案库等,也有些来自学生个人的非正式知识管理系统(如个人主页、博客、微博等)或是学生在传统环境下的数字化学习资料、作业、作品。
数据的采集过程应该是自动化的,具有海量的数据规模。
(2)采用现代化的分析工具和分析方法对数据进行加工、挖掘和分析,区别于传统的教学评估模型和评估方法。
此外,数据的分析过程也是自动化的,并可根据需求实时反馈分析结果,如图6-9所示。
(3)提供可视化的分析结果。
学习分析的主要目的是预测学习结果和促进学习发展,以可视化和直观化形式显示数据将便于学生和教师对学习情况做出判断。
(4)面向学生和教师。
学习分析的直接服务对象是教师和学生,就在线学习过程中发生的各种数据提供分析和建议:通过对学习情况的反馈帮助教师提高教学质量、教学水平和职业技能;帮助学生提高学习质量和课程通过率。
专用工具一般都是学习分析项目中的核心分析工具和开发成果,即专门针对某一项目的要求设计和开发,在学习过程中运用该工具搜集和分析学习者数据,并指导教学。
典型的专用学习分析工具有SoAPP和LOalyst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内,被转用于教育情景下分析学习者如何使用教学系统的工具,主要有Mixpaics、Userfly、Gephi等几种。
图6-9分析界面
案例:利用电子书包中学习管理软件监管学生学习过程
教师在讲解《对数函数及其性质》一课时,给学生10分钟用电子书包自主学习微课并完成相应练习。
在学生自主学习过程中,教师通过管理软件可了解每个学生自主学习的进度,以及全班同学完成学习的统计数据。
教师使用教学平台的定位挑选功能选中某位同学,就可以看到这位同学电子书包中正在学习的内容,如图6-10所示。
图6-10教师观看学生做题情况
教师通过这种方式如果了解到某位学生在练习过程中遇到了问题,可以直接走到有问题的同学面前进行交流和指导,如图6-11所示。
这样教师对自主学习的辅导变得更有针对性,可以满足不同学生的学习需要。
图6-11教师根据监控情况有针对性地指导学生
案例:教师通过学习管理系统对学生练习情况进行监控
教师在讲解完知识点以后,需要让学生做练习,以便对讲解的知识点进行及时巩固。
传统课堂中,教师可以在黑板上写出题目或用幻灯片显示题目,让学生在练习本上做练习,然后集体讲解。
这样做的弊端是教师只能检查部分学生的练习情况,掌握部分学生出错的原因。
利用电子书包后,教师可以在同一时间看到全部学生练习的结果,并逐一快速了解他们出错的情况,有针对性地进行讲评,可以直观地看到学生的已完成练习的答题情况,如图6-12所示。
图6-12教师逐一浏览学生的做题情况
在练习过程中,教师通过自己的终端观看学生做题的情况,在学生完成练习后,教师可以通过平台对学生的数据进行分析,如图6-13所示。
练习统计数据包含学生每一题的应答情况,每一位学生的应答时间和答案信息,每个学生练习的总体情况等。
图6-13学生答案情况汇总
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