原创《学习分析系统构建》：此文是一篇分析系统论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
摘 要：学习分析目前应用于教育的多个方面,但是还缺乏一个完整、清晰、可实施的学习数据系统.本文尝试构建一个开放的、全面的学习分析系统.综述了该领域研究近年的发展,并对若干重要概念进行了定义,给出了学习分析系统和数据的时空与交互演化.着重分析了学习分析系统论域（LASUoD）、形式化建模学习分析系统信息空间模型[ΣR,ΣCR,ΣMT,ΣA,ΣW,ΣC ],构建了学习分析系统架构,并分析了该系统中数据流程.提出了学习分析对象数据模型、学习分析系统本体（LASO）框架及学习分析系统标准组谱,以实现学习分析系统应用的互操作.最后,为了说明学习分析系统应用情况,展示了一个基于开源学习管理系统Sakai的学习分析实例.
关键词：学习分析对象；学习分析系统；形式化建模；信息空间模型；系统架构；数据流分析；学习分析本体；学习分析标准
中图分类号：TP391；G40-057文献标识码：ADOI：10.3969/j.issn.10005641.2014.02.001
Abstract：Learning Analytics （LA） has been applied to various learning environments. However, a complete and clear learning data system is needed. This study tried to provide an open and comprehensive LA system. Firstly, summary of recent researches and developments in this field was given, a number of important concepts were defined, and the interaction evolution of time, space and data of LAS was studied. Then the learning analysis system Universe of Discourse （LASUoD） including formalized modeling of LAS information space model [ΣR,ΣCR,ΣMT,ΣA,ΣW,ΣC ] was analyzed. In order to achieve interoperability of LAS applications, the frame of learning analytics system ontology （LASO）, data format of LA object and the profiles of LAS standards were proposed. Finally an LA application based on open source S*AI was demonstrated.
Key words：learning analytics object；learning analytics system；formal modeling；Information space model；system architecture；analysis of dataflow；learning analytics ontology；learning analytics standard
0引言
目前,大数据成为推动各行各业提升和变革的强大力量.一些企业正利用网络等带来的海量数据,通过挖掘,分析与应用,赢得行业优势.在教育信息技术界,随着学习管理系统（Learning Management System,LMS）和Web2.0的普遍使用,学习者产生了出大量数字学习轨迹,也意味着教育机构面临着大数据需要处理[1].Dawson等学者认为,众多教育机构投资了IT基础架构和学习工具来促进学生学习,但产生的学习数据没有被充分利用[2].
学习分析正是代表了教育中“大数据”的分析和应用[3].这类教育大数据,用传统的数据库软件进行捕获、存储、管理和分析是非常困难的,但研究者认为其具有很大的研究价值.于是,一个新研究领域——学习分析（Learning Analytics,以下简称LA）出现了.2013年美国新媒体联盟（NMC） 的《地平线报告》提出,2—3年内学习分析这项技术将会被广泛接受[3].文献[4]对学习分析进行了全方位的阐述和梳理,包括对学习分析进行了概念界定和历史溯源[5].2011 年 2 月,第一届学习分析和知识国际大会（ L*11）的指导委员会通过了一个较宽泛的、被学界普遍接受的学习分析定义,即“学习分析技术就是测量、收集、分析和报告关于学习者及其学习情境的数据,以期了解和优化学习及学习发生的环境”[5].学习分析服务于教育系统的各个利益相关者：学习者、教育者及管理者,其中主要关注的是促进学习者的成功[6].
作为当前学术热点,其研究成果涉及多个不同的教育系统,如以下几种.
基于Web的学习系统：Pardos 等学者在基于Web的数学教学平台ASSISTments上,花了2年时间,跟踪分析1 393名8年级学生在该平台上的数学学习行为数据,研究学习中体现的情感如厌倦、专注、困惑、挫折等与最终的学习结果之间的关系[7].Kizilcec等学者针对MOOC教学中低完成率的问题,提出根据学生与MOOC学习课程的交互,对不同的学习者进行分类,该研究对MOOC未来的教学指导设计有一定意义[8].
基于学习管理系统（LMS）：许多学习分析研究是基于LMS记录的教育数据.Lonn 等针对密歇根大学一、二年级工程系学生,开发了MSTEM Academy作为早期学业预警系统,研究了如何挖掘LMS数据,以及将这些数据转化成警示数据每周提供给导师,以方便导师对学生进行有针对性的支持[9]. GarcíaSolórzano等指出LMS环境和面对面教学环境不同,教师在线监控学习较困难,许多LMS提供的学生跟踪数据难以理解.针对这个问题,他们设计了一个基于浏览的图像化教学监控工具,帮助教师洞察学生表现和及时发现潜在问题[10].
分析系统论文参考资料：
结论：学习分析系统构建为关于本文可作为分析系统方面的大学硕士与本科毕业论文分析系统论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
