摘要: 当前在线教学平台功能日趋完善，学习分析可视化界面和行为数据获取接口，为开展基于数据驱动的信息素养个性化教学带来了机遇。本文基于小规模限制性在线课程( Small Private Online Course，SPOC) 教学模式，围绕综述写作情境，从文献调研、文献管理、文献筛选，写作训练等主题入手，在学习分析技术支持下利用学习诊断、学习路径规划、资源推荐、学习干预等方法开展个性化教学，以期为医学院校《医学文献检索》信息素养课程教学提供参考。
关键词: 信息素养; 个性化教学; SPOC; 学习分析
随着医学技术、医疗大数据、远程虚拟医疗等迅猛发展，医学信息的获取、掌握与运用成为胜任医疗相关岗位和科研的必要能力。信息素养是个体反思性信息发现，理解信息如何产生与评估以及利用信息创造新知识并合理参与学术社团的综合能力［1］。信息素养强调在不同专业构建和信息情境内对信息的判 断、利 用 和 创 造 性 的 再 应 用 等 全 面 综 合 能力［2］。医学院校开设文献检索相关课程是提高医学生信息素养的重要途径，个性化信息素养教育有助于学生迅速适应未来工作岗位和科研信息环境。本文结合《医学文献检索》课程教学改革，探索基于SPOC 教学模式［3］的信息素养个性化教学。
1 SPOC 教学模式
SPOC 教学模式创建适当规模的在线学习环境，以短视频浏览为中心，鼓励学生在自主学习和自我评估过程中与教师互动获取更多的支持和指导，使课程适应学习者学习偏好，增强学习过程，从而提高学习者的满意度。SPOC 教学模式是在自适应在线学习的基础上，充分调动学习者个体的主动性和学习进取性，要求教师对学生因材施教是高等教育层面开展线上教学的理想选择。学习者登陆 Moodle 学习管理系统，通过任务查看、学习章节、单元测试、作业提交、论坛讨论等教学活动开展信息素养知识点在线学习。教师在课堂上以综述写作训练为主线，重组文献检索教学内容，融入到文 献 调 研、管 理、筛 选、写 作 等 分 面 开 展 教学［4］。
2 学习分析技术
学习分析( Learning Analytics，LA) 可以定义为测量，收集，分析和报告有关学习者及其上下文的数据，目的是了解和优化学习及其发生的环境。学习分析涉及三个关键要素: 数据，分析和行动及后期处理［5］。本轮教学改革提取学习管理系统中学生信息、学情统计、成绩统计与讨论区文本数据，以“学习者+行为+对象”三元组形式半自动整合，记录综述写作分阶段成果，建立个人学习测量档案，通过标签来标记学习行为数据，了解学习者的真实学习状态和学业表现。
3 医学院校学生信息素养个性化教学改革实践
3.1 设计分级标准，预评估信息素养
课前参照《高等教育信息素质能力标准》二级评价标准，结合研究生信息素养教育课程目标，围绕信息理解、信息选择、信息批判、信息收集、信息处理、信息生成、信息表达等多个维度，设计问卷调查，测试学习者信息素养水平。信息素养预评估结束后，所有选课学生初始化设置成“新生”、“实习生”、“入门生”、“中级生”和“大学士”等五个级别。在学习者开启学习阶段进行分级管理，将有助于学习路径规划和学习诊断。
3.2 融入综述写作过程，构建信息素养体系
研究生信息素养教育应以专业人才发展需求为导向，结合新媒体便利条件，融入先进计算机技术，构建研究生信息素养教育教学改革新范式。设计综述写作特定教学情境，贯穿整个授课过程，教学形式从单纯的馆藏信息检索技能讲解和演示，转向文献调研与分析、选题工具和文献管理软件利用，经典文献导读与综述写作练习。鼓励学生者进行文献分析、评价、管理、创建、协作，并利用学习管理平台提供检索练习，提交反馈问题，分享学习心得，参与组内交流，展示优秀作业，促进了信息素养的共性理解与自我认知。教学改革打破以往数据库检索为中心的传统教学模式，以综述写作的各个环节为抓手，各模块相互交叉，融合渗透，有机统一，形成了内容完整、主题鲜明的授课模式。
3.2.1 文献调研与论文选题
引导学生结合本专业思考学术研究目标，分组制定组内研究内容和研究计划。教师提供课前中外文文献资源数据库检索短视频和线下万方选题、百度学术等开题分析工具讲解，指导学生检索、分析，大范围系统获取论文选题所需相关文献，其过程中逐渐熟悉学科专用术语、规范用语，凝练出关键词，形成精准检索式表达，保障论文选题的科学性及高价值。
3.2.2 文献管理与分析
明确研究选题后，利用文献管理工具整合不同数据库来源文献，按课题分类统一格式导入，建立个人文献数据库。其过程，既是熟悉了解各种引注格式的过程，又是构建为何引注、引注什么、何时引注、如何引注的学术引注规范的过程; 利用科学知识图谱工具对文献题录数据进行共现聚类分析，可视化展示学科知识脉络与演进，揭示出期刊分布、研究热点、研究前沿，有助于建构学科发展规律; 利用好数据库 RSS 订阅功能及时追踪研究课题的新发现，也会对文献综述的撰写起到很大的帮助。
3.2.3 文献筛选与取舍
保证文献综述的有效性、相关性和准确性，必须从实用和质量角度进行科学的筛选和取舍。实用性筛选从研究内容、发表日期、发表语言、杂志类型、数据收集时长考虑制定纳入排除标准。质量性筛选主要围绕研究设计、数据收集、干预、分析、结果和结论展开讨论。文献筛选与取舍授课形式采用了循证医学数据库检索和经典综述导读方法，起到了快速理解的作用，分组课后作业练习强化了知识的吸收和交流。
3.2.4 综述写作与作业考核
在充分的文献调研的基础上，进而开展纯文献综述的撰写。因此，综述写作指导立足综述所遵循的路线，期中论文选题具体、基本架构清晰、概念解读正确，佐证材料丰富、作者讨论充分等要素尤为重要。考核方式分为两部分，一是教师依据学生提交的综述写作提纲，审查作业中综述论文格式、讨论部分和参考文献 DF 原文，考核综述写作步骤和原文传递能力; 二是综述作业中研究设计、研究方法、研究内容组间互评，最后以优秀作业展示方式共享学习。
3.3 应用学习分析技术，实现个性化教学
学习行为分析技术基础是学习管理系统内产生的规范化学习者行为数据。学习行为数据产生后，首先采用系统提供的统计方法，对学习者群体进行扫描，了解学习规律和学习状态。其次利用 Moodle 第三方学习分析插件进行学习行为在线分析，对关键信息可导出三元组数据进行重点综合分析。因数据来源和分析方法均依托学习管理系统，本文更加关注分析目标达成，包括学习诊断、学习路径规划、资源推荐和学习干预。
3.3.1 学习诊断
学习诊断往往伴随着网络环境下的学习者自主学习部分。结构合理的知识点和层次分明的测验题目数据库是成功实施学习诊断的关键环节。学习者通过观看视频和学习材料，在线测试学习成果，构建信息素养知识体系。学习管理系统论文选题，文献检索、文献分析，文献筛选主题模块中，按章节教学内容均提供了配套的 10 ～ 20 道练习题。学习者学完主题内知识点，答对所有单元测试后，系统分析学习过程完整记录，形成学习诊断报告，更新知识结构和学习状态数据，调整信息素养级别。
3.3.2 学习路径规划
学习路径规划是在分析出研究兴趣和学习规律的基础上，帮助梳理课程知识网络结构，关键时间节点上引导到关联知识内容学习，兼顾深度学习和知识完整性。此阶段，学习分析技术介入学习分为两个部分。一是个人学习路径规划，根据学习者登陆时长，观看视频频次，辅助资源浏览次数，测试成绩，学习分析技术主动判断学习者关注的概念主题，生成关联概念和未查看概念序列，再次进行学习时提示学习路径。二是分组任务中，各小组论文选题结束后，结合掌握的信息源形成检索报告，线上提交组内自评。组间则依据检索报告中关键词、主题词选取，参考文献数量，文献新旧度，信息源种类，原文获取、核心期刊比例，作者影响力因素打分互评。教师则根据综合评分选取高价值检索报告，分析报告质量影响因素，解读文献筛选与取舍原则，协助调整学习路径。
3.3.3 资源推荐
建立学习者和学习对象之间的二元关系，利用学习分析技术挖掘学习者与学习对象之间的相关性推荐资源。初始阶段，教师将网络爬取后的各类型文献管理分析与跟踪工具使用文档与视频资源链接地址，按照操作系统和版本打上标签，人工辨别权威网站和资源热度设置默认分值，形成原始资源 Top N 排名。当学习者采纳接受所推荐资源后，同时更新资源排序和学习者兴趣标签，以便持续推送个性化资源。另外，定期收集学习管理系统讨论区标题和文本内容，利用学习分析文本挖掘发现热门主题，也是更新后台资源池的重要渠道。
3.3.4 学习干预
通过学习分析技术追踪学习者的学习痕迹，建立学业预警模型对学业表现进行干预。学习者在系统登陆时间、知识点学习，单元测试、作业提交、问题反馈上发现学习拖延或偏离学习轨道，而且信息素养级别长期固化，教师有必要从认知水平、学习行为、学习情绪方面分析原因，采取个别辅导方式，及时干预学习过程。信息素养教学采用 SPOC 混合式教学模式，教学设计上保留了知识点的完整性和系统性，又借助学习分析技术嵌入综述写作教学情境重组教学主题，以学习诊断、学习路径规划、资源推荐、学习干预为主要手段实现了个性化教学。学习者通过网络自适应自主学习和组内协同写作训练，信息检索技能、综述写作能力，反馈素养得到大幅提高。同时，教师基于学习分析技术监测学习者行为与状态数据，持续跟踪、分级管理，动态匹配个性化学习资源，优化个性化学习环境。今后，深化信息素养个性化教学要面向智能学习分析技术方向，全方位数据驱动，教和学两端可视化，快速提升研究生早期科研信息素养。
作者：孙雅欣 付佳 马英 王建林 宋高臣 金松根 单位：牡丹江医学院