数据驱动的反馈式教学服务研究

发布时间：2020-06-17 09:33

【摘要】：基于教学服务支撑平台的在线教学模式中,教师无法对学习者的学习状态进行实时评估与干预,因此对学习者的自主学习能力要求较高。在缺乏教师实时监管的情况下,如何降低因学习者缺乏自我控制能力而导致学习效率低下,甚至课程考核不合格的风险,已经成为教育界关注的热点。通过对已有的在线教学服务模式进行研究,发现绝大部分在线教学服务模式都是线性的、单向的,一般流程为:数据来源(教学服务支撑平台)→数据驱动(数据分析)→任课教师。线性教学服务模式只能完成对学习者学习效果的终结性评价,不能达到任课教师与学习者实时调整教学状态的目的。针对以上问题,本文提出一种数据驱动的反馈式教学服务模型。该模型具有以下特点:1)服务模式是封闭的、循环迭代的;2)平台用户作为数据产生者也是数据受益者,数据产生的过程是循环的、动态的;3)平台会结合风险阈值对学习者学习状态进行评估,并进行自主预警反馈。本文的工作主要包括以下几个部分:首先,阐述了基于教学服务支撑平台的在线教学模式下,反馈式教学服务模型研究的意义。其次,提出了反馈式教学服务模型,并从数据来源、数据处理与分析、结果展示与反馈三个维度对模型进行构建。再者,教学服务支撑平台存储的学习行为数据是多维度的,不同类型的数据存储的数据属性不同、考核标准不同、研究方法不同。本文重点选取课程资源学习时长、课程作业提交时间分布、课程论坛活跃度、平台登录密码四个维度对反馈式教学服务中的关键技术进行研究。最后,以云课堂为例,阐述数据驱动的反馈式教学服务模型在教学支撑平台中的具体应用。通过对该模型应用前与应用后的效果进行对比分析,发现该模型能够有效提高课程资源利用率、降低作业提交失败的风险、增加课程论坛的活跃度等,在一定程度上达到优化教师教学以及学习者学习的目的。
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：G434
【图文】：

图２．１反馈式教学服务模型逡逑由图２．１可以看出，反馈式教学服务模型共有四个核心部分，分别为用户登逡逑录、数据产生、数据分析、数据反馈

用户在使用平台过程中产生的数据将自动存储在系统后台数据库，包括论坛逡逑浏览、论坛发帖、论坛回帖、课程作业等多个维度的数据［４３４６１。教学服务支撑平逡逑台的数据存储模型如图２．３所示。逡逑１０逡逑

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本文编号：2717409