2007—2017年我国学习分析研究进展与现状分析——基于国内核心学术期刊文献的分析

发布时间：2021-04-06 19:24

　　学习分析作为当前教育技术研究热点经历了近十年的快速发展。为把握国内学习分析研究在过去十年间的主要进展和现状,本研究采用文献计量法、可视化分析、内容分析等方法对《中国电化教育》《中国远程教育》等五本国内核心学术期刊2007—2017年发表的204篇学习分析文献进行分析,总结、评述了十年来我国学习分析文献的研究类型、年度高频关键词、研究者与机构、研究数据、研究技术与工具、研究主题。在此基础上提出学习分析研究四个发展趋势:从技术和数据驱动转向教育需求驱动,多元化、多模态、高质量的数据采集,跨学科合作与技术融合,学习分析在教育领域全面展开。本研究希望通过描绘和反思近十年来国内学习分析研究图景,为今后学习分析的研究与实践提供参考。 

【文章来源】：中国远程教育. 2018,(10)北大核心CSSCI

【文章页数】：13 页

【文章目录】：
一、引言
二、文献综述
三、研究方法
    （一） 文献样本及其选取
    （二） 文献分析过程与方法
四、研究结果
    （一） 年度研究类型与热点分析
        1. 文献研究类型分析
        2. 文献年度高频关键词分析
    （二） 作者可视化分析
    （三） 样本与数据来源
        1. 学习分析对象所在教育阶段
        2. 学习分析数据来源
        3. 数据类型
        4. 分析数据量
    （四） 分析技术与工具
        1. 分析技术与方法
        2. 工具
    （五） 研究主题
        1. 探索教与学规律
        2. 学习过程监控与评价
        3. 学习分析的方法与工具
        4. 学习分析的基本理论
        5. 自适应和个性化学习
五、结论与展望
    1.从技术驱动和数据驱动转向教育需求驱动
    2.多元化、多模态、高质量的数据采集
    3.跨学科合作与技术融合
    4.学习分析研究在教育各领域全面开展


【参考文献】：
期刊论文
[1]数据驱动教学:大数据时代教学范式的新走向[J]. 杨现民,骆娇娇,刘雅馨,陈世超.  电化教育研究. 2017(12)
[2]弹幕视频中的学习交互分析[J]. 张婧婧,杨业宏,安欣.  中国远程教育. 2017(11)
[3]自主学习投入度实时分析方法及应用研究[J]. 王洪江,穆肃,黄洁,温慧群.  电化教育研究. 2017(10)
[4]基于大数据分析的远程学习者建模与个性化学习应用[J]. 岳俊芳,陈逸.  中国远程教育. 2017(07)
[5]学习分析视角下在线学习干预模型应用[J]. 张家华,邹琴,祝智庭.  现代远程教育研究. 2017(04)
[6]开放式教学下的学习者画像及个性化教学探讨[J]. 陈海建,戴永辉,韩冬梅,冯彦杰,黄河笑.  开放教育研究. 2017(03)
[7]学习分析的系统化综述:回顾、辨析及前瞻[J]. 韩锡斌,黄月,马婧,程建钢.  清华大学教育研究. 2017(03)
[8]大规模私有型在线课程学习行为及其影响因素研究——以国家开放大学网络课程学习为例[J]. 石磊,程罡,李超,魏顺平.  中国远程教育. 2017(04)
[9]计算机支持的协作学习分析模型及可视化研究[J]. 郑娅峰,徐唱,李艳燕.  电化教育研究. 2017(04)
[10]基于大数据视角分析学习变革[J]. 牛敏娜.  时代教育. 2017(04)



本文编号：3121993