滞后序列分析法在学习行为分析中的应用

学习分析技术的出现为实现高阶的个性化在线学习提供了新的解决思路。学习行为分析是学习分析的重要组成部分,通过对学习过程中记录下来的相关行为数据进行有目的的分析,挖掘出隐藏在行为数据背后的有价值信息。该文从分析方法的角度切入探讨学习行为分析,重点介绍滞后序列分析法(LSA)在学习行为分析中的具体应用思路和策略。LSA可以帮助研究者和教学者准确把握学习者潜在的行为模式,从行为视角阐释技术增强学习效果的原因,同时有效指导后续教与学活动的设计与实施。LSA既可以分析外显操作行为也可以分析内隐交互行为。实际应用中主要有三种策略,分别是分析整个活动过程的行为模式、分析不同阶段行为模式以及分析高低成就组行为模式。

基于滞后序列分析法的在线学习者活动路径可视化分析

研究从学习分析视角出发,以365大学平台《<资治通鉴>导读》2015年某班次学习者为研究对象,采用滞后序列分析法,探究了观看视频和完成作业两种学习活动的发生顺序所揭示的行为逻辑。首先,对每一课程章节学习中的四个关键时间节点进行编码,并生成学习路径图;其次,通过Gephi将分析结果可视化。研究结果表明,在学习过程中,学习者观看课程视频热情较低,且课程章节间、章节内的学习回溯行为较少。基于此,研究对于致使学习者出现积极、消极学习行为的原因进行了讨论,并根据学习者对外部资源和知识构建的需求,为教学资源、活动的设计,课程及平台功能的设计与开发以及自适应学习路径规划应用提供合理建议。

基于行为序列分析的智慧课堂有效教学行为辨识

随着信息技术在教学应用中的飞速发展,智慧课堂行为相比传统课堂变得更为复杂多样。为发现智慧课堂教学中存在的问题,促进教师专业发展,需要对智慧课堂有效教学行为进行辨识。但是,当下教学行为研究多以定性研究为主,难以深刻剖析课堂运转规律,因此文章首先进行文献梳理以发现可以借鉴和需要改进的研究点;然后文章以10个智慧课堂获奖课例与普通课例作为研究样本,在ITIAS的基础上对课例中的教学行为进行编码,经由滞后序列分析法和课堂观察法分析后,借助智慧课堂行为占比与频次、残差值和行为转换图对师生的有效教学行为进行辨识;最后,文章基于辨识结果,从以情燃情、借技赋能、由技启智、入境升华四个方面提出优化智慧课堂中的师生教学行为策略,以期促进有效教学行为发展,让智慧课堂彰显智慧。

基于行为序列的学习过程分析与学习效果预测

学习过程数据反映了学习者在学习过程中的状态。当前众多对学习者学习过程数据进行挖掘与分析的研究,大多基于学习者在某一学习行为上投入的精力和时间来开展。这些粗粒度数据并不能细致地反映学习者的认知投入水平,且部分学习行为数据对学习效果的预测正确率不高。与学习者参与度相比,学习过程中的学习行为序列,更能反映学习者学习行为轨迹、意愿与认知过程。利用滞后序列分析法对DEEDS平台上的学习过程数据的分析发现:滞后序列分析法可以清晰地揭示若干重要的学习行为序列;相较于支持向量机、逻辑斯蒂回归以及决策树等数据挖掘方法,朴素贝叶斯方法具有良好的预测性能,平均正确率超过70%。研究结果证明,学习者的学习行为序列可以为教师呈现更全面的在线学习图景,帮助教师发现学习者的学习习惯、偏好以及认知过程,辅助教师对教学过程进行反思。同时,通过行为序列数据可以较准确地预测出学习者的学习成就,继而对预测模型中关键属性进行分析,为教师在后续教学过程中采取有针对性的干预措施提供建议,达到提高教育教学绩效的目的。

基于LSA的在线学习行为序列演变分析

本研究针对在线环境下教与学时空分离,致使在线学习过程不易掌握的问题,分析了不同阶段的学习行为变化,阐释了优秀群体与中等群体间的差异化行为模式,展示在线学习过程全景,以期为掌握在线教学规律、优化教学策略、提升教学效率等提供依据。

基于日行为模式的学生行为序列分析

本研究针对英国开放大学的公开数据集,选择其中的FFF课程的学生行为数据作为研究对象,用滞后序列法分析法对全体以及不同成就水平学生的日行为模式进行了实证探索。研究发现:第一,从日行为模式这一分析角度看,学生的学习行为具有较强的稳定性;第二,高成就组和低成就组的学生在日行为模式的丰富度上有较大差异;第三,学习者在线学习行为中社会性交互活动占有非常重要的地位,但其有效性缺乏保障;第四,低成就水平的学生中,存在着较多的"闲逛"模式,建议教师针对这类学生在平台中设计更加明确的教学活动指引。本研究旨在从日行为模式这一新角度出发,寻找典型的日行为模式,从而为优化教师的教学设计和教学指导提供建议,同时也为在线学习行为的分析提供新的切入点。

“教、学、评”视域下中学化学常态课堂教学行为比较研究

以“教、学、评”一体化课堂观察编码体系为工具,编码记录了高中化学新手教师与专家教师的概念原理类、化学元素类常态课教学,采用滞后序列分析法分析了其教学行为特征,揭示了教师不同发展阶段的教学行为特征的差异所在,以期为新手教师教学实践、专业成长提供参考。

基于LSA的在线教育行为模式可视化分析

本文研究针对基于国家开放大学学习平台,选择《媒体辅助英语教学》课程的教师和学生的在线行为数据作为研究对象,将学习过程划分为不同阶段,对比各阶段教师和学生的在线行为模式的变化,分析教师和学生的在线行为相关性,用滞后序列分析法对教师和学生的在线行为模式进行实证探索,通过Gephi工具将分析结果可视化。研究发现教师依据学生的行为模式特点来提供个性化学习支持服务,有效提高了学生的积极性,提升了学习效果。

智慧教室环境下小学数学课堂教学互动行为研究

在FIAS基础上设计智慧教室环境下的课堂教学互动双编码分析系统,利用视频分析法、S-T分析法及滞后序列分析法深入研究8节小学数学优质教学视频。结果表明,在智慧教室环境下的教学互动中,学生的主体性地位更加突出,师生互动形式具有多样化且互动更加高效,同时随着年级升高,教师授课方式与学生课堂表现存在差异。

学科竞赛视角下项目式实验教学的研究——以第三届“卓越杯”大学生物理实验竞赛为例

以项目学习为核心的实验教学能够有效提高学生科学实验能力、科学素质、科学思维方法和科学研究能力,是基础学科卓越创新人才培养的关键。以第三届“卓越杯”物理实验竞赛中进入决赛的24支参赛队为样本,通过对参赛学生项目开展路径的调研,结合专家评分与同伴评价,对竞赛中开展项目式教学的人才培养路径与模式进行了实证探索。研究采用滞后序列分析法,对面向卓越人才培养的项目式教学路径进行了归纳总结,分析并完善在项目学习过程中的主要环节。基于结构方程模型论证了研究方法对研究结果的正向影响,肯定了项目式教学对人才创新力的激发作用。

基于在线学习平台的学习者交互行为研究

尽管在线学习已得到较为成熟和广泛的实践应用,但关于如何开展高效度、深层次的线上异步教学交互,提升其教学质量方面的研究,尚处于不完备阶段。对学习者交互行为进行研究,可使其对课堂教学行为有更深层次的理解,有利于分析和把握学习者的认知行为、知识建构行为,为提升在线教学质量提供有力的保障。文章从在线平台上选取一门课程,借助交互分析模型(IAM)编码框架,通过滞后序列分析技术对该课程学习者的交互行为数据进行研究,并对不同成绩学习者进行分析,得出如下结论:学习者的整体交互水平大多停留于低水平阶段;高分组学习者的交互频次要多于低分组,交互质量要高于低分组;高分组与低分组的显著性行为序列及特点、学习者的交互效果对其学习成绩有一定程度的影响。最后,针对分析结果提出五点建议。

在线讨论中学习者批判性思维研究

在线讨论作为在线学习的主要活动形式之一,其产生的文本可以反映出学习者批判性思维水平。文章借助恩尼斯的FRISCO批判性思维编码体系,使用内容分析法和滞后序列分析法对S大学本科生一门课程的在线讨论文本进行分析,深入研究学习者批判性思维的变化情况。研究发现:在线讨论能够促进学习者批判性思维产生积极变化,学习者的批判性思维水平逐渐由低等级向高等级发展。教师可根据学习者的批判性思维转换情况进行适时的干预和引导,提高学习效果,助力学习者批判性思维的发展。

双循环教学理念下SVVR支持写作学习的效果研究--以小学作文课堂为例

传统写作教学中存在学生缺乏对于真实语境体验和感知的问题,而球面视频虚拟现实(Spherical Video-based Virtual Reality,SVVR)所创设的拟真学习环境能够给学生营造多感知特性的沉浸式三维模拟环境,支持学生的参与积极性和写作素养的提升。因此,文章通过采用准实验研究,融入双循环教学理念,将97名小学五年级学生随机分配为实验组和控制组,分别在SVVR、PPT学习环境下开展写作学习活动,采用滞后序列分析法探究不同学习环境下课堂师生互动效果的差异。研究结果表明:基于SVVR的写作学习环境可以促进学生的课堂互动,对学生的主动表达和同伴之间的反馈具有促进作用,并且能够提高学生自主思考的能力;双循环教学理念的融入更加促进了SVVR在写作课堂的应用,使得教学模式和教学技术共同提高。