前言
在介绍Learning Analytics之前，我先简单介绍一下我自己，以及开这个专栏在初衷。
我是哥伦比亚大学教育学院人类发展系学习分析专业的在读研究生，这是我在这个项目的第三个学期，眼下正值期末，按常理说是大家最繁忙的阶段。然而对我来说，整个学期都处于繁忙状态，于是也就对期末这种敏感字眼麻木了。写这篇文章，倒像是给自己一个放松的机会。
这周二上午，我跑到学校的学生组织事务部（简称OSA）去寻求一次与部门负责人Ade（此处为化名）见面的机会，为了这次会面，我等了四个多月。我跟Ade是认识的，因为我正在为另一个社团工作，所以定期汇报工作的时候会跟她有交流，而且平日里见了面都会寒暄几句。但是我们都心知肚明，有一个话题，是我们之间必须面谈的。导火索追溯到今年八月初，我收到了另一个社团的录取信，这个社团是偏向人文的社团，顺利的拿到了学校的认证和拨款。我在这个社团中担任宣传部长，也是主干成员之一。而我自己苦心经营的学习分析社团（Teachers College Learning Analytics，之后简称TCLA），却拿到了一封拒信。按照规定，每个官方社团中有三位主干成员是官方工作人员，而担任官方的社团工作人员的学生，只能任职于一个社团。由于TCLA未获得认可，所以我开始担任另一个社团的主干成员。
收到拒信，是整个TCLA的成员没有想到的，因为我们有整个专业的导师和学生做支撑，担任我们社团的指导老师不仅是我们专业的导师，也是学院图书馆的主管，身兼多职，是一位非常有分量老师。外加我们专业与大数据接轨，紧跟高新技术潮流，这些都让我们觉得，被学校认证是理所应当对事儿。然而就是这种理所应当，让我们无法接受这样的拒信。我发邮件给OSA，希望获得一次面谈的机会，一方面询问一下被拒的原因，另一方面也抱着一线生机，争取能够说服他们认可TCLA。然而，我一次次的发邮件约时间，一次次的被推迟。八月份发邮件的时候，OSA说十月后再受理。十月份发邮件的时候，OSA说十一月。一而再再而三，眼看着这学期要结束了，我跑到了OSA的办公室，要求当天必须与Ade见面面谈关于TCLA的相关事宜。终于，让我等到了。
虽然见面了，但是情况并不乐观。Ade再次拒绝认可TCLA，还提出了两个主要原因。第一，Learning Analytics这个专业太新，而且群体很小，看不到可持续性，所以并不看好。第二，TCLA设计的活动主要是Workshop和Seminar，相当于是授课形式，这会与学院的正课产生竞争关系。Ade说，如果想要得到认可，那么TCLA需要在下学期继续以非正式社团的名义举办活动，证明给OSA看，这是可持续的，那到明年秋季开学，或许可以拿到认证。就这样，我一心想要在毕业前看着TCLA拿到认可的愿望，就这么破灭了。
这个专业不被看好，Ade绝不是第一个这样表示的。而我们专业的每一个人，都在为这个专业的未来发展努力着。我们是这个专业的第二届学生，第一届的毕业生，大部分的毕业动态是不错的。有的去了高盛，有的在为联合国做相关项目，有的继续留校读博。我们这个专业，每一届只有十来个人，也是这个学院最小的专业，最小的学生群体。然而我们从来没有因为我们的渺小，而把梦想变得渺小。我们一直希望，能有更多人，了解我们专业，学习我们专业，传播我们专业。这一直是我们专业每个人的使命，也是我创建这个专栏的初衷。因为我始终坚信，这个专业，会在未来发展中，发挥着很重要的作用，是推动人类学习能力的重要基石。
说到这里，你大概对这个项目的目前状况有了了解，接下来，我就要向你介绍一下，什么是Learning Analytics。
Learning Analytics
The world's first graduate program in Learning Analytics
Data about learning and learners are being generated today on an unprecedented scale. The fields of learning analytics (LA) and educational data mining (EDM) have emerged with the aim of transforming this data into new insights that can benefit students, teachers, and administrators. As one of world's leading teaching and research institutions in education, psychology, and health, we are proud to offer an innovative graduate curriculum dedicated to improving education through technology and data analysis.
上图是来自哥伦比亚大学教育学院学习分析项目的官方介绍，简言之，学习分析就是通过教育大数据对学习者的学习行为和学习能力进行分析，以帮助学习者获得更加个性化的学习方式。广义来讲，学习分析是将大数据、统计、机器学习、教育理论、心理学、认知科学、人工智能等融合在一起的一种研究方式。
维基百科给出的定义是：
Learning analytics is the measurement, collection, analysis and reporting of data about learners and their contexts, for purposes of understanding and optimizing learning and the environments in which it occurs. A related field is educational data mining.
哥伦比亚大学教育学院是世界上第一个创建Learning Analytics专业的学校，当然，随着大数据的崛起，其他学校也陆续开展了这方面研究。比如，Learning Analytics专业的创始人Ryan S. Baker在现任学校宾夕法尼亚大学也创建了相似的专业，叫Learning Science & Technologies。此外，还有美国东北大学、波士顿大学、卡内基梅隆大学、加州大学伯克利分校、乔治城大学、悉尼大学、爱丁堡大学、萨斯喀彻温大学等。马里兰大学还专门开设了Learning Analytics Research Group。
不难发现，这个专业是一个实打实的跨学科的教育专业，要将各个领域的知识融合在一起，才能修炼成合格的教育数据科学家。Frederick Hartwig曾在他的著作Exploratory Data Analysis中说过，一个合格的研究人员应该学习尽可能多的知识和方法来协助他探索数据中各种变量的深刻含义，并与理论和社会科学紧密结合起来。
这是一个由跨学科主宰社会的时代，跨学科研究可以在一定程度上是研究更具说服力和可信度。我曾经与一位在亚马逊的教育研究员有过交流，她明确指出，做教育方向的数据分析，如果没有教育背景和实践经验，单凭数据分析的结果说话，是非常可怕的，因为有的时候，数据结果并不合情合理。跟她对话后，更让我坚信学习分析的重要性，也在一定程度上认识到跨学科的重要性。
试想，一门课上，教授用一种教学方式来教三十个学生，有的学生可以很快吸收知识，有的学生却学的非常吃力。期末考试，有的学生拿了满分，有的学生刚刚及格。拿满分的学生就是优秀的学生吗？刚及格的学生就是学渣吗？答案是否定的。因为在个性化学习中，每个学生的学习能力、学习方式、学术背景及接受程度是不同的，如果单单通过考试成绩来评价一个学生，是对学生的不公正。那么，如何来发掘学生的学习能力，以最有效的方式帮助学生达到最佳学习效果呢？这就是学习分析专业所探索的事情。具体问题具体分析，才是教育的本质。
数据挖掘和数据分析的成果是为研究人员在分析学习者的学习能力时提供最有效的参考，但是，数据的结果并不一定是真正的结果。
以上，是对Learning Analytics 专业的简单介绍，如果你对此专业感兴趣，欢迎留言进行交流。文中仅代表个人观点，欢迎指正与沟通。
本专栏不定期更新，由于本身日常课程和工作比较多，所以长期不更新也是有可能的。
