智适应学习模式在初中物理教学中的应用研究 ——基于延安市智适应教育机构的教学实践
发布时间：2021-03-23 11:38
人工智能自诞生以来,应用领域不断扩大,在教育行业更是炙手可热,其中,AI智适应学习系统紧密结合教学环节,对传统教学影响较大。目前,在教育机构教学中,智适应学习系统能紧密结合教学环节,实时检测学生的学习水平,收集学生的学习数据,根据学生的学习风格、学习状态、学习能力预测学生未来表现,调整教学策略,从而保持学生学习的专注度,满足学生对个性化学习的追求。本文采用文献研究法、观察法、调查法、跨学科研究法研究了智适应学习模式在初中物理教学中的应用情况,分为六个部分。第一部分介绍了研究背景、国内外研究概况、研究目的与意义、研究内容与方法、研究创新点等;第二部分首先介绍了知识空间、多元智能、建构主义等相关理论,其次解释了智适应学习的内涵,说明了智适应学习模式的运行流程;第三部分从实现个性化学习、减轻教师负担、解决传统初中物理教学的难题等三个方面分析了智适应学习模式应用于初中物理教学的优势,接着分析了初中生的特点、初中物理课程特点,在此基础上阐述智适应学习模式下的初中物理教学设计原则及设计模式;第四部分对智适应学习模式应用于初中物理教学的效果进行调查与分析,指出了智适应学习模式存在的问题,提出了运用智...
【文章来源】：延安大学陕西省
【文章页数】：55 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
智适应学习模式
智适应学习模式在初中物理教学中的应用研究—基于延安市智适应教育机构的教学实践-23-图4-1学生对智适应学习态度的条形统计图根据课堂观察和课后访谈可知，智适应课堂测试报告中数字化的详细分析有助于学生对自身薄弱知识点的掌握。类似太空学院学习乐园的设计能够很好的激发学生的学习兴趣[58]，虚拟实验有效地提高学生的实验探究能力，激发学生的探索欲望，加深学生对实验的理解。系统快速生成并归类的错题本在学生复习时效果显著，避开了传统纸质版错题本的劣势，将错题的难易程度、同类型错题的次数以及相关知识点的所在位置都显示的非常清楚。同时系统能够根据学生学习的实际情况来设计知识点的学习顺序、题目的难易程度、视频课的推荐，为学生制定个性化学习路径。由于在系统的另一端教师在实时监测，因此在智适应课堂中可以明显的观察到：相比传统课堂，学生的注意力更加集中，学习主动性有所提升，学习态度也非常端正，因此智适应学习模式得到了学生的普遍认可。(2)学习物理的兴趣得到了提升问卷的第四、第五个题目的调查目的是与传统学习模式相比，智适应学习模式是否更有效的提升学生的物理学习兴趣。通过两组调查数据分析可知，使用该模式后，更喜欢学习物理的学生占比71.61%，认为学习系统中太空学院的设计能够激发学习兴趣的学生高达89.51%。另外，根据我在智适应机构两年的教学经验和课堂观察，教师辅导环节中学生回答问题的积极性和正答率明显提高，小组讨论时的激烈程度、师生互动以及生生互动的频次都明显上升。进行学生访谈后发现，在智适应学习机构学习后，学生对
第四章智适应学习模式应用于初中物理教学的效果调查与分析-24-当前的前沿物理科技更加感兴趣，主动了解的物理科技知识更广，对于学校布置的物理科技制作也会更加用心。这些现象都证明了智适应学习模式对学生物理学习兴趣的提升有着极大的影响。图4-2智适应学习对学生物理学习兴趣的提升情况统计图(3)学习成绩得到了提升图4-3第六至第八答题数据统计图通过对第六至第八题的答题数据分析发现，认为使用智适应学习模式利于提高物理成绩的学生有122人，占比达75.31%；经过智适应学习，44.44%的学生最大的收获是提高成绩，27.78%的学生最大的收获是学习能力得到提升，占比也达到了72.22%；并且71.60%的学生觉得课后重做错题本中的错题能够提升成绩，这些数据总体反映出使用过智适应学习模式以后，学生的物理成绩有了很大的提高。经过
【参考文献】：
期刊论文
[1]松鼠AI的“AI+智适应教育”之路该如何走?[J]. 房晓楠. 机器人产业. 2019(01)
[2]网络学习环境下自主学习能力培养的探讨[J]. 胡乡峰,王希英,张欢. 通化师范学院学报. 2018(12)
[3]人工智能支持下的智适应学习模式[J]. 李海峰,王炜. 中国电化教育. 2018(12)
[4]自适应学习:大数据时代个性化学习的新推力[J]. 胡旺,陈瑶. 中国教育信息化. 2018(21)
[5]美国K-12自适应学习工具的应用与启示[J]. 张钰,王珺. 中国远程教育. 2018(09)
[6]人工智能技术的发展及其在教学中的应用[J]. 杨洋. 软件导刊(教育技术). 2018(07)
[7]教育人工智能:让未来的教育真正拥有“智慧”[J]. 王运武,张尧,彭梓涵,王胜远. 中国医学教育技术. 2018(02)
[8]大数据时代个性化自适应学习模式初探[J]. 杨炜伟,吴恒. 大学教育. 2018(04)
[9]国内自适应学习系统的研究现状综述[J]. 吴伟敏,陈佳艳. 江苏商论. 2018(03)
[10]个性化在线学习系统的发展现状及前景分析[J]. 付宇博,曾致中. 中国教育信息化. 2018(04)
博士论文
[1]面向个性化学习的体感计算研究[D]. 胡馨月.浙江大学 2011
硕士论文
[1]以AiSchool未来教室为平台的即时反馈教学策略与实践研究[D]. 章萍.苏州大学 2017
[2]美国高校教育智库功能研究[D]. 苗尧尧.天津师范大学 2017
[3]个性化教育视域中的学生评价研究[D]. 孙翠翠.青岛大学 2015
[4]多元智能理论指导下的高一物理概念教学研究[D]. 吴瑾.上海师范大学 2014
[5]基于Web3D的虚拟学习社区平台的构建[D]. 彭超云.浙江师范大学 2011
[6]自适应学习系统中学习风格模型的研究[D]. 赵晓航.东北师范大学 2010
[7]初中物理电学学习资源库的建设研究[D]. 盛燕忠.苏州大学 2010
[8]学生知识结构测试系统的设计与开发[D]. 殷文辉.内蒙古师范大学 2009
[9]知识组件与知识空间及其应用初探[D]. 谈成群.湘潭大学 2007
[10]建构主义理论指导中学物理教学的研究与实践[D]. 廖剑宇.湖南师范大学 2006
本文编号：3095723
【文章来源】：延安大学陕西省
【文章页数】：55 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
智适应学习模式
智适应学习模式在初中物理教学中的应用研究—基于延安市智适应教育机构的教学实践-23-图4-1学生对智适应学习态度的条形统计图根据课堂观察和课后访谈可知，智适应课堂测试报告中数字化的详细分析有助于学生对自身薄弱知识点的掌握。类似太空学院学习乐园的设计能够很好的激发学生的学习兴趣[58]，虚拟实验有效地提高学生的实验探究能力，激发学生的探索欲望，加深学生对实验的理解。系统快速生成并归类的错题本在学生复习时效果显著，避开了传统纸质版错题本的劣势，将错题的难易程度、同类型错题的次数以及相关知识点的所在位置都显示的非常清楚。同时系统能够根据学生学习的实际情况来设计知识点的学习顺序、题目的难易程度、视频课的推荐，为学生制定个性化学习路径。由于在系统的另一端教师在实时监测，因此在智适应课堂中可以明显的观察到：相比传统课堂，学生的注意力更加集中，学习主动性有所提升，学习态度也非常端正，因此智适应学习模式得到了学生的普遍认可。(2)学习物理的兴趣得到了提升问卷的第四、第五个题目的调查目的是与传统学习模式相比，智适应学习模式是否更有效的提升学生的物理学习兴趣。通过两组调查数据分析可知，使用该模式后，更喜欢学习物理的学生占比71.61%，认为学习系统中太空学院的设计能够激发学习兴趣的学生高达89.51%。另外，根据我在智适应机构两年的教学经验和课堂观察，教师辅导环节中学生回答问题的积极性和正答率明显提高，小组讨论时的激烈程度、师生互动以及生生互动的频次都明显上升。进行学生访谈后发现，在智适应学习机构学习后，学生对
第四章智适应学习模式应用于初中物理教学的效果调查与分析-24-当前的前沿物理科技更加感兴趣，主动了解的物理科技知识更广，对于学校布置的物理科技制作也会更加用心。这些现象都证明了智适应学习模式对学生物理学习兴趣的提升有着极大的影响。图4-2智适应学习对学生物理学习兴趣的提升情况统计图(3)学习成绩得到了提升图4-3第六至第八答题数据统计图通过对第六至第八题的答题数据分析发现，认为使用智适应学习模式利于提高物理成绩的学生有122人，占比达75.31%；经过智适应学习，44.44%的学生最大的收获是提高成绩，27.78%的学生最大的收获是学习能力得到提升，占比也达到了72.22%；并且71.60%的学生觉得课后重做错题本中的错题能够提升成绩，这些数据总体反映出使用过智适应学习模式以后，学生的物理成绩有了很大的提高。经过
【参考文献】：
期刊论文
[1]松鼠AI的“AI+智适应教育”之路该如何走?[J]. 房晓楠. 机器人产业. 2019(01)
[2]网络学习环境下自主学习能力培养的探讨[J]. 胡乡峰,王希英,张欢. 通化师范学院学报. 2018(12)
[3]人工智能支持下的智适应学习模式[J]. 李海峰,王炜. 中国电化教育. 2018(12)
[4]自适应学习:大数据时代个性化学习的新推力[J]. 胡旺,陈瑶. 中国教育信息化. 2018(21)
[5]美国K-12自适应学习工具的应用与启示[J]. 张钰,王珺. 中国远程教育. 2018(09)
[6]人工智能技术的发展及其在教学中的应用[J]. 杨洋. 软件导刊(教育技术). 2018(07)
[7]教育人工智能:让未来的教育真正拥有“智慧”[J]. 王运武,张尧,彭梓涵,王胜远. 中国医学教育技术. 2018(02)
[8]大数据时代个性化自适应学习模式初探[J]. 杨炜伟,吴恒. 大学教育. 2018(04)
[9]国内自适应学习系统的研究现状综述[J]. 吴伟敏,陈佳艳. 江苏商论. 2018(03)
[10]个性化在线学习系统的发展现状及前景分析[J]. 付宇博,曾致中. 中国教育信息化. 2018(04)
博士论文
[1]面向个性化学习的体感计算研究[D]. 胡馨月.浙江大学 2011
硕士论文
[1]以AiSchool未来教室为平台的即时反馈教学策略与实践研究[D]. 章萍.苏州大学 2017
[2]美国高校教育智库功能研究[D]. 苗尧尧.天津师范大学 2017
[3]个性化教育视域中的学生评价研究[D]. 孙翠翠.青岛大学 2015
[4]多元智能理论指导下的高一物理概念教学研究[D]. 吴瑾.上海师范大学 2014
[5]基于Web3D的虚拟学习社区平台的构建[D]. 彭超云.浙江师范大学 2011
[6]自适应学习系统中学习风格模型的研究[D]. 赵晓航.东北师范大学 2010
[7]初中物理电学学习资源库的建设研究[D]. 盛燕忠.苏州大学 2010
[8]学生知识结构测试系统的设计与开发[D]. 殷文辉.内蒙古师范大学 2009
[9]知识组件与知识空间及其应用初探[D]. 谈成群.湘潭大学 2007
[10]建构主义理论指导中学物理教学的研究与实践[D]. 廖剑宇.湖南师范大学 2006
本文编号：3095723
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