摘要：随着我国教育信息化步伐的不断加快,信息化环境下的未来教育生态逐步成型,全面覆盖的网络化基础设施、广泛共享的优质资源使得人们日益关注技术应用于教育的效益问题。当前,高投入的信息化设施建设并没有获得教育效益的高产出。如何在有限的投资中获取更大的教育效益,成为越来越多教育工作者和管理者热议的话题。学习分析技术作为一种能够在海量数据中提取隐含、潜在应用价值信息的工具,可以对学习者、教师、管理部门等相关利益方进行干预支持,形成助力,改善对教与学的理解,促进和优化学习效果和环境,进而提升数字时代的教育内外部效益。当前学习分析技术还处于发展阶段,主要着力于内部效益瓶颈的突破,在外部效益方面还没有显现出足够强大的潜力。随着学习分析技术的不断发展,其教育分析能力也需要从基础性分析、推测性分析发展到更加成熟的预测性分析,集成分散式服务、嵌入式共享服务以及独立式共享服务三种运营模型,实现对教育干预的决策洞察和预测水平。我国应合理规划,形成良好的数据管理机制,深入挖掘、综合利用有价值的数据信息,将数据转化为知识,实现教育效益的真正提高。

关键词：教育效益 学习分析 大数据 决策支持 内部效益 

单位：华东师范大学教育信息技术学系 湖南长沙410205