基于SouFLé框架的在线协作学习分析模型

协作学习是在线学习的重要方式和途径,通过学习分析提升其学习绩效已成为学界共识。然而,已有相关研究多针对个体学习状态,缺乏对小组协作状态的关注。会话文本可以客观反映学习者的协作过程,基于SouFLé框架提出的面向知识建构的协作学习分析模型及指标体系,从会话协商、会话介入和会话传递三个维度的12个指标出发,能对在线协作学习中的个体学习、组内学习、组间学习等阶段进行全面分析和评估。从个体状态、小组状态、组间状态和班级状态四个层面,应用该模型对在线协作学习案例中的会话文本进行分析,结果表明:学习者的积极参与有利于小组在会话协商中达成观点的一致和整合;协作状态较好的小组能够针对他组建议进行辩论并批判性接受;组间互评有助于促进小组间的互助合作,进而提升在线协作学习效果。依托SouFLé框架构建的协作学习分析模型有助于全面认识并指导在线协作学习过程,帮助教师有针对性地设计、监督和预测协作学习活动,并通过及时干预来改善学习效果。

目标导向的学习分析模型构建

人类社会已经进入"数据驱动学校,分析变革教育"的大数据时代,大数据的推广与使用必将变革传统教育的面貌,而学习分析则是助推这场变革中的核心力量。目前,学习分析技术在教育领域的应用正处于起步阶段,许多研究者从不同的角度为学习分析技术在教育领域应用提供新思路,并尝试构建了不同的学习分析模型。由于现有学习分析模型的侧重点不同,且未能呈现出明确的分析目标,为此该文构建目标导向的学习分析系统模型,旨在通过从诊断评估、学习预测、教育研究三种应用目标的确立,为学习分析技术在教育领域中的应用提供新的明确思路。目标导向学习分析模型可以概括为"一个目标、两类约束、三种受众、四个环节"。目标的确定是学习分析得以开展的关键前提;两类约束包含影响学生学习效果的内在约束和外在环境约束;教师、学生、教育管理者是学习分析系统中的主要受益者;数据收集与存储、数据处理与分析、分析结果与呈现以及结果的应用与服务是学习分析的主要流程。

面向对象的学习分析模型的构建与实现

学习分析作为数字化学习绩效评价的主要手段,是目前教育技术领域研究的热点之一。为了使学习分析能够更有针对性地指导教学过程,该文从利益相关者的角度构建了面向对象的学习分析模型,其特征是基于面向对象方法学的理论创建学习对象类,具有对象的封装性和类的继承性。根据应用环境的约束和学习分析目标的方向性设计了一组方法,可对学习数据变量进行量化计算,实现在教学过程中有针对性地实施干预。以计算机操作系统课程教学为例,采用对照实验来验证该模型的可靠性与有效性。实验结果表明,面向对象的学习分析模型可以优化教学过程、为教与学提供参照与指导,并能有效地提升学生的学习效果,实现个性化学习。

学习分析模型的分类与对比研究

在分析领域中逐渐分离出的学习分析,通过获取、分析数据来实现促进学习和优化教学的目的。学习分析模型作为学习分析的参照性指导方略,对学习分析的高效实施具有重要作用。文章归纳了国内外学者提出的各种学习分析模型的基本策略与设计结构,并按照各模型不同的侧重点,将现有的学习分析模型分为反馈环状学习分析模型、交互网状学习分析模型和多因素学习分析模型。此外,文章还研究了这三类学习分析模型的特征、基本环节、设计特点并进行了对比分析。文章的研究成果,可为今后学习分析领域的研究与应用提供参考。

大数据环境下的自适应在线学习平台学习分析模型设计——以重庆广播电视大学为例

通过大数据分析,教育管理者能够通过学习平台全面地记录、跟踪、掌握不同学习者的学习特点、学习需求、学习基础和学习行为,从而为不同的学习者建立学习模型,打造"个性化"的学习空间,并利用大数据分析结果动态地推荐学习路径、学习资源。推动实现"因材施教"。建立合理的自适应在线学习分析模型是大数据技术在教学平台实现的基础。

数据驱动的自适应学习分析模型研究

随着教育信息化的深入发展,学习分析逐渐成为人们洞察学习过程细节、实现精准教学和个性化教学的有效方式。学习分析模型的研究有助于给予学习分析正确的指引。文章对国内外的学习分析模型进行了分类和梳理,并阐述了其优势与不足,在此基础上构建了基于数据驱动的自适应学习分析模型,对其构成要素进行了阐释和说明,进而指出它的未来发展趋势,以期为学习分析系统的研发及相关研究提供参考。

基于学习行为大数据的深度学习分析模型及实现

近年来,随着互联网和通信技术的快速发展,利用技术工具辅助深度学习研究、提高深度学习效果,成为深度学习研究的新重点。文章以深度学习理论为依据,以诊断深度学习结果、干预深度学习过程、预测最终表现为目标导向,通过比较研究法对现有学习分析模型的共性与差异性的探究,构建深度学习分析模型,以期为探究学习行为与深度学习提供新的思路。

基于网络教学平台的学习分析模型构建探讨

随着教育模式的不断更新与升级,线上教学已经成为当下主流的教学手段之一,基于网络教学平台的学习模式具有极高探讨价值。本文以网络教学平台为基础,对学习分析模型的构建方式进行简要论述,将学习分析模型中包含的模型框架、数据信息的采集与分析等结构进行了分析,为学习分析模型的构建提供参考。

利用智能Agent技术构建学习者分析模型

本文基于Agent的网络教育情境下,重新界定了学习者的分析内容,并在此基础上,提出了一个智能化的学习者分析模型,从而对学习者的智能化分析提供了一个新的视角。

基于xAPI的开放学习者行为分析模型研究

xAPI解决了传统SCORM标准存在的结构复杂性以及数据传递单一性等问题,以"活动流"的形式更加有效地支持开放学习环境下对学习者的全面评价和个性化学习支持服务。文章通过对xAPI数据标准以及开放学习者学习行为分析,发现:(1)通过对开放学习者的学习行为进行语义分解,总结并扩展了20个"以学习者为中心"的学习行为动词;(2)提出基于xAPI的开放学习分析架构以及开放学习者行为分析模型,以更好地支持开放学习数据挖掘和学习分析;(3)以一位开放学习者的xAPI格式下的学习行为数据为例,进行开放学习者行为画像分析,为全面理解xAPI在支持开放学习者行为分析方面的作用具有重要意义。

教育大数据背景下的学习者特征分析模型构建

促进学习者个性化学习与发展是教育信息化发展的核心诉求,构建学习者特征分析模型是个性化学习的关键。如何利用学习者的行为数据,准确分析其学习特征,了解并满足其个性化学习需求,是教育工作者需要攻克的难题。文章通过对学习者模型构建相关文献的分析,从静态数据、动态数据、动静态数据比对分析三个方面,构建了大数据支持的学习者特征分析模型,以促进学习者特征分析的准确性,为教师科学教学决策提供一定依据。

基于学习者个性行为分析的学习结果预测框架设计研究

对学习者及其所在情境中产生的数据进行记录和分析并为其提供个性化学习服务是教育大数据背景下学习分析研究在促进有效学习方面的内在旨趣,而要实现对学习状态的评估、预警和干预则需要对学习者个性化信息进行实时建模。该文通过对国内外学习分析模型的梳理分析总结存在问题,并基于个性化学习模式和相关文献构建了数字化学习环境下个性化行为分析模型。在此基础上,以教学目标分类理论、个性化学习理论和社会认知理论为指导设计了"目标—过程—结果"为思想的学习结果分类设计原理,并对各层级的学习行为类型进行分析。最后基于学习行为分析模型和学习结果分类设计了学习结果预测框架,包括学习内容分析、学习行为分析和学习预测分析三个模块,为后面个性化学习分析工具的设计提供理论指导。

学习行为分析在高职学生在线学习中的应用研究

在线学习已成为学习重要组成部分,对在线学习学习行为分析有利于提高教学质量。本文在西蒙斯模型和Clow循环模型的基础上,参考穆尔的交互分类理论,提出了学习分析模型框架。从学习者与系统、学习者与内容、学习者与学习者、学习者与教师四个方面和12条测量指标进行分析,收集超星泛雅平台数据,辅以在线问卷调研、个别访谈等,对学生的总体学习行为和基于性别的差异性学习行为进行分析,最后得出结论、给出建议。

在线学习行为与认知水平间的关联分析

在线学习评价对保障在线学习质量意义重大。相较于常见的观看视频时长、发帖次数、测验成绩等简单量化指标,文章更关注学习过程中所达到的认知水平。基于平台细粒度数据,构建在线学习行为分析模型,量化指标体系,采用相关分析与聚类研究法,探究在线学习行为与认知水平间的关系。研究表明,章节测验完成度、视频观看反刍比、作业完成度、发布帖子、回复别人帖子、同伴回帖等六个行为指标能表征在线学习认知水平。量化六个行为指标,既利于教师合理地对学习者实施过程性评价,又便于学习者更好地参与学习过程,促进认知水平的提升。

在线学习行为分析研究综述

本文对学习行为记录、个性化学习及智能化服务以及学习行为分析模型三个方面的研究进行归纳综述,提出了以目前在线学习行为分析研究中存在的一些问题。

数智融合时代学习分析技术的演进、贡献与展望——2021学习分析与知识国际会议(LAK)评述

进入数智融合时代,学习分析技术成为推进教育行业数智化融合发展的关键驱动力。学习分析与知识国际会议(LAK)是学习分析领域最具学术影响力的会议之一,2021学习分析与知识国际会议于4月12-16日在线召开,主题为“我们产生的影响:学习分析对学习的贡献”,大会着重关注了研究与实践并重的学习分析在追踪学习、监督学习、评价学习、优化学习和变革学习等方面的最新进展。为此,基于学习分析技术的演变历程,提出了学习分析技术成熟度模型,从助推循证教育体系构建和驱动教育数据分析革新两个层面,阐述学习分析技术对教育产生的贡献,并进一步从新机遇、新方向、新范式、新机制、新素养、新学科等“六个新”,展望行业数智化融合进程中学习分析技术的发展前景。以期为学习分析领域未来的实践研究提供指引,促进“智能+”教育的创新发展,助力教育领域的数智化转型升级。

试论地方性高校大学生核心竞争力模型的构建及其应用

文章在阐述大学生核心竞争力的概念的基础上,运用推理归纳,在实证基础上,从分析地方性高校大学生核心竞争力的数个影响因子入手,构建地方性高校大学生核心竞争力的物理模型并对模型的应用进行了论述。

网络学习者特征初探

随着我国网络教育的飞速发展,网上教学逐渐成为远程教育的重要形式。与传统远程学习者相比,网络学习者的特征发生了一定变化,然而,当前大量网络课程的设计与开发却较少全面考虑网络学习者的新特征。为此,本文希望通过对国内外相关研究文献的梳理,归纳和总结出网络学习者的相关特征,从而为中国网络教学的实践提供参考依据,并为远程学习者的相关研究提供支持。本文首先对远程学习者特征进行文献研究,分析和改进了已有远程学习者特征分析模型,并以此为理论框架对网络学习者的特征进行分析,之后论文在文献综述的基础上讨论了成功网络学习者的特征。