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在线学习已成为教师专业发展的主要途径,参加学习的人员规模大、行为表现复杂。为了探析教师在线学习行为的群体特征,该文以Y市四期教师在线培训为例,应用统计分析、序列分析、关联规则、社会网络分析等方法,从学习活跃、学习投入时间、学习行为序列、社会交互四个方面分析了教师在线学习行为的群体特征。研究发现:教师在线学习活跃性较高;在线学习时间投入充足;在线学习目的性较强且行为活动方式简单;社会交互情况不够理想。因此,建议实施在线学习与线下集中研讨相结合的混合式教师培训,培训安排与支持服务、学习内容与活动设计应符合教师在线学习规律,并提供有效的技术脚手架和干预机制,以期提高教师培训效益。 相似文献
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自主学习符合人类学习的本质,被赋予了从未有过的价值与使命,实现了自我驱动的学习行为.在线学习背景下,有必要挖掘学生自主学习行为模式,识别学生认知过程,寻找在线学习规律,解决自主学习能力薄弱问题.通过顺序分析和聚类分析算法,对论坛、测验、作业与评价和资源四类学习行为进行挖掘,分析高低成就学习者之间的在线自主学习行为模式差异.并基于模仿榜样理念,以高成就学习者的学习行为模式为策略,对低成就学习者进行干预.研究结果表明高低成就学习者在线自主学习行为模式存在显著差异,且高成就学习者的学习行为模式对低成就学习者具有指导作用,可为均衡化教学提供新思路与方法,缩小规模化教学与个性化教学的矛盾. 相似文献
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曹良亮 《中国远程教育(综合版)》2014,(4)
本文从在线学习者的具体学习活动出发,对在线学习情境下学习者对教学内容的选择、阅读和知识的意义建构等学习行为特点进行研究和分析,应用知识建模方法对单元教学内容进行知识网络分析,设计专用在线学习平台对学习者的学习活动进行实时跟踪记录,对学习者的知识点选择和意义建构过程及其所形成的学习路径和选择性学习行为进行分析。研究表明,学习者在开放自主的学习环境下,能够主动参照教学目标的要求和教学内容的知识网络模型特点,依据自己的学习需求,选择合适的自主学习策略组织自己的学习活动。在线学习过程中学习者对教学资源的选择可以聚合成为一条较为稳定的学习路径,该路径体现了学习者在意义建构过程中对外部资源的意义建构需求。因此在线教学中依据教学内容知识网络特点设计合理的教学活动,有效应用信息技术实现个性化的教学内容信息推送,会促进在线学习者的学习效果和学习效率。 相似文献
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为全面系统分析在线学习投入度影响因素,提升学习者在线学习质量,从学习生态观视角出发,使用系统动力学方法,构建学习者在线学习投入度影响因素系统动力学模型。采用层次分析法对模型进行仿真分析,结果显示：教学环境、社会交互环境、情感心理环境对学习者在线学习投入影响较强,物理环境和制度规范环境影响较弱。进一步分析表明,教学活动设计、与教师交互和情感体验是影响在线学习投入的高杠杆因素。从精心设计教学活动,优化教学环境;发挥教师主导作用,构造多边良性循环的社会交互环境;增强学习者情感体验,构建各子系统协同共建的情感心理环境等方面着手,致力于提升学习者在线学习质量,能促进在线学习系统平衡、协调和可持续发展。 相似文献
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在线学习是一种师生分离的自主学习,对学习者的学习行为进行监控,能提高在线学习效率。利用电子学档对学习者的在线学习行为进行监控,不仅有助于促进学习者的学习反思、激发学习动机、开展更为有效的学习,而且有助于实现对学习者学习行为的全面监控。基于电子学档的在线学习行为监控模型一般包括行为信息的提取模块,整理和分析模块,成果及评价模块,反思模块,行为标准制定模块等五部分。采用这个模型,可以实现对在线学习行为的全面监控。 相似文献
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数字技术与数字社会的高速发展为教育结构变革注入力量,在线学习研究成为推动中国教育数字化转型的重要领域。合理全面地识别与分析在线学习行为是厘清在线学习活动规律、顺应数字化时代发展之基石。让学生在线学习时保持学习行为参与进而实现良好的自我调节是一项重要的科学问题。基于自我调节理论,从计划、表现和反思三个阶段系统梳理在线学习行为,采用随机森林算法精细化识别最能影响在线自我调节学习的关键行为,并利用解释结构模型方法分析在线自我调节学习的行为结构,进一步揭示数字化时代在线学习行为对自我调节学习的作用机理。研究成果提供了对在线自我调节学习行为涌现及其演化规律的新见解,为未来开展灵活、精准、个性化的大规模数字教育提供理论与实践依据。 相似文献
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在学习过程中,由于不同学生个体有不同的学习方式、学习规律、知识基础及兴趣爱好,针对学生在学习过程中各种学习行为产生的数据,构建数据仓库。通过OLAP技术,结合不同行为产生的结果,在线分析学生在不同时间、不同模块产生不同行为的频次分布情况,推测学生的学习状态、学习侧重点、兴趣点、学习效率、学习轨迹与偏科现象等,使教师可以及时作出调整,提供更合理的学习策略,真正做到有科学依据地因材施教。同时,学习平台可以根据推测结果,推荐个性化的学习内容与学习路线,以提高学生学习效率。 相似文献
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本研究通过对中国北方某高校大学生进行问卷调查,采用结构方程模型考察了在线英语课堂情感投入对学生自主学习能力的影响。结果显示：1)在线英语课堂中大学生情感投入与自主学习能力均处于中等水平;2)情感投入与自主学习能力呈显著正相关;3)积极情绪与兴趣驱动直接正向预测自主学习能力,兴趣驱动通过积极情绪对自主学习能力产生间接预测,群体归属分别通过积极情绪与兴趣驱动间接预测自主学习能力;4)积极情绪、兴趣驱动和群体归属之间的互动是预测学生自主学习能力的默认模式。上述发现有助于深化对情感投入的研究,对自主学习能力的培养具有启发意义。 相似文献
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教育数据挖掘指通过分析学习者的学习行为记录和归纳学习者的行为特点,以提高教育质量的一种学习分析方法。在大数据时代下,网络课程学习者产生的大规模学习行为记录为教育数据挖掘提供了充足素材。以edX开放数据集为基础,使用数据分析方法,针对平台中本科学历用户获证概率最低的问题,分别从学习目的及兴趣、学习者类型、学习行为特征3个方面进行分析,深入探讨各种学习行为特征之间的相关性以及对学习效果的影响,为在线课堂平台建设者针对不同用户群体优化课程设计、改进个性化学习管理系统提供参考。 相似文献
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近些年国内外学习分析研究日益增多,随着技术的不断更新,人们期待通过学习分析研究出数据支持的学习方案,推进人们的学习与发展。为了达到最优的教学效果、实现学习成就,人们不断对优秀学生进行学习行为分析,探寻学习习惯规律,通过归纳演绎,期待形成学习习惯模型,让一个良好的习惯影响一个学习群体。对现阶段学习习惯研究进行梳理总结,并通过问卷调查大学生在MOOC课程中的参与习惯、时间管理习惯、时间投入度以及学习时的协作习惯,发现学习者不良习惯,从而在教师、学生、平台建设三个角度给予建议,希望帮助学生培养良好的在线学习习惯,达到最优学习效果。 相似文献
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本文则着重对少数民族大学生在线学习行为进行研究,并从少数民族大学生在线学习行为的现状调查、存在的问题分析、解决问题的有效策略等几个方面做出比较深入地阐述。 相似文献
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本文则着重对少数民族大学生在线学习行为进行研究,并从少数民族大学生在线学习行为的现状调查、存在的问题分析、解决问题的有效策略等几个方面做出比较深入地阐述. 相似文献
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数字化学习时代,对学习者在线学习能力的测量是实现个性化在线学习的关键。目前,数字化学习领域中,人们更加关注学习者的成绩,却往往忽略影响学习成绩的重要因素——在线学习能力。因此,文章依据Sampson能力模型及影响学习过程的因素,对在线学习行为进行数据挖掘,以构建在线学习能力模型。在此基础上,综合应用非监督学习算法（K-means算法、PCA算法）和监督学习算法（随机森林算法）,构建学习能力水平预测模型;同时以Canvas Network平台课程数据为例进行实证研究,最终实现在线学习能力的计算。研究表明：学习成绩与在线学习能力息息相关,在线学习能力的测量研究对个性化在线学习的发展具有重要指导作用。 相似文献
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基于计算机及网络技术和教育资源开放与共享理念而兴起的在线教育平台,加之传统教育面对深刻的转型,使在线教育逐步成为高校的一种技术融入教学的新型教学方式。为了更深入地了解大学生在线学习的学习意愿和学习行为,在践行中促进在线教育的转化,以期达到更高水平的教学质量,文章通过构建在线学习行为的UTAUT模型,搜集了多所高校学生的在线学习情况,并借助软件IBM SPSS20.0和AMOS26.0对量表的核心变量之间的相关性进行了实证研究,发现绩效期望、努力期望、社会影响、促进条件对学习者在线学习意愿具有显著的正向影响,促成条件和学习意愿对学习行为具有显著的正向影响,并根据影响因素提出合理化的调整改进建议。 相似文献
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在互联网影响下,建设在线课程成为高校教学改革的一个重要方向。疫情的发生推动高校使用在线课程来保证教学计划的完成,但如何使在线课程更好地服务于教学还处于探索阶段。本文基于文献研究和实践观察,综合考虑高校用户在线学习行为的影响因素,以此为基础构建概念和测量模型;然后通过调研获得样本数据,检验测量模型的可靠性、概念模型的稳定性;最后分析和揭示高校用户在线学习行为的影响因素和影响程度,以期为高校科学制定在线课程、改善运行机制提供决策支持与依据。 相似文献
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用户的积极参与是用户生成性学习资源产生的前提和保障。本研究将用户生成性学习资源建设的驱动因素分为三个维度:社会驱动维度、技术驱动维度和个体驱动维度,在参考已有相关研究成果的基础上构建了用户参与动因与资源生成行为的关系模型。同时选取具有代表性的用户生成性学习资源平台——百度百科为实证研究对象,将实证模型细化成具体研究假设,通过结构方程建模检验了研究假设的显著性情况。根据检验结果对用户生成性学习资源的主要生成动因进行了分析,并提出了相关的建议和激励措施。 相似文献
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在线学习如今成为人们获取知识的一种重要方式,但许多研究表明,在线学习者的学习效果不理想,很大程度上与学习者的在线学习能力有关。在已有文献基础上界定在线学习力概念与发展模型,综合Moodle平台学生实际学习情况,尝试将行为数据分析技术应用于学生在线学习力分析中。采用滞后序列分析方法可从学习行为序列角度分析学习者在线学习过程中的学习行为,从而在一定程度上评估在线学习力各个维度的能力体现情况,以期为教师教学与学生学习提供指导,达到优化学生在线学习效果的目的。 相似文献
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成人在线学习心理与行为过程是一个可以整体解析为知、情、意、行的复杂系统,从中分别择取成人在线学习中典型的学业自我概念、学业情绪、学业韧性和学习行为,作为成人在线学习心理与行为关联模型的基本构成因素。采用文献研究、理论分析、实证测量等方法,通过自动模型界定搜寻、竞争模型路径分析、结构方程模型拟合检验与跨群组效度检验,建立了与实证观测数据适配良好、结构稳定的四因素关联模型(AOA-SERB)。揭示了成人在线学业情境中,学业自我概念、学业情绪、学业韧性、学习行为四因素及其内在维度之间的相互关系与作用机制,为深入研究成人在线学习心理与行为提供了理论借鉴,亦为远程教育院校深入了解成人在线学习心理与行为系统内在因素的作用机制,制订促进在线学业完成的干预实施策略,提供了路径参考。 相似文献