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2010年左右,“大数据”一词进入人们的视野,让各个领域认识到这又是一场信息化的革命。在信息化的飞速发展下,越来越多的人愿意通过便捷的网络来进行学习,而在进行网络学习的过程中一定会产生多种且大量的数据,教育研究者们开始关注如何有效地对这些数据进行分析以优化教学效果。学习分析技术是伴随着“大数据”产生的一项新兴的技术,为数据的分析提供了一个新的思路,旨在通过使用不同的分析方法和工具来分析网络学习平台中的大量数据。本文以在Sakai学习空间开设的《教学系统设计》这一课程为例深入研究,通过获得学生在学习空间学习时产生的各种行为数据,使用定量与定性结合的方法对数据进行分析,以分析结果的反馈为依据,以期达到促进教学与学习效果的目的。研究主要采用文献分析法、政策会议研究法、案例研究法和社会网络分析法。研究首先对学习分析技术的相关知识如起源、概念、理论基础、方法与工具等进行梳理,并对国外应用案例进行介绍。通过对学习者的信息进行分类整理,确定学习分析技术主要应用于学生在网络平台学习时产生的动态行为数据方面,对研究进行总体设计,其中包含平台介绍、研究过程、教学实施过程等。以实际开设的课程为案例,对学生在学习空间中产生的各种行为数据加以收集,使用不同的分析方法对学习过程进行研究分析。将一学期课程分为前期和后期两个阶段,主要分析指标为行为频次、学习完成情况、讨论模块的交互情况这三个方面,行为频次包括各类事件的行为数量,学习完成情况包括学生对站点的访问次数和资源下载情况。运用数据统计工具SPSS对站点访问量和资源下载情况进行统计和分析,运用NodeXL社会网络分析软件对学生在讨论模块的交互情况进行分析。在此基础上对学习分析在网络学习空间中应用的效果剖析,主要包括从教师的教和学生的学方面分析教学与学习效果,教学评价效果,数据结果的对比分析。以此总结出学习分析在网络教学中的确起到了一定的促进效果。