智慧教育環境中促進教與學的可視化學習分析

吳 忭,陳思思

(華東師范大學 教育信息技術學系,上海 200062)

一、從智慧教育到數據驅動的教學決策

(一)大數據時代的智慧教育

信息技術和互聯網的普遍應用產生了海量的多模態數據,使社會步入了大數據時代。在教育領域,大數據正對教育研究和實踐產生深遠的影響[1]?；诮逃髷祿娜斯ぶ悄芗夹g應用掀起了新的教育數字化轉型,并進一步推動了智慧教育的發展。智慧教育是通過構建技術融合的生態化學習環境,通過培植人機協同的數據智慧、教學智慧與文化智慧,讓教師能夠探索嘗試高成效的教學方法,讓學習者能夠獲得適宜的個性化學習服務和美好的發展體驗,從而培養全面發展的人才[2]。而當前的智慧教育也面臨挑戰,例如,智慧教育理論創新難以付諸實踐,智能技術和課程整合的智慧教育實踐模式尚待探索完善,以及教師與機器如何相互賦能以實現循證教學的智慧教育目標。

教育大數據的深度理解和有效應用是實現智慧教育的基礎。只有從教育大數據提煉出有價值的信息,歸納總結成知識,洞悉凝結為智慧,才能夠成為數據智慧,以更好地服務于智慧教育[3]。數據、信息、知識和智慧的層級結構被稱為數據金字塔,在智慧教育體系中,數據是教育相關人員親身踐行與機器的感知記錄而來,通過對數據的描述性分析和可視化表征,使之躍升成具有意義的教育信息,而后師生對數據進行初步感知和理解,接著通過特征提取、信息?；湍Ｊ浇忉?使教育信息模式化,形成新的知識,最終通過機器學習技術、生成決策服務于人才培養,實現知識向智慧的躍升,從數據智慧轉換為教學智慧[2]。

大數據所帶來的技術革新給予教育更大的發展空間,但也給教學的改革和發展帶來了前所未有的挑戰。面對復雜而龐大的數據,教師僅憑借個體的教育經驗來理解和解決教育問題越來越困難[4]。而智慧數據借助智能技術,可以將分散、客觀地存在于教育環境中的各種原始數據,關聯、組織、派生成數據智慧,并將數據智慧服務于教學決策,對教學的實踐與研究產生巨大影響。在當前的教育背景下,教師作為課堂的主導,其如何采取教學決策、實施教學活動常常會受個人經驗的影響,而缺少了教育數據作為教師行動的依據,教師的個人主觀性會極大影響教與學的成效。鑒于此,利用智能技術,對廣泛的教育數據收集過程進行解釋,以客觀的數據為基礎和依據,幫助教師和學生評估教學績效和進步,預測未來績效、進行教學管理和決策,并確定與學業規劃、研究、教學和學習相關的潛在問題,對化解當前的教育困境具有極大的利用價值[5]。

(二)人工智能賦能教學決策制定

教學決策是指教師在教學過程中根據教學實際進一步選擇教學行動,調整和完善教學實踐,使教學活動促進學習者的學習和發展。相較于傳統以教師個人教學經驗制定的教學決策,數據智慧在教育領域的應用能夠給教師教學決策提供支持,通過人機協同的交互方式促進教師對教學數據的主動探究,教學儀表盤給教師提供透明的數據支持[6],幫助教師更好地對可視化教學數據進行意義建構,以客觀的數據為依據實現基于證據的教學決策,避免基于經驗決策的隨意性和主觀性[7]。例如,基于教學儀表盤的人機協同方式,教師采用數據可視化工具,通過自上而下的數據鉆取,有目的地放大教育數據的精細度,發現存在學習問題的學生群體,從而更好地識別、探索數據并運用適當的干預促進學生的學習[8]。

數據智慧是通過人機交互促進數據探究、利用數據可視化表征實現數據模型的透明化和可解釋性、提供基于證據的教學決策支持,進而為教師循證教學與教學過程的優化和再造提供可能。鑒于教學環境中所生成的數據的復雜性,基于智能技術的教學決策實踐需要善用學習科學理論和學習分析技術,通過可視化教育數據來展示教育數據的意義之網[9]。

二、可視化學習分析的理論緣起和內涵

(一)數據可視化的目的

可視化學習分析(visual learning analytics)作為一個新興的研究領域,其核心是數據可視化,即將學習者及其學習環境中收集的數據通過圖示化表征進行外化。數據可視化包括數據、意義和可視化三個要素,是貫穿于數據探究和數據溝通過程始終的[10]。數據探究是測量、收集、整理、分析和驗證數據,旨在揭示有關數據特性和支持數據推斷,獲得認識并支持進一步的決策。數據溝通能夠將數據通過圖示化表征,以數字、圖片和符號等可視化形式呈現證據支持的觀點、洞見和結論,從而引起使用者的視覺注意和促進認知建構。數據可視化將大量數據有意義地精細化,使數據集之間獲得連接,構成有意義、有價值的信息,并通過可視化形式有效地表征和呈現,以支持數據探究和溝通。教育數據可視化面向學習者、教師和教育研究者,以促進學習、改進教學活動和提高績效為直接目的[11]。教育數據可視化不僅有助于學習者探索學習路徑,支持學習者選擇合適的學習策略,了解課堂表現并促進學習者反思,最終達到學習目標的實現,也給教師提供了解學習者學習狀態、表現和反饋的手段,促進教師優化教學活動和教學指導,還可以幫助教育研究者洞察學習動態、預測教學趨勢,有助于揭示學習的作用機制和真實環境中復雜因素對學習結果的影響[12]。

(二)可視化學習分析的雙重含義

可視化學習分析是學習分析和可視化分析相互交叉而形成的新興研究領域,是指利用計算工具和方法理解教育現象的交互式數據可視化[13],強調計算機的自動化分析和可視化優勢對人類推理和決策過程的支持,有助于理解復雜的學習現象和解決復雜的學習問題[14]?？梢暬瘜W習分析具有雙重含義:一方面指學習分析的工具技術和設計制品,通常稱為學習分析儀表盤(learning analytics dashboard, 簡稱LAD);另一方面也代表一種學習分析的過程方法,強調人機協同的交互式數據探究過程。

學習分析儀表盤是關于學習者、學習過程和學習情境的不同測評指標的一種或者多種數據可視化表征。學習分析儀表盤能夠對學習者的學習行為進行精密追蹤,記錄并整合大量學習信息和學習情境信息[15],洞悉學生的表現及學習進展,及時可視化呈現詳細的學習反饋信息,以評估、預測學習活動,發現潛在問題,解決在線學習中缺少“人性交互”的問題,從而為學習者、教師、學生提供學習分析,為教與學提供有效指引[16]。

作為一種數據探究方法,可視化學習分析這種過程視角強調參與式設計和用戶中心的設計,即在生成可視化圖表的過程中,需要教師參與決策,教師能夠瀏覽數據、過濾數據,根據教學過程中時間尺度的數據變化趨勢,選擇感興趣的數據片段,并根據問題需求和數據特點選擇合適的圖表符號,聚焦有意義的關鍵信息,在適合的數據粒度上有目的地聚合、鉆取和展示數據[17]。

在數據探究和數據溝通過程的不同階段,可視化學習分析可以分為探索性數據可視化和解釋性數據可視化。探索性數據可視化強調教師以問題驅動、目標導向的開放性、探索性視角,參與到數據過濾和選擇的過程中,能夠探索性地挖掘數據結構與趨勢,有選擇地進行深度的數據挖掘與探究,指導進一步的驗證性數據分析,并最終形成數據洞見和數據智慧。解釋性數據可視化是指對于數據探究結果,通過直觀、清晰的圖示化呈現方式,幫助教師向同儕更有效、透明和客觀地解釋交流數據洞見,形成教師共同體的數據探究共識的過程。

(三)可視化學習分析的知識本體

可視化學習分析經過十余年的發展已經逐步從學術研究走進真實的課堂實踐場域,為教師開展循證教學提供了新的技術方法。與此同時,可視化學習分析對教師在專業發展上提出了新的能力訴求?？梢暬瘜W習分析主要是三個學科領域的知識構建,包括學習科學、數據科學、可視化科學。圖1使用文氏圖表示了可視化學習分析的知識本體。學習科學研究人是如何學習的,即學習的基本機制以及如何改進人類學習,關注學習環境、技術、工具、模式、方法、策略的設計,并以學習理論為基礎揭示了教學過程的組成要素和各要素之間存在的直接、間接的聯系,能夠為可視化學習分析過程中有關學習問題和關鍵變量的操作化方法提供理論依據。數據科學關注數據探究的全過程,包括采集、存儲、整理、分析、驗證,并為不同的問題需求如診斷、預測、分類、關聯、因果等提供工具技術和分析方法?？梢暬茖W研究知識和信息的圖示化表征方式,涉及可視化的理論基礎,例如視覺素養、認知心理、人機交互、可視化的設計原則、繪制圖表的元素規則、用于可視化的圖表類型和可視化分析工具?？梢暬瘜W習分析在這三個領域的相互融合中應運而生:數據可視化是數據科學和可視化科學的結合,相比知識圖譜、信息圖等已經過加工萃取的表征對象,它更關注來自特定領域的原始量化數據的可視化表征,幫助人們更好地理解和捕捉數據特征;知識表征由可視化科學和學習科學結合而成,如概念圖、思維導圖,是將特定領域的知識與可視化的技術結合以呈現知識組織結構的技術,也往往作為外化學習者思維過程的認知工具;學習分析基于學習相關的行為、心理、生理等多模態數據,利用數據分析技術對學習行為、學習狀態、學習表現和相關影響因素進行分析、建模和預測,是數據科學和學習科學領域的結合。數據可視化、知識表征、學習分析的進一步融合,形成了可視化學習分析。

圖1 可視化學習分析的知識本體文氏圖

作為一個交叉研究領域,可視化學習分析在賦能智慧教育的過程中,仍然面臨學校實踐層面的諸多挑戰,包括應用目的是“新瓶舊酒”還是學習科學理念下的教學變革、可視化學習分析工具的同質化、數據儀表盤背后數據探究過程的黑箱、數據理解難以轉變為行動智慧困境、教師角色如何從可視化學習分析的消費者轉變為人機協同的參與者。因此,下文將通過梳理當前可視化學習實證研究,構建可視化學習分析邏輯框架,并進一步分析展示該領域的典型應用案例,為教師教育者和一線教師提供培養可視化學習分析相關技能及開展教研實踐的指引。

三、可視化學習分析的邏輯框架

(一)可視化學習分析的應用目的

可視化學習分析的應用目的是從教學需求的視角出發,應對教學理論和實踐層面存在的問題與挑戰?？梢暬瘜W習分析能夠解決傳統教學存在的學習問題,這些學習問題涉及認知、非認知、社交、元認知等方面,與認知相關的學習問題包括在知識建構、問題解決等學習活動中關注學習者的批判性思維、創造性思維等高階思維能力的發展,如想法線程繪圖工具能夠將學習者的想法和知識核心以樹形結構進行連線,將新舊知識聯結,促進學習者高階思維和認知的發展[18];非認知的學習問題如衡量學習者的實踐技能、學習投入、努力程度等,能夠幫助師生更加直觀地了解學習過程中出現非認知性的問題,如 ViSeq可視化分析系統能夠可視化分析MOOC學習中不同學習者群體的學習序列,幫助師生更好地理解學習行為背后的原因[19];在元認知方面,學習規劃能力培養問題涉及對學習過程的計劃、自我評價和監控,可視化分析能夠輔助學習規劃、監控學習過程等,促進學習者的元認知能力和元認知的學習,如基于元認知提示的可視化學習分析系統能夠向學習者提供元認知信息(如任務難度)、提供元認知幫助,促進學習者反思推斷、改進時間管理和時間分配,增強尋求幫助的需求意識,以提高元認知技能[20];協作學習中的社交能力培養問題則關注學生群體之間的社交網絡關系,了解學習者在學習環境中如何交流和互動、扮演何種角色以促進學習者間觀點的交流、交互與協作。

(二)可視化學習分析的應用場景

可視化學習分析能夠應用于多樣化的典型教育場景和教育模式,包括線上的自主學習、線下的課程學習和線上線下混合學習,以教師為主導的傳統教學課堂和以學生為中心的建構主義課堂等。線上、線下和混合學習的學習場景包括各種開放在線學習平臺(如慕課)、學習管理系統(如Moodle、Blackboard)、傳統課堂和混合式課堂等?？梢暬瘜W習分析在這些教育場景中的應用,旨在賦能教師與教學管理者更好地管理與監控線上和線下的教學過程,及時了解學習者的學習進程與困難,進行有效的反饋和評價。在以教師為主導的課堂中,可視化學習分析能夠用于收集學習者的問題解答、討論情況等數據,為教師掌握課堂的進度與節奏提供依據,強調培養學習者的學科能力與素養;而以學生為中心的教學模式如基于問題的學習、探究學習、協作學習等,可視化學習分析也能夠作為自主學習的支持工具,幫助學習者更好地進行反思實踐,強調培養學習者問題解決、批判性思維等高階的學習技能并優化學習過程。由此可見,可視化學習分析的應用可服務于不同的使用對象,面向教師的可視化學習分析能夠幫助教師深入了解學情,包括學習者的認知風格、先備知識、學習水平、學習動機投入、迷思概念和學習表現等,有效地監控教學過程,靈活調整課堂教學;面向學習者的可視化學習分析幫助學習者掌握學習進度、獲得學習反饋、理解知識結構等;面向教師實踐共同體的可視化學習分析,可以作為教研活動中的討論焦點,用于解讀課堂、理解學習和改進教學,從而提升教師的數據素養和循證教學能力。

(三)可視化學習分析的教育數據來源和采集方法

可視化學習分析的教育數據主要分為網絡學習行為數據、線下學習行為數據和學習情境數據等。網絡學習行為數據依據不同的學習環境可以是來自學習管理系統、智能導學系統和其他個人在線學習環境(如移動教育應用、教育游戲、仿真學習軟件等)。學習管理系統收集學習者在學習過程中產生的具體學習行為(如觀看學習視頻、討論、提交作業等)、學習表現、學習時間與地點、學習成績及趨勢、學習反饋與評價等數據;智能導學系統收集學習者在學習過程中相關的數據,形成學習者個人畫像,以促進學習者個性化和自適應的學習,個人在線學習環境相關的數據集包括學習資源、學習交互日志等數據。網絡學習行為數據采集的常用方法主要有三類,基于服務器端的采集、基于客戶端的采集和基于服務器端和客戶端相結合的采集[21]。線下學習行為數據集主要通過錄播教室、智慧教室的音視頻采集設備和其他物聯網傳感器自動采集,也可以是教師、助教、學生、家長等相關人員通過人工方式記錄。線下學習行為數據包括課堂的學習行為,如舉手次數、提問次數、課堂行為表現、教師反饋等數據;課后的學習行為,如作業、測驗、參加社會實踐活動情況等數據。課堂學習行為數據采集方式主要通過教師主動觀察、記錄、收集,課后的學習行為數據可以通過家長、教師共同觀察和記錄的方式采集。學習情境數據的主要來源是各類移動端設備和智能學習環境。隨著網絡技術、計算機技術、人工智能技術的發展,學習者更多地使用手機、平板等設備進行移動學習,在智慧學習環境中學習。情境數據集主要收集學習者所處學習環境的相關數據信息,包括學習者的個人信息、平臺和網絡信息、所處的環境信息等。情境數據的采集方法主要通過移動設備和智慧學習環境中的傳感器收集,以表征學習者所處的學習環境和情境的特點?？梢暬瘜W習分析不僅需要對學生生成的學習數據有全息的刻畫,更需要利用學習在何時、何地、由何人、如何發生的情境數據來還原和提供對學習數據意義的理解。

(四)可視化學習分析中的數據表征和可視化交互方式

依據學習分析的不同目的和多樣性的數據類型、不同的數據特征,數據的表征和呈現方式也存在差異。學習分析中可視化的數據表征常用方式包括直方圖、散點圖、?；鶊D、熱力圖、樹形圖、時序圖、網絡圖等,此外,還有一些直觀有趣的數據表征方式,如使用植物的生長表示學生的努力程度,用不同顏色的花朵顯示學習者的參與度等[22],多維度的數據表征還可使用復合的圖表呈現。常用的可視化學習分析中的數據表征方式、特征及適用場景如表1和圖2所示。

表1 數據的表征方式、特征及適用場景

圖2 可視化學習分析的問題需求、圖表類型和數據類型的映射關系

可視化學習分析中的人機交互涉及顯性的數據操作流程和隱性的數據探究推理過程。數據操作流程包含數據的比較、排序、過濾、選取、匯總、分割、聚合注釋、快照等一系列顯性數據操作行為,使數據能夠清晰直觀地呈現,便于使用者快速捕捉數據信息。數據探究推理是指數據操作背后隱含的行為目的和分析意圖,例如通過數據的選取、過濾,可以標示和查找有意義的數據,能夠進一步幫助教師找到符合篩選條件的學生群體;通過數據的比較、排序等交互,直觀展示數據間的差異性和分布情況,如對學習者的考試成績、討論參與度從高到低或從低到高排序,幫助教師比較不同學生的數據區間;數據的匯總便于教師觀察數據的整體特征,能夠將多樣化的學習數據進行整體概況的匯總,生成個人或群體的學情報告;數據的聚合能夠進一步劃分數據層次,如可以將學習數據劃分為年級、班級、小組等層次,便于教師進行不同層次間的比較?？梢暬瘜W習分析的交互方式也包含其背后的隱性數據探究過程,即問題提出、數據采集、數據處理、數據建模、數據推斷、方案評估和交流等。

(五)可視化學習分析的應用效果評價

評價可視化學習分析的應用效果應從不同指標維度評估,例如視覺吸引力、可用性、理解水平、使用頻次、使用滿意度、感知有用性、學習效果和行為改變。視覺吸引力指學習分析的儀表盤界面設計和視圖呈現能夠引起使用者的注意和記憶的程度,合理安排知覺成分和線索,通過線條、文本框、圖形、顏色對比等使視圖的信息和內容具有邏輯性,能夠自然地使教師和學生觀察界面和視圖[23]?？捎眯灾缚梢暬瘜W習分析工具的設計和開發是否以用戶為中心,即教師和學生在使用中的有效性、效率和滿意程度。感知有用性指使用者對使用了可視化學習分析工具后對績效是否提高的主觀感受。理解水平指使用者對學習數據圖表的解讀是否正確,可視化呈現是否易于使用者理解,這與視圖的設計、圖表和數據的分布、視覺呈現方式緊密關聯。使用頻次指教師和學生在教與學的過程中使用可視化學習分析工具的頻率次數,使用頻次越高,表明工具越具有實用性,能夠做到與課程的整合,滿足教師和學生的教學需要。使用滿意度指教師和學生使用可視化學習分析工具后的主觀評價與感受。學習效果指使用了可視化學習分析工具是否能達到預期的教學目的,優化教學過程、提高教學與學習成效。行為改變指使用了可視化學習分析工具后教師和學生發生的學習行為的變化,如更加積極參與學習討論、根據教師的反饋進行自我反思等,積極的學習行為改變表明可視化學習分析工具的應用效果較好,能夠促進和支持學習者積極地學習。

對可視化學習分析技術的評價需要考慮其評價層次,通過多維度的系統性評估、迭代優化提高技術的成熟度和改善實踐效果?？梢暬瘜W習分析的視覺吸引力能夠從視覺角度最先引起使用者的注意,這是技術采納的先決條件,即用戶是否有體驗試用的意愿取決于圖表信息的新穎性、有趣度,其次是可視化學習分析的可用性和理解水平。這兩個指標維度有一定的相似與關聯,可用性關系到能否實現使用者的預期目標,理解水平強調可視化學習能否被使用者理解,是對可視化學習分析技術本身的功能與水平的評價。然后評價使用頻次、使用滿意度,從用戶的反饋中評價可視化學習分析工具的使用情況,反映其設計是否以用戶為中心進行設計,是否能滿足使用者的需求。最后評價感知有用性、學習效果和行為改變,這是從學習結果的角度評價學習分析儀表盤的有效性,判斷學習分析儀表盤是否達到預期的教學和學習目標、提升學習成效,也是可視化學習分析技術的最終目標。

四、可視化學習分析的典型教學應用案例分析

為進一步探究可視化學習分析技術在具體教學問題中的應用,本文選擇了三個典型應用案例進行分析,分別是輔助教師監控學習過程的學習分析儀表盤、閱讀障礙監測和反饋的可視化學習工具和監控多桌面終端學習環境中協作學習的交互式學習分析儀表盤。選取的三種可視化學習分析工具都具有應用的典型性:首先,解決的學習問題和應用目的不同,分別涉及非認知的、認知的、協作社交的學習問題;其次,應用的學習場景不同,分別是在線平臺學習、在線閱讀學習和基于多桌面終端的混合學習場景;再次,儀表盤面向的使用對象不同,有教師驅動的學習分析儀表盤,也有面向學習者的學習分析儀表盤;最后,數據可視化的表征方式不同, 涉及較常用的條形圖、線形圖、餅狀圖,也有?；鶊D和雷達圖的可視化。

(一)輔助教師監控學習過程的學習分析儀表盤

為了保證在線學習中學習者的學習效率和參與性,教師需要不斷觀察和監控學生的學習過程、了解不同學習者的學習模式。杜拉多(Dourado)針對目前對面向過程的學習分析儀表盤研究較少的問題,提出了一個面向學習過程的學習分析儀表盤[24]。該學習分析儀表盤是面向教師、解決非認知學習問題的儀表盤,關注學習者在學習時間線中參與度、學習活動、學習軌跡和學習模式的變化,能夠從文化/制度、人際和個人三個層面展示學習者群體和個體在線學習過程中的學習過程信息,幫助教師監控學習過程進度和調整學習者學習模式。該學習分析儀表盤關注數據的視覺展示,使用條形圖、直方圖、?；鶊D等可視化表征,將不同數據類型以不同的圖表和顏色表示(圖3)。此外,該儀表盤強調了教師的可視化交互,教師能夠通過排序、篩選、編碼等交互方式放大有意義的數據,迅速了解存在問題的學生群體。通過人機協同的方式,教師進一步過濾和選擇數據,在教學過程中發現數據不理想的學生群體,從而關注并引導學習困難和邊緣化的學生,做出客觀的判斷和教學決策,可見該學習分析儀表盤屬于過程性的學習分析。研究采用專家審評法對該面向過程的學習分析儀表盤進行評價,從視覺吸引力、可用性、理解水平、使用效果等維度給出了積極評價,但存在部分圖表可操作性低的問題。

圖3 面向過程的學習分析儀表盤

(二)閱讀障礙監測和反饋的可視化學習工具

閱讀障礙是一種常見的學習障礙,會對學習者的學習過程產生消極的影響,影響學習者對知識的理解和知識的表征?？_萊娜(Carolina)針對當前缺少監測學習者閱讀障礙和困難的學習工具的問題,設計了PADA學習分析儀表盤[25]。PADA是面向學習者的、解決認知的學習問題的儀表盤,能夠應用于線上的自主學習場景,特別是線上閱讀活動。它關注學習者認知過程中出現的問題,能夠向學習者展示他們學習模型中的知識、進行反饋,以幫助他們增強意識,支持對閱讀困難的反思和自我調節。PADA學習分析儀表盤的信息展示包括學習者的個人信息、閱讀過程、學習風格和認知特征,并使用條形圖、線形圖、餅狀圖等可視化表征形式,對學生的閱讀表現提供不同的學習分析(圖4)。這些信息通過可視化表征使學生探索和了解他們的活動及表現,并提供反饋,以支持他們認識到自己閱讀能力的長處和短處。PADA還提供了個別學生、同齡人和班級整體的平行視圖,以便根據其他年齡和學術水平匹配的結果來確定學習者的困難的嚴重性。案例研究的結果表明,多數學習者在視覺吸引力、可用性、理解水平、使用滿意度和學習效果等維度都對PADA儀表盤有較為積極的評價[25]。

圖4 PADA對學習者閱讀認知過程分析的可視化

(三)監控多桌面終端學習環境中協作學習的交互式學習分析儀表盤

教師在促進和組織學習小組的協作活動時會面臨一個問題,即教師無法實時看到信息,通常只能看到小組活動的最終成果,這使得教師很難意識到學習者的合作過程、過程性的解決方案和個體學生的貢獻。馬丁內斯(Martinez)等針對這樣的協作學習問題,設計了由教師驅動的交互式儀表盤[26]。該儀表盤能夠應用于基于多桌面終端的混合學習環境,以可視化的形式顯示小組的活動和協作情況,并允許教師在需要時深入到更具體的信息。該儀表盤的設計目的是讓教師能夠通過顯示活動、小組的互動程度以及任務的整體進展,來確定群體或個體學習者是否需要關注。交互儀表盤的數據來源于學習者的對話、口頭發言、觸屏操作和在概念地圖工具上的互動,并應用雷達圖、折線圖、時間軸、餅狀圖等將學習者的學習參與、討論交互、協作水平等數據進行可視化表征(圖5)。交互儀表盤的可視化呈現分為兩個層次,即班級層次和小組細節層次,分別顯示了所有小組整體的協作情況和選定的小組詳細的時間軸信息,使教師能夠從班級、小組和個人三個層面指導學習者的協作學習。對該交互儀表盤的評價主要涉及可用性、感知有用性、使用滿意度、使用效果等維度,結果顯示使用后多數教師對該交互儀表盤有積極的評價。

圖5 協作學習交互表盤中的語言、行為參與和個人貢獻的可視化

在該儀表盤的具體使用案例中,教師在協作學習課堂中同時監控三個學習小組,通過可視化儀表盤診斷各個小組的協作情況。教師先在班級視圖模塊觀察雷達圖和交互圖,確定每個小組是否在協作完成課堂布置的學習任務。當發現其中一個學習小組的數據存在異常,教師便進入小組細節模塊進一步了解小組協作的細節,從小組交互、小組貢獻等詳細數據中,發現協作學習存在的問題,并及時向存在問題的小組成員提供建議和糾正性反饋。

五、可視化學習分析的未來研究趨勢

可視化學習分析是一個新興的研究領域,它關心教育領域存在的重要問題,以可視化方式輔助教師和學生進行數據分析。當前關于可視化學習分析的研究存在一定的局限性。首先,可視化學習分析工具存在使用率低的問題,未來研究需要關注如何提高教師、學生應用可視化學習分析的相關能力素養,例如教師和學生的數據素養、教師的循證教學能力、學生的學習規劃能力等。其次,可視化學習分析工具的實際使用效果有待更科學的考證,多數研究關注可視化學習分析系統的設計,缺乏評估這些工具技術對教學和學習的實際影響,例如教學行為和學習表現的轉變。再次,研究使用者對可視化學習分析系統感知情況的研究仍不充分,而對教師和學生行為、成就或技能的感知,同樣會對其行為、成就等產生一定的影響[27]。最后,未來對可視化學習分析的研究不僅要著眼于評估最終產品,還要著眼于設計和開發過程的評估。這個過程包括學生和教師的需求分析,明確信息選擇的緣由,證明所使用的視覺設計和交互設計效果,并進行可行性測試。教與學的活動永遠不會被技術自動化所取代,未來的研究和實踐會更加關注如何將教師、學生作為學習分析儀表盤的消費者,轉變為人機協同的可視化學習分析參與者,從而賦能智慧教育視野下的教和學[28]。