本文選題：在線學(xué)習(xí) + 在線學(xué)習(xí)行為��； 參考：《電化教育研究》2017年10期

【摘要】：在線學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)投入度是影響在線學(xué)習(xí)效果、滿意度和質(zhì)量的重要因素,是遠(yuǎn)程教育和在線教育領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)之一。文章針對在線學(xué)習(xí)中的獨(dú)立自主學(xué)習(xí),根據(jù)x API標(biāo)準(zhǔn)所提出的在線學(xué)習(xí)活動,確定當(dāng)前能反應(yīng)獨(dú)立自主學(xué)習(xí)活動的三類數(shù)據(jù)——教學(xué)視頻播放行為數(shù)據(jù)、視頻觀看時長和并發(fā)學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù),提出在線學(xué)習(xí)投入度算法,實(shí)現(xiàn)了對自主學(xué)習(xí)投入度的實(shí)時觀察及計(jì)算。基于提出的自主學(xué)習(xí)投入度算法,對1萬多在線學(xué)習(xí)者真實(shí)的在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析,主要研究結(jié)論包括:(1)實(shí)時了解和監(jiān)控自主學(xué)習(xí)過程中群體和個體投入情況的特點(diǎn),可以促使學(xué)習(xí)者準(zhǔn)確知曉并自我調(diào)整學(xué)習(xí)狀態(tài),實(shí)現(xiàn)教學(xué)方的有效監(jiān)控;(2)通過分析投入度數(shù)據(jù),能夠挖掘一些難以直接觀察到的在線自主學(xué)習(xí)規(guī)律和特點(diǎn);(3)有必要動態(tài)分析視頻學(xué)習(xí)材料的學(xué)習(xí)投入度情況,從而辨析視頻學(xué)習(xí)材料的有效性和可行性,這能為視頻學(xué)習(xí)材料的設(shè)計(jì)、制作、調(diào)整和修改提供數(shù)據(jù)支持和依據(jù),避免設(shè)計(jì)制作的盲目性和主觀性。
[Abstract]:The degree of learning commitment of online learners is an important factor that affects the effect, satisfaction and quality of online learning, and it is one of the hotspots in the field of distance education and online education. Aiming at the independent learning in online learning, according to the online learning activities proposed by the x API standard, this paper determines three kinds of data which can reflect the independent learning activities at present-teaching video playing behavior data. Based on the data of video viewing time and concurrent learning behavior, an online learning input algorithm is proposed to realize the real-time observation and calculation of the investment degree of autonomous learning. Based on the proposed autonomous learning investment algorithm, the real online learning behavior data of more than 10,000 online learners are mined and analyzed. The main conclusions are as follows: (1) understanding and monitoring the characteristics of group and individual input in the process of autonomous learning in real time can promote learners to know and self-adjust their learning state accurately. (2) by analyzing the input data, we can mine some online autonomous learning rules and characteristics that are difficult to observe directly; (3) it is necessary to dynamically analyze the learning input of video learning materials. Thus, the validity and feasibility of video learning materials are analyzed, which can provide data support and basis for the design, production, adjustment and modification of video learning materials, and avoid blindness and subjectivity of design and production.
【作者單位】： 華南師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)院;華南師范大學(xué)現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“移動學(xué)習(xí)行為感知下教育資源語義組織與存儲優(yōu)化研究”(項(xiàng)目編號:61370178) 廣東省研究生教育創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目“全日制教育碩士優(yōu)秀教學(xué)案例資源庫系統(tǒng)建設(shè)的研究與實(shí)現(xiàn)”(項(xiàng)目編號:C1087109)
【分類號】：G434

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3 杜p，

本文編號：2107813