随着学习分析技术的发展,技术与教育的深度融合是当今教育研究者关注的焦点。开放教育领域“学习效果不好”、“流失率高”等已经成为不容置喙的现实。如何提高开放学习的精确性,为学习者提供针对性的教学支持服务,是教学利益相关者共同关注的问题。已有的学习分析技术对于展现教与学定量分析结果具有显著优势,但是不利于对学习过程的情景化描述。此外,随着移动学习终端的增多和学习方式的变革,SCORM标准表现出越来越多的缺陷,难以满足当下学习分析的需求。ADL组织发布的xAPI标准以“Statement”的形式支持教学利益相关者跨平台、跨终端地捕获、交换数据,表现出较好的学习分析应用潜力。同时,学习者画像为可视化和情景化地刻画学习者特征,促进对学习过程的情景化描述提供了新的方法。因此,本研究对基于xAPI的开放学习者画像的构建和应用进行深入探究,探索性解决以上面对的问题,从而提高开放学习者的学习效率和绩效,保证教学质量。在基于xAPI的开放学习者画像构建研究方面,本研究综合文献分析和模型建构法,设计“以学习者为中心”的xAPI规范动词(Verb)集和xAPI规范对象(Object)集,以支持基于xAPI的“Actor+Verb+Object”格式Statement集合来对学习者的学习经历进行记录和量化分析。同时,借鉴于学习分析的一般流程,提出了一个基于xAPI的开放学习者画像构建的系统框架,共分为五个阶段:第一阶段是明确画像目标,第二阶段是数据收集,第三阶段是画像建模,第四阶段是画像输出,第五阶段是画像的评价与干预,并详细地对每一阶段的主要内容进行阐述,以支持基于xAPI的开放学习者画像的构建。其中,画像建模作为构建学习者画像的核心内容,本研究在对能力评价模型研究的基础上,从知识特征、行为特征和态度特征三个维度提出了能力导向的开放学习者画像模型,并构建了基于xAPI的开放学习者画像模型,设计xAPI格式的“Statement”集合来收集开放学习者学习过程中相应维度的学习经历数据。在基于xAPI的开放学习者画像应用方面,本研究主要采用案例研究法案例研究法,以提高学习者火灾预防和逃生能力为学习目标,设计了一系列以“火灾”为主题的跨平台、跨终端的学习活动来探索开放学习者画像的教学应用价值。其中学习活动包括基于微信平台的《火灾的预防与逃生技巧》在线课程、基于i Pad的《火灾来了》APP学习课件以及VR体验“灭火”游戏。在基于xAPI的开放学习者画像模型和构建流程的指导下,以xAPI活动流的格式收集了学习者的学习经历数据,利用SPSS19.0软件通过聚类分析、回归分析等多种分析方法,将学习者群体聚类为四类学习者,分别是“积极保持类学习者”、“潜在保持类学习者”、“潜在流失类学习者”、“高风险流失类学习者”,并输出了四类角色的学习者画像。实验发现,不同角色的学习者画像的群体特征不同,需要提供针对性的教学干预措施来保证教学质量,比如对于高风险流失类学习者,教师要关注学习者的学业情绪,关注此类学习者的反思内容以及反思有效性,促进有意义反思行为的发生等。可见,xAPI在更好地识别学习者的学习行为,并提供精准的教学干预措施方面具有显著优势。最后,本研究通过问卷和访谈的形式邀请学习者、教师和教学研究者评价学习者画像的应用效果。调研发现,学习者画像能够精准识别不同的学习者群体,并且提供有效的教学评价和教学干预,在呈现学习者的关键信息、促进学习者和教师积极反思方面具有较大的优势。同时,教学利益相关者从各自角度对基于xAPI的学习者画像的教学应用提出了改进意见,对于未来更好地推进xAPI标准和学习者画像在教育领域中的应用和实践具有重要意义。