基于学习分析的教育管理个性化干预机制研究

引言：随着大数据、人工智能等现代资讯技术的蓬勃发展，学习分析已经逐渐渗入教育界，并给其创造了前所未有的发展机遇。该方法能对成百上千名学生在学习过程中所产生的大数据进行收集、分析，准确把握学生学习态度、行为、习惯以及需求，进而为制定个性化教学方案提供有据可依的依据，从而为指导教育管理由经验驱动向数据驱动发展，推动教育精细化、个性化的发展具有重要意义。

一、学习分析概述

学习分析（LearningAnalytics）是一个综合性的学科领域，它主要关注于通过收集、测量、分析和报告有关学习者及其学习环境的数据，以理解和优化学习过程与成效。具体是指利用智能数据、学习者生成的数据和分析模型，发现信息和社会的联系，并预测和建议学习，以及根据这些信息采取行动的能力。其目的在于通过数据驱动的方法，揭示学习者在学习过程中的行为、表现及成就的模式、趋势和关联关系，从而提供个性化学习建议和资源推荐，识别学习者的潜在需求和困难点，优化课程设计和教学策略，评估教学干预措施的有效性，并提升整体学习效果和学习满意度。

二、学习分析在教育管理中的应用

（一）学习行为分析

基于学习分析，能够全面地、实时地掌握学习者在各种学习环境中的各种动作表现。在在线教学平台上，可以对学生注册时间、学习时长、课程视频观看进度、单元测试成绩、论坛交流次数以及主题等进行记录，从而获得具体描述学生学习行为的可视化信息。例如，某一学生在一周内经常在晚上登录网站学习，但是他的学习时间和频率都较少并频繁地切换了多种学习资料，同时他也没有达到优秀分数的作业标准。由此可以推测此学习者可能在意志力、学习目的性方面存在问题。基于这一事实，教师可以与学习者进行交流引导学习者选择合理的学习方法、养成良好的学习习惯。另一方面，如果有个别学生在某些知识点的视频学习上投入了大量的时间，并多次重复观看仍然不能理解的话，说明此知识理解可能存在一定的问题，教师可以在课堂教学中对此类知识进行特别讲授、强化练习，从而保证良好的教学效果。

（二）学习效果预测

通过例如决策树、神经网络、支持向量机的机器学习算法和数据分析工具，从学生往期学习过程(包含作业成绩、测验分数、课堂表现以及学习行为数据等)入手，以科学的方法对学生后续的学习成效进行预测。例如通过某个班级学生前 6 个月的作业完成情况、课内测验分数以及线上学习行为数据构建出模型后，可以推测一些学生可能在学期末考试分数较低的可能性，此时校领导和教师就可以适当提前通过针对性的一对一问题解答或者一对一的复习策略等进行针对性辅助，并及时帮助这部分学生弥补知识漏洞提升学习水平，降低学困发生的概率，实现教育的预防介入。

（三）教学资源优化

通过学习分析可以基于考察不同教材、教案、网络教学视频、习题册等教学资源的使用数据理解学生对于教学资源的使用需求、喜好、成果等。例如理解学生针对在线教学视频内容浏览次数、阅读时长、点赞还是差评以及能否良好完成习题、解决正确的问题等，从而判断出哪些教学资源更受到学生欢迎，哪些需要改进甚至被淘汰掉。以此帮助教师调整教学资源使用策略，剔除被学习者高频度浏览但是使用效果不佳的教学资源，以更优秀的教学资源代替。另外，以每个学生的学习特点和需求为依据，采取个性化的推荐系统，为学生推荐适合他们知识水平和兴趣水平的教学资源，如推荐喜欢数学的学生看数学比赛拓展课，同样也推荐喜欢文学的学生文学书籍，增加了教学资源的针对性和利用率，推动学生个体的自学开

展。

三、基于学习分析的教育管理个性化干预机制构建

（一）个性化教学

针对学生的水平、爱好和学习情况而制定并不断调整学习课程方案。针对基础知识不牢固的学生，主要进行加强基础知识学习的教学，会增加基础题目及单独针对性教学；而对于拥有较高潜能的学生，提供其扩展题目，例如科学探索新内容、具有挑战性的科学问题讨论等，以激发学生的兴趣，从教育教学模式上看，运用了各类教育方式如授课讲读法、小组讨论法、行动式学习法、案例式学习法等，满足不同学生的独特学习习惯。例如可针对具有较强逻辑思维的同学用基于问题的行动式学习法，鼓励其借助问题解决方式自我探索及团体合作的方式解决问题；而对于具有较强依例性学习的学员则采用较多的实例方式作为教材，以更易使学员吸收并理解所学知识点。

（二）学习支持与辅导

针对学困生设计了立体型帮扶教育，第一方面，采用个别教学方式，针对他们遇到的实际学习困难，制定针对性教育计划帮助他们填补知识短板、掌握有效的学习方法。第二，引入合作学习帮扶方式，将成绩较好和成绩较差的同学结对，让他们互帮互助实现共同进步。同时，利用网络学习工具向学生推送个人式的学习资料和习题，如推送数学基础弱的学生一些关于数学基础知识复习的资料和专题题目，帮助他们更有针对性地学习和训练。另外，要关心学困生的心理状态和学习兴趣，如开展心理咨询课、开展一些激励性学习活动等帮助他们树立信心、提高兴趣。

（三）教育资源个性化推荐

通过对学生的学习轨迹进行学习分析，结合个性化推荐算法，为学生打造一个在线教学资源推荐系统，即系统根据用户的学习经历、兴趣与需求等信息，检索最能够满足用户个性化需求的书本、学术论文、慕课或相关学习辅助工具等，然后精准地通过学习网站或移动设备传送给学生。例如，对学生对于计算机有兴趣，并且有一定基础，我们可以为其推荐深度程序设计、开源项目案例、编程赛事等信息；而对于即将参加英语四六级的考试的学生，我们为其推荐相关辅导课程、往年试题、模拟题等信息，从而使得学生查找高质量教材的效率更加高，也满足学生不同的学习需求。

结论：学习分析凭借自身技术的进步，可以强有力地支持教育管理方面的改革创新。基于该分析方法来构建并施行个性化的教育管理，可有效应对传统教育管理中的问题以适应学生个性化的学习需求，提升教育管理的质量；以对学习活动行为的研究、对学习结果预测以及对教学资源优化配置的方式进行深度解析，从而分析和挖掘学生学习数据中隐藏的信息以寻求适宜的个体干预，而合理有效、精确的个体干预方式则是开展个体化教学、个别指导、教育资源合理分配的有效途径，大幅提升教育管理水平及质量，促进学生的全面发展。

参考文献

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[3]陈明选,周亮,赵继勇.学习设计与学习分析的联结:现状,挑战与实现路径[J].开放教育研究,2022,28(6):27-36.

作者简介：

1 何媛媛（1983—），女，汉族，江苏南通人，学士副教授，研究方向：教育管理