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在线学习危机精准预警及干预:模型与实证研究
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作者 舒莹 姜强 赵蔚 《中国远程教育》 CSSCI 北大核心 2019年第8期27-34,58,93共10页
对学生学习行为进行全面的定量化描述、学业诊断、精准预警、处方干预,有助于准确识别学习危机学生,提供精准教学服务。本研究利用数据挖掘和学习分析技术,跟踪分析在线学习中非干预行为数据,包括过程性结构化外显信息(如学习状态、学... 对学生学习行为进行全面的定量化描述、学业诊断、精准预警、处方干预,有助于准确识别学习危机学生,提供精准教学服务。本研究利用数据挖掘和学习分析技术,跟踪分析在线学习中非干预行为数据,包括过程性结构化外显信息(如学习状态、学习交互、学业水平等)和非结构化内隐信息(如学习者情绪),确定在线学习危机预警因素。本研究采用朴素贝叶斯构建精准预警模型,利用准实验设计对处于学习危机的学生进行聚类分组,并提出采用邮件通知人工干预和在线学习支持环境自动干预两种策略,同时通过信誉积分和预警指标干预制度加以保障。研究结果表明,模型能够准确识别学习者学习状态与趋势,发现学习异常者;干预策略能够有效引导学生学习,化解学习危机,促进个性化教学和学生管理。 展开更多
关键词 学习危机 精准预警 学习干预 学习分析 数据挖掘 在线学习质量 大数据 学习过程
国外自适应学习技术的研究主题及趋势——基于Web of Science文献关键词的可视化分析
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作者 梁茜 皇甫林晓 《中国远程教育》 CSSCI 北大核心 2019年第8期47-58,共12页
自适应学习是教育人工智能的重要技术手段之一,致力于通过对学生教育数据的挖掘以促进个性化学习。运用共词分析法,对从2008年至2018年国外自适应学习技术的研究现状进行了可视化分析,将近10年来国外自适应技术的研究主题划分为四类:智... 自适应学习是教育人工智能的重要技术手段之一,致力于通过对学生教育数据的挖掘以促进个性化学习。运用共词分析法,对从2008年至2018年国外自适应学习技术的研究现状进行了可视化分析,将近10年来国外自适应技术的研究主题划分为四类:智能学习环境创设研究、自适应技术支持下的个性化学习研究、教师适应性学习研究、基于自适应学习技术的理科教学实践创新研究。国外自适应学习技术的研究趋势主要体现在三个方面:将技术与人员整合,促使教师成为'适应性专家';将技术与课堂整合,从学习分析走向学习调节;将技术与高等教育整合,构建自适应学习技术的研发智库。最后与我国的研究情况相对比,指出今后我国未来研究应更多关注学习的干预和调节、自适应学习技术的环境创设、教师适应性教学素养以及自适应学习产品开发的相关研究。 展开更多
关键词 自适应学习 教育人工智能 学习分析 个性化 智能环境 混合学习 泛在学习 教师适应性专长
网络环境下的案例教学:在线讨论的效果及影响因素分析
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作者 罗恒 曾兰 杨婷婷 《中国远程教育》 CSSCI 北大核心 2019年第5期37-46,92-93共11页
案例讨论通过探究过程的共享实现知识建构,被认为是案例教学成功的关键。在网络教学环境中,案例讨论活动被移植到论坛中进行,其交互模式和参与者角色都发生了较大改变,其教学效果和影响因素有待深入探究。基于此研究需求,本研究开展了... 案例讨论通过探究过程的共享实现知识建构,被认为是案例教学成功的关键。在网络教学环境中,案例讨论活动被移植到论坛中进行,其交互模式和参与者角色都发生了较大改变,其教学效果和影响因素有待深入探究。基于此研究需求,本研究开展了一项准实验研究,检验在线讨论活动对案例学习表现和学习体验的影响。同时,采用LASSO回归的数据挖掘方法对影响在线案例学习效果的论坛学习行为变量进行了筛选与排序。研究结果表明:参与论坛讨论对案例学习效果有积极影响,学生能够获得与面对面讨论相似的案例学习体验。查看案例次数和论坛发帖总字数能在一定程度上预测案例学习效果。本研究结论有助于增进对网络环境下案例教学法的认识,为在线案例教学的设计与实施提供借鉴,进一步提升在线教学的质量和学习体验。 展开更多
关键词 案例教学 在线讨论 学习效果 学习体验 LASSO回归 在线学习行为 问题空间 学习分析
AI+5G视域下智适应学习平台的内涵、功能与实现路径--基于智能化无缝式学习环境理念的构建 预览
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作者 卢文辉 《远程教育杂志》 CSSCI 北大核心 2019年第3期38-46,共9页
在人工智能、5G以及大数据技术发展的助推下,充分应用各项智能技术,构建基于大数据的智能在线学习教育平台,为学习者提供强大的学习体验,是未来智慧学习的发展趋势。智适应学习平台概念即是从AI+5G视域出发,在分析现有平台不足的基础上... 在人工智能、5G以及大数据技术发展的助推下,充分应用各项智能技术,构建基于大数据的智能在线学习教育平台,为学习者提供强大的学习体验,是未来智慧学习的发展趋势。智适应学习平台概念即是从AI+5G视域出发,在分析现有平台不足的基础上提出的。梳理和勾勒智适应学习平台的的系统架构特征和应用功能,可以为相关研究者进一步厘清智适应学习平台的实施路径提供策略性思考。未来,智适应学习平台将在精准学习、精准推荐、精准评价和精准辅导等方面发挥其优势,这将有助于当前教育信息化和智能化的发展。 展开更多
关键词 人工智能 5G技术 AI+5G 智适应学习 在线学习 自适应学习 学习分析
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基于微信公众平台的混合学习实证研究--以中职“计算机图形图像处理”课程为例 预览 被引量:1
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作者 韦书令 文梦丹 刘权纬 《职业教育研究》 2019年第1期66-72,共7页
针对学生使用在线学习平台过程中出现的登录次数少、在线时长低以及师生课后互动不足等问题,以建构主义、教育传播学和翻转教学等理论为指导,参考国际著名网络教学平台评估网站Edutools的评价体系,选取三个在线学习平台进行比较分析,最... 针对学生使用在线学习平台过程中出现的登录次数少、在线时长低以及师生课后互动不足等问题,以建构主义、教育传播学和翻转教学等理论为指导,参考国际著名网络教学平台评估网站Edutools的评价体系,选取三个在线学习平台进行比较分析,最后确定在微信公众平台开展混合学习实践。结果表明,微信公众平台在师生交流、传递知识内容、开展个性化学习与评价等方面对线下的面授教学起到良好的辅助作用,但同时也发现教学过程受资源形态、推送频率、活动组织、互动质量和评价规则等因素影响。 展开更多
关键词 微信公众平台 混合学习 学习分析 内容分析 词频分析
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数字徽章与学习分析:大规模个性化学习的新路径 预览
6
作者 姚洁 王茜茜 《成都中医药大学学报:教育科学版》 2019年第1期19-20,56共3页
在线学习的兴起产生了海量的教育数据。如何存储并利用这些数据为优化学习服务成为热点研究问题。作为教育领域新型评估认证方式,数字徽章能激励学习动机,实现过程评估和结果评估的结合,同时精准地记录每个学习者的学习路径。学习分析... 在线学习的兴起产生了海量的教育数据。如何存储并利用这些数据为优化学习服务成为热点研究问题。作为教育领域新型评估认证方式,数字徽章能激励学习动机,实现过程评估和结果评估的结合,同时精准地记录每个学习者的学习路径。学习分析技术对实现大规模个性化教育的重要性也在日益凸显,通过全面采集、预测模型、可视化反馈等技术实现信息技术下的因材施教。对数字徽章、学习分析的概念、功能探究,探索将二者深度融合实现大规模个性化教育的新模式,以期更好地促进信息化教育的可持续发展。 展开更多
关键词 数字徽章 学习分析 学习模式 大规模个性化学习
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学习计算视阈下基于CIEO分析思想的学习结果预测设计与实证研究 预览
7
作者 牟智佳 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2019年第10期68-75,共8页
设计具有可指导、可理解和可操作的系统化学习结果预测理论是改善学习成效的一种教学处方。研究从学习活动理论视角阐述了MOOCs环境下的学习过程与学习结果,并提出CIEO学习结果预测分析思想和学习结果预测工作模型。该模型包括理论层、... 设计具有可指导、可理解和可操作的系统化学习结果预测理论是改善学习成效的一种教学处方。研究从学习活动理论视角阐述了MOOCs环境下的学习过程与学习结果,并提出CIEO学习结果预测分析思想和学习结果预测工作模型。该模型包括理论层、参与层和行为层,其中,理论层包括个性化学习理论、项目反应理论和社会认知理论,分别对参与层中的学习内容、学习互动和学习评价进行指导;参与层是从学习活动的主要表现形式层面进行设计;行为层则遵循“目标—过程—结果”的分析思路,从学习行为的具体表现层面进行设计。在此基础上,对学习行为分析指标进行设计,形成面向学习结果的六类分析指标,即基于学习内容行为的完成度和掌握度、基于学习互动行为的参与度和贡献度、基于学习评价行为的测评完成度和通过率。最后,采用多元回归分析法对学习行为指标与学习结果的相关性进行探索;采用属性选择法、预测分类法、文本分析法对学习行为分析指标的重要性、预测准确率进行验证性分析,并得出学习结果预测计算方程。 展开更多
关键词 MOOCs 学习分析 学习结果预测 学习行为指标 数据挖掘
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国内大数据环境下学习分析技术研究路径及趋势分析 预览
8
作者 赵以霞 王鑫 +1 位作者 金昆 张鹏 《现代教育技术》 CSSCI 北大核心 2019年第8期34-40,共7页
为探究我国学习分析技术的研究历史与前沿,文章以CNKI数据库收录的期刊论文、硕博士学位论文和会议论文为研究对象,利用CiteSpace绘制2011年以来557篇国内学习分析技术相关文献的知识图谱,直观展示我国学习分析技术的研究状况,包括时间... 为探究我国学习分析技术的研究历史与前沿,文章以CNKI数据库收录的期刊论文、硕博士学位论文和会议论文为研究对象,利用CiteSpace绘制2011年以来557篇国内学习分析技术相关文献的知识图谱,直观展示我国学习分析技术的研究状况,包括时间分布图谱、机构分布及合作图谱、关键词共现及聚类图谱等,揭示出我国学习分析技术研究、数据挖掘、个性化学习研究的发展演变路径,以期为开展学习技术的研究与应用提供借鉴。 展开更多
关键词 大数据 学习分析 自适应学习 CITESPACE 个性化学习
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SPOC学习支持服务的学习分析技术框架研究 预览
9
作者 习海旭 陈国镇 +1 位作者 张颖 黄纯国 《无锡职业技术学院学报》 2019年第1期35-38,共4页
文章从分析SPOC混合式教学模式下学习支持服务效果的角度,构建了一种学习支持服务的学习分析技术框架,对SPOC支持下的学生学习过程和学习结果进行分析,为验证SPOC混合式教学的学习效果及教学模式实施过程中应注意的问题提供学习分析技... 文章从分析SPOC混合式教学模式下学习支持服务效果的角度,构建了一种学习支持服务的学习分析技术框架,对SPOC支持下的学生学习过程和学习结果进行分析,为验证SPOC混合式教学的学习效果及教学模式实施过程中应注意的问题提供学习分析技术的系统构建思路,从而提高SPOC在高校教学中的应用效果。 展开更多
关键词 SPOC混合式学习 学习支持服务 学习分析
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学习分析视角下的个性化预测研究 被引量:2
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作者 张琪 王红梅 +1 位作者 庄鲁 赖松 《中国远程教育》 CSSCI 北大核心 2019年第4期38-45,92,93共10页
以学习分析为核心的“数据驱动教学”已成为智能教育时代的重要教学范式。在学习结果预测方面,大多数研究将学习者视为整体进行评估,缺少个性化的分类形式与预测模型,也鲜有较为全面的数据挖掘算法的比较研究。本研究基于中学“互联网+... 以学习分析为核心的“数据驱动教学”已成为智能教育时代的重要教学范式。在学习结果预测方面,大多数研究将学习者视为整体进行评估,缺少个性化的分类形式与预测模型,也鲜有较为全面的数据挖掘算法的比较研究。本研究基于中学“互联网+”混合学习场景,基于“大五人格”分类,分析学习行为指标与不同人格特质群体学习结果之间的相关性,利用多元线性回归构建相应的预测模型。通过对28类回归算法与24类分类算法的结果比较,判别具有最佳精度和鲁棒性的预测算法。研究发现,不同人格特质群体的预测变量存在差异,课后测验平均分数出现在所有群体的预测方程中并占有最高的权重;过程性评估成绩、在线学习时长是较为稳健的预测因子;无论在数值预测还是分类预警中,Random Forest算法都具有最佳效能。 展开更多
关键词 学习分析 学习预测 数据挖掘 人格特质 个性化建模 智能学习系统 预测效能 数据驱动教学
基于社会网络分析的在线学习行为分析实证研究 预览
11
作者 石月凤 刘三 +2 位作者 刘智 韩继辉 彭晛 《中国教育信息化》 2019年第1期5-10,共6页
随着大数据技术在教育领域的渗透,学习分析已经成为教育工作者关注的热点,相关的分析方法和技术也日趋成熟。其中,社会网络分析已逐渐成为该领域重要的分析方法之一。本文通过对华中师范大学云课堂平台上《文学翻译》课程的论坛讨论区... 随着大数据技术在教育领域的渗透,学习分析已经成为教育工作者关注的热点,相关的分析方法和技术也日趋成熟。其中,社会网络分析已逐渐成为该领域重要的分析方法之一。本文通过对华中师范大学云课堂平台上《文学翻译》课程的论坛讨论区进行数据采集,采用社会网络分析和相关分析方法,分析在线学习者在互动讨论中形成的社会网络位置信息与学习成效之间的相关性。研究结果表明,在论坛中,学习成效高的学习者趋于同学习成效低的学习者建立交互联系,而学习者的社会网络中心性与学习成效之间呈现显著的正相关性,且学习成效高的学习者往往具有更高的声望和影响力。 展开更多
关键词 社会网络分析 社会网络位置 学习成绩 学习分析
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在线协作学习中面向教师的可视化学习分析工具设计与应用研究
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作者 包昊罡 邢爽 +2 位作者 李艳燕 郑娅峰 苏友 《中国远程教育》 CSSCI 北大核心 2019年第6期13-21,92,93共11页
在线协作学习是学习分析技术的重要应用领域。教师作为协作学习的指导者,在协作学习中扮演着重要的角色但也面临巨大的挑战。面对众多的学习者和复杂的任务,教师难以及时了解协作学习情况,便不能有效地指导学习。随着学习分析技术的发展... 在线协作学习是学习分析技术的重要应用领域。教师作为协作学习的指导者,在协作学习中扮演着重要的角色但也面临巨大的挑战。面对众多的学习者和复杂的任务,教师难以及时了解协作学习情况,便不能有效地指导学习。随着学习分析技术的发展,可视化学习分析工具成为研究热点。本研究通过梳理现有可视化学习分析相关理论和支持,提出了可视化工具的设计原则。并在此原则的基础上,设计了KBS-T可视化工具。同时,研究采用准实验的方法研究了教师对工具的接受度以及工具在教学过程中对教师认知负荷的影响。结果表明,教师对工具有较高的接受度,认可工具的功能和作用,愿意进一步使用工具;并且,可视化工具对于教师认知负荷没有显著的提升,可以支持教师更好地开展教学。本研究尝试为提升可视化工具设计的科学性,以及提升工具的用户体验提供理论和实践支持。 展开更多
关键词 学习分析 在线协作学习 教师 可视化分析工具 认知负荷 实证研究
面向混合学习的多模态交互分析机制及优化策略 预览
13
作者 田阳 陈鹏 +1 位作者 黄荣怀 曾海军 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2019年第9期67-74,共8页
“互联网+教育”促进了混合学习的实践应用。混合学习融合了物理空间、社交空间、资源空间等,这使得学习交互的内在机理成为学术界重点关注的议题之一,研究团队尝试从混合学习的多模态分析视角揭示混合学习交互内在机理。通过对混合学... “互联网+教育”促进了混合学习的实践应用。混合学习融合了物理空间、社交空间、资源空间等,这使得学习交互的内在机理成为学术界重点关注的议题之一,研究团队尝试从混合学习的多模态分析视角揭示混合学习交互内在机理。通过对混合学习的多模态交互特征分析,归纳出其特征为跨空间交互、同步与异步交互并存、多情境转换、具身情感性、可表征等。结合混合学习运行规律,发现混合学习的多模态交互过程中可表征多模态和抽取多模态信息,并总结出多模态交互分析的主要流程为数据采集、加工与筛选、数据分析、数据表征可视化、反馈调节等。多模态交互信息经过可视化表征,将分析得到的结果经过仪表盘反馈给教师、学生,帮助教师和学生及时调整教与学的方法,并促进混合学习多模态交互策略的优化。 展开更多
关键词 多模态 混合学习 多模态交互分析 学习分析 优化策略
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基于k-近邻优化算法慕课学习成绩预测研究 预览
14
作者 王凤芹 李瑛 韩庆龙 《计算机与数字工程》 2019年第4期785-788,共4页
如何利用学生在线学习大数据进行分析挖掘出有价值的信息成为当前学习分析领域的一个研究热点。为了预测慕课课程学生的学习成绩,首先对慕课在线数据和课堂学习表现数据进行了数据建模,定义了各数据项;然后构建了基于k-近邻优化算法的... 如何利用学生在线学习大数据进行分析挖掘出有价值的信息成为当前学习分析领域的一个研究热点。为了预测慕课课程学生的学习成绩,首先对慕课在线数据和课堂学习表现数据进行了数据建模,定义了各数据项;然后构建了基于k-近邻优化算法的学习成绩预测模型,为消除多项数据之间的差异提出了数据预处理方法;最后给出了基于遗传算法的k-近邻优化算法的原理,并采用Python语言实现。根据结课学员数据,预测在学学员的学习成绩,实验结果表明,采用遗传算法优化后的k-近邻算法使得预测精度更高。 展开更多
关键词 学习成绩预测 K-近邻算法 慕课数据分析 分类算法 学习分析
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教师工作坊成员学习交互行为的社会网络分析 预览
15
作者 刘权纬 王兴辉 蒋红星 《现代远距离教育》 CSSCI 北大核心 2019年第3期22-29,共8页
教师工作坊是教师混合式研修的重要组成部分,是继校本研修之后,教师专业发展的又一种主流方式,坊内成员学习交互行为规律直接关系到教师研修效果。在对教师工作坊的内涵及其组成结构进行梳理的基础上,以中小学教师区级培训计划中的教师... 教师工作坊是教师混合式研修的重要组成部分,是继校本研修之后,教师专业发展的又一种主流方式,坊内成员学习交互行为规律直接关系到教师研修效果。在对教师工作坊的内涵及其组成结构进行梳理的基础上,以中小学教师区级培训计划中的教师工作坊为研究对象,采用社会网络分析方法,辅以内容分析法与统计分析方法对教师工作坊中成员学习交互开展研究,宏观上对学习交互网络结构进行小团体分析,微观上分析核心成员和边缘成员的学习交互行为的数量与层次,发现坊内边缘成员交互倾向于教学实践,但层次较低,而核心成员能有效促进与维护学习交互网络,二者学习交互的深度存在显著差异。最后提出三点建议:核心成员来源应当多元化,引入其它不同领域或行业的专家,优化成员结构;培训资源知识点要以一线实际教学工作问题为导向,情境化、体系化、通俗化;积极组织与引导成员,快速响应成员学习需求,为成员提供有效学习支持服务。 展开更多
关键词 教师工作坊 社会网络分析 学习分析 学习交互
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认知网络分析法及其应用案例分析 预览
16
作者 王志军 杨阳 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2019年第6期27-34,57共9页
认知网络分析法(ENA)是在教育大数据与学习分析快速发展的大背景下产生的一种日益重要的表征学习者认知网络结构的研究方法。研究采用文献研究法和案例研究法,从概念、理论基础、分析过程、支持工具、研究案例和特征等方面对认知网络分... 认知网络分析法(ENA)是在教育大数据与学习分析快速发展的大背景下产生的一种日益重要的表征学习者认知网络结构的研究方法。研究采用文献研究法和案例研究法,从概念、理论基础、分析过程、支持工具、研究案例和特征等方面对认知网络分析法进行系统介绍。研究发现,该方法是一种以认知框架理论为基础,通过建构动态网络模型对学习者个体和群体的认知元素间的网络关系进行可视化表征、分析的方法。该方法包括“基于节的编码”和“创建动态模型”两个阶段和八个具体操作环节。ENA Webkit是一个重要的支持认知网络分析的工具。当前,该方法在协作学习、实践社区以及学习评价中被广泛应用,并通过与其他方法的深度融合对学习者的认知网络进行深层次表征、分析和比较。它具有以下特征:对要素间共现关系的关注是其核心;可多层次、动态化表征个体和群体的认知网络;是一种思维工具,可基于多个理论框架多维表征学习者的认知发展;还是一种基于证据的深度学习评价方式。 展开更多
关键词 认知网络分析 认知框架 学习分析 共现性 案例分析
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工程专业认证下基于学习分析的学习共享空间再造研究 预览
17
作者 叶勤 李蒋 《农业图书情报》 2019年第3期25-34,共10页
高等教育机构参与、开展工程教育专业认证,有利于提高各工程专业的教育质量,有利于提升工程教育毕业生的国际竞争力。文章对学习共享空间的发展概况进行总结分析,对专业认证教育中图书馆学习共享空间对学生学习分析、学习支持、终身学... 高等教育机构参与、开展工程教育专业认证,有利于提高各工程专业的教育质量,有利于提升工程教育毕业生的国际竞争力。文章对学习共享空间的发展概况进行总结分析,对专业认证教育中图书馆学习共享空间对学生学习分析、学习支持、终身学习能力培养的重要性进行分析,并对基于学习分析的学习共享空间对工程专业认证建设的作用进行分析。分析了工程专业认证背景下,基于学习分析图书馆学习共享空间对专业教育可保障的向度,总结出未来基于学习分析学习共享空间再造中更新数据管理制度与规划、与学院和部门合作共同制定教育的战略方向、调整图书馆员结构与再配置、为学生提供小组合作的理想物理空间、开发或运维学习分析的系统与平台等路径,为进一步规划与更新学习共享空间提供参考。 展开更多
关键词 工程专业认证 学习分析 学习共享空间 空间再造
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数据分析助力翻转课堂精准教学促进思维提升——以“文学批评”课程为例 预览
18
作者 徐敏 《中国大学教学》 CSSCI 北大核心 2019年第5期60-65,79共7页
大数据时代为教与学带来了新的可能。本文以文学批评课程翻转课堂为例,探讨了在以学生为中心的教学中,如何通过数据分析动态追踪并分析学生的学情,准确定位课堂中各类学习人群,创建积极有效的学习共同体;如何在以伙伴学习为主要方式的... 大数据时代为教与学带来了新的可能。本文以文学批评课程翻转课堂为例,探讨了在以学生为中心的教学中,如何通过数据分析动态追踪并分析学生的学情,准确定位课堂中各类学习人群,创建积极有效的学习共同体;如何在以伙伴学习为主要方式的课堂中及时筛查学习风险,通过分类分层的教学干预,促进不同层次学生学习效果的提升,并进而展望学习分析在未来人文学科教学中的作用。 展开更多
关键词 数据挖掘 学习分析 学习困难人群 教学干预 个性化发展
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学习者习惯性行为中的元认知投入水平计算研究 预览
19
作者 毛刚 周跃良 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2019年第6期68-75,共8页
以学习行为数据为基础的教育大数据分析是当前研究的热点,然而,当前研究更多地关注学习规律和特征发现、学习行为模式挖掘和学习风险预测,缺乏对学习者认知与元认知能力特征的深入分析和讨论。针对这一问题,研究聚焦于学习者习惯性学习... 以学习行为数据为基础的教育大数据分析是当前研究的热点,然而,当前研究更多地关注学习规律和特征发现、学习行为模式挖掘和学习风险预测,缺乏对学习者认知与元认知能力特征的深入分析和讨论。针对这一问题,研究聚焦于学习者习惯性学习行为,采用文献研究方法对学习分析相关实践和认知心理研究进行理论分析,阐明习惯性行为与元认知之间的关系。研究围绕元认知投入这一核心概念,从元认知投入的方式、力度和调控三个方面建立学习分析框架,并从元认知激活和保持两个维度提出量化分析方法。研究以“现代教育技术应用”课程为实践场景,分析了学习者习惯性行为数据,发现学习者元认知投入方式具有相对稳定性;教育资源发布策略会对学习者元认知投入的力度和调控产生影响;与男生相比,女生在元认知投入的各个方面表现更优。研究证实,该分析框架和方法能够有效地支持对学习者习惯性行为的深度分析,揭示行为背后隐含的元认知投入特征。 展开更多
关键词 习惯性行为 元认知 学习投入 学习分析 教育大数据
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MOOC课程资源访问模式与学习绩效的关系研究
20
作者 张媛媛 李爽 《中国远程教育》 CSSCI 北大核心 2019年第6期22-32,93共12页
本文基于一门典型MOOC课程10,598名学生学习行为数据,对MOOC课程的资源访问模式及其对学习绩效的影响进行了探索。文章从访问动机、资源类型、行为投入特征三个方面定义了12个在线学习行为变量作为挖掘MOOC学习者资源访问模式的特征变量... 本文基于一门典型MOOC课程10,598名学生学习行为数据,对MOOC课程的资源访问模式及其对学习绩效的影响进行了探索。文章从访问动机、资源类型、行为投入特征三个方面定义了12个在线学习行为变量作为挖掘MOOC学习者资源访问模式的特征变量,12个变量累计解释期末成绩65.7%的变异。研究采用二阶聚类方法基于12个特征变量最终聚类出六种资源访问模式:主动的系统学习型访问模式、全面探索型访问模式、绩效型访问模式、内容型访问模式、随机操练型访问模式和随机浏览型访问模式。研究发现,以目标动机和绩效动机双重驱动的主动的系统学习型访问模式的成绩最好,对绩效类资源的高投入访问将显著影响学习者的成绩。文章最后对MOOC课程的资源访问模式及其有效性、资源访问模式的评测指标、MOOC课程设计与学习支持以及研究本身进行了讨论与反思。期望能够为实践中MOOC课程教学设计与学习支持的改进提供依据。 展开更多
关键词 MOOC 资源访问模式 学习绩效 行为投入 访问动机 资源类型 学习分析 教学设计
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