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自主学习投入度实时分析方法及应用研究

论文介绍

在线学习学习投入度是影响在线学习效果、满意度和质量的重要因素,是远程教育和在线教育领域研究的热点之一。文章针对在线学习中的独立自主学习,根据x API标准所提出的在线学习活动,确定当前能反应独立自主学习活动的三类数据——教学视频播放行为数据、视频观看时长和并发学习行为数据,提出在线学习投入度算法,实现了对自主学习投入度的实时观察及计算。基于提出的自主学习投入度算法,对1万多在线学习者真实的在线学习行为数据进行挖掘和分析,主要研究结论包括:(1)实时了解和监控自主学习过程中群体和个体投入情况的特点,可以促使学习者准确知晓并自我调整学习状态,实现教学方的有效监控;(2)通过分析投入度数据,能够挖掘一些难以直接观察到的在线自主学习规律和特点;(3)有必要动态分析视频学习材料的学习投入度情况,从而辨析视频学习材料的有效性和可行性,这能为视频学习材料的设计、制作、调整和修改提供数据支持和依据,避免设计制作的盲目性和主观性。
基金:国家自然科学基金项目“移动学习行为感知下教育资源语义组织与存储优化研究”(项目编号:61370178); 广东省研究生教育创新计划项目“全日制教育硕士优秀教学案例资源库系统建设的研究与实现”(项目编号:C1087109);

[1]MOOC学习者满意度影响因素实证研究——基于“中国大学MOOC”学习者调查问卷的结构方程分析[J]. 戴心来,郭卡,刘蕾. 现代远距离教育. 2017(02)
[2]慕课学习支持服务满意度研究——基于结构方程模型的视角[J]. 方旭,崔向平,杨改学. 开放教育研究. 2016(05)
[3]国外在线学习投入的研究进展与前瞻[J]. 尹睿,徐欢云. 开放教育研究. 2016(03)
[4]基于学习者视角的MOOCs教学交互状况调查研究[J]. 郑勤华,于畅,陈丽. 中国电化教育. 2016(06)
[5]远程学生学习投入评价量表编制与应用[J]. 李爽,喻忱. 开放教育研究. 2015(06)
[6]基于xAPI学习记录的LMS网络系统架构研究[J]. 方海光,胡祎祎,杜舟. 中国电化教育. 2015(02)
[7]xAPI——新一代学习技术规范引领智慧教育新标准[J]. 唐烨伟,赵桐,王伟. 现代教育技术. 2015(01)
[8]MOOC热的冷思考——国际上对MOOCs课程教学六大问题的审思[J]. 高地. 远程教育杂志. 2014(02)
[9]教学视频呈现方式对自主学习效果的实验研究[J]. 王健,郝银华,卢吉龙. 电化教育研究. 2014(03)
[10]研究型大学学生学习性投入对学习收获的影响机制研究——基于2009年“中国大学生学情调查”的数据分析[J]. 王纾. 清华大学教育研究. 2011(04)

标签(Tag):在线学习 学习分析 在线学习行为 投入度
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