以下文章来源于数字教育，作者周进叶俊民
数字教育.
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面向智能教育，学习分析呈现出“三个新拓展”：拓展学习分析的目标理念、拓展学习分析的数据范围、拓展学习分析的技术方法。融合人工智能技术，学习分析在推动计算教育学发展、培育数据驱动思维、构建终身学习服务体系、提升教育治理水平等方面具有极大潜能。为促进智能技术与学习分析的融合应用，未来研究要积极探索与寻求核心理论支撑，建立多方协同合作机制，构筑智能教育大平台，建立以智能教育为核心的跨学科阵营以及管控人工智能算法风险，进而助力智能教育中学习分析的创新发展。
人工智能、学习分析、智能教育、计算教育学
引言
随着人工智能在教育领域的纵深推进，人工智能已经深刻影响着教育系统的各个方面，而学习分析也不例外。从本质上讲，学习分析的发展与人工智能密不可分，大数据是两者发展的基石，而人工智能为学习分析的创新变革提供了技术支持，两者共同为构建智能学习环境和揭示学习发生机制提供了全新方向与思路。当前在智能教育背景下，学习分析发展拥有广阔前景，包括分析目标、数据基础、技术方法等层面的转型升级，旨在赋能全新的智能教育应用生态。基于此，本研究结合人工智能时代背景，探讨学习分析呈现出的新发展态势，阐述其在智能教育中的价值取向与创新发展路径，以期为相关研究提供借鉴与启示。
一、智能时代学习分析再认识
随着人工智能、边缘计算、大数据等新理论和新技术的逐步成熟，以教育机器人[1]、智适应系统、教育智能体为代表的人工智能在教育领域的应用，开启了智能教育发展的新纪元。在教育智能化时代，学习分析在目标理念、数据范围、技术方法上呈现出新的发展态势。
（一）学习分析的目标理念新拓展
提到学习分析，最先浮现在脑海中的可能是对学习结果的评估、预测、干预等，或者是依据行为数据进行学习者建模。然而，随着深度学习、自然语言处理、机器视觉等技术在教育领域的广泛应用，以及传感设备、智能终端等工具的快速发展，学习分析将实现从学习结果评估到
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