前言
在介紹Learning Analytics之前学密，我先簡單介紹一下我自己，以及開這個專欄在初衷泰鸡。
我是哥倫比亞大學(xué)教育學(xué)院人類發(fā)展系學(xué)習(xí)分析專業(yè)的在讀研究生廷雅，這是我在這個項(xiàng)目的第三個學(xué)期，眼下正值期末腌乡，按常理說是大家最繁忙的階段盟劫。然而對我來說，整個學(xué)期都處于繁忙狀態(tài)与纽，于是也就對期末這種敏感字眼麻木了侣签。寫這篇文章，倒像是給自己一個放松的機(jī)會急迂。
這周二上午影所，我跑到學(xué)校的學(xué)生組織事務(wù)部（簡稱OSA）去尋求一次與部門負(fù)責(zé)人Ade（此處為化名）見面的機(jī)會，為了這次會面僚碎，我等了四個多月猴娩。我跟Ade是認(rèn)識的，因?yàn)槲艺跒榱硪粋€社團(tuán)工作勺阐，所以定期匯報(bào)工作的時(shí)候會跟她有交流卷中，而且平日里見了面都會寒暄幾句。但是我們都心知肚明渊抽，有一個話題仓坞，是我們之間必須面談的。導(dǎo)火索追溯到今年八月初腰吟，我收到了另一個社團(tuán)的錄取信无埃，這個社團(tuán)是偏向人文的社團(tuán)徙瓶，順利的拿到了學(xué)校的認(rèn)證和撥款。我在這個社團(tuán)中擔(dān)任宣傳部長嫉称，也是主干成員之一侦镇。而我自己苦心經(jīng)營的學(xué)習(xí)分析社團(tuán)（Teachers College Learning Analytics，之后簡稱TCLA）织阅，卻拿到了一封拒信壳繁。按照規(guī)定，每個官方社團(tuán)中有三位主干成員是官方工作人員荔棉，而擔(dān)任官方的社團(tuán)工作人員的學(xué)生闹炉，只能任職于一個社團(tuán)。由于TCLA未獲得認(rèn)可润樱，所以我開始擔(dān)任另一個社團(tuán)的主干成員渣触。
收到拒信，是整個TCLA的成員沒有想到的壹若，因?yàn)槲覀冇姓麄€專業(yè)的導(dǎo)師和學(xué)生做支撐嗅钻，擔(dān)任我們社團(tuán)的指導(dǎo)老師不僅是我們專業(yè)的導(dǎo)師，也是學(xué)院圖書館的主管店展，身兼多職养篓，是一位非常有分量老師。外加我們專業(yè)與大數(shù)據(jù)接軌赂蕴，緊跟高新技術(shù)潮流柳弄，這些都讓我們覺得，被學(xué)校認(rèn)證是理所應(yīng)當(dāng)對事兒概说。然而就是這種理所應(yīng)當(dāng)语御，讓我們無法接受這樣的拒信。我發(fā)郵件給OSA席怪，希望獲得一次面談的機(jī)會应闯，一方面詢問一下被拒的原因，另一方面也抱著一線生機(jī)挂捻，爭取能夠說服他們認(rèn)可TCLA碉纺。然而，我一次次的發(fā)郵件約時(shí)間刻撒，一次次的被推遲骨田。八月份發(fā)郵件的時(shí)候，OSA說十月后再受理声怔。十月份發(fā)郵件的時(shí)候态贤，OSA說十一月。一而再再而三醋火，眼看著這學(xué)期要結(jié)束了悠汽，我跑到了OSA的辦公室箱吕，要求當(dāng)天必須與Ade見面面談關(guān)于TCLA的相關(guān)事宜。終于柿冲，讓我等到了茬高。
雖然見面了，但是情況并不樂觀假抄。Ade再次拒絕認(rèn)可TCLA怎栽，還提出了兩個主要原因。第一宿饱，Learning Analytics這個專業(yè)太新熏瞄，而且群體很小，看不到可持續(xù)性谬以，所以并不看好强饮。第二，TCLA設(shè)計(jì)的活動主要是Workshop和Seminar蛉签，相當(dāng)于是授課形式，這會與學(xué)院的正課產(chǎn)生競爭關(guān)系沥寥。Ade說碍舍，如果想要得到認(rèn)可，那么TCLA需要在下學(xué)期繼續(xù)以非正式社團(tuán)的名義舉辦活動邑雅，證明給OSA看片橡，這是可持續(xù)的，那到明年秋季開學(xué)淮野，或許可以拿到認(rèn)證捧书。就這樣，我一心想要在畢業(yè)前看著TCLA拿到認(rèn)可的愿望骤星，就這么破滅了经瓷。
這個專業(yè)不被看好，Ade絕不是第一個這樣表示的洞难。而我們專業(yè)的每一個人舆吮，都在為這個專業(yè)的未來發(fā)展努力著。我們是這個專業(yè)的第二屆學(xué)生队贱，第一屆的畢業(yè)生色冀，大部分的畢業(yè)動態(tài)是不錯的。有的去了高盛柱嫌，有的在為聯(lián)合國做相關(guān)項(xiàng)目锋恬，有的繼續(xù)留校讀博。我們這個專業(yè)编丘，每一屆只有十來個人与学，也是這個學(xué)院最小的專業(yè)彤悔，最小的學(xué)生群體。然而我們從來沒有因?yàn)槲覀兊拿煨⊙⒎溃褖粝胱兊妹煨∥锨伞Ｎ覀円恢毕Ｍ苡懈嗳死俣ⅲ私馕覀儗I(yè)幕屹，學(xué)習(xí)我們專業(yè)，傳播我們專業(yè)级遭。這一直是我們專業(yè)每個人的使命望拖，也是我創(chuàng)建這個專欄的初衷。因?yàn)槲沂冀K堅(jiān)信挫鸽，這個專業(yè)说敏，會在未來發(fā)展中，發(fā)揮著很重要的作用丢郊，是推動人類學(xué)習(xí)能力的重要基石控漠。
說到這里苏携，你大概對這個項(xiàng)目的目前狀況有了了解，接下來，我就要向你介紹一下形导，什么是Learning Analytics捕透。
Learning Analytics
The world's first graduate program in Learning Analytics
Data about learning and learners are being generated today on an unprecedented scale. The fields of learning analytics (LA) and educational data mining (EDM) have emerged with the aim of transforming this data into new insights that can benefit students, teachers, and administrators. As one of world's leading teaching and research institutions in education, psychology, and health, we are proud to offer an innovative graduate curriculum dedicated to improving education through technology and data analysis.
上圖是來自哥倫比亞大學(xué)教育學(xué)院學(xué)習(xí)分析項(xiàng)目的官方介紹论颅，簡言之朴下，學(xué)習(xí)分析就是通過教育大數(shù)據(jù)對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)能力進(jìn)行分析，以幫助學(xué)習(xí)者獲得更加個性化的學(xué)習(xí)方式角虫。廣義來講沾谓，學(xué)習(xí)分析是將大數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)戳鹅、機(jī)器學(xué)習(xí)均驶、教育理論、心理學(xué)枫虏、認(rèn)知科學(xué)辣恋、人工智能等融合在一起的一種研究方式。
維基百科給出的定義是：
Learning analytics?is the measurement, collection, analysis and reporting of data about learners and their contexts, for purposes of understanding and optimizing learning and the environments in which it occurs. A related field is educational data mining.
哥倫比亞大學(xué)教育學(xué)院是世界上第一個創(chuàng)建Learning Analytics專業(yè)的學(xué)校模软，當(dāng)然伟骨，隨著大數(shù)據(jù)的崛起，其他學(xué)校也陸續(xù)開展了這方面研究燃异。比如携狭，Learning Analytics專業(yè)的創(chuàng)始人Ryan S. Baker在現(xiàn)任學(xué)校賓夕法尼亞大學(xué)也創(chuàng)建了相似的專業(yè)，叫Learning Science & Technologies回俐。此外逛腿，還有美國東北大學(xué)稀并、波士頓大學(xué)、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)单默、加州大學(xué)伯克利分校碘举、喬治城大學(xué)、悉尼大學(xué)搁廓、愛丁堡大學(xué)引颈、薩斯喀徹溫大學(xué)等。馬里蘭大學(xué)還專門開設(shè)了Learning Analytics Research Group境蜕。
不難發(fā)現(xiàn)蝙场，這個專業(yè)是一個實(shí)打?qū)嵉目鐚W(xué)科的教育專業(yè)，要將各個領(lǐng)域的知識融合在一起粱年，才能修煉成合格的教育數(shù)據(jù)科學(xué)家售滤。Frederick Hartwig曾在他的著作Exploratory Data Analysis中說過，一個合格的研究人員應(yīng)該學(xué)習(xí)盡可能多的知識和方法來協(xié)助他探索數(shù)據(jù)中各種變量的深刻含義台诗，并與理論和社會科學(xué)緊密結(jié)合起來完箩。
這是一個由跨學(xué)科主宰社會的時(shí)代，跨學(xué)科研究可以在一定程度上是研究更具說服力和可信度拉队。我曾經(jīng)與一位在亞馬遜的教育研究員有過交流弊知，她明確指出，做教育方向的數(shù)據(jù)分析氏仗，如果沒有教育背景和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)吉捶，單憑數(shù)據(jù)分析的結(jié)果說話夺鲜，是非辰远可怕的，因?yàn)橛械臅r(shí)候币励，數(shù)據(jù)結(jié)果并不合情合理慷蠕。跟她對話后，更讓我堅(jiān)信學(xué)習(xí)分析的重要性食呻，也在一定程度上認(rèn)識到跨學(xué)科的重要性流炕。
試想，一門課上仅胞，教授用一種教學(xué)方式來教三十個學(xué)生每辟，有的學(xué)生可以很快吸收知識，有的學(xué)生卻學(xué)的非常吃力干旧。期末考試渠欺，有的學(xué)生拿了滿分，有的學(xué)生剛剛及格椎眯。拿滿分的學(xué)生就是優(yōu)秀的學(xué)生嗎挠将？剛及格的學(xué)生就是學(xué)渣嗎胳岂？答案是否定的。因?yàn)樵趥€性化學(xué)習(xí)中舔稀，每個學(xué)生的學(xué)習(xí)能力乳丰、學(xué)習(xí)方式、學(xué)術(shù)背景及接受程度是不同的内贮，如果單單通過考試成績來評價(jià)一個學(xué)生产园，是對學(xué)生的不公正。那么贺归，如何來發(fā)掘?qū)W生的學(xué)習(xí)能力淆两，以最有效的方式幫助學(xué)生達(dá)到最佳學(xué)習(xí)效果呢？這就是學(xué)習(xí)分析專業(yè)所探索的事情拂酣。具體問題具體分析秋冰，才是教育的本質(zhì)。
數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的成果是為研究人員在分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)能力時(shí)提供最有效的參考婶熬，但是剑勾，數(shù)據(jù)的結(jié)果并不一定是真正的結(jié)果。
以上赵颅，是對Learning Analytics 專業(yè)的簡單介紹虽另，如果你對此專業(yè)感興趣，歡迎留言進(jìn)行交流饺谬。文中僅代表個人觀點(diǎn)捂刺，歡迎指正與溝通。
本專欄不定期更新募寨，由于本身日常課程和工作比較多族展，所以長期不更新也是有可能的。
