网络远程学习者特征分析方法初探

学习者特征分析在教育活动中具有重要的地位,它是教学设计活动的前提,教学成功的关键。文章对网络远程学习者特征分析的必要性进行了阐述,对已有方法进行了分析,并结合网络远程教育的特点,提出了一种网络远程学习者特征分析的方法。该方法将预备库与远程学习者特征的分析步骤相结合,是一种立体化方法,它能够调动师生共同参与远程教学活动,为远程学习者特征分析提供可资借鉴的操作经验。

学习者特征分析对教育游戏设计的启示

教育游戏的设计是否与学习者的特点相匹配是决定教育游戏设计成功与否的关键因素,教育游戏的设计必须依据学习者的特征进行。学习者的认知发展特征、起点水平和学习动机,是教育游戏难度、类型和奖惩措施设计方面的重要依据。教育游戏中所特有的学习者特征决定着教育游戏的互动方式和难易程度。学习者特征分析对教育游戏设计具有重要的启示作用。

优秀外语学习者特征分析——一份调查报告

一、引言随着我国改革开放方针的进一步贯彻和四化建设的飞速发展,各类外语人材的需求量不断增加,同时,对外语专门人材的政治和业务素质的要求也日益提高。培养出更多。

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。

中职学校学习者特征分析方法初探

学习者特征分析在教育活动中具有重要的地位，它是教学设计活动的前提，教学成功的关键。本文结合中职教育的特点提出中职学习者特征分析方法，该方法是资料库与中职学习者特征的分析步骤相结合的一种立体化方法．为中职学习者特征分析提供可以借鉴的操作经验。

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。

面向协作学习多重投入特征画像的多模态学习分析

群体投入特征画像是教育与信息技术交叉学科关注的重要研究议题。目前的研究,尚需要在群体投入维度与指标构建、多模态交互数据的融合表征,以及群体多维投入特征刻画等方面取得突破。鉴于此,如何采用多模态交互信息来表征协作学习参与者的投入状态,成为应对当前挑战的关键问题。因此,结合德尔菲法与层次分析法建立群体多重投入特征的分析指标及权重,利用多模态交互分析方法融合与表征多维投入特征,并从群体投入状态差异与时序变化等角度,刻画协作知识建构中参与者的投入特征。研究结果认为:行为参与、社会关系、观点建构和共享调节是刻画群体协作学习投入状态的重要指标,基于多模态数据刻画群体投入特征方法需处理的关键问题是多模态交互数据的融合比例与数据对齐方式;在群体知识建构活动中,个体在各子投入维度的不均衡表现与小组内部成员相互影响的投入表现是协作学习投入的主要特征。

在《教学设计》课中开展研究性学习的尝试

如何在传统课堂教学中开展研究性学习是一个崭新的课题。本文结合课例对在《教学设计》课中开展研究性学习的优势、理论依据、教学环节进行了初步的探讨。

论职业教育中的教学设计研究

教学设计也称为教学系统设计,是20世纪60年代末首先在西方发展起来的一门实践性很强的科学,它的最终目的是通过优化教学过程来提高教学效率,并可用于设计各种与教学相关的不同领域、不同规模的教学系统。教学设计在形成和发展过程中,吸收了认知心理学的许多研究成果,逐渐与媒体技术、个别化教学、远程教育一起构成了目前教育技术最主要的研究与实践领域。近年来,在职业教育院校中,教师对教学设计的认识不断提高,相关的学术活动层出不穷,该文着重从教学设计的概念、产生与发展、教学设计分类、以及教学设计的一般过程等方面阐述了自己的一些观点,以下是具体内容。

基于多元化信息参照的汉语教学分级测试体系构建

本文结合语言测试和教育学的跨学科研究视角,论证了分级测试体系化的必要性,从分级测验试题研发、分班决策影响因素考察等方面,提出构建基于多元化信息参照的分级测试体系的整体框架,以及验证该体系效能的方法。期望通过综合运用测验法、问卷法和访谈法等方法,收集分级测验分数、学习者特征(包括学习者一般特征、学习态度与动机、学习风格等)数据信息并进行统计分析,探讨和确定对最终分班决策起作用的各类影响因素及其相互关系,并以此为基础着力提升所架构的多元化、立体式分级测试体系的科学性和有效性。