大数据背景下学习分析的特点

发布时间：2017-09-17 21:32

  本文关键词：大数据背景下学习分析的特点

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【摘要】：在大数据时代下,学习分析成为目前教育技术领域的研究热点之一。在学习分析研究快速发展的情况下,该领域存在定位不清,概念泛化等问题。为了明确学习分析的特点,区分学习分析与其他研究领域的关系,本文从学习分析的概念、要素与过程出发,结合文献和实践分析了学习分析的特点及其与其他研究领域的区别。本文认为学习分析有着"面向大数据"、"混杂性"和"分析相关关系"的大数据特征,同时由于分析对象是教育系统这一复杂、特殊的系统,学习分析是以现有的教育理论、规律为基础,"学习者分析"为核心的一个应用性的领域。它与大数据处理技术、教育数据挖掘、统计分析等传统的研究领域有着明显的区别。本文提出的学习分析的特点与区别,为明确学习分析的研究领域与边界提供了参考与借鉴。
【作者单位】： 北京师范大学教育技术学院知识工程研究中心;
【关键词】： 学习分析 大数据 特点 区别
【分类号】：G434
【正文快照】： 一、问题的提出学习分析(learning analytics)是近几年教育技术领域兴起的一个新的研究领域。随着“大数据时代”的到来,教育领域也越来越多地关注到大数据的概念以及相关技术的应用。学习分析正是在这样的背景下应运而生的。学习分析的概念一经提出,就引来了许多学者的支持。

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本文编号：871479