學習環(huán)境的智能化已成為主流趨勢,如何合理運用學習分析技術挖掘并分析其中的學生學習行為數(shù)據,優(yōu)化學生學習行為、激發(fā)其學習主動性,是在線教育領域值得關注的課題。為此,基于對學習行為文獻的分析,從數(shù)據采集與存儲、行為分析、反饋與提醒、智能化行為優(yōu)化、智能引擎等五個方面,構建了學習行為優(yōu)化模型,并將模型運用于湖南S大學《信息技術與課程整合》課程的智慧教學實踐中,依托智慧教學平臺獲取并分析學生學習行為數(shù)據,再針對具體情景采取合理的學習行為優(yōu)化措施。研究結果表明,經過這一優(yōu)化,不僅有效提升了學生認知維度的學習成績、強化了互動維度的學習互動;而且提高了時效維度的學習任務完成率、強化了參與維度的學習積極性和參與性。 

【文章來源】：遠程教育雜志. 2020,38(02)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：11 頁

【文章目錄】：
一、引言
二、研究綜述
    （一）在線學習行為類型及構成研究
    （二）數(shù)據支持的在線學習行為研究
三、學習行為優(yōu)化模型
    （一）模型構建的理論基礎
    （二）模型的構成要素及運行機制
四、實證研究設計
    （一）研究對象
    （二）研究假設
    （三）數(shù)據收集與分析
五、學習行為優(yōu)化的效果分析
    （一）認知維度的優(yōu)化效果分析
    （二）互動維度的優(yōu)化效果分析
    （三）時效維度的優(yōu)化效果分析
    （四）參與維度的優(yōu)化效果分析
六、結論
    （一）數(shù)據的采集與分析是學習行為優(yōu)化的基礎
    （二）學習環(huán)境的優(yōu)化是學習行為優(yōu)化的前提
    （三）學生主動性的激發(fā)是學習行為優(yōu)化的根本
    （四）教育智力資源的有效服務是學習行為優(yōu)化的保障


【參考文獻】：
期刊論文
[1]大數(shù)據視閾下學習資源智能推薦模型構建[J]. 張進良,葉求財.  湖南科技大學學報(社會科學版). 2019(04)
[2]MOOC中學習者流失問題的預測分析——基于24篇中英文文獻的綜述[J]. 范逸洲,劉敏,歐陽嘉煜,汪瓊.  中國遠程教育. 2018(04)
[3]學習分析視角下的數(shù)字化課堂互動優(yōu)化研究[J]. 郁曉華,黃沁.  中國電化教育. 2018(02)
[4]葉圣陶“教是為了不教”的理論意蘊與現(xiàn)實意義[J]. 任蘇民.  教育研究. 2017(11)
[5]課堂環(huán)境中基于面部表情的教學效果分析[J]. 韓麗,李洋,周子佳,宋沛軒.  現(xiàn)代遠程教育研究. 2017(04)
[6]基于大數(shù)據學習分析的在線學習績效預警因素及干預對策的實證研究[J]. 趙慧瓊,姜強,趙蔚,李勇帆,趙艷.  電化教育研究. 2017(01)
[7]學習分析視域下的學習者模型研究脈絡與進展[J]. 馬志強,蘇珊.  現(xiàn)代遠距離教育. 2016(04)
[8]新媒體聯(lián)盟《地平線報告》（2016高等教育版）解讀與啟示[J]. 金慧,劉迪,高玲慧,宋蕾.  遠程教育雜志. 2016(02)
[9]基于大數(shù)據的個性化自適應在線學習分析模型及實現(xiàn)[J]. 姜強,趙蔚,王朋嬌,王麗萍.  中國電化教育. 2015(01)
[10]學習儀表盤:大數(shù)據時代的新型學習支持工具[J]. 張振虹,劉文,韓智.  現(xiàn)代遠程教育研究. 2014(03)



本文編號：3188569