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智慧课堂数据挖掘分析与应用实证研究

发布时间:2020-12-18 22:55
  文章基于智慧课堂大数据,利用教育数据挖掘技术进行建模、分析和处理,从教学设计过程、学习活动过程和学习结果三个层面进行整体设计,包括基于学习者行为建模与分析的"1+3模式"以及基于学习内容和结果建模与分析的"3+1模式",构建了学习行为影响分析、学习行为路径分析、学生行为关联性分析和学业成绩预测分析四类应用模型,并基于真实数据对智慧课堂数据挖掘应用进行实证分析。以学生的行为路径分析为例,得出成绩上升的学生行为共同模式是先学习微课再收藏,而成绩下降的学生则相反,收藏并不一定会学习,而学习行为发生在收藏前则表明成绩上升的学生肯定了微课对自己的价值,这也从一定程度上解释了学业成绩变动的原因。 

【文章来源】:电化教育研究. 2018年06期 北大核心CSSCI

【文章页数】:7 页

【部分图文】:

智慧课堂数据挖掘分析与应用实证研究


智慧课堂的教学流程及数据体系上述数据体系表明,智慧课堂全过程

课堂,整体框架,数据挖掘


2018年第6期(总第302期)用所产生的数据构成了包括教师、学生、管理者在内,涵盖课前、课中、课后教学全过程多个环节的多维教育大数据。从整体上看,这些大数据描述了教与学的行为和活动过程状况,描述了教学系统运行的状态、结果情况,为分析和改进教育教学过程提供了全面的数据基础。基于智慧课堂全方位、多维度的教育大数据,利用教育数据挖掘技术方法进行建模、分析和处理,有助于我们深入理解课堂数据,并基于数据做出数据驱动的决策,从而为开展学情分析、把握学生的学习行为、改进教师教学和优化学习过程提供数据支撑,真正实现基于数据的教育。三、智慧课堂数据挖掘分析总体框架智慧课堂数据挖掘分析的关键是获取海量的教学行为数据以及如何对这些数据进行挖掘分析。学习过程是一个复杂的过程,其受到的影响因素较多[23]。比如:学生学业水平受到学生身心状况、已有认知结构水平、学习策略、学习风格、学习动机以及外部环境等因素的综合作用。因而进行学业影响因素的研究面临不少难题:数据难以在传统的课堂教学过程中进行采集;多因素间相互耦合,难以在控制变量的情况下进行独立研究;过往研究中基于问卷量表形式的离线归因分析,未能即时发现主要影响因素,干预价值发挥有限等。因此,需要从智慧课堂教学影响因素分析、数据采集、建模、分析过程、分析结果等方面进行系统的设计,确立智慧课堂大数据分析的整体框架。(一)智慧课堂数据挖掘分析总体思路基于智慧课堂进行教育大数据分析应用,应重点围绕整

课堂,建模,数据,行为建模


电化教育研究四、智慧课堂的数据建模与分析方法(一)数据价值建模和分析思路数据提供价值挖掘的基础设施与生产资料,建模与分析则是具体将数据价值进行发挥的过程。美国教育部的ETL-EDMLA报告系统分析了当前在各类教育领域应用的数据建模和分析方法[1],给出了进行分类的标准,提出了学习者知识建模、行为建模、经历建模、学习者建档、领域知识建模、学习组件与教学策略分析、趋势分析、自适应学习等八大类价值建模方向。国内也有许多学者对教育领域中的建模方法进行系统的分析。基于这些研究,通过进一步的分析,形成本研究的建模与分析思路。建模与分析实际上是教育数据挖掘应用的两种基本方式。建模是针对历史的数据进行刻画,分析则是利用模型对现状和未来进行理解与预测。在前人研究的基础上,我们从学习者行为建模与分析,以及学习内容和结果两个方面来探讨智慧课堂数据的价值建模(如图3所示)。其中,基于学习者行为建模与分析的角度是一种归纳的建模方式(“3+1”模式),而基于学习内容和结果的角度是一种演绎的建模方式(“1+3”模式)。图3智慧课堂数据价值建模的两种方式:归纳与演绎(二)基于学习者行为的建模与分析在图3所示的“3+1”模式(归纳)中,基于学习者行为建模与分析即通过学生的知识建模、行为建模、经历建模对用户进行画像与分析。1.知识建模通过收集学习者在智慧课堂应用中答题和学习花费的时间以及错题的情况,可以对用户的知识学习和掌握情况进行建模,用于定制和调整系统的行为。2.行为建模以

【参考文献】:
期刊论文
[1]智慧课堂:“互联网+”时代未来学校课堂发展新路向[J]. 刘军.  中国电化教育. 2017(07)
[2]基于移动互联网环境下的开放教育智慧课堂构建研究[J]. 沈兴山.  电脑知识与技术. 2017(15)
[3]基于SPOC的智慧课堂构建策略研究[J]. 黄建锋.  教学与管理. 2017(12)
[4]国际教育数据挖掘研究现状的可视化分析:热点与趋势[J]. 牟智佳,俞显,武法提.  电化教育研究. 2017(04)
[5]教育大数据价值的分析与挖掘研究[J]. 李艳华,李施,赵慧琼.  软件导刊(教育技术). 2017(02)
[6]基于网络学习空间的智慧课堂教学策略研究[J]. 袁梦霞.  西部素质教育. 2017(02)
[7]大数据时代网上学习行为研究的挖掘方法模型与应用[J]. 彭绍东.  电化教育研究. 2017(01)
[8]大数据时代区域教育数据网络建设及关键问题探讨[J]. 杨现民,陈世超,唐斯斯.  电化教育研究. 2017(01)
[9]基于大数据学习分析的在线学习绩效预警因素及干预对策的实证研究[J]. 赵慧琼,姜强,赵蔚,李勇帆,赵艳.  电化教育研究. 2017(01)
[10]“互联网+”时代智慧课堂教学设计与实施策略研究[J]. 刘邦奇.  中国电化教育. 2016(10)



本文编号:2924748

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