10月18日，中国高等教育学会学习科学研究分会2025学术年会期间，以“技术赋能学习洞察，数据驱动教育创新”为主题的LS2学习分析子会议在北京顺利召开。来自全国多所高校、中小学及研究机构的专家学者齐聚一堂，围绕学习分析领域的前沿理论与实践应用展开深度交流，华中师范大学彭晛与河北师范大学杨重阳分别担任上、下半场主持人。

作为年会的核心子会议之一，本次学习分析子会议紧扣“智创未来：学习科学与智慧教育新范式”的大会主题，集中呈现了18项高水平研究成果，内容涵盖学习分析技术创新、多模态数据应用、生成式AI融合教育实践等三大方面，展现了我国学习分析领域的多元发展态势。

在技术创新与方法突破方面，研究团队展现了跨学科的技术融合探索。北京师范大学周耀媛等人基于布鲁姆认知目标分类的认知网络分析，揭示了高校在线课堂学习投入度与成绩类型的内在关联；上海交通大学王黎等人构建过程数据测量模型，为计算机交互测试中的问题解决策略分析提供了新路径；北京大学周海淳等人采用机器学习算法等，预测医学生的临床共情能力发展；河北师范大学刘星宇等人以《身边的算法》课程为例，运用LSA技术解析大单元教学中的师生交互规律。

多模态数据融合与应用成为本次会议的亮点议题之一。浙江大学吴贝嘉提出的多模态数据融合方法，为大学课堂参与度识别提供了解决方案，呼应了智能时代学习分析从单一数据挖掘向多模态融合发展的新趋势；东北师范大学王娜等人结合绘图法与认知网络分析，调查西藏小学生人工智能学习观，为民族地区教育技术研究提供新视角；陕西师范大学郑艳等人创新性地采用近红外脑成像技术，探究不同水平对教中学的人脑同步与学习成绩的关联，将生理数据纳入学习分析框架，拓展了数据采集的边界；北京行动者教育咨询有限公司与多所小学合作的研究，利用NLP算法刻画课堂师生对话语义的动态变化，实现了从语言数据到教学洞察的转化。

生成式AI融合教育实践研究成果集中体现了技术赋能教育的前沿方向。上海交通大学张青林等人基于fsQCA分析，揭示了提示语与生成式AI辅助课堂教学中自我调节学习与先验知识的协同作用；北京师范大学王姝文等人的系统性综述，梳理了近五年大语言模型辅助教育质性编码的研究进展，为该领域的深化发展提供了理论参照。

此外，会议还涵盖了教育实践的多个维度：从南京大学吴越等人对民办学校英语学习投入度的实证研究，到武汉市中南路小学关于小学生科学建模能力分析与北京市第二十七中学王浩宇关于智慧教室教学变革的绩效分析；从北京师范大学刘云波等人基于机器学习的高职毕业生对口就业预测，到江汉大学梁秀梅等人对人机协同教学效果的元分析。华南师范大学刘桓秀等人与北京师范大学谢涌等人的研究，则分别聚焦信息技术教师教学行为与协作性科学议题论证，为核心素养培育提供了数据支撑。

本次子会议的成果充分彰显了我国学习分析研究的三大特征：一是技术应用从“结果评估”向“过程洞察”转型，更注重学习发生机制的动态解析；二是研究场景从高校向基础教育、职业教育延伸，逐步实现全学段覆盖；三是技术融合从工具应用向理论创新深化，尤其在生成式AI与教育的结合上形成突破。与会学者一致认为，这些研究不仅丰富了学习分析的理论体系，更为智能教育背景下的教学优化、评价改革和个性化服务等提供了实践指南。

随着本次学习分析子会议的圆满落幕，18项研究成果所蕴含的新视角、新方法，将为学习科学领域的创新发展注入新动能。未来，与会者将继续深化跨校跨域合作，推动学习分析在教育实践中的转化应用，以便更好地理解和促进学习。

中国高等教育学会学习科学研究分会

2025年10月27日