《表1 学习预测研究编码表》

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《学习分析视域下学习预测研究的发展图景》

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Chatti等[2]认为，学习分析应重点关注数据与环境、分析目标、利益相关者、分析方法等问题；Moreno-Marcos等[3]从平台、预测对象、预测指标、预测技术、评估指标五个方面综述了MOOC中的学习预测；Gardner等[4]则从原始数据、特征工程、预测模型、评估方法四个方面对学习预测研究进行了全面梳理。基于对现有研究成果的分析，本研究从四个维度对文献进行编码，以作为后续综述的基础，分别是：（1）预测对象，即要预测学习者何种属性，主要关注预测变量；（2）学习情境，即基于何种情境开展学习预测，主要关注数据来源和课程数量；（3）学习者，即学习预测研究所面向的群体，主要关注学习者的数量与学段；（4）预测模型，即学习预测研究的具体方案，主要关注指标类型、预测算法、模型数量和模型评估。以上述四个维度作为一级编码，本研究细化出二级编码及其具体的编码细目，形成了学习预测研究编码表，如表1所示。