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　　他们可能没有意识到，记录平凡的一系列事件留下的是独特的个人数据模式，可记载、录入和再次审查，这种做法被称为“学习分析”。

　　如今的数据分析师们可以使用这些信息，预测学生对课程的学习情况，乃至是否会辍学。

　　理解数据背后的故事

　　“我们试图用数据来提高对学生学习状况的理解程度。”英国开放大学学习分析项目主任巴特·赖迪厄斯说：“我们想要理解这些数据背后的故事。”

　　这些技术将成为未来大学生活不可或缺的一部分。

　　“学习分析可以提供更多的个人学习经验，而不是一个放之四海而皆准的解决方案。”赖迪厄斯说。

　　他参与了一项新的研究——分析来自开放大学113000多名学生采集的数据——研究他们的辍学率以及怎样使用在线学习资源才能将其作为学业成绩的一个早期指标。

　　阿斯顿大学专家正在使用学习分析方法，力求减少辍学者的数量。

　　但是，大学的成就增强顾问詹姆斯·莫兰则一直强调，项目应当坚持提供支持与关心的位置，而不是跟踪学生。

　　他说：“如果一个学生预期来图书馆见导师或职业顾问，但他们没有出现，系统可能给导师发送通知，在这种情况下应当给他们打一个电话。”

　　该校副校长海伦·希格森解释道，此举来自实际考虑。“我们有一个大的学生数据库收集关于学生的一切信息，从招生开始，直到他们毕业。”

　　她说，“我们开始监测虚拟学习环境数据是因为留学生的签证要求，我们必须每两周证明一次，这个学生确实在校活动。”

　　“要长远地看”

　　但英国高等教育政策研究所主任尼克·希尔曼警告说，现在判定这种做法的效果还为时过早，应当从长远的角度来看。

　　“我认为它有很大的潜力，但使用者必须非常小心。你肯定不希望出现巨大的安全漏洞，或者是数据的使用引起学生的反感。”

　　来自隐私国际公司的技术专家博士理查德·泰南表达了另外的担心。

　　“所有的数据都有可能背叛你。”

　　他警告说，“关于收集什么数据，数据对人们会造成什么影响，我们都需要更多的诚实和正直。我们应当有能力对大学提出这样的问题：‘你认为你了解我吗?’”

　　泰南认为，法律应该更新，以满足不断变化中的个人数据收集方法。

　　“数据保护法律的问题在于，它制定于一个人们追求技术的年代，但现在不管你喜不喜欢技术，技术都来到了每一个人的身边。”

　　英国现在的《数据保护法》对“匿名数据”和数据识别个体作出了区分。

　　但泰南指出，看似匿名的数据实际上可以通过拼凑来识别个人背后的数据。

　　学生可以向系统申请查看大学在他们身上收集的数据，但是这不等于允许学生找到基于数据分析得出的结论。

　　与此同时，大学收集的数据可以与第三方共享，这意味着学生们不知道自己的信息究竟在怎样的范围内被使用。

　　“学生需要知道的不仅是现有数据的储存使用情况，还有未来。”

　　泰南认为，最终应该由学生来决定他们是否被跟踪，学生们需要有能够退出的权利。

　　收集情绪数据

　　学习分析的下一个前沿是感情。

　　已有研究表明，情绪在一个学生的大学生涯中的角色十分重要，分析师正在研究如何捕获这些“情感数据”的理论和方法。

　　例如，手机可以用来监测眼球运动和身体姿势。

　　这些数据可以用来调整教学方法，从而引起学生最大的积极的情绪回应。

　　当然，它也可以被视为一个巨大的侵犯隐私的行为。

　　开放大学咨询了100名学生对数据使用分析的意见，“一些学生担心这种不断监控的‘老大哥’的方式。

　　但让许多学生感到惊讶的是，我们没有更全面地使用这些数据”。

　　英国开放大学的学习分析项目目前只与经过挑选的第三方共享数据，例如英国高等教育统计局。

　　最后，赖迪厄斯总结道，关键是要找到一个皆大欢喜的中间值。“你必须得到一个平衡点，可以为学生提供良好的教学支持，而不是压倒他们。”

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