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　　“互联网+”时代，技术支撑的教与学日益常态化，人类的认知规律、教学的交互规律及知识生产和进化规律正发生重要的变化。对过程性学习数据进行评价、发现学习者行为习惯的规律、预测学习者反应及提供及时反馈的学习分析日益受到重视。学习分析的“引人入胜”之处在于能够对教育行为进行 直接的干预。与此同时，学习分析又依赖对学习现象本身的深入理解，而不只强调分析手段在技术上的 性和数据量的大小。学习分析的出现，为认识教育教学规律、探究个性化教学提供了全新的研究范式。全书共5章，前两章分别介绍学习分析的概念、本质、相关模型与**进展；第3章讨论学习分析的关键技术与应用；第4章介绍学习者画像、个性化推荐系统与学习分析工具；第5章讨论学习分析工具的综合设计。

前言

第1章 学习分析概述

1.1 学习准备

1.1.1 学习分析体验

1.1.2 学习过程的数据化

1.1.3 量化自我与量化学习

1.1.4 教育数据挖掘与学习分析

1.2 学习分析的概念和内涵

1.2.1 学习分析的定义

1.2.2 学习分析的特征

1.2.3 学习分析的应用

1.3 学习分析产生的时代背景

1.3.1 智慧教育时代的应然诉求

1.3.2 数据科学方法在教育领域的彰显

1.3.3 网络学习空间建设的基本要求

1.3.4 实施个性化教学的助推力量

1.4 学习分析与教育教学变革

1.4.1 从教育过程不同层面的视角

1.4.2 从教学结构的视角

1.5 学习分析的现状与趋势

1.5.1 学习分析的研究组织与机构

1.5.2 从学习分析技术到学习分析学

第2章 学习分析的本质与模型

2.1 学习分析的本质

2.1.1 数据、信息与知识

2.1.2 信息熵与世界的不确定性

2.1.3 数据驱动范式

2.1.4 教育人工智能

2.1.5 数据驱动教学

2.1.6 学习分析的研究

2.2 学习分析的理论基础

2.2.1 数据科学为数据价值分析提供学科指导

2.2.2 教育神经科学为多模态分析提供生物学依据

2.2.3 量化学习为精准刻画学习者提供技术支撑

2.2.4 联通主义学习观为灵活学习提供理论指南

2.3 学习分析模型

2.3.1 学习分析模型的演进

2.3.2 学习分析的过程模型和生命周期模型

2.3.3 学习分析的框架模型

2.4 学习分析研究新进展：多模态学习分析

2.4.1 眼动分析技术

2.4.2 多模态整合分析

第3章 教育数据挖掘

3.1 数据采集

3.1.1 数据采集的概念

3.1.2 数据的分类

3.1.3 数据采集技术

3.2 数据预处理

3.2.1 教育数据挖掘概述

3.2.2 数据预处理内容

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