62、学习分析中的深度洞察：从钻取操作到认知机制研究

学习分析中的深度洞察：从钻取操作到认知机制研究

在当今的教育领域，数据驱动的决策变得越来越重要。学习分析仪表盘（LADs）作为一种强大的工具，能够帮助教育者深入了解学生的学习情况。其中，联机分析处理（OLAP）的钻取操作在数据驱动的仪表盘中被广泛应用，它能让用户更有意义地深入探究数据细节。对于LADs而言，这一操作可助力教育者识别出偏离班级规范、可能需要特别关注的学生子群体。

OLAP钻取操作与LP - AID方法

OLAP钻取操作就像是一个放大镜，能够让我们聚焦于数据的特定部分。在LADs的情境下，它为教育者提供了一种深入了解学生学习情况的途径。为了更有效地利用这一操作，研究人员提出了一种名为LP - AID的自动化方法，用于寻找并推荐一组有洞察力的钻取操作，以引导数据探索。

LP - AID方法从过程挖掘的角度出发，通过考察学生的学习活动、不同学习路径的相对频率以及活动执行的顺序，来分析和比较学生的学习行为。它会检查所有的钻取路径，并使用地球移动者随机一致性检查（Earth Movers’ Stochastic Conformance Checking）来评估每条路径的“洞察度”，具体是通过考察两个学生群体学习行为之间的距离来实现的。此外，还使用了一个最大化多样性的解集排序函数，对钻取路径进行排序和选择，供教育者参考。

下面是LP - AID方法的主要步骤：
1. 数据收集 ：收集学生的学习活动数据，包括学习路径、活动频率等。
2. 过程挖掘 ：运用过程挖掘技术分析学生的学习行为。
3. 钻取路径检查 ：检查所有可