作者简介：魏顺平(1981-)，男，国家开放大学信息化部(工程中心)，副研究员，北京 100039；赵璇(1984-)，男，国家开放大学学习资源部，研究馆员，北京 100039；程罡(1983-)，男，国家开放大学学习支持与学生事务中心副研究员，北京 100039

　　内容提要：随着MOOC的兴起，在线学习已经普及并得到认可。如何快速而准确地评价学习者在线学习表现，成为大家关注的问题。大部分或绝大部分的课程的学习行为都发生在学习平台上，这使得基于MOOC平台的在线学习行为日志数据来描述学习者在线学习表现是有效的。那么，从哪些方面来描述在线学习表现，成为该文所关注的问题。该文选择Moodle平台为例，以一门在线课程为样本，基于Moodle在线学习行为日志数据构建在线学习绩效模型，该模型基于在线学习行为日志数据动态生成，不同课程会有所不同。实践应用表明，该模型可以较好地描绘学习者的在线学习表现，成为快速而准确地自动评价学习者的基础。

　　关 键 词：在线学习 学习表现 模型 MOOC 学习分析

　　基金项目：2014-2015年度联校教育社科医学研究论文奖课题“多用户视角下基于Moodle平台的在线学习分析模式研究”(项目编号：ZS14017)成果。

　　中图分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：1008-3006(2015)03-0035-07

　　学习表现指的是某个学习者可被观察的学习行为(包括学习投入和学习产出)的聚合。这里的聚合，不是简单相加，也不是全部罗列，而是在一定分类框架下的求和、计数、求平均等运算。获得每位学习者的学习表现，是教师评价学习者学习程度、调整自身教学计划的决策基础。学习表现与学习绩效关系非常密切，是评价学习绩效的基础。

　　2011年以来，在美国顶尖大学中迅速发展起来并广泛影响世界的MOOC(大规模开放在线课程)逐渐发展成为在线学习的成功应用典范。MOOC模式表明只有当教学各要素包括课程资源、课堂教学、师生交流、学生练习等系统、完整呈现，并由辅导教师提供各种学生支持服务，在线学习才表现出一定的效果[1]。不同于以往的开放教育资源运动，MOOC既有优质资源的共享，更有学习支持服务的提供。这就带来一个矛盾，即全世界学习者选择学习名校课程的需要与名校有限师资的矛盾。以MOOC提供组织之一的edX为例，它曾经开设的“Circuits and Electronics”(6.002x)课程有155 000名学生注册，教学团队仅有12名教师[2]。此时势必要借助各种技术手段来自动完成一些教学任务，如答疑、学习提醒、评价学习成绩、调整教学计划等。要让计算机完成这些任务，首先要能让计算机自动获知每位学生的在线学习表现，这就要为计算机建立一个在线学习表现模型，并提供一套在线学习模型构建算法。

　　教育的本源始终都以学生的发展为核心，教育质量需要从学生的知识、技能、态度等的提升作为衡量标准，也就是将学生的学习绩效作为衡量教育质量的核心[3]。在线学习情境下，辅导教师虽然不能像在面授教学上那样亲眼看到每位学生的学习表现，但是学习平台却能记下教室所不能记下的学生做出的各种行为包括登录平台、浏览资源、做作业、参与讨论等等。基于这些数据记录，辅导教师可以间接了解到每位学生的学习表现，并基于这些表现做出客观的学习评价。可以说，通过在线学习平台对学习过程的记录，描绘出学生的在线学习表现进而做出自动评价的做法不仅是可能的，而且在缓解“庞大的学习者群体与紧缺的教师资源”方面也是必要的。

　　事实上，与“学习表现”这一术语近义的“学习绩效”在学术领域使用的更多，研究的更为广泛。我们可以从“学习绩效”的相关研究中获得一些启示。

　　到目前为止，国内对于“学习绩效”仍然没有形成一致的定义，不同的学者有不同的理解角度。在已有评价学习绩效研究中，所提出的评价方案并不像概念那么复杂、模糊不清，而是做了简化处理，更具操作性。学习绩效评价体系以提高学习者学习绩效为目的，通过确定相应的学习绩效指标来衡量学习绩效的高低。范敏、岳延兵利用信息函数对试题进行选择，通过网络和数据库技术，构建了基于Web的学习绩效评测系统，并通过实践证明采用此系统能够有效的测量被试的知识和能力水平[4]。佘高波将学生学习绩效测评的方式和内容改为“期评成绩=出勤(10%)+平时成绩(20%)+读书笔记成绩(10%)+大作业(30%)+期末理论考试成绩(30%)+加分(10%)”，并且在湖南冶金职业技术学院的营销专业和财会专业共计7个班级试点学习绩效新测评体系，取得了积极效果[5]。吴慧将大学生学习绩效评价指标体系的一级指标确定为学习能力、学习态度、学习行为和学习产出。

　　为了确保指标项的可操作性，进一步将一级指标项细化为二级、三级指标[6]。石娟研究了基于问题的Web-CKB学习绩效评价系统，评价内容包括学习行为和学习成就，运用电子量规和电子学档在华景小学开展学习绩效评价的教学试验并验证了此评价系统的有效性[7]。

　　从上述研究中我们可以看出国内学者对于学习绩效的评估体系主要包含两部分：一部分是学习成绩；另一部分是学习成就。学习成绩主要是学习行为、学习任务和学习目标等，而学习成就包含学习态度、学习能力和学习满足等。一些有关学习绩效影响因素的研究中则直接将学生认知成绩如课程学习成绩均值作为“学习绩效”。可见，从现有的学习绩效评价现状来看，对学习成绩包括各种学习行为以及各种学习任务的成绩等可观测的对象进行收集、统计，完成学习表现模型，也可在一定程度替代学习绩效评价。在线学习条件下，各类学习行为以及各种学习成绩均有记录，为开展快速而有效的学习表现建模提供了数据基础。

　　总的来说，学习表现是学习投入和产出之和，而学习绩效追求的是低投入高产出。可以看出，二者都包含投入和产出，不同的是，学习表现注重投入和产出的质和量，是一种“求和”的做法；学习绩效则注重效益，试图得到一种比值。学习表现相对简单，更易观察，在数字学习时代，这是一种可以计算的概念，而学习绩效则是一种难以计算的概念。我们可以通过研究学习表现，进而分析学习绩效。

　　一、研究设计

　　本文依托我国大型网络高等教育机构——国家开放大学的在线学习网(http://www.ouchn.cn)，以世界上普遍使用Moodle平台为例，选取在这个平台上开设的纯在线学习课程为样本，通过分析Moodle平台数据结构，采用数据查询语句分析课程在线学习行为日志数据，自动构建学习表现模型，并在一门课程范围内验证该模型应用于学习绩效评价的可行性。

　　Moodle是目前世界范围内使用最为广泛的开源学习管理系统之一，得到了广大师生的普遍认可。这个平台的日志功能较为完善，较为完整地记录了用户在平台各模块上包括讨论(Forum)模块、资源(Resource)模块、作业(Assignment)模块、Wiki模块等发生的多种行为(浏览、写入、修改、删除等)，并存储在在线学习行为日志数据表(mdl_log)中。这些完善的日志为基于学习过程数据挖掘的在线学习自动评价带来可能。选择基于Moodle平台的在线学习作为研究对象，所需的分析数据易于采集且非常丰富，研究成果更具迁移与推广价值。课题基于当前世界上应用非常广泛的开源学习管理系统Moodle，研究成果及平台插件易于被使用同类平台者借鉴采用，并与国际上的同类研究展开对话。

　　本文的研究样本是“国开学习网”学历教育媒体辅助英语教学课程。在该课程中，学生学习完全基于Moodle平台开展，并由辅导教师和教学管理人员提供各种学生支持服务。所有学与教的过程均记录在平台中，为构建完整的学习表现模型提供保障。