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340;研究与实践带来了全新的视角,但同时也带来了一些问题.如隐私和道德问题、研究平台问题、学习分析模型问题.

1.隐私和道德问题

在学习分析这一新的概念出来以后,很多学者都在探究隐私和道德问题.可以说,利用学习分析技术监视学习者的学习行为相当于窥探学生的隐私.为此普渡大学的Campbell提出了两个关键问题:一是谁决定由谁收集什么样的数据；二是教育机构应该有哪些责任去使用这些已经收集好的数据.毫无疑问,数据收集的措施和干预政策将会影响学校的文化、目标以及校训.我们认为将学习分析应用于在线学习时,数据的获取需注意以下几点：

（1）收集的数据应保持可控的范围,不要试图包涵所有方面,如学习者的个人经济状况以及家庭状况等.

（2）建立彼此信任,分析过程清晰.

（3）从多角度参与商议和讨论,从而建立更多的透明机制、规范分析问题、评估风险,以避免不必要的法律纠纷.

2.研究平台问题

首先网络学习平台最好是开源的,这样允许拓展并完善其功能,使其更加多元化.智能手机、平板电脑等的普及应用,随之而来的移动学习以及碎片化学习理念的发展,使得分析数据可获取的数据源越来越多样化,这需要网络平台支持多终端用户的数据分析,统一数据接口与格式,获取数据信息.其次随着在线学习人数的增长,需要分析的数据集也越来越庞大,这对于网络平台的容载性以及分析能力也是一个挑战.最后如何对数据流进行分流处理,快速稳定地对数据分析,都需要在平台设计之初就有所考虑.

3.学习分析模型问题

学习分析模型在在线学习中的应用,我们可以了解到影响学习者在线学习的因素以及在网络教学环境下支持教师的最佳模式,进而可以设计创新型在线教育模式.有学者根据学习分析的目的、要求与方法,从不同角度建构了学习分析的模型,其目的是使分析流程更加规范化.但学习分析涉及到数据挖掘、社会网络分析、数据可视化、机器学习、心理学、语义学、在线学习、教育理论和实践等多方面内容,设计学习分析模型时需从多方面考虑,对已有学习分析模型进行更进一步优化.

五、研究结论

从学习分析的提出到现在才不过三年的时间,但已经发展成为一个非常重要的研究领域.虽然是一个兴新的研究方向,需要解决的问题还很多,但我们相信随着越来越多的人关注学习分析,正如地平线报告所述在未来的两年到三年内将得到广泛应用.而学习分析通过大数据集的获取,挖掘学习者在正式学习、非正式学习或混合学习时的特征价值,为教育主管部门、教育研究者和学习者提供参考与帮助,提高在线学习的绩效评估、过程检测和活动干预,从而对在线学习的有效学习提供了有力的保障.

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如何写在线学习硕士小论文
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学习:在线学习与实践的新方向*参考属性评定
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