人工智能与智能教育 | 学习分析：理解学习、设计学习的新范式

“一切都将被重新定义”，这是对未来三十年人工智能等技术影响世界的畅想。正如第一次工业革命中以蒸汽机为代表的机器促进了社会生产关系变革那样，为应对当今信息化带来的挑战，教育实践领域出现了从“理论驱动”到“数据驱动”的转变。作为核心技术的学习分析为理解学习和设计学习提供了新范式，从学习者、教师、教育管理者三方面促进了教与学的变革，进而形成了多范式并存的教育实践常态。

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从“理论驱动”到“数据驱动”的范式转变

教育领域的范式不是一成不变的，旧的范式在科学研究的进程中可能得到发展完善，也可能退出历史舞台，而新的范式会出现，补充或取代旧的范式。这一动态的过程可能形成范式的转变，进而拓宽人们思考教育的视角，从本质上促进教育领域的变革。整体来看，教育范式在信息化进程中出现了从传统的“理论驱动”到“数据驱动”的转型。之所以教育范式发生了从“理论驱动”到“数据驱动”的转变，是因为一些问题在传统的理论视角下得不到满意的答案，而学习分析技术带来的希望，激励着人们去寻求新的研究视角来解答这些问题。

从字面上理解，“理论驱动”和“数据驱动”范式的区别在于解决教育相关问题的过程中，“驱动力”的不同。“理论驱动”范式指的是将“理论”作为解决教育问题的驱动力，即先根据已有的教育理论建立假设，再进行验证。“数据驱动”范式指的是将“数据”作为解决教育问题的驱动力，即不再仅凭个人经验，也不需要提出理论假设，而是直接从海量的数据中进行归纳，发现规律，从而得到解决方案。

王老师是某高级中学的一名数学教师，在疫情防控期间通过直播平台开设了平面几何的相关课程。然而，由于王老师缺少使用直播平台授课的经验，他迫切地想要了解直播课程中教学效果的影响因素有哪些。针对王老师教学过程中产生的这一实际问题，理论驱动和数据驱动两种教育范式给出了各自的解决方案。

基于传统理论驱动范式的解决方案包括了以下步骤：

首先，查找有助于解决问题的教育理论并建立假设，王老师通过阅读文献发现许多研究者认为学生和教师的交互影响了直播授课的教学效果；其次，根据教育理论并结合实际情况来建立假设，王老师发现在自己的直播课堂中，主要通过弹幕进行师生交互，因此他提出的假设是学生发布的弹幕数量影响了考试成绩；最后，对假设进行检验并解决实际问题，王老师统计了每个学生发布的弹幕数量和考试成绩，并通过回归分析等数据分析方法发现了学生发布弹幕数量越多，考试成绩越高。王老师据此得出结论：“师生交互”是教学效果的影响因素之一。

基于数据驱动范式的解决方案则提供了不同的思路：

首先，通过直播平台收集尽可能多的学生数据，如登录平台的次数、观看直播的时间、讨论区的发帖数量、提交作业的次数、发布弹幕的数量等；其次，分别分析每类数据和学生考试成绩的关系；最后，王老师发现弹幕发布数量或者讨论区的发帖数量越多，学生的考试成绩越高。由此，王老师得出结论：“师生交互”和“生生交互”均是教学效果的影响因素。

从这个例子可以看出，传统理论驱动的范式往往通过假设检验来解决问题，依据理论建立假设的过程可能会受到前人经验和个人价值观的影响，而数据驱动的范式则倾向于直接从海量数据中发现关系，平台记录的所有数据都可以被收集用于进一步分析，这有助于减少主观认识的干扰，更加全面地了解并预测学习效果。由于数据驱动的研究范式具有这些独特的优势，教育者们对应用数据驱动变革传统教育展现出了浓厚的兴趣。在此背景下，旨在理解和促进教学的学习分析技术应运而生。

学习分析促进的教学变革

学习分析在教育范式向数据驱动转变的过程中占据了核心地位，它能够提供具体的技术应用方案，助力教师重新理解和设计学习，通过辅助教育管理者、教师和学习者促进教育的变革。

现代化教育治理是学习分析带来的变革之一，教育治理是多元主体共同管理教育公共事务的过程，其最终目标是建立高效、公平、自由、有序的教育新格局，进而更好地支持学习。运用学习分析技术，可以通过测量、收集、分析和报告等方式，将分散在不同时间、不同地点的学习数据应用于教育决策。现代化教育治理实现了从结果性监管转向基于数据的过程性动态监管，管理者利用数据平衡教育资源配置，实现对师资力量、学校经费、软硬件设备的精准配置，最大限度地保障学习，例如，北京市基于学习分析技术进行了师资配置改革的尝试——“双师服务”。

北京市中学教师开放型在线辅导计划是北京市教育委员会打造的开放型在线教师辅导服务。每个学生除了获得本校教师直接的教学服务外，还可以在课余时间通过平台获得一对一的在线辅导，故该项目也被称为“双师服务”。

教师先在网上申请，通过审核后取得在线辅导资质，并设置体现个人辅导专长的属性标签。然后，基于智慧学伴平台，借助大数据分析技术对学生进行精准的学科诊断，全面了解学生各学科知识点掌握情况，为学生推送合适的在线辅导服务和学习资源。此外，学生也可以根据个人需求自主选择在线教师。“双师服务”是打破传统课堂集体教学的供给形态，通过教师走网实现教师资源精准配置和流转的一次创新尝试。该项目从线下供给转向基于互联网的线上供给，实现了从面向群体到面向个体的教育资源供给方式变革。

对于教师来说，学习分析作为教育领域系统变革的工具，促进了教学从“基于经验的拍脑袋”进步到“用数据说话”的循证教学。循证教学指的是教学的各个环节都遵循证据进行，数据分析结果提供的证据有助于规避教师主观独裁，强化教学的科学性和客观性。传统教学大多依据教师的自我主观判断，容易忽视学生的真实需求，甚至造成教学目标偏移。在数据驱动的范式指导下，学习分析技术辅助的循证教学着眼于课前、课中及课后全流程学习数据的利用。

课前，传统教学设计中的学情分析主要采用经验性和印象式判断，缺乏准确性且忽视了学习者的差异。学习分析技术进行预测的目的便是成为教师的“望远镜”，在掌握学习者学习情况的基础上，预测其对课堂教学效果的影响，寻找达成教学目标的最佳方案。课中，学习分析技术实现了追踪学生的学习轨迹，据此进行的实时预测为教师提供了及时的信息反馈，从而帮助其调整课中各种教学干预措施。课后，对于那些希望改善自己的教学的教师来说，数据支持下的教育评价改变了以考试分数和升学率为唯一评价指标的局限性，学习分析的实时记录能够实现对学生的动态评价，使教师能够更加全面地衡量学生的优势和不足。

学习分析促进的教学变革同样体现在帮助学习者理解自己的学习情况，特别是当在线学习中缺少教师监督的情况下，实现技术支持下的自主学习。学习分析技术可以预测学生的发展趋势，帮助识别出学生在学习过程中的潜在问题以及预测未来问题出现的可能性，给予学生反馈。学生可以根据自己的学习情况报告调整学习进度和学习活动，做出最适合自身发展的决策。

学习分析借助数据驱动的技术优势使得过去在科幻作品中才会出现的场景成为可能实现的课堂现实。可以说，学习分析的意义绝不在于纸上谈兵的教育想象，而是体现在丰富的教育实践中。

多范式并存的教育实践

尽管我们在前面介绍了从理论驱动到数据驱动的范式转变，但这并不意味着在目前或未来的教育实践中将彻底抛弃理论驱动的范式。相反地，教育实践中，从来都是多范式并存的，也许在某个时期存在一个占据主要地位的范式，但从未有过只有一个范式存在而其他范式完全退出的情况，图1-14描绘了数据驱动和理论驱动互相补充而形成的多范式并存的教育实践。学习分析技术聚焦“学习”这一教育中永恒不变的话题，通过关注以学习者为中心的教学活动，实现了数据驱动和理论驱动的融合。

正如图1-14描述的那样，开展有效教育实践的关键在于技术和经验的相辅相成。图1-15描绘了学习分析技术支持下的教学实践是一个以学习者为中心的系统循环过程，包括了数据收集、存储、清理、分析、可视化、实施六个阶段，这一学习分析的应用流程蕴含了理论经验和学习分析技术的共同作用。

在数据收集阶段，需要明确使用学习分析技术的目的，并选择目标数据来源（例如，数学课堂、慕课平台、学习管理平台等）；在数据存储阶段，面对多源、异质、海量数据，既需要考虑存储方式（例如，采用集中存储还是分布式存储），确保涉及许多隐私信息的教育大数据的安全性和身份验证机制，还要能够提供以不同方式高效检索数据的接口引擎；在数据清理阶段，面对视频、文本等非结构性数据，需要根据不同的分析目标设计编码（例如，标注学生记笔记的行为，同伴沟通中提出反对意见的话语等）；在数据分析阶段，围绕分析预测选择合适的工具和方法；在可视化阶段，将结果以何种形式（例如，代表结果的静态图表、突出过程变化的动态图表等）展示给哪些相关者（例如，教师、学生、家长等）；在数据实施阶段，需要解读数据分析结果的报告并对学习者的学习进行反馈和干预，此阶段涵盖了教学策略的设计和对下一循环教育实践迭代方向的思考，集中体现了理论经验在基于学习分析的教育实践中发挥的重要作用。

本文内容节选自《学习分析》，吴忭著，教育科学出版社2022年1月出版。

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