基于双师协同教学模式的学生学习数据挖掘

发布时间：2020-07-10 02:10

【摘要】：大数据研究的热火已蔓延至教育领域,无论是课堂产生的教育数据,教育管理工作中产生的教育数据,还是科学研究产生的教育数据,都值得被采集并集中分析研究,其反馈结果将促进教育更好地发展。挖掘学习数据是教育大数据研究的一项重要手段。课堂教学所产生的数据,因具备大容量、多样性和多维价值等特征而能够对教学进行较为客观而全面的描述。从教育数据中提炼出有意义、有价值的教学信息,并依据实际教学情况将其应用于课堂教学中,可达到优化教学效果的目标。为了挖掘出更多的隐性数据与关联性,为个性化学习环境的创设提供辅助,为调整教学决策和精准干预提供科学参考,从而有效提升教育教学预测与决策的科学性,笔者从为期十四周的双师协同教学模式下的课堂教学实践过程所包含的笔记环节、互动环节、作业环节、作业分享环节、期末作品展示环节中采集了大量包括课堂笔记数据、课后作业数据、课堂互动数据、课堂感受数据、期末作品数据等学生学习数据。按照一定的标准和研究目的将收集到的所有数据量化化,使其能直接参与运算,运用统计分析和文本挖掘等方法和SPSS、Python、jieba等工具对这些数据进行挖掘与分析,指出数据中蕴含的实际意义,揭示数据之间隐藏的相关关系。研究发现,学生课堂感受情况对课堂笔记成绩、课后作业成绩、期末作品成绩有不同程度的预测作用。本研究为包括双师协同教学模式在内的教学模式下产生的学生学习数据的相关研究者提供参考,为学生学习产生的文本数据研究提供方法借鉴,帮助促进学生有效学习。
【学位授予单位】：天津师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：G434
【图文】：

尔多瓦大学［１８：针对学生与在线学习平台的交互日志建立用户模型，为划分学习小组提供帮助。逡逑昆士兰大学的Ｂａｋｈａｒｉａ＃等使用社交网络适应教学实践（Ｓｏｃｉａｌ邋Ｎｅｔｗｏｒｋｓ邋Ａｄａｐｔｉｎｇ逡逑Ｐｅｄａｇｏｇｉｃａｌ邋Ｐｒａｃｔｉｃｅ）工具从学生在讨论区的交互行为中挖掘信息，找出处于不在状态的逡逑学习者。德州大学的研宄者采集学习者的通讯短信，得出触发中学生反社会行为的因素，推逡逑动学习者行为分析和危机干预［２°］。逡逑１．３．２国内研宄现状逡逑据知网数据显示，如图１－１，自２００８年起，国内就有学者开始研宄双师协同教学，且十逡逑年来对双师协同教学的关注没有间断过。从学科分布来看，如图１－２，双师协同教学研究者逡逑的学科领域足够多元化，不仅来自教育领域，还有计算机科学领域和艺术领域等。从发文数逡逑量来看，双师教学模式作为新兴教学模式，还需要扩大其影响力。逡逑

从知网查看学习数据的指数分析，如图１－３所示，近年来学习数据的学术关注度持续走逡逑高，说明随着大数据时代的到来，越来越多的学者意识到学习数据中蕴含的价值。在学科分逡逑布方面，如图１－４所示，教育界独占鳌头。逡逑＋邋宇习邋＿

本文编号：2748315