【百道研究】数据发掘软件的普及以及在线教育、移动学习、学习管理系统的发展向着采用分析和可视化软件的学习环境合流，以多维和便携的方式描绘学习数据。教学改善越来越依赖于数据与数据分享，而保护学生隐私则成为其中一件具挑战性的工作。
（图片来源：Thinkstock)
在消费者领域，数据被常规地搜集、测量和分析，以告知企业有关顾客行为和偏好的各个方面。一系列研究人员和企业在设计类似的分析，以揭示学习相关行为的模式，提升学生个人以及整个学校的学习。这类被分析的学生数据包括了学校的信息，比如学生的成绩和选课情况，项目完成情况，学习平台参与度数据，以及概念掌握情况。许多试验正在进行中，在符合隐私和道德规范的范围内，帮助理解什么数据对促进学习成果有作用。跟踪学习者的认知行为可以带来有关学生成功的重要的信息，让教师和技术开发者能共同努力提升未来的学习环境和材料。
对学习测量的关注日益增加，人们进一步利用评估以及一系列评价、衡量、存储学术准备、学习进展、技术获取和学生其他教育需求的方式和工具。随着社会和经济因素重新定义当今工作环境所需的技巧，高等院校必须反思如何定义、衡量、展示学科。数据发掘软件的普及以及在线教育、移动学习、学习管理系统的发展向着采用分析和可视化软件的学习环境合流，以多维和便携的方式描绘学习数据。在线课程和混合式课程中，数据能体现学生的行为以何种方式有助于学习进展和特定的学习成果。
随着在线学习最近的发展，学生产出了指数级数量的数据，能用来更综合地观察他们的学习。同时，学习管理系统（LMS）的广泛应用，产生了大量与学生活动相关的大量数据，带来了大学对分析现有数据库的兴趣。LMS新的更强大的版本将以个性化、分析、咨询、学习评估和无障碍等功能在学习为中心的模式中产生。
汉诺威研究公司最近的一项研究显示，学生在学习时希望获得立即的持续的反馈。这一发现表明，差不多三分之二参与调研的学生认为，分析报告对其学业成绩的影响“非常积极”。拉里奥哈国际大学的A4学习项目将数据、技术与信息可视化结合起来，为每位学生提供进行中的信息，帮他们批判地思考学习进度和目标。大学也在试验 更多便携、未知设备的学位和课程，能在各类情境中跟踪、存储和利用数据。布兰德曼大学的移动无障碍能力型工商管理学士学位采用了模拟和游戏化元素。学生在与课程互动时，系统搜集学生表现和参与度的数据。
高校里数据驱动的项目开始显示出可喜的成果。许多院校利用仪表盘，可视化呈现在LMS集成的数据，以实现学习体验的个性化。比如爱丁堡大学与CogBooks合作，在两门地理科学课程中试点在线自适应学习及课程交付工具。这款软件的仪表盘能在学生的课程活动进程中告知学习的进度，教师可以用这些数据提升教学质量。在试点显示出积极成果后，爱丁堡大学在另外四门课程中导入了这一工具。此外，高校正通过内置分析的游戏、模拟和移动应用越来越多地介入循证教与学。科罗拉多大学波德分校的物理教育技术项目（phET）正在搭建数学和科学模拟，利用Metacog平台实时提供有关学习者互动的反馈。PhET的可视化工具和报告工具能实现学习者生成数据的深度分析。
改善教学需要越来越多的数据以及数据分享，但分享数据要建立在保护学生隐私的前提之下。数字学习环境在搜集数据时，需要做更多工作来架构合适的政策，保护学生隐私。对立法和隐私规范的发展赶不上实践变化的担忧很多，这对院校有很大影响，现在的任务是建立数据使用的道德准则。玛丽斯特学院应用数据来增加学生的成功，这是在透明的学习测量项目中保护学生敏感信息的典范。他们设计了一个流程，向学习记录存储中导入匿名的信息，用随机的算法消除学生的身份信息。玛丽斯特学院起初咨询了伦理审查委员会，建立了项目命令，为数据隐私和访问开发了参数，让项目与其道德准则相符。
（本文编辑：吴妮）
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