基于xAPI规范的学习行为大数据研究与实现.docx
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基于xAPI规范的学习行为大数据研究与实现
基于xAPI的学习行为大数据研究与实现
摘要:
在线教育和大数据为教育的发展带来了创新,教育大数据的最佳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ExperienceAPI(xAPI)规范为破解这一难题提供了可行途径,可基于xAPI规范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基础。
基于SCORM、xAPI与LRS实现LMS平台是进行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;xAPI;LMS
1.背景
随着在线教育的发展和大数据的崛起,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范围内领先的自适应学习平台——Knewton(目前全球范围内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,它所推送的学习内容准确率就越高。
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XX知道或文库)间、互联网与移动互联网间、互联网与企业内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。
ExperienceAPI规范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基础。
ExperienceAPI(简称xAPI,原称TinCanAPI)由美国“高级分布式学习”组织(AdvancedDistributedLearning,ADL)创建,在美国奥兰多的iFest2012会议上正式命名了“培训与学习框架”(Training&LearningArchitecture,TLA),其中“学习行为跟踪”(ExperienceTracking)组件的一个核心部分就是xAPI,于2013年发布了1.0.0版本[3]。
在此背景下,本文试图基于xAPI规范以学习行为教育大数据的获取及共享为切入点,首先分析xAPI与学习行为大数据的运行模式,然后构建基于xAPI规范的学习行为大数据模型,并尝试基于xAPI规范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。
2xAPI与学习行为大数据
2.1xAPI概述
典型的网络学习资源技术规范和标准包括:
ADL的SCORM标准、AICC的CMI系统规范、IMS的学习技术系统规范、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标准主要为学习内容(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内部的学习行为,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、XX文库阅读与下载,XX知道提问与回答、观看土豆学习视频、查看微信文章、XX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范——xAPI(ExperienceAPI)。
xAPI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)、来自任何服务器、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部分:
学习行为跟踪(ExperienceTracking)、学习者档案(LearnerProfile)、内容代理(ContentBrokering)、能力认证(CompetencyInfrastructure)。
学习行为跟踪部分包含两个项目,一个是接口规范xAPI;另一个是学习行为库(LearningRecordStore,LRS)。
两个项目时紧密相关的,接口规范xAPI所产生的学习行为记录入LRS(学习行为库)中。
2.2xAPI与学习行为数据
xAPI的学习行为Statement是xAPI规范定义的学习行为数据结构,它通过“活动流”(ActivityStream)模式简化并规范了学习行为数据[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:
<操作者(Actor),动作(Verb)和对象(Object)>。
例如:
“小沈(Actor)学习了(Verb)5S改善课程(Object)”,“小李(Actor)观看了(Verb)介绍xAPI的YouTube视频(Object)”。
Statement的所有元素组成可如下图所示[6]。
图1xAPI的学习行为数据Statement结构
2.3基于xAPI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、XX文库阅读与下载,XX知道提问与回答、观看土豆学习视频、查看微信文章、XX搜索、社交网络等正式与非正式学习系统采用xAPI规范建立接口程序,为学习行为生成Statement记录入LRS(学习行为大数据库)中,如下图所示(以LMS平台为例)。
图2基于xAPI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。
LRS可作为LMS的一部分,LMS可直接利用LRS中的学习行为大数据进行业务查询与统计,也可利用LRS中的学习行为大数据进行大数据分析。
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)都可进行存储,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,对学习行为数据进行查询、统计、分析及可视化展现等处理,但这些处理与xAPI与LRS无关。
这样xAPI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、数据服务更加灵活、更易扩展。
Rustici软件公司已建立了公共LRS大数据库DEMO,台湾VisCa(VisualCatch)已建立了公共LRS大数据库。
2.4基于xAPI与LRS的学习行为获取与共享
xAPI包含4个接口,分别为语句接口(StatementAPI)、状态接口(StateAPI)、活动描述接口(ActivityProfileAPI)以及代理描述接口(AgentProfileAPI)。
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内容的状态,以便在不同的会话、设备中重现学习活动;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内添加与代理(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规范,支持对LRS中数据以Web资源请求操作的方式进行处理,包括获取、更新、增加以及删除。
基于xAPI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xAPI与LRS的LMS平台开发模式
序号
模式
描述
对比
1
课件模式
xAPI环境下支持的课件格式,课件自动生成语句调用xAPI接口存入LRS中。
优点:
仅调整内容,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xAPI接口存入LRS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xAPI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
xAPI项目网站(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”()项目中,我们采用平台开发模式,基于SCORM、xAPI与LRS实现了一套LMS平台。
3.1基于SCORM、xAPI与LRS的LMS平台架构
基于SCORM、xAPI与LRS的LMS平台架构如下图所示。
图3基于SCORM、xAPI与LRS的LMS平台架构
LMS平台必须承载课程内容,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内容;新的xAPI规范课件则必须要求LMS平台调整或新建,来支持其内容。
因此建立兼容SCORM、适应xAPI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、xAPI与LRS实现以下内容:
1)LMS平台仍采用SCORMAPI兼容SCORM课件,仍采用固有模式承载视频等其他课程内容;针对xAPI课件(其课程包形式仍为SCORM课程包,只是其遵循xAPI规范),采用xAPI与LMS平台进行交互;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xAPI接口记录入LRS中。
2)其他LMS的关联独立应用系统,直接调用xAPI接口记录学习行为数据入LRS中,实现学习行为跨系统共享。
3)LRS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,便于以后进行大数据分析。
3.2智胜现场LMS平台学习行为
xAPI规范规定了30种常用动作【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行对应。
“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xAPI规范对应的动作和活动将所有的学习行为映射为xAPI规范中的语句Statement,从而记录下完整的学习行为。
例如,在针对XX知道类似的问答应用:
第一步,归纳有哪些学习行为,主要包括提问、回答、采纳回答、补充提问、对回答点赞、对回答评论等。
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,表明学习需求;回答,反映回答者对学习需求的帮助;采纳回答,说明回答者的帮助解决了学习的需求等。
第三步,选择xAPI规范对应的动作和活动进行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
1
answered
回答:
学员回答了一个问题,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
2
asked
提问
3
commented
评论:
学员进行对对象【object】进行了评分或评论
4
completed
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
5
failed
未通过
6
launched
开始:
学员尝试开始一个活动
7
logged-in
登录
8
logged-out
退出
9
mastered
掌握:
学员在一个活动中获得了高水平的理解或能力
10
passed
通过:
学员在一个活动中达到了预定水平
11
preferred
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
12
registered
注册:
学员正式参与一个活动
13
scored
得分
14
shared
分享
15
terminated
结束:
成功结束了一个活动【activity】
表3智胜现场LMS平台的学习行为Activity表
序号
Activity
描述
1
assessment
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个或多个问题【questions】。
2
course
课程:
包含各种教学素材的整个内容包。
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】。
3
file
文件:
与链接【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】不被认为是学习内容orSCOs(课程的资源),否则它应被重组织。
4
interaction
交互:
通常是更大一级活动(例如assessment、game或simulation)的一部分,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。
5
lesson
课:
学习内容,可以是以SCO的形式呈现,也可以不是;课可以是独立的,也可以是更大的course的一部分。
6
link
链接:
是相对活动【activity】的内部或外部另一资源的链接。
一个链接不等于启动另一个资源,应该被视为当前资源的外部资源。
链接不被认为是学习内容orSCOs(课程的资源),否则它应被重组织。
7
media
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),但它不是可交互的内容(产生成绩、成功或失败)。
8
meeting
会议:
将一些人以同一目标或兴趣汇集在一起。
9
module
模块:
是在课程【course】的下一级的任何的“内容聚合”。
为了分层模块可以含下级模块。
模块不是内容,模块是一个层次的所有内容。
10
performance
技能:
是尝试任务或者在特定上下文中的一系列任务。
任务有可能以交互的形式存在,也可以是独立的内容。
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。
11
question
问题:
通常是评估【assessment】的一部分,需要学习者回答,回答结果需评判是否正确。
4.总结与展望
本文探讨了xAPI规范及与学习行为大数据的关系,提出基于xAPI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、xAPI、LRS与LMS平台相融合,运用xAPI中的语义与接口框架对学习行为数据进行统一记录,能够跟踪包括LMS内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基础上进行分析与挖掘应用;并将对公共LRS大数据库进行研究,探索更大范围的学习行为大数据共享、分析及挖掘。
参考文献:
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[8]ADLVocabulary[EB/OL].2016-2-1.http:
//xapi.vocab.pub/datasets/adl/.
ResearchandImplementationonLearningExperienceBigDataBasedonxAPI
ShenWei,LiuZhenhai,XuChuan
Abstract:
Onlineeducationandbigdataforthedevelopmentofeducationhasbroughttheinnovation,bestimplementationofeducationalbigdatafirstdependentonawiderangeofsourcesoflearningexperiencedatatracking,andthesourceofawiderangeoflearningexperienceexistinavarietyofapplicationofonlineeducation,theonlineeducationapplicationsofindependence,complexity,varietycharacteristicshindersthelearningexperiencedatatracking.TheExperienceAPIspecification(xAPI)releasedbyAdvancedDistributedLearningprovidesasolutionwhichrealizeLearningExperienceBigDatatracking,integration,sharing,furtheranalysisandminingbasedonxAPI.TherealizationofLMSplatformbasedonSCORM,xAPIandLRSisaneffectivepracticalexplorationfortheresearchandimplementationoflearningexperiencebigdata.
Keywords:
EducationalBigData;LearningExperience;xAPI;LMS
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- 基于 xAPI 规范 学习 行为 数据 研究 实现