基于xAPI规范的学习行为大数据研究报告及实现.doc

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1、-基于*API的学习行为大数据研究与实现伟摘要：在线教育和大数据为教育的开展带来了创新，教育大数据的最正确实现首先依赖于对来源广泛的学习行为数据获取，而来源广泛的学习行为存在于多种在线教育应用中，其多种在线教育应用的独立性、复杂性、多样性等特点阻碍了学习行为数据获取。由美国“高级分布式学习组织发布的E*perience API*API规为破解这一难题提供了可行途径，可基于*API规实现学习行为大数据的获取、整合和共享，为进一步的分析与挖掘奠定根底。基于SCORM、*API与LRS实现LMS平台是进展学习行为大数据研究与实现的一种有效实践探索。关键词：教育大数据；学习行为；*API；LMS1.

2、背景随着在线教育的开展和大数据的崛起，教育大数据越来越多地被应用，特别是近年互联网MOOC对教育大数据的应用，已影响到教育研究1；基于教学设计、以学习者为中心、以教育大数据为依据的适应性学习系统2，已从理论走向应用。2016年好未来前身学而思公司投资了一个世界围领先的自适应学习平台Knewton目前全球围拥有学习数据最多的公司之一，好未来未来的十年的10000亿条学习数据将成为Knewton的优质数据样本；Knewton的学习数据库就是独立的、公共的学习行为大数据库，其收集的用户数据越多，一个用户在平台上的使用频次越高，它所推送的学习容准确率就越高。教育大数据在带来机遇的同时，也意味着多方面的

3、挑战，其中最突出的挑战是如何获取及共享来源广泛的教育数据，例如互联网不同MOOC平台间、在线教育平台例如MOOC平台与知识平台例如百度知道或文库间、互联网与移动互联网间、互联网与企业网间等的同一个人的学习行为获取与共享。当然，如何发挥教育数据潜在的教育价值，也是待研究的挑战。E*perience API规提出并提供了学习行为数据记录框架，为学习行为教育大数据的获取及共享的实现提供了技术根底。E*perience API 简称*API，原称Tin Can API由美国“高级分布式学习组织Advanced Distributed Learning，ADL创立，在美国奥兰多的iFest 2012 会

4、议上正式命名了“培训与学习框架Training & Learning Architecture， TLA，其中“学习行为跟踪E*perience Tracking组件的一个核心局部就是*API，于2013年发布了版本3。在此背景下，本文试图基于*API规以学习行为教育大数据的获取及共享为切入点，首先分析*API与学习行为大数据的运行模式，然后构建基于*API规的学习行为大数据模型，并尝试基于*API规的学习行为大数据应用，以期进一步探索教育大数据的应用。2 *API 与学习行为大数据2.1 *API概述典型的网络学习资源技术规和标准包括：ADL的SCORM标准、AICC的CMI系统规、IMS的

5、学习技术系统规、IEEE的学习对象(LOM)标准、我国的CELTS标准等。其中，SCORM标准是目前应用较多的标准，SCORM标准主要为学习容符合SCORM标准的课件与学习管理系统(LMS)间的交互提供了技术上的支持，非常详细地跟踪和记录每个学习者的学习进度、学习成绩、学习状态、学习时间以及学习交互等学习行为4，但SCORM标准只记录了LMS部的学习行为，无法支持来源广泛的网络学习行为例如互联网学习、移动学习、游戏学习、虚拟/模拟、百度文库阅读与下载，百度知道提问与答复、观看土豆学习视频、查看微信文章、百度搜索、社交网络等正式与非正式学习，ADL提出了TLA架构及其运行时的接口规*API(E*

6、perience API)。*API提供了一个以学习者为中心的采集学习行为数据模型，特别是对多数据来源系统的学习记录数据的支持，摆脱了完全依靠单一LMS平台的学习记录采集的传统模式，可以跟踪跨平台和跨设备的学习行为，如断开或偶尔连上网络的环境、在任何设备如智能手机，潜艇的声纳系统、来自任何效劳器、外部网络浏览器如本地Iphone应用程序，F-16飞行模拟器等，特别适合对移动学习和互联网学习的支持。培训和学习体系架构TLA 的顶层架构包括四个局部：学习行为跟踪E*perience Tracking、学习者档案Learner Profile、容代理Content Brokering、能力认证pet

7、ency Infrastructure。学习行为跟踪局部包含两个工程，一个是接口规*API；另一个是学习行为库Learning Record Store，LRS。两个工程时严密相关的，接口规*API所产生的学习行为记录入LRS学习行为库中。2.2 *API与学习行为数据*API的学习行为Statement是*API规定义的学习行为数据构造，它通过“活动流Activity Stream模式简化并规了学习行为数据5。Statement主要包含三种元素：操作者Actor、动作Verbs以及与学习行为的对象Object。这三种元素可组合成一组最简洁的活动流格式： 。例如：“小Actor学习了Verb5

8、S改善课程Object，“小Actor观看了Verb介绍*API的YouTube视频Object。Statement的所有元素组成可如下列图所示6。图1 *API的学习行为数据Statement构造2.3 基于*API的LRS学习行为大数据互联网学习、移动学习、游戏学习、虚拟/模拟、百度文库阅读与下载，百度知道提问与答复、观看土豆学习视频、查看微信文章、百度搜索、社交网络等正式与非正式学习系统采用*API规建立接口程序，为学习行为生成Statement记录入LRS学习行为大数据库中，如下列图所示以LMS平台为例。图2 基于*API的LRS学习行为获取LRS是存储学习行为记录大数据的数据库。LR

9、S可作为LMS的一局部，LMS可直接利用LRS中的学习行为大数据进展业务查询与统计，也可利用LRS中的学习行为大数据进展大数据分析。LRS也可是独立的、公共的学习行为大数据库，来源广泛的网络学习行为不同学习应用系统、平台，或个人主动上传的学习行为都可进展存储，这样就能实现学习行为的共享；LRS间能共享数据，因此学习者和数据能从一个组织传向另一个组织。学习行为记录语句也能被发送到多个LRS，我的学习记录能记录在公司的LRS，也能记录在自己私人的LRS。应用系统只要获得LRS的授权，便可以从中获取学习行为数据，对学习行为数据进展查询、统计、分析及可视化展现等处理，但这些处理与*API与LRS无关。

10、这样*API与LRS与应用系统解耦，它仅关注数据存储与接口，使数据与接口更易标准化、数据效劳更加灵活、更易扩展。Rustici软件公司已建立了公共LRS大数据库DEMO，VisCaVisual Catch已建立了公共LRS大数据库。2.4 基于*API与LRS的学习行为获取与共享*API包含4个接口，分别为语句接口(Statement API)、状态接口(State API)、活动描述接口(Activity Profile API)以及代理描述接口(Agent Profile API)。语句接口负责语句在LRS中的存储以及取出；状态接口用于暂存活动容的状态，以便在不同的会话、设备中重现学习活动

11、；活动描述接口用于存放和获取活动的完整描述；代理描述接口向LRS添加与代理即应用接口相关的数据7。4个接口都是RESTful架构，语句(Statement)采用JSON规，支持对LRS中数据以Web资源请求操作的方式进展处理，包括获取、更新、增加以及删除。基于*API与LRS的LMS平台获取与共享学习行为，其开发模式如表1所示。表1基于*API与LRS的LMS平台开发模式序号模式描述比照1课件模式*API环境下支持的课件格式，课件自动生成语句调用*API接口存入LRS中。优点：仅调整容，与平台无关缺点：需与SCORM等兼容，适应多种平台。2平台模式LMS平台自动生成语句调用*API接口存入LR

12、S中。优点：定制，数据精准，便于分析缺点：通用性差，不便于扩展。3插件模式开发独立的小插件或小应用程序，供LMS平台调用。LMS平台直接调用小插件或小应用程序，小插件或小应用程序自动生成语句调用*API接口存入LRS中。优点：通用性强缺点：业务关联度差，不便于精准分析。3 案例设计与实现*API工程tincanapi./上列出了目前已实现*API 的一百多家公司和机构，包括Adobe、Articulate，Blackboard、Aquafadas等。在制造业在线教育平台“智胜现场.zs*c100.工程中，我们采用平台开发模式，基于SCORM、*API与LRS实现了一套LMS平台。3.1 基于S

13、CORM、*API与LRS的LMS平台架构基于SCORM、*API与LRS的LMS平台架构如下列图所示。图3 基于SCORM、*API与LRS的LMS平台架构LMS平台必须承载课程容，而目前大量课程课件格式以视频、SCORM课件AICC课件与SCORM课件类似为主，LMS平台必须兼容这些课程容；新的*API规课件则必须要求LMS平台调整或新建，来支持其容。因此建立兼容SCORM、适应*API与LRS的LMS平台，是LMS实现学习行为大数据的一种途径。智胜现场主要基于SCORM、*API与LRS实现以下容：1LMS平台仍采用SCORM API兼容SCORM课件，仍采用固有模式承载视频等其他课程容

14、；针对*API课件其课程包形式仍为SCORM课程包，只是其遵循*API规，采用*API与LMS平台进展交互；此作为LMS平台的核心业务实现例如学习、查询、统计、报表等，其数据保存入LMS业务数据库中，同时抽取学习行为数据调用*API接口记录入LRS中。2其他LMS的关联独立应用系统，直接调用*API接口记录学习行为数据入LRS中，实现学习行为跨系统共享。3LRS中的学习行为数据，主要用于LMS平台的学习行为分析功能及与外部系统交换学习行为数据，此子系统实际也可成为LMS平台的日志子系统。LRS数据库采用HBASE，便于以后进展大数据分析。3.2 智胜现场LMS平台学习行为*API规规定了30种

15、常用动作【Verb】类别，15种常用活动【Activity】类别。“智胜现场LMS平台学习行为必须与这些类别进展对应。“智胜现场LMS平台首先，总结系统涉及与学习相关的学习行为，然后通过选择*API规对应的动作和活动将所有的学习行为映射为*API规中的语句Statement，从而记录下完整的学习行为。例如，在针对百度知道类似的问容许用：第一步，归纳有哪些学习行为，主要包括提问、答复、采纳答复、补充提问、对答复点赞、对答复评论等。第二步，对第一步提出的学习行为筛选出需要记录为学习行为的，包括：提问，说明学习需求；答复，反映答复者对学习需求的帮助；采纳答复，说明答复者的帮助解决了学习的需求等。第三

16、步，选择*API规对应的动作和活动进展Statement映射。“智胜现场LMS平台的学习行为的对应的动作【Verb】类别，常用活动【Activity】类别如下表所示。表2 智胜现场LMS平台的学习行为Verb表8序号Verb描述1answered答复：学员答复了一个问题，对象【object】通常是对应这个问题的活动，问题文本通常被放在对应的结果【result】中2asked提问3mented评论：学员进展对对象【object】进展了评分或评论4pleted完成：学员通常已完成一个对象【object】或对一个对象【object】得出了结论5failed未通过6launched开场：学员尝试开场一

17、个活动7logged-in登录8logged-out退出9mastered掌握：学员在一个活动中获得了高水平的理解或能力10passed通过：学员在一个活动中到达了预定水平11preferred偏好：选定的选择，学员关于对象【object】或活动【activity】的趋向的选项或设置12registered注册：学员正式参与一个活动13scored得分14shared分享15terminated完毕：成功完毕了一个活动【activity】表3 智胜现场LMS平台的学习行为Activity表序号Activity描述1assessment评估:判定学习者对于特殊专业领域掌握程度的活动。评估通常有1

18、个或多个问题【questions】。2course课程:包含各种教学素材的整个容包。最大粒度层级。如不是单一的，一个课程包含多个模块【modules】或课【lesson】。3file文件:与【link】类似，只是其可在不同时间、离线状态且或在不同系统间被使用。文件【file】不被认为是学习容orSCOs(课程的资源)，否则它应被重组织。4interaction交互:通常是更大一级活动例如assessment、game或simulation的一局部，其指向为学习者提供录入的控制。交互可能一个独立的功能，或可能是一个有用的东西。5lesson课:学习容，可以是以SCO的形式呈现，也可以不是；课可以

19、是独立的，也可以是更大的course的一局部。6link:是相对活动【activity】的部或外部另一资源的。一个不等于启动另一个资源，应该被视为当前资源的外部资源。不被认为是学习容orSCOs(课程的资源)，否则它应被重组织。7media媒体:用来传递信息的文字、音频或视频。媒体可跟踪进度跟踪、完成，但它不是可交互的容产生成绩、成功或失败。8meeting会议:将一些人以同一目标或兴趣聚集在一起。9module模块：是在课程【course】的下一级的任何的“容聚合。为了分层模块可以含下级模块。模块不是容，模块是一个层次的所有容。10performance技能：是尝试任务或者在特定上下文中的一

20、系列任务。任务有可能以交互的形式存在，也可以是独立的容。它强调学生或学习者能够做或执行一个教学的结果的具体技能。11question问题：通常是评估【assessment】的一局部，需要学习者答复，答复结果需评判是否正确。4. 总结与展望本文探讨了*API规及与学习行为大数据的关系，提出基于*API并兼容SCORM的LMS学习行为大数据系统架构。该系统架构应用于“智胜现场LMS平台，将SCORM、*API、LRS与LMS平台相融合，运用*API中的语义与接口框架对学习行为数据进展统一记录，能够跟踪包括LMS外的正式与非正式学习的学习行为，有效得将正式学习与非正式学习及应用系统的学习行为数据相融

21、合，从而实现统一的学习行为大数据获取与共享，并可将所有学习行为数据完整准确得展示给学习者。下一步将在学习行为大数据的根底上进展分析与挖掘应用；并将对公共LRS大数据库进展研究，探索更大围的学习行为大数据共享、分析及挖掘。参考文献：1曼丽,黄振中.MOOCs 平台大数据的教育实证J.科学通报,2015,5-6:570-580.2羽,越.基于MOOCs大数据的学习分析和教育测量介绍J.清华大学教育研究,(2013)(4):22-26.3青, 孔冲. 下一代S C O R M 标准的新动向 A D L T L A 和E*perience API解读J.电化教育研究,2013,(8): 61-67.4

22、兴华,郝丽,叶永飞.SCORM标准学习跟踪机制的研究与实现J.网络教育，2010，(7)：65-68.5顾小清,隆,威简菁.获取教育大数据：基于*API规对学习经历数据的获取与共享J.现代远程教育研究,2014,(5):13-236ADL.E*perience API Version 1.0.1EB/OL.2016-2-1. s:/github./adlnet/*API-Spec/blob/master/*API.md.7方海光，胡祎祎，杜舟. 基于*API学习记录的LMS网络系统架构研究J.中国电化教育,2015,(2):65-69.Research and Implementation o

23、n Learning E*perience Big Data Based on *APIShen Wei,Liu Zhenhai,*u ChuanAbstract：Online education and big data for the development of education has brought the innovation, best implementation of educational big data first dependent on a wide range of sources of learning e*perience data tracking, an

24、d the source of a wide range of learning e*perience e*ist in a variety of application of online education, the online education applications of independence, ple*ity, variety characteristics hinders the learning e*perience data tracking. The E*perience API specification(*API) released by Advanced Di

25、stributed Learning provides a solution which realize Learning E*perience Big Data tracking, integration , sharing,further analysis and mining based on *API.The realization of LMS platform based on SCORM, *API and LRS is an effective practical e*ploration for the research and implementation of learning e*perience big data.Keywords：Educational Big Data；Learning E*perience；*API；LMS. z.