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1.
随着信息技术的快速发展,mCSCL已成为教育技术学领域新的研究热点,学习伙伴选择合理与否将直接影响着协作学习效率.文章利用mCSCL环境下协作分组伙伴模型,提出了基于KNN的mCSCL学习伙伴分组理论,通过计算学习者之间的相似度和类别权重,提供一张可视化的学习伙伴关系图,导学者遵循组间同质和组内异质分组原则,为学习者动态推荐最佳学习伙伴;并设计了以小学一年级加减运算为内容的mCSCL活动,开展分组满意度访谈和小组学习效率实证研究.实验结果表明,相对于随机分组方式,基于KNN算法的mCSCL学习伙伴分组方式更适合移动学习活动开展,学习效率更高. 相似文献
2.
合作学习分组策略的教学与研究 总被引：7，自引：0，他引：7
张修海 《辽宁师专学报(社会科学版)》2006,(2):75-76
异质分组原则是实施合作学习的根本保证,成功的分组策略应当能够根据科学的调查数据进行合作学习小组的异质组建,在环境允许的条件下分组工作应尽可能充分考虑小组成员在多方面的异质,基于班级交往分析的交际指数异质分组能够促成各合作学习小组之间的均衡. 相似文献
3.
付红波 《宿州教育学院学报》2013,16(3):189-189,F0003
合作学习是新课程大力倡导的三种主要学习方式之一,物理分组实验中引导学生合作学习时,应注意学生的异质性、实验小组的规模和课堂环境的预设,要明确小组目标,分解个体责任,实时不断的变化重组,使小组成员形成积极相互依赖的关系。教师在分组实验的过程中要充当监控者和外部学习资源,做好小组合作学习的评价和自我评价。 相似文献
4.
学习分组是协作学习活动设计的首要阶段。随着学习场所的快速变化、多模态交互过程复杂性的增加,采用传统的随机分组、教师指派或学生自我选择等方法进行协作学习分组的效率十分低下。研究提出基于智能技术构建自适应的协作学习小组。首先,阐述了学习分组的价值,即构建合理的协作学习环境、兼顾学生的个体差异和促进教育资源优质公平;其次,总结了影响智能学习分组的因素,包括个体属性、小组学术与物理构成以及学习者与环境的交互;最后,描述了经典场景下智能学习分组的通用模型,并讨论了大数据背景下智能学习分组的前景与挑战。针对大数据驱动智能学习分组的稳定性问题,基于机器学习中的集成学习思想构建了大数据共识分组框架。此框架有望为人工智能促进未来规模化的个性化教育提供支持。 相似文献
5.
脑机接口技术在教育中的应用日益普及,利用脑机接口设备,研究小组合作学习情境中不同学习风格学习者的注意力差异情况对于探究合作学习的机理及其优化具有十分重要的价值。文章将包含发散者、顺应者、聚敛者和同化者四类学习风格共32名学习者,划分为完全异质组、两同一聚一发异质组、两聚两同异质组、聚敛类同质组以及同化类同质组五类分组,通过脑机接口设备测量其在小组合作学习过程中的注意力。研究发现:不同学习风格的学习者在小组合作学习中的注意力具有显著差异;小组合作学习中,不同分组方式对学习者注意力不具有显著差异影响;小组合作学习中,不同身份对学习者的注意力具有显著差异影响。 相似文献
6.
小组合作学习是一种先进的教学方法,很多学校已把这种有效学习方式引入课堂教学.本文从实现合作学习的组成要素出发,探讨了基于Web的分组模式及其实现. 相似文献
7.
袁秀花 《延边教育学院学报》2006,20(3):113-114,116
小组合作学习能充分挖掘学生的潜力,为了在教学中有效地利用小组合作学习这种方式,教师一方面要科学合理地分组,另一方面要指导学生学会在小组内学习。 相似文献
8.
合作学习作为一种有效的教学方法,在新课程改革的推动下,被越来越多的中小学教师在课堂教学中广泛运用。小组的组织和建设是开展合作学习的前提和基础,其质量直接影响到合作学习的效果。在进行合作学习时,很多教师往往忽视对合作学习小组的划分、组织和建设,而多采用原有的传统分组方式。一个传统小组并非只要贴上合作的标签就可以成为合作学习小组。 相似文献
9.
mCSCL环境下协作分组的伙伴模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
mCSCL正在成为移动学习新的研究热点,协作小组是开展mCSCL活动的基本单元,如何寻找协作分组中的学习伙伴是当前需要研究的一个重要问题,而设计并建立协作分组的伙伴模型是寻找学习伙伴的第一关键所在.伙伴模型能够对学习者进行建模,通过它能够为mCSCL的协作分组提供选择依据.本文在分析伙伴模型研究现状的基础上,综合学习者个性特征和mCSCL中学习的特殊性构建了mCSCL环境下协作分组的伙伴模型. 相似文献