护理本科生自主学习能力对网络学习行为的影响:自我效能的中介作用

目的探究护理本科生自主学习能力对网络学习行为的影响以及自我效能的中介作用。方法采用便利抽样法,于2023年9—12月选取黑龙江省某医科大学就读的护理专业本科生为研究对象,采用一般情况调查表、大学生网络学习行为量表、自主学习能力量表、一般自我效能量表进行问卷调查。采用AMOS 24.0进行中介模型的构建,采用Bootstrap方法进行中介效应检验。结果自主学习能力对护理本科生的网络学习行为有直接效应,也可以通过自我效能的中介作用对网络学习行为产生间接效应,我们可以认为该模型是一种部分中介模型。结论自我效能在自主学习能力对网络学习行为之间起中介作用。

智慧学习环境下的在线学习行为分析

本文基于智慧学习平台的在线教学受到的关注日益增多,分析在线学习现状及相关因素对提升教学质量具有重要意义。首先,通过对智慧学习平台的课程学习数据进行分析,确定学习行为指标的四个分类:学习者基本情况、操作行为、协作行为、问题解决行为;其次,利用主成分分析和聚类分析,确定学习行为与学习效果的正相关性,将学习样本分为积极型和消极型;再次,对比不同环境下的教学效果,发现在线学习在大部分情况下表现优于传统教学;最后,进行学习行为维度与学习成绩的相关性分析,得到影响学习成绩的主要因素为学习时间和学习次数。在此基础上,从学习者、教师等角度提出相应教学建议。

游戏活动中教师观察与指导幼儿学习行为的策略研究

游戏是幼儿开展学习活动的关键路径。幼儿在游戏中的具体表现,皆为幼儿学习行为的呈现。教师的观察与指导,需立足幼儿实际情况,根据幼儿在活动中的具体表现,作出相应的判断,让幼儿获得更加积极的学习体验,实现教育质量、学生能力的同步发展。文章基于幼儿游戏活动,就教师对幼儿学习行为的观察与指导进行了探讨,简要分析了教师观察的关键要素,并对教师的指导方法提出了可行之策,旨在通过游戏活动激发幼儿的学习潜力,让幼儿得以更好地成长与发展。

OCCP学习行为模型视角下建构游戏中幼儿学习行为分析

研究幼儿的学习行为这一外显而直接的形式,能够帮助教师更直观、更科学、更系统地观察建构游戏中幼儿的行为表现,捕捉幼儿在建构游戏中的学习结果。在OCCP学习行为模型视角下,依据自编观察记录表,在户外建构游戏中随机抽取小、中、大班60名幼儿进行观察,在量化研究的基础上结合质性研究,分析建构游戏中幼儿学习行为的总体状况和各学习行为的现状,并为教师开展建构游戏提出相关建议。

基于生成式人工智能的大学生编程学习行为分析研究

生成式人工智能可以为教育提供高效且个性化的智能化服务和技术支持。作为典型的生成式人工智能语言模型,ChatGPT在编程中的应用已然获得业界的广泛关注。然而,鲜有学者从实证研究的层面探究学习者如何利用ChatGPT来进行编程学习。研究通过细粒度地采集学习者的编程行为和知识探究问题,对36位学习者的编程过程进行分析。研究结果表明:(1)学习者将ChatGPT视为有用的编程学习资源,依赖其指导学习过程,并倾向于将代码或调试错误信息拷贝至ChatGPT,进而复制其反馈信息;(2)高绩效组主要在前期使用ChatGPT辅助编程,低绩效组在整个编程过程中更频繁地使用ChatGPT进行编程;(3)学习者在使用ChatGPT时主要关注浅层和中层知识的探究,其中,高绩效组通过自主提问获得ChatGPT的反馈,中低绩效组则依赖对ChatGPT反馈内容的追问获得问题解决方案。研究针对如何利用ChatGPT辅助大学生开展编程学习提出了相关的建议,以期为提高编程学习效率提供参考。

研究生课程学习行为投入动机差异及其影响分析

基于对研究生课程教学质量的调查数据显示,不同学习动机的研究生其学习行为具有明显差异,性别、学位及学科门类等基本特征也影响不同学习动机的研究生学习行为;具有内在学习动机的研究生学习行为更加有活力度、专注度和奉献度,而具有外在学习动机的研究生其各项学习行为均偏弱;其中对于学习的反思与批判行为是所有研究生学习行为的较弱项,尤其博士研究生更低;女性研究生的各项学习行为值均稍低于男性,尤其反思和批评行为。研究建议应提高研究生学习内在动力,培养学生批判和反思能力,鼓励研究生勇于质疑且正确评价,教师应改变教学内容和方法,形成讨论和研究氛围,博士生更应注重反思性、批判性、评价性等高阶学习过程,同时,大学应建立长效研究生学习投入及满意度调查机制。

信息技术环境下大学生高效学习行为分析与对策

信息技术环境下的学习模式具有开放性、交互性、虚拟性、智能性和便捷性等优势,在“互联网+教育”和疫情常态化的大背景下,在线教育成为高校学生学习的重要方式。同时,由于在线学习的时空阻隔问题,学生缺少直接有效的监督、课堂互动交流不足、且容易受到外界环境的干扰,上述因素不同程度地影响教学效果。该文在“高效学习”的定义框架上,深入探讨学生在线学习行为的内外在特征和运行机制,梳理高效学习行为影响因素,并从“学校-教师-学生”和“课前-课中-课后”二个维度六个方面探讨高效提升学生学习效果的应对措施。

Web3D虚拟实验中探究式学习行为建模与分析研究

当前,探究式虚拟实验已在转变科学教育方式、落实核心素养目标方面发挥了积极作用,但有关探究式学习行为分析的研究较少,尚未形成系统的理论成果以更好地指导教学实践。为此,文章针对Web3D虚拟实验中的探究式学习活动,构建了具备行为记录属性的学习行为模型,并借助该模型设计实施了教学应用实证研究。通过聚类分析,本研究发现大致存在四类学习者:擅长理论学习,重视测试结果的学习者;喜欢视频/动画类学习资料,重视评价与反思的学习者;擅长建构实验,对理论性概念学习不感兴趣的学习者;投入程度低,完成任务型的学习者。最后,文章结合学习者的学习行为分析结果,从激励机制、学习资源、实验设计、讨论交流四个方面提出了优化策略,以期为后续探究式虚拟实验平台的研发和应用提供参考。

基于多模态数据的智慧课堂学生学习行为研究

新兴技术赋能下的智慧课堂为学生学习行为监测、评价、反馈、预警提供丰富的教育多模态数据,充分采集、处理和分析教育多模态数据能够为教育研究和实践提供参考。首先,梳理已有智慧课堂学习行为分析和多模态数据教学研究,借鉴学习行为分类系统,构建基于多模态数据类型的“声音数据—图像数据—文本数据”三维的多模态数据分析框架,从言语学习活动、位置移动、身体动作、技术使用四个方面呈现智慧课堂下学生学习行为变化;其次,将体现学生学习行为特征的多模态数据编码,并进行质性表征形成编码体系;最后,从情境和时序行为分析视角出发,对课例中的学习行为多模态数据进行频度变化及周期性变化分析。研究得出,在智慧课堂环境下,学生课堂学习参与性、主动性、专注度均在不断提升,课堂学习氛围朝着积极的方向发展,无效及无关学习行为逐渐减少。此外,通过对学生学习行为多模态数据的剖析,以期为学生了解自身学习行为及状态、教师进行个性化教学,以及研究者构建学习评价体系提供数据来源、科学依据。

硕士生网络平台学习行为分析——以微信平台为例

以微信平台为例,硕士生网络平台学习行为具有广泛性、多样性、持续性和自主性的特征。这种学习行为具有双重影响,能唤起情绪投入、提升学习效率,扩充学习资源总量、优化学习体验,突破时空边界、提升交流便捷性,“学”“用”深度融合、涵养数字素养。同时,也存在拉大数字鸿沟、侵权与被侵权、涉及伦理道德、冲击整体性和跨学科思维的潜在风险。引导规范硕士生网络平台学习行为,需填补数字鸿沟、加快数字赋能,深度规范、适度共享,增强主体认同、加强伦理道德建设,拓宽视野、发展整体性和跨学科思维。

英语学习者网络学习行为与教学对策实证研究

网络学习行为分析着眼于探究在线学习者内隐学习的偏好,发现零散学习行为中的底层规则,洞察各类行为的内部联系。在分析研究背景和进行文献综述的基础上,对英语学习者网络学习行为与教学对策展开实证研究。最后,得出结论,即应从学习者内驱力、教师信息素养、课程大纲和平台设计等方面进行提高和创新,为搭建自适应教学平台和促进学生个性化学习提供便利。

基于“使学习行为发生”的岩石学课程教学改革举措与实践

随着信息技术的发展,数字媒体教学资源的建设严重冲击着偏重基础知识讲授的传统教学模式,新的教学理念和模式亟需引入到高等教育课堂中。“以学生为中心”的教学理念关注学生“学习行为发生”是当前高等教育的核心。抓住学生学习目标不明确,解决实际问题能力不足等方面的教学痛点问题,有效调整教学内容结构、融合多样态的教学手段、加强课程思政建设和采用多元考核方式监测教学效果等课程教学改革措施可有效提升教学效果,“使学习行为发生”,使学生能力得到锻炼,综合素质得到全面提高。该文以火成岩的结构为例,按知识类型调整教学方式,理论与实验融合授课,实施“自主学习+合作研究”的混合式教学模式,提升学生在教学过程中的主动性与参与感,从而实现高阶人才培养的教育目标。

学习行为分析支持的差异化教学模式研究——以概率论与数理统计课程为例

差异化教学尊重学习者个体内在认知逻辑,通过挖掘并诊断学习者的个体潜质和优势,提供适合的学习环境和学习干预。然而,现有差异化教学存在时效性差、维度单一等问题,停留在浅层次干预阶段。数据驱动的学习行为分析为设计和实施高阶差异化干预策略提供了新的途径。本研究依据概率论与数理统计课程创新班30名注册大学生在超星学习通平台上的学习日志数据,应用相关分析、聚类分析和滞后序列分析对在线学习行为特征和个性化干预进行实证研究。根据观察结果发现,定义的10种学习行为所形成的62个行为序列中,7个行为序列与期末成绩显著相关。以62个行为序列的频数作为分类变量,应用k-means算法将30名大学生样本根据其学习行为模式划分为3种类别。应用滞后序列分析法发现和识别3个类别大学生的学习风格:混合/无序型,孤立/分解型,整体/规划型,提出差异化干预框架和具体的干预策略。本研究期望构建技术增强的差异化教学模式,为建设和优化以大学生为中心的个性化课堂提供新范式。

一种基于学习者画像和特征聚类的高职学生在线学习行为分析方法——以“信息技术”课程为例

在线学习已成为一种重要的学习方式,如何提升高职学生在线学习的质量是职业教育研究者关心的问题。据此,提出一种基于学习者画像和特征聚类的高职学生在线学习行为分析方法,并以“信息技术”课程为例构建学习者画像;采用两重混合式类别生成方法对学习者进行群体聚类,以帮助教师充分了解不同类别的学习者,进而提高教学质量。

基于深度学习的学生学习行为规制路径研究

由于自身和外部环境因素的影响,在线上线下混合式教学中,学生会出现一些问题学习行为,而问题学习行为必将弱化学习效果,无法实现深度学习。通过线上线下混合式教学中的学生学习行为,总结教学过程中普遍存在的三个问题:学习目标价值偏离,线上即时引导面临挑战;线下教学模式依赖固化,线上即时指导存在障碍;评价未适用混合式教学,评价结果效用缺位。在此基础上,以规制学生学习行为为目标,提出价值引导、任务驱动及立体评价三个机制。在三个规制机制的指导下,把课程的教学设计作为一种学术研究,在《隧道工程》教学中针对性地创设不同的规制措施,并观测学生的反馈效果。再通过发放问卷调查课程教学的效用,结果表明,该教学设计可以有效增强学生知识习得和优化学习行为,有效促进深度学习的实现。

基于画像技术的在线学习行为分析研究

由于在线学习的时空分离特性,如何监督和掌握学生的学习状态并提供及时的学习干预,成为在线教学首要解决的难题。文章从学生学习画像的角度出发,将画像技术和学习行为分析技术相结合,构建时效性较强的学生个体和群体画像,可视化地呈现了学生行为数据并进行干预,以提高学习质量。

融合式教学模式下学习行为对学习质量的影响

融合式教学是数字技术与教育教学融合的产物,既具有线下学习面对面的互动性,又具有线上学习的个性化和便利性特征。构建数字化教学课堂、创新教学评价手段等可有效提升学生学习质量。据此,设计基于评价的融合式教学模式,以“现代教育技术”课程为实践场域,对学习过程数据进行挖掘分析。研究发现,利用基于评价的融合式教学模式进行学习,学生学习质量随着时间的迁移不断提升;学生行为即主动学习、资源管理和协作探究两两之间呈中度以上相关性,其中,主动学习与协作探究呈现强相关性,三者均对学习质量有显著性影响。

基于TPB的大学生线上学习行为影响因素研究

文章基于TPB,对大学生线上学习行为影响因素进行了研究,结果显示,大学生线上学习行为态度、线上学习主观规范和线上学习知觉行为控制对其线上学习行为意愿具有显著的直接正向影响,进而对线上学习行为产生显著的间接正向影响,同时线上学习行为意愿对线上学习行为有显著的直接正向影响;大学生线上学习行为态度与线上学习主观规范之间、线上学习行为态度与线上学习知觉行为控制之间存在显著的较强正向相关,线上学习主观规范与线上学习知觉行为控制之间存在显著的中等正向相关。

混合式教学背景下保守课堂学习行为研究

混合式教学背景下,教学设计进行了调整和改变,课上课下都增加了合作学习,但是学生的保守课堂学习行为仍然存在。这些保守课堂学习背后存在三种心理因素:利他因子、价值因子和防御因子。根据这三种心理倾向,可把学生分为三种类型:价值防御、利他防御以及主动开放,其中价值防御和利他防御占比高达68%。这三种类型学生的期末考试成绩和对混合式教学的接受程度没有明显区别,影响混合式教学接受程度的主要是学生的自我获得感和课外学习行为。由于创新能力的培养更关注课程中学生的显性参与,因而混合式教学设计的关键是创设学生显性参与的条件。

课堂情境中深度学习行为的影响因素研究

为了探析和厘清学生深度学习行为发生的影响因素,研究基于课堂教学视角,对不同学段、不同类型的82节教学视频进行系统观察和切片分析。研究发现:在课堂情境中,深度学习行为发生的程度整体偏低、教师主体深刻影响着课堂深度学习行为的发生、高阶认知目标和诊断性评价对深度学习行为发生的影响更为显著、直观性和参与性强的教学方法有更利于高阶学习行为的发生,而传统教学媒体和一般教学环境不利于深度学习行为的发生。由此,在课堂教学过程中,需结合学生素养发展需求和教学活动情境特点,革新课堂教学理念,营造积极主动的课堂氛围,选择恰当的教学方法,优化知识内容呈现方式,发挥及时评价的作用等,有效引导和驱动有层次、有结构、可持续和可拓展的深度学习行为的发生。