基于学习分析的在线学习测评建模与应用——教师综合评价参考模型研究.pdfVIP

基于学习分析的在线学习测评建模与应⽤——教师综合评价参考模型研究

陈耀华1，郑勤华1，孙洪涛2，陈丽1

(1.北京师范⼤学远程教育研究中⼼，北京100875;

2.中央民族⼤学现代教育技术部，北京100081)

[摘要]学习⽀持服务是影响在线教育质量的重要因素。教师作为学习⽀持服务的主要提供者，

扮演着在线教育的重要⾓⾊。学习分析技术强调基于数据的学习描述、诊断、预测和⼲预，使

得对学⽣学习过程的描绘成为可能，从⽽使我们可以通过对学⽣学习状态变化的衡量来判断和

评价教师提供的学习⽀持服务的效果。本研究以教师的综合评价为⽬标。我们⾸先构建了教师

综合评价的参考理论模型，包括促进度、投⼊度、联通度、认可度和调控度五个⽅⾯。其次，

基于上述理论模型，我们实现了完整的算法构建。最后，我们在⽹络教育学院的实践中对该理

论和算法模型进⾏了应⽤和验证。本研究为在线学习中对教师的综合测评提供了理论上的参

考，为学习分析技术的实践应⽤提供了⽅法和思路上的借鉴。

[关键词]学习分析技术;教师综合评价参考模型;T-SERI;教师评价

⼀

引⾔

[1]

远程教育经典理论将在线教学分为课“程开发”和学习⽀持服务“”两个阶段。在课程资源极⼤丰

富的今天，如何提供优质的学习⽀持服务成为在线教学质量提升的关键所在。然⽽，随着在线

教育规模不断扩⼤，学习⽀持服务的⽔平并没有得到同步提升。通过对国内代表性MOOCs平台

[2]

的调查发现，近70%的课程中，教师没有参与和学习者的交互，学习⽀持服务流于形式。学

习者在这样的环境中很难获得好的学习体验，当遇到困难⼜⽆法获得帮助时往往就会半途⽽

[3]

废，这也是造成MOOCs⾼辍学率的⼀个重要原因。正如远程教育专家GillySalmon所⾔：在“

线辅导成为在线教与学的关键。”⽽如何平衡规模与质量之间的⽭盾，为学习者提供针对性的个

性化学习⽀持服务，成为在线教育⼯作者亟待解决的⼀项难题。相当数量的MOOCs课程采⽤了

同伴互评(PeerAssessment)的⽅法，试图弱化学习⽀持服务中教师所扮演的⾓⾊，通过学习者

之间的交互来满⾜学习者对个性化服务的需求，但研究表明，采⽤同伴互评为主要评价⽅式的

MOOCs课程学习者完成率往往低于采⽤其他评价⽅式的课程。[4][5]

另外，已经有采⽤⼈⼯智

能、⾃适应等技术，⽤机器来承担教师的⼀部分职责，为学⽣提供学习⽀持服务的尝试，但这

些技术尚未成熟，难以进⾏⼤规模的推⼴应⽤。可以说，在线学习过程中教师所扮演的引导

者、帮助者与促进者的⾓⾊短期内是其他任何⽅式⽆法完全替代的。

有鉴于此，建设⼀⽀分⼯明确的专业化教师队伍，对在线教学的可持续健康发展⾄关重

要。在当前的在线教育机构中，课程开发的职责主要由教学设计⼈员、主讲教师和课程开发⼈

员来承担，学习⽀持服务的⼯作则主要由辅导教师来执⾏，这些不同⾓⾊的成员组成了课程的

教师团队，随着教师专业化程度的加深，教师团队的分⼯越来越明确，⼀⼈⾝兼多种⾓⾊的现

象已经逐渐减少。以英国开放⼤学为例，其每门课程都构建了专门的教师团队，由专职学术⼈

员(StaffTutor)和兼职辅导教师(AssociateLecturer)构成，专职学术⼈员主要负责课程设计开发

与资源建设，⽽兼职辅导教师负责对学⽣课程学习进⾏辅导，提供个性化学习⽀持服务。⽬前

英国开放⼤学共聘任1200余名专职学术⼈员与7500余名兼职辅导教师，以此来保证在线教学的

[6]

顺利进⾏，⽽辅导教师的数量也从⼀个侧⾯证明了这⼀⾓⾊的重要性。与英国开放⼤学相类

似，国内的⽹络教育学院与⼴播电视⼤学等在线教育机构⼤多设置了课程主管、教学设计⼈

员、主讲教师、专职或兼职辅导教师等岗位。其中，由于辅导教师提供了⼤部分的学习⽀持服

务，也占据了在线教学过程中与学习者接触和交互的绝⼤部分时间，可以认为在课程开发完毕

之后，在教学中起主导作⽤的就是辅导教师，也基于此，本研究的评价主要集中在辅导教师的