远程学习者情感自评量表及预警模型设计研究

发布时间：2017-06-15 09:05

  本文关键词：远程学习者情感自评量表及预警模型设计研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本研究主要针对我国远程学习者的情感缺失问题,在文献分析及实证研究的基础上,编制了一套远程学习者的情感自评量表。首先,确定远程学习者的情绪变量。在文献分析的基础上,对已有学业情绪进行一一对比筛选,初步提取了10个情绪变量：愉快、自豪、兴奋／信心、满意、平静、无助／孤独、厌倦、沮丧／自卑、紧张／焦虑、气愤。其次,确定远程学习者的学习活动。本研究以华东师范大学网络教育学院的学习者为蓝本,并结合对远程教育工作者的深入访谈,确定了26项远程学习活动。远程学习者情感自评量表即是采取自我报告法对远程学习者在各项学习活动中产生的情绪进行测量。然后,对远程学习者进行小样本预测,检验量表的可用性并进一步修订量表。通过对数据进行探索性因子分析、均数比较分析、相关性分析等,进一步筛选验证了量表的项目。最终删除了自豪、平静两种情绪,确定了八种与远程学习者相关的情绪变量：愉快、兴奋／信心、满意、无助／孤独、厌倦、沮丧／自卑、紧张／焦虑、气愤。 为检验量表在实际应用中的效果,本研究选取了“必修课程学习”和“互动交流”两个模块对学习者进行了较大范围地正式测试。数据结果显示,学习者的情绪与学习者自身的计算机技能水平、投入度以及教师的水平具有比较明显的关系,进一步验证了本量表具有较好的实证效度,能够比较真实地反映远程学习者的情绪状态。此外,信度、效度分析以及探索性因素分析的结果也表明,远程学习者情感自评量表具有较好的信度和效度。 最后,在情感自评量表的基础上,初步探讨设计了远程学习者情感预警模型。在预警模型中,远程学习者的情感状态被分为四类：绿色状态、蓝色状态、橙色状态和红色状态。这四种状态呈递进关系,绿色状态是比较理想的状态,也即学习者没有产生消极情绪,红色状态是学习者的消极情绪比较强烈。预警体系根据学习者反馈的情感自评量表,分析学习者处于哪种状态。若是橙色状态或红色状态,就启动相应的情感预警警报,并将学习者的信息发送到相应的情感决策者(即情感干预实施者)处。由情感决策者分析查明问题,主动与学习者联系帮助其解决问题,引导学习者的消极情绪向积极情绪转化。
【关键词】：情感支持 远程学习者 学业情感 情感测量 预警
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：G434
【目录】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-9
• 目录9-11
• 图表目录11-13
• 绪论13-18
• 1. 研究背景13
• 2. 研究目的和意义13-15
• 3. 研究的主要问题15
• 4. 研究框架15-16
• 5. 研究内容和研究方法16-18
• 第1章 远程教育情感支持研究概述18-24
• 1.1. 学习支持服务定义及分类18-20
• 1.2. 情感支持内涵及现状研究20-24
• 第2章 远程学习者情感理论及其分析24-36
• 2.1. 情感概念界定24-28
• 2.2. 情感的功能及发生机制28-30
• 2.3. 远程学习环境中的情感表达30-33
• 2.4. 远程学习者的情感分析33-36
• 第3章 远程学习者情感自评量表的编制与修订36-54
• 3.1. 量表设计依据36-37
• 3.2. 量表设计过程37-45
• 3.3. 量表预测45-52
• 3.4. 量表修订52-54
• 第4章 远程学习者情感自评量表的应用研究54-64
• 4.1. 研究目的54
• 4.2. 测试情况54-56
• 4.3. 数据统计56-64
• 第5章 远程学习者情感预警——干预模型设计64-71
• 5.1. 情感预警——干预模型的必要性64
• 5.2. 情感预警——干预模型的设计流程64-68
• 5.3. 情感预警——干预模型构建68-71
• 第6章 研究总结71-73
• 6.2. 研究成果总结71
• 6.3. 局限与展望71-73
• 参考文献73-77
• 附录177-81
• 附录281-83
• 致谢83-84

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本文编号：451995