教育数字化转型背景下师范生信息素养培养研究——基于“教育信息技术”课程的改革

本文基于教育数字化转型的时代背景,分析了高信息素养师范类人才培养的重要性;结合师范生培养的TPACK理论体系,探讨了当代师范生应当具备的信息素养;分析了“教育信息技术”在师范生教育信息技术与信息素养培养方面的作用及课程存在问题;最后,将师范生信息素养需求与“教育信息技术”课程教学相结合,对课程建设提出了一些建议。

在线学习中影响学习效果的技术障碍研究

完善的硬件和软件环境并不一定会带来信息技术的有效应用,学习者认知和实际行动之间的差距可以细分为一阶技术障碍和二阶技术障碍。该研究选取了1259名在本学期具有在线学习经验的大学生作为被试,调查他们对在线学习效果和技术障碍的评价,分析不同技术障碍对在线学习效果的影响。统计结果显示,被试对在线学习的效果持积极态度,成绩感知和高阶思维两种学习效果的评分都显著高于中性水平;被试认为一阶技术障碍中可获取性、时间和支持等依然是障碍,但是他们具有积极的信念和良好的培训。多元线性回归分析显示,培训和信念的得分与所有学习效果得分显著正相关,可获取性、时间和支持的得分与在线学习效果不相关,所有判定系数R2均达到0.5以上。研究肯定了在线学习的效果,发现影响在线学习效果的关键因素,提出了推进在线学习的建议,为在线学习推进决策提供了新的见解,对进一步推广在线学习具有积极的参考意义与指导价值。

基于学习者画像的个性化习题资源推荐系统设计与实现

随着大数据、人工智能等新一代信息技术的迅速发展,智慧教育从理念模式向落地实践的方向转变,并逐步规模化发展。由于目前国内在线教育平台未能充分利用已有的海量学习者学习数据和学习资源数据,导致学习者无法充分了解自己的学习情况并对学习资源产生信息迷航。针对上述问题,文章提出一种基于学习者画像的个性化习题资源推荐系统,利用学习者学习过程的数据并结合学习者画像,为学习者提供个性化的习题资源推荐。该系统首先采用二次K-means聚类算法构建学习者多维学习能力分数,画出学习者多维能力雷达图,用以构建学习者画像;其次融合学习者多维能力分数,采用多种推荐系统模型实现对学习者的个性化习题资源推荐;最后对学习者画像和习题资源推荐进行可视化展示。该研究为在线教育平台充分利用海量学习数据提供了新思路。