在线学习参与度的干预实验研究

发布时间：2017-03-27 13:12

  本文关键词：在线学习参与度的干预实验研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：远程教育教学的质量保证和实施个性化教育已成为远程教育深入发展的重要前提和方向,而目前远程教育中学习者对于学习活动的参与度不高、学院和教师对于学习者的学习状态不了解、教学平台缺乏实时的学习者学习状态监控模块,成为了远程学院当下急需解决问题。本研究的研究目标既是：提出参与度干预策略模型,通过设计具体的干预实验来验证策略模型以及干预策略的有效性,为参与度干预实验提供具体思路、为教师和管理者提供可行的策略；制定学生在线学习状态的评估方法,以学生对于学习活动的参与度来判定学生的在线学习状态,并根据教师和学院对于学习者学习状态的监控的需要对学生学习状态进行可视化设计,以便教师和管理者下一步对于学生进行奖惩和干预。本次研究选取北京交通大学远程与继续教育为研究对象,总样本量达到3000多名学生,其中既有一年级新生也有二年级的老生。主要研究方法为准实验研究法、文献研究法、访谈法、定量研究法。论文从三个方面进行展开：一、模型建构。以FLOOD学者提出的全面系统干预模型为理论基础,建构了参与度干预实验策略模型；通过对于研究对象的调研和相关文献的研究,整合了影响学习者参与度的因子,形成学习者参与度影响因子分析框架；二、实验设计过程。根据策略模型来设计实验的总体思路,根据参与度影响因子分析框架来针对性评估每个因子对于研究对象的学生的影响程度,根据以上的分析制定可行性的干预策略,在选定的课程进行干预实验；三、研究结果。分析实验数据,分析干预策略以及模型的有效性和影响范畴；在研究过程中了解和整理学院、教师、学生对于学习状态的监控需求,设计了学生学习状态模型的可视化界面。本次研究的成果有：构建了在线学习参与度干预策略模型；提出了远程学院影响学习者的影响因子分析框架；在学习监控上面的成果有两个部分,一是提出了学生在线学习状态的计算方法,二是提供了学习监控的功能设计和可视化界面设计：在干预策略方面提出了四个可行性的策略以提高学习者的参与度,为远程教育的学生参与度低的现状提供了合理的解决策略。
【关键词】：远程教育 参与度 干预实验
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：G434
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-14
• 1 引言14-18
• 1.1 研究背景14
• 1.2 研究目的和研究内容14-15
• 1.2.1 研究目的14-15
• 1.2.2 研究内容15
• 1.3 研究意义和研究方法15-16
• 1.3.1 研究意义15
• 1.3.2 研究方法15-16
• 1.4 研究框架16-17
• 1.5 研究创新点17-18
• 2 在线教育参与度的研究现状18-25
• 2.1 在线远程教育中学习者参与度定义与分类18-19
• 2.1.1 远程教育中的参与度的研究范畴18
• 2.1.2 远程教育中的参与度分类18-19
• 2.2 在线学习学生参与度的量化与评价19-20
• 2.3 远程教学交互层次和有效性研究20-22
• 2.4 远程教育参与度干预策略模型22-23
• 2.5 小结23-25
• 3 在线学习参与度模型建构25-41
• 3.1 模型研究范畴界定25-27
• 3.1.1 参与度研究范畴界定25-26
• 3.1.2 参与度量化方法26-27
• 3.2 研究对象调研结果27-33
• 3.2.1 教学模式综述27-28
• 3.2.2 学生学习路径模式28
• 3.2.3 课程评价方式改进措施28-31
• 3.2.4 研究对象学习者特征分析31-32
• 3.2.5 教学平台功能评估结果32-33
• 3.3 参与度干预实验模型建构33-34
• 3.3.1 原型介绍33
• 3.3.2 参与度干预实验策略模型33-34
• 3.4 在线学习参与度影响因素模型建构34-39
• 3.4.1 教学条件因素对学习者的参与度影响分析35-37
• 3.4.2 情感条件因素对学习者的参与度影响分析37-38
• 3.4.3 在线学习参与度影响因素模型38-39
• 3.5 小结39-41
• 4 在线参与度干预实验设计41-57
• 4.1 干预实验总思路41
• 4.2 在线学习参与度影响因素分析41-52
• 4.2.1 教学条件因素影响评估结果41-47
• 4.2.2 情感条件因素影响评估结果47-48
• 4.2.3 影响成绩的参与度因素确定48-52
• 4.3 干预实验方确定与实施52-57
• 4.3.1 干预实验方案初设52-53
• 4.3.2 干预方案可行性讨论结果53-55
• 4.3.3 干预方案的实施55-57
• 5 参与度干预实验研究成果57-65
• 5.1 参与度干预模型检验与修正57-60
• 5.1.1 参与人数增量统计57-58
• 5.1.2 参与频次增量统计58
• 5.1.3 时间间隔优化结果58-59
• 5.1.4 负增长数据成因分析59
• 5.1.5 策略有效性评估59-60
• 5.2 学生学习状态监控模型60-64
• 5.2.1 模型需求分析60
• 5.2.2 模型功能设计60-61
• 5.2.3 学生学习状态计算方法61-62
• 5.2.4 模型界面设计62-64
• 5.3 小结64-65
• 6 结论与展望65-67
• 6.1 结论65
• 6.2 展望65-67
• 参考文献67-70
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果70-72
• 学位论文数据集72

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