数据驱动的自适应学习分析模型研究

发布时间：2019-09-03 14:09

【摘要】：随着教育信息化的深入发展,学习分析逐渐成为人们洞察学习过程细节、实现精准教学和个性化教学的有效方式。学习分析模型的研究有助于给予学习分析正确的指引。文章对国内外的学习分析模型进行了分类和梳理,并阐述了其优势与不足,在此基础上构建了基于数据驱动的自适应学习分析模型,对其构成要素进行了阐释和说明,进而指出它的未来发展趋势,以期为学习分析系统的研发及相关研究提供参考。
【图文】：

Vol.27No.10201721着学习分析的有效开展，自适应引擎对学习者数据的抽取和使用、学习分析方法的应用、学习分析工具的选择以及可视化呈现的反馈都起到了重要的支撑作用。图1数据驱动的自适应学习分析模型1主要利益相关者学习分析的主要利益相关者包括教师、家长和教学管理者等，，他们有各自的出发点和关注的信息维度——家长主要从个人的角度出发，希望了解子女的学习状态和学习进程等，如有什么薄弱的知识点没有掌握、在学习群体里处于什么样的位置等，这些属于微观层次；教师不仅关注学习者个人和群体的学习状态、学习进程、学习偏好等情况，而且关注学习者喜欢什么样的学习内容、为什么喜欢这些内容等，从而促进教学策略和方法的改进，这些属于中观层次；教学管理者则主要从宏观层面监控学习者总体的学习状态，如在线学习的总体人数、频次和整体学习效果等，对学习者不寻常的表现予以个别关注，从而指导决策过程、促进管理方式的变革。以上利益相关者之间的需求既有重合也有区别，自适应学习分析模型能够根据需求快速、准确抽取和分析相应数据，获取学习过程的有效信息，从而有效支持学习监控和学习干预等。2学习者学习者既是学习分析的研究对象，也是学习分析的受益者，是整个学习分析流程的出发点和归宿。学习分析的数据产生于学习者及其相关的学习活动中，学习分析的最终目标是支持学习者的有效学习和个性化学习。对学习者可以从点、线、面三个维度进行数字画像：点，即针对学习者本体进行的瞬时数据采集，正如人物摄影一样，从不同的角度对学习者的人物影像进行瞬时记录，从而拼接成人物的三维立体图像，用数据形成对学习者某一时间点的瞬时、多维度认知；线，即随着时间的延续和推进，全面记录、跟踪学习者的行为，使得学习者的瞬时数据不
【作者单位】： 华中师范大学教育信息技术学院;桂林航天工业学院传媒与艺术设计系;
【基金】：国家社会科学基金教育学重点课题“以教育信息化推进教育精准扶贫研究”(课题批准号:ACA170010)的阶段性研究成果
【分类号】：G434

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本文编号：2531406