基于生成式人工智能技术的对话机器人能促进在线协作学习绩效吗?

近年来,人工智能技术迅猛发展,对教育教学产生了巨大的冲击和影响,最引人注目的是基于生成式人工智能技术的对话机器人的兴起。为进一步提高在线协作学习绩效,研究旨在检验基于生成式人工智能技术的对话机器人对在线协作学习绩效、批判性思维意识及其知识激活量和贡献度的影响。研究邀请大学生参与在线协作学习,综合采用定量和定性相结合的研究方法,深度分析对话机器人的影响。研究结果表明,基于生成式人工智能技术的对话机器人不仅在其知识激活量、贡献度方面明显优于传统媒体,而且也能够显著提升在线协作学习绩效和批判性思维意识。文章深入分析和讨论了研究结果,并提出若干启示和建议。

网络学习空间中同伴互助焦点和手段的研究

"网络学习空间人人通"旨在促进人与人之间的互联、互通和互助,而网络学习空间中的同伴可以为学习者的互联互通提供有力的支持和帮助。该文主要探索网络学习空间中同伴互助的焦点和手段的特征和变迁规律。该文综合采用社会网络分析法、内容分析法和行为序列分析法对网络学习空间中同伴互助的交互模式、特征、焦点和手段进行深入的分析。研究结果表明:同伴互助的焦点主要集中在认知层次,同伴互助的手段主要集中在分享信息、解释信息和提出问题三个方面。另外,同伴互助时,学习者大多采用相同的手段对同伴进行帮助,从一种手段变迁到另外一种手段较少。最后,该文讨论了研究局限性与未来方向。

基于信息流的面对面协作学习交互分析方法的实证研究

协作学习在教育研究中越来越受关注并且在实践中广泛应用,交互是协作学习研究的焦点和核心。传统的交互分析方法大多从言语行为的视角对交互过程进行分析,然而,这类分析方法与交互效果难以建立直接的联系。该研究把协作学习系统看成是信息系统,关注这个系统中的信息流,通过121个样本证明了基于信息流的面对面协作学习交互分析方法不仅可以分析协作学习的交互过程,而且能够有效预测交互的效果。

基于信息流的协作学习交互分析方法的研究

人们对协作学习的研究越来越关注过程,特别关注对交互过程的分析,因为交互是激发和产生知识的基本活动单元。传统的研究大多从行为的视角对交互过程进行分析,这种分析与交互效果难以建立直接的联系。本研究把协作学习交互系统看成是信息系统,研究的对象确定为信息流,并尝试采用新的方法即基于教学过程的信息集合(Instruction Information Set)IIS图法来分析协作学习的交互过程,具体操作包括:⑴绘制IIS初始图,确定IIS输入信息项的表征格式;⑵确定IIS的输入信息项的过程序列;⑶根据实际需要将IIS输入信息项中的数据转化为IIS图的标注信息并进行解释。本文通过实验的方法证明IIS图分析法可以有效地预测协作交互的效果。

基于Multipoint技术支持的课堂互动教学平台MouseMischief的应用研究

课堂教学过程是师生之间相互交流相互影响的动态过程,积极地参与和互动对促进学生理解知识、能力生成非常重要。基于Multipoint技术开发的MouseMischief平台因其强大的互动性、及时反馈、支持小组协作以及研发低成本等特征成为支持课堂互动的有效工具。本文通过教学实验探索出MouseMischief支持小学课堂互动教学的三种应用策略即全班模式、小组模式和个别化模式,同时指出应用MouseMischief进行课堂教学设计的流程可以分为前端分析、教学过程实施和教学评价三个阶段。最后通过现场观察、课堂实录分析、访谈、问卷调查等方法分析应用效果。结果表明,利用MouseMischief平台不仅能够创造积极的参与环境,提高学生的参与性,促进学生对知识的理解和能力的生成,而且能增进同伴或小组学习,并提供及时的反馈。

移动学习能促进学习绩效吗--基于2011-2017年国际英文期刊92项研究的元分析

随着移动互联技术的发展,移动设备已经成为支持正式和非正式学习的重要工具。如何利用移动设备更好地辅助学习是当前教育领域广泛关注的话题。然而,对于移动学习是否真正能够促进学习绩效,学界并没有获得一致的结论。基于2011-2017年国际英文期刊92项移动学习实验和准实验研究的元分析表明:利用移动学习确实能够显著提升学习者的认知类学习绩效,总效应量高达0.85;不同类型的移动设备和在不同学科领域的移动应用对于学习绩效的影响具有显著性差异,移动学习更适用于自然科学和医学领域,功能较为单一的手持阅读器的移动学习绩效不理想;不同年龄阶段、不同数量规模、不同学习场所、不同学习时长和学习方式的移动学习绩效间没有显著性差异,教学者应用移动设备时可以根据实际需要和目标自行选择。

为什么要研究一致性而不是有效性?

有效性研究一直是实践领域的热点话题,也是教育研究的重要切入点。古今中外大部分教育研究都在证明某种教育行动的有效性。有效性是指某种教育干预在某种研究情境下令当事人满意的程度。它也是近年来盛行的基于设计的研究(Design-Based Research,DBR)的关注点。然而,受制于学习者特征和学习环境千变万化等因素的影响,有效性研究难以重复、迁移和推广,也无法生成可证伪的知识。有效性研究终究在理论建构方面一无所获。因此,该文提出一种新的研究范式:以设计为中心的研究(Design-Centered Research,DCR)。与DBR不同,DCR强调一致性研究。一致性研究关注的是不一致的真实来源和缺陷分析,从而能够生成可证伪的知识。该文深入探讨了有效性研究与一致性研究的差异、一致性研究的一般过程和一致性的计算方法,以供教育研究同行批判和参考。

调节性学习的发展:模型、支持工具及培养策略

学会学习和自我调控被世界各国普遍认为是21世纪的核心素养。然而当前大多数远程学习者的自我调控能力低下,调节性学习技能缺乏,其学习成效也不甚理想。调节性学习作为一种具有导向、监控、评价功能的学习方式,能帮助学习者有意识地协商任务目标和标准,策略性地采用工具和策略,最优化其任务绩效,及时监控其学习过程和进展,当结果偏离预期目标或者面临困难和挑战时对其进行调整和修改。调节性学习具备目标导向性、元认知特性及社会性,在个体与群体的交互协调发展中,学习者可通过自我调节、协调节和集体调节三种学习类型,对个体自身、个体之间及集体的目标进行监控和调节。学习者可通过定义任务、设定目标、制定计划、采择策略、实施计划、监控和控制、反思评价及适应性调整的宏观及微观各阶段的迭代循环,在共享的学习空间中,感知自身及其同伴的认知水平、情感状态和行为表现,并利用空间平台所提供的学习工具,对学习过程进行及时的监控和控制,实现调节性的学习,取得更好的学习成效。

与大学生个人发展相关的隐性知识测量工具的研究

隐性知识是影响个人发展(PersonalDevelopment,简称PD)的重要因素。为了研究隐性知识与个人发展的关系,我们根据提出的PD隐性知识结构,以大学生为例,编制相应的隐性知识测量工具。然后,通过分层-随机-整体抽样的方法,从北京师范大学的在校生中抽取了609名本科生和研究生进行正式测验。统计结果表明,该测量工具具有良好的鉴别度、信度和效度,可以作为大学生PD隐性知识水平的工具。

教师指导对协作学习效果影响的实证研究

近年来,随着协作学习在高等教育中的广泛应用,其学习效果也备受关注。教师作为协作学习活动的设计者,在协作学习中的角色和作用不容忽视。教师是否应该参与协作学习并进行指导呢?文章通过单因素完全随机实验设计的方法,对30个教师参与指导的小组和30个不参与指导的小组进行了对比分析。所有小组的交互信息通过基于信息流的协作学习交互分析方法进行分析和校验。统计检验的结果表明,在教师参与指导的协作学习中,学习效果显著高于不参与指导的小组。通过本研究进一步证明教师的指导对于提高协作学习的效果有积极的促进作用。

教学设计与实施一致性分析的个案研究

以设计为中心的研究主张分析教育实践中的各种一致性。教学设计与实施的一致性是指教学方案中所设定的行为和内容与教学实施过程中行为和内容的吻合程度。与有效性的归因困难相比,一致性归因模型清晰可操作,但需要特定的分析和编码方法。由于教学系统在性质上属于信息系统,因此采用基于信息流的分析方法较为合适。IIS图分析法是一种基于信息流的教学分析方法,已经成功应用于教学方案、课堂教学和面对面协作学习活动分析。通过对两个案例教学方案与教学实施过程中的信息流序列、激活目标知识点的范围和激活量进行细致分析,初步证明了一致性分析的可行性;同时也发现:在激活的知识点范围及激活量方面,教学方案与教学实施过程呈现中度或高度一致,但是在信息流序列方面不太一致。经过反思性分析发现,教学过程中新增加信息流,有助于学生理解课程基本概念并掌握基本知识;而教学过程中漏掉信息流以及信息流顺序的倒置,将可能不利于实现教学目标,也不利于学生系统掌握所学内容。

富有成效失败的协作编程策略在Arduino课程应用效果的实证研究

随着人工智能技术的迅猛发展,各地在中小学阶段相继开设了人工智能技术的相关课程。编程类课程是学习人工智能技术的基础,不少中小学已经开设了相关课程。然而,采用什么样的教学方式能够提升学习者的编程技能是研究者关注的热点。文章采用富有成效失败的协作编程策略,在小学五年级Arduino课程中开展了为期三个多月的实证研究,综合采用定性和定量研究相结合的分析方法,跟踪学习者的编程过程和结果。研究发现:富有成效失败的协作编程策略能够显著提升小学五年级学生的编程技能、编程态度和问题解决能力。

协作学习具有明确的阶段性吗

在协作学习领域,对交互过程的分析一直是研究的热点。近年来,不少研究者认为协作学习的交互过程可以分为特定的几个阶段,如提问、陈述、反思、评论、引证等。他们把交互过程看成是一系列有意图的交互行为,以言语行为理论为基础,以交互行为为基本分析单位,把交互过程编码成不同的阶段以此判断交互的效果。然而对行为进行编码是很困难的,因为行为人的目的是内隐的、无法客观判定的,因此这种研究得出的结论也必然由于具有强烈的主观性和独断性而丧失实践意义。本研究把协作学习系统看成是信息系统,采用IIS图分析法来分析协作学习的交互过程,结果发现不同的时间段之间在信息流动方面并没有明显的不同。因此本文认为,协作学习的过程不具备所谓的阶段论特征。

人工智能助力教与学的创新——访美国教育传播与技术协会主席Eugene G.Kowch教授

人工智能技术在教育领域的渗透越来越深入。人工智能到底对教与学有何影响,又如何助力教与学的创新呢?本文访谈美国教育传播与技术协会主席Eugene G.Kowch教授,分享了他在人工智能助力教与学的创新、大数据的分享与应用、利用技术促进大规模创新的独到观点。Eugene G.Kowch教授认为,人工智能技术将对现有的教学方法产生显著的影响和冲击。但是教师不会消失,教师的主要职责是教学设计,特别是设计高质量的学习活动和优良的学习环境;在人工智能技术的支持下个性化学习越来越普遍。尽管搜集大数据很困难,但是Eugene G.Kowch教授认为,基于小样本的数据也可以生成有意义的理论,并对教育领域大数据的分享和应用提出若干建议。最后,Eugene G.Kowch教授认为,要实现教与学的大规模创新,首先要培养并形成共同的兴趣,然后构建并维护教师人际网络,最后通过跨学科团队协作的方式促进大规模的创新与变革。

目标导向的协作学习活动设计与案例分析——以表现性目标导向的协作学习活动为例

协作学习活动的设计从源头上影响协作学习的效果,而不同目标导向的协作学习活动设计存在明显差异,因此需要基于不同的目标导向设计协作学习活动。文章借鉴活动理论与教学设计理论,首先提出了目标导向的协作学习活动设计框架。随后,文章将协作学习活动的目标导向分为行为目标导向、生成性目标导向和表现性目标导向三类,并从关键环节和设计要素两个方面对这三类不同目标导向的协作学习活动进行了比较。最后,文章以表现性目标导向的协作学习活动为例,对活动设计与实施情况进行了分析,并从协作学习任务、角色分工、脚手架设计三个方面提出了优化策略,以期为协作学习活动的设计与实施提供参考,进而从整体上提升协作学习的效果和质量。

协作学习交互分析方法之反思

当今教育理念已经从关注个体知识建构转向关注群体知识建构。协作学习作为一种群体建构的方式,已经成为各级各类教育特别是高等教育的一种主要学习方式。交互是协作学习的基本活动单元,也是理解协作学习本质的关键。交互分析是探究协作学习规律、把握协作学习过程变化的核心,也是诊断学习者对教学目标掌握程度的依据。交互分析研究的重心已经从交互的各种影响因素转移到小组交互过程的研究。但目前关于交互过程的研究主要集中在宏观的交互模式、成员关系、交互行为特征等方面,还存在对交互过程的分析粒度过粗、视交互为静态的过程、以及缺乏客观、有效的分析方法和工具等问题。目前已有的9种协作学习交互分析方法大多从言语行为的视角对交互过程进行分析,在划分分析单元、确定客观且可重用的编码体系,以及保证分析方法的信效度方面面临诸多挑战。基于信息流的协作学习交互分析方法着眼于整体,注重过程,并用新的效标即信息流所映射的目标知识网络图的总激活量来预测交互效果,信效度较高,可能成为一种有前景的交互分析方法。

数据驱动的协作学习活动设计与优化策略研究

协作学习活动的设计和优化无论在理论还是实践层面都是一大难题。目前,主要存在重结果轻过程、重经验轻数据、数据来源单一、不重视设计、优化体系不完善等问题。事实上,基于多源数据的设计与优化才能使得协作学习达到理想的效果。该文提出基于数据驱动的协作学习活动设计和优化策略,并通过六次协作学习活动探索如何科学设计并优化协作学习活动。采用的数据来源包括协作学习设计方案的数据、设计与实施的一致性、协作学习实施过程中信息流的属性以及协作学习结果四大类11个指标。优化策略包括优化任务设计、提供多元媒体类型、设计不同难度的目标和任务、设计认知和元认知脚手架、搭建协作共享环境、明确交互规则等。研究结果表明,优化后的协作学习活动较优化前在方案质量、设计与实施的一致性、协作学习的信息流属性以及协作学习结果均有显著提升。

联结在线协作学习设计与分析模型及应用研究

随着学习设计与学习分析的不断发展,二者的联结逐渐受到关注。然而,在协作学习领域,鲜有研究将协作学习设计与分析相互联结。这导致协作学习的设计理论与技术由于没有分析结果的支撑而难以应用,协作学习的分析结果由于缺乏理论框架而难以解释和推广。因此,文章将协作学习设计与分析进行联结,提出了协作学习设计与分析的联结模型,从目标、任务、交互、资源和评价五个要素探索如何无缝联结协作学习设计与分析。基于该联结模型开展两轮协作学习活动,结果表明,该模型不仅可用于指导协作学习活动设计,而且能够精准分析协作学习过程和结果并基于分析结果进一步优化协作学习设计,因此,协作学习设计与分析的联结模型是有效的。文章提出的协作学习设计和分析联结模型,在理论层面为协作学习设计技术提供新框架,在实践层面为精准进行协作学习分析和优化协作学习设计提供重要参考。

如何改善在线协作学习的设计与实施--基于一致性评估与优化的实证分析

在线协作学习已经成为“互联网+教育”时代一种重要的学习方式,其实施效果很大程度上取决于协作学习活动设计的质量。然而,已有研究大多关注某种特定干预策略的有效性,鲜有从提高在线协作学习设计与实施的一致性角度来研究如何改善在线协作学习的设计质量与实施效果。传统的有效性研究严重依赖情境并难以重复,而一致性研究着眼于不一致的真实来源和缺陷分析,通过深入地反思能够生成可证伪的知识。基于目标知识点范围一致性、协同知识建构水平一致性、交互主题一致性、角色分工一致性、参与度一致性5个量化指标,分两轮对在线协作学习设计和实施的一致性进行评估并优化,实验结果表明:(1)优化后的第二轮在线协作学习设计和实施的一致性以及学习效果均显著高于第一轮,且一致性与协作学习效果呈现显著正相关关系;(2)研发的在线协作学习设计与实施一致性的量化评估方法不仅克服了基于主观经验进行设计和优化的缺陷,而且基于数据驱动的策略使得设计和优化更加科学规范,实现了“设计—实施—优化设计—再度实施”的良性循环;(3)从学习任务、学习资源、角色分工、交互策略、评价方式等维度进行设计优化,有助于提升在线协作学习设计与实施的一致性与学习效果。

协作学习交互分析方法研究综述

协作学习已经成为各级各类教育中一种重要的学习方式。目前,人们对协作学习的研究越来越关注过程,特别关注对交互过程的分析,因为交互是激发和产生知识的基本活动单元。不同的研究者根据不同的研究目的采用不同的方法来分析交互过程,以此发现成员网络关系、交互过程的结构和模式、交互行为的特征并试图预测交互效果。通过对协作学习交互分析的不同方法进行综合分析和比较,揭示了不同方法的适用范围、分析程序,为研究者分析协作学习交互过程提供参考。