《表1 数据要素的组合方式（三个数据要素的视角）》

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《基于多源学习活动流的分析规则设计及其应用》

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注：{1，n}表示数据元素可以匹配1次到n次。如，Actor{1，n}-Action{1，n}，其中Actor为1时表示学习者个体，Actor为n时表示学习者群体，Action为1个到n个学习行为序列。表中的“/”表示该规则目前意义不明确或者跟已有规则重复。

我们对分析规则的搭建过程，主要如下：（1）以Actor为出发点，将数据描述模型中的其它五个要素，即Action、Object、Tool、Session和Source（如图1），逐渐递增要素类型的数量，并进行配对组合，如表1所示；（2）过滤重复或意义不明确的组合方式，筛选出有效的数据分析规则组合方式；（3）从学习情境出发，对分析规则进行归类整理，构建其学习情境信息以及学习情境之下的学习分析应用。