北京时间2021年12月21日下午，教育学院关于学习分析的学术讲座在腾讯会议线上举行。报告人是美国加州尔湾大学分校博士后研究员李秋劼博士，讲座停题目是“利用学习分析技术支持在线自主学习（Using Learning Analytics to Support Self-regulated Learning in Online Courses)”。本次讲座由教育技术系主任贾积有教授和北京师范大学教育技术学院院长武法提教授联合主持，我院和来自海内外的150余名师生参与。

 

已有研究表明自主学习能力是影响学生在线学习表现的重要因素。在线平台自动记录的海量学习日志数据,以及基于此数据发展起来的学习分析技术，为测量、理解、支持在线自主学习带来了新的机遇。近年来，大量研究开始探讨如何通过学习日志数据实时测量学习者的自主学习能力，以及如何利用平台测量指标还原学习者的自主学习过程并有效甄别自主学习能力较差的学生。研究者们还利用平台数据开发面向学习者的学习分析反馈报告，用来帮助学习者更好地反思和改进自己的学习过程。虽然现有研究已经取得了一定成果，但两个关键问题亟待解答：1）利用平台数据测量自主学习能力的效果如何？2）基于学习分析的反馈报告对学习者的学习过程和学习成就会产生怎样的影响以及通过何种机制产生该影响？

针对这些问题，李博士的报告介绍了两个利用学习分析技术支持在线自主学习的实证研究。第一项研究利用Canvas学习平台日志数据，构建学习者时间管理能力和学习力维持能力两方面指标，进而验证该两项指标的有效性；第二项研究采用随机试验的方法，在本科课程中检验一种在线学习分析反馈干预对学习过程和学习成就的影响，并验证该项干预的影响机制。最后，李博士还展望了在线学习行为分析的未来发展趋势。

李博士报告结束后，武法提教授进行了精彩点评。李博士还回答了汪琼教授和杨钋教授等老师的问题。贾积有对报告进行了总结。

 

报告人简介：李秋劼，加州尔湾大学分校博士后研究员，加州大学欧文分校教育学博士，此前分别获得北京师范大学教育技术学硕士和学士学位。主要研究方向包括：高等教育阶段在线教学的效果评估与提升等议题。她的研究先后在The Internet and Higher Education、Computers and Education、Educational Evaluation and Policy Analysis、Motivation and Emotion、Research in Higher Education、International Conference on Educational Data Mining, International Conference on Learning Analytics and Knowledge等杂志和会议上发表。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

图 李秋劼报告中

 

图 武法提教授点评

 

文，图：贾积有