基于脑偏好风格的在线学习行为序列差异研究

发布时间：2020-06-18 09:45

【摘要】：教育信息化2.0时代,面向数据密集型教育新范式,将教育转化为以教学和学习理论为支撑、大数据为基础、计算和模型为手段的科学成为教育领域新呼声。“数据”作为教育信息化2.0特征之一,是分析决策之基,蕴含巨大教育变革潜力。教育数据挖掘和学习行为分析从数据中获取新知新智,赋能教与学的模式创新、评价精准、决策科学,助力教学质量提升。学习行为序列分析是学习分析的重要组成部分,近年来走进研究者视野。本研究通过分析不同脑偏好风格学习者行为序列并结合不同深度学习者行为序列,挖掘学习者行为规律,为智能化在线学习平台完善与优化、深度学习引导等提供参考。研究主要包括以下内容:(1)梳理国内外学习行为分析和学习行为序列分析研究现状,确定研究目标和意义,为后续研究提供理论和实践依据;(2)结合学习平台功能特征和其他研究中相关学习行为编码框架,确定本研究行为编码规范,收集、清洗和编码有效学习行为;(3)通过HBDI和深度学习问卷调查结果对学习者进行分类,借助Moodle平台收集学生在线学习数据。基于此,利用GSEQ软件分析不同类型学习者在线学习行为序列,探寻学习行为规律。行为序列分析在金融、电子商务、医疗、游戏等领域应用广泛,已受到在线教育研究者的关注。挖掘学习行为间的相关性将为精准化学习路径分析、自适应导航设计、深度学习引导等提供数据依据,基于脑偏好风格研究在线学习行为序列将为大规模个性化在线学习研究提供新的思路。
【学位授予单位】：东北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：G434
【图文】：

图 1-1 研究内容及思路1.4研究思路和方法研究方法主要包括文献研究法、问卷调查法和定量分析法（滞后序列分析法）。其中，文献研究法是在文献综述阶段，对国内外相关研究文献进行检索收集、整理、分析，以了解研究现状、明确研究意义并指导研究实践。问卷调查法在研究实施阶段进行，采用 HBDI 问卷和深度学习结果量表调查学生脑偏好和深度学习结果，并基于此对研究对象进行分类，为后续研究做准备。滞后序列分析法应用于行为数据分析阶段，分析学生学习行为先后顺序和行为发生频率，结合问卷数据，研究不同脑偏好和不同深度学习者学习行为共性与差异，为教与学提供依据。

协作策略等提供指导。型未来学校实验室于 2018 年 11 月发布的《中国未来学习是以脑科学为支撑的学习，研究手段和研究方发人们对学习产生全新的认识，推动学习方式发生ann）于 1976 年在基于大脑研究创造性来源的实验 Whole Brain Model，HWBM），并研发全脑优势测Dominance Instrument），测评人的大脑思维优势和 等人的研究表明，大脑由左右脑构成，左右脑均具序、理性思考运作的空间，右脑是直觉、视觉、综。Herrmann 在研究大脑结构和创造性的关系时受分，上半部分属于大脑区域，下半部分属于边缘系感和人际行为，并进一步研究四个区域的思维类型构紧密相关，在此基础上提出全脑模型（如图 2-1

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本文编号：2719059