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课程教育研究 Course Education Ressearch 2018年第15期 教学·信息学习分析技术在校内网络课程中的应用研究——以J大学《创业人生》课程为例蔡留宝 吴小敏 王 炜（江苏大学教师教育学院 江苏 镇江 212013）【摘要】大数据时代的到来，网络课程教学领域积累了海量的教学数据，学习分析技术在教育领域的应用也越来越广泛。
校内网络课程由于其特殊性，逐步成为网络课程研究的关注点。
本次研究依托大数据分析技术对校内网络课程环节中学习者学习动机、学习时段进行分析，提出最优化交互时段的理念，旨在对教师的线上线下课堂教学行为提出合理化建议。
【关键词】大数据 学习分析技术 校内网络课程【中图分类号】G642.3 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2018）15-0121-02一、引言教学资源的网络化、数字化，以及基于网络的学习方式的普及，我们能够获取的学习行为和学习结果数据变得丰富[1]，如何合理地处理这些数据成为网络教育研究急需解决的问题。
本次研究，我们将学习分析技术引入校内网络课程，以便辅助分析校内网络课程中学习行为。
二、核心概念界定关于学习分析技术的定义，很多学者有自己的看法。
较为权威的是《2012NMC 地平线报告（高教版）》的定义，即学习分析技术是对学生生成的海量数据的解释和分析，以评估学生的学术进展，预测未来的表现，并发现潜在的问题。
从定义中可以看出，学习分析技术主要指使用数据和模型预测学生收获和具有处理这种信息的能力的行为。
三、国内外研究现状国外基于学习分析技术的研究主要聚焦在教育评价、数据挖掘、社会网络和课程分析、学习干预与预测，以及个性化学习与语义网络等方面[2]，没有对网络课程或者学习者进行分类。
与国外研究相比，国内的分析研究大多处在现象观察和理论探究阶段。
研究重心主要放在在线课程公共平台上（如中国大学MOOC等），以非校内课程为主，即面向社会群体的网络课程。
《基于人工智能的课堂教学行为分析方法及其应用》篇一一、引言随着科技的飞速发展，人工智能（）已经深入到教育领域的各个方面。
本文将探讨基于人工智能的课堂教学行为分析方法及其应用。
我们将从理论到实践，详细介绍在课堂教学行为分析中的重要性、方法、实施过程以及实际应用中的效果。
二、课堂教学行为分析的重要性课堂教学行为分析是教育领域中一项重要的研究工作，它通过对教师教学行为和学生学习行为的观察、记录和分析，为教师提供改进教学方法的依据，为学生提供更有效的学习策略。
在传统的教学过程中，教师往往只能依靠自己的经验和感觉来判断教学效果，而基于人工智能的课堂教学行为分析方法可以更客观、更准确地评估教学效果，为教育工作者提供有力的支持。
三、基于人工智能的课堂教学行为分析方法1. 数据收集：利用技术，收集课堂教学过程中的视频、音频、文字等多元数据。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、标注和特征提取，以便后续分析。
3. 行为识别：运用机器学习和深度学习等技术，对教师的教学行为和学生的学习行为进行识别和分析。
4. 数据分析：通过统计、聚类、分类等方法，对识别出的行为进行深入分析，挖掘出教学过程中的规律和问题。
5. 结果输出：将分析结果以可视化、报告等形式呈现给教师和学生，帮助他们更好地理解教学过程。
四、在课堂教学行为分析中的应用1. 教师教学评估：通过技术对教师的教学行为进行分析，帮助教师了解自己的教学风格、优点和不足，为改进教学方法提供依据。
2. 学生学习诊断：可以对学生的学习行为进行分析，发现学生在学习过程中的问题，为他们提供更有效的学习策略。
3. 个性化教学：根据学生的特点和需求，利用技术为他们量身定制个性化的教学方案，提高教学效果。
4. 教学资源优化：通过技术分析课堂教学过程中的资源使用情况，为教育机构提供优化教学资源的建议。
五、实施过程及效果实施基于的课堂教学行为分析方法需要以下几个步骤：1. 确定分析目标：明确分析的目的和需求，确定要分析的教学过程和对象。
基于大数据的学生学习行为分析与应用的研究进展【研究方案】I. 研究背景随着大数据技术的快速发展，学习行为数据在教育领域的应用日益广泛。
通过对学生学习行为的分析，可以深入了解学生的学习习惯、兴趣爱好、学习效果等方面的特点。
本研究旨在基于大数据，对学生的学习行为进行全面深入的分析，并提出相应的应用方法，为实际问题的解决提供参考。
II. 研究目标1. 分析学生学习行为的特点和规律，解析其对学习成绩的影响因素。
2. 基于学习行为数据，提出有效的学习个性化辅助方法。
3. 探索大数据技术在学习行为分析中的应用价值。
III. 研究方法1. 数据采集采用多种方式获取学生学习行为数据，包括但不限于学习管理系统、手机APP、传感器等。
合理保护学生隐私，确保数据采集的合法合规。
2. 数据预处理对采集到的学习行为数据进行清洗和处理，包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等。
确保数据的准确性和完整性。
3. 数据分析通过统计分析方法，深入挖掘学生学习行为数据中的内在规律和关联性。
应用聚类分析、关联规则挖掘、数据挖掘等技术，揭示学生学习行为与学习成绩之间的关系。
4. 方法创新在已有研究成果的基础上，提出新的观点和方法，为学生学习行为分析与应用提供创新思路。
例如，结合情感分析和机器学习技术，构建学生学习状态识别模型，实现对学习行为的个性化理解和辅助。
IV. 多维数据分析1. 学生学习行为特征分析通过对学生学习行为数据的统计分析，挖掘学生学习行为的特征，如学习时长、学习频率、学习时间分布等。
结合学生的个人信息和学习成绩，探究学生学习行为与学业表现之间的相关性。
2. 学习习惯与成败关系探讨通过分析学生的学习习惯，研究其与学习成绩之间的关系。
例如，研究学生在不同时间段的学习情况，分析其学习效果是否存在差异性。
3. 学习行为模式分析基于学习行为数据，运用数据挖掘技术，识别学生的学习行为模式，找出学习行为的规律和特点，并探究对学习效果的影响。
数据挖掘技术在学生学习行为分析中的应用概述随着教育技术的不断发展，学校和教育机构面临着巨大的学生数据量。
如何从这些数据中挖掘出有价值的信息，用于提升学生学习效果，已经成为教育领域中的热点问题。
数据挖掘技术以其强大的分析能力，在学生学习行为分析中的应用逐渐受到重视。
本文将探讨数据挖掘技术在学生学习行为分析中的应用，并分析其优势和挑战。
一、学生学习行为数据的获取学生学习行为数据的获取是进行学生学习行为分析的前提。
随着信息技术的普及，学校和教育机构能够轻松地获得学生学习行为数据，例如学生上课的视频记录、学生在学习平台上的行为记录等。
这些数据包含了大量的学生学习行为信息，如学生的学习习惯、学习能力水平等。
同时，学校和教育机构还可以通过问卷调查等手段获得学生的主观反馈数据，如学生的学习动机、学习目标等。
二、数据挖掘技术在学生学习行为分析中的应用1. 学生成绩预测通过对学生学习行为数据的挖掘，可以建立预测模型，准确预测学生的学习成绩。
数据挖掘技术可以分析学生的学习时间分布、学习行为模式等因素，以及学生历史成绩等数据，从而预测学生未来的学习成绩。
这对学校和教育机构提供了有针对性的教学策略，帮助提升学生的学习效果。
2. 学习路径推荐学习路径是指学生在学习过程中所经历的一系列学习活动的顺序。
通过数据挖掘技术，可以分析学生学习行为数据，找出学生的学习偏好、学习强项等，并结合教材和教学资源的相关度，为学生推荐适合其学习特点的学习路径。
这样可以帮助学生更加高效地学习，提高学习成果。
3. 学生行为模式分析通过对学生学习行为数据的挖掘，可以找出学生的行为模式，帮助学校和教育机构了解学生的学习习惯和行为特征。
例如，通过分析学生在学习平台上的行为记录，可以发现学生在学习过程中的进展速度、注意力分配等行为特点。
根据这些分析结果，学校和教育机构可以制定更加精准的教学策略，提高学生的学习效果。
三、数据挖掘技术在学生学习行为分析中的优势1. 高效性：数据挖掘技术可以快速处理大规模的学生学习行为数据，分析出有用的信息，为教学决策提供支持。
基于AI的课堂教学行为分析循证课例研究——以小学语文六年级上册《西江月夜行黄沙道中》为例
邓飞;徐慧霞
【期刊名称】《甘肃教育》
【年(卷),期】2024()7
【摘要】AI课堂教学行为分析系统为课堂改进提供了工具及数据支持,极大地提高了课堂观察的精确度和便捷度。
但其应用更多是在数据的引导下促进教师授课风格的改进,而对于教学中实际问题的改进研究却显匮乏。
文章将AI课堂教学行为分析系统作为课堂观察评测工具,以部编版小学语文六年级上册《西江月·夜行黄沙道中》一课的教学为例,阐述人工智能支持下的循证课例研究途径,并提出高效的学习机制
是提高课堂效率的基本保障,完整的活动设计是提高学习效率的有效途径,走向循证
的课例研究是解决教学实际问题的重要方法。
【总页数】8页(P41-48)
【作者】邓飞;徐慧霞
【作者单位】武威市凉州区武威新城区第一小学;武威市凉州区蔡庄小学
【正文语种】中文
【中图分类】G623.2
【相关文献】
1.小学语文课堂练习设计的有效性研究——以人教版小学语文六年级上册《山中访友》一课教学为例
2.学科融合视域下小学语文课堂教学的建构——以部编版六年
级上册语文课《京剧趣谈》教学为例3.基于核心素养培养的小学语文大单元教学策略研究———以教学部编版语文六年级上册第八单元为例4.善用课后习题,提高课堂教学效——以部编小学语文教材六年级上册第 24 课《少年闰土》为例
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数据挖掘在教师远程培训中的应用【摘要】本文旨在探讨数据挖掘在教师远程培训中的应用。
首先介绍了教师远程培训所面临的挑战，随后阐述了数据挖掘在教师远程培训中的重要意义。
接着详细讨论了数据挖掘方法在教师远程培训中的应用，并通过案例分析展示其实际效果。
分析了数据挖掘在教师远程培训中的优势与局限性。
总结对教师远程培训的启示并展望未来发展方向。
通过本文的研究，有望更好地利用数据挖掘技术提升教师远程培训的效果，提高教学质量，推动教育的现代化发展。
【关键词】教师远程培训、数据挖掘、意义、方法、案例分析、优势、局限性、启示、展望1. 引言1.1 背景介绍教师远程培训是指利用互联网和现代信息技术进行教师培训的一种形式。
随着信息技术的迅速发展，教师远程培训已经成为提高教师专业素养和教学水平的重要途径之一。
教师在进行远程培训过程中，经常会面临诸多挑战，如如教学内容的碎片化、学习资源的不确定性、教师个性化学习需求的不同等。
针对这些挑战，数据挖掘技术的应用可以为教师远程培训提供强大的支持和帮助。
通过对教师的学习行为、知识水平、学习偏好等数据进行挖掘和分析，可以为教师提供个性化的学习推荐，帮助教师高效地完成培训课程。
本文将探讨数据挖掘在教师远程培训中的应用，分析其意义和方法，并通过案例分析展示其效果和优势，最后总结其中的启示并展望未来发展方向。
1.2 研究目的研究目的是探讨数据挖掘在教师远程培训中的应用，分析其对教师培训的效果和帮助，为教师远程培训提供科学、有效的指导。
通过研究数据挖掘在教师远程培训中的意义和方法，深入了解数据挖掘技术在教育领域的应用现状和发展趋势，为提升教师远程培训的质量和效率提供理论支持和实践参考。
通过对数据挖掘方法在教师远程培训中的应用进行案例分析，探讨其优势与局限性，为教师远程培训的改进和优化提供启示。
最终目的是为教师远程培训领域的发展和进步贡献力量，推动教育科技与教育实践的融合与创新。
2. 正文2.1 教师远程培训的挑战1. 技术水平参差不齐。
大数据背景下教育数据挖掘在学生在线学习行为分析中的应用研究吕海燕;周立军;张杰【期刊名称】《计算技术与自动化》【年(卷),期】2017(036)001【摘要】Based on the log data of the informational guiding study platform design for computer base courses,the related data of students' log in behavior and resources explored behavior were collected and pretreated,and the features of the students' study behavior were analyzed.Then,based on the analysis,the factors that affect the students' log in and resources explored behavior were acquired by the decision tree algorithm.According to the analysis,the education workers can adjust the teaching content and build teaching mode according to the student's study behavior.%本文基于我院自行开发并已广泛投入使用的计算机基础信息化导学平台中的日志数据.首先对平台中学员登陆情况、资源浏览情况相关的数据进行收集预处理;接下来对学员的登陆行为、和资源浏览情况进行统计分析;在此基础上,采用决策树算法分析得到了对影响学员登陆行为及资源浏览行为的影响因素.依据分析结果,可使教育教学工作者基于学习者的学习情况来实现教学内容组织、构建教学模式等.【总页数】5页(P136-140)【作者】吕海燕;周立军;张杰【作者单位】海军航空工程学院基础实验部,山东烟台 264000;海军航空工程学院基础实验部,山东烟台 264000;海军航空工程学院基础实验部,山东烟台 264000【正文语种】中文【中图分类】TP311【相关文献】1.大数据背景下数据挖掘在高校固定资产统计中的应用研究 [J], 陈永峰2.大数据背景下机器学习在数据挖掘中的应用研究 [J], 戴惠丽3.大数据背景下数据挖掘技术在保险行业的应用研究 [J], 田楚芸; 杨杉4.大数据背景下数据挖掘技术的应用研究 [J], 史森5.大数据背景下机器学习在数据挖掘中的应用研究 [J], 戴惠丽因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于数据挖掘技术的网络教学策略探讨
孙玉荣;黄慧华
【期刊名称】《教育与职业》
【年(卷),期】2009(000)035
【摘要】网络教学中的一个难点是教师如何对学生的学习过程进行监控,从而实现基于网络教学平台的教与学的有效结合.文章结合网络教学过程涉及的学习资源设计开发阶段与学习支持阶段,应用数据挖掘技术,建立了相应的学生分类模型,并对学习者行为要素间的关联关系进行挖掘.依据分类模型对不同的学生群体使用不同的教学目标和教学内容组织策略,实现对学生网络分层教学;根据关联规则实现监控、评价,提高师生的交互性,实现教师对教学过程的监控和引导.
【总页数】3页(P131-133)
【作者】孙玉荣;黄慧华
【作者单位】中南林业科技大学理学院,湖南长沙,410004;中南林业科技大学理学院,湖南长沙,410004
【正文语种】中文
【中图分类】G642.4
【相关文献】
1.网络教学平台下的数据挖掘技术探讨
2.基于Web数据挖掘技术的智能化网络教学系统研究
3.构建基于数据挖掘技术的网络教学系统平台
4.基于数据挖掘技术的个性化网络教学平台应用研究
5.数据挖掘技术在高职网络教学平台中的应用
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《基于人工智能的课堂教学行为分析方法及其应用》篇一一、引言随着信息技术的迅猛发展，人工智能技术在教育领域的应用日益广泛。
基于人工智能的课堂教学行为分析方法以其强大的数据处理和挖掘能力，对提高教学质量、优化教学策略具有重要意义。
本文将介绍基于人工智能的课堂教学行为分析方法，并探讨其在教学实践中的应用。
二、课堂教学行为分析方法1. 数据收集课堂教学行为分析的首要步骤是数据收集。
这包括收集教师的教学行为数据，如教学语言、教学互动、教学方法等，以及学生的学习行为数据，如学习状态、学习成果等。
这些数据可以通过教学视频录制、教学软件记录等方式获取。
2. 数据预处理收集到的原始数据需要进行预处理，包括数据清洗、数据标注、特征提取等。
通过这些预处理步骤，可以将原始数据转化为可用于分析的格式。
3. 行为分析利用人工智能技术，对预处理后的数据进行行为分析。
这包括使用机器学习算法对教师的教学行为和学生的学习行为进行分类、聚类、预测等。
通过分析教师的教学行为和学生的学习行为，可以了解课堂教学过程中的优点和不足，为教学优化提供依据。
三、应用场景1. 教学评估基于人工智能的课堂教学行为分析方法可以用于教学评估。
通过对教师的教学行为和学生的学习行为进行分析，可以客观地评估教师的教学质量和学生的学习效果。
这有助于学校和教师了解教学过程中的优点和不足，为教学改进提供依据。
2. 个性化教学通过分析学生的学习行为数据，可以了解学生的学习习惯、学习风格和学习需求。
教师可以根据这些信息，制定个性化的教学方案，以满足学生的不同需求。
同时，学生也可以通过分析自己的学习行为，找到自己的学习短板，制定相应的学习计划。
3. 课堂优化基于人工智能的课堂教学行为分析方法还可以用于课堂优化。
通过对教师的教学行为进行分析，可以了解教师的教学风格、教学方法和教学效果。
教师可以根据分析结果，调整自己的教学方法和策略，以提高教学效果。
同时，学校也可以根据教师的整体表现，提供相应的培训和指导，以提升教师的教学水平。
《基于人工智能的课堂教学行为分析方法及其应用》篇一一、引言随着人工智能技术的快速发展，其在教育领域的应用也日益广泛。
课堂教学行为分析作为教育领域的一个重要研究方向，对于提高教学质量、优化教学策略具有重要价值。
本文将介绍基于人工智能的课堂教学行为分析方法，并探讨其在实际教学中的应用。
二、课堂教学行为分析的重要性课堂教学行为分析是指对教师在课堂上进行教学活动的行为进行观察、记录、分析和评价的过程。
通过对课堂教学行为的分析，可以了解教师的教学风格、教学方法、教学策略以及学生在课堂上的学习状态、学习效果等信息。
这些信息对于提高教学质量、优化教学策略、促进学生发展具有重要意义。
三、基于人工智能的课堂教学行为分析方法基于人工智能的课堂教学行为分析方法主要包括以下步骤：1. 数据采集：通过安装在教学场所的摄像头、麦克风等设备，实时采集课堂教学过程中的音视频数据。
2. 数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括去噪、图像识别等操作，以便于后续分析。
3. 行为识别：利用人工智能技术对预处理后的数据进行行为识别，包括教师教学行为的识别、学生行为的识别等。
4. 数据分析与评价：根据识别结果，对教师的教学行为、学生的学习状态、课堂氛围等进行分析与评价。
四、基于人工智能的课堂教学行为分析方法的应用基于人工智能的课堂教学行为分析方法在实际教学中具有广泛的应用价值，主要包括以下几个方面：1. 教学评价与改进：通过对教师教学行为的识别与分析，可以客观地评价教师的教学质量，为教师提供反馈信息，帮助其改进教学方法和策略。
2. 学生学情监测：通过对学生学习状态的识别与分析，可以实时监测学生的学习情况，了解学生的学习进度和需求，为个性化教学提供依据。
3. 课堂氛围分析：通过对课堂氛围的识别与分析，可以了解课堂的活跃程度、学生的参与度等信息，为优化课堂环境提供参考。
4. 教学资源优化：根据课堂教学行为分析结果，可以优化教学资源配置，提高教学资源的利用效率。
网络出版时间：2013-05-22 10:07网络出版地址：/kcms/detail/11.5147.G4.20130522.1007.002.html基于数据挖掘的教师网络学习行为分析与研究吴淑苹（中央广播电视大学，北京100039）【摘要】随着网络通信技术和现代学习理论的发展，网络学习已经成为人类学习和终身教育不可或缺的学习方式，也是教师专业发展学习的重要途径之一。
本研究立足教师网络学习实践，在对教师网络学习行为特征、表现形式和学习过程等进行分析的基础上，引入数据挖掘技术对教师网络学习过程进行数据挖掘，设计了教师网络学习行为模型，最后对教师网络学习行为进行案例分析。
【关键词】网络学习行为；教师网络学习；数据挖掘；行为模型【中图分类号】G442 【文献标识码】A 【文章编号】1672-5905（2013）03-0000-00Analysis and Research on Teachers' E-learning Behavior Basedon Data MiningWu Shuping(Open University of China, Beijing, 100039)Abstract: With the development of the network communication technology and modern learningtheory, e-learning has gradually become an indispensable way of human learning and lifelongeducation, and has also become one of the most important learning ways of teacher professionaldevelopment. This study, based on the teachers e-learning practice, after doing complete analysesof the teachers’ e-learning behavior characteristic, expression and learning process, introduces thedata mining technology to mine the data of learning process, designs the teacher e-learningbehavior model, finally analyzes the case of teachers’ e-learning behavior.Key Words: E-learning behavior, Teachers’ e-learning, Data mining, Behavior model一、引言作为中国教育的践行者，教师的素质和能力影响着一代人的成长。
在信息社会的快速发展和新课改的要求下，教师们也在知识更新、专业成长和素质发展的道路上前进着，但由于日益突出的工学矛盾、专家资源不足等现实问题，基于互联网的教师网络学习将代替传统的教师培训[1]，成为教师进行终身学习、自我专业发展的有效途径。
近年来关于教师网络培训的项目投入较多，但效果不甚理想。
本研究试图利用数据挖掘技术对教师网络学习过程数据进行挖掘，探讨教师网络学习行为的关系，为改进学习过程，提升学习效果提供参考。
二、教师网络学习及学习行为探讨教师网络学习[2]是着眼于教育均衡发展，依托网络，基于学科专业和各地教育培训机构，————————————————【收稿日期】 2013-01-18【作者简介】吴淑苹（1986-）,女，山东临沂人，中央广播电视大学实习研究员，硕士研究生，主要研究方向为远程教育、教育信息化。
在对教师课堂效果进行绩效分析的基础上，以促进教师专业发展，提升课堂教学实效为指向，以专家引领、骨干示范、同伴互助、案例研究、自主改进为基本特征的教师全员学习活动。
教师网络学习的核心理念是“基于网络”、“均衡发展”和“实践取向”。
目前国内外关于网络学习行为的概念还没有明确的界定。
对于网络学习行为的主要描述是：学习者利用计算机网络媒体，主动地运用和调控自己的认知、动机和行为进行网络学习活动[3]。
其特征是充分利用网络平台提供的各种信息资源、交流工具等，强调学习者“自我导向、自我激励、自我监控”，强调时空分离和媒体教学[4]。
通过相关研究及分析，本研究认为教师网络学习行为是指教师在专业成长的过程中，在由信息技术所创设的、具有全新沟通机制、具有全新研修模式与丰富资源的网络教师培训环境中，开展的网络自主研修学习行为。
教师网络学习行为包括网络资源浏览、网络信息检索、网络信息加工、网络知识管理、网络交互、网络交流、网络协作、网络知识生成、网络协同和自我反思与监控等学习行为，其特点是学习的自我主体性、实践指向性和动态开放性。
三、教师网络学习行为分析（一）学习者特征分析在教师网络学习中，教师学习者的特征主要包括静态特征和动态特征两种。
静态特征是指教师自身所固有的随时间不发生变化或变化缓慢的方面。
动态特征是指随着时间推移有显著变化，并对学习产生较大影响的特征。
通过对教师学习者进行分析，其静态特征方面主要有教师年龄、教龄、学历水平、教师职称、所教学科等；动态特征主要有计算机操作水平、网络学习积极性、网络学习过程以及学习效果等方面。
本研究首先以静态特征为标准对教师学习者群体进行分类，然后对每个类别的教师学习者进行动态特征的分析，对比不同学习者群体的学习行为和学习效果的差异性，并利用静态特征与动态特征的结合，统计分析出教师网络学习的一般特性、教师的网络学习习惯、学习工具的使用、学习路径的选择等知识。
（1）相似用户群体分类。
应用聚类分析法通过教师年龄、教师学历水平、教师教龄、教师职称、专业教师所教学科等对相似用户群体进行分类，并分析各类相似用户群体对教师网络学习行为的影响，对学习效果和培训效果的影响。
（2）用户访问模式分析。
用户访问模式根据用户访问的时间、地点、进行的学习顺序、应用的学习工具、适用的学习模式等方法进行分类研究，主要包括网络习惯、学习工具、学习路径等内容。
在用户访问模式中包括频繁访问路径、频繁访问资源等。
学习者在学习过程中所拥有的学习需求、学习动机、学习归因以及学习者所掌握的学习策略等是导致特定学习行为的心理因素；学习材料的表现形式、内容的组织结构、学习工具的使用方法以及学习系统的及时性、人性化等是影响学习者学习行为的环境因素；不同因素在不同的学习者身上发挥着不同的作用，这也势必会导致学习行为的差异。
（二）学习过程分析学习过程是学习的核心部分，通过对学习过程行为数据进行模式处理，得出学习过程的模式规律，以此为学习者提供更良好的群体服务和个性化服务。
1．学习方式根据对教师网络学习及模式的分析，本研究认为，目前我国的教师网络学习主要以自主[5]基于真实分，主要包括对学习内容的反思和学习过程的反思，在本研究中反思性学习的外在表现形式包括学习笔记、日志、博客等表现客体。
协同工作将信息技术手段更好的运用到教师的专业发展和专业技术成长中，通过构建协同的工作环境，教师群体可以在一个文件下共同编辑、修改、设计文档，可以多人同时共同完成一个教学设计方案或教学文稿，这既有利于提高教师的备课的效率，也有利于教师之间互相学习、互相请教，在实际的工作与练习中提高教学水平，增长专业知识。
协同工作既为教师节省了课外的研修时间，也将研修的内容和作业内容实时运用到教学课堂中，这在一定程度上会激发教师的学习动力、同时也会增强教师的学习效率，提高教师的网络研修效果。
2. 学习行为根据教师网络学习的实施情况，本研究中的教师网络学习行为主要包括网络研讨、网络答疑、信息查询与检索、网络教育资源接受式学习、网络作业与测试、协同工作、社会化网络交互和反思性学习等。
本研究认为学习方式和学习行为的对应关系如下：（1）自主学习：个人空间、资源学习、信息查询与检索等；（2）反思性学习：学习笔记、博客、作业与测试等；（3）交互研讨：即时讨论、非即时研讨、答疑与指导；（4）协同工作：在线备课；协同编辑等。
常见的学习方式及对应的学习行为如表所示。
表1 学习方式及对应的学习行为列表自主学习是教师学习者以自我为主体，通过利用网络平台和资源，进行独立的分析、探索、实践、质疑、创造等方法来实现学习目标的学习方式。
自主学习活动有基于课程资源的探索学习、基于个人空间的资源分享、基于搜索引擎的资源查询与检索、基于论坛的帖子浏览等。
学习行为包括：浏览资源、分享资源、添加资源、自制资源、标记资源、下载保存、信息检索等。
反思性学习是对学习过程、学习结果进行再认识的检验过程[6]，它是学习中不可缺少的重要环节，属于元认知的概念范畴。
反思性学习是成人学习的一个重要方式，也是教师学习的重要特点。
反思性学习具有探究性、自主性、发展性和创造性等特征。
教师网络反思性学习的主要表现手段是学习笔记、学习记录、日志、博客、评价、作业与测试等。
交互研讨包括个性化交互和社会性交互，即教师间的交互、教师与指导者的交互、教师与群体的交互等。
交互形式有即时聊天、站内短信、聊天室、讨论组、邮件、微博和论坛等，协同工作是互联网发展的大趋势，在教师网络研修平台中，协同主要体现在共同备课和协同文字编辑等方面。
例如协同备课平台、WIKI协同编辑等。
协同工作能最大化发挥每位老师的特点和优势，形成集体智慧，其核心概念是学习和共享。
在对教师网络学习行为进行分析的过程中，需要清楚地了解行为的属性特征。
几种常见的教师网络学习具体行为及其对应的行为属性参数如表所示。
表2 网络学习中教师对媒体界面的具体操作行为及其属性3. 分析维度对于以上学习方式和学习行为的操作数据，将从以下四个维度[7]进行分析和挖掘。
参与维度：学习者在网络学习中的发贴数、发贴长度、平均首发贴时间、平均回贴时间考察学习者的网络学习参与度。
对这些数据进行分析，可以反映出学习者网络学习的参与水平。
交互维度：对交互研讨的帖子或即时消息构成的信息环路数量进行统计分析，分析网络学习的交互性，即教师参与讨论性学习的交互性水平和交互质量。
社交维度：对交互的帖子和即时消息中与学习无关的社交性发帖进行统计，分析教师学习者在网络学习过程中较低的社交度。
影响社交性的因素主要有教师对学习共同体中氛围的影响和教师的时间问题。
认知维度：对涉及到记忆、理解、应用、分析、评价、创造六类认知行为的学习者内容进行统计，分析不同学习者的认知倾向性。
根据教交互研讨、协同工作四个主题，每个主题均从参与维度、社交维度、交互维度和认知维度进行分析和研究。
