ISOIEC TR 98582026 信息技术-使用新兴技术的高级学习分析服务用例标准立项发展报告

信息技术-使用新兴技术的高级学习分析服务用例标准立项发展报告StandardizationDevelopmentReport:InformationTechnology—UseCasesonAdvancedLearningAnalyticsServicesUsingEmergingTechnologies摘要随着人工智能、大数据、物联网等新兴技术的迅猛发展，教育领域正经历着前所未有的数字化变革。学习分析作为连接教育数据与教学优化的重要桥梁，其服务模式和应用场景日益复杂多元。然而，由于缺乏统一的国际标准，学习分析服务在数据互操作性、隐私保护、结果可解释性等方面面临显著挑战。本报告基于ISO/IECTR9858:2026《信息技术-使用新兴技术的高级学习分析服务用例》技术报告，系统梳理了该标准的立项背景、编制历程与核心技术内容。报告深入分析了新兴技术驱动下学习分析服务的典型用例场景，涵盖个性化学习路径推荐、学习预警与干预、教学策略优化等多个维度，并对标准的适用范围、技术框架及行业应用价值进行了全面阐述。同时，报告详细介绍了主要参与编制的企事业单位及其在标准制定过程中的技术贡献。本报告旨在为教育信息化从业者、标准研究人员及教育技术产品开发人员提供参考，推动我国在该领域国际标准化工作中发挥更积极的作用。关键词：学习分析；新兴技术；用例；国际标准；教育信息化；ISO/IECTR9858AbstractWiththerapiddevelopmentofemergingtechnologiessuchasartificialintelligence,bigdata,andtheInternetofThings,theeducationsectorisundergoingunprecedenteddigitaltransformation.Asavitalbridgeconnectingeducationaldatawithpedagogicaloptimization,learninganalyticsfacesincreasinglycomplexanddiversifiedservicemodelsandapplicationscenarios.However,theabsenceofunifiedinternationalstandardshasposedsignificantchallengesindatainteroperability,privacyprotection,andresultexplainabilityforlearninganalyticsservices.Thisreportsystematicallyreviewstheprojectbackground,draftingprocess,andcoretechnicalcontentofISO/IECTR9858:2026,*InformationTechnology—UseCasesonAdvancedLearningAnalyticsServicesUsingEmergingTechnologies*.Itprovidesanin-depthanalysisoftypicalusecasescenariosoflearninganalyticsservicesdrivenbyemergingtechnologies,coveringdimensionssuchaspersonalizedlearningpathrecommendation,learningearlywarningandintervention,andteachingstrategyoptimization.Thereportfurtherelaboratesonthestandard'sscope,technicalframework,andindustryapplicationvalue,whileintroducingthemajorparticipatingorganizationsandtheirtechnicalcontributions.Thepurposeofthisreportistoserveasareferenceforeducationalinformatizationpractitioners,standardizationresearchers,andeducationaltechnologydevelopers,therebypromotingChina'smoreactiveroleininternationalstandardizationeffortsinthisfield.Keywords:LearningAnalytics;EmergingTechnologies;UseCases;InternationalStandards;EducationalInformatization;ISO/IECTR9858一、引言1.1立项背景全球教育数字化转型已进入深水区。据联合国教科文组织（UNESCO）2025年发布的《全球教育监测报告》显示，全球超过80%的国家已将教育信息化纳入国家发展战略，学习管理系统（LMS）、大规模开放在线课程（MOOC）、智能教学平台等已成为各级各类教育机构的基础设施。在这一进程中，学习分析（LearningAnalytics）作为挖掘教育数据价值、优化教学决策的核心技术手段，受到了学术界和产业界的广泛关注。学习分析的概念最早可追溯至2011年首届"学习分析与知识国际会议"（LAK），其被定义为"对学习者及其所处环境的数据进行测量、收集、分析和报告，以期理解和优化学习及其发生情境"。经过十余年的发展，学习分析已从单纯的学术研究方向演变为教育产业的重要组成部分，形成了涵盖数据采集、行为建模、预测分析、可视化呈现、干预反馈等环节的完整服务链条。然而，新兴技术的快速迭代为学习分析服务带来了新的机遇与挑战。人工智能尤其是大语言模型（LLM）的突破性进展，使得学习分析从"描述性分析"向"预测性分析"和"规范性分析"跃升；边缘计算和物联网技术实现了多模态学习数据的实时采集；区块链技术为学习凭证的可信存证提供了新方案。与此同时，技术的复杂性也带来了数据孤岛、算法偏见、隐私泄露、结果不可解释等新问题。不同厂商、不同平台之间的学习分析服务在数据格式、接口协议、语义定义等方面缺乏统一规范，严重制约了技术的规模化应用和跨平台协作。在此背景下，国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）联合设立的第1联合技术委员会（JTC1）下属SC36分技术委员会（学习、教育和培训的信息技术）于2022年正式启动高级学习分析服务用例的标准化需求调研工作，经过多轮国际研讨和草案修订，最终于2026年1月正式发布ISO/IECTR9858:2026技术报告。1.2标准目的与意义ISO/IECTR9858:2026的制定旨在达成以下核心目标：第一，统一学习分析服务的场景认知。通过系统梳理和描述新兴技术赋能下的学习分析服务典型用例，为产业界、学术界和政策制定者提供共同的语言和参考框架，减少因概念歧义导致的沟通成本。第二，识别标准化需求缺口。通过对现有用例的分析，识别学习分析服务在数据互操作性、隐私保护、算法透明度、服务质量评价等方面的标准化需求，为后续国际标准的制定提供方向和依据。第三，促进技术创新与产业协同。通过展示新兴技术在学习分析中的最佳实践案例，激发技术创新活力，同时引导产业界在标准框架下开展协同合作，避免低水平重复建设。第四，支撑教育公平与质量提升。标准化学习分析服务有助于优质教育资源在更大范围内共享，推动实现联合国可持续发展目标4（SDG4）——"确保包容和公平的优质教育，促进全民享有终身学习机会"。二、标准编制概况2.1编制历程ISO/IECTR9858:2026的编制历程大致经历了以下四个阶段：预研阶段（2022年1月—2022年8月）：ISO/IECJTC1/SC36/WG4（学习环境中数字化的信息技术工作组）组织国际专家对学习分析服务标准化的可行性进行调研，收集了来自中国、美国、英国、日本、韩国、德国等国的研究报告和实践案例，初步确定了技术报告的编制方向。草案编制阶段（2022年9月—2023年12月）：成立特别编制组（Ad-hocGroup），由中国专家担任召集人，组织多轮线上线下的国际研讨会，系统收集和整理学习分析服务的用例素材，形成了工作草案（WD）初稿。草案经过多轮修订，于2023年12月形成委员会草案（CD）。征求意见阶段（2024年1月—2024年8月）：委员会草案分发至各成员国征求意见，共收到来自17个国家的200余条修改意见和建议。编制组对所有意见进行了逐条处理和响应，形成了最终草案（FDIS）。批准发布阶段（2024年9月—2026年1月）：最终草案经ISO/IECJTC1/SC36全体成员国投票表决，以高赞成率通过。经过ISO中央秘书处的编辑性审查和排版，于2026年1月28日正式发布。2.2标准定位与属性ISO/IECTR9858:2026属于技术报告（TechnicalReport,TR）类型的标准文件，其编号为ISO/IECTR9858:2026，标准名称为"Informationtechnology—Usecasesonadvancedlearninganalyticsservicesusingemergingtechnologies"。相较于国际标准（IS）和技术规范（TS），技术报告更侧重于提供信息性内容和技术说明，不包含强制性的规范性条款。因此，本标准的核心价值在于为业界提供权威的参考框架和用例集合，而非规定具体的技术实现要求。这一标准定位也意味着其适用范围非常广泛，覆盖了教育机构、教育培训机构、企业人力资源开发部门、教育技术提供商、研究机构等各类学习分析服务的利益相关方。三、标准核心内容3.1标准范围ISO/IECTR9858:2026明确了标准适用的领域边界。该标准主要聚焦于使用新兴技术（包括但不限于人工智能、机器学习、大数据分析、物联网、区块链、扩展现实等）的高级学习分析服务的用例描述与分类。标准覆盖的学习场景包括但不限于：正规教育（K-12基础教育、高等教育）、职业教育和培训（VET）、企业学习和人力资源开发、终身学习和非正规学习环境。标准从学习分析的数据全生命周期出发，覆盖了数据采集、数据处理、分析建模、结果呈现、干预实施和效果评估等各个环节的服务用例。同时，标准特别关注了服务于不同利益相关者（如学习者、教师、教育管理者、家长、教育政策制定者等）的差异化分析需求。需要指出的是，标准不涉及具体的技术实现方案和算法细节，也不规定学习分析系统的技术架构，而是以用例为核心载体，描述"做什么（What）"和"为什么做（Why）"，为"怎么做（How）"的后续标准制定奠定基础。3.2核心用例分类框架标准的核心贡献在于构建了一套科学合理的学习分析服务用例分类框架。该框架从分析目的和技术驱动两个维度对用例进行交叉分类，形成了立体化、多维度的用例图谱。从分析目的维度出发，标准将学习分析服务的用例划分为以下六大类：（1）描述性分析用例。该类用例侧重于对学习行为和结果的量化呈现，回答"发生了什么"的问题。典型案例包括：学习者的学习时间分布可视化、学习资源访问频次统计、课程完成率与辍学率追踪等。在技术层面，该类用例通常依托数据可视化技术和商业智能工具实现，为教育管理者提供直观的决策依据。（2）诊断性分析用例。该类用例旨在揭示学习现象背后的原因，回答"为什么发生"的问题。典型案例包括：学习困难的原因诊断、知识掌握薄弱环节的识别、学习风格与学习成效的关联分析等。新兴技术尤其是机器学习分类算法和关联规则挖掘技术极大地增强了此类用例的诊断精度和效率。（3）预测性分析用例。该类用例利用历史数据预测学习者的未来表现，回答"将会发生什么"的问题。典型案例包括：学业失败风险预警、学习者流失预测、职业发展路径预测等。人工智能特别是深度学习技术使得预测模型能够处理大规模、多模态的学习数据，显著提升了预测的准确性和时效性。标准特别指出，基于大语言模型的学习行为序列预测已成为近年来备受关注的新兴方向。（4）规范性分析用例。该类用例在预测基础上进一步推荐最优行动方案，回答"应该怎么做"的问题。典型案例包括：个性化学习路径推荐、自适应学习内容推送、教学干预策略建议等。该类用例通常需要结合推荐系统和决策支持技术，体现了学习分析从"分析"走向"行动"的演进趋势。（5）社会网络分析用例。该类用例聚焦于学习者之间的互动关系和协作模式，回答"谁影响了谁"的问题。典型案例包括：协作学习小组的构成优化、学习者社群的识别与演化追踪、同伴互评质量分析等。随着自然语言处理技术的发展，基于讨论区文本和社交媒体数据的深层社会网络分析已成为研究热点。（6）伦理与隐私保护分析用例。该类用例关注学习分析服务在数据采集、处理和应用过程中的公平性、透明性和隐私保护问题，回答"是否合规"和"是否可信"的问题。典型案例包括：算法公平性审计、数据最小化采集策略、学习者的数据权利行使机制等。这是标准中具有前瞻性的用例类别，反映了国际社会对教育数据伦理问题的普遍关切。从技术驱动维度出发，标准逐一分析了人工智能（含机器学习、深度学习、自然语言处理）、大数据分析、物联网/泛在感知、区块链、扩展现实（虚拟现实、增强现实、混合现实）、云计算与边缘计算等新兴技术分别在学习分析服务中的典型应用场景和技术优势，并重点探讨了生成式人工智能（GenAI）与学习分析融合的应用前景与潜在风险。这种"目的×技术"的二维分类框架，既构筑了系统的用例图谱，又清晰映射了技术赋能的关键路径，超越了以往相关标准或报告简单罗列应用场景的做法，为学习分析服务的需求分析、系统设计和效果评估提供了结构性指引。3.3预期用途与适用对象ISO/IECTR9858:2026作为技术报告，其预期用途主要体现在以下几个方面。对教育机构和培训机构而言，该标准可作为选择和部署学习分析服务时的参考框架，帮助其理解和比较不同服务方案的功能和适用场景。例如，一所高校计划引入AI驱动的学业预警系统时，可比照标准中"预测性分析用例"的相关描述，明确系统应具备的功能边界和输出形式。对教育技术提供商而言，标准中的用例集合和应用场景描述可作为产品需求分析和功能设计的输入，指导产品研发方向和功能优先级排序。同时，标准对跨平台互操作性的强调也为产品架构设计提供了参考。对标准化工作者而言，该技术报告所识别的标准化需求缺口为后续国际标准、技术规范或技术报告项目的立项提供了重要的依据和入口。对教育研究者而言，标准提供的用例描述框架可作为研究设计和理论构建的概念基础，促进研究成果的规范化和可比较性。四、主要参与单位4.1中国电子技术标准化研究院在ISO/IECTR9858:2026的编制过程中，中国电子技术标准化研究院发挥了关键的牵头和组织作用。该院作为中国在ISO/IECJTC1/SC36的国内技术对口单位，长期致力于信息技术领域的标准化研究与实践。中国电子技术标准化研究院（以下简称"电子标准院"）创建于1963年，是工业和信息化部直属的事业单位，也是国家标准化管理委员会批复的全国信息技术标准化技术委员会秘书处所在单位。作为我国电子信息领域标准化工作的核心机构，电子标准院承担着国际标准化的深度参与和国内标准研制的双重使命，在人工智能、大数据、云计算、智慧教育等领域的标准研制方面积累了丰富经验。在ISO/IECTR9858:2026的编制过程中，电子标准院承担了以下重要工作：（1）项目发起与推动：2022年初，电子标准院联合国内相关单位，在充分调研国内学习分析技术和产业发展的基础上，向ISO/IECJTC1/SC36正式提出了编制学习分析服务用例技术报告的提案。该提案获得了多个成员国的积极响应和支持，为项目的正式立项奠定了基础。（3）国际协调与意见处理：在征求意见阶段，电子标准院组织国内相关单位对17个国家提出的200余条意见进行了逐条分析与响应，形成了一致性处理意见。同时，通过多轮国际沟通，推动各国在关键问题上达成共识，确保了标准的顺利推进。除中国电子技术标准化研究院外，国内还有多家高校和企业参与了标准的编制工作，包括北京师范大学、华东师范大学等教育技术领域优势高校，以及国内头部的教育科技企业和人工智能企业等。五、结论与展望ISO/IECTR9858:2026《信息技术-使用新兴技术的高级学习分析服务用例》的正式发布，是国际学习分析标准化进程中的重要里程碑。该技术报告系统性地构建了新兴技术驱动下学习分析服务的用例分类框架，覆盖了描述性、诊断性、预测性、规范性、社会网络分析以及伦理与隐私保护等六大核心用例类别，并以"分析目的×技术驱动"的二维视角展现了一幅完整的学习分析服务全景图谱，为全球教育信息化发展和学习分析产业的规范化提供了权威的技术参考。从标准的前瞻性来看，该技术报告不仅仅是一份用例的汇编，更是一个持续演进的标准化工作框架。通过对现有用例的分析，标准识别了数据互操作性、算法透明度、服务质量评价、隐私保护机制等多个关键标准化需求缺口。这些识别出的缺口为后续国际标准的制定提供了明确的方向指引，预计将在未来数年催生一系列更具规范性的国际标准和技术规范。对于我国而言，积极参与该国际标准的编制并作出重要贡献，不仅提升了我国在全球教育信息化标准领域的话语权，也为国内学习分析技术和产业的发展提供了有利的外部环境。面对这一趋势，提出以下建议：在产业层面，国内教育技术企业应积极对标ISO/IECTR9858:2026，将标准中的用例框架和最佳实践融入产品设计和开发流程，提升产品的标准化水平和国际竞争力。同时，企业应加强对标准化工作的重视和投入，通过参与国际标准化活动获取行业前沿信息，把握技术发展方向。在研究层面，学术界应持续关注学习分析标准化领域的最新进展，围绕标准识别的缺口开展深入研究，特别是在生成式人工智能与学习分析融合、学习数据互操作协议、算法公平性评价等前沿方向产出高水平研究成果，为后续标准制定提供理论支撑。在政策层面，建议相关部门加大对教育信息化