量化学习:数字化学习发展前瞻

发布时间：2018-03-27 23:40

  本文选题：量化学习　切入点：个性化学习　出处：《教育研究》2016年07期

【摘要】：量化学习的前提是建构数据化认知,核心是提供个性化学习服务,目标是构筑新的学习方式。量化学习实践过程是由数据、学习者、其他利益相关方和学习服务连接而成的具有适应性反馈的闭环系统。量化学习以信息技术与教育的深度融合、技术的进步和产业的发展以及教育教学理论的创新为驱动。量化学习可推动构建面向新时代需求的教育新形态,助力形成"学生中心化"教育服务理念,促进落实适应个性发展的教育改革创新。量化学习在个性化学习诊断、学习路径规划、个性化学习推荐、学习状态可视化及学习干预等应用领域展现出广阔的发展前景。
[Abstract]:The premise is to construct data quantify learning cognition, the core of which is to provide personalized learning service, the goal is to build a new way of learning. Learning process is composed of quantitative data, learners, other stakeholders and learning services are connected into a closed loop with adaptive feedback. Quantitative study to information technology and the depth of integration of education the progress of technology, and the development of the industry and the innovation of education teaching theory driven. Quantitative learning can promote the construction of new forms of education in the new era of demand, help form "student center" education service concept, to promote the implementation of education reform and innovation to adapt to the development of personality. The quantitative study in diagnosis of personalized learning path planning recommendation of personalized learning, learning and learning intervention state visualization applications show a broad development prospects.

【作者单位】： 华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心;
【基金】：国家社会科学基金项目“面向高校青年网络行为的情感识别关键技术研究”(项目编号:14BGL131)的阶段性研究成果
【分类号】：G434

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本文编号：1673807