本书探讨了学习分析的过程和结构模型，从教育大数据背景下学习分析应用角度，采用理论研究与实证研究相结合的研究方法，结合北京市高校大学生学习的现状和存在的问题，对影响大学生学习成绩和学习风格的因素进行了实证研究，总结出不同年级学习状态的变化规律、优秀生和后进生的学习特点等，并针对大学阶段的英语学习问题开发了英语学习诊断系统，*终为学生提供具有针对性的反馈报告。
引人以大道，启人以大智，为学生的长期发展塑造科学自我认知的基础能力，帮助学生穿越学习过程中的层层迷雾和困惑，在感受到强大的思想共鸣和体验到拨云见日的精神愉悦的过程中，完善自身的学习认知和自我效能感的提升，已成为衡量高校教育管理者、辅导员和学生工作人员工作效果的试金石。
本书具有较强的针对性和可操作性，体现了问题导向、客观具体和求真务实的特点。本书适合高校教育管理者、辅导员、班主任以及从事教育理论研究和实践的学者参考，也可供相关专业的高校教师和在校大学生阅读和参考。
前言
引人以大道，启人以大智，为学生的长期发展塑造科学自我认知的基础能力，帮助学生穿越学习过程中的层层迷雾和困惑，在感受到强大的思想共鸣和体验到拨云见日的精神愉悦的过程中，完善自身的学习认知和自我效能感的提升，已成为衡量高校教育管理者、辅导员和学生工作人员工作效果的试金石。如何扭转当前学生对待学习缺乏兴趣和主动性，对硬生生的思想教育感到无聊的现状，是现阶段学习分析面临的主要难题。
本书在当前国内外学者关于学习分析已有研究的基础上，从教育大数据背景下学习分析应用角度，结合北京市高校大学生学习的现状和存在的问题，对影响大学生学习成绩和学习风格的因素进行了实证研究，总结出不同年级学生的学习状态的变化规律、优秀生和后进生的学习特点等，并针对大学阶段的英语学习问题开发了英语学习诊断系统，最终为学生提供针对个人的反馈报告。本书的价值与特色主要体现在以下几个方面：
第一，问卷设计整体遵循一见倾心、二见放心、三见送心的基本原则；问卷题目设计遵循说，但不说破的基本指导思想。本书涉及的两个问卷的基本设计思想就是要做到学生在填答问卷时就如同照镜子一般，从镜子中发现自己的问题，为了达到自己满意的形象（学习的良好习惯、通过四六级考试），让学生主动自觉地擦掉自己脸上的那块脏（学习的不良习惯）。
第二，学生填答问卷所贡献出的数据既是为统计结论和规律贡献样本数据，也是对其学习诊断的重要依据；本研究将统计出来的科学数据（总体的数据分析、针对优秀学生的分析、针对后进学生的分析）反馈给同学们，只是为了告诉他们：优秀同学在学习过程中是怎么做的，后进同学在学习过程中是怎么做的。至于下一步该如何做，我们不说，让同学们自己去想，让其自己参照科学的统计结果对自己现阶段的学习进行针对性的自我诊断和自我调整。
第三，通过调查了解通过四六级考试的同学和未通过四六级考试的同学在哪些方面存在不同，通过的同学具有哪些共性，未通过的同学具有哪些共性，进而将调查结果反馈给参加调查的同学。对于已经通过的同学而言可以了解其他优秀同学的做法，对自己的英语学习是一种补充和促进；对于未通过的同学则是一种对症下药式的诊断，使其了解自己为什么没有通过；对于还未参加考试的同学而言，则是一种提前预防式的诊断，使其将自己的学习行为与通过和未通过的同学进行对比参照，对自己能否通过考试做到心中有数，进而进行针对性的改正。此套诊断方法对于大学生常规的日常英语学习也是十分有帮助的。
第四，《基于学习分析的大学生英语学习诊断软件 V1.0》的开发是以《大学生英语学习风格调查问卷》的设计理念、数据统计分析结果为基础，旨在实现即时的人机互动、及时反馈为目标而开发实现的。该软件是一款集单词量测试、问卷调查、问卷分析、互动反馈于一身的单机版软件，可以迅速、准确、详细地为即将参加英语四六级考试的同学提供客观、具体和有针对性的评价参数，如已有单词量、学习态度、学习方法等，给学生提供一个自我评价、自我学习的平台。软件可以提供定期的诊断反馈，并可以给出量化的进步或退步评价；即时统计用户的得分，即时画出基于用户问卷调查结果的当前英语学习分析曲线图，结合数据库中已有的学习分析结果（即两条学习分析曲线，一条是通过同学的，一条是未通过同学的）一同显示，形成对比，用户可以非常明了地看到自己的得分在什么样的水平，有哪些达到了通过同学的水平，有哪些达到了未通过同学的水平，从而及时审视自己的学习现状和学习策略，针对达到通过同学水平的指标应该继续保持，争取做到更好，对于未达到通过同学水平的指标，则应进行调整和改进。本软件的反馈结果不会告诉被调查者的学习风格比较好或者比较差，也不会对学生的英语水平进行判断性评价，仅会根据得到的对比曲线，给出基于定量分析的客观评价。本软件可以用于教学管理者或教师对学生英语水平和学习风格进行测评，也适用于在校大学生，便于其及时诊断自己的学习状况，可以称之为英语学习的随身小医生。
本研究从实际问题出发，通过针对产生问题的群体北京高校在校大学生的学习现状的调查，获得最新、最切实际的资料，进行统计分析所得出的结论具有重要的参考价值，真正做到了研究的资料来源于学生，研究的结论真正的作用于学生，即反馈给学生，让学生在这项调查研究中也能得到实惠，为其以后的学习提供参考。本书的成果有助于当前大学生学习风格的自我认知和优化，有助于增强教育管理者或教师对学生学习情况的基本掌握，为制定学生管理的政策和条例提供有益参考，为高校进行教学评价和教学改革提供现实依据，为实现精准管理和精准教育奠定基础。
本书中的第 6 章，是由作者与胡洁一起通力完成；7.3 节中的《基于校园网络流量使用情况的间接学习分析》案例由对外经济贸易大学信息处的同志提供。其余章节全部由冯利完成，全书由冯利负责课题设计，并对本书的初稿进行多次修改，最后负责统一定稿。在书稿的完成过程中，葛庆平副教授在研究思路把关和确立、问卷设计构思、课题合理性反复论证等方面结予了重要意见和建议；任仲山工程师、廉成详工程师在技术设计方面提供了重要支持。特此感谢！希望专家和读者对本书的不足之处提出宝贵意见。
冯利
2017 年于北京
冯利，女，山东人，中共党员，教育学硕士，现就职于对外经济贸易大学，主要从事高校教育管理和科研工作，主要研究领域为大学生教育教学管理、评价和思想政治教育，擅长问卷编制、数据统计分析和软件设计。
近些年以第一作者发表学术论文15篇，参编专著1部；负责校级课题2项、中国高等教育学会课题1项，参与省部级课题2项；取得软件著作权2项。
第 1 章 绪论
1.1引言 1
1.2学习分析综述 2
1.2.1学习分析的发展 2
1.2.2学习分析的概念 4
1.2.3学习分析的特征 6
1.3本书内容结构 9
第 2 章 学习分析的过程分析与结构模型
2.1学习分析的过程分析 13
2.1.1确定分析目标 13
2.1.2收集存储数据 14
2.1.3分析处理数据 16
2.1.4呈现反馈结果 20
2.1.5结果应用服务 24
2.2学习分析的结构模型 25
2.2.1过程模型 25
2.2.2框架模型 29
2.3本章小结 32
第 3 章 问卷的设计
3.1问卷编制的指导思想 33
3.2问卷设计的基本原则 33
3.3问卷设计的基本思路 34
3.4问卷填答的基本原则 35
3.5问卷题目的设计原则 36
3.6问卷设计的基本流程 36
第 4 章 大学生学习成绩影响因素的学习分析
4.1问卷的基本情况 40
4.1.1问卷指标体系设立的依据 40
4.1.2问卷的指标体系 44
4.1.3问卷的发放 46
4.2问卷的基本假设和假设验证 46
4.2.1问卷统计出的和实际的优秀生和后进生各维度比较 47
4.2.2问卷统计出的和实际的优秀生和后进生各题目比较 49
4.2.3差值比较分析 52
4.3基本统计分析 52
4.3.1各题目选项频次统计 53
4.3.2基本结论 58
4.4相关分析 59
4.4.1一级指标的相关性分析 59
4.4.2二级指标的相关性分析 60
4.5低年级和高年级学习状态比较分析 66
4.5.1发现问题：平均值分析 66
4.5.2验证方法一：相关分析 68
4.5.3验证方法二：偏相关分析 70
4.5.4验证方法三：频次描述 71
4.6优秀生和后进生的学习状态比较分析 74
4.6.1优秀生和后进生的基本差异分析 75
4.6.2影响不同年级优秀生和后进生学习成绩主要因素差异分析77
4.7不同年级学习状态的变化两极分化 79
4.7.1方差和平均值比较 79
4.7.2部分学习行为的差异分析 81
4.8问卷调查结果反馈 83
4.9小结 85
第 5 章 大学生英语学习风格影响因素的学习分析
5.1研究的初衷和对象选择 89
5.2问卷的基本情况 91
5.2.1问卷指标体系的确立依据 91
5.2.2问卷的调查目的 92
5.2.3问卷的指标体系 93
5.2.4问卷的发放 95
5.3数据的基本统计分析 95
5.3.1各题目选项频次统计 95
5.3.2一级指标的相关性分析 112
5.3.3基本结论 113
5.4通过和未通过的同学英语学习风格差异比较分析 115
5.4.1通过和未通过同学一级指标差别分析 116
5.4.2通过和未通过同学二级指标差别分析 118
5.4.3通过和未通过同学的学习风格差异 t 值检验 142
5.5对未参加四六级考试同学的通过率的预测 144
5.5.1预测逻辑 144
5.5.2预测思路 144
5.6问卷调查结果反馈 147
5.6.1基本性反馈 148
5.6.2针对性反馈 152
5.7本章小结 154
第 6 章 基于学习分析的大学生英语学习诊断软件
6.1软件简介 156
6.2系统开发理念 157
6.2.1开发背景 157
6.2.2主要技术 159
6.3系统需求分析 160
6.3.1需求分析 161
6.3.2可行性分析 163
6.3.3软硬件基本需求 163
6.3.4安全管理 163
6.4系统总体设计 164
6.4.1功能模块设计 164
6.4.2设计流程 166
6.4.3系统数据的存放安排 168
6.4.4模块结构设计 171
6.5系统详细设计 185
6.5.1类的静态设计 185
6.5.2功能详细设计 206
6.5.3数据库详细设计 216
6.6关键技术与实现 219
6.6.1显示文章单词 219
6.6.2单词量测试的评价算法 222
6.6.3问卷调查的成绩查询 225
6.7系统测试 226
6.7.1测试目的 226
6.7.2测试环境 227
6.7.3测试内容 227
6.7.4测试过程 227
6.7.5测试报告与分析处理 234
6.7.6测试总结 235
6.8系统应用推广 235
6.8.1使用推广简介 235
6.8.2用户评价与结果分析 235
6.9本章小结 236
第 7 章 启示与展望：大数据背景下学习分析的机遇与挑战
7.1大数据背景下学习分析发展的机遇 240
7.2大数据背景下学习分析发展的挑战 241
7.3大数据背景下的学习分析举例 246
参考文献
附录
附录 1.问卷 262
附录 2.图录 269
附录 3.表录 274
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