可视化学习分析的研究性学习学生画像构建研究

　　摘要：研究性学习是一种培养学生实践能力和创新思维的学习模式。一方面在线学习形式普遍存在教师难以及时掌握学情导致指导困难、学生缺少指导和评价容易放弃探究等现实问题;另一方面，在线学习平台积累了大量数据，如何发挥数据的价值服务于师生，是当前亟需解决的问题。为了解决以上问题，采用可视化学习分析和用户画像技術对研究性学习学生画像构建展开了研究。参考已有文献，结合研究性学习特点，提出了基于可视化学习分析的研究性学习学生画像流程框架，包括确定画像构建目标、数据采集与预处理、定量画像和定性画像、以及画像输出等步骤，明晰了画像构建的流程。其中，构建目标旨在对能力属性、行为属性和兴趣属性进行呈现。通过基于xAPI的研究性学习行为记录库采集数据，采用定量画像方法对数据进行分析和建模，以确定画像的颗粒度;采用定性画像方法基于定量画像结果通过人工刻画实现学生信息标签化。最后，借助数据可视化技术呈现了面向学生的个人画像和面向教师的群体画像。该研究基于可视化学习分析技术，对学生画像构建流程、实施路径和方法、呈现内容和形式进行了系统论述，旨在为开展相关研究提供参考。

　　关键词：可视化学习分析;研究性学习;学生画像;画像建模;数据可视化

　　一、引言

　　研究性学习是一种围绕项目或课题组织的学习模式[1]，旨在培养学生的问题解决能力、批判性思维和创新能力等。虽然技术支持随时随地开展研究性学习，但是也存在一些问题：一方面，教师评价和指导困难、无法即时掌握学生学情，以致难以即时指导学生，而学生缺乏指导、遇到困难容易产生厌学情绪放弃探究等[2];另一方面，研究性学习平台已经累积了大量学生的学习经历数据，如何发挥这些数据的价值，更好地支持和服务于师生，是大数据时代下研究性学习研究领域亟需解决的问题。

　　学习分析技术通过收集、分析和报告数据，理解和优化学习及其产生的环境，能够为解决上述问题提供技术方案。可视化呈现是学习分析技术的重要特征[3][4]，而学生画像作为一种可视化学习分析技术，其作用在于通过学生信息标签化的形式呈现学习分析结果，不仅能够更直观地理解学生，还有助于降低大量数据给师生带来的认知负荷[5]，支持师生更好地理解学习分析结果[6]。

　　目前，已有的画像研究聚焦于依赖个人经验或数据驱动进行数据分析，缺乏教育理论对整个构建流程的指导和调控。并且，国内较少有研究对能力画像的构建进行深入探讨。本研究采用可视化学习分析和画像构建技术，结合研究性学习理论和特点，构建了研究性学习学生画像流程框架，在此基础上，对构建学生画像展开了具体研究，最后通过可视化技术设计并呈现了面向教师的学生群体画像和面向学生的个人画像。

　　二、研究综述

　　(一)可视化学习分析相关研究

　　学习分析的概念正式出现于2011年，通过“测量、收集、分析和报告学生及其学习环境的数据，用以理解和优化学习及其产生的环境”[7]。教育大数据为学习分析的发展提供了机会。大量可用的数据让研究者更多地关注如何通过收集和分析学习数据以洞察学生的学习活动[8][9]。学习分析过程一般包括数据采集、数据分析、结果可视化呈现和反馈应用等[10][11]。

　　可视化学习分析是结合学习分析和可视化分析的一个新兴交叉研究领域，通过强调计算机自动化分析和可视化优势支持人类推理和决策过程，理解复杂的学习现象和解决复杂的学习问题[12]。可视化分析过程包括数据采集与预处理、可视化表征、建立模型与验证假设、获取知识等，是一种非线性过程[13][14]。与其相比，可视化学习分析过程更强调发挥学习理论的指导和调节作用[15]，不是单纯地依赖数据驱动或人类经验，其流程模型如图1所示[16]。

　　在国外，可视化学习分析不仅支持理解教育现象[17]，也支持启发教育决策[18]。Van Aalst[19]结合可视化分析技术开发了基于知识论坛服务器数据的形成性评估工具，为教师和学生提供关于自我评估和反思的知识构建动态信息。Ched20]采用可视化分析技术支持课堂话语分析，促进教师专业学习和发展。在国内，学习仪表盘是典型的可视化学习分析工具。张琪和武法提[21]、包昊罡等[22]对学习仪表盘的设计展开了研究。相比学习仪表盘强调呈现学生的学习行为，学生画像以刻画和呈现学生信息全貌为特点，近年来已逐渐成为研究的热点。

　　(二)学生画像相关研究

　　用户画像的概念最早由Cooper提出，是指建立在一系列真实数据之上的目标用户模型[23]。主要有三种构建方法，包括定性用户画像方法、基于定性研究的定量用户画像方法和经定量检验的定性用户画像方法[24]。

　　学生画像是用户画像在教育领域中的应用，也是一种可视化学习分析技术。一般认为学生画像的概念来源于用户画像，但其在教育领域早已有相关概念，如学习者建模、电子学档和学习仪表盘等。这类概念的共同点旨在反映学习者的行为特征和信息等(如表1所示)。

　　在理解以上概念的基础上，本研究认为学生画像的实质是，在分析学生学习数据的基础上，从不同维度全面、细致地对学生的信息全貌进行抽提和刻画的学生模型，通过反映学生的知识能力水平、行为特征、兴趣偏好和潜在需求等，为其提供精准的个性化服务。

　　在国外，有研究构建用户画像作为教学代理应用于教学设计[30]。作为教学代理的用户画像既可以作为知识导师促进学生学习，也可以在学习过程中为学生提供富有情感、类似人类的互动[31]，还能够为学生提供总结性描述。在国内，大部分研究聚焦于学生的交互行为数据，根据行为特征对学生群体进行划分[32-34]，以支持个性化学习[35][36];也有研究对教师画像构建展开了研究，以支持精准教研[37][38]。通过梳理文献可知.目前大部分研究主要关注学生的学习参与度、积极性和学习动机等特征，聚焦于浅层学生画像构建;较少有研究结合学习理论关注学生的能力或素养构建深度学生画像。

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文章名称： 可视化学习分析的研究性学习学生画像构建研究

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