学习分析数据互操作规范IMS,Caliper,Analytics解读.pdf
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- 学习 分析 数据 操作 规范 IMS Caliper Analytics 解读
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1、学习分析数据互操作规范 IMS,Caliper,Analytics 解读打开文本图片集摘要:全球的 MOOC 浪潮推动了在线课程大规模传播和发展,由此产生了海量多样的数据。“大数据”分析技术加速应用到教育领域,评估、分析和利用这些数据对于学习效果的提升有着重要的影响。当前,各类学习系统和学习工具都按其自有的格式存储和传输数据,造成其数据通用性差,而且难以被分享和深度利用。标准化组织 IMS 针对目前学习系统难以跨平台收集学习数据以及数据标准不一的问题,制定了一项学习分析数据互操作规范Caliper Analytics,试图解决学习分析中有关以统一的形式收集并分析数据的关键问题。该规范通过“计量
2、组谱”构建记录和存储分析数据的通用格式,并通过“Sensor API”捕获和传递散落在各个平台中的分析数据。这将有利于学习分析的数据交换和跨平台使用,从而让有价值的学习分析数据得以更好地利用。这个统一的标准能促使更有效地实现对在线课程质量、效果及性能的分析;帮助院校、教师和教学设计师等数字化教学内容的开发者测量、修改及迭代教育产品;帮助学习者更好地使用学习分析结果持续提升学习绩效。该规范应用前景广泛,但还将面临数据源的呈现方式、数据自有的目标用途、教育机构的组织文化、分析技术的实施效果以及商业模式上的潜在风险等方面的挑战。关键词:学习分析;学习技术标准;教育信息化;IMS Caliper An
3、alytics中图分类号:G434 文献标识码:A 文章编号:1009-5195(2016)02-0098-09doi10.3969/j.issn.1009-5195.2016.02.012一、引言随着信息技术在教育领域内的深度应用,数字化的学习内容与学习活动设计越来越普及,数字化教学模式和课程深度整合,各类学习管理系统(LMS)和数字化教学工具得到普及。尤其是近年来,全球 MOOC 浪潮推动了在线课程的大规模传播和发展,由此产生了海量的、多样化的数据,促使“大数据”分析技术被应用到教育中。与此同时,评估、分析和利用这些在线数据的需求也日益迫切,数字化学习环境对教育数据的评估及分析能力也越来越
4、受重视。学习分析(Learning Analytics)正是近年来教育技术领域内迅速发展的新热点,它是运用先进的分析方法和工具预测学习结果、诊断学习中发生的问题、优化学习效果的一类教学技术的集合(李青等,2012)。学习分析通过广泛收集数据并以一定的形式呈现和解读,创新并发现教育潜力。学习分析的数据来源非常多样,既有来自大学等教育机构在线学习系统中的数据,也有来自于 PC、平板和手机上各种学习工具中的数据,以及其他网络平台收集的有关学习者活动过程和活动结果的数据。到目前为止,各类学习系统和学习工具中的数据都按照其自有的标准和格式存储与传输,数据的通用性很差。这种现状阻碍了教育数据的分享和深度利
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