本文選題：認(rèn)知風(fēng)格 + 慕課視頻��； 參考：《廣東技術(shù)師范學(xué)院》2017年碩士論文

【摘要】：慕課(MOOC,Massive Open Online Course)的興起將以知識(shí)點(diǎn)短視頻學(xué)習(xí)為主的教育革命推向高潮。慕課主張以視頻為載體,學(xué)習(xí)者根據(jù)需要按照知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行自主學(xué)習(xí)。但現(xiàn)有的教育視頻分類方式和視頻搜索引擎并沒有考慮學(xué)習(xí)者之間存在著認(rèn)知層面的差異問題;沒有匹配學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為特征和慕課的視頻特征,學(xué)習(xí)者在搜索某個(gè)知識(shí)點(diǎn)視頻時(shí),很難快速、準(zhǔn)確地找到適合自身特點(diǎn)的教學(xué)視頻內(nèi)容。本文著眼于學(xué)習(xí)者的差異,嘗試從認(rèn)知風(fēng)格的角度出發(fā),提出基于認(rèn)知風(fēng)格的慕課視頻多模態(tài)分類模型,旨在根據(jù)學(xué)習(xí)者的認(rèn)知風(fēng)格,快速定位最適合學(xué)習(xí)者的教學(xué)視頻,從而提高學(xué)習(xí)效率。論文的主要研究內(nèi)容如下:(1)構(gòu)建基于認(rèn)知風(fēng)格的多模態(tài)視頻分類模型。結(jié)合系統(tǒng)理論的觀點(diǎn),考慮學(xué)習(xí)者、慕課視頻、教學(xué)者等要素,從認(rèn)知風(fēng)格角度建立視頻分類維度模型,提出言語-表象型、場獨(dú)立-場依存型、聚合-發(fā)散型、沖動(dòng)-沉思型、粗放-敏銳型等維度認(rèn)知風(fēng)格相應(yīng)的學(xué)習(xí)者特征、視頻特征和視頻可量化的分類依據(jù)。(2)以言語-表象型、場獨(dú)立-場依存型兩個(gè)認(rèn)知風(fēng)格維度為例,確定學(xué)習(xí)者認(rèn)知風(fēng)格測量量表,提出慕課視頻量化規(guī)則,完成對(duì)學(xué)習(xí)者特征和慕課視頻的量化評(píng)價(jià)。(3)根據(jù)提出的視頻多模態(tài)分類模型,以388名初中學(xué)生為被試進(jìn)行實(shí)證研究,驗(yàn)證模型的有效性。研究數(shù)據(jù)表明:認(rèn)知風(fēng)格和視頻類型都對(duì)學(xué)習(xí)效果有著顯著影響;慕課視頻能夠有效提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效果,觀看視頻與未觀看視頻分?jǐn)?shù)相差近30分;當(dāng)學(xué)習(xí)者獲得與自身認(rèn)知風(fēng)格相匹配的視頻時(shí),學(xué)習(xí)效果達(dá)到最佳,高出獲得不相匹配認(rèn)知風(fēng)格視頻的成績14.09分。(4)針對(duì)研究結(jié)果,本文提出慕課視頻的制作策略和基于認(rèn)知風(fēng)格的慕課視頻推薦系統(tǒng)建設(shè)策略。實(shí)證研究結(jié)果表明本文提出的多模態(tài)視頻分類模型,能夠有效提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率。
[Abstract]:The rise of Moo Open Online course will bring to the climax the educational revolution based on short video learning. Moo class advocates video as the carrier, learners according to the need to learn according to their own knowledge. However, the existing educational video classification methods and video search engines do not consider the cognitive differences among learners, and do not match the learners' learning behavior characteristics and the video features of the lessons. It is difficult for learners to quickly and accurately find the teaching video content suitable for their own characteristics when searching for a certain knowledge point video. Focusing on learners' differences, this paper attempts to put forward a cognitive style-based multi-modal video classification model for the purpose of quickly locating the most suitable instructional video for learners according to the learners' cognitive styles. So as to improve the efficiency of learning. The main contents of this paper are as follows: 1) constructing a multi-modal video classification model based on cognitive style. From the viewpoint of system theory, considering the factors such as learners, videos, teachers and so on, this paper establishes the video classification dimension model from the perspective of cognitive style, and puts forward the speech-representation model, field independence-field dependence type, aggregation-divergence type, etc. The corresponding learner characteristics, video features and quantifiable classification basis of the cognitive styles in the dimensions of impulsive-contemplation, extensive acuity, etc.) take the two cognitive style dimensions of speech and representation, field independence and field dependence as examples. According to the proposed multi-modal video classification model, 388 junior middle school students were selected as subjects to carry out an empirical study. Verify the validity of the model. The results show that both cognitive style and video type have a significant effect on the learning effect, and that the video can improve the learning effect of learners effectively, and the difference between watching video and not watching video is nearly 30%. When the learner gets the video that matches his cognitive style, the learning effect is the best, which is higher than the score of 14.09 points. This paper puts forward the strategies of making and building the video recommendation system based on cognitive style. The empirical results show that the multi-modal video classification model proposed in this paper can effectively improve the learning efficiency of students.
【學(xué)位授予單位】：廣東技術(shù)師范學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：G434

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 馬秀麟;毛荷;王翠霞;;視頻資源類型對(duì)學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)體驗(yàn)的實(shí)證研究[J];中國遠(yuǎn)程教育;2016年04期

2 汪存友;;在線教學(xué)視頻呈現(xiàn)講解字幕有必要嗎?——兼論對(duì)冗余效應(yīng)邊界條件的修正[J];電化教育研究;2016年03期

3 李亞員;;國內(nèi)慕課(MOOC)研究現(xiàn)狀述評(píng):熱點(diǎn)與趨勢——基于2009—2014年CNKI所刊文獻(xiàn)關(guān)鍵詞的共詞可視化分析[J];電化教育研究;2015年07期

4 楊九民;陶彥;羅麗君;;在線開放課程教學(xué)視頻中的教師圖像分析:現(xiàn)實(shí)狀況與未來課題[J];中國電化教育;2015年06期

5 尹達(dá);;“慕課現(xiàn)象”的本質(zhì)闡釋、現(xiàn)實(shí)反思與未來展望[J];電化教育研究;2015年05期

6 許濤;;慕課同伴互評(píng)模型設(shè)計(jì)研究[J];開放教育研究;2015年02期

7 汪瓊;張桐;;2014年美國慕課發(fā)展回顧[J];電化教育研究;2015年04期

8 賀斌;;洞察MOOC之“道”[J];電化教育研究;2014年12期

9 李紅美;陸國棟;張劍平;;后MOOC時(shí)期高等學(xué)校教學(xué)新模式探索[J];高等工程教育研究;2014年06期

10 翟雪松;袁婧;;MOOC在我國高等教育中的發(fā)展困境及對(duì)策研究[J];電化教育研究;2014年10期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 郭眈;中文互聯(lián)網(wǎng)視頻搜索引擎系統(tǒng)策略研究[D];北京交通大學(xué);2012年

2 李力紅;大學(xué)生言語、表象認(rèn)知風(fēng)格個(gè)體在記憶系統(tǒng)中信息表征偏好的研究[D];吉林大學(xué);2005年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前8條

1 潘麗佳;MOOC設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)者參與度和學(xué)習(xí)績效的關(guān)系研究[D];浙江大學(xué);2015年

2 皮忠玲;視頻播客呈現(xiàn)方式對(duì)學(xué)習(xí)效果的影響及其機(jī)制的眼動(dòng)研究[D];華中師范大學(xué);2014年

3 王敏;國外不同MOOC的教學(xué)設(shè)計(jì)比較研究[D];陜西師范大學(xué);2014年

4 梁棟;言語—表象認(rèn)知風(fēng)格與空間記憶關(guān)系的實(shí)驗(yàn)研究[D];曲阜師范大學(xué);2011年

5 張弘毅;插圖類型與呈現(xiàn)方式對(duì)不同認(rèn)知風(fēng)格初中生認(rèn)知負(fù)荷的影響[D];河南大學(xué);2010年

6 李曉_g;認(rèn)知方式、自我監(jiān)控對(duì)高中生數(shù)學(xué)解題效果和表征的影響[D];陜西師范大學(xué);2010年

7 吳e，

本文編號(hào)：1869213