“三个课堂”支持的学习环境设计与应用研究:基于教育生态学视角

教育生态学是一门运用生态学的原理和方法看待教育现象、解决教育问题的科学,在环境设计方面具有较强的指导价值。面对数字技术在教育领域的渗透,传统学习环境已无法满足数字技术与教育深度融合的“三个课堂”实践。为此,该文以教育生态学为视角,在遵循给养性和平衡性两个原则的基础上,聚焦“三个课堂”学习环境中的生态要素及相互关系,从内部环境和外部环境进行“三个课堂”生态化学习环境设计,在乡村学校和传统强校联合开展的活动中进行应用实践,并通过生态化水平测量及面对面访谈评价学习环境的应用效果,以此提出“三个课堂”生态化学习环境的应用策略,为“三个课堂”的有效应用及推广提供有价值的理论支持与实践参考。

基于项目式学习的AI教师融入生态环境教育的应用路径--以《了解湿地和湿地公园》为例

结合数字人与AI通用大模型技术创设的AI教师在教育领域的应用日益广泛。文章以武汉市某小学生态教育户外体验课《了解湿地和湿地公园》为例,探讨基于项目式学习的AI教师融入生态环境教育的应用路径。通过对比实验数据,证实AI教师在实时解答学生问题、满足个性化需求、激发学习动机以及培养创新能力等方面具有显著优势。AI教师融入生态教育可为AI技术在教学中应用提供有益借鉴。

全面创新改革试验、软环境与区域创新生态系统韧性——基于空间双重差分及双重机器学习的准自然实验

采用2009—2021年中国内地30个省份面板数据(因数据不全,西藏地区未纳入统计),构建基于多样性、缓冲性、进化性、流动性、协调性五维特性的区域创新生态系统韧性评价体系及基于市场环境、政府治理环境、法制环境、金融环境、创新环境的区域软环境评价体系,运用空间双重差分模型、双重机器学习模型就全面创新改革和软环境对区域创新生态系统韧性的影响机制进行准自然实验,结果发现:全面创新改革和软环境均能显著强化区域创新生态系统韧性;全面创新改革对区域创新生态系统韧性具有负向空间效应,而软环境的空间效应能够强化区域创新生态系统韧性;全面创新改革能够强化软环境对区域创新生态系统韧性的促进作用,而软环境的空间效应对全面创新改革的空间效应具有调节作用;全面创新改革能够通过优化软环境对区域创新生态系统韧性的五维特性产生促进作用,但对多样性的影响有限。

深入学习贯彻习近平生态文明思想全面推进人与自然和谐共生的美丽中国建设——在2024年全国生态环境保护工作会议上的讲话

同志们:这次全国生态环境保护工作会议是经党中央、国务院批准召开的,是2023年7月党中央召开全国生态环境保护大会后,全国生态环境系统首次年度工作会议。开好这次会议,对于进一步学深悟透习近平生态文明思想,深入贯彻落实全国生态环境保护大会精神,具有十分重要的意义。刚才,黄润秋部长代表生态环境部领导班子作了工作报告,全面总结过去一年工作进展和取得的成绩,深入分析当前形势,系统部署今年工作。报告是部党组会议审议通过的,我都赞成,请大家认真抓好贯彻落实。

深入学习贯彻全国生态环境保护大会精神以美丽中国建设全面推进人与自然和谐共生的现代化——在2024年全国生态环境保护工作会议上的工作报告

一、2023年生态环境保护工作取得积极进展2023年是全面贯彻党的二十大精神的开局之年,也是生态环境领域具有里程碑意义的一年。党中央时隔五年再次召开全国生态环境保护大会,习近平总书记出席会议并发表重要讲话,深刻总结了我国生态文明建设的“四个重大转变”和必须处理好的“五个重大关系”,系统部署了“六项重大任务”,并强调“坚持和加强党的全面领导”这“一项重大要求”,为我们在新时代新征程继续推进生态文明建设提供了行动纲领和科学指南。

基于机器学习模型的大连市生态环境状况关联性分析及预测研究

基于2013-2020年大连市生态环境状况指数(EI)及同期社会、经济、人口、自然、能源、污染排放数据,利用皮尔逊相关系数法及SHAP机器学习模型解释器法,分析了社会、经济、人口、自然、能源、污染排放与生态环境状况之间的关联性,构建随机森林、支持向量机、极端梯度提升树、人工神经网络4种机器学习预测模型,实现大连市EI空间分异模拟预测。结果表明:EI与自然、人口相关性较高;极端梯度提升树模型表现最佳,训练集和测试集R2分别为0.999和0.756;敏感性分析表明,工业取水量对EI贡献最为显著,且主要为单因素影响;基于最佳预测模型,2023年大连市EI预测值为69.81,对大连市各区县的预测结果能够体现较好的空间差异性。

深入学习贯彻习近平生态文明思想 全面推进人与自然和谐共生的美丽中国建设——在2024年全国生态环境保护工作会议上的讲话

同志们:这次全国生态环境保护工作会议是经党中央、国务院批准召开的,是去年7月党中央召开全国生态环境保护大会后,全国生态环境系统首次年度工作会议。开好这次会议,对于进一步学深悟透习近平生态文明思想,深入贯彻落实全国生态环境保护大会精神,具有十分重要的意义。

深入学习贯彻全国生态环境保护大会精神 以美丽中国建设全面推进人与自然和谐共生的现代化——在2024年全国生态环境保护工作会议上的工作报告

同志们:这次全国生态环境保护工作会议的主要任务是,以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,全面贯彻落实党的二十大和二十届二中全会以及中央经济工作会议精神,深入学习贯彻习近平生态文明思想和全国生态环境保护大会精神,总结2023年生态环境保护工作,分析当前面临形势,安排部署2024年重点任务。下面,我讲三方面意见。

移动环境下大学英语自主学习能力培养的生态给养优化路径研究

本研究以教育数字化转型下现代信息技术赋能大学英语学习为切入点,借助社会文化理论和生态给养理论的理论框架,分析了二语学习者在特定环境中通过社会文化经历而形成认知与情感的交互发展过程。同时,本研究基于生态给养理论对大学英语教师和学生在教与学的过程中在移动环境下获得的生态给养状况进行了调查。通过分析,总结出了当前移动环境下大学英语自主学习能力培养存在的问题,并提出了解决方案。旨在设计更有效的大学英语自主学习能力培养的生态给养优化路径,以提高现代信息技术辅助大学英语教学的质量和学习者的学习效率。

幼儿阶段生态环境教育融合项目式学习的实践探索

本文通过融合生态环境教育与项目式学习,设计并实施一系列具有生活化和实践性的项目,激发幼儿对自然环境的兴趣与好奇心,培养其环保意识和责任感。目前,生态环境教育已经成为教育领域不可忽视的重要部分,尤其是幼儿阶段的生态环境教育。本文通过融合生态环境教育与项目式学习,设计并实施一系列具有生活化和实践性的项目,以此激发幼儿对自然环境的兴趣与好奇心,培养其环保意识和责任感。生态环境教育与项目式学习的融合基础生态环境教育的概念生态环境教育是通过有目的、有计划、有组织地指导人们认识、理解并尊重自然环境,促进人与自然和谐共生的社会活动。它是一个综合性的教育领域,不仅是学习生态环境知识,更是培养个体对自然环境的认识、情感、态度和价值观,是对自然之真、善、美的体验与欣赏。

网络学习环境生态化设计研究

在信息技术迅速发展、教育亟需变革的社会背景下,"生态"一词越来越受到教育研究者的青睐。生态化网络学习环境将学习者与学习环境视为一个整体,关注学习者与学习环境的互动关系,关注学习过程中的生成,关注网络学习生态的形成与维持,被认为是适应未来的网络学习环境的发展趋势。该文以"生态化学习""学习生态""学习生态系统""给养"为关键词检索相关文献,通过对文献进行归类、比较等分析,认为:生态化网络学习环境的研究源于WebX.0、混搭(Mash-up)、云计算等技术的发展与支持;生态心理学、复杂性理论、联通主义等理论为网络学习环境的生态化设计提供直接的理论支撑;研究者从自然生态系统视角、学习资源的有机生命特征视角、文化生态视角等提出了网络学习环境的生态化结构模型;给养(Affordance)在文献中频繁出现,通常被用以描述网络学习环境的生态化支持/互动关系;混沌理论、后现代主义、贯一设计等为生态化网络学习环境的具体设计方法提供了依据。

生态化虚拟学习环境及其设计

生态学为人们研究虚拟学习环境提供了新的视角。本文从生态学的基本概念和原理出发,分析了生态化虚拟学习环境的特点和构成要素,在此基础上设计了生态化虚拟学习环境结构和功能模型,探讨了生态学基本规律在虚拟学习环境设计中的具体应用。

虚拟学习环境的生态失衡及其对策研究

从生态学的角度审视虚拟学习环境,其中存在的诸多问题可以看作是生态失衡的表现。生态化虚拟学习环境的生态失衡,表现在两大方面:生态化虚拟学习环境与学习者之间关系的失衡,以及内部结构和功能的失衡。面对生态化虚拟学习环境的失衡问题,可以从内部自我调控机制和外部预防检测与保护体系两方面建构解决对策。

虚拟学习环境的生态问题及其解决对策

当前,虚拟学习环境中普遍存在着不同程度的生态问题。按照虚拟学习环境的构成因子可以把这些问题归纳为物理环境"生命周期"短、社会环境"人际关系"冷漠和规范环境发育不成熟三个方面的问题。本文对三个方面的问题分别进行了分析,并提出了相应的解决对策。

给养视域下网络学习环境的生态结构新解

给养作为环境的使用者与环境之间的关系存在,代表既与有机体相关又与环境相关的意义,同时也潜在地提供了一种弥合技术和教学之间的鸿沟的途径,对于解释学习者与网络学习环境之间的生态化交互结构与规律有着非常重要的意义。从给养的视角来看,学习者与网络学习环境之间存在着自然相关、动态适应的生态化互动关系,共同构建网络学习的生态系统。文章从给养分类的视角,建立网络学习环境的给养结构。给养的分类,第一层面是对真实的给养和可感知的给养的区分;第二个层面是对功能给养、感官给养、认知给养、物理给养的区分;第三个层面则是对教育的、社会的、技术的给养的区分;还有正面的和负面的给养。该结构试图展现网络学习环境中给养的层次与类型,也就进一步规定了环境的功能,并对给养的设计起到直接的导向作用。

生态学视角的网络学习环境结构分析

借鉴生态学的"生态系统"、"给养"、"功能性区域"等理念,文章从要素、关系、功能、整体等四个层面分析了网络学习生态系统的结构,以期为从关系的角度认识和设计网络学习环境提供理论参考。文章认为,作为实体存在,网络学习生态系统是由许多要素构成的整体;作为关系存在,各要素之间存在着复杂的相互作用关系,这些复杂关系是形成网络学习生态的必要条件;作为功能单位,该系统具有教育给养、社会给养、情感给养、物理给养等四个功能性区域;在给养的互联互动中,该系统形成了一个统一的给养复合体。

生态系统视角下的虚拟学习环境的构建

进入21世纪,由信息技术构建起来的虚拟学习环境,已经成为影响学生发展的一种重要学习环境。但是,由于缺乏对虚拟学习环境生态性的认识,导致虚拟学习环境中的资源荒废、人气沉寂、秩序混乱等系列的生态问题。因此,从生态学的角度,探讨如何设计、开发、运行和管理具有活力的、可持续发展的、和谐的、生态化的虚拟学习环境,是当前教育技术理论与实践中的新课题。本文把学习环境看成一个生态系统,阐述了虚拟学习环境的系统性、人文性、动态性、开放性和自组织性等生态特征,并依据生态系统的每个特征,分别提出了设计与开发、运行与管理虚拟学习环境的构想,并提出了相关的具体措施,以期解决当前虚拟学习环境中存在的生态问题,保持虚拟学习环境的和谐、健康和生态化发展。

网络学习环境生态化设计方法研究——基于给养的“一主体、两匹配”3M设计模型

从生态学的视角看,学习者的学习行为是由学习者的学习意图、效能和网络学习环境的给养共同决定的。网络学习环境生态化设计的关键是设计给养,以使其能够更好地与学习者效能动态契合,这对于创设学习者与学习环境互动、共生的网络学习生态有着重要的意义。针对"如何进行生态化设计"这一问题,提出"一主线(1Mainline)、两匹配(2 Matches)"的给养设计模型(简称3M模型),为网络学习环境提供了一种生态化设计。通过对基于给养的主线和匹配的设计策略进行论证,可以得出:一主线(1M)是指由"学习目标-学习活动"这一统一体决定的主线导向着网络学习环境的设计;匹配一(2M)是指学习工具的选择要与学习活动的需求以及学习者的效能相匹配,同时给出了一个给养分类系统,作为设计匹配的桥梁;匹配二(3M)是指学习资源的设计要与学习活动的需求以及学习者的效能相匹配,并从资源的形式(感官给养)、资源的内容(认知给养)、资源的情境性(情境给养)、资源的交互性(交互给养)四个方面,建立了学习资源的分析框架,作为设计资源匹配的策略。

从“机械还原”到“有机整体”:网络学习环境设计的生态转向

远程教育的现实发展高度依赖有效的网络学习环境,然而,当前网络学习环境设计多持"机械还原"取向,这导致网络学习环境不同程度地存在生态缺失的问题,严重阻碍了在线教育的可持续发展。基于深入调研与分析,发现网络学习环境生态缺失主要表现在开放性、互动性、适应性、进化性缺失四个方面;网络学习环境设计存在的"机械还原取向"表现为"物"化设计("物"化学习者与学习环境)、线性化设计(信息/知识的"传—受"式设计,"以管理为中心"的设计)、割裂化设计、静态化设计(重静态搭建、轻动态管理,重预设、轻生成,"一刀切"的设计)四个方面。生态学的"有机整体论"以其"开放、有活力、可持续进化、动态平衡"的观点,为变革传统的"机械还原"取向的网络学习环境设计提供了新的价值取向。在有机整体论思想指导下,网络学习环境设计的哲学起点转向生态主义的"互动整体论",系统观由静态化的机械系统转向以复杂联系、给养关系、生态平衡为核心特征的生态系统,设计观由割裂化的要素设计转向学习者与学习活动动态匹配的给养设计。

基于深度学习街景影像解译和景感生态学的视域环境定量解读

城市物理环境带给居民丰富而生动的视觉意象,目前许多文献结果表明其宜人性与公共福祉以及健康状况息息相关。景感生态为探究城市物理环境与居民感知信息之间的联系提供了指导依据,通过人本尺度的定量手段解读城市环境中视觉、听觉和味觉等多维度感知信息。秉承景感生态学的基本原理,引入一种结合街景大数据和深度学习的城市环境量化手段,以北京市六环范围为例,将景感视率作为测度对人本视角下的城市环境展开定量解读。在全面把控多维景感要素的同时,旨在实现以人为本的城市物理环境优化设计,从而满足人们对生活品质提升的实际需求。实验结果显示:(1)从视觉感受的宏观表现来看,北京四环路范围内建成环境的"闭合感"较强,而对绿植的感知程度相对偏弱,因而需要开展存量环境设计并优化视域界面结构;(2)以景感视率作为特征值进行聚类得出3类主导空间(绿色空间、灰色空间和蓝色空间),可针对灰色空间着重部署垂直绿化资源,提高城市视觉绿化的可感知性,从而营造舒适宜人的绿色氛围、促进公众身心健康;(3)为景感生态学提供了基于大数据思维的数据集和定量方法补充。综上,以街景影像和景感生态视角对北京市中心城区的视域环境展开定量分析,采用了先进的深度学习框架(Detectron2)并结合经典的机器学习方法(K-Means)对人本视域内多维景感要素的空间分布特征进行解读。借助景感生态规划可以有针对性的改善城市视域界面的感知质量,提升智能管理水平,帮助城市规划设计人员和管理者从人本视角提升城市公共环境品质和风貌。