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大学生在线编程学习行为投入与学习效果分析研究
1
作者
孔祥瑞
李明
+1 位作者
马瑞
郑自园
《黑龙江生态工程职业学院学报》
2024年第1期142-146,共5页
基于EduCoder平台的C语言程序设计实践项目学习者行为投入和测试成绩数据,构建在线编程学习行为投入测量框架。采用系统聚类和K-Means聚类方法将学习者划分为出色突破型、努力完成型、边缘落后型三个类别,并依据不同类别学习者特征提出...
基于EduCoder平台的C语言程序设计实践项目学习者行为投入和测试成绩数据,构建在线编程学习行为投入测量框架。采用系统聚类和K-Means聚类方法将学习者划分为出色突破型、努力完成型、边缘落后型三个类别,并依据不同类别学习者特征提出指导策略。使用逐步回归方法测量在线编程学习行为投入对学习效果的影响程度,结果表明:“参与”维度的出勤次数、“专注”维度的关卡完成数和“学术挑战”维度的附加训练对学习效果具有显著性正向影响,“专注”维度的实训总耗时对学习效果具有负向影响,“坚持”维度对学习效果未表现出显著影响。根据研究结果,提出开展小组协作学习、加强学习互动、合理划分学习难度、提升编程学习效能感等相关建议。
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关键词
在线编程学习
学习
行为投入
学习
效果
学习
分析
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职称材料
题名
大学生在线编程学习行为投入与学习效果分析研究
1
作者
孔祥瑞
李明
马瑞
郑自园
机构
重庆师范大学计算机与信息科学学院
出处
《黑龙江生态工程职业学院学报》
2024年第1期142-146,共5页
基金
重庆市研究生教改重点项目“创新2.0形态下基于产业链合作创新的‘产学研一体化’协同培养机制研究与实践”(yjg182022)
重庆师范大学研究生项目“《信息技术与课程整合》教学资源案例库”(xyjg16009)
重庆师范大学研究生科研创新项目“基于神经网络的学生课堂学习行为分析研究”(YZH22017)。
文摘
基于EduCoder平台的C语言程序设计实践项目学习者行为投入和测试成绩数据,构建在线编程学习行为投入测量框架。采用系统聚类和K-Means聚类方法将学习者划分为出色突破型、努力完成型、边缘落后型三个类别,并依据不同类别学习者特征提出指导策略。使用逐步回归方法测量在线编程学习行为投入对学习效果的影响程度,结果表明:“参与”维度的出勤次数、“专注”维度的关卡完成数和“学术挑战”维度的附加训练对学习效果具有显著性正向影响,“专注”维度的实训总耗时对学习效果具有负向影响,“坚持”维度对学习效果未表现出显著影响。根据研究结果,提出开展小组协作学习、加强学习互动、合理划分学习难度、提升编程学习效能感等相关建议。
关键词
在线编程学习
学习
行为投入
学习
效果
学习
分析
Keywords
Online programming learning
Learning behavior engagement
Learning effect
Learning analysis
分类号
G434 [文化科学—教育技术学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
大学生在线编程学习行为投入与学习效果分析研究
孔祥瑞
李明
马瑞
郑自园
《黑龙江生态工程职业学院学报》
2024
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