第1章 绪论
1.1 研究背景
《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020 年）》中指出：“信息技术对教育发展具有革命性影响”，要“加强网络教学资源体系建设，……开发网络学习课程。”[1]随着网络教学体系的不断完善，《新媒体联盟地平线报告（2015 高等教育版）》、《新媒体联盟地平线报告：2016 高等教育版》则把“混合式学习”列为当前影响和促进高等教育变革的重要趋势之一[2]。混合式学习是最有效的学习方式，这个观点逐渐成为教育界的共识。[4]混合式教育结合了传统教育和在线教育的二者的优势，充分发挥传统教育中教师的主导作用以及师生、生生之间的情感交流，又能发挥学生在学习的主动性、积极性和创造性，使其在高校的教学中迅速展开，正在成为高校教学变革的方向[5]。
2015 年国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，提出全面推广大数据在文化教育领域发展和应用[3]。可见，教育大数据的应用正在推动教育信息化变革。美国联邦政府教育部技术办公室于 2012 年 4 月 10 日发布《通过教育数据挖掘和学习分析改进教与学：问题简介》，指出在教育中有两个特定的领域会用到大数据：教育数据挖掘和学习分析[5]。自 2011 年以来，在美国新媒体联盟（New Media Consortium，简称 NMC）发布的 《地平线报告 》中连续几年把“学习分析技术”作为影响教育发展的主要趋势和关键技术之一[6][7][8]。
目前，学习分析技术已经成为当前教育信息化领域研究与应用的新热点[9]，而且随着教育大数据的不断增多，学习分析技术在教育领域扮演的角色越来越重要。在建立更好的教学方法、加强学生主动学习、预警并干预有问题的学生、评估学生课程完成情况、适应性学习、个性化学习等方面都充分体现了利用学习分析技术的重要性和必要性。
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1.2 问题提出
传统的面对面的教学模式以教师的讲授为主，学生被动的接受知识，尤其是在高等教学中，这种教学模式限制了学生的主动性和自主能动性，不利于学生养成自主学习的习惯，与我国高等教育培养人才的标准相违背。但随着互联网的发展以及在线教学资源的不断完善，在线教育打破了传统的面对面的教学方式，使学生能够根据自己的时间和学习习惯展开个性化的学习，充分的发挥了学生的主观能动性和自主学习性，并体现出学生的主体地位。同时学习分析技术也为在线教学提供了一定的技术支持，使教师和学生能够了解学习者的学习习惯、学习时间、学习进度等等，以此获得及时的反馈，通过反馈教师和学生可以采取一定的措施来改进教师的教学和学生学习。然而随着在线教学的不断发展，其缺点也逐渐暴露出来。无法保证学生的学习效率，不能充分发挥教师的主导作用和学生的主体地位，极高的辍学率和无法完成学业率成为在线学习的弊端。而目前很多在线的网络课程都存在信息量大、学习资源数量多且离散、对学习者特征的分析不准、学习者的认知负荷超载、反馈不及时、学习活动设置不当等诸多问题，从而给教师的“教”与学生的“学”造成诸多不便[10]。
随着在线学习问题的逐渐突出，混合式教学模式开始发挥其必要性，这种将传统学习的优势和在线学习的优势结合起来的教学模式在一定程度上同时解决了在线教育和传统教学的问题。混合式教学既发挥了教师的引导、启发、监控教学过程的主导作用，又能体现学生作为学习过程的主体的主动性、积极性与创造性[11]。但是在混合式教学课堂中，教师通过在线的教学方式将学习资源提供给学生，学生的学习过程由面对面的学习方式转为面对机器，与教师缺少交流与沟通，没有了眼神、语言、情感等氛围，导致教师在混合式教学模式中不容易深度了解学生的学习状态，而且在了解学生的过程中又不能像传统的教学那样去观察学生的学习过程，学生获取自我学习的状态反馈也只是从作业完成情况和教师的批改作业反馈中获取，方式相对单一。
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第2章 研究总体设计
2.1 研究对象
本研究选择 2019 年度第二学期某高校本科二年级的《数据库基础与应用课程》的混合式教学课程为研究对象。该混合式教学的课程开展分为两部分，第一部分为通过在线教学平台将教学内容呈现给学习者，进行线上教学。另一部分为课堂教学，该部分教师进行作业、课程内容重难点讲解以及对学生展开个性化的辅导。课程评价同样分为两部分，一部分为形成性评价。形成性评价包括学生作业完成情况、考勤、课堂表现等；总结性评价为课程结束后的闭卷考试成绩。学习者在学生过程中在在线平台产生大量的日志数据，该数据的分析是本次研究的重点。在教师教学和学生学习的过程中，师生会不断地产生新的需求，利用师生的需求在在课程开展中出现的问题 ，将对本次研究的设计进行不断地调整和改进。
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2.2 研究方法
2.2.1 行动研究法
行动研究是指在自然、真实的教育环境中，教育实际工作者按照一定的操作程序，综合运用多种研究方法与技术，以解决教育实际问题为首要目标的一种研究模式。本研究在开展研究之初，获取混合式教学课程中学习者在在线学习平台中产生的日志数据，采用学习分析技术进行处理与分析，并对学生和教师需求进行初步分析，提出展示学习者学习状态的师生双向透明的学习分析指标并将指标可视化，在此指标的基础上构建学习者学习状态系统，在下一学年该课程的课堂教学和课程评价中应用，在应用的过程中不断改善学习分析指标和数据的处理以及可视化的展现结果，并将得到的学习者学习数据与学生的期末成绩进行分析，得出本研究的研究成果。
2.2.2 原型法
原型法是指在获取一组基本的需求定义后，利用高级软件工具可视化的开发环境，快速地建立一个目标系统的最初版本，并把它交给用户试用、补充和修改，再进行新的版本开发。反复进行这个过程，直到得出系统的“精确解”，即用户满意为止。本研究采用原型法根据师生的需求建立学习者学习状态系统，并在教学中的使用过程中获取师生的建议和发现系统的不足之处，不断地改进至研发出本研究的最终版本系统。
2.2.3 数据分析方法
（1）趋势分析法
趋势分析法是技术分析学科中的一种技术，它试图根据最近观察到的数据来预测未来的趋势。在某些研究领域，“趋势分析”一词具有更正式的定义。在项目管理中，趋势分析是一种数学技术，它使用历史结果来预测未来结果。在统计中，趋势分析通常是指用于提取时间序列中潜在行为模式的技术。在学习分析技术种使用趋势分析技术，描述学生以往和现在的学习状态，以供学习者和教学者预测未来的学习状态和教学状况。本研究利用趋势分析法展现学习者现在的学习状态，为教师预测未来学生学习状态提供数据支持
（2）结构分析法
结构分析法是在统计分组的基础上，计算各组成部分所占比重，进而分析某一总体现象的内部结构特征、总体的性质、总体内部结构依时间推移而表现出的变化规律性的统计方法。本研究利用结构分析法分析学习者的和总体平均的学习时间和班级平均学习时间、学习趋势得分两组随课程进展而体现出的变化，从而推断出学习者内在的学习状态。
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第3章 课程概述及平台介绍 ............................... 14
3.1 混合式课程概述 .................................. 14
3.2 在线学习平台介绍 .................................. 15
第4章 学习者学习状态学习分析系统设计 ........................... 19
4.1 建立学习分析指标 ................................ 19
4.1.1 学习时间与考勤 ...................... 20
4.1.2 学习进度 .................. 20
第5章 学习者学习状态系统应用 ................................... 36
5.1 学习分析指标分析 .............................................. 37
5.1.1 学习时间与考勤分析 ..................... 37
5.1.2 学习进度分析 ........................... 38
第5章 学习者学习状态系统应用
5.1 学习分析指标分析
5.1.1 学习时间与考勤分析
为确定学习时间对学生的影响，将学生的学习总时间与学生期末考试成绩做线性相关性分析，确定学习者在在线平台所花费的时间的密切程度。根据学习者学习时间和期末成绩的 Pearson 相关图（图 26）表现出明显的椭圆形，说明两变量之间存在着一定的直线相关；由相关系数矩阵表可以看学习时间与期末成绩的出相关系数 r=0.649，相关程度为中度相关；Pearson 相关系数统计显著性检验结果（P=2.931e-09<0.05），因此我们可以得出结论在 0.05 的水准上认为学习者在线学习时间与期末成绩存在正相关关系。
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6.1 研究总结
随着信息科技的不断发展与在线教育体系的不断完善，在线教育平台将学习者学习行为以大数据的形式记录下来。正是因为这些教育大数据的产生，使我们的教育逐渐进入大数据时代。基于数据的学习分析技术也随之兴起，成为教育新常态。然而学习分析技术将随着分析技术的不断产生和教育大数据的不断增加将会不断改变，随着教育开展形式的不同展现出不同的分析方式和应用场景。本研究从混合式教学背景下出发，探究学习分析应用于学习者学习状态系统。下面将对论文进行总结：
首先，本文通过文献梳理，归纳总结学习分析技术在教育中的应用场景和应用方式，以及涉及到的学习分析方法和工具。提出了将学习分析指标呈现的学习者学习状态应用于课堂解决在课程开展过程中遇到的问题的解决方案。该研究方案通过预研究证明了可行性，同时也得出师生双向透明的学习分析指标能更好地促进混合式教学的开展，更利于问题的解决。
其次，本研究再结合混合式教学模式下开展中存在的问题，通过对教师和学生进行访谈和跟踪，混合式教学开展框架，在线教学平台，数据结构进行分析以及预研究，提出学习时间和考勤、学习进度、学习区域、学习趋势、学生在总体中的位置五个师生双向透明指标，并指出该指标在混合式教学中的应用之处并进行文献加以论证。以提出的五个指标为基础，利用 R 将学习者行为数据进行处理、分析，得到每一个指标的数据，再将数据可视化，得到每一个指标的可视化呈现结果。
再次，为了更好的将这些可视化的指标在混合式教学中使用，本研究使用C#语言基于.Net 平台开发出 B/S（浏览器/服务器）交互的学习者学习状态系统。该系统结合了 R 脚本语言，简化了数据分析和指标可视化的过程，大大提升了用户的体验和系统运行的速度。该系还实现了动态获取数据和及时呈现学习者学习状态，教师和学习能在第一时间获取学习者学习状态，为教师对学生做出及时干预和学生做出自我调整提供了保障。
参考文献（略）