学习分析学：智慧教育的科学力量
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[摘 要] 学习分析学（Learning Analytics，简称LA）被认为是自学习管理系统（LMS）问世以来，教育技术发展的第三次浪潮。LA的核心是收集、汇总、分析和呈现学习者及其相关的数据，并以提高教学和学习成效为终极目标。文章探讨了LA 的定义、缘起、设计框架和模型等。尽管LA 尚处于初始阶段，然而它为改进教学和干预学生学习过程提供了科学依据， 因此也成为智慧教育的重要支柱。
[关键词] 学习分析学； 智慧教育； 设计框架； 学习分析系统
[中图分类号] G434 [文献标志码] A
[作者简介] 祝智庭（1949”），男，浙江衢州人。教授，博士生导师，主要从事教育信息化理论、系统架构与技术标准、教师专业发展、技术文化等方面研究。E-mail：ztzhu@dec.ecnu.edu.cn。
一、引 言
随着信息技术在教育领域的深入应用，智慧教育成为信息化教育应用的一个新范式。[1]智慧教育主张借助信息技术的力量，创建具有一定智慧特性（如感知、推理、辅助决策）的学习时空环境，旨在促进学习者的智慧全面、协调和可持续发展，通过对学习和生活环境的适应、塑造和选择，以最终实现对人类的共善（对个人、他人、社会的助益）。智慧教育充分体现了'以学习者为中心“的思想，强调学习是一个充满张力而又平衡的过程，揭示了'教育要为学习者的智慧发展服务“的深刻内涵。
智慧学习环境的一个基本特征是：基于学习者的个体差异（如能力、风格、偏好、需求）提供个性化的学习诊断、学习建议和学习服务；并记录学习历史数据，便于数据挖掘和深入分析，数据结果用于评估学术过程、预测未来表现和发现潜在问题。因此学习数据分析成为智慧学习不可或缺的条件。
学习分析学（Learning Analytics，简称LA）涉及科技和社会学科的多个学术领域，包括计算机科学、社会学、学习科学、机器学习、统计学，以及'大数据“。[2][3]LA的定义随着相关研究的进展而演变，尽管研究方向不尽相同，大部分学者认同如下定义：'学习分析学是使用智能数据、学习者数据，以及分析模型来发现信息和社会性联系，并以此为依据进行学习预测和提供建议。“[4]Siemens 于2012年对相关定义进一步提炼之后提出，LA是'关于学习者以及他们的学习...
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