教育改革、在線教育、STEM教育的不斷發(fā)展,對(duì)教育工作者的教學(xué)設(shè)計(jì)能力提出了新的要求,如何識(shí)別這些要求,成為教學(xué)設(shè)計(jì)領(lǐng)域不可忽視的問題。該研究從市場(chǎng)真實(shí)數(shù)據(jù)入手,采用文本挖掘技術(shù)分析教學(xué)設(shè)計(jì)能力需求,包括:根據(jù)現(xiàn)有研究提出教學(xué)設(shè)計(jì)能力分析框架;使用爬蟲技術(shù)獲取北上廣深一線城市與"教學(xué)設(shè)計(jì)"相關(guān)的崗位數(shù)據(jù),進(jìn)行分組、分詞等文本預(yù)處理,并使用分類器驗(yàn)證分類合理;依據(jù)教學(xué)設(shè)計(jì)分析能力框架和分詞結(jié)果構(gòu)建教學(xué)設(shè)計(jì)能力指標(biāo)體系與詞袋模型;建立能力分析雷達(dá)圖,呈現(xiàn)每類崗位能力需求的具體情況;并根據(jù)研究結(jié)果提出提供靈活的課程體系以滿足教學(xué)設(shè)計(jì)能力需求的模塊組合、豐富前沿領(lǐng)域的教學(xué)實(shí)踐以培養(yǎng)實(shí)戰(zhàn)能力等建議。 

【文章來源】：中國(guó)教育信息化. 2019年23期

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

研究框架

分類器通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)建立相應(yīng)模型，然后根據(jù)模型對(duì)測(cè)試集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，理想情況下訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)越大，訓(xùn)練的模型越準(zhǔn)確。本研究將總數(shù)據(jù)分別按照0.01、0.02、0.03、0.04、0.05、0.06、0.07、0.08、0.09、0.1、0.2、0.3、0.4、0.5的比例隨機(jī)抽取出數(shù)據(jù)組成測(cè)試集，剩下的數(shù)據(jù)組成訓(xùn)練集，進(jìn)行測(cè)試并輸出錯(cuò)誤率。每種情況測(cè)試10次取平均值作為該情況下的錯(cuò)誤率，各分類器的錯(cuò)誤率如圖5所示。從圖5可以看出基于歐式距離與基于余弦相似度的k NN算法效果幾乎等價(jià)，這在意料之中，兩者錯(cuò)誤率均圍繞在75%上下，比使用了貝葉斯原理的算法高得多，筆者認(rèn)為產(chǎn)生這種情況的原因在于，特征項(xiàng)數(shù)目眾多（8188），并非所有特征項(xiàng)都具有很好的區(qū)分度，將每個(gè)特征項(xiàng)的差異“累加”起來的算法，誤差會(huì)比較大。若還要使用k NN算法對(duì)文本進(jìn)行分類，可以考慮采取一些聚類措施，降低特征向量的維度。本研究使用分類器的目的不是改進(jìn)分類算法，而是找到合適的分類模型證明對(duì)職位進(jìn)行的三種分類是合理的，因此不再深入闡述算法。

用表2生成的能力分析雷達(dá)圖如圖6所示。從圖6可以看出，在9個(gè)能力指標(biāo)中，教師/講師類崗位對(duì)“情感態(tài)度和個(gè)人素質(zhì)”和“教學(xué)能力”的需求很突出，其次是“管理能力”、“分析設(shè)計(jì)能力”與“溝通能力”，對(duì)計(jì)算機(jī)能力的要求不高；研發(fā)設(shè)計(jì)類對(duì)“分析設(shè)計(jì)”能力的需求最突出，其次是“計(jì)算機(jī)語言能力”和“管理能力”；職能類崗位對(duì)“管理能力”的需求最為突出，其次是“分析設(shè)計(jì)能力”以及“教學(xué)能力”。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：2920141