《大学计算机》SPOC课程内容设计研究

发布时间：2020-03-30 20:19

【摘要】：《国家教育事业发展“十三五”规划》提出要积极发展“互联网+教育”,全力推动信息技术与教育教学深度融合,MOOC的出现成为在线教育快速发展的一剂重要催化剂。而MOOC在发展过程中,其“大规模”、“开放”的特点也逐渐暴露出了制作成本高、低完成率、缺乏学习管理以及难以做到以学生为中心等问题。SPOC“小规模”、“限制性”的特点让学生产生一种对外宣示的责任感和占据优质资源的紧迫感,同时SPOC应用了混合式教学模式,将传统课堂与在线教育两种模式的优势相结合,既可以提升教师的杠杆作用,也可以提高学生的吞吐量、掌握程度和活动参与度。当前对SPOC的研究领域主要集中在教学模式的探索,而课程内容设计方面缺乏系统的理论和规范。SPOC与MOOC以及过去的网络课程不同,其受众群体主要包括在校大学生以及根据准入条件注册的学习者,所以它面对的是特定的学习群体,授课团队有更多的机会去了解学习者,对学习者特征进行分析。另外SPOC以微视频为主要载体,内容设计需要尽量避免碎片化学习带来的学习障碍。良好的内容设计可以有效提高SPOC资源的质量,为混合式教学模式的应用提供更有力的支持。论文聚焦SPOC课程内容设计中的微视频内容设计,将设计分为内容的选取、教学目标分析、内容分解设计三部分。内容的选取主要依据课程目标、教材以及对学习者特征的分析。内容分解设计主要有两种方法:一种基于知识点进行分解设计,其主要思想是对教学目标的细化,具体方法有:归类分析法、层级分析法、信息加工分析法、解释结构模型法。另一种基于细化理论进行分解设计,细化理论提倡知识整体化呈现而非碎片化呈现,使用简化条件分析法精简单个知识点的内容,可以避免因碎片化知识带来的学习障碍。论文总结了陈述性知识基于知识点分解设计以及程序性知识基于细化理论分解设计的一般步骤。最后将以上方法应用于《大学计算机》的课程内容设计,确定了此门课程每个教学微视频的主题。
【图文】：

图 2.2 高频词统计步，生成 Ochiai 系数相异矩阵。利用 Bicomb 软件导出共词矩阵，计算相关两个关键词出现总频次开方积的商，即（ 两词同出现的次数）词的总出现频次 词的总出现次数 系数相关矩阵。通过计算（1-Ochiai 系数相关矩阵）得到 Ochiai 系数相异步，，使用 SPSS 软件对高频关键词进行聚类分析。将 Ochiai 系数相异矩，选择系统聚类分析，生成树状图如图 2.3 所示，具体聚类结果如表 2.1 键词暂时分为 4 个领域。

图 2.3 聚类分析树状图表 2.1 主要研究领域POC、MOOC、翻转课堂、混合式教学模式、教学模式、高学习模式、大学英语、教学设计、在线学习联网+、高等教育、深度学习、微课、应用、课堂教学、职教育、职业教育主学习、SPOC 平台、线上线下、课程设计、MOOC+SP学计算机、计算思维、教学改革、教学实践、程序设计、校、在线教育、SPOC 教学模式、思想政治理论课、后 M表 2.1 的聚类结果进行分析归纳，可以将 SPOC 相优势开放的特点既是 MOOC 的优势所在，也让 MOOC：①较低的完成率；②缺少师生互动，学生活动参堂教学并无较大差异。难以实现“以学生为中心”，
【学位授予单位】：东北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：G434;TP3-4

【参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 谢贵兰;;慕课、翻转课堂、微课及微视频的五大关系辨析[J];教育科学;2015年05期

2 周越;徐继红;;知识点提取——教学内容的微分析技术[J];电化教育研究;2015年10期

3 蒋

本文编号：2608012