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面向混合学习的大学英语听力APP的设计与开发 ——以ARCS动机模型为指导

发布时间:2025-03-31 21:52
  近年来,移动学习受到越来越多的关注,以学习者为中心的教育APP已在教育领域中发挥重要作用。ARCS动机模型是由美国学者于1987年提出,综合国内外已有的研究发现,该模型多应用于课件设计、多媒体产品开发、CAI和E-learning的学习者分析,以此调动学习者的学习动机。移动学习状态下学习者的学习受多方面的影响,而动机则是决定学习者学习效率的重要因素之一。因此利用ARCS动机模型进行移动学习APP的设计,激发并维持学习者的学习动机,对促进学习者自主学习,提高学习者学习时间利用率和学习满意度具有重要意义。本文在已有研究基础上,针对英语听力学习APP的用户需求,结合现有的技术手段,设计开发了基于ARCS模型的英语听力APP。该APP不仅能实时的进行英语听力学习和检测,而且在市面上其他英语听力APP已有功能的基础上新增加了“跟读”以及“速记”功能,希望能为大学英语听力APP的研发提供新的思路和新的方向。在传统课堂教学中,我们习惯将教师作为课堂教学的主体,优点是方便教师有效的主导课堂教学活动,缺点则是忽视了学生的主动性,不能因材施教。与传统学习不同,网络学习能结合自身情况合理选择符合实际的学习进程...

【文章页数】:67 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景与研究意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 研究现状
        1.2.1 混合学习研究现状
        1.2.2 混合学习教学设计研究现状
        1.2.3 英语听力APP应用现状
    1.3 研究问题与研究方法
        1.3.1 研究问题
        1.3.2 研究方法
    1.4 论文结构与论文拟创新点
        1.4.1 论文结构
        1.4.2 论文拟创新点
2 理论基础
    2.1 混合学习、混合学习模式和混合语言学习
        2.1.1 混合学习
        2.1.2 混合学习模式
        2.1.3 混合语言学习
    2.2 学习动机理论与ARCS动机模型理论
        2.2.1 学习动机理论
        2.2.2 ARCS动机模型理论
    2.3 教学设计理论与教学设计的过程模式
        2.3.1 教学设计理论
        2.3.2 教学设计的过程模式
    2.4 移动学习理论
    2.5 本章结语
3 基于ARCS模型的英语听力学习APP的设计与开发
    3.1 大学英语听力APP的需求调研
    3.2 基于ARCS模型的设计原则
    3.3 基于ARCS模型的相关设计
    3.4 基于ARCS模型的英语听力APP的设计
        3.4.1 基于ARCS模型的英语听力APP的整体架构
        3.4.2 英语听力APP的教学设计
        3.4.3 英语听力APP的界面设计
        3.4.4 英语听力APP的导航设计
        3.4.5 英语听力APP的交互设计
        3.4.6 英语听力APP的功能支持设计
    3.5 基于ARCS模型的英语听力APP的开发
        3.5.1 开发工具
        3.5.2 主要功能模块的开发流程
    3.6 本章结语
4 混合式英语听力课程的教学设计
    4.1 设计思路
    4.2 设计框架
    4.3 课程教学实施过程
        4.3.1 前期分析
        4.3.2 教学内容设计
        4.3.3 形成性评价
        4.3.4 总结反思
        4.3.5 混合式英语听力课程教学设计表
    4.4 本章结语
5 混合式英语听力课程的实验研究
    5.1 实验设计
        5.1.1 实验目的
        5.1.2 实验变量
        5.1.3 实验前的准备及分组
        5.1.4 实验步骤
    5.2 实验效果分析
        5.2.1 学习效果
        5.2.2 使用效果
    5.3 实验结语
6 研究总结与展望
    6.1 研究总结
    6.2 研究展望
参考文献
附录A 英语学习情况调查访谈提纲
附录B 大学生英语听力APP了解情况访谈提纲
附录C 大学生英语听力APP使用效果调查
附录D 面向混合学习的大学生英语听力APP使用效果访谈提纲
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢



本文编号:4038464

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