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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
场馆等非正式学习环境中的技术应用有着重要的教育意义,虽然很多研究已经探究了技术对场馆学习效果的影响,但是鲜有研究去系统地评估其影响大小.为了评估技术对场馆学习效果的影响以及深入探究对该影响起调节作用的各调节变量,研究分析并评价了近十年34项技术应用于场馆学习领域的实验或准实验研究.结果显示,技术应用对提升场馆学习效果具有中等以上的影响,且技术类别、学习者年龄、场馆类型和场馆参观模式等因素会显著影响技术对场馆学习效果的效用.因此,场馆应当加强各类技术的应用,通过构建虚实融合的场馆环境为学习者提供个性化学习体验.  相似文献   

2.
互联网的高速发展导致网络学习资源数量迅速增长,案例教学、理论教学等教学资源的个性化推荐受到更多关注。学习者模型是实现个性化推荐的依据。文章以CELTS-11学习者模型规范为基础,针对学习者的个性差异,在学习过程中对基本信息、学习风格、知识状态、认知能力、兴趣偏好等个性化特征展开研究,解决目前资源推荐系统的学习者模型中学习者特征描述不全面、个性化程度不高等问题,构建出了个性化的学习者模型,为学习资源的推送提供了有力的依据,应用效果表明了该方法的有效性。  相似文献   

3.
在线学习倦怠是学习者由于学习压力等因素影响而产生的一种倾向于逃避学习的消极心理状态,对其进行有效识别与适时预警是实现高效在线学习的重要途径.鉴于此,文章首先确立了在线学习倦怠的内涵与结构维度,并基于学习倦怠量化表征依据分析构建了数据驱动的在线学习倦怠预警模型;然后从在线学习倦怠预警过程出发,详细阐述了数据驱动在线学习倦怠预警的实现方案;最终依托iStudy学习平台完成了在线学习倦怠预警系统功能的设计与开发,并以H大学在线学习者为研究对象进行系统应用和实证分析.实践效果表明,该预警模型可以有效降低学习者倦怠水平并显著提升课程学习效果,为在线教育中的学习倦怠评估与智能化预警奠定了一定的基础.  相似文献   

4.
在当前的网络信息时代,大学英语教学改革向网络自主学习的方向发展,网络自主学习是当前大学英语教学改革的重要尝试,构建相应的评估模式势在必行。本文重点探索了以形成性评估为主、终结性评估为辅的大学英语网络自主学习效果的评估模式的构建,全面客观地评估学习者在大学英语网络自主学习效果,培养大学英语网络自主学习能力,提高英语综合应用能力。  相似文献   

5.
利用智能终端手机、平板电脑等进行依托网络的移动学习方式,这种学习方式研究成为全球教育教学研究的热点。构建个性化"互联网+"学习环境,形成移动美术课堂教学,满足了学习者并填补了课堂教学的空白,极大地提升了学生学习美术的积极性。"互联网+教育",学习成了自助餐,因材施教成了现实,教师也走进了不断深入学习的大门。  相似文献   

6.
为探究网络远程教学平台中成人学习者在线学习行为及学习效果等问题,此次研究利用SPSS25.0软件对西北大学学历继续教育学生在线学习情况进行统计和分析,并探索在线学习行为与学习效果之间的内在联系.研究结果表明:不同性别的成人学习者在在线学习行为方面有所差异;成人学习者学习行为特征(包括视频学习时长、作业成绩和考试成绩)之间呈现弱相关性;综合成绩与作业成绩、考试成绩之间呈现强相关性.最后,针对研究结论,进行了教学反思,并给出了提升成人学习者教学质量的意见和建议.  相似文献   

7.
随着互联网的普及,网络学习受到了广大学习者亲睐,如何评价网络学习效果则成为目前研究者关注的焦点。以CSSCI数据库收录的271篇文献作为数据来源,运用BICOMB与SPSS软件对网络学习评价的发展现状、热点问题及发展趋势等进行聚类分析,以期为未来研究提供参考。  相似文献   

8.
通过分析当前网络环境下学习者自主学习存在的不足之处,提出了一种能够促进学习者网络自主学习、提高学习成绩的有效途径—构建"网络学习共同体"。文章主要从"网络学习共同体"的建立和学习实践两个环节加以阐述,并提出了"网络学习共同体"过程学习模型。最后,分别从作业反馈、过程表现、考试成绩和期末作品等四方面对"网络学习共同体"中组员与以个人为单位学习效果进行对比分析。  相似文献   

9.
基于决策树的高职学生网络学习分类模型构建   总被引:1,自引:0,他引:1  
高职学生个性化学习行为是目前高等教育比较重要的研究方向。通过采集高职学生在网络学习过程中的心理、行为、方法和效果的数据,经过筛选、量化、分类和评价,最终根据影响学习效果的学习者内在因素和个性特征对学习者进行分类,通过基于决策树学习分类模型的建立,对学习者未来的学习进行形成性评估。  相似文献   

10.
《现代教育技术》2015,(9):90-96
在分析社交学习网络特点的基础上,文章探讨了情感识别与学习者学习状态之间的关系;通过将学习者脸部表情、眼动、人体姿态与情感图文等多模情感作为识别的指标,并结合学习者的学习认知状态和学习行为,构建了社交学习网络情感交互模型。该模型可以促进学习者的认知发展,支持大规模的远程学习;也可以对社交学习网络进行更好的监督与指导,为该网络在学习上的应用提供新思路与新方法。  相似文献   

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