群体感知视角下学习分析工具对协作学习表现的影响

感知是对某种事实的认知,是了解周围环境的开始,是指导个体行为的重要指标。群体感知是对群体活动过程各方面的了解,是保障协作学习效率和协作学习质量的重要因素。由于群体感知信息的隐藏性,学习者往往需要耗费大量时间和精力来获取相关信息,由此引发消极参与、游离于任务之外等现象。学习分析工具能够将感知信息显性化,减轻感知负荷。但是以往关于群体感知的研究,为学习者提供的感知信息类型较为分散,设计的学习分析工具大多只针对某一方面的感知信息。有效的协作学习需要具备三种类型的群体感知:认知感知、行为感知和社会感知。基于群体感知,在真实的教学情境中,探究利用学习分析工具多维度提供感知信息对协作学习的影响,有助于改善协作学习过程,促进教育与技术的融合。准实验研究结果表明,学习分析工具对小组交互的网络密度有显著性影响,可以明显提升小组参与协作学习的积极性,但在小组成绩上,影响并不明显,还需进一步深入研究。

基于群体感知的CSCL学习分析工具功能研究

在计算机支持的协作学习(Computer Supported Collaborative Learning,CSCL)中引入"群体感知"这一概念,可以促进学习者之间的交流和协作,为解决协作学习效果不佳的问题提供新方法。为此,文章首先分析了群体感知的概念和国外典型的基于群体感知的CSCL学习分析工具的不足,并依托功能设计原则,构建了基于群体感知的CSCL学习分析工具功能模型;随后,文章具体分析了工具功能的技术实现;最后,文章通过问卷调查,发现学习者对工具功能的整体接受度较高,认为工具能有效支持协作学习。文章的研究有助于在线学习者更好地互动交流、解决问题,推动协作学习的进一步发展。

基于教育数据的学习分析工具的功能探究

设计能够支撑有效教学的学习分析工具,是学习分析研究过程中的一个重要环节,也是实现因学定教的技术保障。文章首先分析了国内外学习分析工具的研究现状,并针对已有学习分析工具存在的问题,进行了学习分析工具的功能需求调查与分析。随后,文章以一线教与学的需求为设计驱动,设计了面向学生端和教师端的学习分析工具的功能原型。最后,文章以现有的教育云服务平台为技术支撑,对学习分析工具的功能进行技术实现,以期为精准教学的开展提供工具支持。

基于大数据的学习分析研究综述

随着大数据时代的到来,不断涌现的海量学习数据需要使用新的方法与工具进行处理,学习分析应运而生并成为教育研究与应用领域的热点问题。该文基于文献分析法,对国内外2010年以来关于学习分析的期刊论文进行梳理,根据研究重点不同分为理论框架、模型研究、学习分析技术基础、学习分析工具、应用研究、面临挑战等六大类,并对每一类的重要研究成果进行了梳理与介绍,以试图呈现该领域的整体脉络。在此基础上,提出学习分析发展中亟待解决的问题包括理论基础与理论框架的明确、学习分析相关标准的建立等。

学习仪表盘个性化设计研究

作为"数据驱动教学"的核心,学习仪表盘适用于具有差异的学习者,须解决数据呈现的共性与个性之间的矛盾。研究围绕学习仪表盘的个性化设计展开探索,旨在提供核心指标的基础上,为不同人格偏好学习者呈现个性化的指标。利用"模式识别技术"判定学习者人格特质,基于复制自适应方式建立静态区域与自适应区域,设计了包含"数据指标"以及"前置工具"的自适应呈现内容。设计原型的感知比较验证了设计的合理性;学习行为水平以及成绩的准实验研究表明,学习仪表盘通过恰当的呈现方式放大学习者的感知,从而提升了特定的行为表现;通过推送匹配人格特质的数据指标强化了使用动机,从而助力学习目标的达成。

Introducing CFD and Wind Tunnel Testing in an Undergraduate Fluid Mechanics Course

CFD （computational fluid dynamics） is following the trend of CAD and FEA （finite element analysis） to undergraduate education especially with recent advances in commercial codes. It will soon take its place as an expected skill for new engineering graduates. CFD was added as a component to an experiment in a junior level fluid mechanics course. The objectives were to introduce CFD, as an analysis tool, to the students and to support the theoretical concepts of the course. The students were asked to complete an experimental two-dimensional study for a wing in a wind tunnel, to use CFD to simulate the flow, and to predict the aerodynamic lift using CFD as well as the experimentally obtained pressure distribution. In addition, they had to compare their results to published data for the studied wing. Details of the course, the wind tunnel test and the CFD simulations are presented. Samples from the students＇ work are used in the discussion. The lab activities were successfully completed by the students and the learning objectives were well addressed. One of the valuable outcomes from this lab was the opportunity for the students to integrate multiple fluid mechanics analysis tools and learn about the limits for each tool. CFD also enhanced the learning in the lab activities and increased students＇ interest in the subject.