本文選題：網(wǎng)絡(luò)環(huán)境 + 深度學習��； 參考：《電化教育研究》2017年09期

【摘要】：盡管在線學習熱度持續(xù)不減,但是學習者在線深度學習是否發(fā)生卻引發(fā)了大家的思考。在以往的研究中,實踐者對深度學習發(fā)生的條件進行了大量研究,但是僅僅檢驗單一或者某幾個影響變量與深度學習之間的關(guān)系。文章以班杜拉的三元交互決定模型為分析框架,綜合梳理與總結(jié)影響在線深度學習的因素及其測量工具。研究發(fā)現(xiàn)以下因素綜合影響著學習者在線深度學習的發(fā)生:(1)自我調(diào)節(jié)、動機、深度學習方法、投入等行為因素;(2)生生交互與師生交互、學生與內(nèi)容的交互等行為因素;(3)環(huán)境因素。本研究成果為構(gòu)建在線學習中深度學習預(yù)測模式提供參考。
[Abstract]:Although the popularity of online learning continues unabated, whether or not deep online learning of learners is taking place has aroused people's consideration. In previous studies, practitioners have done a great deal of research on the conditions under which in-depth learning occurs, but only to examine the relationship between a single or several influence variables and depth learning. Based on Bandura's ternary interactive decision model, this paper summarizes the factors that influence the online deep learning and its measuring tools. The study found that the following factors comprehensively affect the occurrence of online in-depth learning of learners: 1) Self-regulation, motivation, deep learning methods, input and other behavioral factors such as student and student interaction and teacher-student interaction. The interaction between students and content and other behavioral factors are 3) environmental factors. The results of this study provide a reference for constructing the prediction model of deep learning in online learning.
【作者單位】： 北京開放大學科研處;
【基金】：北京市優(yōu)秀人才培養(yǎng)資助青年骨干個人項目“網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下學生深度學習的評價與預(yù)測研究”(項目編號:2014000020124G048)
【分類號】：G434

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本文編號：1966165