本文選題：在線學(xué)習(xí) + 形成性評(píng)價(jià)　； 參考：《遠(yuǎn)程教育雜志》2016年06期

【摘要】：學(xué)習(xí)過程評(píng)價(jià)是在線教學(xué)的重要環(huán)節(jié)。然而,目前的學(xué)習(xí)過程評(píng)價(jià)存在三個(gè)困難:一是哪些指標(biāo)能夠反映在線學(xué)習(xí)的質(zhì)量?二是如何及時(shí)了解在線學(xué)習(xí)過程中學(xué)習(xí)者的認(rèn)知水平?三是對于學(xué)生數(shù)量較大的在線課程,是否能夠?qū)崿F(xiàn)對在線認(rèn)知水平的自動(dòng)評(píng)價(jià)?為此,需要以學(xué)習(xí)分析的思路,探索在線學(xué)習(xí)行為與在線認(rèn)知水平之間的關(guān)系,確認(rèn)能夠表征在線認(rèn)知能力的形成性評(píng)價(jià)指標(biāo),并嘗試構(gòu)建在線認(rèn)知水平評(píng)價(jià)的學(xué)習(xí)分析模型。研究的對象是基于Moodle平臺(tái)的一門純網(wǎng)絡(luò)課程,主要采用了內(nèi)容分析法、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法等,對自變量和因變量數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼和量化,分析對象包括551個(gè)樣本的行為數(shù)據(jù)及2459條討論帖,并采用相關(guān)分析和多重線性回歸進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。通過研究發(fā)現(xiàn):(1)個(gè)體行為、交互行為、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)屬性等三個(gè)維度的13個(gè)學(xué)習(xí)行為指標(biāo)與在線認(rèn)知水平顯著相關(guān);(2)"同伴回復(fù)"、"閱讀帖子"、"發(fā)布帖子"等三個(gè)行為變量被納入到表征認(rèn)知能力的回歸模型中,適合作為在線學(xué)習(xí)過程性評(píng)價(jià)的評(píng)價(jià)指標(biāo);(3)研究初步構(gòu)建了在線認(rèn)知水平的評(píng)價(jià)模型�；谶@些研究結(jié)果,分別對用戶畫像類學(xué)習(xí)分析工具和評(píng)價(jià)類學(xué)習(xí)分析工具的設(shè)計(jì)與應(yīng)用進(jìn)行了討論,以期為教師開展在線學(xué)習(xí)的過程性評(píng)價(jià)提供理論依據(jù),為學(xué)習(xí)分析工具的設(shè)計(jì)與應(yīng)用提供理論參考。
[Abstract]:The evaluation of learning process is an important link in online teaching. However, there are three difficulties in the evaluation of learning process: first, which indicators can reflect the quality of online learning? Second, how to understand the learners' cognitive level in the online learning process in a timely manner? Third, is it possible to realize the automatic evaluation of online cognitive level for online courses with a large number of students? Therefore, it is necessary to explore the relationship between online learning behavior and online cognitive level, confirm the formative evaluation index that can represent online cognitive ability, and try to construct a learning analysis model for online cognitive evaluation. The research object is a pure network course based on Moodle platform, which mainly uses content analysis method, social network analysis method and so on, to encode and quantify the independent variable and dependent variable data. The subjects included 551 behavioral data and 2459 discussion posts. Correlation analysis and multiple linear regression were used to analyze the data. Through research, we found that: (1) individual behavior, interactive behavior, Thirteen learning behavior indicators in three dimensions, including social network attributes, were significantly correlated with online cognitive level. (2) "Peer reply", "Reading posts", "posting posts" and other three behavioral variables were included in the regression model, which represented cognitive ability. The evaluation model of online cognitive level is constructed preliminarily. Based on these results, the design and application of user portrait learning analysis tools and evaluation learning analysis tools are discussed respectively, in order to provide theoretical basis for teachers to carry out online learning process evaluation. It provides a theoretical reference for the design and application of learning analysis tools.
【作者單位】： 北京師范大學(xué)遠(yuǎn)程教育研究中心;廣東開放大學(xué)網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)中心;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助“基于學(xué)習(xí)分析技術(shù)的在線交互質(zhì)量評(píng)價(jià)的研究”(課題編號(hào):310422101)研究成果
【分類號(hào)】：G434

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本文編號(hào)：1943153