智慧学习环境中精准学习者模型要素与结构研究

发布时间：2018-11-26 16:03

【摘要】：在智慧学习环境中,对学生进行适应性诊断与反馈的效度,取决于学习者模型的精准程度。文章以前概念为切入点,从认知发展角度描述学习者学习过程,并以此为依据构建基于前概念理论的精准学习者模型(ABP学习者模型),用于指导研究人员认知学习者特征以及对学习者进行数字化建模。ABP模型要素分为认知、能力、体验三方面,包括前概念要素、科学概念要素、认知能力要素、元认知能力要素、感官要素等,建立并描述了要素间关系。依据该模型,研究者能够诊断学习者的具体认知状态、相关前概念与能力缺失,分析其原因及推荐相应学习资源与学习路径,进而提高智慧学习环境对学习者进行诊断与反馈的精准程度。
[Abstract]:In an intelligent learning environment, the validity of adaptive diagnosis and feedback depends on the accuracy of the learner model. This paper describes learners' learning process from the perspective of cognitive development and constructs a precise learner model (ABP learner model) based on pre-concept theory. ABP model elements are divided into three aspects: cognition, ability and experience, including pre-conceptual elements, scientific conceptual elements, cognitive ability elements. The relationship between metacognitive and sensory elements is established and described. According to the model, the researchers can diagnose the learners' specific cognitive state, related pre-concept and lack of ability, analyze the reasons and recommend the corresponding learning resources and learning paths. Furthermore, the degree of accuracy of diagnosis and feedback to learners in the intelligent learning environment is improved.
【作者单位】： 东北师范大学信息科学与技术学院;
【基金】：教育部-中国移动科研基金项目“信息技术支持下的基础教育教学模式研究及试点”(MCM20130611)
【分类号】：G434

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本文编号：2359010