高校SPOC环境下学习者行为序列的差异性分析研究

由于教学方式的灵活性与学习的可控性,小规模限制性在线课程(Small Private Online Course,SPOC)在高等教育学府教学实践中备受欢迎,而目前针对高校SPOC环境下学习行为模式和规律的研究还甚少。该文以华中师范大学自主开发的SPOC平台Star C中12517名在校大学生在一学年内的学习行为记录作为研究对象,并对其学习行为进行了实证观察、编码与分析。首先邀请两名专家对行为数据进行编码,提取学生学习行为的二阶转移序列,然后对编码数据采用频率统计分析和二阶序列分析以发现高校SPOC教学中学生行为序列的概率分布和状态转移模式。在此基础上,采用滞后序列分析法(Lag Sequential Analysis,LSA)提取每个年级学生最显著的行为模式,据此发现不同年级群体行为操作的规律性,并对不同年级下学生行为模式的差异性进行分析。最后,评估了学习平台的可操作性、可扩展性与局限性并为今后SPOC环境下学习行为的研究提出建议。

基于文本挖掘的学习分析应用研究

当前,关于学习分析的研究,国内外研究者主要关注学习者在网络教学环境下产生的结构化数据,而伴随学习交互模式的多元化,以文本为主的非结构化数据正在不断生成。近年来,通过对文本数据的挖掘来测评学习者的知识能力以及甄别其心理与行为已成为一种新的学习分析方法。本文首先描述了学习分析、文本挖掘的概念,通过文献分析法,对国内外采用文本挖掘技术的学习分析研究现状进行了综述;其次,介绍了学习分析中文本挖掘的数据来源、方法和工具;最后主要从课程评价支持、学习者知识能力测评、学习共同体分组、学习行为危机预警、学习效果预测和学习状态可视化等6个方面阐述了文本挖掘应用于学习分析中的具体实例,并对未来作了进一步的展望和探讨。

中小学语文作文数字化互动教学策略研究

中小学语文作文教学是广大一线教师和学生们渴望有所突破的一个教学难题,先前研究虽然对作文教学进行了很多的思考与探索,但是大部分仍停留在传统的教学之中,将中小学语文作文教学与互联网、大数据、云计算以及数字化教学环境结合的研究却寥寥无几。当前,信息技术与学科融合已是大势所趋。信息技术与教学融合在很多学科也有了很多实实在在的突破,并得到了社会的认可。而信息技术与语文学科的融合,特别是与作文教学的融合却少之又少。本文一方面依据语文课程新标准对作文教学提出新要求,另一方面发挥信息技术整合资源的优势和数字化教学良好的交互优势,提出一套包含章法学习、读促储备、创设情境、口语交际、撰写初稿、互动修改提升、在线批改和平台分享的中小学语文作文数字化互动教学策略,为一线教师和学生在作文教学中节省时间、减轻负担、提升效率。

数字化教学情境与英语学科融合模式探究

信息技术与学科的融合是现阶段教学改革的整体趋势。本文通过探究英语课堂在数字化教室中的开展,旨在探讨利用star C教学平台与英语学科融合的模式。通过基于师生互动方式导入新课、双重编码理论模式教学、实时的互动反馈以及教学过程随时随处可写等方面的探究,为一线教师面向数字化教室与英语学科的融合提供一定的参考。

中低成就低年级学生的错误样例学习研究

错误样例学习是样例学习的新分支,错误样例能增加样例学习的效力。本文通过实证研究探讨低年级中低成就学生错误样例学习的效果和可行性,同时利用"出声思维(think aloud)"获得学习者的自我解释,对解释内容编码和分类后探究学生错例学习的表现和遇到的困难。结果表明错例学习能促进中低成就学生概念性知识的获取和程序性知识的远近迁移。中低成就学生在解释错误时倾向从具体的解题步骤入手,且在解释过程中可能会被样例中的错误误导。