學習分析旨在通過對學習者行為數(shù)據(jù)的挖掘、處理、分析,獲取行為數(shù)據(jù)背后蘊含的規(guī)律,為精準教學提供數(shù)據(jù)參考;雖然“線上”“線下”數(shù)據(jù)獲取方式豐富,但是“線下”數(shù)據(jù)還面臨收集困難、處理困難等問題。最近有研究表明,學習者的坐姿和課堂注意力之間存在某種聯(lián)系,為解決“線下”數(shù)據(jù)采集困難,有研究者基于坐姿和課堂注意力這種聯(lián)系,利用智能硬件、傳感器設計了一款可測量學習者課堂注意力的教育裝備,但是該裝備在使用中還存在若干問題:學習者課堂坐姿類型是否完善,工具無法檢測到學習者站立、轉(zhuǎn)身等干擾行為,以及該工具需要路由器提供網(wǎng)絡環(huán)境,但是路由器對終端設備數(shù)量的限制,導致該工具無法批量使用,即還無法真正做到為“線下”數(shù)據(jù)采集提供更有效的方法。為解決課堂注意力測量工具存在的技術缺陷,本研究力圖在具身認知理論和注意力資源分配理論基礎上,以課堂學習者坐姿為注意力中間測量指標,細化注意力卡系統(tǒng)中的坐姿類型,優(yōu)化坐姿-注意力算法,分析現(xiàn)有通信技術優(yōu)缺點,選擇合適硬件,結(jié)合“主從式”多機通信方案,先設計課堂注意力測量工具(注意力卡)系統(tǒng)方案,再具體采用51單片機、JY61角度傳感器、2.4G nRF2401無線透傳模塊、STM32單片機、ESP8266 WIFI通信模塊,完成注意力卡硬件開發(fā),以中移動OneNET為數(shù)據(jù)存儲、實時監(jiān)測平臺。最后在中學課堂(習題講解、新課講解)開展注意力卡測試實驗,計算實驗無線通信有效數(shù)據(jù)率,對比注意力卡設備數(shù)據(jù)和課堂視頻編碼后的注意力數(shù)據(jù)(教師根據(jù)課堂視頻,對被試學生課堂注意力表現(xiàn)的評價數(shù)據(jù))、教師訪談數(shù)據(jù),相關數(shù)據(jù)分析結(jié)果表示:“主從式”多機通信方案可在中學課堂采用,注意力卡設備數(shù)據(jù)與教師對被試學生的課堂表現(xiàn)評價數(shù)據(jù)比較貼切,與課堂視頻編碼后的注意力數(shù)據(jù)相關性顯著,從而驗證了注意力卡工具是實用有效的。
【學位單位】：華東師范大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：G434;TP311.56
【部分圖文】：

目前，學習者學習背景、學習能力、學習需求呈多樣化，給實施精準教巨大的挑戰(zhàn)，因此掌握學習者背后的各類大數(shù)據(jù)，有利于建立完善的學習，易于教師實施個性化教學，以及教師在不同階段采取不同的干預措施、學計劃。楊現(xiàn)民教授曾提出融合課堂教學大數(shù)據(jù)、在線學習行為大數(shù)據(jù)及校外輔據(jù)的教學大數(shù)據(jù)概念，打通三大教學數(shù)據(jù)之間的溝通壁壘，豐富學習者大源，期望實現(xiàn)精準教學4，如圖 1-1；祝智庭和雷云鶴曾以上海某中學為實場景，總結(jié)出包含數(shù)據(jù)層、技術層和教學應用層的精準教學層級關系圖，2，其中作為整個框架的基礎——數(shù)據(jù)層，詳細描述了數(shù)據(jù)層級、數(shù)據(jù)來據(jù)類型5。以及還有更多研究者在研究如何利用學習者的各種學習行為數(shù)于精準教學，可見學習者大數(shù)據(jù)的重要性，以及如何獲取、分析數(shù)據(jù)的方顯得更加重要了。

總結(jié)出包含數(shù)據(jù)層、技術層和教學應用層的精準教學層級關系圖，如圖1-2，其中作為整個框架的基礎——數(shù)據(jù)層，詳細描述了數(shù)據(jù)層級、數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)類型5。以及還有更多研究者在研究如何利用學習者的各種學習行為數(shù)據(jù)服務于精準教學，可見學習者大數(shù)據(jù)的重要性，以及如何獲取、分析數(shù)據(jù)的方法也就顯得更加重要了。圖 1-1 教學大數(shù)據(jù)實踐框架(圖表來源于楊現(xiàn)民，李新，邢蓓蓓《面向教育的教學大數(shù)據(jù)實踐框架構建與分析》)4楊現(xiàn)民，李新，邢蓓蓓. 面向智慧教育的教學大數(shù)據(jù)實踐框架構建與趨勢分析[J]. 電化教育研究，2018,39(10):21-26.5雷云鶴，祝智庭. 基于預學習數(shù)據(jù)分析的精準教學決策[J]. 中國電化教育，2016

線下 數(shù)據(jù)獲取有多種方式，比如通過卷面考試采集的定量數(shù)據(jù)，文案記錄上的基本信息數(shù)據(jù)，深度訪談、參與式觀察等采集的質(zhì)性數(shù)據(jù)8；二是一定技術手段采集真實環(huán)境下學習者 線下 行為數(shù)據(jù)，如浙江省杭州第十學在教室內(nèi)安裝了的 智慧課堂行為管理系統(tǒng) ，該科技使用攝像頭捕捉真堂中學生的面部表情、行為和教師的課堂教學行為，用于后期找出課堂行為習成績的相關性以及教師課堂教學行為之間的相關性；上海創(chuàng)視通自研發(fā)的智能-課堂質(zhì)量評估系統(tǒng)（AI-CQE），如圖 1-3 所示，該系統(tǒng)利用深度學習工智能訓練方法，智能識別、記錄課堂視頻中教師和學生的面部表情、課堂，存儲至數(shù)據(jù)庫中，后期處理、分析這些大數(shù)據(jù)，最后以圖表形式呈現(xiàn)給相員，從而表征課堂質(zhì)量。但是以上 2 種方法造價、運行、維護成本高，不易使。此外再比如實驗室環(huán)境下的腦波儀、眼動儀，可實時獲取學習者腦電數(shù)眼動數(shù)據(jù)，反映學習者在真實學習環(huán)境中的各種心理狀態(tài)。
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本文編號：2892409