中学生数字化读写特征研究——基于“数字化阅读”在线课程的调查

发布时间：2021-08-26 03:04

　　数字技术的发展对人类素养提出了新要求——数字素养。在此背景下,北京大学数字化阅读实验室开展了数字化读写教学实践——"数字化阅读"在线课程。文章综合采用内容分析法、文本分析法以及描述性分析、相关分析、回归分析等统计分析方法,分析了江苏省某中学学生参与该课程学习时在获取信息、理解信息、表达信息、沟通信息四个维度方面呈现出的特征,并将之与学生的在校语文、数学、英语学科成绩进行相关分析,研究发现:学生获取信息的参与度和理解视频信息的能力较高;学生文字表达所反映的批判性思维总体水平较高,但是缺乏视觉思维;学生对吟诵任务的接受度较低,而对动画制作的接受度很高;学生沟通的频度和广度不高,沟通行为存在明显的时间效应和互惠效应;学生的数字化读写特征与语文成绩显著正相关。文章的研究对于中学生数字化读写的教学实践有一定的参考价值。 

【文章来源】：现代教育技术. 2020,30(08)北大核心CSSCI

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

批判性思维十个子维度的深度值

在A、E课程中，从绘图工具来看，79.2%的学生采用纸笔手绘，18.2%的学生使用计算机制图，仅2.6%的学生采用计算机和手绘结合的方式绘图。从色彩、图形、图像三个视觉要素的表征形式来看，使用和未使用这三个视觉要素的信息图数量基本上各占一半（如图3所示），说明较多学生不能充分运用视觉要素进行知识表征，而是倾向于仅使用文字符号。从信息图的空间结构来看，61.4%的学生采用线性结构——线性结构图的阅读路径是线性的，更类似文字阅读的句法特征；36.0%的学生采用中心—边缘结构——中心—边缘结构图的阅读路径是由中心向外发散，更符合图像阅读的空间特征。学生设计的信息图内容得分分布如图4所示，而内容维度得分的平均数为13.48（满分为18），标准差为2.87，呈现显著的右偏分布，说明大多数学生能够收集与信息图主题相关的关键信息，仅在少数一两个细节信息方面有所差别。图4 学生设计的信息图内容得分分布

学生设计的信息图内容得分分布

【参考文献】：
期刊论文
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[3]校本课程“数字素养理解教育”设计[J]. 陈鹤霖.  教育科学论坛. 2016(10)
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[5]数字读写能力[J]. 唐晓勇.  中国信息技术教育. 2015(Z1)
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[8]网络阅读深度化的实践探索[J]. 潘双林.  中国电化教育. 2012(04)
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本文编号：3363415