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大数据下在线学习用户画像的构建及其应用研究
作者：
 肖君 著
定价：
75 元
页数：
230页
ISBN：
978-7-309-16315-5/G.2389
字数：
365千字
开本：
16 开
装帧：
平装
出版日期：
2022年11月 　　　　　　
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内容提要

       前言
      
       教育的本质是促进人的全面发展。经济社会的发展促使人们不断思考如何学习以提高自己顺应时代的能力，与此同时，国家也越来越重视建立全民化、终身化的学习型社会。然而，当前普通高等教育、成人高等教育、市民终身学习教育等的培养方式普遍存在同质化、划一化倾向，相对缺乏个性化培养。现代信息技术的高速发展，为教育多方面的改革与创新带来了新的契机，不仅推动了课堂教育的信息化进程，而且引发了从学习方式到评价方式一系列的转变，在线学习作为一种灵活便捷、不受时空限制的学习方式，为个性化学习、终身学习带来了无限可能。同时伴随着大数据分析等技术的进步，评价在线学习效果、个性化分析学习特征等学习分析的相关研究与实践也层出不穷，建立用户画像，即学习者画像则是其中之一。
       大数据技术已经成为国家创新驱动发展的核心驱动力，在各行各业也有了越来越深入的应用。用户画像依托于大数据技术，作为大数据和数据挖掘技术的一种实现结果，通过对用户数据的挖掘提炼，勾画商业用户的特征，帮助企业分析用户需求与优化产品设计。用户画像在帮助企业实现精准快速的营销和提高用户黏性上表现出巨大的潜力，将用户画像计划引入教育领域，用户便是学习者，产品则包含教育资源、学习服务等，借助数据挖掘技术对海量的学习数据进行挖掘与计算，对在线学习者进行学习特征刻画，分析学习者的学习需求，实现学习资源与服务的个性化推荐，能够为突破“同质化”“划一化”的在线教学困境带来解决路径，提高在线学习者的保留率。在本书中，将用户画像引入教育领域进行讨论，在线学习用户画像便是指在线学习者画像。
       本书针对在线学习用户画像的相关理论研究、画像的构建方法与流程以及具体的应用三个方面，对大数据背景下的在线学习用户画像进行研究综述。在线学习用户画像（亦称为在线学习者画像）能够记录学习者在线学习活动中产生的行为数据，通过数据分析和挖掘等学习分析技术，反映学习者群体的学习需求、动机、情感、态度等基本信息与行为特征，构建在线学习用户画像模型，设计在线学习者画像系统，对在线学习者群体进行识别，以提高教师的教学效率与学生的学习效率，并进一步为实现在线学习者的个性化学习提供支持。
       本书第1章从大数据下的在线学习用户画像提出的背景出发，分析了当前在线学习领域中存在的问题，初步介绍了学习者画像的概念与含义。第2章则对在线学习用户画像的起源、发展，以及与学习用户画像相关的概念进行解释与辨析，对在线学习用户画像国内外的发展与应用情况，以及学习者画像模型的内涵及研究现状进行了系统阐述。第3章则在第2章概念辨析的基础上，对在线学习用户画像的理论基础进行了阐述，本书中的在线学习用户画像的研究主要面向开放教育领域，所研究的对象主要面向成人学习者，因此本书选取了成人学习理论、学习分析理论、学习行为理论以及学习评价理论作为理论基础，成人学习理论、学习行为理论以及学习评价理论为分析开放学习者学习行为特点与心理特点，开展在线教学评估提供了研究基础，学习分析理论则为在线学习用户画像的构建流程设计与系统构建提供了研究基础，这些理论均为帮助相关研究者和读者理解在线学习用户及学习者画像构建技术提供依据。
       在第4章，详细介绍了如何构建在线学习者画像。以开放学习分析架构为基础，设计了个性化学习导向的开放学习分析架构，并对其进行抽象，得到了包含目标、数据、分析和服务的ODAS开放学习分析概念模型。依据大数据下在线学习者画像的特点和画像的服务流程，将ODAS开放学习概念模型进行扩展，形成了基于ODAS的在线学习者画像构建流程，本书中所有画像案例研究都以此为指导展开的。第5章则对大数据环境下的在线学习者画像模型的设计进行了详细阐述，主要介绍了基于能力的在线学习者画像模型和基于社会认知理论的在线学习者画像模型，准确来说，研究者可以选择合适的标签构建学习用户画像模型，本章为大数据下在线学习者画像模型设计提供了参考。
       通过前面对在线学习用户画像相关概念、理论基础、构建流程、模型设计等内容的介绍，第6章从在线学习者画像为利益相关者提供的个性化支持服务出发，即用户画像的应用方面，指出了大数据背景下为学习者提供精准学习支持服务的必要性，将在线学习者画像所提供的支持服务分为以下六个典型的应用： 学习者群体分类、个性化学习预警、教学设计优化、个性化学习路径、个性化资源推荐以及个性化学习效果评价。在线学习者画像的输出可以借助可视化仪表盘来展示，本书同样对可视化仪表盘的设计方法进行了介绍，设计者可以根据自己的需要，选择合适的界面设计与图形展示方式，进行个性化的可视化仪表盘设计，为学习者、教师、管理者提供教学管理与决策等个性化服务。
       第7章则从技术的视角，详细介绍了大数据下在线学习者画像系统的构建，包括其设计目标、系统技术架构、功能介绍三个主要方面；同时介绍了基于学习者画像的个性化在线学习平台的构建及功能，以上海开放大学的个性化在线学习平台为例，完整地阐述学习者画像对在线学习平台的支持作用，二者共同为提高在线学习质量和水平发力。
       第8章详细阐述了学习者画像在开放远程教育领域的应用，以四个具体的案例展开。第一个案例主要面向使用多模态学习设备的在线学习者，收集学习者的背景数据、心理特征、生理数据、学习认知行为和学习效果数据等多模态数据进行学习用户画像分析。第二个案例以上海开放大学的在线学习者为案例对象，围绕在线学习者画像模型的个人特征、行为特征和环境特征的三个维度，通过基于ODAS的开放学习者画像构建流程，探究高风险学习者群体的相关特征，从学习者基本特征、在线学习行为和学习路径环境三个层面输出高风险学习者画像，并设计了针对性的教学干预措施。第三个案例基于开放学习者画像进行在线学习支持服务设计，依据在线学习者画像模型及其构建流程，构建学习者的画像标签库，在此基础上基于学习前、学习中和学习后的学习者画像分析，形成针对性的在线学习支持服务策略，并对其应用效果进行评估。第四个案例主要以“知识产权财富课堂”课程为例，从学习路径画像目标确定、学习路径画像数据采集、学习路径画像标签分析、学习路径画像输出、学习路径画像干预与评估五个环节对学习路径画像进行了介绍。
       在第9章详细阐述了在线学习者画像分析在终身教育领域的相关应用，分别是在画像方法的支持下，针对上海市的在线学习和人工智能时代的终身学习情况，实施的两次社会调查。在基于在线学习者画像的终身学习调查中发现，上海市的终身学习情况与城市发展特点息息相关；在人工智能时代的终身学习调查中发现，上海广大学习者看好人工智能在教育领域的赋能，但同时也从自身出发，对数据隐私和人机交流的情感问题产生了担忧。总之，在建立学习者画像方法的支持下，大规模的社会调查可以对社会发展以及相应领域的建设提供有价值的建议和思路。
       第10章详细介绍了学习者画像在教师培训方面的具体应用，分别是泛在学习环境下基于活动理论的师训画像，以及在线培训环境下的中小学教师画像两个师训画像案例。在案例一中，以“移动学习的设计及其应用”课程为例，重点介绍了泛在学习环境下的移动MOOC五维设计模型和师训画像数据分析过程，并对师训画像的应用效果进行了评价。在案例二中，依据受训教师画像目标确定、数据采集、数据分析、画像输出、画像应用与评价的一般流程，完成了本案例的三个研究目标，一是基于样本描述性统计、聚类分析和相关分析等数据分析过程，输出了“优秀学习者”“一般学习者”“风险学习者”三类学习者的群体特征画像；二是针对不同受训教师画像提出针对性的学习资源设计和学习支持服务意见；三是邀请专家对不同受训教师画像及其针对性指导意见进行评价，并针对意见进行改进。
       第11章阐述了大数据时代下在线学习者画像发展展望，从新技术对在线学习者构建的影响和在线学习者画像教学应用发展两个维度探讨基于大数据的在线学习者画像研究需要关注的方面和未来研究方向。未来在线学习者画像的发展须具有前瞻性，充分利用多模态学习分析、人工智能、区块链等新技术的丰沃土壤，为实现个性化学习提供支持。
       本书系国家社会科学基金十三五规划2016年度教育学一般课题“大数据下在线学习用户画像的构建及其应用研究”（课题编号： BCA16O053）主要研究成果。本书不仅关注大数据时代学习者画像的构建与应用，也更多地关注在线教育质量的提升与发展，期望能够给大家带来一些启发，引起一些共鸣。
       全书由肖君设计、编稿并撰写完成。在整个书稿的撰写过程中，得到了以下研究人员和研究生的资料整理支持： 王腊梅、乔惠、李雪娇、潘志敏、李梦圆、胡艺龄、梁晓彤、付爱珍、鞠俊杰、蒋竹君，谨向以上人员表示感谢！
       虽然本书在撰写过程中，一直秉承高度负责的精神，但由于能力等诸多因素的限制，可能本书部分内容会存在疏忽和不足。恳请学界同仁和读者对本书提出宝贵意见，也借机和各位学界同仁共同探讨在线学习者画像的建设与应用之道。
      
       肖君
       2020年12月
      

作者简介

       肖君，博士，研究员，上海开放大学信息化建设与管理办公室主任，上海开放远程教育工程技术研究中心副主任，上海市“曙光学者”。担任全国信息技术标准化技术委员会教育技术分技术委员会（CELTSC）等多个学术组织专家委员。主要从事开放教育和终身学习领域的智能教育技术研究和应用工作。曾负责上海开大智慧学习中心、上海教育资源中心、多语言开放在线学习平台等多个大型数字化教育平台设计建设，服务市民人群数百万。
      

书摘

       目录
      
       前言
      
       第1章 绪论
       1.1 研究背景
       1.2 研究目标与研究内容
       1.3 主要研究问题
       1.4 在线学习用户画像的价值与意义
       1.5 本章小结
      
       第2章 在线学习用户画像国内外研究现状综述
       2.1 在线学习用户画像相关概念
       2.2 在线学习用户画像国内外研究现状
       2.3 学习者画像模型研究现状
       2.4 本章小结
      
       第3章 在线学习用户画像研究理论基础
       3.1 成人学习理论
       3.2 学习分析理论
       3.3 学习行为理论
       3.4 学习评价理论
       3.5 社会认知理论
       3.6 本章小结
      
       第4章 大数据下在线学习者画像构建流程
       4.1 开放学习分析
       4.2 xAPI规范
       4.3 ODAS开放学习分析概念模型
       4.4 基于ODAS的在线学习者画像构建流程
       4.5 本章小结
      
       第5章 大数据下在线学习者画像模型设计
       5.1 大数据下在线学习者画像模型设计背景
       5.2 基于能力的在线学习者画像模型设计
       5.3 基于社会认知理论的在线学习者画像模型设计
       5.4 本章小结
      
       第6章 大数据下在线学习者画像教学应用
       6.1 个性化在线学习支持服务概述
       6.2 学习者群体分类应用
       6.3 个性化学习预警应用
       6.4 教学设计优化应用
       6.5 个性化学习路径应用
       6.6 个性化学习效果评价应用
       6.7 个性化资源推荐应用
       6.8 在线学习者画像可视化仪表盘设计
       6.9 本章小结
      
       第7章 大数据下在线学习者画像系统设计
       7.1 大数据下在线学习者画像系统设计
       7.2 基于画像的个性化在线学习系统设计
       7.3 本章小结
      
       第8章 面向开放远程教育的在线用户画像分析实证
       8.1 基于xAPI的开放学习者画像实践案例
       8.2 高风险在线学习者画像构建案例
       8.3 基于开放学习者画像的在线学习支持服务设计案例
       8.4 学习路径画像实证案例
       8.5 本章小结
      
       第9章 面向市民终身学习的在线学习者画像分析实证
       9.1 基于在线学习者画像的精准化终身教育调查
       9.2 基于在线学习者AI画像的人工智能时代终身学习调查
       9.3 本章小结
      
       第10章 面向在线培训中的教师画像分析实证
       10.1 泛在学习环境下基于活动理论的师训画像分析案例
       10.2 在线培训环境下的中小学教师画像构建案例
       10.3 本章小结
      
       第11章 大数据时代下在线学习者画像发展展望
       11.1 新技术对未来在线学习者画像构建的影响
       11.2 在线学习者画像未来教学应用发展
      

书评       
　  

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