学习分析是近年来大数据在教育领域较为典型的应用，在国际上有专门针对学习分析研究和应用的国际会议“学习分析技术与知识国际会议”，目前已举办两届。在首届会议上将学习分析定义为“测量、收集、分析和报告有关学习者及其学习情景的数据集，以理解和优化学习及其发生情景”。新媒体联盟(New Media Consortium)将学习分析定义为:利用松散藕合的数据收集工其和分析技术，研究分析学习者学习参与、学习表现和学习过程的相关数据，进而对课程、教学和评价进行实时修正。我国学者顾小清认为，学习分析是围绕与学习者学习信息相关的数据，运用不同的分析方法和数据模型来解释这此数据，根据解释的结果来探究学习者的学习过程和情景，发现学习规律；或者根据数据阐释学习者的学习表现，为其提供相应的反馈从而促进更加有效的学习。2012年美国国家教育部发布的《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告中认为，学习分析是综合运用信息科学、社会学、计算机科学、心理学和学习科学的理论和方法，通过对广义教育大数据的处理和分析，利用已知模型和方法去解释影响学习者学习重大问题，评估学习者学习行为，并为学习者提供人为的适应性反馈。例如，教师和学校根据学习分析的结果，调整教学内容、对有学习失败风险的学生进行十预等。学习分析一般包括数据采集、数据存储、数据分析、数据表示和应用服务五个环节。
资料来源：《大数据视角分析学习变革》徐鹏 王以宁 刘艳华 张海
编辑：刘雪飞