2015美国大学本科生信息技术研究（下）

　　编者按

　　自2004年以来，EDUCAUSE分析和研究中心（ECAR）与高等教育院校开展合作，调查研究了对大学生而言最重要的技术。为此，ECAR分析研究了学生的技术体验和期望。2015年的研究报告基于10000份来自美国问卷答复的分层随机样本，揭示了诸多主题。在上一期文章中，报告从技术体验、校园环境、移动设备使用等三个方面阐述了美国大学生信息技术使用情况。本期将继续从其他三个方面进行分析研讨，调查发现，大多数学生支持院校使用其数据来对其在课程和项目上的学术进展提出建议。学生寻求的许多分析功能已经存在于商业化的数字学习环境中。

　　技术资源和工具

　　虽然学生广泛使用技术，但有证据表明，技术并未在学术应用上发挥其全部潜能。即使技术被学生广泛使用，也无法假定技术在学术上富有意义的和直观的使用。

　　1.出现在课上的技术

　　ECAR要求学生分享其关于一组资源和工具的经验，这些资源和工具通常可在大学校园中找到。对每项技术，我们评估了学生的使用情况，了解他们是否希望其指导老师更多地使用它，以及他们是否觉得若能更好地掌握它的使用则可使自己成为更高效的学生。通过这些比较结果来考察提供了这些技术的院校达成其全部效能的程度，如图1所示。许多至少在一门课程中使用了这些技术的学生认为，如果老师能够更多地使用这些技术以及如果他们（指学生）能够更好地使用这些技术，那么他们将变得更加有效。这些技术包括：在网上为课程作业找到参考资料或其他信息的搜索工具；LMS；在线协作工具；课上使用的笔记本电脑；电子书或电子笔记本；课上使用的智能手机；与课程作业有关的在线博客或讨论/协作工具；作为一种学习工具的社交媒体。

　　一些不太常用的技术希望学生能对老师更多地将之用于教学产生兴趣，并有兴趣自行获得更多的技能：录制的讲座或拍摄的讲座；模拟或教学游戏；3D打印机。而有些技术可以实现其潜能：用于制作视频或多媒体资源的软件；课上使用的平板电脑；无键盘或无鼠标接口；电子文件夹。

　　院校可以利用这些数据来指导制定关于对老师使用或学生接入进行更广泛部署或更深入培训方面的决策。

　　分析方法和数据私密性

　　大多数学生支持院校使用其数据来对其在课程和项目上的学术进展提出建议。学生寻求的许多分析功能已经存在于商业化的数字学习环境中。

　　1.学生成功分析方法

　　学生成功分析方法驱动技术向前发展，以便为学生提供个性化的学习机会、通知、警告和建议。学生对有助于其完成课程、改善学习、获得学历、提高其学习体验的技术感兴趣，如图2所示。预警系统旨在尽早确定潜在的学术问题并（向学生、指导老师、顾问/其他人，这取决于警报配置）发出通告。这些系统出现在有关学生希望老师更多使用的资源的"期望清单"最前面：三分之二的学生（63%）希望指导老师更多地使用预警系统。院校正将这些期望付诸实现：2014年，预警系统是最常部署的、帮助学生取得成功的技术之一（三分之一的院校进行了广泛的部署；五分之二的院校进行了有限的/有针对性的部署；五分之一的院校进行了初始部署）。随着预警系统在自动化以及全面集成进LMS和其他企业级工具中的能力变得越来越成熟，学生得到关于其课程和学术进展情况的、实时与最新数据的机会将显著增大。

　　2.个性化和数据私密性

　　许多帮助大学生取得成功的技术的效用取决于将每个学生的详细信息融入系统中，将系统传给相关的组成部件。这种个性化的通告和消息传递要求院校收集更多、更好的关于学生兴趣、行为和活动的信息。ECAR问学生如何看待其院校收集其数据以推动实现关于学业进步、培训和指导等方面消息个性化传递的问题，如图3所示。相比个人行为（如基于校园或基于互联网的活动）信息，学生更愿意分享其学业成绩和进步（如课程成绩和学位进步情况）方面的信息。

　　58%的学生表示，一般而言，对学院/大学使用他们的数据来创建个性化的、关于学业进步、培训和指导机会的信息，这是一个好主意（只有15% 的学生认为这是一个坏主意）。关于院校潜在地将学校相关活动的数据与其社交媒体和移动设备数据相结合以增强学术体验、评估制度影响或定制满足学生需求与期望的产品，学生的意见是有分歧的（32%的学生认为这是一个好主意；36%的学生认为这是一个坏主意）。