混合学习环境下学习者的在线自我调节学习潜在剖面分析及行为过程挖掘

混合学习强调线下课堂教学和线上自主学习的混合以实现优势互补,其中学习者的在线自我调节学习能力显得异常重要。文章旨在揭示学习者的在线自我调节学习能力存在哪些潜在类别,不同类别学习者是否具有不同的在线自我调节学习行为过程模型,以及这对于在线自我调节学习环境的设计有何启示。研究首先对239名学习者的在线自我调节学习能力进行测评,然后使用潜在剖面分析方法对测评数据进行分析,发现样本学习者可以分为高、中、低三种不同水平的自我调节学习剖面类别。然后分别对三种类别学习者的在线自我调节学习行为数据进行过程挖掘,研究发现:(1)学习者的自我调节学习能力更多体现在执行阶段的行为上;(2)中高水平自我调节学习者的在线学习行为表现出更强的认知和元认知策略;(3)高水平自我调节学习者体现出更有效的时间管理策略与更强的整体规划能力。因此,在线自我调节学习环境需要引入自适应支持机制,为学习者提供适应性的过程和策略支持。

基于CiteSpace的国际智慧学习环境研究主题计量分析

[目的/意义]研究国际智慧学习环境领域起源与发展现状,为进一步完善智慧学习环境这一领域的相关研究实践提供了一定的参考。[方法/过程]以Web of Science数据库中搜集到的402篇文献为数据来源,借助文献计量工具CiteSpace软件对智慧学习环境领域的关键文献、机构、期刊、作者进行共现和共被引分析。[结果/结论]发现智慧学习环境源于技术发展下学习环境的改变,传统学习环境已经无法满足现代信息时代“原住民”的多样化需求,需要更新学习环境使学生学习更加高效便捷。同时,智慧学习环境强调以学生为中心,通过提高学习环境智慧化,使学生学习更加有效,因此不同的学者构建了许多智慧学习环境模型。目前,新型教学模式和评价体系与智能化跨媒体学习环境的构建是智慧学习环境领域未来发展的趋势之一。