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智慧教育平台学习行为建模研究

一、引言

在教育数字化转型的浪潮中，智慧教育平台已从辅助工具发展为支撑教与学的核心载体。这类平台通过记录用户点击、浏览、测试、讨论等行为，积累了海量学习过程数据。如何将这些碎片化、动态化的数据转化为可解释、可应用的学习行为规律，成为教育技术领域的关键命题。学习行为建模作为连接数据与教育决策的桥梁，通过构建反映学习者特征、行为模式及发展轨迹的模型，不仅能帮助教师精准把握教学节奏，更能为学生提供个性化学习支持，推动教育从“经验驱动”向“数据驱动”跨越。本文将围绕智慧教育平台学习行为建模的理论基础、关键技术、应用场景及挑战对策展开系统探讨，以期为教育数字化实践提供参考。

二、学习行为建模的理论基础

（一）核心概念界定

学习行为建模是指通过分析学习者在智慧教育平台上的各类交互行为数据，提取行为特征并构建数学或逻辑模型，以描述、解释或预测学习过程与结果的技术方法。其本质是将“行为痕迹”转化为“认知画像”，核心目标包括三方面：一是揭示行为与学习效果的关联关系（如高频讨论是否促进知识内化）；二是识别不同学习者的行为模式（如“突击型”与“渐进型”学习者的差异）；三是预测学习发展趋势（如某学生是否可能出现学习倦怠）。这一过程需兼顾教育性与技术性——既要符合学习科学的基本规律（如认知发展阶段理论），又要依托数据科学的分析方法。

（二）行为数据的核心特征

智慧教育平台的学习行为数据具有区别于传统教育数据的鲜明特征。其一，时序性突出。学习行为往往以时间序列形式存在，例如学生某日19:00-19:30观看视频，19:35-19:50完成习题，这种时间顺序隐含着学习策略（如“先学后练”）和注意力分配（如视频观看中途是否多次暂停）的信息。其二，多维度交叉。数据来源涵盖平台日志（点击、停留时长）、交互记录（评论、提问）、成果数据（作业得分、测试正确率），甚至包括设备信息（手机端与PC端学习效果差异），需综合分析才能全面反映学习状态。其三，情境依赖性强。同一行为在不同情境下可能有不同意义——如“快速跳过视频”可能是因已掌握内容（积极信号），也可能是注意力分散（消极信号），需结合课程难度、学生历史表现等上下文信息解读。

（三）建模的理论支撑

学习行为建模并非单纯的技术应用，而是建立在学习科学理论之上的实践创新。例如，信息加工理论强调学习是信息输入、编码、存储、提取的过程，对应到行为建模中，可通过“视频观看-习题练习-测试反馈”的行为链分析信息处理效率；社会建构主义理论关注协作学习的价值，可通过“讨论区发言-同伴互评-小组任务完成度”等行为数据评估协作深度；最近发展区理论则指导模型识别学生的“潜在发展水平”，通过分析“挑战题尝试次数-错误类型-教师提示后的进步”等行为，确定个性化的学习支架。这些理论为模型设计提供了教育逻辑框架，确保技术分析不偏离“促进学习”的本质目标。

三、学习行为建模的关键技术

（一）多源数据采集与清洗

数据质量是建模的基础。智慧教育平台需通过多渠道采集行为数据：一是平台内置传感器，如页面埋点记录点击路径，视频播放器记录播放进度、暂停/快进次数；二是交互工具数据，如讨论区的发帖时间、回复内容、点赞数量；三是成果类数据，如作业提交时间、答题步骤、教师评语。采集后需进行清洗处理：首先识别异常数据（如某学生1分钟内完成100道选择题，明显超出正常答题速度），通过统计方法（如Z-score检验）或人工规则（如设定每道题最低答题时间）剔除；其次填补缺失数据（如某次测试因网络问题未记录得分），可采用均值填充（同难度题目平均分）或回归预测（基于该生历史成绩与题目难度的关系）；最后进行标准化处理（如将不同题型的得分统一为0-100分制），确保数据维度一致。

（二）行为特征提取与表示

特征提取是将原始数据转化为模型可识别的“有效信息”的关键步骤。常见的特征类型包括：一是统计特征，如日均学习时长、知识点页面停留时长的标准差（反映学习稳定性）；二是序列特征，如“视频观看→习题练习→测试”的行为顺序占比（反映学习策略）；三是交互特征，如讨论区发言被回复率（反映参与深度）、与高成就者的互动频率（反映同伴影响）。为更精准捕捉行为模式，近年来研究者开始探索“嵌入表示”技术，即将行为序列转化为低维向量（如使用Word2Vec算法对“观看-练习-讨论”等行为词进行向量化），使模型能捕捉行为之间的潜在关联（如“高频讨论”与“高测试得分”的隐含联系）。

（三）模型构建与验证

模型构建需根据建模目标选择合适的方法。若目标是分类（如区分“高潜力”与“低潜力”学习者），可采用逻辑回归、随机森林等传统机器学习模型；若目标是预测（如预测下阶段测试得分），可使用支持向量回归或神经网络；若需处理时序数据（如分析每周学习行为变化），则长短期记忆网络（LSTM）能有效捕