技术赋能视角下网络学习空间生态研究——内涵、要素与架构

人工智能、大数据、虚拟现实等智能技术的发展为网络学习空间的建设与发展带来新契机,作为教育信息化2.0时代重塑教育生态环境的重要抓手,智能技术支持下的网络学习空间从简单应用发展到赋能变革,其架构发生了质的转变。文章从技术发展和生态学双视角分析了学习空间发展的历史变迁,在生态学理论的基础上明晰了技术赋能视角下网络学习空间的内涵,以角色为基础,教学组织形式为关键,资源为核心,评价为保障的四个核心要素,在此基础上构建以基础设施层为支撑,角色层为生态基,组织层为生态键,资源层为生态库,数据层为生态核的生态架构,阐述以“数据—服务—教学组织”的外部循环与“评价—匹配—推送—管理”的内在循环两者相互连通,依据“感知—调控—导引—迭代”的运行机理为网络学习空间生态架构的有序运行提供支撑,为网络学习空间生态的构建提供理论参考。

智能技术赋能网络学习空间: 锚点定位、模型重构与价值探求

人工智能技术的转段升级为网络学习空间的智慧发展提供了重要契机,智能时代背景下重构网络学习空间对持续推动教育教学生态革新具有重要意义。文章立足于智能技术赋能网络学习空间的发展诉求,将其重构目标定位于教与学组织样态重构、人才培养新模式构建、资源服务供给新模式建设、智能导引个性化学习和促进知识深度学习五个方面,基于锚点要求,从智能技术视角、学习者视角、教学及管理视角、学习资源视角出发构建了网络学习空间SPDE模型,并阐述了其核心功能与模型结构,最后针对重构的网络学习空间新模型进行了价值探求,重构之后的网络学习空间有助于重塑教学环境的泛在化、促进教学活动的智能化、服务教育资源的体系化、支持学习路径的动态化。

基于学习分析的小学数学学习干预模型构建研究

智能技术的应用,对于大多数学生而言,的确起到很好的支撑与促进作用。但是,在小学数学教学中,仍有一些学生在一些内容上存在这样或那样的学习困难,亟待研究与探索智能技术条件下有效解决学困生学习困难的干预模型。该文对国内外学习干预模型的相关研究做了系统分析,剖析了小学数学学困生学习困难的主要成因。从学习目标与活动、学困表现、干预策略、支撑环境四个方面及其相互作用关系的角度提出了学习干预模型的构建思路。提出了由学习结果和过程数据采集、学业水平和学习特征分析、学习诊断与干预和学习干预效果评估等构成的学习干预模型。针对疑难知识难以理解问题提出了合理降低学习梯度并搭建适合认知支架和通过在生活情景完成学习活动进而降低认知负荷的干预策略;针对学习兴趣不足问题提出了通过生活化问题/任务激发学习欲望、通过知识趣味化调动学习积极性、通过正向激励提升自我效能感的干预策略;针对专注力不足问题提出了通过分层递进问题/任务增加学习粘性、通过全过程多感协同交互增加学习投入、通过优长潜能释放提升学习参与持续度的干预策略。