基于深层次学习理论的翻转课堂发展性评价体系的构建

翻转课堂作为一种新的教学模式在高等教育教学中被广泛应用。如何评价这一教学模式改革的成效是一个有待研究的问题。构建翻转课堂评价体系具有十分重要的意义。在深层次学习理论指导下,从教学设计、在线学习、课堂教学、成绩与教学成果、教学研究五个方面构建翻转课堂的发展性评价体系,设计相关项目建设要求及具体的评价指标和权重比例,指出了该评价体系的相关推广价值,并对相关问题进行了探讨。

翻转课堂课前深层次学习的问题生成策略研究

课前先学的质量是翻转课堂教学面临的最大挑战之一。课前自主学习虽定位在低阶目标达成,但从学习过程参与的视角来看,依然有深层次的认知参与的特征。基于交互理论和学生提问的认知功能,研究构建了一种鼓励学生先学阶段提问的问题生成策略,并开展应用研究,发现该策略能够促进学生更深地卷入到认知过程之中,表现为元认知、问题意识、学习行为投入度等方面的明显提升,并有助于促进学生认知目标达成度的提高。研究认为,问题生成策略的内在原理在于有效促进了学生与学习资源的信息交互与概念交互,促进了学生的思维卷入和深度学习的发生,其本质是一种主动学习。研究进一步深化了对深层次学习的认识,并建议关注学生问题库这一生成性资源的价值。

大学英语学习自主性与多层次学习资源

通过对中西学者学习自主研究的回顾和讨论,提出中国的大学英语学习者自主必须首先满足学习者个体对多层次可自主选择学习资源的需求,否则,学习者自主只能局限于学习者自觉学习和自我管理能力的讨论,无法体现大学英语学习的"个性化"要求。

深层次学习法对胸部肿瘤专科临床教学的影响

目的：探讨深层次学习法在胸部肿瘤专科临床教学中的应用效果.方法：选取2011年1月～2013年1月本科护理生56名为研究对象,采用深层次学习法进行临床教学.比较深层次学习法对护生临床教学满意度、学习兴趣、主动独立解决问题的综合能力的影响.结果：护生能够对实习的内容提前预习,与临床教学配合默契,激发了护生的学习兴趣,提高了解决问题的能力及实习效果.结论：深层次学习法能提高临床教学的教学质量,调动护生探讨新知识的积极性,更为培养护生独立思维能力提供新的思路,能灵活解决临床复杂的护理问题.

在线学习中深层次学习影响因素研究

在线学习中深层次学习的发生是教学双方追求的共同目标,为达成这一目标,需要剖析影响深层次学习的因素并深入探讨其内部作用机制。为此,研究从个体、交互、环境三个维度梳理影响因素,提出理论模型及相应假设,根据假设设计测量工具,对470名学习者进行测试和数据分析,同时,结合88名学习者5周在线学习的完整数据对测量结果进行再验证和深入分析。研究发现:(1)在线学习中,环境因素对深层次学习影响最大,个体因素影响较小,简单交互对深层次学习没有直接影响;(2)环境因素对交互因素的影响大于个体因素,环境因素对个体因素具有正向影响,还可以通过个体因素这一中介变量影响交互。以上结论可为在线教学、线上线下混合学习中促进深层次学习策略的实施和教学实践提供依据。

基于深层次学习策略的混合式教学模式设计与实践

深层次学习的发生是衡量学习效果的重要标准,研究借鉴深层次学习策略,从学习过程、学习活动、学习资源、学习平台四个方面设计深层次混合式教学模式。通过对88名学生9周学习的完整数据进行深入分析发现:该模式能激发学生元认知,提高知识理解力和投入度,有效促进深层次学习目标的达成。

基于非均衡数据层次学习的案件案由预测方法

案件案由是对案件所涉及法律关系性质的描述,科学、完善的案由设置有利于正确适用法律,是人民法院实行案件分类管理的重要途径。案件案由预测技术指基于案件案情的文本描述由计算机自动给出案件所属类别。在案件属性预测研究中,由于低频类别的样本数量较少且难以学习相关特征,因此已有方法在数据处理部分通常会对低频类别样本进行剔除。然而,在案件案由预测问题中,关键的挑战正是如何对属于低频案由的案件做出准确预测。为此,文中提出了一种基于非均衡数据层次学习的案件案由预测方法。在案件案由预测中,根据案由层次结构将案由划分为一级案由和二级案由,二级案由中的大量尾部类别被汇聚成上层样本数较多的大类,进而通过层次学习的方式来实现二级案由的预测,使二级案由有一级案由的信息支撑。最后,引入调整数据不平衡的损失函数来实现案件案由的预测。实验结果表明,所提方法整体优于对比方法,其平均精确率比现有方法提高了4.81%,这表明通过层次学习和引入非均衡数据损失函数能较好地解决案件案由预测问题。

浅谈初中生历史深层次学习兴趣的培养思路

历史学科的教学追求唯物史观、时空观念、史料实证、历史解释和家国情怀的落地,常用的机械记忆无法达到这样的目的,此时,就需要学生掌握新的学习方式。新的学习方式需要深层次的学习兴趣驱动,真正深层次的学习兴趣应当表现为学生对历史关系的探究以及对历史逻辑的梳理。深层次的初中历史学习兴趣离不开对历史脉络及其规律的敏感性,表现为学生能够主动地运用历史知识去阐释现实;表现为学生基于对历史知识的占有,在此基础上寻找探究历史脉络与规律的深度的心理倾向。基于核心素养发展的视角培养学生的深层次学习兴趣,是初中历史学科教学的当务之急。

多媒体技术在学生深层次学习能力测验中的应用

深层次学习鼓励学生主动参与知识的探索与产生,深层次学习能力测验考查学生的认知加工过程是否正确合理,该类型测验常因题型缺乏而未能较好实现。本研究探讨了如何运用多媒体技术实现该类测验,运用文献分析法介绍多种新题型,为线上测验活动的设计、开发工作提供参考依据。

阅读理解分层次学习活动设计

一、阅读理解学习活动设计存在的问题。当前,受“深度学习”理念的冲击,不少课堂学习活动纷纷聚焦“深度”,片面强调任务的难度,违背了由浅入深的认知学习规律;同时,也有一些学习活动停留在记忆与理解的层面,缺乏高阶思维开发,忽视了学生能力的培养。概言之,阅读理解教学中学习活动的设计缺乏层次性,主要表现如下。

促进学生深层次学习的关键因素探究

教材是教师课堂教学的主要资源。教师课前对教材的解读深度直接影响学生数学核心素养的发展。倡导深度教学,防止数学知识的浅层化和学生思维的表层化,是促进学生深层次学习的关键。

基于知识图谱的GitHub层次化学习和检索服务

GitHub是全球最大的在线代码托管平台,为软件开发学习者提供了丰富的学习资源,然而面对丰富而繁杂的GitHub内容,软件开发初学者在使用GitHub的搜索功能搜索所需的学习资源时,由于需求不明确或缺乏相关知识和经验,常会遇到难以构建合适的搜索文本进行有效搜索的问题。针对该问题,利用GitHub主题潜在的层次结构,结合Wikipedia软件开发领域知识,设计GitHub软件开发领域知识图谱,在此基础上提出一种基于知识图谱的GitHub层次化学习和检索服务。通过对比实验和调查问卷的方式验证了提出的层次化学习和检索服务的可行性和有效性。

参与和投入而非肤浅和简单——在线学习中的深层次学习

深层次学习一直是教学研究领域广为关注的问题,于在线学习的境脉下展现出了新的内涵和特点。但从文献回顾情况来看,国内外对在线学习中深层次学习的内涵并未形成统一的理解,也缺少清晰、系统的概念界定和特点分析框架,未能有效引导在线学习中深层次学习的实践。基于这一现状,本研究通过分析国内外深层次学习及在线学习中深层次学习的相关文献,对在线学习中的深层次学习进行了界定,建构了在线学习中深层次学习的特点及表征框架。基于文献研究,得出以下研究结论:(1)对深层次学习的界定有学习方式说、学习途径说、学习目标说、学习过程说、能力说五种不同的出发点,但都强调以学习者为中心,强调调动学生的高阶思维,达成高阶学习目标。(2)在线学习中的深层次学习是对常规教学的深层次学习继承上的发展,更强调学习者行为和情感上的表现。(3)在线学习中深层次学习特点分析框架由情感、行为和认知三个维度构成,据此分析框架可以梳理出在线学习中深层次学习的表现。本研究尝试为深入梳理促进在线学习中深层次学习发生的策略、设计促进深层次学习发生的学习活动以及测评深层次学习发生状况等提供研究基础。

变化环境下组织中多层次学习及整体协调优化的仿真研究

本文以个人学习的多层次来源为视角,基于agent计算机仿真模型对组织中多层次学习之间的协调优化机制进行探索,研究当组织处于不同变化速度的环境中时,组织应如何将有限的资源在个人学习、团队学习以及组织学习间分配,以形成最优的学习策略,从而提高整体组织学习效率,最终更好地适应环境的变化。结果表明:在环境变化快时,加强个人向个人学习和个人向团队学习、减弱个人向组织学习有助于提高整体组织学习效率;在环境变化中等时,适度个人向个人学习、减弱个人向团队学习和个人向组织学习有助于提高整体组织学习效率;在环境变化慢时,加强个人向个人学习和个人向组织学习、减弱个人向团队学习有助于提高整体组织学习效率。

在线学习中深层次学习发生策略的研究

在在线学习中,深层次学习的发生对在线教育有效、持续地开展意义重大。深层次学习是学习科学重点关注的内容,不论是在常规教育还是在线教育领域,一直都追求深层次学习的发生。然而,在在线学习项目广泛开展的今天,在线学习的质量和效果并未如预期那样令人满意,深层次学习鲜有发生。如何促进在线学习中深层次学习的发生是本研究的重点研究内容。基于相关文献的梳理和内容分析,本研究以在线学习中深层次学习理论框架为基础,聚焦在线学习中深层次学习的策略,重构促进在线学习中深层次学习发生的策略模型及相应学习活动。研究形成以下结论:(1)促进在线学习中深层次学习发生的策略,包含激励、认知重组、联系、反馈、参与、问题、交互、拓展八项策略;(2)每项促进在线学习中深层次学习的策略可以通过系列在线学习活动推动;(3)建构了促进在线学习中深层次学习发生策略模型,包含理论、策略和实践三个层面;(4)建构的策略模型及相应学习活动经过在具体课程中的应用检验,表明其具有一定的实用性。本研究是对在线学习的深入研究,也是对在线教育中深层次学习实施策略和应用的新思考,对促进深层次学习的发生具有重要实践参考意义。

黔江农场“五大课堂”推动学习贯彻党的二十大精神走深走实

广西农垦黔江农场有限公司通过“线上+线下”相结合的“双线”宣传模式建设“五大课堂”,持续掀起学习宣传贯彻党的二十大精神的热潮。深化“互动课堂”,让学习层次“牢”起来。黔江农场公司组织全体党员干部举办学习贯彻党的二十大精神专题研讨会,以“交流-分享-学习”的方式组织开展分组讨论,公司班子成员和各党支部、各部门代表积极分享学习心得体会,从而进一步提升学习效果,自觉把思想和行动统一到党的二十大精神上来。

研究生层次化学习能力影响因素分析及对策研究

通过借鉴国内外关于学习能力的研究成果,提出了研究生三维度(自主学习能力、科研能力和创新能力)层次化学习能力体系,通过问卷调查收集数据,综合运用聚类分析和粗糙集理论,提取了影响研究生学习能力的关键因素和规则,并进行了层次化能力一致性分析,最后给出了提升研究生学习能力的对策。

中国大学本科管理会计试题所强调的学习层次探讨

本文研究了中国22所大学本科管理会计期末考题所强调的学习层次。将所有考题依照Bloom(1956)的六个学习层次(即知识、理解、应用、分析、综合或评鉴)进行分类,本文发现,平均而言,这些试题所强调的学习层次仅在理解与应用间,虽然较Chow et al.(2000)所发现的学习层次似有提升。由于考试影响学习,这种命题会使得学生忽略在分析、综合及评鉴层次的学习。由于属于分析、综合或评鉴层次的题目不论在命题或阅卷上都相对费时费力,建议大学改变相应的行政措施(如教学监督、评估、和支持)促使教师转向这些层次的命题。

融合元数据及隐式反馈信息的多层次联合学习推荐方法

针对隐式数据单纯利用隐反馈信息往往难以获取较好推荐性能的问题,提出一种融合元数据及隐式反馈信息的多层次深度联合学习(multi-level deep joint learning,MDJL)推荐方法。它利用双深度神经网络共同学习,其中一个网络利用隐式反馈学习用户及项目个体个性化关系,另一个网络利用元数据学习高层次群体共性化关系,从而有效地表达用户偏好,使MDJL框架在个体及群体因素间达到平衡。最后,MDJL推荐算法在Movie Lens 100K和MovieLens 1M两个公开数据集上进行实验评估。结果表明,该算法比其他基线方法表现出了更为优越的推荐性能。

大学生学习层次性及其提升

本文针对大学生学习深度问题,调查了数百位大学生学习状况,根据他们在学习中的思维活跃性,将其学习程度分为表层学习、浅层学习和深层学习三个层次,分析了各层次学习者的不同表现及深层学习的主要特点,认为大学生可以通过训练提升学习深度,并提出提升学习深度的基本行动模式和对于教学主体努力的建议。