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作者：顾小清、刘妍、胡艺龄
摘要
层出不穷的信息通信技术创造并支撑着丰富的学习模式，在产生大量教育数据的同时，教学模式的中心也逐渐发生变化。作为助学者、服务者，教师迫切需要了解支持服务与学生需求间的差异。借助数据支持的决策所提供的引导与帮助，成为目前学习分析技术应用于教学实践领域最有价值的目标。本文立足于此目标，通过阐明学习分析技术用于提高教学和学习效果的实践需求，以本团队开展的评估、预测和干预三类应用案例为载体，突破对数据的浅层理解和理论阐述，并总结可能的实践应用方向及关键技术和特点。研究成果一方面可为改进教学实践提供可操作的方法，同时也能为教育研究者进行实验设计和课程设计提供参考。
关键词：学习分析；教育大数据；改进教学实践；案例研究
一、改进教学的学习分析诉求
随着信息技术在教育领域的深入应用，在线学习平台、学习管理系统、自适应教学系统、教育云服务等应用迅速崛起，相应的行为数据和学习数据以指数级增长。学习分析技术以为学习者提供个性化学习服务、为教学过程提供准确的改进策略为目标，成为技术增强学习（Technology-EnhancedLearning，简称TEL）领域又一重要技术（Ferguson，）。在学的方面，学习分析技术能整合与学习者相关的背景信息、学习过程数据，运用多类分析方法和数据模型解释与预测学习者的学习表现（Leeetal.，），也能基于行为数据和学习轨迹分析，提供基于个性化需求的学习路径和适应性帮助（Jovanovicetal.，）；在教的方面，学习分析技术可以用于评估和优化课程，为教师提供基于证据的针对性教学干预（Chenetal.，），以及更为深入的教学建议。可以看到，学习分析技术具有支持学生自我改进学习，支持教师优化教学的潜力（顾小清等，）。因此，如何利用学习分析技术有效促进教学实践，以及如何借助成熟的理论与模型将其在教育应用中“落地”，成为研究者北京治疗白癜风去哪家医院北京治疗白癜风医院哪里比较好