近年来，国内在线教育蓬勃发展，形成了与国外不同的独特特点。首先，庞大的互联网用户和不断增长的学习需求，使得在线教育在国内规模巨大。其次，涵盖幼儿教育、K12学科辅导、职业培训、高等学历教育以及老年教育等多样化类型。此外，国内已开发出复杂且高性能的在线学习平台，以满足海量用户的多元学习需求。

传统教育大数据方法过分依赖互联网中的典型数据指标,而忽视了学习过程的数据,如学生完成的任务、师生互动等关键信息。这些数据对于分析学习效果非常重要。同时,不同数据来源的整合也面临着统一标准和格式方面的困难。此外,学生隐私保护和数据误用也对大数据应用带来伦理问题。

教学临场感虽然可以通过问卷调查、内容分析等方式测量,但由于其需要大量的时间和人力资源。同时,不同的研究者对临场感的理解也存在差异,使结果难以比较和综合。再者,现有测量难以处理临场感之间的交互作用。因此,临场感测量很难在教学实践中大规模应用。

xAPI技术为教育大数据打开了新的视野。xAPI(Experience API)是一种新的学习技术规范,它通过“行为者-动作-对象”的结构来描述学习者的学习行为,并可以存储、检索这些学习经验数据。cmi5基于xAPI提供了结构化的在线课程管理框架。相较于传统教育大数据和临场感测量方法的局限,xAPI具有跨平台兼容性、丰富数据采集能力等优势,为教育实践提供更丰富、准确的支持。xAPI和cmi5支持多种学习活动的数据采集,包括微观行为和宏观成果,以及学习上下文信息。这些丰富的数据有助于实现个性化学习、教学优化等。xAPI和cmi5在企业培训、在线教育、游戏化学习等领域都有应用。与SCORM等规范相比,xAPI和cmi5在跨平台性和数据采集能力方面更优越。

它采用行为者-动作-对象的模型,可以记录跨平台、跨设备的各种真实的学习交互和事件。相比传统技术,xAPI具备更强大的学习数据追踪和存储能力,支持对学习过程的全面记录。这为教育决策和教学优化提供了可能。xAPI已在在线教育、企业培训等领域得到广泛应用。这些丰富的数据支持个性化学习、教学优化等应用。

xAPI通过记录学习者在线学习行为,能准确反映学习者的学习经验。根据等价经验理论,只要学习经验相似,不同学习方式的效果就具有相同价值。所以,xAPI的数据可用于判断远程学习者的参与程度和学习成效,实现与面对面学习的等价评估。结合学习分析和AI技术,xAPI还可深入分析学习过程,发现问题、优化策略,制定个性化学习方案,以提高远程学习的效果。

尽管中国在教育信息化标准化方面取得进展，但与广泛接受的国际标准如SCORM、xAPI相比仍有差距。xAPI的中国化实践具有重要意义，主要体现在以下几个方面：

增强互操作性： 制定规范可为在线学习平台提供通用格式和接口，实现不同平台间的资源共享和复用。

学习过程跟踪： xAPI定义了学习者经历的跟踪和记录，建立个人学习档案，使学习者不再是数字中的一个，促进学习分析和个性化学习。

促进学习分析与个性化： xAPI规定了学习经历数据仓库的存储规范，分析工具可从中提取数据，教育者可了解学习者行为和效果，提供个性化支持和干预。

增强兼容性： 通过标准xAPI接口记录数据，如今的传感器与Type-C接口类似，增强设备兼容性。

在中国应用xAPI,需要进行本土化拓展,增加中文支持,并定义面向中国在线教育场景的xAPI要素。我中心提出了xAPI实体、动作、对象等方面的定义框架，这些本土化工作为xAPI在中国的应用和发展奠定了基础。

基于W3C的Activity Streams 1.0规范，xAPI扩展了学习记录规范。虽然高度抽象，但未规定活动上下文。为此，应在xAPI基础上明确在线学习环境，构建完整的学习记录。为此，我中心完成了以下本土化实践工作。

(一)语言本土化： 将默认语言从英文改为中文，支持多语言字段，提升多语言环境下的使用体验。

(二)描述课程与资源结构： 制定规范描述活动与课程章节等关系，实现数据共享与迁移。

(三)扩展上下文： 完善Context部分，准确表达学习者与多个对象的交互关系，促进大规模数据分析。

通过扩展和细化xAPI规范，更好地记录学习活动，有效支持个性化学习与教育创新，推动在线教育发展和优化。

将xAPI与学习分析技术结合,可以发挥双方的优势。xAPI提供海量的数据源,支持对学习行为、群体特征、学习预测等方面的分析,而学习分析技术可以找出数据背后的规律,生成价值。特别是与布鲁姆分类法结合,可以深入分析学习者在不同教学目标上的表现,提高分析的针对性。因此,构建基于教学目标的xAPI标准是未来的方向。学习分析技术可以对这些数据进行统计、建模、预测等分析,发掘数据中的价值。因此,研发面向教学目标的xAPI标准,是未来发展的重点。

虽然将xAPI与布鲁姆教学目标分类法结合,可以更准确地测量学习效果,但现有课程与布鲁姆分类的对应不够明确。为简化实践操作,我中心提出运用信息加工理论,将信息获取行为分为“浏览”“视听”“知道”,将信息加工行为分为“理解”“应用”“讨论”。通过分类记录学习行为数据,可以分析学习者在信息获取和加工中的表现,发现问题并相应调整教学策略。该简化方案有助实践者利用xAPI技术开展学习分析,提高学习效果。该方案的优势在于操作简单,面临的实践挑战是现有课程与分类体系对应不足,可以通过调整课程设置与教学活动设计来逐步改善。xAPI在学习分析中的价值,为学习分析实践提供了理论指导,对推动xAPI技术在教育领域的应用具有一定的参考作用。

我中心研发了一个基于xAPI的多维度学习分析系统,、的报表，能够生成满足不同用户(如学生、教师、管理者)需求的分析报表和可视化结果。未来我中心将继续深化这一领域,构建自适应的学习系统,实现真正个性化的教学支持。

总的来说,传统教育大数据和临场感测量都存在一定的局限性。xAPI技术为教育数据的标准化采集和应用带来了新的契机。我中心在对xAPI技术的原理、应用场景、国内实践进行较为全面地探索的基础上,尝试xAPI的中国化实践，同时将其应用于学习分析领域,为教育大数据的发展提供新的思路。